這篇文章出自大衛·薩普特所著的《當我點擊時，算法在想什麼？》一書，由易文波翻譯，並由中國科學技術出版社於2025年1月出版。內容深入探討了演算法如何蒐集、分析並應用個人數據來形塑我們的數位生活，並對其可能帶來的倫理與社會影響進行了批判性思考。

一、理解演算法的運作方式與局限性 首先，我們需要深入理解這些系統背後的數學秘密，看清那些控制結果並制約系統本身的運算。這包括理解演算法如何收集、分析並應用個人數據來塑造我們的數位生活，以及其設計初衷與實際應用可能產生的落差。認識到演算法的「黑箱」特性，即其內部運作方式不為人知，是第一步。

然而，這種「黑箱」感可能存在誤導性，我們應該也確實能夠探究演算法的內部。

二、加強人類的監管與介入 薩普特強調，在當今的演算法系統中，人類的監管必不可少。演算法即便在準確性上與人類不相上下，也因其處理數據的速度快而獲勝，但這並不意味著它能完全取代人類的智慧與判斷。

三、質疑並消除演算法中的偏見與歧視 演算法並非中立，它們會學習並反映我們社會中存在的偏見。因此，我們需要主動質疑並消除這些偏見： 不盲從「大家也喜歡」的推薦機制。

例如，亞馬遜的推薦演算法會強化既有的流行趨勢，導致某些產品（如書籍）即使質量平平也可能暢銷，而質量好的產品卻可能被埋沒。

我們應意識到成功往往是偶然事件，並非純粹的品質體現。

四、培養個人的主動性與批判性思考 作為演算法的用戶，我們不應被動接受，而應積極運用批判性思考：

• 警惕假新聞和媒體炒作。儘管假新聞充斥網路，但其影響力可能被誇大，大多數人並不完全相信它們。對於如「奇點」等關於人工智慧的科幻式誇大，我們應保持務實態度，認清其本質僅是推測，而非科學。

理解演算法的局限性。它們無法完全理解人類的情感、意圖和複雜的社會語境，更無法取代人類的完整性。

五、負責任的演算法開發與研究 演算法的開發者和研究人員也肩負著重要責任：

• 培訓數據科學家時，應強調其所擁有的力量與責任，而非僅追求商業效果。

• 鼓勵多元化的研究團隊。由背景和想法相似的人組成的團隊，可能難以窮盡預測未來時所需考慮的所有複雜因素。

• 研究人員應避免過度渲染科學發現，媒體也應謹慎報導，避免扭曲或誇大研究結果。

• 逐步驗證人工智慧的能力，而非好高騖遠。圖靈曾建議，演算法應先模擬兒童而非成人。目前，人工智慧的智慧水準甚至可能還不如單一細菌。

• 科技巨頭應持續合作共享研究成果，在良性競爭中推動技術進步，同時確保這些技術能被用來造福廣大民眾，而非僅滿足少數人的私慾。

總之，應對演算法日益增長的影響力，關鍵在於人類的主動參與、批判性思考和負責任的態度。我們不應被動地被演算法控制，而是要理解它們、質疑它們、並引導它們，使其成為人類文化的寶貴遺產，真正造福社會。