“智能算法与数字经济新业态”研讨会召开 专家建议发掘算法经济福利效应
中新经纬客户端7月19日电 (薛宇飞)如今,智能算法已经“飞入寻常百姓家”,从生产生活的各个方面为社会福利的改进带来重大影响。在未来,应如何给算法提更多的“需求清单”,如何规避潜在的风险,以更好发挥算法对经济社会发展进步的作用?
近日,为深化对算法经济的现象分析,加强对其后的学理讨论,由中国人民大学经济学院、中国人民大学数字经济研究中心和中国人民大学数字经济跨学科交叉平台等单位主办的“智能算法与数字经济新业态”研讨会在线上举行,来自国务院发展研究中心、北京大学、中国人民大学、北京航空航天大学、北京师范大学、中央财经大学、北京交通大学的多位学者,围绕智能算法与数字经济的相关问题展开讨论。
研讨会由中国人民大学数字经济研究中心执行主任程华主持,会上该中心发布了《智能算法与数字经济新业态发展报告》(下称报告)。
智能算法增进经济活动各环节福利 促进内循环
报告认为,智能算法的广泛应用正重构着生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,其合理使用给各环节的经济主体带来了福利改进。
报告称,在生产环节,企业科学理解消费者的偏好和预算约束,提高生产能力和生产效率;在分配环节,智能算法通过帮助确定最终产量、测算要素投入比例、执行和监督产品分配等方式提高分配效率;在交换环节,个性化推荐算法提高生产者和消费者的信息匹配效率,签名识别、区块链算法降低交换双方在缔约环节和实际交换环节的成本;在消费环节,个性化推荐提高消费者感知个性化和感知利益的程度,进而提升消费者福利水平。
研讨会上,中国人民大学数字经济研究中心主任李三希分享了他对智能算法的三个观点,即算法拉动了内需、减少市场信息的不对称,并具有经济普惠性。他表示,个性化推荐在提高消费者效益的同时,也提升交易量。以罗汉堂做的一个随机试验为例,如果不采用个性化推荐,而是采用普遍撒网的广告的话,顾客的满意度会大幅度下降,进而导致交易量下滑。因此,个性化推荐对于交易量的增加非常明显。
从另一个角度讲,这也是拉动内需的一个组成部分,李三希说,“我们现在讲双循环,要拉动内需,个性化推荐带动交易量的增加,创造了GDP,也是拉动内需的一个例证。”
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长史宇鹏分析了算法对新产业的促进作用。他称,一是,算法可以降低交易成本,深化分工,进而产生一些全新的产业,比如顺风车、共享汽车等;二是,算法使得原有的生产技术或者产品出现了颠覆性创新,从而催生了新的产业,比如自动驾驶、美颜相机等;三是,算法的出现使得产业对关联性数据的迅速处理成为一种可能,比如智能养猪工厂,通过监测猪的运动、温度等数据,再结合后台模型去判断猪有没有得病,进而与相应的兽医院进行关联。
在史宇鹏看来,算法的出现使数据处理变得更加方便,虽然仍是各自分离的产业,但算法数据让它们的联系变得特别紧密。
研讨会上,中国人民大学经济学院讲师邝仲弘在分享上述报告时指出,推荐算法还可以提高内容的多样性和准确性,使得消费者获得信息所带来额外的收益有所提升。例如,在大众化内容消费时代,内容产品有显著的“明星效应”,这些内容产品的同质性较高,消费者的边际收益会迅速下降。但智能推荐系统却能够拓展用户兴趣、提升内容多样性,降低边际收益下降的速率,进而提升用户效用。
“对字节跳动等产品的推荐系统分析表明,算法在设计上可以用消重、打散等推荐策略避免内容窄化,在模型上可以采用深度学习等方式探索拓展用户兴趣。”邝仲弘说。
算法促进公平的市场竞争 拉平U型就业曲线
上述报告还认为,对单个生产者而言,智能算法通过降低内容创作成本和账号运营成本降低生产者边际成本,并基于推荐算法为优质内容提供流量激励和更多展现机会、为广告主提供目标用户精准匹配和智能营销服务以提升生产者边际收益。
例如,火山引擎等平台提供涵盖文案、影像、音频的智能创作套件,提升创作者的创作效率,降低前期内容构思、拍摄等制作成本和后期剪辑、美化、特效等处理成本;抖音的推荐算法加上内容质量和读者反馈指标来判定推荐权重,引导创作者将优质作品作为“涨粉”和提升粘性的最有效策略,减少不必要的账号运营成本。
报告还称,对整个社会而言,智能算法降低了供需双方匹配成本,提升交易效率,为创作者营造出更加公平的市场竞争环境。分析发现,番茄小说在小说类长内容推荐中引入算法机制,明显提升了编辑团队的内容判断效率及准确性、客观性,使更多非知名作者有平等的机会获得流量曝光的机会;传统人工排榜基于编辑或运营的主观内容判定,对成名作者在验书时容易有倾斜,而番茄小说推荐算法更看重作品本身的内容质量和受读者欢迎程度。
不过,算法并非万能的。北京大学光华管理学院助理教授王聪认为,智能算法的数据来源于消费者或者用户各种各样的行为,但这些行为本身就可能蕴含一定的偏差。“如果我们的算法输入这些数据,可能会产生有偏差的输出。若消费者或者用户接受这些算法,可能对他们的决策进一步产生偏差影响,整个系统循环往复,使偏差不断被放大。在这个过程中,算法的经济效益是否会受到影响,这将是后续研究中需要重点关注的内容。”
从技术角度看,北京航空航天大学经济管理学院教授王君指出,智能算法与数字经济的发展是密切相关的,如何根据中国数字经济发展的实际情况,从产业、业务阶段、相关人群等多个维度梳理出不同的数字经济业态,建立起不同种类的智能算法与数字经济业态之间的映射关系,这对相关数字经济产业发展具有较重要的指导意义。当智能算法与具体产业业态相结合的时候,需要搞清楚哪种算法对于哪些业态可以提供何种具体支持,算法的边界是什么。企业也能够清楚它所做的事情用什么样的智能算法是有效的,进而对算法要提出具体的要求。这样产业界就能对智能算法有更科学和理性的定位,同时也可以有效避免智能算法滥用的问题。
在中国人民大学应用经济学院教授潘伟看来,算法应从需求的角度出发,扩大福利并解决实际问题。“现在新业态领域提出了一些新问题,如果现有算法不能很好地解决,就可以从经济的角度,提出我们对某些问题的要求,让平台改进算法。基于经济发展的新模式,怎么能让算法福利最大化,不仅牵涉到管理也可能牵涉到需求。”
潘伟归纳了改进算法福利的两个方向:一是,管理方需规范数据,比如智能交通的共享经济,对于外卖平台、出行软件等拥有庞大的数据资源的企业,国家需出台规范政策,保证算法福利的基础;二是,基于目前的经济形势,对算法提出更有针对性的需求,更好地满足当下的要求。
用好算法向善的一面 发挥更大的福利改进效用
智能算法在给社会福利的改进带来了重大影响的同时,报告还认为,由于智能算法解决的问题不存在唯一的最优解,由于可选目标的多样性,在改善社会福利的同时也可能伴生风险,如数据隐私保护、大数据杀熟、劳工保护等问题,成为了世界各国普遍面临的重要难题。
北京交通大学经济管理学院教授曹志刚关注算法的可解释性问题,算法在数字经济的很多商业模式中就是一种交易规则(或者交易规则的一部分);算法的可解释性对应交易规则的透明性,而交易规则的透明性是市场健康运行的重要保证。但是如今的很多智能算法高度复杂,算法设计者和程序员也不一定能掌控其输入输出。人工智能中有一个方向是数学机械化,里面遇到的类似问题可以帮助理解这种困境。用计算机辅助证明数学难题的时候,算法希望是清晰容易被验证的。
报告建议,为了促进算法经济的良性健康发展,发挥对社会进步的更大作用,政府在建立算法治理体系时,应当以场景化和精细化治理为核心思路,借鉴、吸纳和融合个体赋权路径和外部问责路径的场景治理优势。平台企业应当秉持以用户为中心的原则,科学开展算法信息披露智能交通的共享经济,精细化平台内容,找准平台定位,同时加大对违规内容的整治力度并注重保护用户信息及隐私,实现创新和安全一体化发展。
报告称,内容生产者在创作过程中要不断创新思维,抓准承载注意力的核心所在,企业生产借助智能算法助力需求预测。用户应当积极提升媒介素养,客观科学地对媒介的内容进行评估,提高隐私保护意识,还要能够利用媒介的优势、积极参与媒介活动来提升自我价值和为社会做出贡献。
数据隐私保护涉及多个主体,报告提出了数据保护到数据共享融合发展的愿景,“在现实中隐私保护和开放竞争并非全然对立的关系,隐私也并非数据共享的对立面,而是对数据共享的控制和边界的设置。”要厘清数据保护与数据共享的动态平衡关系,明确政府、平台及第三方在“共建共治共享”理念下对数据共享规则体系建设的价值与作用,最终实现“以高水平的数据保护推动高质量的数据共享,以高质量的数据共享激励高水平的数据保护。”
李三希称,智能算法是一种技术,也是一个中性概念,用好了它就能带来福利的改进,用得不好就会带来风险,所以,到底怎么用就取决于用它的人以及他们的价值取向,以及面临的制度约束。算法是一个新技术,要拥抱它,并用好它向善的一面。
除了以上问题,北京师范大学经济与工商管理学院副教授许敏波还提出,数字经济成为这个时代的一个新现象,数据已经成为一种全新的生产要素,而当前最重要的问题是怎么理解数据要素和其他要素之间的关系。这个问题很关键,把它搞清楚,数据的度量、权属关系、定价机制等很多问题就能比较好的理解。
“打车软件、外卖平台改变了人们的生活,算法也影响到司机、外卖骑手的福利,这些问题,归根到底就是怎么看数据或者算法与其他要素的关系。经济学一般讲互补或者替代关系,数据要素与人力要素之间,有些情况下可能是互补关系,有些情况则是替代的。”许敏波说。
报告指出,算法的许多福利改进虽然无法被传统经济的评价指标(例如国内生产总值等)所刻画,但却实实在在地节省了时间、提升了效率、产生了享受与满足感;而据国际广电和媒体技术供应商贸易协会(IABM)最新的用户调查数据,全球数字内容产业中仅有8%的企业部署并使用了智能算法等人工智能技术,尚处于技术应用曲线的起点,算法对各产业的赋能前景还很广阔。
与会专家认为,数字经济时代的经济学科建设需要与时俱进,从最新的鲜活实践中总结规律、开展理论创新,而“算法经济学”的理论和应用研究是值得关注的新方向。(中新经纬APP)
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