信任是構(gòu)成人類文明的基石。隨著社會向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，算法信任作為技術(shù)信任與人際信任融合的產(chǎn)物，適應(yīng)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的需求，成為人工智能倫理研究中的關(guān)鍵議題。算法給人們的生活帶來了便利，但其應(yīng)用中的缺陷也引發(fā)了不可回避的信任危機，這將關(guān)系到社會生活公私領(lǐng)域有秩序地運行。因此，為了促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會整體信任環(huán)境的改善，并防范技術(shù)風(fēng)險，需要從技術(shù)演進出發(fā)，探究算法信任的內(nèi)在本質(zhì)和概念特征，明確其構(gòu)成邏輯。這將有助于重構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的倫理秩序，強化法律規(guī)制，規(guī)避潛在風(fēng)險，確保社會生活的有序運行，確保人類的利益和福祉得到保護。
算法信任是數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會中技術(shù)介入倫理的一大縮影，也是倫理嵌入技術(shù)的一次嘗試。算法作為強有力的計算工具，對現(xiàn)代社會的運行至關(guān)重要，其所產(chǎn)生的效用使人類需要高度依賴算法；但同時也具有不可解釋、算法歧視、算法偏見等明顯缺陷，這些缺陷放大了風(fēng)險，引發(fā)公眾的擔(dān)憂和恐慌，可能導(dǎo)致社會信任的斷裂。羅素·哈?。≧ussell Harding）在信任研究中指出:“許多人在某些社會中更多地以樂觀的態(tài)度面對新情況，信任仿佛是暫時的……我們以一種本能的樂觀主義開始生活?！盵1]因此，針對人類對算法深度依賴這一不得不面對的現(xiàn)實問題，必須盡快明晰算法信任的內(nèi)在本質(zhì)和特征，應(yīng)對由技術(shù)引起的社會信任變革。以下對算法信任的緣起及其發(fā)展歷程的闡釋為對算法信任的認知提供了史學(xué)證成，關(guān)于算法信任的特性及其核心邏輯的解析為對算法信任的認知提供了概念畫像。
一、算法信任的演變歷程：由技術(shù)到治理
技術(shù)從底層邏輯上撬動了信任的變革，作為人工智能三大基礎(chǔ)架構(gòu)之一的算法憑借其計算優(yōu)勢增加了信任的“理性”成分，在多個領(lǐng)域中輔助人類信任決策，深入?yún)⑴c到社會倫理的運行過程中。人類逐漸進入到人機深度交互融合的工業(yè)4.0時代，新技術(shù)的發(fā)展將受到人們對其接受度和信任度的絕對限制，其發(fā)展在某種程度上說是受信任驅(qū)動的。算法信任作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會中新型的信任方式，對其概念表征與本質(zhì)特性仍需深入地進行探索。經(jīng)過技術(shù)史路徑的梳理，算法信任的演變歷程可以總結(jié)為以下三個階段。
其一，可信計算是算法信任在技術(shù)領(lǐng)域的初步體現(xiàn)?！翱尚庞嬎闶菍⑿湃蔚母拍罴尤氲叫畔⑸鐣?。通過目前的技術(shù)，建立信任社會，使信息安全得到改善?！?[2]在計算機系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全當(dāng)中，信任的概念被認為是“被接受的依賴性”[3]，這種依賴性概念被限定在一個可測量的空間中取值，用來約束計算機的自由計算以達到人類的預(yù)定目標(biāo)。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈的出現(xiàn)與推廣，可信計算技術(shù)的應(yīng)用場景也在不斷拓展。從可信計算的底層邏輯來看，可信是指對于一個特定的目標(biāo)，實體的行為總是與預(yù)期的相符，則針對這個目標(biāo)，該實體就是可信的；從可信計算的產(chǎn)生原因來看，可信是對計算機計算自由的約束，彌補了計算機自由計算領(lǐng)域的安全空白；從可信計算的特征屬性來看，可信是計算中的信任傳遞模式，解決了平臺、人、程序、機器之間的信息安全傳遞。就可信計算中體現(xiàn)的算法信任而言，信任是基礎(chǔ)和本源，技術(shù)是中介和手段。更準(zhǔn)確地說，算法信任不在于深入剖析算法而在于重新闡釋信任。
其二，區(qū)塊鏈技術(shù)體現(xiàn)了算法信任的進一步演變?！皡^(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际骄W(wǎng)絡(luò)、加密技術(shù)、智能合約等多種技術(shù)集成的新型數(shù)據(jù)庫軟件，通過數(shù)據(jù)透明、不易篡改、可追溯，有望解決網(wǎng)絡(luò)空間的信任和安全問題，推動互聯(lián)網(wǎng)從傳遞信息向傳遞價值變革，重構(gòu)信息產(chǎn)業(yè)體系。”[4]區(qū)塊鏈技術(shù)主要的技術(shù)依賴是非對稱性加密算法，其體現(xiàn)的信任邏輯為“無信任的信任”[5]，這是一種不基于中心的權(quán)威，遵循系統(tǒng)性分布式的信任結(jié)構(gòu)，旨在促進對網(wǎng)絡(luò)的信任，而不信任任何個人行為者。就區(qū)塊鏈技術(shù)中體現(xiàn)的算法信任而言，這種信任沒有定向代理和中介的干擾，要回歸到人與算法直接的信任關(guān)系中來，對促進形成社會公共性信任極為重要。與可信計算一樣，區(qū)塊鏈不僅是純粹的技術(shù)，本質(zhì)上也體現(xiàn)出了“社會技術(shù)性”（sociotechnical）。區(qū)塊鏈技術(shù)中體現(xiàn)的算法信任揭示了技術(shù)與信任的雙重變革，蘊含著科技發(fā)展應(yīng)為人類謀福利的含義。
其三，利用算法治理社會是算法信任相對成熟的表現(xiàn)。算法信任在數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的不確定性危機中出場，面對的是現(xiàn)實與虛擬的交互閉環(huán)，它所承擔(dān)的是隨之而來公眾期待。算法治理可能依賴于算法的信譽，當(dāng)人們將部分管理職責(zé)交給算法時，算法便在管理層面取代了人類的工作。它們能夠快速且穩(wěn)定地執(zhí)行程序，并開始承擔(dān)管理和決策的任務(wù)。這一過程當(dāng)中，算法信任是影響人們接受算法治理和決策的重要因素，是影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會整體信任環(huán)境構(gòu)筑的關(guān)鍵條件，良好的社會整體信任環(huán)境可以促進用戶、技術(shù)代理、智能產(chǎn)品之間的良性互動與合作，創(chuàng)造經(jīng)濟的繁榮。在傾向計算文化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會當(dāng)中，人際信任很大一部分轉(zhuǎn)換為算法信任，社會的整體信任結(jié)構(gòu)由此發(fā)生變化。
除了從技術(shù)方面溯源算法信任的產(chǎn)生以外，關(guān)于算法信任的公眾討論也不容忽視。恰如美國實用主義哲學(xué)家約翰·杜威所言：“如果人們想要了解在事實（facts）與其背后的意義之間的距離，那么應(yīng)該從社會討論的領(lǐng)域入手?！卞e誤！未找到引用源。196隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入發(fā)展，算法信任引發(fā)的相關(guān)社會問題日益凸顯。如今，算法信任問題廣泛存在于醫(yī)療保?。╤ealthcare）、食品體系（food system）及聊天機器人（chatbot）等等場景當(dāng)中。例如，在數(shù)字化醫(yī)療領(lǐng)域，算法通過對數(shù)據(jù)的分析為不同的對象提供個性化的診療方案[7]，患者對醫(yī)生的信任也包括了對數(shù)字化醫(yī)療手段的信任；在食品安全領(lǐng)域，以算法推薦為主要技術(shù)手段的“社交媒體是傳播食品相關(guān)信息的一種重要方式”[8]；在智能對話領(lǐng)域，“為了改善聊天機器人的用戶體驗，在人類和聊天機器人之間建立信任是很重要的”[9]。信任作為原則被考慮進技術(shù)代理的設(shè)計原則之內(nèi)以提供更好的人機互動體驗。上述場景均凸顯了構(gòu)建算法信任對于維護社會安全和秩序的重要性，它與公眾對建立社會良好信任環(huán)境的期望相契合。
二、算法信任的構(gòu)成基礎(chǔ)：由需求到本質(zhì)
算法信任的產(chǎn)生是社會變革之需，是在傳統(tǒng)信任關(guān)系與現(xiàn)代技術(shù)的張力日益緊張之下產(chǎn)生的?！霸谌斯ぶ悄艿谋尘跋?，人與技術(shù)的關(guān)系是基于某種信任而形成的一種新型深度融合?！卞e誤！未找到引用源。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會中，這種還不能被確切描述的信任是多元的，算法信任便是其中之一。要深入探討算法信任所蘊含的信任與技術(shù)之間的關(guān)系，以及算法信任在現(xiàn)代社會中的重要性，需要首先了解算法信任的基礎(chǔ)及其特性。其中，基礎(chǔ)是對其形成條件的分析，特性是對其屬性的厘清。
其一，算法信任的基礎(chǔ)之一是算法技術(shù)的高效執(zhí)行。算法大大增加了人類行動的可能性，算法信任是人們基于算法高效執(zhí)行結(jié)果的樂觀情緒和心理預(yù)期，這種信任既合乎情理，也具有實際價值。當(dāng)陷入困境時，人們會尋求最高效的解決方式，算法在目前來說就是這樣的工具。希拉里·R.薩特克利夫（Hillary R. Sutcliffe）和薩曼莎·布朗（Samantha Brown）在關(guān)于人工智能信任的討論中提出，執(zhí)行是信任的最強驅(qū)動力?！爱?dāng)公民看到治理在運作的時候，他們就會信任它，法律得到執(zhí)行，違規(guī)行為被公布?！盵11]那么，算法信任很容易混淆成是“人對算法的信任”這一單一維度的理解。實際上，算法信任并非單純指技術(shù)信任或人對技術(shù)的信任。也就是說，在談?wù)撍惴ㄐ湃蔚臅r候往往更偏向于人的心理狀態(tài)，而不是單一地指向由算法技術(shù)派生的技術(shù)化信任，也不是算法技術(shù)執(zhí)行任務(wù)的某一單次行動，應(yīng)看到人的心理狀態(tài)是一個持續(xù)變化的過程。算法的高效執(zhí)行使算法信任得以建立，但當(dāng)人們賦予算法技術(shù)更多的信心，資本就會推動算法技術(shù)加速向前發(fā)展，形成激增的技術(shù)競爭，追求更大的生產(chǎn)價值和商業(yè)價值，與此同時，也帶來了更多的困境，形成更多的復(fù)雜局面。從這一意義上來說，算法技術(shù)的高效執(zhí)行既是算法信任的基礎(chǔ)也是風(fēng)險的來源，這顯示出調(diào)節(jié)的必要，算法信任應(yīng)該根據(jù)信任環(huán)境的變化產(chǎn)生變化。
其二，算法信任的基礎(chǔ)之二是社會發(fā)展的切實需要。尼克拉斯·盧曼（Niklas Luhmann）從社會學(xué)的視角指出信任是“簡化社會復(fù)雜性的方式”[12]24。算法作為技術(shù)隱藏在人們?nèi)粘；顒颖澈螅３２粸榇蟊娝熘完P(guān)注，甚至被遺忘。手機軟件、電腦程序和各種APP的背后都少不了算法技術(shù)的支持，“手機控制智能家具涉及無限通信與加解密算法，瀏覽推送新聞涉及推薦算法，視頻會議涉及包調(diào)度、音視頻編解碼，網(wǎng)絡(luò)約車涉及匹配算法、路徑規(guī)劃和動態(tài)定價，網(wǎng)絡(luò)購物涉及推薦算法和區(qū)塊鏈……”錯誤！未找到引用源。。在算法高參與度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會當(dāng)中，算法信任必須作為一種新的信任類型嵌入到算法設(shè)計和算法治理當(dāng)中，以滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會發(fā)展的安全等其他需求。這表明信任正在新環(huán)境下進行著一種形式轉(zhuǎn)換，信任經(jīng)過了作為人類文明基礎(chǔ)的自明性階段，繼而又被賦予用于平息混亂和恐懼的倫理意義，如今來到了充滿焦慮與風(fēng)險的數(shù)字世界，以滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會發(fā)展的新需求。數(shù)字世界的復(fù)雜性引發(fā)焦慮和風(fēng)險，這促使社會對新理論框架的需求日益增長。算法信任是解決現(xiàn)代信任問題的重要概念，以解釋新現(xiàn)象、澄清新問題、提供新思路。
其三，算法信任的基礎(chǔ)之三是共同享有的倫理法則。從哲學(xué)的視角來看，休謨提到“協(xié)議只是一般的共同利益感覺; 這種感覺是社會全體成員相互表示出來的，并且誘導(dǎo)他們以某些規(guī)則來調(diào)整他們的行為”錯誤！未找到引用源。。人與人之間的共同“感覺”，是社會共同規(guī)范形成的基礎(chǔ)。同樣，在這種聚攏的共同“感覺”中信任得以產(chǎn)生；從經(jīng)濟學(xué)的視角來看，福山指出“假如同一企業(yè)里的員工都因為遵循共同的倫理規(guī)范，而對彼此發(fā)展出高度的信任，那么企業(yè)在社會中經(jīng)營的成本就比較低廉，這類社會比較能夠創(chuàng)新有序地進行開發(fā)”[15]；從社會學(xué)的視角來看，盧曼也曾指出“在某種程度上，在社會秩序中信任基礎(chǔ)的形成大致不依賴個體動機的差異和波動”[12]51。由此可見，信任的一大基礎(chǔ)就是共同享有的倫理法則。觀察中國社會中的合作關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)雙方擁有“同學(xué)”或“老鄉(xiāng)”等共同身份時，他們往往能獲得更多的信任。這不僅因為他們有相似的成長背景，更因為他們受到相同的倫理規(guī)范影響，擁有更多共同的感受。這種共同感受越多，信任就越容易建立。在數(shù)字化環(huán)境中，算法信任也需要這樣的基礎(chǔ)。一旦逾越了共同的倫理規(guī)范界限，信任的建立就將變得非常困難。
其四，算法信任的基礎(chǔ)之四是自發(fā)尋找的人性復(fù)歸?！叭瞬⒎翘焐捅慌袥Q必須活在不信任、不透明的狀態(tài)以及隨之而來的種種邪惡之中：這些都是人類或社會的造作?！卞e誤！未找到引用源。技術(shù)時代的來臨已經(jīng)是一個不可逆的事實，但是如何引導(dǎo)技術(shù)向善則取決于人類自身。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會當(dāng)中人類面臨的一大困境是人的主體性地位正在不斷地走向邊緣，這是技術(shù)的突增所帶來的。技術(shù)突增帶來了許多需要被解釋和解決的現(xiàn)實問題，技術(shù)自身無法解釋，人們也尚不具備這種能力。一方面，目前尚未形成一套成熟并且公認的理論框架去解釋新現(xiàn)象和解決新問題；另一方面，學(xué)科的過度精細化使得要先完成學(xué)科交叉研究和融合的強化，才有可能面對人類現(xiàn)階段所面臨的復(fù)雜問題，比如說數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險問題、秩序問題，這些問題的解決僅依靠科學(xué)技術(shù)是做不到的。美國實用主義哲學(xué)家杜威很早就提出知識的過度分化并不完全是好現(xiàn)象，“社會知識被分化成獨立的、彼此孤立的分支學(xué)科，這標(biāo)志著它的倒退。“人類學(xué)、歷史、社會學(xué)、道德、經(jīng)濟學(xué)、政治科學(xué)，都在走它們自己的路，彼此之間沒有持續(xù)、系統(tǒng)和富有成效的相互作用?！盵6]397當(dāng)討論技術(shù)風(fēng)險問題或者“卡脖子”問題的時候，科學(xué)家、工程師、哲學(xué)家、法律專家之間如果缺乏充分的理解和溝通，那么整合各方的智慧將變得困難。對算法的規(guī)范應(yīng)該以人為標(biāo)準(zhǔn)。若要解決和人類利益連接最緊密的問題，則需要將各種探究復(fù)歸到關(guān)注人類本身。尋找人性的復(fù)歸就是尋找人初始的融通狀態(tài)，將人與技術(shù)深度融合狀態(tài)下的主體意志歸還給人類，這是算法信任往后發(fā)展需要具備的必要條件。
部分國家和地區(qū)已經(jīng)開始采取對算法的規(guī)制行動，這對于算法信任的建立起到重要作用。歐盟在2020年12月推出的《數(shù)字服務(wù)法案（草案）》[17]，力求建立算法問責(zé)制，建立更加負責(zé)任的在線平臺；2022年1月，中國政府網(wǎng)信辦發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》[18]，嚴(yán)格規(guī)制了算法推薦的合理運用，促進算法應(yīng)用向善。公眾的討論與聚焦暴露了算法運行的缺陷問題，也是推動算法信任的建立與推進整體信任環(huán)境改善的重要力量。
三、算法信任的構(gòu)成特性：由融合到生成
算法信任的特性從算法信任的基礎(chǔ)之上延伸開來，適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會快速發(fā)展與迭代的要求，體現(xiàn)了算法信任與傳統(tǒng)信任的不同，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會中的信任痛點問題。社會信任環(huán)境的痛點，其核心是對算法技術(shù)的集體性的過度信任，為解決這一問題，必須剖析算法信任的基礎(chǔ)和特性，使信任發(fā)展與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐趨向一致。
其一，算法信任具有復(fù)合性。算法信任體現(xiàn)了智能技術(shù)與倫理的融合。隨著人工智能重塑人機互動，它也引發(fā)了信任秩序的重構(gòu)。為適應(yīng)技術(shù)迅速的發(fā)展變化，必須發(fā)展新的復(fù)合性概念，以此來進一步塑造數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的信任體系。一方面，算法是建構(gòu)智能技術(shù)與人類關(guān)系的重要基礎(chǔ)，其高效執(zhí)行奠定了智能技術(shù)在人類社會生活中的地位；另一方面，信任是智能技術(shù)能夠順利發(fā)展的一大驅(qū)動，在很大程度上人們對智能技術(shù)的信任度和接受度決定了其前進里程。此外，算法憑借其理性計算優(yōu)勢參與到人類的信任決策過程中去，成為構(gòu)建算法任閉環(huán)的核心要素。
算法信任閉環(huán)關(guān)系如圖1所示，信任閉環(huán)是人[l1] 與智能技術(shù)（特別是算法）的相互作用和依賴的循環(huán)過程。算法信任的構(gòu)建過程是多維度的：一方面，算法遵循人類指令，快速并精準(zhǔn)地執(zhí)行任務(wù)，并提供更高層次的分析和決策支持為人類賦能，這是算法信任建立的原動力。另一方面，基于算法的高效與精準(zhǔn)，人們對其形成理性分析后產(chǎn)生的信任。與此同時，人們目前對算法的信任不僅僅基于邏輯，也包含了期望和信心等情感因素。這種多維度的信任構(gòu)建過程在與智能技術(shù)（特別是算法）的不斷交互中逐漸成熟，形成了與技術(shù)深度融合的復(fù)合性算法信任。明確這一概念對于深入理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會中人類整體的信任環(huán)境及其改善至關(guān)重要。
算法信任閉環(huán)
其二，算法信任具有多主體性。算法信任不能簡單地被理解為信任算法或者對算法的信任，因為在這一特殊信任產(chǎn)生的過程中，涉及很多不同的參與主體。以用戶個人為主體，算法信任的掌握者無疑是每一個具有獨立自主意識的個人，這是由信任的本質(zhì)所決定的，人應(yīng)當(dāng)成為信任生成的第一動因，信任在依靠個人主體與他者發(fā)生的互動關(guān)系中產(chǎn)生；以技術(shù)本身為主體，技術(shù)的演進是對人類主體發(fā)展必要的補充，在人與技術(shù)的信任關(guān)系中，技術(shù)主體充當(dāng)著重要的互補作用，技術(shù)主體具有人類未能達到的理性優(yōu)勢，這是算法信任存在的強勢驅(qū)動力；以社會媒介為主體，“人是一種社會的動物”錯誤！未找到引用源。具有社會能力、參與社會生活，同時不可避免地受社會因素的影響，其中包括社會制度、 組織權(quán)力、公眾參與、大眾傳播等綜合性社會因素，這些因素在無形中塑造了算法信任形成的基礎(chǔ)環(huán)境。無疑，通過這些社會性的綜合因素，算法信任的相關(guān)信息與數(shù)據(jù)得以傳播和收集，其所受到的過度技術(shù)化得以控制。算法信任的多主體性意味著著主體之間的優(yōu)勢互補、平衡制約之意，是穩(wěn)健的算法信任形成過程中的應(yīng)有之義。
其三，算法信任具有生成性。信任類型和信任機制的更迭并不簡單，其過程中包含著經(jīng)驗與價值的轉(zhuǎn)換。任何具備穩(wěn)定特質(zhì)的信任的建立需要漸進地、逐步地向前推進。因此，算法信任也并非憑空產(chǎn)生，從算法到信任的直接躍遷是不符合邏輯的，算法信任的形成展現(xiàn)出隨著數(shù)字化發(fā)展而不斷變化的過程性。明確算法信任的形成和變化過程有利于更準(zhǔn)確地把握算法信任、智能技術(shù)以及兩者之間的關(guān)系。算法信任的形成是技術(shù)和社會發(fā)展到一定程度自然而然發(fā)生的現(xiàn)象，表現(xiàn)為有跡可循或有階段性的標(biāo)識。有學(xué)者在討論轉(zhuǎn)型過程中的信任時指出，“轉(zhuǎn)型極大地改變了民眾對彼此的了解和信任，因此改變了民眾的認知，到底誰才誠信，或可信”[20] 。算法等智能技術(shù)的轉(zhuǎn)型推動人們信任的轉(zhuǎn)型，信任的轉(zhuǎn)型進一步改變了數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會人類與智能技術(shù)的關(guān)注。算法信任的內(nèi)涵演變與數(shù)字化轉(zhuǎn)型并行，用過程性的眼光看待算法信任及其相關(guān)問題，有利于數(shù)字化發(fā)展的連續(xù)性和轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新性。
其四，算法信任具有可調(diào)節(jié)性。在數(shù)字化快速進展的社會中，人們對安全與確定的追求不言而喻。展望技術(shù)時代的人類發(fā)展，還有什么東西是能被個人自身所掌控的呢？技術(shù)進步改變了原有的社會秩序，使個人的自主性受限。個人獲得幸福生活的前提條件之一是遵守社會的規(guī)定、接受技術(shù)的規(guī)馴、服從群體的要求等等。不難發(fā)現(xiàn)，其中技術(shù)掌控的東西越多，個人掌握的東西便會隨之減少，原本以人為本的社會秩序也會趨于松動和混亂。因此，若要實現(xiàn)對個人生活的掌控，則需要重新審視人類文明之原始形態(tài)，在理性與規(guī)范之外同樣重視感性與直覺對人類發(fā)展的推動作用。信任具有這種直覺力，它屬于人本身，由人調(diào)節(jié)。無論一個算法模型的執(zhí)行多么精確無誤，如果個人選擇不信任它，那么它對個人而言幾乎無法發(fā)揮作用。即使該模型被執(zhí)行，個人的不全然信任意味著不會完全接受其結(jié)果。因此，個人可以提前感知并預(yù)防潛在的風(fēng)險，并在一定程度上實現(xiàn)對風(fēng)險的控制。由此可見，算法信任可調(diào)節(jié)性的最終目的是基于屬人的信任而非理性計算的算法，這是在信任可技術(shù)化操作背景下對人本根基的維護方式。
現(xiàn)如今，人們不得不面對技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為人類不可控制的力量，算法便是其中之一。尤其在資本的引導(dǎo)下，社會對算法效用的極度追求已經(jīng)脫離了人類理智的可控范圍。馬斯克形容人工智能是恐怖的存在，因為在智能算法的眼中，一旦人成為了算法執(zhí)行任務(wù)的阻礙，那么算法將會“無情地”處理任務(wù)式地處理掉人類。所以，算法信任作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的重要概念之一，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會當(dāng)中智能技術(shù)、信任、個人和社會的深度交互融合的現(xiàn)狀，以及這種現(xiàn)狀帶來的便利與焦慮。人類的長遠發(fā)展注重人性的透析與人類理智的進步，技術(shù)應(yīng)被視為是人類進步的過程而非終點，如果技術(shù)的發(fā)展無法回應(yīng)個人與社會的精神困境，那么其必然給人類進步帶來阻礙性的新難題。
四、算法信任的構(gòu)成邏輯：技術(shù)與文明共進
算法信任的構(gòu)成[l2] 之基是以人類對算法的依賴加深和算法不可控風(fēng)險的快速增長為動機，以維護人類權(quán)利、重構(gòu)數(shù)字世界的秩序為目的，以補齊數(shù)字世界理論與實踐價值不對齊現(xiàn)象為理論原因，以為了個人具有更自由的選擇權(quán)利為實踐原因而提出的。歸根到底，信任的變革是由于人類生活方式變化進程而自然發(fā)生的,因此建構(gòu)算法信任需要從算法信任的要素、價值和實踐三個維度進行。
1.技術(shù)要素與文明要素的交織互構(gòu)
算法信任的構(gòu)成有兩個主要因素，分別是作為技術(shù)要素的算法和作為文明要素的信任，兩者在數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會發(fā)展過程中自然產(chǎn)生了交織和互動，并在此過程中相互構(gòu)建生成新事物，突出體現(xiàn)了技術(shù)對人類精神上的改造，以及人的精神通過技術(shù)來進行的表達。技術(shù)時代是人類文明發(fā)展的高級階段，以技術(shù)創(chuàng)新為追求，不斷激發(fā)人類的創(chuàng)造力和生命力，而技術(shù)參與度的逐漸提高也越來越顯示出技術(shù)時代物質(zhì)與精神交織復(fù)合的狀態(tài)。
追溯算法信任的形成過程，不僅涉及到技術(shù)層面的問題，同時也涉及觀念層面的問題。技術(shù)層面的問題可以通過對算法發(fā)展史的梳理來厘清，而觀念層面的問題則具有眾多的表達方式，例如，具有代表性的公眾討論與哲學(xué)討論應(yīng)該被視為是同等重要的分析材料。算法信任在社會討論和公眾認知中顯示出的自然形態(tài)，是概念形成并逐漸被廣為使用的最樸素和最自然的原始過程；而對算法信任的哲學(xué)討論即是進一步明確算法信任的形成并揭示算法信任本質(zhì)的重要環(huán)節(jié)，目前對于算法信任的研究主要停留在第一階段，即在具體的用例中展開對算法信任的探討，至于聚焦算法信任概念本質(zhì)與價值的研究則尚未充分。
算法信任的前身之一是“電子信任”（e-trust），電子信任是在數(shù)字化環(huán)境中，特別是在分布式人工系統(tǒng)中的人工代理（artificial agents,簡稱 AAs）之間發(fā)生的信任現(xiàn)象，指的是人工代理之間一階關(guān)系（first-order relations）的二階屬性（second-order-property）[21]?；诖?，算法信任是在人與目標(biāo)實現(xiàn)過程中作為中介的算法所建立的信任，其依賴于算法的可信度而產(chǎn)生，生成于人類對于算法的使用之中，具有調(diào)節(jié)和改善人機關(guān)系的屬性。
在數(shù)字化環(huán)境下人們通過使用算法或系統(tǒng)來操控智能產(chǎn)品以實現(xiàn)具體目的的鏈路如圖2所示。環(huán)節(jié)①代表了用戶與算法/系統(tǒng)交互的開始，也是在具體的數(shù)字化場景中算法信任生成的起點。在這一環(huán)節(jié)中，人機交互界面具有一定的迷惑性和誤導(dǎo)性，其設(shè)計容易吸引用戶注意力，從而干擾目的的實現(xiàn)；環(huán)節(jié)②代表了用戶通過算法/系統(tǒng)控制特定的智能對象，是算法/系統(tǒng)處理用戶輸入的階段，這一階段存在著透明度、可解釋以及欺騙性問題，是算法信任最脆弱的環(huán)節(jié)；環(huán)節(jié)③指的是智能產(chǎn)品根據(jù)算法/系統(tǒng)的指令進行最后的執(zhí)行環(huán)節(jié)，意味著用戶目的的實現(xiàn)，也意味著算法信任在順利結(jié)束任務(wù)的時刻完成了閉環(huán)。
數(shù)字化環(huán)境下用戶實現(xiàn)目的的路徑
算法作為一種高度抽象的中介，改變了人們直接與外部世界互動的方式。雖然算法提高了任務(wù)處理的效率，但同時也增加了人類實現(xiàn)目的的復(fù)雜性。人只有在通過算法設(shè)計的界面并按照指示進行規(guī)范的操作之后才能最終達到自己的目的。這期間極易產(chǎn)生的問題：一方面，人的主觀行為往往會受到界面信息的左右而迷失，從而短暫地忘卻目的，被迫接收無關(guān)的信息，由意識操縱技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)操縱意識，不知不覺中人失去了在技術(shù)使用中的主動權(quán)。另一方面，迷失在技術(shù)設(shè)計的界面之后，人的主體性視域就變得非常有限。進一步將會導(dǎo)致數(shù)字化環(huán)境下事物背后的運行機理變得離人越來越遠，使得非技術(shù)從業(yè)人群陷入難以理解技術(shù)卻不得不依靠技術(shù)達成目的的窘境。這時候，人們必須真正理解且重視算法信任的調(diào)節(jié)能力。算法信任是算法與信任相互作用的結(jié)果，更重要的是，它可能成為人類在確保人機關(guān)系中人類自我意識優(yōu)先的一種手段。
2.本體探索與現(xiàn)實價值的橫縱勾畫
算法信任是電子信任的同類延伸。對于算法信任本體概念含義的不明，將會產(chǎn)生在對算法信任概念理解上的各式不同。已經(jīng)明確的是，算法信任的核心在于算法的可信度和人們對算法的信心。實際上，在算法信任被明確定義之前，已經(jīng)作為一種特殊的信任形式先置性地隱含在大多數(shù)的使用場景當(dāng)中。
算法信任的效用價值決定了它的先置性存在。算法信任包含對技術(shù)能力的期望，是風(fēng)險社會當(dāng)中的重要資源。其一，算法信任作為前置性的技術(shù)信任為新技術(shù)的執(zhí)行節(jié)約了大量的時間和物質(zhì)成本，產(chǎn)生了更多數(shù)據(jù)與經(jīng)驗價值；其二，算法信任的多主體性增加了信任的理性成分，能夠促成數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會中更加廣泛的交易與價值交換；其三，伴隨著全球化進程的深入，不同國家和地區(qū)在數(shù)據(jù)共享、隱私保護、性別平等方面的合作聯(lián)結(jié)需要算法信任作為合作基礎(chǔ)；其四，算法信任是應(yīng)對數(shù)字化風(fēng)險的有效手段，技術(shù)驅(qū)動的優(yōu)勢與倫理調(diào)節(jié)的結(jié)合對復(fù)雜性問題以及重大的風(fēng)險具有更靈敏和及時的調(diào)節(jié)功能，當(dāng)算法信任的構(gòu)成要素之一失效，另一要素可以輔助整體目標(biāo)的完成，因此具有足夠的時間敏銳度和閉環(huán)修復(fù)功能；其五，算法信任以信任為基質(zhì)，屬于個人，個體享有支配權(quán)，保證自我意識和主體性的優(yōu)先。
算法信任的形成以效用為第一推動力，在價值發(fā)揮的過程中逐漸明確算法信任的本體意義，從討論現(xiàn)象回歸到討論本體。[l3] 算法信任的本體意義將體現(xiàn)在其對未來數(shù)字世界的影響和價值上。在未來，算法信任將能夠成為促進信息流通、知識共享和資源合理配置的有效中介，進一步推動人類在數(shù)字社會中的進步與發(fā)展。
3.數(shù)字實踐與未來價值的先行描繪
算法信任概念適配快速發(fā)展中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會。人類文明正在出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)向，“賽博空間”（cyberspace）、“信息圈”（infosphere）、“元宇宙”（Metaverse）等概念被不斷提出，龐大的數(shù)字世界將建立在復(fù)雜的代碼運行之上。由此，人類文明中的社會倫理要素也急需進行相應(yīng)的調(diào)整，以適應(yīng)有可能發(fā)生的高度數(shù)字化的世界，算法信任的概念是面向未來的概念，與數(shù)字世界的不確定性密切相關(guān)。
算法信任是調(diào)節(jié)整體性信任環(huán)境的重要變量。一方面，人們發(fā)現(xiàn)在技術(shù)化的實踐中追求目標(biāo)的過程往往伴隨著不受意志控制的種種意外后果，而對于這些后果的應(yīng)對手段出現(xiàn)得較晚。對社會在技術(shù)方面的整體性信任環(huán)境的適當(dāng)調(diào)整是非常有必要的，人們可以根據(jù)情況變化來選擇植入信任以孕育更多的信任，或者選擇植入不信任以撤銷原有的信任，以此來干預(yù)不斷的技術(shù)增長帶來的風(fēng)險，讓算法信任成為風(fēng)險調(diào)節(jié)的有效手段；另一方面，在倫理實踐中算法信任強調(diào)了每個個體的倫理身份，整合了個體的多樣化目標(biāo)，通過影響個體的信任觀念改變權(quán)力行使的有效性，旨在追求社會整體性信任環(huán)境的良好維持，最終利用技術(shù)的能力達成公共的“善”。
信任環(huán)境的調(diào)節(jié)對于人類紐帶的維系是不可或缺的。算法信任是人類在技術(shù)時代促成人類社會包括人與他人、人與自我、人與技術(shù)之間相互依賴的體現(xiàn)，使信任之外的地帶不再是無信任的地帶，F(xiàn)orrester公司分析師約翰·金德瓦格（John Kindervag）在2010年提出“零信任”（zero trust）的概念，“零信任要求信息安全專業(yè)人員將所有網(wǎng)絡(luò)流量視為不可信任的”，主張“在驗證之前不要相信任何人”[22]的原則，是一種新的信任安全范式；區(qū)塊鏈技術(shù)被稱為“無信任的信任”（a system of trustless trust）架構(gòu)，“分布式賬本驗證了信息的準(zhǔn)確性”[23]，代替了信任個體行為者或者組織的傳統(tǒng)方案。在形式上，算法信任同“零信任”和區(qū)塊鏈的“無信任”一樣都與傳統(tǒng)信任具有明顯的區(qū)別，屬于新的技術(shù)信任方式。
技術(shù)改變了原有的信任方式和信任文化，算法信任在配合算法高效處理社會復(fù)雜問題的同時也對數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的倫理秩序進行著維持和改造。[l4] 在未來的數(shù)字實踐中，增加信任的權(quán)重將變得越來越重要。同時，推動跨學(xué)科合作將成為未來信任價值探索的主流方式。算法信任概念的明確有助于將個體在數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會中的信任權(quán)利嵌入到整體信任環(huán)境當(dāng)中，最終將促成一個適配技術(shù)發(fā)展的健康信任生態(tài)系統(tǒng)的形成。
五、結(jié)語
隨著社會復(fù)雜性的不斷增加和專業(yè)化水平的持續(xù)提高，信任已成為維系人類文明的關(guān)鍵要素。算法信任，作為傳統(tǒng)信任的一種現(xiàn)代形式，已在數(shù)字化環(huán)境中演變成為一種基于理性計算的行動模式。這種轉(zhuǎn)變不僅增強了信任的效用，同時通過減少了監(jiān)督的成本，為技術(shù)發(fā)展提供了更廣闊的空間；也確保了人類在人機互動中的主導(dǎo)地位，將道德和社會責(zé)任置于信任構(gòu)建的核心。
為了進一步改善和深化這種信任，必須關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的實際需求和挑戰(zhàn)。這包括增強算法的透明度和可解釋性，確保算法決策過程的公正性和可靠性，剔除算法所帶來的欺騙性和潛在偏見，從而提升公眾對算法的信任。同時，加強跨學(xué)科的學(xué)術(shù)交流，推動不同領(lǐng)域的視角和理念相互融合，形成共識，這對于形成信任在數(shù)字化時代的新定位至關(guān)重要。
觀照數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會的實際，意味著需要從倫理、法律和社會的角度出發(fā)，全面評估算法的影響。這涉及對算法設(shè)計和應(yīng)用的持續(xù)監(jiān)督和改進，確保它們符合社會的整體利益和價值觀。因此，對算法信任形成及時且正確的認識，可以在技術(shù)手段介入之前從構(gòu)成社會文明的基礎(chǔ)要素出發(fā)，深入理解其內(nèi)涵，更加夯實成熟穩(wěn)健的數(shù)字化信任基礎(chǔ)，促進社會整體信任水平的提升。
正如信息哲學(xué)家盧西亞諾·弗洛里迪（Luciano Floridi）所言，“隨著時間的推移，在倫理層面上，自然之惡的盤子越來越輕，道德之惡的盤子越來越重。人類的責(zé)任正在增加”[24]。隨著數(shù)字化發(fā)展的不斷深入，人類對數(shù)字世界的構(gòu)想和搭建負有的責(zé)任也越發(fā)重大。面對當(dāng)下社會信任體系面臨的巨大的困難與挑戰(zhàn)，以及新技術(shù)及其衍生物給人類倫理秩序帶來根本沖擊，人們必須從全方位積極采取措施，通過不斷地考察和改進，將社會整體信任體系推到更加良善的水平，養(yǎng)成健康的數(shù)字化信任模式，實現(xiàn)技術(shù)進步與社會福祉的雙重提升。這不僅需要技術(shù)專家和人文社科學(xué)者的努力，更需要社會各界的共同參與和支持，以共同構(gòu)建一個更加信任、更加和諧的數(shù)字化轉(zhuǎn)型社會。
參考文獻:
[1] Hardin R. Trust and trustworthiness[M]. New York: Russell Sage Foundation, 2002: 72.
[2] Zhang H G, Luo J, Jin G, et al. Development of trusted computing research[J]. Wuhan University Journal of Natural Sciences, 2006, 11: 1407-1413.
[3]Avizienis A, Laprie J C, Randell B, et al. Basic concepts and taxonomy of dependable and secure computing[J]. IEEE transactions on dependable and secure computing, 2004, 1(1): 11-33.
[4]工業(yè)和信息化部 中央網(wǎng)信辦印發(fā)《關(guān)于加快推動區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見》[EB/OL]. [2023-01-11].http://www.cac.gov.cn/2021-06/07/c_1624629407537785.htm.
[5]Werbach K. The blockchain and the new architecture of trust[M]. London: Mit Press, 2018: 29.
[6]約翰·杜威. 公眾及其問題[M]//約翰·杜威. 杜威全集·晚期著作（1925-1953）: 第2卷（1925-1927）. 張奇峰, 王巧貞, 譯. 上海: 華東師范大學(xué)出版社, 2015.
[7]Belfrage S, Helgesson G, Lyn?e N. Trust and digital privacy in healthcare: a cross-sectional descriptive study of trust and attitudes towards uses of electronic health data among the general public in Sweden[J]. BMC medical ethics, 2022, 23(1): 19-26.
[8]Wilson A, Coveney J, Henderson J, et al. Trust makers, breakers and brokers: building trust in the Australian food system[J]. BMC Public Health, 2013, 13: 229-235.
[9] Guo Y, Wang J, Wu R, et al. Designing for trust: a set of design principles to increase trust in chatbot[J]. CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction, 2022, 4(4): 474-481.
[10]閆宏秀. 可信任：人工智能倫理未來圖景的一種有效描繪[J]. 理論探索, 2019(4): 38-42.
[11]Sutcliffe H R, Brown S. Trust and soft law for AI[J]. IEEE Technology and Society Magazine, 2021, 40(4): 14-24.
[12]Luhumann N. Trust and power[M]. New York: John Wiley & Sons Inc, 1982.
[13]徐恪, 李沁. 算法統(tǒng)治世界[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2017: 11.
[14]大衛(wèi)·休謨. 人性論[M]. 關(guān)文運, 譯.北京: 商務(wù)印書館, 1980: 530.
[15]Fukuyama F. Trust: the social virtues and the creation of prosperity[M]. New York: Free Press, 1995: 37.
[16]讓·斯塔羅賓基. 透明與障礙[M]. 汪煒, 譯. 上海: 華東師范出版社, 2019: 22.
[17]European Commisssion.The Digital Services Act package[EB/OL]. [2023-03-21].https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/digital-services-act-package.
[18]互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定[EB/OL].[2023-03-21].http://www.cac.gov.cn/2022-01/04/c_1642894606364259.htm.
[19]漢娜·阿倫特. 人的境況[M]. 王寅麗, 譯. 上海: 上海人民出版社, 2017: 14.
[20] Cook K S, Hardin R, Levi M. Cooperation without trust?[M]. New York: Russell Sage Foundation, 2005: 167.
[21] Taddeo M. Modelling trust in artificial agents, a first step toward the analysis of e-trust[J]. Minds and machines, 2010, 20: 243-257.
[22] Kindervag J. Build security into your network’s dna: the zero trust network architecture[J]. Forrester Research Inc, 2010, 27: 1-16.
[23] Werbach K. The blockchain and the new architecture of trust[M]. London: MIT Press, 2018: 127.
[24] Floridi L. How to counter moral evil: paideia and nomos[J]. Philosophy & Technology, 2022, 35(1): 18-23.
【本文系 教育部哲學(xué)社會科學(xué)研究重大課題攻關(guān)資助項目（23JZD005）?！?/p>
【作者簡介：宋勝男（1996-），女，浙江金華人，上海交通大學(xué)博士研究生，主要從事科學(xué)技術(shù)哲學(xué)研究；閆宏秀（1974-），女，山西平遙人，上海交通大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，主要從事技術(shù)哲學(xué)、數(shù)據(jù)倫理研究?！?/p>
【本文首發(fā)于《東北大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2024年11月 第六期】
鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號 