NộI Dung
- Lỗ hổng thuật toán
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Minh bạch Vs. Lừa hệ thống
Lấy đi:
Các thuật toán xã hội là các phép đo lạnh, khoa học, dựa trên dữ liệu, nhưng điều đó không ngăn chúng ta sử dụng chúng theo tất cả các cách thức nghệ thuật.
Trong hai thập kỷ trước khi bong bóng Internet, bạn thực sự không nghe thấy thuật toán từ trừ khi bạn là một lập trình viên máy tính, chuyên ngành toán học ứng dụng hoặc trong một con ong đánh vần công nghệ - nếu điều đó tồn tại. Chuyển nhanh đến ngày hôm nay và nếu có "một ứng dụng cho điều đó" thì có lẽ cũng là một thuật toán cho nó. Ngày nay, dường như mọi góc độ trong cuộc sống của chúng ta đều do các thuật toán chủ trì. Họ dự đoán những cuốn sách chúng tôi sẽ muốn mua trên Amazon, người mà chúng tôi có thể muốn kết bạn và thậm chí có thể chọn một người bạn tâm giao tiềm năng.
Thuật toán mới nhất là thuật toán bạn có thể hoặc không quen thuộc, nhưng trong vài năm qua, nó đã nhảy lên băng thông đo lường truyền thông xã hội. Một vài người chơi lớn - Klout, Kred và Peer Index kể tên một vài người - tuyên bố có thể đo lường một người có ảnh hưởng xã hội ở dạng số gọn gàng. Cả ba đều sử dụng các thuật toán ngẫu nhiên, phức tạp để tính toán một số loại điểm độc quyền để so sánh ảnh hưởng của mọi người. Nói thì dễ hơn là làm. Chẳng hạn, Klout phải đối mặt với những lời chỉ trích vì đã cho tổng thống Hoa Kỳ Barack Obama điểm thấp hơn, do đó gán cho anh ta ít ảnh hưởng hơn so với ngôi sao tuổi teen Justin Bieber. Điều này chỉ bị đảo ngược vào tháng 8 năm 2012 khi Klout thay đổi thuật toán của mình để phù hợp với mức độ phù hợp của trang Wikipedia (và do đó có nhiều dữ liệu trong thế giới thực hơn.)
Tuy nhiên, đối với tôi, những biện pháp phổ biến mới về Web này hãy quên đi một vài câu hỏi. Giống như, có quá nhiều thứ trong cuộc sống của chúng ta, chúng ta đang cố gắng đưa vào một thuật toán? Một thuật toán thực sự có thể cho chúng ta biết điều gì và nó bị thiếu ở đâu? Và sự phân nhánh khi nó là gì?
Lỗ hổng thuật toán
Lấy ví dụ về các trang web đo lường phương tiện truyền thông xã hội, rõ ràng tất cả chúng đều có một lỗ hổng lớn: Thuật toán nhìn vào "ảnh hưởng" của người dùng trong chân không và các trang web cung cấp rất ít cách đo lường những gì những người đó đang làm ngoại tuyến. Bằng cách này hay cách khác, tất cả các trang web được đề cập bằng cách nào đó thưởng cho người tham gia vì đã tham gia nhiều hơn và tham gia vào các mạng truyền thông xã hội nhiều hơn. Ví dụ, Klout yêu cầu người dùng kết nối từng tài khoản mạng xã hội đang hoạt động với dịch vụ và tương tác trên, Google+, LinkedIn, Foursquare và các trang truyền thông xã hội khác cùng với dữ liệu trực tuyến có sẵn công khai khác (như trang Wikipedia). Tất nhiên, các thuật toán chính xác này là độc quyền, và do đó chủ yếu là dưới dạng kết thúc tốt đẹp. Nhưng đó cũng là một phần của vấn đề. Rốt cuộc, nếu có những thiếu sót trong các tính toán chấm điểm thuật toán, liệu người dùng trung bình có nhận ra chúng không?
Trong một số trải nghiệm đầu tiên của tôi khi sử dụng Klout, một vài tuần sau khi tweet đùa về nhà thuốc CVS địa phương của tôi, trang web đã tạo một danh mục và tuyên bố tôi là "người có ảnh hưởng" trên CVS, chỉ dựa trên một vài tweet lại về trò đùa của tôi. Rõ ràng, điều này mang lại cho tôi nhiều tín dụng hơn tôi xứng đáng về mặt ảnh hưởng đối với chủ đề này!
Có tất cả các loại vấn đề khác với việc sử dụng thuật toán để tính toán mọi thứ, đặc biệt là nếu nó là một thuật toán ngẫu nhiên sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên. Ví dụ, tôi đã hỏi Andrew Grill, CEO của Kred, về khả năng Kred, phát hiện những người theo dõi đã mua hoặc tài khoản giả, mà nhiều người cao cấp đã bị cáo buộc lạm dụng trong những tháng gần đây. (Tìm hiểu thêm về điều này trong Kinh tế học của những người theo dõi giả mạo.)
"Chúng tôi không thể có phép đo đó trong thuật toán", Grill nói. "Sẽ không có cách nào để phát hiện một dương tính giả, như một lượng người theo dõi hợp pháp, nói từ một lần xuất hiện trên TV."
Một vấn đề nan giải như vậy là một ví dụ điển hình khi các thuật toán thất bại; trong khi các thuật toán có thể xác định dữ liệu, chúng không có khả năng diễn giải ý nghĩa của nó.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
"Vấn đề với các công cụ giám sát phương tiện truyền thông xã hội, là các máy tính có thể biết được tên được sử dụng hay không, nhưng chúng không thể nói với con hoặc nếu đề cập là ấn tượng tích cực hay tiêu cực", Mike Byrnes của Byrnes Consulting, một công ty cung cấp lập kế hoạch kinh doanh và dịch vụ chiến lược tiếp thị.
"Khi các thương hiệu muốn bán nhiều sản phẩm và dịch vụ hơn trong tương lai, họ sẽ tìm kiếm những người có ảnh hưởng xã hội để giúp họ làm điều đó", Byrnes nói. "Tôi đoán là rất nhiều nỗ lực sẽ được đưa vào xếp hạng mỗi người và thương hiệu sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để làm nổi bật các thị trường mục tiêu giới thiệu trực tuyến tốt nhất."
Điều này có nghĩa là các thuật toán xã hội tương đối mới này nhiều hơn một cuộc chiến bản ngã hoặc một cuộc thi phổ biến. Càng ngày, tiền thật càng được giao dịch nhờ các thuật toán này, cho dù thông qua tiếp thị mà mọi người thực hiện trực tuyến hay thông qua chính các nhà cung cấp thuật toán (Klout, PeerIndex và Kred đều khuyến khích các nhà tài trợ của họ để đạt được ảnh hưởng của người dùng).
Và nếu người dùng không biết cách tính điểm của họ, họ chắc chắn sẽ gặp bất lợi.
"Người dùng nên luôn biết cách tính điểm của họ, chúng tôi đăng cách chúng tôi tính điểm của mình ngay trên trang web của mình", Grill nói với tôi.
Minh bạch Vs. Lừa hệ thống
Điều đó có vẻ như là một sự khởi đầu, nhưng một trong những vấn đề với tính minh bạch trong thuật toán là nó có thể được chơi. Chỉ cần nghĩ về những người dùng SEO mũ đen đã thực hiện các thủ thuật như che giấu từ khóa ngay khi phát hiện ra rằng các từ khóa là một phần của thuật toán kết quả tìm kiếm. Vì vậy, khi các công ty che giấu cách tính toán thuật toán, họ đặt người dùng vào thế bất lợi. Nhưng khi các thuật toán trở nên quá minh bạch, chúng cũng có thể được hiển thị hầu như vô dụng. Điều đó cũng khiến người dùng gặp bất lợi, hoặc ít nhất là những người trung thực.
Về điểm sau, một phát ngôn viên của Klout đã nói với tôi rằng "để duy trì tính toàn vẹn của điểm số, chúng tôi không nên tiết lộ toàn bộ thuật toán hoặc cách chúng tôi phát triển nó."
Điều này có vẻ hợp lý, nhưng tôi nghĩ rằng ít nhất một lời giải thích trên các trang web này về cơ sở của thuật toán sẽ được bảo đảm, đặc biệt là khi các công ty này tiếp tục cho vay thông tin của chúng tôi bằng API của họ.
Chúng ta đều biết rằng các thuật toán thường rất dễ hiểu; đó chỉ là bản chất của họ. Tôi nghĩ vấn đề thực sự là chúng ta - và các công ty xây dựng các thuật toán đó gặp khó khăn trong việc sở hữu thực tế là những gì có giới hạn đáng kể về những gì họ có thể nói với chúng ta về thế giới rộng lớn, phức tạp mà chúng ta đang sống.
Khi các trang web này phát triển và cải thiện, thuật toán của họ cũng vậy. Và mặc dù chúng ta không cần phải có bằng cấp về khoa học máy tính, mọi người sẽ ngày càng cần phải hiểu mức độ mà các thuật toán có thể và có thể giúp chúng ta trong cuộc sống.
Tôi, trước hết, tự hỏi mọi chuyện sẽ thế nào nếu các trang web hẹn hò khuyến khích người dùng liên hệ với những người được xác định là phù hợp nhất. Rốt cuộc, một số điều trong cuộc sống là hoàn toàn không thể đoán trước. Hoặc ít nhất là được tự do nghĩ như vậy cho đến khi một thuật toán tốt hơn chứng minh điều ngược lại.