孙萍｜算法化生存：技术、人与主体性

算法化生存：技术、人与主体性

孙萍｜中国社会科学院新闻与传播研究所助理研究员

本文原载于《探索与争鸣》2021年第3期

非经注明，文中图片均来自网络

算法与智能正在日益浸入人类的生活。它从社交媒体走向生活琐碎，从虚拟屏幕走向田间地头。技术漫长的发展进程，使我们意识到一个问题——无论喜欢与否，技术都不会走回头路。与算法共生，将成为 21 世纪人类面临的新议题。在算法成为“学术新宠”后，不同学派对于算法技术的差异化理解，在很大程度上构成了人类理解彼此、理解世界的“区隔”。当我们的生活和社会被以算法化的形式重新调配、呈现，“算法化生存”将成为人类新的历史叙事模式。

理解算法的四个面向

电子计算机的发明使算法从物理性的、实体的展演逻辑走向电子化、虚拟化，并逐渐使编程成为一种专业工作。在这一过程中，算法指代一系列的指令，帮助将特定的计算模型转化为可预期的结果。大数据和互联网的纵深发展使算法日益成为一个跨学科的概念。对于算法的认知，除了从计算科学入手还可以从生物医学、数学、人类学、传播学、技术哲学等诸多领域进行理解。

我们应该如何对算法进行概念化？综合来看，算法可以从生物性、技术性、社会性和物质性四个角度进行理解。生物性从物种演化的角度切入，指代个体生物在与自然环境交互的过程中所形成的内里化的、计量型的自我能力。技术性指代算法作为推理程式本身的逻辑和规则。这一特性也是目前算法最受关注、应用最广泛的一点，计算机和互联网产业也大都在此定义范围内。社会性指代算法依托技术逻辑而形成的制度延展或文化实践。数据科学家尼克·西弗（Nick Seaver）曾经提出过“算法文化”的概念，认为算法可以被认定为一种社会实践，被由外而内、以田野观察的方式认识和理解。而算法的物质性，则可以追溯到物体的本体论问题，通常也与可供性（affordance）等概念相关。算法的物质性指代由虚拟技术延展出来的在社会层面所产生的关系、实践和影响。算法的生物性、技术性、社会性和物质性分指不同的层面，技术性沿袭并外化了算法的生物性表征，建立了诸多算法物质性、社会性层面的关系。由此，四个角度相互补充，帮助我们形塑对于算法更加多元的理解。

理解算法的前提是关注算法和数据之间的关系。通俗地讲，算法是行事方案，而数据是原初材料。从生物学的角度切入，个体生命历程的经验和感受，也依然是生物算法不断进化的重要“数据”支撑。这也是为什么在今天的社会情境下，大家讨论算法一定要首先从数据收集和积累的视角出发。算法和数据相互支撑、相互促进，共同构成了人工智能未来发展的一体两面。一方面，依靠数据的不断“投喂”，算法可以变得更加精准和智能，而另一方面，依靠算法的调整，数据的收集也会更加带有目的性，技术的自我成长性也就越快。

对于“算法化生存”的思考，很大程度上需要同时考虑到算法的以上四个面向。随着人工智能的不断完善，算法之于人，不再仅仅发挥判断、分类、预测这样的“弱人工智能时代”的功用，而是僭越人、物之间本体论上的意义，在社会生活的层面重塑新的关系。

算法重构的历史叙事：

从生物进化到劳动生产

从技术人类学的视角观察可以发现，算法的发展与个体生命历程和宏观社会生产的关系十分密切。确切来说，算法经历了“由内而外”的自我发展历程，并在一定意义上重构了历史叙事。

如上文所言，生物本身的存在与进化就是一种算法。个体生物通过与周边环境的交互得以生存，从物种发展史的角度讲，测量、观察、预估是生物生存的本能，也是一种“进化算法”的外化体现。生物天生懂得观察环境、规避风险、获取食物，这种本能在长期与环境的互动中得到磨炼，并被日益精细化和经验化。这些对于动作、行为的几率性判断是一种内化的生物算法，以本能的姿态呈现。

生物性算法要在自然环境的试探中，不断获取个体利益的最大化。因此，日常的“计算”便成为算法的一部分。随着技术的不断演进，生物的“算法”通过各种媒介形式得以延伸，从而变成工具的、社会的存在。从这一层面讲，算法与生物开始由融合走向分离。麦克卢汉说，“媒介是人体的延伸”，从农业社会到工业社会再到信息社会，算法经由人的外化创造，开始逐渐脱离基因、身体和生物意识的控制，开始以一种独立的形式存在并发挥作用。

麦克卢汉

人类进入工业社会以后，算法变成了外化的媒介、渠道、机械和诸多社会制度、基础设施。在当下的数字社会，算法正在由工具、实践的层面抵达社会安排和制度规范的层面。人类在享受数字化带来的便捷生活的同时，也将个人对于生活的诸多决定权让渡给了算法。如贝尔（Beer）所言，算法正在成为我们的生活代理人。依托数字化的媒介，算法帮助人们解决了吃饭、出行、购物、旅行的需求，与个人建立起越来越亲密的关系，并在这样的关系之上附着了对未来社会的更多控制权。

算法正在改变人类的劳动形态和生产生活结构。这一点可以从近些年强势崛起的零工经济得以窥见。根据国家信息中心分享经济研究中心发布的《中国共享经济发展报告》，2020 年平台带动的就业人口达到了 7800 万。预计未来 5 年，这一数字将达到 2 亿。这也就意味着，越来越多的人正在加入由算法技术所构建的平台就业领域。当算法取代人力对劳动、就业进行管理和规制时，我们看到了更加细致、情境化的改变：一方面，算法技术更加精于计算，在提升总体劳动效率的同时，也增加了劳动付出所需要的精力和时间；另一方面，技术的管理也改变了人对于时间、空间、关系的感知方式。当下阶段，算法的中介更加强调技术管理逻辑下的目的性，而忽略了劳动者作为主体的意识和感知。工具理性和价值理性的冲突日益彰显。

智能算法的数据生产一直被认为是影响其“价值理性”的重要原因。既有社会结构所产生的数据偏向性会影响到算法的中立性。除此之外，一些更具体、细化的技术问题也值得关注，例如，人对于原始数据的清理、分析，算法对于既有数据的读取，以及自我训练、自我智能化的逻辑。对于算法的认知，既不能仅停留在技术研发的视角上，也不能只看到算法、数据和社会之间呈现的关系，而是要更加关注算法的社会生产与转义过程，探究算法中介化的历史叙事。算法重构了事物、话语和社会的秩序，但是很多情况下，算法的“释义”不再对人展开，而是面向另外的算法或者计算机。因此，除了探究“人—机”对话之外，也要关照“机—机”对话，即看到算法对算法的理解逻辑和阐释逻辑。人机关系的数据化和算法化过程，是“生命政治档案化”的过程 ，在这个过程中，结构性的偏差使新的社会关系得以形成，也形塑了更加动态的社会权力关系和运作格局。

自主性技术和后人类如何相处

早在 20 世纪 70 年代，兰登·温纳就在《自主性技术》一书中讲明了技术的自我生成、自我掌控和自我规划的特征。半个世纪后的今天，人类站在智能技术爆发的前夜，想象着技术在超出特定阶段后，形成不受人类控制的自我逻辑的种种后果。在此情形下，思考算法的生成与发展逻辑，比任何时候都显得更加必要。

我们需要什么样的算法？如何理解技术与人之间的关系？按照温纳的逻辑，技术的自我成长既带有随机性，也带有必然性。前者指的是技术漂迁（technological drift），即技术会以进化论式的、基因突变式的逻辑向前发展，随机的组合和创新随时可能出现；后者指的是一种技术律令（technologicalimperative），即技术的可适性也需要一整套配合的工具和环境，方能继续发挥作用。纵观人类发展史，技术的发展从来不是线性的单一逻辑，而是随机性和必然性相互磨合、作用而产生的综合结果。

那么作为技术的算法，我们如何理解它的成长性？随着技术的发展，人类是否会被算法取代？反思“算法化生存”的一种方式，就是突破长期萦绕于社会科学领域的主客体理论范式，并敢于从根本上质疑“人先于一切”的主体性意识。这在很大程度上回应了拉图尔等学者所讲述的行动者网络理论（ANT），它不再区分“人”或者“非人”的功能，而是对其等而视之，人性和物性同时在具有普遍意义的网络中产生作用。在对于算法的研究上，社会科学的视野可以更加开阔，研究范式也可以更加多元，将算法作为独立、动态、具有成长性的转义者的视角值得提倡。后人类时代正在到来，我们需要开始反思算法的社会角色，并在学识、生活意识上转变“主体—客体”的关系认知。但正如算法的智能化不是一蹴而就的，理论范式的转移也往往是有所反复、循序渐进的。

也正是因为算法的无孔不入和无所不能，在未来值得思索的一个重要议题是，技术与文明正在融为一体，变得难以区分。智能算法日趋“通神”的背景下，算法取代人类的立论不再是新议题。同时，人类也正在尝试拥抱未来。很多前沿的研究领域已经开始尝试与技术进行融合，脑机接口、智能医疗、陪伴机器人等正在逐渐成为现实。

但是，正如凯瑟琳·海勒所言：“人类首先是具身化的生物，并且，这种具身生物的复杂性意味着人类意识的呈现方式，与智能在控制论机器中的具身化方式是很不同的”。换句话说，机器的编码、解码逻辑与作为具有生物体征存在的人类所形成的理解、释义方式是不同的。生命体的存在与演进历经了成千上万年的过程，按照生物算法的演进逻辑，生命的发展历程是在技术漂迁与技术律令的反复交互中推进、细化和发展的。生命体的行为、结构和思考保存着生物算法特有的共情、好奇、想象和创意，这些“内里算法”经由历史沉淀所成，又带有生物体特有的共同经历叙事。未来的智能算法想要与生物体进行有机融合，一个重要前提是理解并尊重生物体征所特有的具身性经验。

凯瑟琳·海勒

虽然智能算法从“知其然”到“知其所以然”的过程并不简单，但终极算法的出现也可能仅仅也只是时间问题。只是，对于社会科学来讲，最终的思考方向并不是算法是否会取代人类，而是“人机共生”的问题，即算法和人类如何更加融洽地相互理解、实现共生。在未来一段时间内，人机交互的诸多议题将逐渐从想象变为现实，自主性技术和人类的相互理解、认知、对话将成为算法社会的重要议题。

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