我们能否跨越算法的“非物质距离”？

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站在媒介演化的时间线末端回望，你会看到，近十年来“各种新媒体层出不穷，轻捷小巧，如同很多食肉型小恐龙在巨大笨拙的食草型恐龙边跳跃飞蹿”。如果再聚焦近3到5年，你会发现这些飞蹿的小恐龙们都有着一颗智能算法的心。

复杂社会需要借助技术或者物质来管理时间和空间，媒介因此应运而生。由于技术具有“透明性”，一旦你习惯它了，就会意识不到它的存在。如同鼻梁上的眼镜，你看到的清晰世界，其实是被镜片中介转化过的图像。而我们常常对技术抱有不切实际的期望，甚至希望它可以解决现实社会中连我们自身都无法解决的问题。

算法也是如此。一方面，我们希望智能工具能够帮助我们提高效率，节约时间，获得快感；另一方面，我们又希望算法能够绝对智能，察觉情感，甚至超越人性。但这个问题还有第三个面向，即算法并非只是作为“媒介”被动地处于我们与事物之间，技术的自主性使其具备“中介化”的能力，可以参与社会互动，建构社会现实，成为基础设施。

疫情的出现提升了区域间人口流动的风险，但同时，人们通过互联网、社交媒体、视频会议等在线方式进行的沟通和交流却有增无减。我们试图通过延长社交软件中的亲密时间来弥补物理空间上的接触距离。但即便是在线上，也同样存在着社交区隔、知识生产沟、观念的距离、算法认知差距这样的“非物质距离”，它让我们的交流虽然可以跨越山海，但却无法总是抵达内心。

前段时间的微信改版，释放出一个鲜明的信号：微信“会客厅”要变成社交“大广场”了。走出熟人朋友圈，进入陌生人社交，在公开的数字环境中应该如何自我介绍、获得关注、连接彼此、进行互动？我们看到越来越高的权重被赋给机器运算，那么这会影响我们的信息环境吗？相比之前那个更多是靠手动加好友、友邻点赞推荐、熟人关系优先的系统，算法推荐会衍生出新的“社交区隔”吗？考虑到微信已经成为人们日常获取信息、进行社交互动最直接最主要的渠道之一，这样的疑问非常值得思考和重视。

一直以来，知识沟、数字鸿沟都在关注不同阶层获取信息的公平与效率问题。通过信息聚合和内容过滤，算法推荐实现了当年尼葛洛庞帝在《数字化生存》中所预言的“我的日报”。千人千面，千人千搜，这样的内容获取相比无差别的大众传播，会不会出现新的知识生产沟？虽然理论上每个用户都能创作内容，但智媒时代知识的获取高度依赖特定的组织生产特权：“组织控制着将哪些信息提供给谁，以达到定制所要求的效果。”定制出来知识在先期就嵌入了垄断与售卖，并逐渐演变成了一个“无菌饲料室”——“它只不过是一个根据消费模式和广告偏好制作的故事集，它在信息流中穿梭往返，但从不偏离精心的设定。”

过滤泡、信息茧房和回音室效应都指出了网络群体之间存在隔离、孤立和极化的现象。虽然国情和语境不同，但如果从算法和模型的角度来看，有可能这种群体间的观念差距是通过观点间的距离累积而成的。比如著名的新闻深度学习模型deepnews.ai，它可以通过计算不同内容间“观点的距离”来合成推荐模型，帮助用户用最少的时间获得最多的知识点。但这种合成叙事更多基于的是文章中可被量化的要素，较少考虑信源，也不太考虑观点的倾向性。更重要的是，这种精致且实用的商业模型会不断强化，用户长期浸淫其中，观点间距离会沉淀并巩固下来成为“观念的差距”。

虽然对于算法推送是否会造成社会心态撕裂、社会信任缺失的讨论尚未有定论，但对算法的认知差距——即用户能否意识到他所看到的内容，其实是一个智能装置通过一整套技术组件运算所呈现出的结果——这样的反思性思维，却与社会阶层背景之间存在联系。“现存社会结构中的不平等是算法认知差距的基础”。值得注意的是，智能系统所强调的“个体价值”实则是一种伪个性。以经济要素为底色的智能推送，个人偏好需要与社交关系和环境热度相匹配，通过这种机制再生产出的“知识人”，看起来是个性化的，但并不是真正的“独特”，而是看似很特别，实则很普通。系统的偏好并不鼓励真正的多样性，“聪明且实用”的知识人远比负责任的公众更受欢迎。

需要说明的是，这些与算法相关的“非物质距离”，有的看起来是一个技术问题，但实际上是一个社会问题；有的与其说是由技术催生的，不如说是通过技术放大的；还有的则是我们同技术一道共同产生的。算法是现实的投射，而同时，算法在未来将是我们赖以生存的技术生态圈，很多现实问题恰恰是因为算法而被显现和撬动出来。所以在这个问题上，与其刻意去消除距离，不如尝试相互理解。或许有一天，智能算法依旧无法让我们跨越身心鸿沟，但可能还会诞生新的共存方式。

作者上海社会科学院新闻研究所助理研究员方师师。