“人类—算法行为”需协同研究

　　《自然》发表的一篇评论文章指出，研究人员必须建立一门科学来研究人类—算法行为的集体模式，以便更好地监管适应性算法，并确保它们对社会发挥安全有益的作用。

　　自适应算法是能根据人类集体行为不断变化的算法，比如能根据多个变化因素（包括宣传、反宣传以及共同利益）为社交媒体推送筛选个性化内容的算法。这些算法已被发现与产生广泛影响有关，包括社会运动和股市闪电崩盘。

　　在美国最高法院今年晚些时候将审理的一起案件中，优兔（YouTube）的母公司谷歌被起诉，因为其视频的适应性算法推送使恐怖分子变得激进的内容，而谷歌对此负有责任。这起案件迫使人们思考如何监管会根据人类行为发生改变的算法。

　　美国康奈尔大学科学家纳森·马提亚斯在文中表示：“随着AI系统的应用日渐广泛，人类的生活与适应性算法将紧密交织。”人类与适应性算法之间的相互影响会形成一个复杂系统，在这个系统中，任何部分的微小变化，如算法调整，都会导致非预期的后果。

　　马提亚斯提出了完善人类—算法集体行为这门科学的多个步骤，包括对行为模式的分类和预测，以及避免产生危害的有效干预。由于算法的影响通常由民众和记者最早察觉，作者因而认为这些群体应被纳入这类研究中。

　　文章还指出，适应性算法或对社会产生深远的益处，不过，“这里的前提是必须用可靠的研究对算法进行设计和监管”。