智库动态｜贝尔弗科学与国际事务中心发布《技术入门：社交媒体推荐算法》

2022年8月，贝尔弗科学与国际事务中心发布《技术入门：社交媒体推荐算法》报告。报告对目前社交媒体推荐算法的工作原理、用户权利、公众影响、立法现状进行了解析。报告着重阐释了美国和欧盟在算法透明度与数据隐私方面的法律体系，表示政策制定者目前面临的一大挑战是制定解决方案，既要解决社交媒体推荐算法目前造成的危害，又不放大其他危害。报告在讨论用户权利的部分有所创新，认为不应当单纯从保护用户的视角出发来制定政策法规，用户自身也应当更多地了解社交媒体推荐算法的原理，这样也能为研究人员发展更好的算法提供帮助。

报告首先从技术原理入手，第一部分讲述了内容推荐算法的工作原理及用户互动形式。社交媒体的推荐系统会通过用户的行为（例如查看、点击、点赞等）预测用户感兴趣的内容。系统先生成候选名单。这一名单基于相似类型用户的活动历史与时间、位置喜好，从上百万的可用素材中挑选出几百个；系统接着会对特定用户的历史记录与参与度进行打分，最终在用户打开或刷新程序时呈现出几十个特定内容。报告还对内容推荐系统的的主要要素做了阐述，包括内容清单、数据点、连接设备、账户设置、内容、参与度、表达偏好、侯选生成、相关性与排名。通过添加不断更新的数据，企业不断修正其算法，以达到更高的“相关性”和“价值”。在发现有问题的内容时，企业将会通过删除内容、降级排名优先度、贴上有害标签、扣除广告收入等方式来降低其在用户浏览时看到的可能性。这些措施是通过自动算法、人工审查和用户报告共同完成。用户目前可以知晓社交媒体算法的简要工作原理，各大企业也会定期发布公开报告，解释其算法的发展现状；用户同样也可以对内容加以反馈，以改变算法的推荐内容；甚至部分企业提供了修改默认的推荐算法逻辑，可以以时间线或是收藏内容为更重要的算法权重。

报告随后谈到，尽管用户可以对推荐算法产生一定的影响，但是后者仍然会影响用户对世界的理解、公共事务决策的公允、极端内容的传播程度、心理健康问题的发酵以及偏见与不平等现状的加剧等等。因此，监督与治理的加入必不可少。目前而言，各国立法主要从话语权、隐私权和反垄断三个角度入手。内容的创建和管理被美国第一修正案视为言论，因此社交媒体的不当审查与删除都将会面临法律风险。然而，考虑到人类交流的复杂性和法律制度的边界不明朗，想让人工智能算法正确识别非法言论是很困难的。要求迅速删除非法内容的法律可能会鼓励平台为了安全而过度执行和压制合法言论，因此会遇到第一修正案的挑战。法律学者和评论人士认为，隐私和反垄断监管是监管平台算法内容监管的更可行的途径，因为它们避免了对内容偏好施加政府控制。然而，这类监管可能会面临平台最激烈的反抗，因为这可能会导致他们的商业模式发生重大变化。

由于法律上的不确定性较大，各大社交媒体公司都在积极成立内部审核团队，以此规避法律风险，并研究如何能够形成“负责任的算法”。例如，Meta监督委员会成立于2020年，是一个独立机构，负责为Facebook和Instagram做出内容审核决定。它由来自不同学科和背景的约40人组成，其目标是促进言论自由。它将对Facebook和Instagram上的内容做出有原则的、独立的决定，并就Facebook的相关公司内容政策提出建议。