⑴ 規制數字社會運行的「演算法」權力
數字 社會 中的人與人、人與物、物與物之間的關系與活動產生了大量的數據，如何應對信息超載和海量數據的危機，「演算法」作為一種技術力量，成為必然選擇。以演算法推薦、演算法分析、演算法決策等方式無縫接入 社會 生活、深度參與資源配置、拓展調整 社會 格局，已成為數字 社會 運行的底層邏輯。
「演算法推薦」成為 社會 信息傳播新範式。「演算法」是互聯網信息分發的重要工具，圍繞「以用戶為中心」的價值邏輯，把用戶的喜好作為關鍵因素，通過數據、演算法與算力之間的組合動態構建起信息供給與用戶需求之間的個性化適配關系。這種精準對位的信息推薦，改變了以往粗放型的信息分發模式，適配了用戶的個性化需求，使得用戶的主體性得到充分發揮，增強了客戶黏性，提升了 社會 信息的流動效率。但是，將「演算法」作為信息推薦的模式會過濾掉多元信息，用戶將被困於信息繭房中。
「演算法分析」改變民眾認知與生活邏輯。民眾的生產生活在產生數據、記錄數據，同時又被演算法分析後的數據所改變。一方面，演算法分析改變民眾的認知邏輯。當前數字 社會 所積累的大數據以及在此之上的演算法分析，使得商家可以根據以往市場銷售、用戶分布、用戶興趣點等對未來銷售作出預判，進而有計劃的安排生成和市場推廣，在未來，用戶對於商家來說是可被認知的；對於用戶來說，演算法分析能夠以可視化的方式清晰呈現演算法幫助規劃的行車路線、交通堵塞點、預計到達時間，未來對於用戶來說是可被認知的。民眾在這樣一些演算法分析的形態下形成了預測未來的認知邏輯。另一方面，演算法系統強大而高效，它通過不斷納入和完善影響因素來提高演算法的准確性，用戶慢慢接受並開始享受這種「定製化」生活方式，但同時卻產生了「大數據殺熟」「困在演算法里的外賣騎手」等演算法偏見問題。
「演算法決策」支撐政府 社會 治理的向度。演算法與大數據被賦予提高治理的透明性、公平性、有效性等使命，一是演算法決策輔助政府治理的精度。比如大數據演算法輔助精準扶貧，地方政府採用建立人口基數、收入來源、 健康 狀況、生產能力等多種要素構成的識別模型，做到貧困人口的精準識別。二是演算法決策提升政府治理的效率。在抗擊新冠肺炎疫情中，速度是跑贏疫情的關鍵要素，運用演算法高效率排查四類人員，用看得見的數據迅速控制疫情。然而，在政府依託演算法進行治理的同時，演算法對於個人隱私權保護和安全問題凸顯。同時，演算法鴻溝也會拉大 社會 距離。
我們正處在一個「演算法無處不在的 社會 」，演算法在給我們帶來各種福利的同時，相伴而生了信息繭房、演算法偏見、演算法鴻溝等一系列問題，這是技術風險同時也是治理風險，需要全 社會 多元力量參與共同進行治理 探索 。
主流價值導向「引導」演算法。首先，增強主流價值導向在演算法推薦中的優先權。增加主流意識形態內容的有效供給，增強主流價值內容在信息分發中的比重，用內容的創新性、多樣性對沖用戶個性導致的單一性，為用戶提供多元的信息環境。其次，用主流價值導向把關演算法推薦的信息分發。推動將把關的窗口前移，用「防火」理念建立人工和AI合力進行的前置把關，用主流價值導向引領信息生產和信息把關。最後，借力演算法推薦進行主流價值導向的傳播。主流媒體、傳統媒體可充分發揮自身優質內容的生產能力，藉助演算法推薦的模式和機制，進行主流價值導向的精準化、個性化、趣味化傳播。
⑵ 如何處理人與演算法的關系
正確看待人與演算法的關系。演算法社會中的人，被全程、全息數據化，演算法也推動了人的標簽化、評分制，這些都對人們的思維、行為產生影響。 演算法作為一種中介，構建了一種數據化界面，重塑了人們對世界的認知方式，同時演算法也以匹配、調節與控制等方式建構了各種對象間的關系，演算法的權力也因此不斷增加。
⑶ 「加權演算法」是什麼意思
你說的太籠統了。所謂的加權就是每一位按照權值進行相乘，然後再相加。
比如說十進制數，每一位都有相應的權值，個位的權是1，十位的權是10，一次類推。那麼十進制數的值哪？就是用每一位上的實際值乘以這個位上的權值，然後再加到一起。
當然加權演算法有很多別的應用，也有很多別的擴展。概念上是這個樣子，看你用的特定領域，有不同的計算方法。
⑷ 什麼是演算法
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。
⑸ 演算法可以申請專利嗎有什麼要求
演算法可以申請專利嗎？有什麼要求？演算法是否可以申請專利這個取決於專利的本身，怎麼說呢?因為這個演算法一般都是歸結到智力活動規則和方法上面所以，如果按照專利法規定的是不能申請此類專利的，一般都不會給授權，但是假如能夠應用到相關的技術領域，例如軟體方法實施，而且具體可以實現操作的方法就可以。演算法可以申請專利嗎？有什麼要求？如果能夠解決實際技術問題並能帶來有益技術效果的話，你可以寫成一種用於...的方法，用自然語言把該演算法的各個步驟說清楚就可以了，你也可以再寫一個裝置權利要求，用各個單元來對應方法中的各個步驟就可以了。比如通信中的某種加密演算法，當然是可以申請專利的。廣義上講，演算法是某一系列運算步驟，它表達解決某一類計算問題的一般方法，對這類方法的任何一個輸入，它可以按步驟一步一步計算，最終產生一個輸出。但是對於所有的計算問題，都離不開要 計算的對象或者要處理的信息，而如何高效的把它們組織起來，所以演算法是離不開數據結構的。關於演算法方面的專利很多，例如seo中網路的相關演算法，有關技術的方面的演算法申請專利，外國同樣也有申請演算法專利的例子;申請專利其實有一個簡單的前提，那就是專利申請一般都是需要具備技術支持，可行的方法，不空想，能夠實現的新方法。關於演算法可以申請專利嗎？有什麼要求？這一問題我們就給大家解答到這里了，如果有更多關於專利申請的問題，大家可以繼續關注八戒知識產權，或電話聯系我們。