当然 ， 平台需要一定的适应期 ， 冯祺称 ， 比如通过联邦学习技术多维度参考 ， 从群体中提取共性；另外 ， 通过内容营销、KOL营销、广告植入等方式 ， 也具备较好的效果 。
要推荐 ， 不要霸权
一位长期关注互联网行业的人士对第一财经采访人员表示 ， 此次监管重点选择落地在算法层面 ， 一大原因在于算法对应的恰恰是用户权益——《规定》内容中提到 ， 网信部门会同电信、公安、市场监管等有关部门建立算法分级分类安全管理制度 ， 同时根据算法推荐服务的舆论属性或者社会动员能力、内容类别、用户规模、算法推荐技术处理的数据敏感程度以及对用户行为的干预程度 ， 对算法推荐服务提供者实行分类分级管理 ， 一定程度上体现了精准治理的立法理念 。
其中 ， 该人士称 ， “舆论属性”包含了用户评论与发言 ， “社会动员能力”则是指平台所服务的用户基数 。 而互联网营销区别于常规营销的最大特点 ， 正是用户画像 ， 算法的目的就是找到最精确的衡量标准 。
此前行业有“算法没有价值观”的观点 ， 引发一番辩论 。 但随着平台规模的扩大 ， 算法价值观也被动附带上平台的倾向性 。 “先有倾向性目标 ， 后有倾向性算法 。 向善的服务提供向善的算法 ， ‘不善’的服务提供‘不善’的算法 。 ”上述人士表示 。
近年来 ， 以金融行业为例 ， 为了获得平台公司的金融服务 ， 中国消费者往往需要向其提供个人信息 ， 进而产生过度采集数据的问题 ， 如在2016年至2017年“现金贷”高速增长期间 ， 出现买卖借款人信息的情况 。
此前在第三届外滩金融峰会上 ， 中国金融四十人论坛资深研究员、清华大学五道口金融学院院长张晓慧表示 ， 算法的复杂性以及算法使用者的刻意隐瞒 ， 使得绝大多数人无法理解算法的工作原理 ， 导致作为算法使用者的大型科技公司 ， 特别是那些几乎控股了所有与个人生活行为相关的数字平台公司得以处于事实上的支配地位 ， 形成“算法霸权” ， 从而严重危害了算法相对人也就是消费者的合法权益 。
贵州数据宝产品研究院院长李可顺对采访人员表示 ， 《规定》的落地 ， 一个比较明显的影响在于通过算法高强度曝光某些视频或商品 ， 让消费者过度消费甚至做出错误消费决策的行为得到收敛 。 而不好的内容或商品将无法获得算法红利加成 ， 平台非“合规”收入增速将趋缓 。
当然 ， 李可顺认为个性化推荐只是算法推荐的其中一方面 ， 从技术角度看 ， 算法分可解释性强与可解释性弱两类 ， 前者更易于审查 ， 因此现阶段实际并没有非常完善的算法标准过渡方案 ， 让消费者掌握是否个性化推荐的主动权 ， 是解决方案可选项之一 。
王新锐表示 ， 算法本身并不是新技术 ， 但因算法应用产生一些社会问题近几年日益受到各界关注 。 相比数据 ， 算法的技术性更强 ， 更不容易被描述和感知 ， 因此如何制定和执行规则就更为困难 。
算法红利期是否会终结
算法滥用对行业、对消费者的负面影响早已暗自滋长 。
此前微博发布公告称将加大力度处理热搜榜热门话题榜刷榜行为 ， 对刷榜行为的直接受益者进行处罚 。 为的是确保热搜榜、热门话题榜的真实可信 ， 不断对产品本身进行算法升级 ， 并设置了以大数据识别为基础的防刷体系 。 对于存在作弊特征的行为 ， 系统都会实时进行识别和拦截 。
但据采访人员从娱乐行业以及接近微博方面人士处了解到 ， 微博外有大批供应商企业 ， 可以通过小号刷赞等方式 ， 进行舆论引导 。