引言：

Man, the tool-making animal.

人类能够制造和使用工具，是人类与其他动物的重要区别之一。

从简单的石器到复杂的机器和电子设备，工具的演变反映了人类社会的进步和科技的发展。

步入数字化时代，算法以其无形之力，悄然重塑着我们的信息获取途径、消费习惯乃至社交模式。然而，随着算法在社会各领域的广泛应用，其引发的争议与质疑也如影随形。

讨论算法善恶并无意义，算法本是工具，你会去讨论一个锄头是好是坏吗？重要的不是“算法有没有价值观”，而是使用算法的人类应该有怎样的价值观。同时，我们应正视算法工具在推动社会进步与创新中所发挥的作用。在数字化席卷千行百业的当下，我们亟需以更加全面、客观的视角，重新审视算法的价值所在。

一、是时候对算法“祛魅”了

提及算法，或许有人会觉得它抽象且遥远，但实则，算法早已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，触手可及，无处不在。回顾历史长河，算法作为计算机科学的基石，伴随着计算机技术的日新月异而不断演进。

1.0时代：算法的早期应用

在计算机科学的早期，算法主要应用于数学计算和数据处理。排序算法和搜索算法等是计算机科学教育的基石，它们在处理大量数据时发挥了重要作用。

2.0时代：互联网时代的算法革新

随着互联网技术的蓬勃发展，算法的应用领域得到了极大的拓展。搜索引擎算法使用户能够轻松地从浩瀚的信息海洋中捞取所需之珠。推荐系统算法更是极大地提升了用户体验，为平台创造了巨大的商业价值。

3.0时代：机器学习与人工智能的崛起

近年来，机器学习算法与人工智能技术的迅猛发展，使得算法能够从数据中自主学习，并做出精准的预测或决策。社交媒体平台利用算法分析用户的社交图谱和兴趣偏好，为用户提供定制化的信息流。同时，算法也被用于内容审核、垃圾信息过滤等方面，以维护平台的健康生态。

算法技术还激发了商业模式的创新。算法技术催生了短视频内容创作、网络直播平台、直播电商等新业态，加强了信息匹配效率。推荐算法推动了电子商务的兴起，为用户提供个性化的商品推荐。算法正逐渐渗透到制造、餐饮、零售等传统行业中，推动行业的数字化转型和智能化升级。

技术的车轮滚滚向前，即使在互联网泡沫阶段，互联网公司的算法技术在此期间取得了显著的进步。决定历史进程的不是几家互联网公司，而是用户和产业的真实需求。

算法对我们的生产和生活产生了广泛的影响，因此要引入技术伦理对其进行监管，确保技术服务于人类的福祉而非成为威胁。技术伦理强调适度监管，意味着在保护用户权益和数据安全的同时，也要为算法的创新和发展提供足够的空间。

二、算法是AI角力时代的关键因素

在AI产业竞争日趋激烈的今天，算法的重要性不言而喻。

可以说，算法的发展不仅是技术进步的问题，更是涉及到国家战略和国际竞争的重大议题。随着算法加持下的AI技术的不断进步和应用，可以预见，它不仅将影响个人生活、产业发展，更将深刻影响全球经济、政治和社会的方方面面。

算法是计算机学科的基石，与算力、数据一并被认为是“人工智能三大要素”。在真实的大模型训练时，算法层面对带宽的优化，对于算力效率能有显著的提升。

如果把大模型想象成一个火箭，算力是发动机，数据是推进器，也就是燃料，算法则是火箭里的程序。工程师红利叠加移动互联网的积累，中国科技公司积累了丰富的机器学习等AI研发经验，因此在算法领域最容易缩短甚至抹平差距。

移动互联网时代，涌现了一批社交和通讯应用、电商APP，打破了谷歌、脸书等美国科技企业的垄断格局，一改PC时期核心软件平台完全受制于人的境况。

过去10年，从PC端到手机的变迁中，算法是移动互联网产品的最关键引擎。所谓“移动互联网的船票”，就是看哪一家公司，能找到先进的机器学习算法技术，去高效匹配人和信息、商品。

当前，以抖音、快手、B站为代表的短视频平台，利用推荐算法技术实现内容创作者与潜在用户的需求匹配，推动了内容产业的创新和发展。与此同时，包括淘宝、京东、拼多多等电商平台通过算法技术，优化了商品推荐，提升了用户体验和转化率。同时它也在倒逼各个行业不断创新，以适应智能化、个性化的市场需求，从而实现整个产业链的效率提升和服务质量改进。

这些公司最重要的岗位都是算法架构师、工程师，因为算法决定了信息分配的效率，是互联网企业真正的价值创造环节。

三、走向推荐算法的历史必然

算法究其本质，是一串代码写成的指令。一串串指令，隐藏于我们生活和工作使用的应用软件中。其中最显性的算法，往往指泛社交媒体和资讯平台的推荐算法，比如抖音、快手、小红书等短视频平台，以及微信生态里的公众号、视频号。

为什么这些平台必须引入算法，它们占据了最长的用户时长，在这个事关注意力分配的重大领域，我们有更好的解决方案吗？

不妨回忆一下20多年前的BBS和论坛，在贴吧形态的社群里，帖子按最新发帖和回帖的顺序排序，总是有一些陈年老帖被“盖楼党”顶在前排，却并没有提供新鲜有效的信息。

如今信息爆炸的年代，终端变成了手机小屏，每个页面展示的信息有限，辛辛苦苦“爬楼”获取明星最新动态变得不现实。而仅靠人工编辑，也不可能处理完这么多用户投稿信息，只能借助算法技术的力量，根据用户看完、点赞、评论等反馈识别“好内容”。

有人认为，算法推荐不如RSS订阅，会产生“信息茧房”问题。实际上，通过亲友推荐的关注订阅，仍然处于社交圈同温层，仅关注特定账号，不利于视野的扩展。反而各大平台的推荐算法都引入了“兴趣探索机制”，避免推荐单一内容让用户感到重复无聊，对抗人性本能里的“喜新厌旧”。

从创作者的角度，没有算法推荐，一个没有背景和资源的普通人很难被看到。再高效公正的编辑部，也无法让有限的推荐位容纳下海量创作者，再有经验的老编辑，为了效率也会倾向在熟悉的作者里找文章。去中心化的推荐，看似无序的“千人千面”推送，把关注资源摊薄分给了每个普通创作者，识别出其中真正的有才华者。

社交媒体上的创作者群体，孵化出价值千亿的网红经济。值得注意的是，因为网红行业的生产力主体是创作者，这个行业注定是创意密集型，而不是资本密集型。

随着经济水平的发展，我们需要个性化的创作者。“标准的服务业无法满足每个人的体验需求，”中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平表示，网红以及网红经济为个体带来的就是一种体验，满足对其感兴趣的人的需求。

网红经济不仅是消费者的需求，也体现了中国经济的活力，背后有政府、行业协会、MCN机构的主动参与。2021年，直播电商被列入电子商务十四五计划，明确了它扮演的经济角色。

地方部门也需要网红来吸引关注。“发型师晓华”走红后，怀化文旅连夜发布了理发打卡的旅游减免优惠政策，据当地官方数据显示，晓华走红后，7天拉动现场消费超2000万元，拉动全市消费1.2亿元。

像是淄博、天水这样没有旅游资源的小城，算法识别了小城美食情感上的本真。天水人发布的一条7秒麻辣烫视频，获赞百万，最终让自己的家乡被全国知道。算法推荐打破了名人中心机制，实现了普通人对普通人的推荐。

四、算法将给千行百业带去什么？

随着AI时代的到来，算法作为AI的基础要素、AI系统的大脑，将在各行各业有更广阔的应用。

例如，在医疗领域，算法可以通过分析大量的病例数据，能够帮助医生更快地诊断疾病，甚至预测疾病的发展。

在医药研发领域，算法同样发挥着重要作用，其不仅能够加速药物发现和开发的过程，同时也将提高研发的成功率和效率。根据麦肯锡的报告，在生命科学和化工领域，AI可以更快地产生潜在的分子，加速开发新药物和新材料的过程，这可能会使制药公司和医疗产品公司的利润增加多达25%。

在交通管理领域，算法能够实时分析交通数据，预测交通流量，指导城市交通信号灯的优化调整，减少交通拥堵。同时帮助公共交通运营商优化路线规划和调度策略，减少等待时间，提高服务质量。

另一方面，在算法的加持下，AI有望重构我们的产业竞争方式，算法将创造巨大的价值，甚至带来新的产业变革。

在制造业和物流行业，可以看到，算法的应用正在优化生产流程、提升生产效率方面取得巨大成果。通过实时的数据分析和情况预测，算法能够动态调整生产资源配置，以应对市场需求的快速变化。这种智能化的生产方式不仅提升了企业的市场竞争力，也为经济增长提供了新的动力。

再譬如，在自动驾驶领域，算法加持下，使AI技术使车辆能够感知周围环境，识别行人和其他车辆，并进行复杂的决策制定，实现真正的无人驾驶。北京智源人工智能研究院理事长、北京大学计算机学院教授黄铁军认为，算法是自动驾驶创新最重要的部分，因为数据、算力就在那里，只有算法够强，结合在一起才能做出领先的大模型。

可以说，算法技术的快速发展和广泛应用，已经成为推动社会进步和产业升级的重要力量。

在这一背景下，有理由对算法祛魅，认识到其蕴藏的巨大潜能。特别是在当前大国博弈的背景下，技术的角力正迈向一个新的高度，AI技术的发展，已成为全球科技竞争的焦点，也正在深刻改变全球经济格局。

根据麦肯锡的研究报告，AI每年可为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长，生产力提高0.1%—0.6%，相当于每年贡献一个英国的GDP。

从产业层面来看，算法正成为推动各行各业数字化和智能化进程的核心动力，引发了一系列技术创新和产业升级，为经济发展注入了新活力。算法不仅提升了各行业的工作效率和生产力，还孕育出众多创新的商业模式，促进了不同产业间的深度融合。

结语

随着AI技术的不断进步和应用场景的持续拓展，算法将在推动社会进步和产业变革中起着关键作用，平台的责任和潜力同样巨大。

诚然，作为算法的应用者和管理者，各大平台必须承担起相应的社会责任，确保算法技术的合理与合规使用。通过政策引导、技术赋能、公开透明和公众参与，平台可以有效地推动算法向善，促进社会的健康发展。

算法“向善”不仅是一个技术问题，更是一个社会问题。我们需要认识到算法的潜力和风险，通过合理的设计和监管，引导算法发挥其正面作用，为社会带来更多的福祉。