算法的本质是“温故而知新”。无论是消费者利用智能投资顾问做理财规划，还是信贷部门通过算法评分系统考察客户资信，抑或是社交媒体根据用户浏览历史实现精准内容推送，完整的算法应用大体上可以归纳为三个典型步骤: 第一步，平台端通过( 主动或被动的)数据挖掘，获取用户的原始数据，例如消费记录、运动轨迹、健康信息、金融状况、浏览历史、行为言论和访问频率等。第二步，云端将处理后的数据导入算法模型，输出概率、偏好、排名、倾向、风险和估值等具有明确判断指向性的分数和结果。第三步，应用终端生成可供运营商决策的评价和预测报告，例如，案情分析软件提供辩护策略、电子商务网站识别消费偏好后推送广告、自动驾驶系统规划行车路径、搜索引擎生成排序界面、黄页类软件给出附近就餐选择、出行帮手设计旅行方案、平行管理与控制的混合增强智能框架进行虚拟现实等。
（摘编自唐林垚《算法应用的公共妨害及其治理路径》）
材料二：
算法在给普通用户提供个性化信息服务、提高信息生产效率、缓解信息过载难题的同时也引发了一系列伦理问题。在媒体和代码渗入日常生活的当下，传统的新闻传播伦理问题如虚假新闻、新闻寻租等仍然存在，甚至被放大，变得更加隐蔽和难以控制，而新技术赋权带来的数据泄露、隐私侵犯，“信息茧房”风险，知情权、自主决策权、被遗忘权不同程度受到冲击等新问题也层出不穷。用户行为数据足迹的永久存储、全景监狱式的无缝监视，以及个人数据信息过度商品化、算法黑箱等传播伦理问题成为新闻传播研究领域备受关注的议题。
（摘编自匡文波《智能算法推荐技术的逻辑理路、伦理问题及规制方略》）
材料三：
算法看上去是机器的力量，但决定算法的，是人。人的失误会带来算法的偏差。不能发现或者无视偏差的存在，也是人的过错。在算法大行其道之时，人应该有更高的能力对算法进行评判，及时发现与纠正算法中可能存在的陷阱与漏洞。
算法的常见陷阱之一，是它会带来的偏见与歧视，而且是用更隐蔽的方式。例如，搜索引擎的搜索排序，是算法交给我们的答案，但这其中，时时可能隐藏着人的干预造成的信息不公正、不均衡。如果搜索引擎服务的提供者不能尽可能保证信息的公正，如果搜索引擎的使用者不能提高对搜索结果的判定能力，那么，我们会一次又一次因算法而误入歧途。
在公共信息环境的营造方面，算法也并非总是带来客观公正的结果。在算法不成熟、不完善的情况下，相比以往由媒体人所营造的拟态环境，机器算法之下的拟态环境，未必会更接近真实社会，甚至可能会出现更多干扰人们认知与判断的假新闻或噪音。
2016 年美国大选结果揭晓之后，Facebook 在大选中的假新闻传播问题遭到质疑。而假新闻的增加，与 Facebook采用算法而不是人工进行信息推送有一定关联。我们现在也并不能简单推断Facebook 的信息推送算法是否对美国大选的结果造成了影响。但这样的事件在提醒我们，要警惕机器算法与个人兴趣双重过滤下人们对外界认知与判断产生的偏差。
进一步，我们还要问：建立在大数据、人工智能等基础上的个性化算法虽然能理解并顺应人们的行为，但它们真的能读懂人性吗？徘徊在人的低层次需求上的算法，是否真的是人性？完全围绕人的外在兴趣和行为建立起来的算法，会使人们接收的信息同质化，这是否会把人们带到“作茧自缚”的境地，形成“信息茧房”效应？个性化信息服务是对个性的解放，还是新的束缚？如果所谓个性化算法只是迎合人类的偏狭，是否最终会导致用户被信息“黑洞”所吞噬？
就像美国学者尼葛洛庞帝在《数字化生存》一书中所说的，在极端个性化的“我的日报”的同时，我们还需要公共性的“我们的日报”。因此，以公共化信息来平衡个性化信息，是未来新闻业必须坚持的。未来的算法将不仅要解决个性化信息推送的问题，也应更好地实现公共化信息的推荐。
作为算法底层基础的数据，同样也可能随时成为陷阱。片面的数据、错误的数据、失真的数据，不仅不会更真切地映射环境和事物，反而可能成为一面哈哈镜。在数据质量无法保证的今天，我们更需要警惕贴着“客观”标签的数据哈哈镜。另一方面，我们也需要利用机器和智能来防止人为的数据造假。
即使算法和数据都是合理、准确的，我们也不能把未来的媒体都交给算法。算法只是未来信息生产与分发的方式之一，而不是全部。人应该超越算法，保持自身对现实世界的洞察力与判断力。
在机器可以大规模地进行信息的收集、加工与分发时，对这些信息的价值判断、真伪判断，还需要人，这既包括专业的媒体人，也包括有良好的媒介素养的普通人。在机器可以批量地进行事实性信息生产的时代，人的力量将更多地向意见性信息（如评论）生产倾斜。而有公共价值的意见的产生，是建立在人的判断与分析能力基础上的，即使机器可以帮助媒体更好地描绘现实世界的图景，对这些图景的解读，还是依赖于人。
但无论如何，机器进入到新闻的智能化生产领域，都不是坏事，它会在一定程度上将人从那些简单重复的信息生产中解放出来，这会促使人重新思考自己在传媒业中的核心价值，将自己的弱项交给机器，而强化自己的强项，当然这样一个判断与迁移过程将是漫长的。未来人在信息生产中的角色和工作方式，在一定程度上也会发生变迁。人在未来信息生产中的重要程度，取决于其对于那些不可替代的角色的认识与实现程度。
（摘编自彭兰《机器与算法流行的时代，人该怎么办》）
1. 下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（3分）
A.算法的“温故而知新”，包括平台端获取用户的原始数据，在处理后导入算法模型，最终生成可供决策的新信息的工作步骤。
B.算法在提供个性化信息服务、提高信息生产效率、缓解信息过载难题的同时也带来了数据泄露、隐私侵犯、算法黑箱等问题和风险。
C.算法是否存在偏差，能不能发现或正视偏差，能不能及时纠正偏差，都取决于人，因为决定算法的是人而非机器。
D.尼葛洛庞帝认为，除了“我的日报”，我们还需要公共性的“我们的日报”，这可以平衡个性化信息，防止用户被信息“黑洞”吞噬。
2.根据材料内容，下列说法不正确的一项是（3分）
A．在使用搜引擎获取信息时，排在前面的信息不一定是最佳答案，因为搜索引擎服务的提供者在设计算法时可能带有偏见。
B. Facebook在2016年美国大选中假新闻增加的例子，证明在公共信息环境的营造方面，算法会增加干扰人们认知与判断的因素。
C．材料三大体按照“提出问题——分析问题——解决问题”的逻辑顺序展开，论证了人要超越算法的观点。
D. 材料三的作者对机器进入新闻的智能化生产领域持积极态度，认为机器有助于人类将更多的力量放在意见性信息生产等机器不可替代的方面。
3.下列各项中，关于“信息茧房”的说法不正确的一项是（3）
A.微博上人们通常不会关注、接收与自己的想法不一致的信息，而主要接收、关注与自己想法相同的信息。长此以往，会使得接收的信息同质化，从而形成“信息茧房”。
B.抖音针对用户的精准推荐是互联网时代中“信息茧房”的集中体现，一个爱好美食的用户，他的抖音“推荐”一栏中，推送的内容里美食类内容通常占大部分。
C.内容定制类手机新闻客户端或多或少存在“信息茧房”的效应，因为软件给受众推荐的往往是受众感兴趣的内容。
D.导航软件根据用户的需求，将路况信息导入算法模型，为用户设计相关路线。现在很多人出行都依赖导航而不认路，就是“信息茧房”效应的表现。
4.结合材料一算法的应用步骤及材料二的内容，简述算法引发的伦理问题是怎样产生的。（4分）
5.在算法时代，为避免算法带来的风险，你认为用户应该具备怎样的媒介素养？请结合材料简要谈谈。（6分）
答
1.D（“这可以平衡个性化信息，防止用户被信息“黑洞”所吞噬”不是尼葛洛庞帝的看法。）
2.B（说法过于绝对，文中为“甚至可能会出现更多干扰人们认知与判断的假新闻或噪音”）
3.D（材料三中“信息茧房”是指算法根据人们的兴趣和行为，推送同质化的内容，从而导致人们信息结构单一化，束缚人们的视野和认知的现象。D项，人们依赖导航工具，与信息单一化没有关系）
4.①平台在获取用户的信息时，容易出现数据泄露、隐私侵犯、个人数据商品化的问题。
②平台在将用户数据导入算法模型时，容易出现算法黑箱问题。
③平台在输出评价和预测报告时，容易出现知情权、自主决策权受到冲击的问题。
（答对1点得2分）
5.①要加强个人信息安全意识，非必要不随意在平台上登记个人的重要信息；
②提高对算法结果的判定能力，不迷信算法提供的结果；
③主动涉猎公共信息，警惕个人化信息过度，避免信息茧房风险；
④要超越算法，保持自身对现实世界的洞察力和判断力。
（①来自材料一、二；②③来自材料三“算法的常见陷阱之一”；④来自材料三倒数2/3/4自然段。答对1点得2分，酌情给分。）
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