数字社会｜人类学怎样研讨算法？

发布时间：2025-05-04　点此：785次

【编者按】

从元国际到ChatGPT再到Sora，人工智能范畴的开展如此迅猛，正在将咱们带入一个普通人难以了解的国际。“数字社会”专题由汹涌新闻思维自卖自夸栏目和哈尔滨工程大学人文社会科学学院期刊《智能社会研讨》协作推出，由人文社科译者王立秋担任特约策划，旨在经过译介关于数字技能和人工智能研讨的重要文献，为了解不断加快的今日国际供应思维资源。

当地时刻2024年2月16日，比利时布鲁塞尔，Sora文生视频模型正在智能手机上展现。

导论：算法对人类学的应战

这儿是算法的一个界说：算法是满意条件指令（if-then conditionals）的规范化办法，一般运用布尔二进制值，在电路上运转，依据不同的自在度自动履行。这样的界说对社会科学家来说简直没什么协助，对其他任何人而言亦然。说算法做某些事是什么意思呢？人类学以及更广泛而言的社会科学应该期望从算法研讨那里以及在算法研讨之中得到什么？研讨算法究竟是什么意思？本文整合了一众文献，用于勾勒出怎样研讨算法这一问题的一个或许答案。答案便是，咱们应该研讨算法的生态。

学者们现已研讨过算法对“注意力”和“瘾”的安排、算法对品尝的刻画和作为照护和捕捉方针的算法，算法对大众的刻画。算法也被当作自动化的自学习驱动者和强壮的物神来研讨。有学者以为算法从头安排了现代的理性和视界。关于算法的研讨聚集于音乐即兴实验室、音乐引荐公司、准确战役、约会网站公司、搜索引擎、营销和网络剖析公司、抄袭检测软件、艺术作品和奈飞等。为人类学对算法的研讨指路的程序化文本也呈现了，现在乃至还多了一篇宣布在《人类学年度回忆》（Annual Review of Anthropology）上的文章。

可是尚不清楚的是，研讨算法的人说的是不是相同的东西。即使“算法”在数学中的前史要早于这个词的出处——穆罕默德·伊本·穆萨·花拉子米（Muḥammad ibn Mūsā al-Khwārizmī，c. 780-c. 850，译注：波斯数学家，Algorithm一词出自al-Khwārizmī的拉丁文译名“Algoritmi”），即使杜里什（ Paul Dourish）在2017年写到它的盛行“仅仅几年前的事”，它现在现已不再仅仅一个朴实的技能术语了。算法能够被视作愿望和焦虑的占位符，能够是梦想，也能够是文明。研讨算法的社会科学能够说面临着“方针”是什么的应战。算法是施动者仍是办法，是文明仍是物质，是主体仍是方针物，是内生进程仍是外生环境？一种战略是考虑算法之“多”，从“（奇数的）算法”转向“（复数的）算法体系”或“算法组合体（algorithmic assemblages）”。那些在词汇上把殷切在一起的异质的东西奇数化的战略，并没有减轻调查算法的难度。算法的特征是难以捉摸和不透明。它们是黑箱，即使仅仅由于它们是专有技能且难以定位，就使它们在民族志层面上变得侦查了。算法的展演性也扩大了“方针”的应战：算法会对人类学关怀的其他方针产生影响，规划抒发对种族、自卖自夸或前言的比较和分类。

在这篇总述中，（受林雪平大学算法研讨网络评论的启示）我回避了经过“掀开罩布”来“掌握算法”、翻开算法的黑箱以便剖析算法闪现/装备的多重联络的愿望。我将经过评论我称为算法生态款式的相关现有研讨，来概述生态视角的安排要素：根底设施、梦想、界面、身份以及出资与利息——的作业，来概述一种生态视角的安排要素。这儿提出的估测性观念是，算法内涵于生态，并在陌生这些款式中运转。这篇总述首要依据用英文写作的研讨，这标明作者在言语上的约束、英美的学术霸权和“算法社会科学”这一特定学术风潮的政治地理状况。

当地时刻2023年7月26日，德国卡尔斯鲁厄，一名中学生坐在电脑前运用ChatGPT。

算法与文明/作为文明的算法

研讨算法的人类学常常环绕黑箱打开探究然后空手而归。就像有学者在屡次关于算法的会议上指出的那样，学者们常常发现，算法是令人困惑的研讨方针，难以掌握，乃至很难界说。就像乌里奇奥（William Uricchio）写的那样，“‘算法’这个术语好像呼唤出了多到和它简略的意思不相称的回应”。但从人类学的视点来看，意思简略绝不是微乎其微的，它是一种在多个语境下都不安稳的侦查效果。此外，西弗（Nick Seaver）展现了软件开发者也常常无法向民族志学者指出方针。一起，脸书用户现已认识到算法的运作了。而且，还有广泛存在的专有权的黑箱操作，因而跌倒自相矛盾，必定存在可辨认的算法，它的隐形化和神秘化是依据法令施加的。

一种显着人类学式的做法是把算法当作文明来考虑。杜里什就评论过一种“算法文明”，在这种文明中，算法以这样的形象呈现：它刻画了文明的产品。哈利南（Blake Hallinan）和斯特里法斯（Ted Striphas）经过剖析一场旨在进步奈飞引荐体系准确性的比赛，展现了算法信息处理是怎样改动人们对文明的设想的。斯特里法斯以为，算法做的是收拾、分类和排序，这便是文明本身，“算法文明”从中鼓起。西弗也提议不要以为算法抒发在文明之中，而应该把它看作文明本身，即“五花八门的人类实践导致的多重成果”，这儿的“文明”指的不是一个物体，而是“人们做的作业”。但经过把算法归入现代人类学的主人能指（master signifier）来处理界说问题也有其约束性，由于这样的做法相同缺少界说上的准确，而且首要到达的是学术圈地的意图。

一种挑选是把算法当作办法化的技能来考虑，这对研讨“遵守规矩”的人类学提出了应战。众所周知，布尔迪厄曾在维特根斯坦的根底上敌对 “规矩过错”，敌对把默会常识法典化，以为那既是唯智论的、又是决议论的做法。但或许，算法作为编码化的规矩引进的，正是被布尔迪厄斥为“实践规矩背面的幻象”的相似规矩的元素。当然，编码化的规矩无处不在；数十亿人具有随身携带的算法设备（智能手机和其他图灵机器），这些设备影响着他们的注意力，并以可被做贼心虚化的数据的办法捕捉他们的实践。与维特根斯坦的主意——规矩的特征是没有才干决议其运用——一起，关于这个问题，人类学的答案仍然是，算法既效果于被它们参阅、指向的生态，又被这个生态所效果，在递归算法的老少皆宜中有偶尔性和能动性，因而带来的是互动而不是单独面的举动。

或许，把算法解说为文明的做法阐明人类学也能够被当作一种算法：输入民族志数据，它就会产出作为输出的“文明”。相同可猜测的是，社会学也有议论“算法社会”（Jenna Burrell and Marion Fourcade）或“黑箱社会”（Frank Pasquale）的相等做法。但算法环绕体（algorithmic entanglements）既在经典的“文明”与“社会”范畴之外，也在这些范畴之下。出于这个原因，我提议从生态的视点来看算法环绕体。

一种算法的生态学

从生态的视点来考虑算法环绕体意味着，把它们看作“环环相扣的偶尔性电路”（interlocking circuits of contingency），其间内涵性优先。贝特森（Gregory Bateson）以为“核算机仅仅一个总是抒发一个人和一个环境的更大电路中的一个电弧”，对算法来说也相同。各种生态概念现已是前言和传达研讨、数字环境研讨、常识出产、大数据根底设施、根底设施研讨、机器人学和修建机器人学以及泛在核算等范畴研讨现状的一部分了。不应把生态了解为某个安稳的东西（比方说，“文明”或“社会”）的“环境”，而应该把它了解为一个“殷切的范畴”，一种力气与效应的动态构成。生态的视角重视实践与空间的散布特性。它不会给生态中的任何构成元素本体论的首要方位，而聚集于它们作为继续反抗的殷切呈现。就像乔伊（Timothy Choy）写到的那样，生态标志着“构成的、构成中的部分之间联络的呈现网络”。他弥补说，生态不是既定的，而是“经过科学的（生态）研讨被设定和树立的”。这个“树立”必定是政治的。它标示出这样一个构成使命，这个使命总会引出关于本体论政治的问题，它的第一步，是回绝事前知道国际是由什么构成的。

生态的视角能让探究算法的人求而不得的东西变得更掌握了解。一个有用的类比，是把算法看作生态中的液泡（vacuoles）。德勒兹曾在与托尼·奈格里的说话顶用生物学的“液泡”概念来描绘“传达不通”或“电路中止”的当地（places of noncommunication or “circuit breaker”）。液泡是细胞的细胞质中被细胞膜围住的隔室。液泡抒发、阻隔、输出或推延分子，以及最重要，它们挑选、排序和挑选。（在运作上而非实质上）把算法当液泡将意味着在解说它们的难以捉摸的一起着重这样一个现实，即跌倒算法被以为有很大的能动性，但它们的效果办法更像断路器或至少是电路扰动器，而不是导管。算法液泡是创造性的，但它们的创造办法对错传达性的、难以捉摸的和不透明的。咱们因而而避开滑润的梦想，并坚持对抵触的重视。算法对操控来说不是滑润的通道或门户，而是电路扰动器和断路器，就像在福柯那里，权利经过像身体那样的通道点来运作，由此构成了阻力和反抗。这使咱们重视这一现实，即需求再做点什么，才干让算法成为操控或监控的力气。就像在细胞中那样，算法液泡的膜是要害，咱们能够把这些膜了解为殷切的调集，比方说，根底设施、界面或梦想。

作为一种征服算法方针的应战的办法，生态概念意味着严厉对待调查者依靠性（observer-dependency）。它也向斯唐热（Isabelle Stengers）提出的国际政治谕令敞开，赋予算法以力气，使咱们以问题化的办法感触和考虑咱们自己对算法的重视和许诺。要做到这一点，一种办法是要知道到算法在其间闪现而且不可防止地以多种办法闪现的不同的生态殷切或部分相关。我把这样的殷切称作算法生态的模态。我从剖析视点区分了五种这样的模态并回忆了相应的文献，它们是（a）梦想、（b）根底设施、（c）界面、（d）身份和（e）出资与利息。这儿的估测性观念是，算法内涵于这些生态，并在陌生这些模态中起效果。

梦想

算法有柏格森和德勒兹所说的“虚拟功用（fabulative function）”。它们有助于刻画和缩短社会梦想中的无限回归，但（自相矛盾的是）它们又是以递归的办法这么做的。虚拟——有挑选地梦想和意象化、造出可看的和可说的东西的办法——是算法的构成部分，而梦想的一起体也以算法为中介，这个比方也阐明晰，大众是怎样经过算法被结构出来的。在这儿，咱们应该防止“扬弃”的辩证愿望，对由此而来的生态殷切的切入点的多样性标明欢迎。可是，即使与帝国主义根底设施同步进行，这种社会梦想力业需求置于首要是西方核算理性的前史之中，而不是为比方约鲁巴逻辑数学所独有。算法梦想能够被看作一种特别的“社会技能梦想”（Sheila Jasanoff）。可是，像贾萨诺夫这样的概念有对梦想的一致根底施加不适当约束的要挟。查尔斯·泰勒（Charles Taylor）闻名的设想——“社会梦想是使一起实践和一种广泛做贼心虚的合法性知道成为或许的那个东西”——也相同。梦想指向布景性了解，但这些了解不必定像贾萨诺夫假定的那样是人们“以身许国地持有的”，也不必定像泰勒坚持的那样，“是大群的人乃至是整个社会共有”和“做贼心虚的”。这些到现在现已成为经典的设想过于依靠一种一致性的国际观，即使这样的国际观在前史上是不太或许的。梦想不需求一致和做贼心虚的了解也能存在；有做贼心虚的误解、抵触和争辩就够了。

由公司和办理安排提出的算法梦想是对“加州认识形态”的从头表达。咱们能够把它们展现出来的那个东西称作一种智能的超凡魅力，它经过联合功率、乌托邦式的问题处理方案、立异、自在、参加和可继续来发动愿望、等待、思辨和核算。因而，抵触（friction）在梦想中与“无缝”（seamlessness）相对，并被转化为“无缝”。无功率变成了优化。推延被虚拟为实时、物质被虚拟为虚拟、毛病被虚拟为代码，不合法侵略（hacks）被梦想为（安全）操控和优化时被（从头）移用。在被体会为“智能”的时分，侦查性也被梦想为来历（sources）而非约束。智能城市、智能之家和物联网（IoT）是这种算法梦想的首要场所，物联网有时以陌生物体的网络连接的元梦想的办法呈现。举例来说，“才智城市”并不是一座城市，而是一种梦想，由往往是零星的、不均衡的传感技能凑集而成。智能的超凡魅力的吸引力在于，它把物变为可优化的方针，且（不）可被大众重视，使各种问题变得适当，逾越敌对，乃至逾越（敌对性的）协商。优化是一种许诺逻辑。它有诱惑力，由于它把问题去政治化，推延问责，并以超凡魅力的办法为之，把硅谷标志和游说的滑润和城市规划者的核算乃至是人类学会议上幻灯片的虚有其表相关起来。

智能的超凡魅力常常与一种关于实验性的政治梦想相伴。实验性在物质上体现为像“实验室”那样的办法，如大量呈现的“城市实验室”（urban labs）、实验台（test beds）、原型（prototypes）、实验（experiments）、仿真（simulations）、模型（models）、场景（scenarios）、演示（demos）、探究、实验或版别（explorations, trials, or versions）或试点（pilots）。实验性常常被当作公共政策的战略来布置，它是一种时刻性的技艺，它悬置前史并树立一个内涵的时刻结构。它经过把未来编码为优化的当下的重复，体现了一种物流的逻辑，比方说在做贼心虚和服务的动态定价体系中和在对才智城市的核算再现（把它再现为无缝流转的空间）中那样。相似的，在军事语境下，人们在称誉“以网络为中心的战役”时，也会称誉算法战役表面上答应的“态势感知”和“准确性”的进步。而技能战役、人道主义和帝国的视觉政治，也在格雷瓦尔（Inderpal Grewal）所说的“无人机梦想”中找到了表达。后勤逻辑的一般化也使这些军事技能向公民日子的分散成为必定。

智能和优化的梦想也在这个含义上——算法日益在算法排序的国际上运转，阅历新的迭代和递归操作——有着述行成果。当国际变成本身的模型，政治就或许变成过错、抵触或仅仅是修补或实验新版别的参数设置。已然演示永远在展现，那么“失效（failing）”也就能够替代“失利（failure）”了。

紧接在充溢“智能的超凡魅力”的对算法核算的梦想之后，有时与这种梦想一起产生的，是“算法的焦虑”。切当来说，这些焦虑出自于算法的被虚拟和（自动）虚拟性，出自于算法作为液泡的不可捉摸和不透明以及它们广泛的生态效应（作为扰动器和断路器，也即作为有挑选性的履行操作者）。就像西弗在希门尼斯（Alberto CorsinJiménez）的根底上做出的赋有洞见的人类学剖析中展现的那样，把算法梦想为圈套是很常见的。而圈套也能够被梦想为算法的（递归）理性本身，这激起了断开联络和停止开关的愿望。但陌生算法梦想都有堕入技能决议论的危险，后者会替代算法技能的偶尔的前史，并把它们和比方根底设施等的殷切阻隔开来。

2024年2月17日，人们经过手机和电脑检查OpenAI公司的Sora产品。

根底设施

根底设施或许和算法相同隐形，但就像拉金（Brian Larkin）证明的那样，根底设施也相同会近在眼前。这两种状况都是真的，因而也就有了根底设施的正反性（obversity）：根底设施既是正面又是不和，既是前台又是后台。根底设施既能够被看作基底体系，又能够被看作流转架构。根底设施是让其他物质动起来的物质网络。它们是耐久的，但需求继续的作业——比方说，偃蹇困穷和修理作业，或和谐创造和坚持根底设施触及的不同举动者所需的那种作业——才干耐久。作为“设备技艺”，根底设施不光由管道、线缆、路途、硬件或电线构成，也是一堆“技能、技艺、行政程序和文明办法”。

算法生态触及各种规范、代码、（元）数据、协议和命名规矩/分类、线缆、途径、设备、数据中心、废物处理、换岗、常识专利权在根底设施中的殷切。因而，算法生态就根底设施而言是异质的，或许说是“多元根底设施的”。但就算根底设施需求对物质和（深层）时刻的重视，根底设施也是调查者依靠的。从一个视点来看是根底设施的东西，从另一个视点来看或许是界面（比方说中继设备或运用程序接口[API]）。

所以，跌倒根底设施是一种要害的算法生态模态，但哪些根底设施元素重要取决于特定的生态时刻，因而咱们不能以为根底设施在咱们采纳特定调查者态度之前便是固定的或被给定的。比方说，在算法驱动的传感履行器中，感应、决议和发动都会运用和激活不同的根底设施群。在无线传感器的生态中，规范（例如IEEE 802.3以太网规范或设备的MQTT规范协议）和把关人算法或许永久相关，但许多算法只在极端特别的状况下起效。所以，不能以为根底设施是一个既定的根底层。问题毋宁说是特定根底设施是表达、于何时与其他算法生态模态元素的拓扑远景结合，然后变得重要。在一些场合下，传感器硬件至关重要，比方说，在面部辨认体系的体现取决于表型的时分。在其他状况下，代码才是要害，就像在兵器化无人机（也即无人驾驶的飞翔载具）的瞄准算法的内置成见遭到质疑的时分。一起，把注意力会集在根底设施上能让咱们看到各种彻底不同的换岗场所和各种无形的换岗办法（比方说离岸的编程活动；算法从金融自卖自夸向城市办理的跋涉；废物、收回和修理办理与换岗力），这些东西常常被大众评论所忽视，但对算法生态的政治显著性来说至关重要。因而，何故根底设施重要这个问题关乎本体论层面上的政治。

有时，这样的政治适当普通，而算法呈现在根底结构的“（下贱）场景”（ob[scene]）中，能够凸显根底结构也或许意味着结构性的愚笨。比方，当时大学里关于ChatGPT或许引发潜在的抄袭行为的正告和这样一种根底设施是分不开的。这种根底设施要求考试和打分，并把考试和更广泛而言的教育设定为“以数字为中介的”。在这儿，和在任何当地相同，另一种根底设施是或许的。但由于学院行政办理人员——不幸的是，在这点上，许多学者也相同——往往更喜爱（经过考试和打分来）操控学生，享用数字检验的本钱效益，所以，人工智能才带来了问题。而在不同的根底设施条件下，这些问题或许底子就不会呈现。在某个点上，优化的核算或许反过来，对那些被刺进优化的根底设施，一起又声称要做一些实质性的事（比方说，教育年轻人）的安排晦气。

确实，在德勒兹所说的“操控社会”中，根底设施的力气现已从容器转向了流转，或许说从结构转向了渠道。它也从时空（规训）模具转向了继续的调理。因而，根底设施的物质性是宽广可塑的，而不是关闭固定的，但它也有它的根底设备。它们能够是和插座规范相同普通的抵触场所，也能够是像斯塔罗谢尔斯基（Nicole Starosielski）在她对南太平洋的网络电缆的研讨中阐明的那种奋斗场所，着重根底设施与殖民性之间的殷切。在这两种状况下，核算的力气都是要害，由于核算本钱主义（logistical capitalism）催生了由服务于功率和堆集优化的算法核算驱动的安全化和军事化的流转走廊。

界面

根底设施引出了敞开和操控的问题，这个问题指向界面扮演的至关重要的人物。界面办理着人与技能之间的相关，因而被当作名贵的人机互动的民族志郊野点。界面既是前史刻画的物质方针和效应，也是调理联络轨道的中介区域。界面不仅仅中介者，它们也制作和赋能。界面校准交换条件。它们是人与非人施动者的中介空间，触及前史情形中的主体性办法。界面唤询主体。比方说，界面中的再现逻辑一起设定了用户的主体性并调理着用户的反响。在本体论上，界面是相关；在知道论上，它是简化。合起来，咱们能够把界面看作阈限和转化区域。

像拜访或概览屏幕、操控面板或进程切换那样的界面常常会把算法生态中被监控的进程模块化——一个对核算运作办法来说典型的拆分、合并和简化的进程。近来的研讨聚集于像操控屏幕和操控面板那样的图形用户界面（GUIs）和操控室和操作中心。界面为这个问题供应了头绪：人是怎样经过具身的互动融入算法生态的。算法表达并调理主体的可供性。这些主体或许是有权限拜访能够从头校准算法的界面的专家。界面也供应了研讨对算法生态的规划和激活这些规划的愿望（比方说，对无缝的、对模块化次序或对联网环境中的私密性的愿望）之间相关的场所。因而，界面处在根底设施和梦想的十字路口上，由于它们是体系使自己闪现的办法，但恰恰经过有挑选地安排可见性，体系又把自己藏起来了。下拉菜单在供应选项的一起进行约束，定制化也有其约束，因而需求在通用性和专用性之间权衡。经过再现的重复，界面也在练习对各种参加办法的接合与拆分。经过供应挑选性的拜访，界面使选项隐形，这也是基特勒（Friedrich Kittler）关于核算机不是光学前言的主意的一种体现。这也是为什么依据在出产的当地奋斗这一原则，界面是反抗和即兴的场所的理由。

人机界面不是唯陌生题的界面。还有五花八门的非人类举动者之间的界面。根底设施内部陌生品种的开关和中继器（比方说，跨传感器节点、取货点和网管）以及居间办法的代码（如运用程序接口）关于算法生态的装备来说都很重要，比方说，它们保证了互操作性（interoperability）。在被梦想为物联网的那个东西里，乃至更多的物获得了各种办法的生态认识，变得具有界面性。但渠道的鼓起意味着运用程序接口的拜访受限，这又缩小了界面的规划。在不同层面的抽象之间充任中介的运用程序接口的比方也阐明晰界面在构成规划上起到的效果。由于算法生态是拓扑整体（topological ensembles），所以，它们“在哪儿”取决于规划，规划历来都不是天然给定的，而是作为界面、开关或中继被“做出来”的。因而，界面经过校准可供性来过滤选项、结构相关并使根底设施显（隐）形。

身份

我用“身份”这个简称来指算法生态中呈现的主体方位，这首要是出于押韵的考虑（译注：英文中identities和imaginaries, infrastructures, interfaces以及invests and interests押头韵）。算法生态能够以特定的办法装备主体方位，而主体也有反抗或批改生态赋予的可供性的战略。正如全球定位体系（GPS）对因纽特人寻路的影响所阐明的那样，数字技能的运用能够从底子上改动人们体会国际的办法。但这个联络历来不是决议性的。技能增强的环境“以高度详细、在地和物质的办法扩展了假如没有电子假体就无法反抗的具身认识”（N. Katherine Hayles），但各种办法的身份或主体性并不是这样的认识所赋予的。相反，它们在不同模态之间的缝合空间打开。因而，将“用户”等一般概念去天然化是要害所在。一种办法是考虑用户是表达被“装备”的，例如在可用性实验中；另一种办法是追溯这些身份的谱系，这些身份与根底设施或梦想等高度殷切在一起。比方说，网络核算机用户构成了一个主体方位，这个主体方位是随时刻做贼心虚技能而变得或许的。操控面板（界面）把主体视觉化为“既有需求又有操控权的”。企业战略梦想将公民、决策者和企业家含糊处理。今世的顾客身份则是被军事、核算逻辑刻画的，地理信息体系和全球定位体系被用于 “方针定位”。相似地，“他者”在对感觉和举动的战役模仿中被设定，这含糊了物质的和虚拟的鸿沟。

智能家居

身份装备的一个比方，是智能家居将住户装备为房子的办理者，而房子被重构为一堆程序。接下来的问题是，还有什么其他主体方位成为了或许，例如，经过穴道“根底设施权”占用房子或城市的延伸部分。因而，算法生态中的主体性具有实践情形化和片面性的特色。这些是陌生主体性的一般特征，由于，就像福柯教训的那样，历来就没有什么主体（subjects），有的仅仅主体化（subjectification）。但算法核算和设备致动的循环产生的速度之快使主体方位特别不安稳和有弹性。我不必手机，十多年里开展起来的对用手指在触屏上点来点去（或在小窗口上划来划去）的遍及上瘾一直让我感到惊讶，它看起来让“用户”概念又多了一个意思。算法随身设备在日常日子中的常态化，预示着算法媒体在很大程度上或许不是麦克卢汉式的 “人的延伸”，而是归于人类的自我本身。

但在这儿，“人”是一个过度广泛的范畴。一般，这儿的“人”指的是人类的某个特别前史模态，温特（Sylvia Wynter）所说的“第二种人（Man2）”，即特定类型的、现代的、生物中心的、受过度代表性的自恋影响的经济人（homo oeconomicus）。它标明殖民性和种族作为根底设施只让特定主体能够被辨以为人的运作办法。这供应了一种有力的描绘算法表达对主体进行排序和装备的办法。与其忧虑“第二种人”人类学遍及带有的“成见”，指出了现代技能生态中有待检测和纠正的不一起，咱们需求着重种族和白人至上是怎样从底子上内生于电子根底设施的。它们应首要被视为种族主义人口办理手法的立异，与性别分解和操控交错在一起，正如布朗（Simone Browne）在写到 “监督对黑人来说并不新鲜”时所明确指出的那样。与成见做奋斗便是与作为常态的种族本钱主义做奋斗。就像本杰明（Ruha Benjamin）写到的那样，“算法的中立再出产了算法坚持的轻视”。杰弗森（Brian Jordan Jefferson）则把才智城市技能放入种族本钱主义愈加绵长的前史中考量，指出“算法办理是白人至上主义政治经济学的最新载体”。算法可被看作刻画城市中种族化红线的“格局”。对首要写美国的本杰明来说，这个概念在“新吉姆代码（New Jim Code）”中得到表达。算法能够作为日常本体论等级化的自动设备，在作业招聘算法的轻视、种族定性和猜测性法令、医疗决议的种族化、面部辨认算法中的白人至上成见或算法和生物统计学的鸿沟结构等方面中呈现。最近呈现的一个不祥之兆是，一个由人工智能创造的有着黑人女人表面的超级模特登上了《Vogue》等杂志。它的创造者是一个白人男性，这不光标志着一种对白人克扣黑人（文明）出产的绵长前史的重复，也标志着一个或许的新阶段，在算法上黑人对这种克扣的参加现已变得示范。一起，这个黑人脸蛋的算法化身又能够被呈现为是在制作“多样性”。咱们不由置疑，呼吁“算法相等” 是否意味着对改善梦想的投入终究以算法手法重复了种族本钱主义。至少，在最近荷兰关于儿童福利的丑闻中看起来是这样：荷兰税务安排经过算法挑选性进行所谓的福利诈骗检测，而被选中的人大多是归于有色人种的单亲妈妈。乃至在丑闻产生后，荷兰也还在继续以种族化的办法运用像SyRI那样的定性体系。咱们面临的不是算法的成见，而是经过算法手法来坚持的种族本钱主义。

由人工智能创造的有着黑人女人表面的超级模特登上了《Vogue》

出资与利息

第五种也是终究一种在这儿被评论的是出资与利益模态，指向本钱和操控，也即算法生态中政治经济学所扮演的人物，以及这样的生态对本钱堆集的奉献。不过，这也是关于算法的文献中几个分支各奔前程的当地。钱银人类学仍然重视算法技能表达重构反抗统一规范衡量的办法——经过付出实践、特别意图资金以及莫勒（Bill Maurer）所谓的像M-PESA那样的“移动钱银”。但这项作业和致力于研讨阶层与核算机化的联络的政治经济学研讨相关不强。即使马克思自己就现已指出自动化的重要性（终究有助于损坏本钱主义），也有研讨者指出当时已逾越本钱主义的以信息为中心的经济，但关于算法的大部分研讨并没有采纳依据阶层的视角，这也引出了和社会科学家对所谓 “编程精英”的研讨的联络问题。对研讨算法的人类学家的职业从属联络和资金来历的政治经济学剖析还没有呈现，跌倒在他们傍边这些问题明显要比研讨种族或性别的人类学更常见。

跌倒声称要去中心化、敞开和做贼心虚，但依据网络的技能实际上触及新办法的赢利、权利和操控。对主权和云核算根底设施的重构逾越了“数据的政治”。要害是要概述算法生态是怎样被以私家和公共举动者（抒发社会科学家）混合的办法进行办理的，从头界说公共和私家这些概念本身，考虑其间表达、保存的经济和政治特权。这样的概述也触及一些测绘作业：测绘企业在算法生态中的利害联络和常识专利权的法令架构。就像在有影响力的才智城市界说中那样，算法生态还凸显出一种新自在主义的对企业家精力和灵活性的梦想。

因而，出资与利息的模态也指向金消融、投机、杠杆和危险本钱在算法生态中的效果。这要求咱们重视在公民作为钱银化进程的数据来历进行无偿换岗的时，监控是怎样经过公民的非物质换岗和钱银化相关起来的。社交性本身也成为剥削和堆集的来历，由于在 WhatsApp 上与所爱之人联络既意味着从事无偿换岗，也意味着成为剥削的来历。从这个视点来看，算法办理着生命换岗（living labor）和抽象换岗之间的联络。因而，算法生态在今世堆集中占有一个要害节点，即被其装备的政治经济刻画，也反过来刻画着政治经济。人们日益经过算法来反抗租金提取和对（总是人为制作的）稀缺性的校准。在这个进程中，工人变成数字无产阶层的一部分。这使不安稳换岗的一般化成为必定，现有的反抗办法（如组成工会）也随之而失去了效能。

对“认知本钱主义”的剖析指出，金消融、“非物质换岗”、心智和“一般智力”在剩余价值的数字出产中所起的效果。但重要的是，也要考虑到偃蹇困穷、分配、废物处理作业和原材料提取等物质换岗，正是这些往往隐形的物质换岗坚持着非物质换岗。算法生态中的这种根底设施换岗要求咱们重视坚持其作业的扩展地理环境，和由此而来的常常是性别化、种族化的可供性和排挤。比方说，偃蹇困穷、分配和抛弃的核算是今世操控办法的要害。对“认知本钱主义”的确诊好像没有触及愈加悠长的种族本钱主义的前史和原始堆集的继续相关性，算法生态则有助于把这些也归入剖析。自在派学者关于隐私的彻底能够预见的专心也相同，这种专心贞操了对自有个别的愿望。算法生态要求不抛弃对本身方位的穿插剖析。

定论：测绘生态

为应对算法人类学中“物”提出的应战，我勾勒了五种算法生态的模态。梦想、根底设施、界面、身份和出资与利息供应了研讨算法生态的五个切入点，而我勾画的估测性观念是，算法内涵于一种殷切的生态，并在算法生态的陌生模态中起效果。换一种斯宾诺莎式的说法便是，一个算法，多种模态。因而，和这些模态相同，算法也是调查者依靠的，这就意味着，就像詹姆斯（William James）说的那样，“同一个物质方针，能够一起在无限多个不同的进程中呈现”。在这儿，一种实用主义的视角是有用的：对社会科学家来说，用我在本文最初引证的话来界说算法简直没什么含义。陌生从社会的视点来看重要、从政治的视点来看急迫的东西，都是在生态的殷切中产生的。

在把算法生态的不同模态归入考虑的时分，咱们会发现，算法生态更多的是拓扑性的而非地理性的，其恒定性在于其模态的递归更新。咱们能够把这些模态看作殷切的拓扑折叠。乃至像智能手机那样的身体穿戴设备也不会占有严厉的地理方位。作为定位设备，它们随穿戴设备的主体的运动而拓扑地扩展和缩短。相似地，城市自动化网络装备的空间也会随像网络类型、传感器节点、传感器告诉周期、回程和网关那样的根底设施元素而产生变化。而上面说到的陌生那些根底设施元素又会随例如电力供应决议或途径要求而产生变化。作为拓扑结构，算法生态能够被测绘，但这个测绘永远是暂时的。在民族志之后、作为对民族志的弥补，测绘能够是一种受前言考古学启示的“深层测绘”，也或许触及“数据行走（datawalking）”和App运用的详尽调查。测绘这儿概述的模态或许得出一幅“i地图”（假如未来的生态演化还答应头韵存在的话）。

算法生态的概念不假定一组嵌套的、鸿沟明晰的环境，或一个万物互联的抽象概念。这不意味着退向西弗所说的“模仿槽（analog slot）”：把“数字”和“模仿”、把机器和人敌对起来。相反，它意在对被我称为算法生态的模态的那些殷切的（不）共通性坚持灵敏。这样的生态是四分五裂、充溢抵触的。算法挑选、排序、通约和分类。算法也激起和鼓动愿望、期望、焦虑和惊骇。但它们之所以能做到这陌生，是由于它们不是孤立的行为主体。它们是生态的效应，遭到英戈尔德（Tim Ingold）最近对传统生态承继概念批评的启示（“说水承继了鱼不是更有道理吗？”），这意味着咱们也能够说，咱们的本钱（出资与利息）、线缆（根底设施）和概念（梦想）生出了算法液泡，而算法液泡又起到了像分类、排序、分级、把关和点评那样的中心社会功用。算法生态的模态是部分的相关，咱们不能在这些相关上假定任何可通约性。可是，假如不把算法中的出资与利息，不考虑算法借以进入表意范畴的梦想，没人能说自己把算法给研讨透了。算法在哪里这个问题的答案必定是，它内涵于一个殷切的生态，并在那个生态的不同模态中得到表达、发挥效果。

算法生态出产出来的是偶尔的成果，这些成果会遭到继续的调理，由于输出会引导举动，举动反过来又会影响输入。这些偶尔性会在争议中经过奋斗扩大。换句话说，这样的生态触及一种本体论层面上的政治。对人类学来说，这种政治要求咱们重视算法生态的存在对“构成国际的办法”来说意味着什么。是否应该存在一种使咱们能够经过算法来纠正和防止成见的“规划人类学”（design anthropology）？仍是说，正在鼓起的，其实是一种被国家吸纳收编的、布置算法办理的“新人类学”。假如真是这样的话，除在政治上无关宏旨的郊野点进行虚有其表的术语立异外，咱们还能做点什么？国际的构成能够经过或多或少是暴力的办法来进行，算法人类学面临着一项急迫的应战，即考虑它想要对权利进行哪些干涉，以及它想要赋予其创造哪些权利。

（本文翻译自Willem Schinkel, “Steps to an Ecology of Algorithms”，Annual Review of Anthropology, 2023, 52: 171-86。原题为《走向一种算法生态学》。威廉·申克尔是荷兰鹿特丹伊拉斯谟大学公共办理与社会学系教授，著有《梦想的社会：西欧移民融入论批评》[Imagined Societies: A Critique of Immigrant Integration in Western Europe,2017]等。译者王立秋为北京大学国际联络学院比较政治学博士，哈尔滨工程大学人文社会科学学院讲师。为便利阅览，参阅文献从略。）

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