于耀宾：论改造我们的算法

论改造我们的算法

于耀宾

　　这个标题，是仿照毛泽东同志《论改造我们的学习》而来，意在直面问题、正本清源。

　　“过不了互联网这一关，就过不了长期执政这一关”，这话振聋发聩、掷地有声。那我们今天互联网管理这一关，究竟过了没有?

　　应当说，正在过，但还没完全过。互联网管理领域问题不少，其中尤为突出的一桩，便是严肃内容被算法语言绑架，在算法生态中陷入结构性失声的困境。

　　表面上看，一级页面琳琅满目、应有尽有，仿佛你要的内容平台都已配齐;但究其本质，当前主流推荐算法深陷单一指标迷信，把用户停留时长、即时互动率奉为唯一圭臬，硬生生让那些关乎国家大义的、承载核心价值的、传递正面能量的、彰显阳光底色的、蕴含经典智慧的、坚守传统美德的严肃内容，在算法推荐池中遭遇系统性压制、结构性排挤。

　　不少人将此症结归咎于算法本身，这是大错特错的。

　　须知这绝非技术的原罪，而是算法目标函数设计有缺陷、价值维度考量有缺失催生的人为偏差。

　　别怪我在这里透露商业秘密，所谓平台的算法，无非①先拿开源算法做基础，②再按自己的商业需求改，③用户数据喂大，④头部平台还会自己研发或买技术。

　　诸位来看看这①②③④当中，哪一个是石头坑里蹦出来的?

　　算法的背后不都是人嘛，何来独立于人的，离开平台商业目标的客观的算法呢?

　　我们必须严肃指出，个别平台普遍存在“表层合规、底层弃置”的虚伪操作：严肃内容仅在一级页面象征性露个标题，一入深层流量池便彻底隐身。这本质上是系统性的“合规性表演”，是上有政策下有对策的技术性周旋，绝非真正的价值融合。

　　此种情景，深刻暴露了算法生态中商业逻辑与公共价值的根本割裂，是必须正视的突出矛盾。

　　今天，我们有必要戳破“算法客观性”的迷思，明确一点：技术从来都是价值的具象载体，没有脱离价值的纯粹技术。

　　且问，算法果真是中立的吗?算法能脱离人的价值观而独立存在吗?当然不能!算法的本质，就是价值判断的数学转译。任何推荐算法的核心骨架——目标函数、损失函数、特征权重，无一不是赤裸裸的价值选择，无一不渗透着设计者的立场与倾向。当平台将“点击率最大化”奉为核心目标，便已然作出了价值宣判：即时商业反馈凌驾于内容长期社会价值之上，所谓“客观算法”，不过是商业利益包装成数学语言的遮羞布，是自欺欺人的谎言。

　　且问，流量至上主义的算法本质是什么?答曰：短视逻辑的精准固化。为写这篇短文，我请教了若干技术专家，有门内深耕的行家，也有跨界研究的学者。据他们介绍，当前主流算法的底层公式，正是短视主义的直白写照：

　　推荐排序 = argmax(Σ w_i × 即时互动指标_i)

　　这一公式中，权重分配完全向短期行为倾斜，对内容的教育价值、社会效益、历史意义等核心维度，要么刻意回避量化，要么彻底放弃考量，最终让算法沦为流量的奴隶、资本的附庸。有关方面向平台派驻的权威部门代表，对此竟常常无能为力，甚至无权置喙，这难道不是咄咄怪事?

　　且问，“技术中性”果真是不容置疑的真理吗?当然不是!“技术中性”是彻头彻尾的伪命题。从协同过滤到深度学习，算法全链条都渗透着设计者的价值观，无一处真正中立：特征选择决定了什么内容能被看见，训练数据会不断强化固有的偏见，评估标准直接定义了何为“好内容”。所谓“技术中性”，不过是平台逃避价值责任、掩盖商业野心的借口罢了。

　　我们的目的是解决问题，不是要让某些人难堪。要真正解决问题，就必须系统性破局，核心结论与根本办法就是：构建价值深度嵌入型智能推荐体系。这好比肿瘤治疗中的精准靶向治疗，直击病灶、对症下药。

　　也罢，既然大家都意识到问题出在算法上，那就不妨拿算法开刀，对其来一场彻底的改造。

　　三大核心设计原则，直击算法改造要害

　　价值显性化原则：将社会价值维度量化、参数化，与用户兴趣匹配度并列作为核心推荐因子，不让价值维度边缘化，不使公共利益被漠视。

　　多目标动态平衡原则：打破单一流量目标的桎梏，建立多元价值优化框架，拒绝非此即彼的极端选择：

　　总目标 = α×用户兴趣匹配度 + β×内容社会价值度 + γ×信息多样性指数 + δ×长期用户成长价值 + ε×社会共识构建贡献

　　(α、β、γ、δ、ε 构成动态价值配重矩阵，可根据实际需求灵活调控)

　　深度融合原则：将价值维度嵌入模型底层，而非在召回、重排阶段进行事后补救，从根上杜绝“价值架空”，确保价值导向贯穿算法全流程。

　　四阶段技术实施框架，务求落地见效、强而有力

　　阶段一：构建严肃内容价值量化体系，让价值可计算、可评估

　　内容价值得分 = 基础价值分 + 动态调整分

　　基础价值分(刚性指标)：权威性、真实性、教育性、社会效益、历史价值

　　动态调整分(弹性适配)：时效性适应度、用户认知匹配度、社会需求响应度

　　实施路径：组建由专家、学者、资深从业者组成的标注委员会，明确量化标准，训练价值评估AI模型，形成“自动评分+人工复审”的闭环流水线，杜绝价值量化的随意性与主观性。

　　阶段二：打造价值感知型用户画像，让用户跳出兴趣茧房、突破认知局限

　　重构用户向量，打破“娱乐标签”的单一维度：

　　增强用户向量 = [兴趣特征+行为特征+认知阶段特征+社会角色需求特征]

　　核心新增社会角色需求：公民(知晓政策、参与治理)、学习者(获取知识、提升素养)、文化传承者(通晓经典、延续文脉)、社会参与者(明辨社会、共建家园)，精准捕捉用户超越娱乐的高层次、高价值需求。

　　阶段三：重构价值嵌入混合排序模型，从底层优化算法逻辑

　　多层架构直击严肃内容分发痛点：

　　多路召回：新增价值高分召回、政策相关召回、认知补充召回通道，强制为严肃内容预留流量入口，不让优质内容被算法埋没。

　　精排模型：采用多任务深度学习，同步预测点击率、深度互动率、价值感知度、长期留存，将价值维度绑定损失函数，避免短视导向、流量至上。

　　关键技术：增设价值感知注意力层，让模型主动聚焦内容价值特征，而非仅紧盯流量指标，使算法真正服务于多元价值。

　　阶段四：建立情境化动态配重机制，拒绝“一刀切”、实现精准适配

　　情境感知配重 = 基准配重 × 情境调整系数：

　　场景适配：政策发布期提高政策内容权重，用户学习时段提高知识内容权重，重大纪念日提高红色经典内容权重。

　　用户适配：对高频娱乐用户渐进式提升严肃内容权重，对新用户强化价值引导，对高认知用户侧重深度内容供给。

　　时段适配：每日首次访问优先推送高价值内容，筑牢用户认知底线;重要节点加大严肃内容曝光，传递核心价值。

　　精细化参数接口，实现精准调控、靶向赋能

　　聚焦严肃内容传播核心需求，设置刚性调控参数，拒绝模糊化、弹性化设计：

　　严肃内容基础权重=0.15(保底曝光，杜绝零流量困境)

　　价值内容探索率=0.08(触达潜在受众，打破兴趣壁垒)

　　长期娱乐用户矫正幅度=0.15/月(渐进式引导，避免用户抵触)

　　重大政策发布期权重提升=+0.40(保障关键内容触达，确保政策落地)

　　双维度监控评估体系，做到闭环管理、效果可验

　　建立流量指标与价值指标并重的双仪表盘，杜绝“唯流量论”死灰复燃：

　　核心监控指标：严肃内容渗透率、深度互动率、认知升级转化率、社会价值满意度

　　强制A/B测试：实验组(价值嵌入算法)与对照组(传统算法)长期对照，追踪用户认知变化与社会价值感知，确保改革实效不打折扣、不走过场。.

　　治理闭环：明确权责边界，让算法价值有规可依、有责可追

　　1. 四层分级治理架构(权责对等，杜绝推诿扯皮)

　　基础算法层(技术团队)：保障算法效率与稳定性，对技术落地效果负责。

　　价值参数层(多利益相关方委员会)：由宣传部门、教育机构、行业专家、用户代表共同制定价值权重，压实平台价值责任。

　　动态调整层(AI系统)：根据社会情境智能微调参数，全程留痕、可追溯可复盘。

　　监督审计层(第三方机构)：定期审计算法价值偏差，公开审计结果，接受社会监督。

　　2. 全链条透明度与可审计性(打破算法黑箱，保障公众知情权)

　　参数公开：公示价值权重设置逻辑与调整规则，接受社会各界监督。

　　推荐可解释：向用户明示严肃内容推荐理由，消除用户抵触心理，增强内容认同感。

　　用户可控：开放价值内容偏好调节条，兼顾个体意愿与公共价值，实现双向互动。

　　定期报告：发布算法对社会共识构建、知识传播的影响评估报告，倒逼责任落实。

　　三级演进目标，路径清晰、靶向推进

　　短期目标(1年内，立竿见影)：严肃内容曝光占比从不足5%提升至15%-20%，建成完整的价值量化体系与治理机制，彻底终结严肃内容结构性失声的局面。

　　中期目标(2-3年，巩固成效)：价值推荐用户覆盖率超过80%，严肃内容主动消费率提升50%，形成可复制、可推广的技术标准与行业规范。

　　长期愿景(终极破局)：实现商业价值与社会价值的有机统一，让推荐算法升级为社会知识传播、共识构建的智能基础设施，彻底摆脱流量逻辑绑架，让算法真正服务于人民、服务于国家。

　　结语：算法向善，是责任更是使命

　　算法的数学语言，不应成为价值缺位的挡箭牌，而应是多元价值精准落地的工具;将社会价值深度编码进算法骨架，不是对技术的干预，而是算法的升维进化——从单一商业智能，跃升为兼顾个体利益与社会福祉的高阶智能。

　　平台绝非只能在商业盈利与公共责任之间二选一，精巧的算法设计，完全能够让流量逻辑与价值逻辑实现高阶统一。当算法为严肃内容预留专属参数，当价值维度成为算法核心要素，我们改变的不仅是内容的排序，更是在塑造一个有共识、有深度、有温度的数字公共领域;我们守护的不仅是优质内容的生存空间，更是国家的文化根基、社会的主流价值。这是技术挑战，更是算法设计者与平台企业不可推卸的时代责任。

　　关于网络强国建设，中央多次要求“形成党委领导、政府管理、企业履责、社会监督、网民自律等多主体参与，经济、法律、技术等多种手段相结合的综合治网格局”，强调网络生态治理要坚持党的领导、人民至上、守正创新、法治护航、系统观念五项原则。

　　然而这些原则、这些要求，最终要落实到互联网的具体算法上。

　　如果依然信奉所谓“算法中性”，依然奉行算法至上、流量至上，依然搞那套看似行之有效、实则得过且过的“合规流量表演”，党中央的这些正确原则，就无法在细节深处落地生根，就无法真正融入互联网生态的血脉之中。

　　互联网平台的算法语言，固然技术性很强，所以我们需要专家，但专家的价值观必须与社会主流价值观高度契合、完全融合，才能让算法符合互联网健康生态的需求。

　　这个问题并不复杂，无非是“又红又专”四个字——红，就是坚守正确方向;专，就是精进技术能力。

　　一般认为，解决新问题要有新办法，但这并非绝对。有些新问题，本质上是换了马甲的老问题，此时老办法或许更有效。曾经有“人民科学家”这个老概念，其核心底色就是胸怀祖国、服务人民，把国家命运、人民福祉当作科研的终极目标。

　　不能因为掌握了一些技术关窍、身怀一些专门本领、工作有一些门槛，就端架子、摆资格，甚至拿技术当筹码、以专业相要挟，这是绝对不行的，说到底就是不能惯着。

　　不但算法领域如此，包括金融、军工在内的某些特殊领域，亦是这个道理。