“算法正义”的社会基础 算法(algorithm)不是指计算本身，而是指计算的程序，即计算的形式化过程。复杂社会必须借助各种各样的算法，才能实现其内在的组织化职能，这就有了算法社会。 算法社会显然不能等同于有算法的社会。算法社会确立了一种算法正义的文化逻辑。2019年开始实施的新税法，提高了个税起征点，也实行了免税额度，同时采用年终总计的方式征缴个人所得税。这样的算法起到了部分消除收入不均衡可能带来的社会负面效果，并呈现出“算法正义”的内涵：一方面，税收不仅是政府资金的来源，还是情绪政治的潜在杠杆，无形地实现了社会资源的合理分配；另一方面，税收通过算法的科学性逻辑，令政策的“执行”获得不容置疑的合法性。 在这里，算法的逻辑呈现出简明的悖论性质：算法的目的乃是“使自动化”(automate)，于是“自动化”本身产生了“正义自动化”的效果。在算法面前，只要算法没错，事情就无可置疑；似乎只有不符合算法的事件，才值得讨论。“算法正义”由此构成了算法社会的意识形态幻象：因为算法面前人人平等，所以，尊重算法成为潜在的无意识律令。 尊重算法正在成为新的科学道德。复杂社会中，对于算法的检讨变得非常艰难：就像Windows操作系统一样，每个局部的算法都是清晰的，但是，却没有人——包括专业人员和决策团队——能完全掌控千百万个算法集合在一起的复杂状况，最终的结果就是，只有算法本身可以控制算法，除非借助高速运转的芯片，人类的能力已经无法知悉计算机自身发生了什么。股票、基金、人口流动、就业、行业扩张、物联网、高铁运营调度、物流运输调度……不同的算法交织在一起，形成了自动化社会，也构成算法正义的社会基础。 在算法社会中，当只有借助于算法才能“感知”其他算法的内涵时，“算法正义”就变成了无法撼动的“铁律”：除了尊重算法，我们已经别无选择。 算法悖论 那么算法是否真的可靠?这种科学活动背后，隐藏了何种玄机? 算法的功能乃是可以形成一定的预测性，它的出现使得数学的地位发生了改变。波斯数学家，也是代数之祖花剌子密(拉丁语为Algorism)提出了算法范畴，用来描绘一种输入端和输出端之间的可控变量关系。 斐波那契找到了黄金分割的基本公式：每一个数值第3项和第2项的和等于第4项的和。即使人类还没有进入算法社会的时代，黄金分割律的出现，也已经成为社会支配性的算法。无处不在的黄金分割律，并非宇宙之神的数学化，而是人类行为对于算法的内在遵循。直到今天，电影中主人公的位置、一个建筑物的基本的标线、人体美的基本标准，都是按照黄金分割来计量。“0.618”蕴含着人类思想发展的逻辑：人类对理性和秩序现实的稳定化诉求。 显然，黄金分割律这种算法的确立，已经是独立于数学之外的关于世界的形而上学的思想活动。恰如莱布尼茨所说，数学已经获得了哲学的意义。他认为，哲学上具有两条绝对真理：一个是神，一个是虚无①(也就是说，哲学的绝对真理无外乎空无一物与为天地立心)。于是，“0”代表虚无，“1”代表神，莱布尼茨发明的二进制乃是其哲学理念基础上的“创生”，而非科学的发现。 今天我们讲算法，指的是二进制基础上的智能程序。但是，这种算法背后隐含的并非世界的科学伦理，而是哲学伦理。恰如维特根斯坦所说，数学家是发明者而非发现者。②按照莱布尼兹的设想，复杂的问题可以通过简单的运算来呈现和解决，任何社会和人的行为，包括人的伦理冲动，都可以通过二进制的方法进行精确的计算，从而实现对人的控制和对人的未来的预测。如果二进制创生来自哲学的两个绝对真理，那么，二进制算法对于人类社会的推演，则是坚信“无序可以创生有序”的形而上学理念的体现。 这种算法理念，潜移默化地与欧洲的理性主义传统紧密关联。莱布尼茨的理论不仅仅直接影响了人工智能时代的算法语汇，更为算法伦理确立了基本的逻辑：一切都是可控的。弗洛伊德认为存在独立于生理之外的心理领域，但他依旧坚信心理问题最终应该用生理学解决。一切神秘的心灵和精神世界，皆是可以用可计算的医学与生理学来揭秘。弗洛伊德忘记了补充莱布尼茨的算法伦理：人的行为本身，也可以通过行为的数据化计量而成为揭秘其精神状况与心灵活动的依据。在今天，人的生活日渐被数字勾勒，人的一生不再呈现为精神性的活动，而日益变成算法的记录或集合，成为充满了算法结果的历史。 19世纪初，高斯联结相依函数出现，这种算法乃是一种理想型的模型。高斯尝试建立预测的数据化方式。他发现，可测量的事物大部分数据点都会集中在中间值附近，这就有了“正态分布”：中间值数据量大，远离中间值则数据量小，如同森林中的树木，最高的与最矮的树总是少数，绝大多数树木处于中间高度。③高斯函数为算法社会提供了科学化的合法保障：那些看似无序的世界，潜存相关性。韦伯从股票的上下波动当中取一个平均数，来确立股票价格走向，这可视为“价值中立”思想的基础。这样的观念，恰恰体现了算法社会合法化与合理性相互维系的后果。事实上，即使存在股票的中间值，也无法说明存在一种思想和精神的价值中立。 高斯函数体现出了算法的悖论：算法来自一种科学性的观察，却忘记了价值中立不过是理想态的幻象。南开大学毕业的李祥林用于测量风险债务的相依函数公式，被华尔街视为风险测量风向标。其中能够看到算法的内在悖论：它是一种哲学意义上的理想设定，却要求现实按照它的方式运转。
