中图分类号：D0 文献标识码：A 文章编号：0438-0460(2018)06-0027-12 一、引言 作为一种能够引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，人工智能的发展超乎想象，迅速席卷全球。人工智能(Artificial Intelligence)的浪潮也让机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)等生涩的专业词汇变得炙手可热。但很多人却不知晓三者之间的逻辑关系，实际上，机器学习是一种实现人工智能的普遍方法，其最基本的做法就是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习则是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(深度神经网络)对数据进行高层抽象的算法。因此，从本质上讲，它们都是一种算法。人工智能革命最终还是算法革命，谁能推出最优的算法，谁就能在未来AI市场上抢占先机。所谓算法(Algorithm)指的是解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。近年来，得益于大数据量的上涨与运算力的提升，语音技术、图像技术、视频技术、人机交互等不断创新，人工智能开始大爆发，基于算法的自主决策系统日益被广泛应用于数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理、生物特征识别、医学诊断、新闻、教育、就业、保险、投资、广告、治安和机器人等领域。算法对于我们的生活来说越来越重要，它深刻地改变着人们的生活方式，改变着整个世界。 现代人生活在算法时代，随着大型数据集和复杂模型越来越普及，算法替代人类做决策越来越多，算法正改变着全球政治经济与社会的运行和发展模式。与此相应，算法经济、[1]算法经济学、算法新闻、算法权力、算法权威、[2]算法伦理、算法战争等新名词、新概念、新理论框架甚至新学科不断脱颖而出。作为一种新事物，人工智能算法不仅是一项新技术，更是新的权力形态。算法即权力。[3]与其他领域相比，算法早已渗透政治领域的各个层面，算法与政治的日益结合正在发展为一种潮流，算法政治已经成为一个不容忽视的议题。所谓算法政治指的是AI算法在政治领域中的应用与影响。它主要涵盖两大主要领域：一是，基于算法自主决策系统的辅助政治决策领域，普遍应用于失业、救济、财政预算、税收风险管理、社会治安、公共安全等重要事项；二是，基于算法的政治传播领域，包括基于算法的信息传播对政治价值观、政治态度、政治心理、政治决策、政党竞争、政治人物以及国际政治等政治生态的作用与影响，其中，尤以智能推荐算法催生的假新闻泛滥对政治生态的影响最为显著。算法不仅把以前需要专家支持或因为复杂性无法完成的任务变为可能，节省了决策成本，极大提高了政治效率与决策的客观性、科学性；而且把个性化推荐与信息传播结合起来，大幅提升了政治传播的精准性。因此，基于算法的人工智能系统在政治领域被普遍应用，算法政治时代来临。 由数学模型而非人来决定，利用算法重塑一个更加客观的现实世界，但事与愿违，改善问题的系统，却反过来使问题更严重，算法“黑箱”、难以审查等内在缺陷引发的偏见与歧视备受指责，社交媒体中的算法操纵、算法武器化催化的假新闻泛滥让民众忧虑不已，数据科学家凯茜·奥尼尔称之为“数学破坏的武器”。随着算法在政治领域的广泛应用，算法在给以政治系统便利与福利的同时，算法偏见、算法操纵对政治公平正义的侵蚀，极易触发意外未知风险。大量实例已经表明，算法偏见加剧现有不公平现象的问题已不容忽视——尤其当它们用在本就存在歧视的政治社会系统中时，模型支撑着幸运和惩罚，为民主创造了一杯“有毒鸡尾酒”。[4]这又进一步引发了公众对算法政治风险的担忧与焦虑。2017年10月，皮尤研究中心发布的一份报告显示：美国人对自动化忧虑多于乐观，其中，85％的美国人赞成出台政策，把机器的工作范围更多限制在对人类构成危险或有损健康的特定环境。[5] 二、算法政治的风险 从本质属性上讲，政治系统致力于“为一个社会权威性地分配价值”，[6]民主性、公平性、合法性、公开透明等是其重要特性，虽然行为主义政治学一再强调价值“祛除”，但实践证明，政治无法做到真正的“价值中立”。在解决政治问题的定量与定性两种方法的较量中，政治的定性方法始终未过时，很多时候，定量政治的最终目的还是为了服务于定性政治。人工智能算法虽然涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多学科，横跨自然科学与人文科学，也无法实现绝对的价值中立，因而，那种认为完全定量化的算法政治可以为人类社会中的各种政治事务和政治决策工作带来完全客观性的认识是不现实的，必须高度重视其潜在的风险及衍生的次生灾害。理由在于：一是，由于数据采集的准确度与样本大小、算法技术发展限制、算法设计人员的偏见、区域特色与差异等因素的制约，定量化的算法容易带来算法偏见(Algorithmic Bias)和错误风险，而政治问题往往事关全局，不像产品生产容许一定的残次率，一旦算法出现问题，道德风险与政治代价是高昂的；二是，定量化的算法难以解决政治的非中立性和价值多元性，其不透明、难以审查等特征必然招致质疑与合法性危机；三是，当可以影响政治生态的算法完全且不受监管地由网络科技公司掌控，当追求最大利益的冲动超越政治利益与企业社会责任，必将对公民权利、政治生态造成极大伤害。2016年美国大选以来，由基于不当算法的社交媒体推送的假新闻祸乱全球就是明证，不仅撕裂社会，更成为政治极化的发酵剂。可见，算法政治的风险，既包括算法在政治领域应用时，由算法的内在缺陷触发的道德风险、决策风险、合法性危机以及算法失灵等引发的意外未知风险，也包括算法在政治传播领域的不当使用(尤以智能推荐算法催生的假新闻泛滥为甚)引发的安全风险。“技术上最伟大的胜利与最大的灾难几乎并列”，[7]科技是一把双刃剑。在算法政治时代，其风险已经成为一个需要高度正视的议题。
