⑴ 规制数字社会运行的“算法”权力
数字 社会 中的人与人、人与物、物与物之间的关系与活动产生了大量的数据，如何应对信息超载和海量数据的危机，“算法”作为一种技术力量，成为必然选择。以算法推荐、算法分析、算法决策等方式无缝接入 社会 生活、深度参与资源配置、拓展调整 社会 格局，已成为数字 社会 运行的底层逻辑。
“算法推荐”成为 社会 信息传播新范式。“算法”是互联网信息分发的重要工具，围绕“以用户为中心”的价值逻辑，把用户的喜好作为关键因素，通过数据、算法与算力之间的组合动态构建起信息供给与用户需求之间的个性化适配关系。这种精准对位的信息推荐，改变了以往粗放型的信息分发模式，适配了用户的个性化需求，使得用户的主体性得到充分发挥，增强了客户黏性，提升了 社会 信息的流动效率。但是，将“算法”作为信息推荐的模式会过滤掉多元信息，用户将被困于信息茧房中。
“算法分析”改变民众认知与生活逻辑。民众的生产生活在产生数据、记录数据，同时又被算法分析后的数据所改变。一方面，算法分析改变民众的认知逻辑。当前数字 社会 所积累的大数据以及在此之上的算法分析，使得商家可以根据以往市场销售、用户分布、用户兴趣点等对未来销售作出预判，进而有计划的安排生成和市场推广，在未来，用户对于商家来说是可被认知的；对于用户来说，算法分析能够以可视化的方式清晰呈现算法帮助规划的行车路线、交通堵塞点、预计到达时间，未来对于用户来说是可被认知的。民众在这样一些算法分析的形态下形成了预测未来的认知逻辑。另一方面，算法系统强大而高效，它通过不断纳入和完善影响因素来提高算法的准确性，用户慢慢接受并开始享受这种“定制化”生活方式，但同时却产生了“大数据杀熟”“困在算法里的外卖骑手”等算法偏见问题。
“算法决策”支撑政府 社会 治理的向度。算法与大数据被赋予提高治理的透明性、公平性、有效性等使命，一是算法决策辅助政府治理的精度。比如大数据算法辅助精准扶贫，地方政府采用建立人口基数、收入来源、 健康 状况、生产能力等多种要素构成的识别模型，做到贫困人口的精准识别。二是算法决策提升政府治理的效率。在抗击新冠肺炎疫情中，速度是跑赢疫情的关键要素，运用算法高效率排查四类人员，用看得见的数据迅速控制疫情。然而，在政府依托算法进行治理的同时，算法对于个人隐私权保护和安全问题凸显。同时，算法鸿沟也会拉大 社会 距离。
我们正处在一个“算法无处不在的 社会 ”，算法在给我们带来各种福利的同时，相伴而生了信息茧房、算法偏见、算法鸿沟等一系列问题，这是技术风险同时也是治理风险，需要全 社会 多元力量参与共同进行治理 探索 。
主流价值导向“引导”算法。首先，增强主流价值导向在算法推荐中的优先权。增加主流意识形态内容的有效供给，增强主流价值内容在信息分发中的比重，用内容的创新性、多样性对冲用户个性导致的单一性，为用户提供多元的信息环境。其次，用主流价值导向把关算法推荐的信息分发。推动将把关的窗口前移，用“防火”理念建立人工和AI合力进行的前置把关，用主流价值导向引领信息生产和信息把关。最后，借力算法推荐进行主流价值导向的传播。主流媒体、传统媒体可充分发挥自身优质内容的生产能力，借助算法推荐的模式和机制，进行主流价值导向的精准化、个性化、趣味化传播。
⑵ 如何处理人与算法的关系
正确看待人与算法的关系。算法社会中的人，被全程、全息数据化，算法也推动了人的标签化、评分制，这些都对人们的思维、行为产生影响。 算法作为一种中介，构建了一种数据化界面，重塑了人们对世界的认知方式，同时算法也以匹配、调节与控制等方式建构了各种对象间的关系，算法的权力也因此不断增加。
⑶ “加权算法”是什么意思
你说的太笼统了。所谓的加权就是每一位按照权值进行相乘，然后再相加。
比如说十进制数，每一位都有相应的权值，个位的权是1，十位的权是10，一次类推。那么十进制数的值哪？就是用每一位上的实际值乘以这个位上的权值，然后再加到一起。
当然加权算法有很多别的应用，也有很多别的扩展。概念上是这个样子，看你用的特定领域，有不同的计算方法。
⑷ 什么是算法
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
⑸ 算法可以申请专利吗有什么要求
算法可以申请专利吗？有什么要求？算法是否可以申请专利这个取决于专利的本身，怎么说呢?因为这个算法一般都是归结到智力活动规则和方法上面所以，如果按照专利法规定的是不能申请此类专利的，一般都不会给授权，但是假如能够应用到相关的技术领域，例如软件方法实施，而且具体可以实现操作的方法就可以。算法可以申请专利吗？有什么要求？如果能够解决实际技术问题并能带来有益技术效果的话，你可以写成一种用于...的方法，用自然语言把该算法的各个步骤说清楚就可以了，你也可以再写一个装置权利要求，用各个单元来对应方法中的各个步骤就可以了。比如通信中的某种加密算法，当然是可以申请专利的。广义上讲，算法是某一系列运算步骤，它表达解决某一类计算问题的一般方法，对这类方法的任何一个输入，它可以按步骤一步一步计算，最终产生一个输出。但是对于所有的计算问题，都离不开要 计算的对象或者要处理的信息，而如何高效的把它们组织起来，所以算法是离不开数据结构的。关于算法方面的专利很多，例如seo中网络的相关算法，有关技术的方面的算法申请专利，外国同样也有申请算法专利的例子;申请专利其实有一个简单的前提，那就是专利申请一般都是需要具备技术支持，可行的方法，不空想，能够实现的新方法。关于算法可以申请专利吗？有什么要求？这一问题我们就给大家解答到这里了，如果有更多关于专利申请的问题，大家可以继续关注八戒知识产权，或电话联系我们。