在淘宝上点了牛肉卷、羊肉卷、菠菜等，它就会聪明地推荐你火锅调料；你只要买了沙滩裤、沙滩鞋，也许下一个推荐产品就是泳装；在抖音迷恋菜谱，一大波美食大V朝你奔来……现在的平台越来越聪明，不单单知道在平台上产生的行为，还能够知道你为什么产生这种行为。

但是，这样的智能推送也有可能给自己制造枷锁——人们的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。

在复旦大学新闻学院近日举办的“算法推荐与人工智能圆桌论坛”，专家热议智能推荐，聚焦“信息茧房”现象与突围的方式。

“茧房”是人类的认知命运，不巧被智能推荐“看见”了？

不少专家在讨论中对于“茧房”有着自己的看法。复旦大学新闻学院执行院长张涛甫教授就认为，茧房是人的认知宿命，从来就有，只不过因算法流行而被我们显著地“看见”了。

中山大学传播与设计学院院长张志安教授也大致赞同，他认为，经过庞大用户样本训练过的算法，所推荐的内容更具专业性、更平衡客观，“巨大样本数据量所得出的是人类的普遍兴趣需求，尽管个体是存在差异，但总体趋于相似的。”他举了个例子：今日头条在算法推荐过程中，引入社交、协同过滤等权重因素后，会将内容用户进行颗粒度更细分的匹配，可以提升推荐准确度。

从心理学的角度来看，复旦大学哲学学院教授徐英瑾认为茧房是一个中性词，人承受信息量的总体是稳定、有限的。通过对话，不同人建模不同的语义网，在追求新鲜的同时不停反对这个模型。这个过程是数据运算的过程，在发现常识不兼容的情况下优化协调性。科技在计算相似性的东西，这是大数据统计的方法，是相似性和统计性的混淆，无法进行实质的因果分析。

徐英瑾认为，“人类生活以偶然性为主，算法就是压缩偶然性的空间，算法可以追溯过去的爱好，却无法预测未知的需求，未来的算法模型需要引入更多的心理学认知背景作为辅助。”

撕裂“信息茧房”，需要更多元化的观点交锋需要更多元化的观点交锋

事实上，为了防止“信息茧房”的出现，业界科技公司很少使用一种算法，而是多种不同类型的推荐算法并重，避免“茧房效应”。业界科技公司很少使用一种算法，而是多种不同类型的推荐算法并重，避免“茧房效应”。

从技术上来看，复旦大学计算机学院教授肖仰华认为，信息茧房是可以被解决的：“出现信息茧房的根本原因是目标单一，而现在很多的算法机器模型可以有效的捕捉来自数据中很多隐藏的特征，使得特征工程代价极大降低。在优化、人为筛选目标的同时，辅以多样性目标引导，破除茧房的壁垒。” 肖仰华认为，未来，人工智能最重要的使命是补全在用户端产生的数据背后的复杂的因果链条，才能更好地服务用户。

清华大学新闻与传播学院常务副院长陈昌凤教授提出，要让算法助益信息海洋中的“幸存者”，需要注重三点，第一，算法需要越来越多元；第二，算法需要不断优化；第三，算法需要具有自身纠偏的能力，可以校准用户自身的信息偏向偏好。他指出，如今Facebook、Google、“今日头条”均已深度介入到信息的分发中，算法是科技公司传播最重要的工具。

复旦大学新闻学院执行院长张涛甫教授指出，算法是一种“读心”的技术，但算法所呈现的用户偏好，不是完整意义上的、也是不全面，算法一方面可以“走心”，也可能会“偏心”。算法满足用户需求，不能忽视内容端，须实现用户和信息之间的链接和匹配。从单向度、失衡的用户重心转移兼顾对内容的考虑。

复旦大学新闻学院孙少晶教授则认为，人们在谈论信息茧房，实际上与人的认知来源多元性相关，会涉及评价指标的问题。评价指标来自工程学、心理学、传播学、人文科学，不同的指标差异非常大。而算法技术不是铁板一块的，不同的算法，指标和角度是不同的，“以前学者在研究的时候，过多关注单一信息源的影响。在现在的环境里，每个人的信息源都是多种多样的，因此我们要回归到复合信息消费环境里去讨论问题，需要更多方面的观点交锋。

作者：徐晶卉

编辑：薄小波

责任编辑：顾一琼

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