彭理強(qiáng)，李 倫

尤瓦爾·赫拉利(Yuval Noah Harari)在《未來(lái)簡(jiǎn)史》中預(yù)言，在未來(lái)信息社會(huì)，自由主義將會(huì)終結(jié)，人類如何做出重要的人生決策將發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，擁有大數(shù)據(jù)分析能力的算法將比我們更了解我們自己，未來(lái)的智人將放棄自身的生物算法，“聆聽算法的意見”，將數(shù)據(jù)流動(dòng)的自由賦予信息，主張新的價(jià)值觀——“信息自由”，放棄人文主義革命宣揚(yáng)的自由、平等、博愛等舊的價(jià)值觀。然而，丹尼爾·菲斯特(Daniel First)提出另一種對(duì)未來(lái)的描述：人類不會(huì)依賴算法來(lái)為自己做決定，算法只是優(yōu)化我們的“選擇環(huán)境”[1]。菲斯特基于以下觀點(diǎn)認(rèn)為赫拉利關(guān)于推薦算法未來(lái)含義的概念存在嚴(yán)重缺陷。其一，用戶不會(huì)依賴算法為自己做決策，因?yàn)樗麄儧](méi)有理由信任算法，算法是由公司開發(fā)的，有營(yíng)利等激勵(lì)因素。其二，對(duì)于我們生活中的大多數(shù)決策，算法將無(wú)法開發(fā)，因?yàn)榕c我們面臨的決策相關(guān)的因素是我們的情景所特有的。菲斯特指出，即使算法可以為我們作出許多決定，自由主義作為一種政治制度也將毫發(fā)無(wú)損地存在。通過(guò)對(duì)赫拉利的“信息自由”和菲斯特的“個(gè)人自由”的批判性分析，本文嘗試提出描述未來(lái)的另一種路徑：我們應(yīng)該對(duì)不同本質(zhì)、作用于人的自由意志的不同階段的算法做出區(qū)分，讓算法的本質(zhì)以真理的方式顯現(xiàn)，人與算法建立“共在”的新型自由關(guān)系。

本文首先從工程的角度考察傳統(tǒng)算法與大數(shù)據(jù)算法的技術(shù)差異性，以此揭示算法科學(xué)從封閉系統(tǒng)到開放系統(tǒng)的計(jì)算范式轉(zhuǎn)向。然后，根據(jù)算法作用場(chǎng)域的不同，將算法劃分個(gè)體決策影響型、社會(huì)資源分配型和自然科學(xué)型算法。這三個(gè)向度的算法意志分別作用于人的自由意志的產(chǎn)生、判斷、實(shí)現(xiàn)的不同階段。最后指出，赫拉利的“信息自由”觀點(diǎn)談?wù)摰氖巧鐣?huì)場(chǎng)域下的資源分配型算法和自然場(chǎng)域下的自然科學(xué)型算法，描述的是算法在人的自由意志實(shí)現(xiàn)階段對(duì)人的異化；菲斯特的“個(gè)人自由”觀點(diǎn)談?wù)摰氖蔷駡?chǎng)域下的自我認(rèn)知影響型算法，描述的是算法在人的自由意志的產(chǎn)生、判斷階段對(duì)人的異化。他們談?wù)摰氖遣煌举|(zhì)、作用于人的自由意志的不同階段的算法，都沒(méi)有全面把握人與算法的自由關(guān)系，都不是人類社會(huì)未來(lái)發(fā)展的應(yīng)然圖景。

一、算法科學(xué)的計(jì)算范式：從封閉系統(tǒng)到開放系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向

計(jì)算機(jī)應(yīng)用初期，其運(yùn)力和內(nèi)存不足，研發(fā)類似冒泡排序、歸并排序的算法，是為了在處理信息時(shí)采用最少的算力和最少的內(nèi)存。算法的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)是時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。早在1984年，圖靈獎(jiǎng)得主唐納德·爾文·克努斯(Donald Ervin Knuth)就給出了經(jīng)典的計(jì)算機(jī)算法定義：“(計(jì)算機(jī))算法是一組有窮的規(guī)則，能夠給出解答特定類型問(wèn)題的運(yùn)算序列”[2]。早期的算法都是在計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)的封閉環(huán)境中運(yùn)行，且運(yùn)行規(guī)則由代碼硬編碼指定，可稱之為硬編碼算法(hard coding algorithm，HCA)。硬編碼算法是用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言描述的解決問(wèn)題的清晰指令代碼，一般具有有窮性、確切性和可行性等特征。硬編碼算法的這些特征使計(jì)算主義、邏輯主義追求絕對(duì)的、唯一的、永恒的、自足的確定性知識(shí)成為可能。

隨著集成電路芯片上的晶體管數(shù)量的增多和成本的下降，計(jì)算機(jī)算力和存儲(chǔ)空間得到了顯著提升，傳統(tǒng)算法開始式微。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和各種智能終端的互聯(lián)互通，產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)的信息價(jià)值挖掘技術(shù)及應(yīng)用成為算法科學(xué)研究的新熱點(diǎn)，由此催生大數(shù)據(jù)信息價(jià)值開發(fā)的算法，即大數(shù)據(jù)算法(big data algorithm，BDA)。大數(shù)據(jù)算法可以分為以下三類：數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理的算法；用于參數(shù)估計(jì)的最優(yōu)化算法；機(jī)器學(xué)習(xí)算法。前兩類主要用于算法工程師的模型建立階段，第三類主要用于算法模型的應(yīng)用階段，應(yīng)用的場(chǎng)景分為預(yù)測(cè)、分類和聚類等[3]。

大數(shù)據(jù)算法的模型不全是用代碼來(lái)描述，數(shù)據(jù)將參與邏輯規(guī)則的建構(gòu)過(guò)程，并且部分大數(shù)據(jù)算法的模型(如強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)會(huì)隨數(shù)據(jù)輸入的變化而變化。算法科學(xué)的研究也開始由計(jì)算機(jī)科學(xué)擴(kuò)大到統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等眾多交叉學(xué)科。例如，計(jì)算機(jī)科學(xué)的“算法”與統(tǒng)計(jì)學(xué)的“模型”概念關(guān)聯(lián)密切，二者常常用不同的概念描述相同的內(nèi)容。統(tǒng)計(jì)學(xué)家用“模型”來(lái)描述自變量和因變量的關(guān)系，這種關(guān)系用數(shù)學(xué)函數(shù)及相應(yīng)參數(shù)來(lái)定義。計(jì)算機(jī)科學(xué)用“算法”來(lái)定義輸入信息與輸出信息的關(guān)系?！八惴ā钡囊?guī)則對(duì)應(yīng)模型的數(shù)學(xué)函數(shù)和參數(shù)。硬編碼算法對(duì)應(yīng)算法模型的參數(shù)以及函數(shù)都固定的數(shù)學(xué)表達(dá)式，大數(shù)據(jù)算法對(duì)應(yīng)算法模型的參數(shù)以及函數(shù)都可能不固定的數(shù)學(xué)表達(dá)式。如果把算法(模型)當(dāng)作現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的映射，模型中的數(shù)學(xué)函數(shù)就代表著現(xiàn)實(shí)世界中的現(xiàn)象或行為的運(yùn)行規(guī)律，參數(shù)就代表著該現(xiàn)象或行為的趨向程度。不同于傳統(tǒng)算法(模型)運(yùn)行在一個(gè)封閉的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)將參與算法模型的建構(gòu)，使得模型的計(jì)算范式開始向開放系統(tǒng)轉(zhuǎn)向。相比封閉系統(tǒng)的硬編碼算法，開放系統(tǒng)的算法呈現(xiàn)新的特點(diǎn)。

第一，相關(guān)性和非因果性。對(duì)某超市購(gòu)物籃清單進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，一種帶吸管的不溢水杯與嬰兒用的套在肚子上的游泳圈之間具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。這種商品關(guān)聯(lián)關(guān)系提示賣場(chǎng)可以將這兩類商品在夏季一起陳列,從而可以獲得更好的商業(yè)機(jī)會(huì)。由于人類行為的外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，算法模型能夠通過(guò)分析事物數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，“捕獲”到事物的運(yùn)行規(guī)律。美國(guó)計(jì)算機(jī)專家、圖靈獎(jiǎng)獲得者吉姆·格雷(Jim Gray)提出大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)范式，該范式與經(jīng)驗(yàn)范式、理論范式和計(jì)算范式并列存在，相互補(bǔ)充，共同構(gòu)成了科學(xué)研究的范式體系。需要強(qiáng)調(diào)的是，數(shù)據(jù)間的相關(guān)性是無(wú)法還原為現(xiàn)象的因果性，由于系統(tǒng)的開放性，模型自身無(wú)法解釋現(xiàn)象。

第二，相似性和非確切性。硬編碼算法模型的確切性表明，A輸入與B輸出的關(guān)系是穩(wěn)定的，是不隨外界環(huán)境的變化而變化的，由于輸出是明確的、可預(yù)測(cè)的，所以結(jié)論也是設(shè)計(jì)者可以預(yù)料并解釋的。與硬編碼算法模型不同，大數(shù)據(jù)算法本質(zhì)上采用的是非確切性的描述規(guī)則，A輸入與B輸出的關(guān)聯(lián)是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的，而非確切性或必然性的，關(guān)聯(lián)的內(nèi)在邏輯是不同數(shù)據(jù)的特征向量。并且，數(shù)據(jù)特征向量的選擇是人類自主的行為，是個(gè)體觀察和經(jīng)驗(yàn)的主觀感受，極易受刻板印象、文化、情感等因素影響而產(chǎn)生偏見。比如人臉識(shí)別算法可能會(huì)把黑猩猩誤認(rèn)為黑人，這有兩個(gè)方面的可能性：一是因?yàn)橥獗砜赡艽嬖诤?jiǎn)單的相似性，由于之前大猩猩的圖片沒(méi)有被算法學(xué)習(xí)過(guò)，算法沒(méi)能對(duì)大猩猩和黑人照片的特征向量作出區(qū)分；二是現(xiàn)實(shí)生活中帶有偏見地錯(cuò)誤標(biāo)注數(shù)據(jù)，將黑人圖片標(biāo)注為大猩猩誤導(dǎo)了算法。大數(shù)據(jù)算法應(yīng)用于社會(huì)事務(wù)時(shí)，現(xiàn)實(shí)情況的復(fù)雜性和個(gè)體的主觀性，使數(shù)據(jù)量化存在很多局限性。因此大數(shù)據(jù)算法的輸出是含混的，或是對(duì)社會(huì)偏見的沿襲，有可能成為別有用心者惡意操縱的工具。事物是普遍聯(lián)系的，試圖用數(shù)學(xué)方法精確建構(gòu)事物間的關(guān)系，存在方法上的不可行性。算法的輸出是具體對(duì)象(現(xiàn)象)的特征向量，大數(shù)據(jù)算法模型試圖用有限個(gè)特征向量的集合來(lái)描述具體對(duì)象(現(xiàn)象)時(shí)，是一種近似而非確切性的描述。

第三，生長(zhǎng)性和非有窮性。算法在實(shí)踐過(guò)程中演化出兩個(gè)加強(qiáng)版——深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)。深度學(xué)習(xí)是一種采用多層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)參數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化的算法，盡可能地避免在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)特征向量重疊造成分類錯(cuò)誤的問(wèn)題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的同時(shí)，通過(guò)環(huán)境的反饋獲得新數(shù)據(jù)，并利用新數(shù)據(jù)循環(huán)往復(fù)地更新迭代現(xiàn)有模型的算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)使算法與環(huán)境互動(dòng)，通過(guò)感知環(huán)境的反饋優(yōu)化模型，類似人類反復(fù)從失敗或成功中進(jìn)行學(xué)習(xí)的模式。算法在兩個(gè)加強(qiáng)版的基礎(chǔ)上，又迭代出深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。該算法運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為參數(shù)結(jié)構(gòu)，并用環(huán)境反饋數(shù)據(jù)反復(fù)訓(xùn)練模型。算法需要在環(huán)境中不斷“學(xué)習(xí)”，在“學(xué)習(xí)”中找到更優(yōu)的結(jié)論。算法經(jīng)過(guò)迭代后的不同版本表現(xiàn)出的效能差異性主要源自不同的數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程和方法，類似于有機(jī)生物體的個(gè)體差異性是受其所處環(huán)境所影響的；模型通過(guò)數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”日趨完善的過(guò)程，類似于有機(jī)生物體在吸收養(yǎng)分后的生長(zhǎng)與進(jìn)化過(guò)程，因此我們可以將大數(shù)據(jù)算法的進(jìn)化過(guò)程稱之為“生長(zhǎng)性”。大數(shù)據(jù)算法建立了一種從輸入數(shù)據(jù)到輸出數(shù)據(jù)的模型，如果要建立輸入數(shù)據(jù)到輸出數(shù)據(jù)的完全關(guān)系，該模型理論上需要數(shù)據(jù)的總體而非樣本。大數(shù)據(jù)算法原型的設(shè)計(jì)者、數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)起人雷切爾·查特(Rachel Schutt)認(rèn)為：“數(shù)據(jù)量越多往往對(duì)于建模越有幫助，我們可以無(wú)限地接近真理，但永遠(yuǎn)無(wú)法到達(dá)那里”[3]。大數(shù)據(jù)算法的這種成長(zhǎng)進(jìn)化過(guò)程具有無(wú)窮性特征。

由開放系統(tǒng)算法的特征可以看出，開放系統(tǒng)的計(jì)算范式不再滿足傳統(tǒng)邏輯主義、計(jì)算主義對(duì)確定性知識(shí)的表征，開始從唯一性、確定性向多樣性、譜系性轉(zhuǎn)向。

二、不同本質(zhì)的算法與自由的不同場(chǎng)域

對(duì)技術(shù)本質(zhì)的追問(wèn)，是我們探討人與技術(shù)關(guān)系的出發(fā)點(diǎn)。早在1877年出版的《技術(shù)哲學(xué)綱要》中,德國(guó)學(xué)者恩斯特·卡普(Ernst Kapp)對(duì)技術(shù)本質(zhì)的問(wèn)題做了開創(chuàng)性的精辟回答。在《技術(shù)哲學(xué)綱要》中，卡普提出“器官投影說(shuō)”，把技術(shù)的對(duì)象——人工物視為人類器官功能與形式的延伸與強(qiáng)化。例如，斧頭和剪刀是手的投影，電報(bào)是神經(jīng)系統(tǒng)的投影?？ㄆ盏裙こ虒W(xué)的技術(shù)哲學(xué)家普遍認(rèn)為，技術(shù)的本質(zhì)是人的身體的功能或形式的對(duì)象化。人文主義傳統(tǒng)的技術(shù)哲學(xué)家對(duì)此是持反對(duì)意見的，他們習(xí)慣用擬人、修辭等語(yǔ)言，把技術(shù)描述為人的精神活動(dòng)，認(rèn)為技術(shù)的本質(zhì)與人的精神活動(dòng)密切相關(guān)。法國(guó)技術(shù)哲學(xué)家雅克·埃呂爾(Jacques Ellul)就認(rèn)為“技術(shù)是指在所有人類活動(dòng)領(lǐng)域中，理性地獲得并具有絕對(duì)效率的所有方法”[4]，技術(shù)的本質(zhì)是人類的理性活動(dòng)。

開放系統(tǒng)算法的應(yīng)用是信息時(shí)代人類生活和工作的一種范式，在人與世界打交道的過(guò)程中，算法扮演著各種角色的中介，從調(diào)節(jié)“我”的知覺(jué)到產(chǎn)生另一個(gè)“他者”之間，進(jìn)行著非連續(xù)統(tǒng)的轉(zhuǎn)換。當(dāng)我們考察開放系統(tǒng)算法的本質(zhì)時(shí)，將其定義為某種特定形式和功能的人工物是不夠全面的。開放系統(tǒng)算法由于其應(yīng)用的開放性、包容性等特征，被認(rèn)為是一種泛化的技術(shù)，所以當(dāng)我們討論人與算法的關(guān)系問(wèn)題時(shí)，其實(shí)就是在信息社會(huì)的背景下追問(wèn)技術(shù)的本質(zhì)問(wèn)題。在對(duì)技術(shù)本質(zhì)的探討中，卡爾·米切姆提供了一種有價(jià)值的綜合性思維框架，認(rèn)為技術(shù)是客體、知識(shí)、活動(dòng)和意志的完整集合體[5]。卡爾·米切姆的技術(shù)分析框架為我們綜合理解算法的本質(zhì)提供了很好的討論視角。

“自由”意味著個(gè)人憑借自身意志而行動(dòng)，并為其自身的行為負(fù)責(zé)。“自由”因其涉及主體、對(duì)象及其關(guān)系等原因，在沒(méi)有對(duì)其進(jìn)行明確的分域的基礎(chǔ)上談?wù)撊伺c技術(shù)的自由關(guān)系，都只能將之理解為在表達(dá)一種對(duì)現(xiàn)實(shí)的不滿情緒。根據(jù)人所面對(duì)的不同存在對(duì)象將自由分為三個(gè)方面：“一是人在精神中的自由，二是人在社會(huì)中的自由，三是人在與自然交往過(guò)程中的自由”[6]。為了全面把握人與算法的自由關(guān)系，為新型自由關(guān)系開辟倫理學(xué)空間，不妨據(jù)此將人的存在劃為自然、社會(huì)、精神三個(gè)場(chǎng)域，同樣，根據(jù)算法調(diào)節(jié)的對(duì)象不同，我們可將算法分為個(gè)體決策影響型算法、社會(huì)資源分配型算法、自然科學(xué)型算法，分別用來(lái)調(diào)節(jié)“我”與自我、他者、自然三者的關(guān)系。我們把算法與哲學(xué)人類學(xué)的本質(zhì)放在一起思考，最終要揭示的是算法在不同場(chǎng)域內(nèi)在本質(zhì)的差異性。

第一，個(gè)體精神場(chǎng)域中的個(gè)體決策影響型算法。人的自由意志如何做出道德決策是一個(gè)有爭(zhēng)議的話題。以皮亞杰和科爾伯格為代表的心理學(xué)家認(rèn)為，從個(gè)體認(rèn)知發(fā)展的角度研究人的道德發(fā)展規(guī)律，道德推理是人有意識(shí)的認(rèn)知活動(dòng)，是一個(gè)理性推理過(guò)程，在道德判斷過(guò)程中不存在直覺(jué)及頓悟，即使情緒情感參與其中也不發(fā)揮主要作用。海德特(Jonathan Haidt)不贊同科爾伯格關(guān)于道德判斷是經(jīng)過(guò)意識(shí)層面的道德推理而形成的觀點(diǎn)。海德特強(qiáng)調(diào)情緒在決策中的作用，提出道德判斷的社會(huì)直覺(jué)主義模型。社會(huì)直覺(jué)主義模型認(rèn)為，道德判斷主要是由情緒誘發(fā)快速、自動(dòng)的直覺(jué)所致，而道德推理是依靠邏輯來(lái)作出判斷，是在道德判斷之后的合理化過(guò)程。道德推理通常是一個(gè)“事后的建構(gòu)”，在道德判斷完成之后產(chǎn)生，道德直覺(jué)推動(dòng)道德推理正如“一只狗搖擺尾巴一樣肯定”[7]。格林(Joshua D. Greene)不滿海德特對(duì)道德判斷的情緒主導(dǎo)作用和道德推理在道德判斷中所扮演的辯護(hù)角色，提出道德判斷的雙重加工模型。雙重加工模型認(rèn)為，道德判斷是理性和情緒共同作用的結(jié)果：在道德判斷的過(guò)程中，一方面受到由情緒誘發(fā)的直覺(jué)系統(tǒng)的影響，另一方面受到認(rèn)知過(guò)程中產(chǎn)生的理性推理系統(tǒng)的影響，前者是一個(gè)平行的自動(dòng)化加工過(guò)程，而后者則是依靠個(gè)體調(diào)節(jié)和控制實(shí)現(xiàn)。當(dāng)兩者一致時(shí)，道德判斷既遵從直覺(jué)又含有理性推理。當(dāng)兩者相沖突時(shí)，如果情緒戰(zhàn)勝了認(rèn)知，那么個(gè)體判斷傾向于道義性判斷；當(dāng)認(rèn)知戰(zhàn)勝了情緒，那么個(gè)體則會(huì)傾向于效用主義判斷。

情感和認(rèn)知，究竟哪個(gè)對(duì)個(gè)體決策發(fā)揮決定性作用，學(xué)者們爭(zhēng)論不休。我們傾向于認(rèn)為情感和認(rèn)知兩個(gè)變量都對(duì)個(gè)體決策發(fā)揮著不同比例的影響，具體某個(gè)決策受哪個(gè)變量影響更大，取決于決策發(fā)生時(shí)個(gè)體可及的理性推理時(shí)間、認(rèn)知的信賴程度、情緒的調(diào)節(jié)能力等因素，表現(xiàn)為一定的個(gè)體差異性。個(gè)體決策的差異性也為提升個(gè)體精神場(chǎng)域內(nèi)自由意志的判斷力提出了必要性。

通過(guò)分析，我們可以找到影響個(gè)體決策的兩個(gè)重要變量：情感和認(rèn)知。最終我們想揭示的是：信息時(shí)代的新媒體，例如新聞?lì)^條、抖音短視頻、知乎等平臺(tái)，后臺(tái)嵌入的信息推薦算法改變了信息傳播的范式，也深刻地影響著個(gè)體的認(rèn)知和情感，進(jìn)而影響著個(gè)體決策。比如Facebook可以通過(guò)操作用戶看到的信息，影響選民的情緒，進(jìn)而引導(dǎo)選民的投票。信息推薦算法通過(guò)監(jiān)控用戶點(diǎn)擊的具體媒體內(nèi)容、停留在該媒體的時(shí)間，分析個(gè)人的偏好，并結(jié)合可獲取的用戶個(gè)人信息，給個(gè)人“畫像”。這些算法無(wú)論其設(shè)計(jì)的動(dòng)機(jī)是為了迎合用戶的個(gè)人偏好，還是嵌入了不可告人的監(jiān)控目標(biāo)，我們都將此類型的算法定義為個(gè)人決策影響型算法，它們對(duì)公眾的情緒和認(rèn)知都發(fā)揮著舉足輕重的影響，特別是普及率非常高的超級(jí)平臺(tái)算法。

第二，社會(huì)場(chǎng)域中的資源分配型算法。社會(huì)場(chǎng)域是人與人發(fā)生交往的世界。生產(chǎn)與分配是社會(huì)重要的交往活動(dòng)，通過(guò)人與人的合作實(shí)現(xiàn)社會(huì)化大生產(chǎn)。在人類歷史的不同階段，生產(chǎn)關(guān)系與當(dāng)時(shí)的社會(huì)生產(chǎn)力相適應(yīng)，分配關(guān)系與當(dāng)時(shí)的社會(huì)結(jié)構(gòu)相匹配，即技術(shù)的發(fā)展水平影響人類的生產(chǎn)方式和生產(chǎn)關(guān)系的變化，但社會(huì)資源的分配關(guān)系一直都是由權(quán)力階級(jí)來(lái)主導(dǎo)。

我們可以從人類社會(huì)與技術(shù)的發(fā)展史來(lái)一窺分配主體的歷史變遷。在《技術(shù)與文明》一書中，人文主義技術(shù)哲學(xué)家劉易斯·芒福德(Lewis Mumford)根據(jù)技術(shù)對(duì)人類生活和文化所造成的不同影響，將技術(shù)的發(fā)展史劃分為三個(gè)“互相重疊和滲透的階段”。在始技術(shù)階段,人類掌握的技術(shù)主要是生產(chǎn)工具的簡(jiǎn)單改造和可再生資源的利用，該時(shí)期生產(chǎn)力比較低下，與之相適應(yīng)的勞動(dòng)分配模式是平均主義。比如原始社會(huì)時(shí)期，人類祖先常以部落的形式群居，狩獵等兇險(xiǎn)的勞動(dòng)是由青壯年男子去完成的，獲得勞動(dòng)成果后，部落內(nèi)男女老少，無(wú)論是否參與這項(xiàng)捕獵行動(dòng)都可以得到平等的一份，絕對(duì)平均是最原始的分配原則。技術(shù)的進(jìn)步帶來(lái)生產(chǎn)力的提高，生產(chǎn)力的發(fā)展必然引起生產(chǎn)關(guān)系的變革。隨著耕種技術(shù)的掌握，耕種的土地成了重要的生產(chǎn)資料，在這種生產(chǎn)資料的占有方式的基礎(chǔ)上形成了不同階級(jí)的對(duì)立，社會(huì)資源的分配由占有生產(chǎn)資料的階層來(lái)主導(dǎo)，平均主義的分配原則在始技術(shù)階段就被打破。在古技術(shù)階段，煤、鐵等不可再生資源為機(jī)器的自動(dòng)化生產(chǎn)提供了源源不斷的動(dòng)力，機(jī)器自動(dòng)化的生產(chǎn)方式降低了資本家對(duì)熟練手工業(yè)勞動(dòng)者的需求，“機(jī)器對(duì)以手工業(yè)中的分工為基礎(chǔ)的生產(chǎn)方式，以及對(duì)建立在這種分工基礎(chǔ)上的勞動(dòng)力的各種專業(yè)化發(fā)生否定的作用”[8]。因此，在始技術(shù)和古技術(shù)階段，技術(shù)進(jìn)步引發(fā)生產(chǎn)關(guān)系的變革，但分配關(guān)系還是由生產(chǎn)資料的占有者來(lái)主導(dǎo)，而非技術(shù)主導(dǎo)。

芒福德認(rèn)為新技術(shù)階段是電與合金復(fù)合體的應(yīng)用時(shí)期，新技術(shù)的發(fā)展具有兩種潛能，一種是民主的綜合技術(shù)，另外一種是集權(quán)的單一技術(shù)。綜合技術(shù)“大體上是以生活發(fā)展為方向，而不是以工作或權(quán)力為中心的”[9]。而單一技術(shù)是一種復(fù)雜的、高度權(quán)力化的“巨機(jī)器”。芒福德對(duì)新技術(shù)發(fā)展的“兩種潛能”的論斷，雖然他本人沒(méi)有明確表示區(qū)分的依據(jù)是分配主體的不同，但是他的“巨機(jī)器”的概念：人類生產(chǎn)與分配活動(dòng)高度集權(quán)化的技術(shù)，就已經(jīng)預(yù)言了技術(shù)介入人類分配領(lǐng)域的可能性。

人類主導(dǎo)分配的歷史可能會(huì)被信息時(shí)代的算法終結(jié)，算法具有介入人類社會(huì)資源的分配領(lǐng)域的潛質(zhì)。比如銀行通過(guò)建立信用卡違約人員的屬性特征模型用于放貸決策，汽車保險(xiǎn)公司通過(guò)建立理賠人員的行為模型用于保險(xiǎn)費(fèi)金額的決策，企業(yè)通過(guò)建立優(yōu)質(zhì)員工的行為特征模型用于招聘決策等，這些算法有一個(gè)重要特征就是它介入了公共利益與個(gè)人利益的分配領(lǐng)域。在社會(huì)場(chǎng)域中，算法開始向社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治等多領(lǐng)域滲透。為了討論的需要，我們把調(diào)節(jié)社會(huì)公共資源的分配領(lǐng)域的算法定義為“資源分配性算法”。在信息時(shí)代，社會(huì)公共資源如何分配的問(wèn)題既是一個(gè)社會(huì)政治問(wèn)題，同時(shí)也是發(fā)展“民主的綜合技術(shù)”的潛能問(wèn)題，研究的目標(biāo)是探究“資源分配性算法”介入公共領(lǐng)域的應(yīng)然性問(wèn)題。

第三，自然場(chǎng)域中的自然科學(xué)型算法?？茖W(xué)認(rèn)識(shí)是對(duì)事物真理性的把握，科學(xué)認(rèn)識(shí)的獲得離不開人的主觀性，但這種主觀性不能遮蔽其客觀性內(nèi)容。經(jīng)驗(yàn)主義認(rèn)為感性經(jīng)驗(yàn)是知識(shí)的唯一來(lái)源，知識(shí)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)獲得并在經(jīng)驗(yàn)中得到證實(shí)。小數(shù)據(jù)時(shí)代，人類依靠觀察和收集有限的數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用理性思維建立理論模型，最后在實(shí)踐中利用理論模型的演繹來(lái)把握和預(yù)測(cè)規(guī)律性，因此理論模型的建立源于人類觀察后形成的經(jīng)驗(yàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)采集突破了地域性、時(shí)間性和規(guī)模限制的瓶頸，科學(xué)的發(fā)現(xiàn)不再僅僅依賴于理論模型，分析數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也可實(shí)現(xiàn)知識(shí)的獲取。我們可以用“大數(shù)據(jù)主義”這個(gè)概念來(lái)描述這種認(rèn)識(shí)論的轉(zhuǎn)變。該認(rèn)識(shí)論認(rèn)為，算法是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)主義模型，該模型不再只依賴人類自身的觀察和科學(xué)實(shí)驗(yàn)的發(fā)現(xiàn)。該模型可以通過(guò)算法和數(shù)據(jù)建構(gòu)物理模型。因此，除了經(jīng)驗(yàn)和觀察外，算法已成為人類認(rèn)知的新范式。在自然場(chǎng)域中，為了生存與繁衍的需要，人類必然會(huì)不斷拓展自身周遭物理世界的認(rèn)識(shí)，而認(rèn)識(shí)的終極目的就是對(duì)客觀規(guī)律必然性的把握。

三、人與開放系統(tǒng)算法之自由關(guān)系的異化

從算法的模型看來(lái)，具有相似行為特征的人，下一步行動(dòng)的選擇具有趨同性。在算法的邏輯中，人類行動(dòng)雖然是由個(gè)人的意向和沖動(dòng)發(fā)起，然后經(jīng)個(gè)人意志權(quán)衡利弊后作出的理性或感性選擇，但是大腦的運(yùn)行機(jī)制是可以通過(guò)分析更多維的個(gè)人數(shù)據(jù)特征向量，建立更復(fù)雜的理論模型，采用更強(qiáng)大的算力，實(shí)現(xiàn)人腦算法機(jī)制的還原，即人的命運(yùn)冥冥之中可能是被決定的，個(gè)人的自由意志只是使個(gè)人在現(xiàn)實(shí)中左右掙扎了幾下，最終還是要匯入到必然性的歷史洪流中。

算法通常能夠給我們更好的選擇，我們是聽命于算法，還是反抗于算法？在學(xué)科分化和技術(shù)科學(xué)的推動(dòng)下，工程派也在人與技術(shù)自由意志之爭(zhēng)這條道路上開始付諸行動(dòng)，他們希望通過(guò)更復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)、更強(qiáng)大的設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)主體——我之外的人和物的操作和控制，也就不斷有機(jī)器是否應(yīng)該納入道德主體、我們應(yīng)當(dāng)如何對(duì)待機(jī)器人、如何制造一臺(tái)具有道德決策的機(jī)器等的討論。

按照主體性理論，自由意志是人獨(dú)有的，是一切道德理論價(jià)值與意義的源泉，是人區(qū)別于其他物種的基礎(chǔ)，決定著人的本質(zhì)。但是，如果所有人生重要決定都由算法做出的話，那么，這是對(duì)人類自由意志的否定，同時(shí)也意味著人的本質(zhì)的異化。

第一，個(gè)體認(rèn)知的自我異化。在個(gè)體精神場(chǎng)域，我們沒(méi)有否認(rèn)個(gè)人自由意志的缺席，只是在表達(dá)一種對(duì)個(gè)人意志被算法“規(guī)訓(xùn)”之可能性的擔(dān)憂，就如赫伯特·馬爾庫(kù)塞(Herbert Marcuse)所描述的，信息社會(huì)是一個(gè)發(fā)達(dá)的工業(yè)社會(huì)，如果不對(duì)超級(jí)平臺(tái)的個(gè)體決策影響型算法加以引導(dǎo)和約束，人類社會(huì)將演變?yōu)樾滦偷臉O權(quán)主義社會(huì)，這個(gè)社會(huì)的人是一個(gè)喪失否定、批判和超越能力的“單向度的人”。米切姆在《通過(guò)技術(shù)思考》中分析作為知識(shí)的技術(shù)類型時(shí)強(qiáng)調(diào)：“技術(shù)不是知識(shí)的應(yīng)用，而是知識(shí)的一種形式，它一直依賴技術(shù)技能”[5]。而現(xiàn)代技術(shù)的重要趨勢(shì)就是“去技能”，技術(shù)對(duì)熟練的匠人所知的技藝進(jìn)行理性化，并用無(wú)技藝的勞動(dòng)者取代技藝高超的工人。人因?yàn)槿狈τ幸娴闹R(shí)，或者被謬論充斥著頭腦，心智的認(rèn)知結(jié)構(gòu)被慢慢改變，如果自身沒(méi)有意識(shí)到個(gè)人處境并尋求突破，就會(huì)在“信息繭房”中“作繭自縛”，最終就會(huì)被“去技能”，完全失去反抗能力。我們把個(gè)體決策影響型算法對(duì)個(gè)人認(rèn)知的挑戰(zhàn)定義為個(gè)體認(rèn)知的自我異化。個(gè)體認(rèn)知不加以善的引導(dǎo)，就會(huì)被偽善或者惡所蒙蔽，我們用異化這個(gè)概念來(lái)表達(dá)人的反常狀態(tài)，而人的常態(tài)是個(gè)體與自我、社會(huì)、自然和諧共生的應(yīng)然之態(tài)。

“單向度的人”是缺乏知識(shí)、沒(méi)有批判性和否定性思維的人，同樣是喪失其本質(zhì)的人。作為“知識(shí)”的算法，比如新媒體平臺(tái)的內(nèi)容推薦算法，通過(guò)監(jiān)視和分析個(gè)人行為，預(yù)測(cè)個(gè)人的興趣和需要，極化、窄化個(gè)人認(rèn)知系統(tǒng)，造成個(gè)體認(rèn)知層面的誤解和偏見。大數(shù)據(jù)算法可能加劇個(gè)體非理性的需要，人一旦對(duì)算法產(chǎn)生依賴心理，會(huì)放松自身的警惕性，完全沉浸在算法輸送給自己的狹小的、單薄的、舒適的信息空間，失去對(duì)合理性的反思和質(zhì)疑。此模式循環(huán)往復(fù)后，個(gè)人將會(huì)陷入單向度的思維，成為單向度的人，引發(fā)個(gè)體認(rèn)知和決策的風(fēng)險(xiǎn)。

第二，社會(huì)分配的群體異化。作為“客體”或“活動(dòng)”的算法被應(yīng)用于社會(huì)分配時(shí)，會(huì)使個(gè)人在社會(huì)中受到不公正的對(duì)待。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們?cè)谫惒┛臻g中實(shí)踐著工作和交往等多項(xiàng)社會(huì)活動(dòng)，個(gè)體的自然、社會(huì)等N維屬性在賽博空間中只是一維或者小于N維的數(shù)據(jù)化符號(hào)，生活世界中豐滿的個(gè)體在賽博空間中被大數(shù)據(jù)算法分組為各種符號(hào)化群體，而不管他應(yīng)不應(yīng)該屬于這個(gè)群體。比如，求職招聘大數(shù)據(jù)算法首先分析績(jī)優(yōu)員工和績(jī)劣員工的數(shù)據(jù)特征向量，然后與求職者的數(shù)據(jù)特征向量進(jìn)行對(duì)比分析，算法直接忽視了個(gè)體的差異性，使個(gè)體受到不公正的待遇。

社會(huì)分配型算法對(duì)人的群體異化主要源于算法的無(wú)意識(shí)性,使得倫理實(shí)體中的權(quán)利與義務(wù)在現(xiàn)實(shí)中相分離。作為“意志”的算法一旦脫離產(chǎn)生其意志的主體——工程師，最突出的后果是善的缺失，進(jìn)而使人的類本質(zhì)生成失去現(xiàn)實(shí)存在的土壤?！吧频娜笔А币馕吨诂F(xiàn)實(shí)中未被實(shí)現(xiàn)的自由。大數(shù)據(jù)算法是工程師“意志”的現(xiàn)實(shí)化，工程師賦予算法“靈魂”，延展算法使用者的心智，算法應(yīng)該關(guān)照到使用者的價(jià)值和利益。一方面，工程師設(shè)計(jì)算法的目的和倫理標(biāo)準(zhǔn)，倫理學(xué)應(yīng)該對(duì)此作出清晰的界定；另一方面，應(yīng)當(dāng)使算法增進(jìn)個(gè)體的福祉而不是相反。

第三，人的自然本質(zhì)異化?！叭耸穷惔嬖谖?，不僅因?yàn)槿嗽趯?shí)踐上和理論上都把類——他自身的類以及其他物的類——當(dāng)作自己的對(duì)象；而且因?yàn)椤@只是同一種事物的另一種說(shuō)法——人把自身當(dāng)作現(xiàn)有的、有生命的類來(lái)對(duì)待，因?yàn)槿税炎陨懋?dāng)作普遍的因而也是自由的存在物來(lái)對(duì)待?！盵10]人作為自然的存在物，也具有一定的物理特征。從算法的視角來(lái)看，人的物理特征是大數(shù)據(jù)算法分析的原料，比如分析個(gè)人數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確識(shí)別并定位到個(gè)體，分析個(gè)人行為數(shù)據(jù)可以預(yù)測(cè)個(gè)人的行為趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)算法作為人類認(rèn)識(shí)與改造世界的工具，理應(yīng)為人類所用。當(dāng)算法可以識(shí)別并預(yù)測(cè)個(gè)體的行為時(shí)，不受約束的形式化與邏輯化的算法理性可能反客為主，監(jiān)視與控制人的行為。人與動(dòng)物的最大區(qū)別是人具有自由意志，可以克服動(dòng)物性的本能需要，理性地規(guī)劃自己的存在方式。但在自然場(chǎng)域，人的自然屬性成為算法分析和控制自身的“泄密點(diǎn)”，成為異己的對(duì)象。為了保護(hù)自我不被監(jiān)視和控制，可能的消解方式便是主張個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，逃避算法的霸權(quán)。

四、共在：從認(rèn)識(shí)論到存在論

人的主體性理論強(qiáng)調(diào)人在萬(wàn)物中的重要地位，并在形而上學(xué)上預(yù)設(shè)人的本質(zhì)。一方面，主體性理論強(qiáng)調(diào)人的主觀能動(dòng)性，人之外的物是人可認(rèn)識(shí)的客體，客體是現(xiàn)代技術(shù)可任意操作、控制的對(duì)象。技術(shù)樂(lè)觀主義是關(guān)于人的本質(zhì)力量外化的極端思想，它來(lái)源于人的主體性理論。技術(shù)樂(lè)觀主義認(rèn)為技術(shù)能夠解決一切現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，包括由技術(shù)自身產(chǎn)生的問(wèn)題，如果問(wèn)題暫時(shí)還不能解決，也只是因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在對(duì)事物的認(rèn)識(shí)還不夠深入和全面，相信最終都是可以用技術(shù)解決的。赫拉利預(yù)言在21世紀(jì)，建立在自由主義之上的所有基礎(chǔ)都會(huì)被大數(shù)據(jù)算法破壞，最終導(dǎo)致自由主義垮臺(tái)，因此“信息自由”更符合智人的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)[11]。他解釋說(shuō)，大數(shù)據(jù)算法最了解什么對(duì)公民及其國(guó)家最有利。比如，當(dāng)政府或谷歌有了一個(gè)算法，可以決定你的孩子在哪里上學(xué)更適合成才，或者你跟誰(shuí)結(jié)婚最幸福，選擇權(quán)就不再需要留給你了，人的自我決定將是多余的。在人與算法關(guān)系的選擇上，赫拉利傾向的則是技術(shù)樂(lè)觀主義。

另一方面，人的主體性理論強(qiáng)調(diào)人的自主性，因?yàn)槿擞凶杂梢庵荆梢宰晕覜Q定。人的自主性表明我可以拒絕外部世界對(duì)自身主體地位的挑戰(zhàn)。比如，在對(duì)未來(lái)世界的描述中，菲斯特就認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代自由主義的基礎(chǔ)依然毫發(fā)無(wú)損。他解釋說(shuō)許多人生決策過(guò)于局部，無(wú)法收集大數(shù)據(jù)；其他決策則不容易量化或依賴于價(jià)值判斷。即使人類可以開發(fā)出算法，人們是否應(yīng)該僅僅相信算法的結(jié)果，這一點(diǎn)也不明顯。神經(jīng)科學(xué)已經(jīng)證明人類缺乏自由意志，并表明這遠(yuǎn)不是決定性的。最后，他認(rèn)為自由主義有更多的社會(huì)力量支持它。對(duì)算法如何影響我們的決策這個(gè)問(wèn)題，菲斯特持一種技術(shù)工具主義的觀點(diǎn)。技術(shù)工具主義認(rèn)為技術(shù)只是我們使用的工具，它自身沒(méi)有價(jià)值負(fù)載。

傳統(tǒng)主體性理論的主客二分使哲學(xué)陷入解釋困境。海德格爾認(rèn)為克服這個(gè)缺陷是哲學(xué)的一項(xiàng)重要任務(wù)，他認(rèn)為傳統(tǒng)本體論是沒(méi)有根基的，因?yàn)樗鼪](méi)有考察心靈實(shí)體或物質(zhì)實(shí)體的存在方式，而總是將人類“存在者”視為“存在”，忽視了人類“存在者”的“存在”。人從來(lái)不是世界的主體，世界也從來(lái)不是人的客體，笛卡爾的“我思”和“我在”，康德的“直觀”和“意識(shí)”都是靜態(tài)的認(rèn)識(shí)我們周圍的事物，當(dāng)我們從實(shí)際生活出發(fā)觀察事物本身如何顯現(xiàn)時(shí)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)自身早已融入這個(gè)世界——“在世界中存在”?！霸谑澜缰写嬖凇钡暮x是人總是融于世界，人與世界不可分。赫拉利預(yù)言的被算法決定的自我和菲斯特預(yù)言的自由決定的自我，都將人與算法的關(guān)系置于割裂的對(duì)立面，而忽視了兩者的共在關(guān)系。維貝克(P.P.Verbeek)將這種由人和算法共同作用形成的意向性稱之為“雜交意向性”或“復(fù)合意向性”，“復(fù)合意向性”的概念很好地闡釋了人與物的共在理念。布魯諾·拉圖爾(Bruno Latour)認(rèn)為自然與社會(huì)、主體與客體、人與非人、物與非物都是“行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)”(actor-network)中的元素，在網(wǎng)絡(luò)中相互運(yùn)動(dòng)，彼此共生且共成一體。拉圖爾用“行動(dòng)者”來(lái)表示所有在行動(dòng)過(guò)程中發(fā)生作用的各元素以及他們的共在關(guān)系。海德格爾曾引用荷爾德林的詩(shī)句：哪有里危險(xiǎn)，哪里就有拯救的力量，呼吁人們喚醒藝術(shù)世界與詩(shī)歌世界中的“思”來(lái)實(shí)現(xiàn)自我救贖，回到本真的生活?！罢取钡哪康氖亲屖挛锏谋举|(zhì)以正確的方式顯現(xiàn)出來(lái)，事物的本質(zhì)是事物本身或事物不依賴于人的存在。人不創(chuàng)造算法，算法只是被工程師發(fā)現(xiàn)、設(shè)計(jì)后顯現(xiàn)自身的一種方式，但不是唯一方式，人與算法本來(lái)就共同存在于這個(gè)世界之內(nèi)。因此，在未來(lái)信息社會(huì)，不可見的算法作為調(diào)節(jié)人與自我、社會(huì)和自然的中介，不同本質(zhì)的算法作用于人類自由意志的不同階段，要使算法增進(jìn)人類的福祉，人類需要把握人與算法不同場(chǎng)域的自由關(guān)系，我們將共在定義為這種新型的自由關(guān)系，用于詮釋人與算法的自由觀從認(rèn)識(shí)論到存在論的轉(zhuǎn)變。

五、新型自由關(guān)系下需關(guān)注的兩個(gè)問(wèn)題

數(shù)據(jù)只有流動(dòng)才會(huì)產(chǎn)生價(jià)值，這些流動(dòng)的數(shù)據(jù)被諾伯特·維納(Norbert Wiener)稱為“信息流”，它是信息社會(huì)的動(dòng)力之源。“信息流”的存在需要人的領(lǐng)悟，只有人才會(huì)追問(wèn)存在的意義。大數(shù)據(jù)算法是對(duì)“信息流”進(jìn)行開采、改變、儲(chǔ)存、分配、轉(zhuǎn)換的解蔽方式，包括人本身都被解蔽為持存物，具有把人連根拔起的風(fēng)險(xiǎn)。人與算法不是彼此孤立的存在者，試圖用一方去控制另一方的能動(dòng)者概念，或是一方?jīng)Q定另外一方的決定論概念，都不能把握人與算法關(guān)系的本質(zhì)。人與算法共在關(guān)系的目標(biāo)是發(fā)展一種新型自由關(guān)系，使個(gè)人與社會(huì)的福祉得到提升。

第一，如何讓算法的本質(zhì)以正確的方式顯現(xiàn)。海德格爾認(rèn)為真理顯現(xiàn)自身，如果我們思考技術(shù)的本質(zhì)問(wèn)題就會(huì)發(fā)現(xiàn)，人生活在真理的顯現(xiàn)中。當(dāng)我們思考、注意、回憶算法的顯現(xiàn)時(shí)，我們不能只把算法看成孤立的可以自主決策的機(jī)器，相反，它是人連接萬(wàn)物的中介，我們“看到”的是算法以及與它相關(guān)的其他事物形成的整個(gè)世界，其他事物處于算法世界的邊緣。因此，如何讓算法的本質(zhì)以正確的方式顯現(xiàn)關(guān)乎人類存在的意義。人的存在先行于物的存在，算法本身無(wú)所謂善惡之分，做出價(jià)值判斷的是人。算法本身無(wú)所謂好壞之分，好壞都是人類賦予生活的意義。如何讓算法的本質(zhì)以真理的方式顯現(xiàn)，需要我們謹(jǐn)慎思考算法賦予我們的意義。首先，算法設(shè)計(jì)前應(yīng)該具有“善”的理念，無(wú)此理念的算法是對(duì)生活意義的漠視與疏忽，不應(yīng)該被開發(fā)；其次，應(yīng)該關(guān)注算法應(yīng)用中“善”的理念的實(shí)踐情況，通過(guò)實(shí)踐來(lái)反思我們的設(shè)計(jì)；最后，還應(yīng)該反思我們的生活，以此來(lái)指導(dǎo)我們的設(shè)計(jì)。

第二，如何把握人與算法的信任關(guān)系。算法代替人做出決策是新型自由關(guān)系下的極端選擇，這種決定是否出于人的意愿關(guān)乎人與算法的信任問(wèn)題。人與算法首先是一種共在關(guān)系，在這種關(guān)系下，如何行動(dòng)的問(wèn)題將交由受信任的任何一方去實(shí)施。如果人把個(gè)人意義的決定權(quán)交給算法，究竟是盲目的信任還是理性的決策？“中文屋”的實(shí)驗(yàn)表明，算法只是一種符號(hào)化操作，算法可能永遠(yuǎn)都不能理解人類的意義，這是否意味著算法代替人做出決策是不明智的？依據(jù)伊德關(guān)于人與技術(shù)關(guān)系的闡述，我們認(rèn)為人對(duì)算法的信任程度應(yīng)該與其具身程度相適應(yīng)。人與算法的信任關(guān)系構(gòu)成了一個(gè)“連續(xù)統(tǒng)”，在這個(gè)“連續(xù)統(tǒng)”的一端，算法被我具身，我可以把算法融合到我的經(jīng)驗(yàn)中，我憑借我的經(jīng)驗(yàn)給予算法適當(dāng)?shù)男湃危谖业氖澜缰苯映尸F(xiàn)，進(jìn)入并構(gòu)成我自身的生存關(guān)系中；在“連續(xù)統(tǒng)”的另一端，我被算法完全具身，算法成為我生活世界的背景，我應(yīng)該與算法建立完全的信任關(guān)系，使算法作為“準(zhǔn)他者”而決定我的存在；存在兩端的是詮釋學(xué)關(guān)系，我需要依據(jù)更多的背景知識(shí)來(lái)解釋我與算法的信任關(guān)系，當(dāng)我無(wú)法獲取背景知識(shí)或者忽視它時(shí)，我將處于“非本真的生活”狀態(tài)中，而我們應(yīng)該要回到“本真的生活”，“本真的生活”需要我們?cè)娨獾剡x擇算法的無(wú)遮蔽狀態(tài)與被遮蔽狀態(tài)的統(tǒng)一。與算法建立共在的新型自由關(guān)系，不是唯算法是從，讓算法限定我們的思維，而是人應(yīng)該把握算法的不同本質(zhì)，賦予算法人的意向性——將人類價(jià)值嵌入算法，讓算法成為善行者或行善者。善行者是自身成為善的行動(dòng)者，行善者是促使他者行善的行動(dòng)者。