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                探尋數字經濟的關鍵“密碼”—算法的力量有多大?

                新華社北京8月23日電 題:算法的力量有多大?——探尋數字經濟的關鍵“密碼”

                新華社記者張辛欣

                讀懂一個時代,從讀懂語言開始。算法就是數字經濟時代的“語言”。當數字漸成生產生活內在要素時,算法優劣直接影響著制造效率、產品質量、生活服務等,也影響著發展的潛力。

                算法的力量有多大?技術之外,算與被算之間,是否存在著道德邏輯?記者就此進行調研。

                被算法“擁抱”的生產與生活

                被網絡“包圍”的生產生活離不開算法二字。工廠生產多少,流程是什么,需要算;店鋪進什么樣的貨,貨架如何擺放,也要算;外賣、網約車是否便捷等,都與算法息息相關。作為數字經濟的基礎與核心,算法支撐著生產運轉與服務效率。

                以外賣為例。每增加一個訂單,系統要在毫秒內計算出最優路徑;每縮短一分鐘,無不通過技術與算力實現……看似體力活的外賣,囊括了智能“大腦”和前沿算法。美團配送人工智能方向負責人何仁清告訴記者,用餐高峰,美團每小時需執行約29億次的路徑規劃算法。

                衣食住行,都離不開算式。甚至工業生產的規模、工藝等,有時也需算法給出答案。

                共享汽車平臺途歌(TOGO)創始人王利峰說,盡管不同領域、企業算法不同,但究其根本,都是用智能平衡供需關系,最大化提高效率。

                算法向更多領域滲透,不斷締造新動能。教育就是其中之一。建立精準題庫,推斷知識薄弱點,智能生成個性化學習方案。在線教育企業一起教育科技創始人劉暢說,科技正讓精準施教變成可能。教育部預計,在線教育市場將以超過20%的增速發展。

                醫療、文化、農業等,也因算法注入不斷演化新業態。中國科協黨組書記懷進鵬說,算法已成為社會、產業發展的內在要素和核心競爭力,脫離數字化的產業或將被邊緣化。

                計算力即潛力 領域之間存在算法差異

                數字經濟時代,計算力決定著發展潛力。某種程度上,判斷一個產業轉型是否取得成效,企業創新是否蘊含活力,核心在于能否擁有精準的算法。

                懷進鵬說,數字化將使成本大幅降低,有效提高生產力,對交易方式、決策方式等帶來變革。企業和產業都要投入其中,學會數字化生存。

                維度和需求的現實差異決定不同領域之間算法的差異。比如,與快遞物流“兩點一線”不同,外賣配送中,騎手時刻接到新的訂單,取餐和送餐點也是動態調整。記者調研多家外賣平臺發現,配送模型通常涉及商圈繁華程度、點單概率等100多個變量,每分鐘產生的新訂單要在秒級時間內指派騎手和路徑規劃。

                智能推送一道作業題的難度有時更勝外賣。“不同學科、教材知識圖譜甚至題型中存在巨大差異,學生水平更動態變化。”劉暢說,每增加一個知識點,答案分析就有上千萬個數據增量。既要大數據預測班級水平合理出題,也要在毫秒內判斷出學生的“薄弱點”加強練習。

                模型越復雜,服務越個性化,需求越升級,對算法的要求越高。業內人士普遍認為,在生活應用中,搜索的算力難度最大,教育、共享出行、外賣等難度大于物流配送。工業生產中,對算法要求也十分嚴苛。

                專家認為,既要在數據質量、流通效率、價值利用等方面加速提升,也要提高新型計算平臺、分布式計算架構以及芯片等硬件實力,加快走向數字化、服務化、軟件化。

                算與被算 繞不開的道德邏輯

                當算法改變著生產生活的同時,一些分歧也逐漸顯現。

                一部分爭議源于算法的價值。很多應用軟件算法中,“我選擇我喜歡”原則占據主流。這就牽扯到留痕數據是否足夠了解用戶,用戶是否只能按原有喜好選擇等問題。

                一些專家認為,算法決定了內容和用戶,某種程度上,不是用戶決定想看什么,而是平臺決定能看什么。技術可以中性,但應用不能沒有價值觀。應糾正“流量為王”的觀念,用價值觀指引算法的設計和應用。

                算于被算的爭議體現了人們對隱私和公共利益保護的呼聲。工信部信息化和軟件服務業司司長謝少鋒認為,算法的法律邊界應進一步厘清。對涉及公眾基本權利、公共利益等的技術,應進行更強的監管。行業中,也要有健全的標準和管理。

                算法可以幫助決策,卻不保證帶來幸福。這里面既有技術演進的要求,也有加強服務的迫切。

                “個性化的前提是標準化,如果做不到線下服務標準化,個性推送仍屬空中樓閣。”王利峰認為,一方面要加強數據價值提取和應用能力,豐富模型架構,使服務更精準。另一方面,也應加強線上線下的融合。

                越是“技術為王”時代,越不能忽視經驗與人工的作用。一些科技企業正進行完善。為使在線題庫推送更加精準,一起教育科技在老師留存率基礎上,增加了學習效果、大綱匹配等指標, 并加強教育專家與技術人員溝通反饋;共享出行平臺途歌則通過工程師、地勤人員等對模型進行實時糾正。

                “算法的精髓在于不斷學習,人是不可或缺的部分。”劉暢說,要注重人對技術的改造,讓技術不偏移,價值充分體現。(完)

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