インターネットの価値観を修正するガバナンスアルゴリズム

インターネットの価値観を修正するガバナンスアルゴリズム

最近、中国サイバースペース管理局は「インターネット情報サービスアルゴリズム推奨管理規則(草案)」(以下、新規則)を発行し、一般の意見を募集しました。

特定の業界、団体、行為、責任に焦点を当てた以前の関連法とは異なり、新しい規制は主にアルゴリズム技術を対象としており、アルゴリズム団体の責任範囲を定義することに重点を置いています。

したがって、この新しい法律は、アルゴリズム技術の合法化のプロセスにとって重要なガイドとなるだけでなく、個人情報保護法や電子商取引法などの他の法律と併せて、アルゴリズムの判断の解釈とガイドとしても役立ちます。

[[420329]]

▲ プラットフォームが主要な責任を果たす能力を強化することこそが、インターネットにおける法の支配を実現する唯一の方法です。 データ画像。 画像/pexels

ビッグデータ時代

現実は「アルゴリズムが王様、データは二の次」

現在、ビッグデータの時代では「データが王様」だと考える人が多いですが、この認識は偏っています。

データがインターネット時代の石油に例えられるとすれば、アルゴリズムは原油を精製するための経路であり、最終的には精製された石油を自動車などの工業製品に使用するための技術です。新しいアルゴリズム規制は、給油プロセスの安全性を確保し、これらの可燃性および爆発性のオイルが悪人によって放火の道具として使用されないようにし、すべてのガソリンスタンドが安全性を最優先し、消費者がオイルの価格、機会、チャネルに公平にアクセスできるようにするために設計されています。

この観点から見ると、ビッグデータの時代はまさに「アルゴリズムが王様、データは二の次」です。

新たなアルゴリズム規則は、アルゴリズムのセキュリティに関する主な責任を初めて明確にし、プラットフォームが「アルゴリズムの推奨に関する関連サービス規則を策定し、公開する」ことを具体的に規定している。プラットフォームのアルゴリズム規則の公開システムが明確化されたのは、世界でも初めてのことだ。

アルゴリズムは性質上、知的財産や企業秘密ですが、動作ルールや表現方法の観点から見ると、本質的にはネットワークサービスや動作ルールです。 特に、インターネットは本来的にマスコミュニケーションの特性を持っており、国民の知る権利、公共の利益、国家安全保障に関わる問題が発生する場合があります。

このため、新しい規制では、世論属性と社会的動員能力を備えたアルゴリズムは、法律に従ってセキュリティ評価と申請を受ける必要があると規定されています。

2018年に中国サイバースペース管理局と公安部が共同で発行したサイバーセキュリティ法および「世論属性と社会動員能力を備えたインターネット情報サービスのセキュリティ評価に関する規則」によると、フォーラム、Weibo、ショートビデオ、ライブ放送、パブリックアカウント、その他のカテゴリの製品やサービスを含むアルゴリズムが評価範囲に含まれる可能性がある。

[[420330]]

▲「アルゴリズムが王様」という考え方は乱用できず、ビジネス倫理と法的な基準を厳守する必要があります。 データ画像。 画像/pexels

技術の公開

新しいルールはアルゴリズムの組み込み監視を提供する

アルゴリズムガバナンスの難しさは、自動化と人間の介入の関係をどのようにバランスさせるかにあります。この目的のために、新しい規制ではアルゴリズム介入のさまざまな側面を明確にしています。

まず、ユーザーにはアルゴリズム推奨モードをオフにする権利があり、プラットフォームはユーザーにユーザーラベルを選択、削除、または変更するためのチャネルを提供する必要があります。新しい規制が発表されると、インターネットコンテンツをユーザーが自主的に選択する権利が大幅に強化され、また、ユーザーに対するターゲット広告や精密マーケティングにおけるプラットフォームの既得権益もある程度削減されるだろう。

アルゴリズム推奨ページについても、新規制はエコロジカルな管理を強化しています。例えば、主流の価値志向のコンテンツは、ホットな検索、ランキング、ポップアップ、ホームページなどの領域で「積極的に提示」されるべきです。今後は「ファンサークル」など一般娯楽がホットリストを独占する状況が効果的に抑制されることが期待される。

さらに、新しい規制では未成年者に対するアルゴリズムによる保護が強化されます。子どもに対する特別な保護は、インターネット依存症防止、子どもを危険な行動に誘い込むことの禁止、社会道徳に反する行動や悪い習慣の蔓延の禁止に反映されています。アルゴリズム介入に関するこれらの新しい規制は、プラットフォームが主要な責任を果たすことを強化するための要件であり、インターネット上で法の支配を確立する唯一の方法です。

商業的利益の観点から、「アルゴリズムが王様」という考え方は乱用できず、ビジネス倫理と法的根拠を厳格に遵守する必要があります。新規制は改めて「ビッグデータによる既存顧客殺し」が違法行為であることを明確にした。これは、まもなく施行される「個人情報保護法」の規定とも合致している。どちらもデータとアルゴリズムを重視しており、悪質なプラットフォームが「顧客搾取」のツールとして利用したり、ユーザー自身のデータを使って価格差別のツールとして利用したりしてはならない。

インターネット市場における競争では、「2つのうち1つを選択」、「自己偏愛」、「トラフィック詐欺」、「トラフィックハイジャック」などの行動の背後にアルゴリズムの影があります。アルゴリズムは諸刃の剣のようなもので、ネットワーク技術の発展を促進する一方で、悪用されるリスクも伴います。特に、アルゴリズムは長い間、不適切な慣行の背後に隠された技術および企業秘密とみなされてきました。

新しい規制は、技術を「公開」し、全面的な組み込み監視を実現し、インターネット技術のメリットを最大限に引き出し、技術的な無駄を削減することを目的としている。

[[420331]]

▲ 法の支配の下、プラットフォームがユーザーを維持し、より多くのトラフィックを獲得したい場合、イノベーションを奨励し、社会的に肯定的な価値のある作品を制作し、普及させる必要があります。 データ画像。 画像/pexels

アルゴリズムにも価値がある

実際の法の支配から切り離すことはできない

ユーザーのネットワーク行動データの分析に基づいて、対応する「データ ポートレート」および「関心ポイント」モデルは、プラットフォームのユーザー データの収集と商業価値のマイニングの重要な側面です。

プラットフォームは、これらのビッグデータによって表示される「ラベル」に基づいて、精密マーケティングを通じて商業情報をプッシュしたり、ユーザーの好みに基づいて関連コンテンツをプッシュしたりできるだけでなく、データ分析を通じて世論を喚起、誘導、転換することもできます。

この観点から、データ分析の関心ポイントなどのモデルは、プラットフォームのコアビジネス価値の範囲内に含まれます。しかし、新しい規制では、プラットフォームがユーザータグに違法で有害な情報をキーワードとして含めたり、関連情報をプッシュしたりすることは許可されていないことが明確にされています。

そのため、プラットフォームがユーザーを維持し、より多くのトラフィックを獲得したいのであれば、個々のユーザーの低俗な要求を満たすことだけに頼るのではなく、社会的に肯定的な価値のある作品の革新、創造、普及を奨励する必要があります。

実務的な観点から見ると、多くの下品で凡庸でキッチュな短編動画や公開アカウントなどの情報が「爆発的なヒット」になる可能性が最も高い。それらを根絶するのが難しい根本的な理由は、コンテンツ制作自体だけでなく、アルゴリズムが火に油を注ぐことにもある。どのようなアルゴリズムがあるのか​​、どのようなコンテンツがあるのか​​、どのようなユーザーがいるのか、どのようなアルゴリズムが登場するのか。

アルゴリズム、人、コンテンツ間の相互影響の論理的な関係は、アルゴリズム自体から完全に切り離されます。下品さはヒット商品のラベルにはなり得ず、黒と赤は流行るべきではなく、流行ることもできません。アルゴリズムの価値観と方法論は、現実の法治から切り離すことはできません。

さらに、インターネットは価値を生み出し、また価値を輸出します。価値はオンライン コンテンツから生まれ、コンテンツは普及に依存します。アルゴリズムは普及を決定し、コンテンツ制作に影響を与えます。

したがって、「オンラインとオフラインの同心円を構築する」ことの焦点は、アルゴリズムのガバナンスにあります。良い作品が広く流通し、悪い情報が無視されるようにすることでのみ、「社会的コンセンサスをより良く構築」し、インターネットの価値観の逸脱を防ぐことができます。

<<:  ベイジアン機械学習: 古典的なモデルとコード実装!

>>:  貢献も革新もアイデアもない、ML 分野の博士課程の候補者が助けを求めています。論文を革新的にするにはどうすればよいでしょうか?

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

Google CEO ピチャイ: 新しい AI 製品のサブスクリプション モデルを検討中

10月26日、2023年第3四半期の決算発表で、グーグルとその親会社アルファベットのCEOであるサン...

2020 年のデータサイエンスのトレンド

企業が自社が所有するビッグデータを高速かつ効率的、コスト効率よく革新的な方法で活用することをますます...

...

十八龍掌:トランスフォーマーのメモリ使用量を最適化するこのスキルの組み合わせは、収集する価値があります

ビジョントランスフォーマーや LLM などのディープラーニングモデルをトレーニングする場合、ピーク時...

ガートナー:ディープフェイクと生成AIがゼロトラストの世界へ

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

数時間のビデオを視聴するだけで人間のチャットを真似できますか? Facebookのロボットは表情が豊か

ヒューマノイドロボットの類似性は人間の好感度に比例するわけではありません。 1970年に日本のロボッ...

大根畑の問題を解決する C# アルゴリズム

ニンジン畑問題を解決するための C# アルゴリズムは何ですか?まずトピックを見てみましょう:仕事へ向...

...

3DES 暗号化アルゴリズムは S/MIME プロトコルに最適な選択肢でしょうか?

Q: S/MIME プロトコルでは 3DES 対称暗号化はどのように実装されていますか? A:実際...

AIoT技術の幅広い応用と大きな利点

比較的新しい概念である AIoT は、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) を組み...

DxRアルゴリズムのアイデアに基づいて設計されたルーティングアイテム配置構造の図

まず、タイトルには、検索構造ではなく、ルーティング項目の配置構造と書かれています。つまり、この構造を...

...

中国科学院深圳先端技術研究所:新しい知識強化グラフニューラルネットワークが説明可能な推奨を実現

近年、ビッグデータとディープラーニングに基づく人工知能は、驚くべきコンピューティング能力と学習能力を...