报告 | 皮尤报告：进入算法时代，人类该如何应对算法的利弊？
在人工智能程序AlphaGo陆续击败了李世石、柯洁等人类顶尖围棋手之后，算法迅速成了街头巷尾热议的焦点。旨在解决问题、完成任务的算法，极大地解放了人类的劳动力、提升了工作效率，现已渗入日常生活的各个方面。而由于透明度低等问题，有着美好初衷的算法可能会引发难以预料的社会后果，例如带入偏见、产生过滤气泡、限制人类创造力、引发失业问题等等。
针对算法在十年后可能产生的影响，皮尤研究中心联合伊隆大学互联网创想中心邀请了上千名技术专家、学者、公司业者和政府领导分享自己的见解，发布了名为《代码依赖：算法时代的利弊》的报告，解析了算法未来的发展趋势、潜在问题以及应对方向。
未来趋势：算法的影响将继续扩展
毋庸置疑，算法在未来还将对人类社会产生深远的影响。在报告中，几乎所有的受访者都观察到，算法的巨大优势已经改变了相关组织和人员的工作习惯，其影响力也会在未来十年内有巨大的提升，但算法基本上对公众是不可见的。
对于未来算法对个人及社会的影响，38%的受访者预测算法会产生更多的积极影响，有37%则认为负面影响更多，25%认为积极和负面各占一半。大部分受访专家认为，无论算法的缺陷会如何演变，以算法为基础的决策会继续扩大其影响范围。
算法带来的好处，既可见也不可见。很多受访者注意到，算法能帮助完成人类难以完成的任务，继续提升人类的智力水平、拓宽眼界。有了算法，我们可以更好地理解海量数据，激发科技上的突破，也会在日常生活中获得便利、提升效率，人类和信息因而会更紧密地联系起来。
有专家表示，算法最主要的积极影响是促使人类更好地了解自己，知道如何做出合理的选择，以严谨分析和周密设计为基础、以数据驱动的解决方式会弥补人类判断力的缺陷。其次，算法能提升事物的连通性，网络化的通讯会扩大算法的影响力，使得很多领域的准确度将达到史无前例的水平。网络和算法结合，也会加快我们从现有数据得出结论的速度。原本仅有少部分人可以获取的海量信息，现在则可以惠及大众，便于做出更好的决定。
具体而言，算法可能带来的好处包括：算法的各种形态会在网络化的管理框架中扮演重要的角色，或许将替代级别分明的官僚政府；增加国际商业交易，减少贫困地区的数量；提升人们的创造力和自我表达的能力；减少人们做决定和进行日常活动时的不便之处；修改错误；减少交通事故，节省时间；减少污染、提升健康水平、减少经济浪费；让信息获取的机会平等化；提升新闻、服务和广告的定向传输水平，等等。
有受访者表示，面对算法有可能的产生的歧视，我们也有能力设计不含歧视色彩的算法，而且针对道德问题，未来人类可能会开发“道德机器”和“迭代改进”的代码来减少负面影响。也有受访者认为，由算法营造的未来环境总体是积极的，很多针对算法的批评都是不公平的，算法能超越人力、实现巨大的成就，而且总能有提升的空间。
潜在问题：我们是否能掌控算法的命脉？
正因为算法无处不在，且大部分是不被公开的，我们无法知道并完全理解算法的潜在影响。人类如何掌控算法，将成为未来社会的重要关切之一。就目前来看，算法的某些负面影响已经有所展露，并有可能在未来进一步演化。
1. 算法或将取代人类的判断力
算法的编写，主要是为了优化效率和提高盈利能力，并没有考虑数据建模和分析的社会影响、缺乏对于个体的考量。人类会被算法当做是过程的“输入量”，而非真实的、可以思考的、有感觉、会变化的生物。照此趋势，我们会建立起一个没有瑕疵的、由逻辑驱动的社会，由算法来做决定。而且随着智能系统和知识网络越来越复杂，人工智能和量子计算在下个十年会继续发展、演进，编写和维护代码的工作或由机器智能代劳，人类有可能就此被取代。
同时，有受访者表示，算法存在误用和滥用的风险，其设计的不透明和操作的模糊性可能会让可以接触算法的人有机可乘，被权势集团的利益所用，操纵他人的行动、篡改结果；追求短期利益的公司会利用算法进行促销、销售等活动，或将寻求利益包装成社会利益。长此以往，人们会丧失隐私，法治原则、社会公平和经济甚至也会遭受损害。而且，在Facebook和谷歌等科技公司巨头对网络生态的垄断下，算法的设计和大量使用可能会限制人们的自由言论和表达。
有人担忧，人类过于依赖算法，缺乏批判性思考和解决问题的机会，思维能力和判断能力减弱，不利于创新和发展。而且，有受访者认为，未来十年间，很多算法还是由追求短期利润的企业所设计，意在榨取全球资源，可能会对本地的语言、技能和智能等造成破坏。
2. 算法存在偏见
对于算法可能存在的偏见，受访者基本上持有两种观点。一种是认为算法的设计者即使想尽力做到包容、客观和中立，也免不了在算法之中加入自己的观点和价值。另一种则注意到，算法所应用的数据列表本身具有限制和缺陷，因为即使数据再多，也无法完全捕捉人们生活的全貌和完整的经历，更何况它们本来就可能缺失某些人甚至某些群体代表的信息。
有受访者表示，相较于准确性和公平性，算法更看重效率，长此以往，会更符合算法的创设者的利益。而且算法只能反映社会现实，也会体现现实中的偏见、加剧不公，于是它们可能有利于白人男性，或许也会偏袒来自亚洲的年轻男性，而不利于女性、老年人、单亲父母、有色人种、移民、穆斯林、非英语居民等。
也有专家担忧，因为人们通常认为自动化处理会比人工处理更为公平，算法所带有的偏见和破坏性，可能会就此走向常态化。未来人类是否能对算法施加影响，以此维护人权和价值观，仍是个问题。有受访者预计，人类在下个时代最大的挑战之一，就是既要保护算法的知识产权，也要保护人们免于算法的歧视和社会工程（social engineering）的操控。
3. 算法会加深社会分歧
由算法协助的未来，可能拉大通晓数字信息的群体和隔绝于网络、无法参与数字系统的群体之间的差距。因为很多快速更新的数字工具花费高、操作又复杂，难以维护，其技巧不便于习得，很多贫困群体可能在数字时代赶不上潮流，落入诈骗陷阱，继续处于不利的地位。而懂得使用网络资源的人则会获得更优质、低廉、高效率的服务，富者越富，贫者越贫的“马太效应”会继续应验。
当算法投入使用时，无论是金钱交易还是广告宣传，某些科技巨头和商业公司会根据用户的个人信息和信誉水平做出判断，决定他们是否可以使用、购买商品、签署合同等等，而将曾有不良背景的人排除在外。
而且，由算法驱动的分化会把人们引入回音室（echo chamber），不停接收重复且强化的媒体和政治内容，固化思维模式和观点，限制接触不同观点的机会，从而加深社会和政治分歧，丧失和异见者对话的话语框架，这一点在英国脱欧和2016年美国总统大选时尤为突出。
有受访者担心，公众新闻消费的习惯会由此发生迁移。在互联网技术盛行之前的20世纪，人们一般查阅编辑程度高、深入且专业的报道内容，而如今却可能受到算法的影响，习惯于在Facebook、Twitter等社交媒体上浏览和分享那些不太可靠的新闻。这些网络平台，会倾向于突出那些能刺激强烈反应、具有煽动性的内容，不管其是否健康。在此情况下，通晓行业规则的科技策略师能够借用算法操控系统，从大部分人身上获取丰厚的利益。
4. 算法会拉高失业率
科技是否会取代人工是个老生常谈的话题，而随着算法和人工智能的兴起，应对劳动力调整就变得迫在眉睫。据2015年麦肯锡发布的研究数据显示，如果自动化设备能将现有的技术全部投入应用，就可取代45%的人工劳动。若在美国，这就相当于每年省去了2兆亿美金（约13.77兆亿元人民币）的薪水。随着自动汽车和工业系统的出现，会有更多的工作消失，白领的岗位也不例外。
有受访者担心，如果失业问题得不到妥善解决，底层失业率会高企，造成经济崩盘，出现大范围的社会动荡。同时，也有受访者表示乐观，认为能激励那些从事价值较低、重复性高的工作的人，转而选择创造更高价值的岗位，人类能很好地适应未来缺乏工作的情况。对于如何解决失业问题，很多受访者表示，社会应该为所有人提供可以涵盖一般生活开支的基本收入，相当于没有任何附加条件的津贴。有受访者预计，这样的基本收入能减少人们对企业的依附，能鼓励他们为了社会责任而参与开源代码的开发。
应对方向：提升“算法素养”和透明度，加强监管
对于个人和文化应如何应对“算法化”的生活，受访者提供了多元化的观点。他们注意到，目前能创造且发展算法的人并没有被问责，我们今后应该提出解决办法。
他们同时也认为，正因为算法的代码不可见，大部分使用者不清楚其运行过程，以及为何算法会成为威胁，而设计算法的人有可能只手遮天，因此未来应该加强“算法素养”（algorithm literacy）的教育。算法设计者应该接受道德培训，设计出既可以提升效率又顾及社会影响的代码。也有专家表示，除了企业，消费者也应需要知道并理解算法的社会影响，对社会影响“感兴趣”是应对算法挑战的关键要素。
除算法教育外，我们也需要新的代码审查和监督形式，能尊重公司交易的秘密内容，也避免让公司将保密合理化，逃避一切形式的公共监管。有受访者认为，有必要开展算法问责，改革有关法律，使其跟得上现实节奏；各方应迅速采取措施保护公众利益，使得算法像法律一样，由公众监督，确保公正和准确；为了保证监督效果，应建立监管委员会、支持非盈利组织或类似机构或团体介入，加强第三方监管力量。有专家建议，具体的监管机制应该包括更为严格的访问协议、商定数字管理的道德准则、任命专人监管信息、在线跟踪个人信息再次使用的情况，允许用户不提供个人数据、为数据访问设置时间轴，未经同意不得将数据转卖给第三方，等等。
也有一些受访者认为，由市场自己展开争论，从而改进现状，要比正式规范算法更有效。不如让消费者有权自由选择服务、分享经验，实现优胜劣汰。
很多受访者对监管的效果存有疑虑。有些人怀疑在公司和政府利益主导的环境下，是否真的存在可靠、有效的监督和管理；有受访者表示，我们对于算法的反应是有偏见的，人类通常会优先选择模式识别、规避危险，而不是逻辑、理性的分析。而在目前的资本主义社会中，各方并没有动力抗击算法的负面影响，目前政府和国际层面的管制基本上对此无能为力。现在互联网的全球化扩张，移除了很多地缘政治的控制障碍，控制越多，无法预料的后果就会越多，公司就越会寻找漏洞规避，使得监管不能达到效果。
另一部分人则认为，由于算法系统自身过于庞大、复杂，而且还在不断地扩展，对算法的监督几乎不可能完全实现。有受访者表示，监督工作进行得过于缓慢，跟不上算法创新的节奏，而且随着算法的演变，我们很难确定其应该负责的对象、断定算法之间的相互作用，因此能否妥善处理算法产生的问题就成了未知数。有人悲观地预测，或许今后只有开发并完善了元算法（meta-algorithms），才能处理算法的负面影响。
Code-Dependent: Pros and Cons of the Algorithm Age, Pew Research Center
编译 | 周炜乐 方师师 编辑 | 叶雪枫
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今日搜狐热点马天翔：皮尤报告 算法时代的七大主题
今天马天翔要跟您说的内容是，算法时代对人类未来会有怎样的影响。
如今算法已经在我们的生活中无处不在了。这里的算法，说的是解决问题或者完成任务的指示说明。数学公式是算法，计算机代码也是算法。互联网是依靠算法运行的，所有的在线搜索都是通过算法完成的。有了算法，我们才能用谷歌地图，用手机里的各种应用。
为了搞清楚人们是如何看待算法的，全球权威调查机构皮尤研究中心前不久发布了报告《算法时代》。这份报告调查了1302人，包括技术专家、学者、企业从业者和政府领导人。这些人回答了下面这个问题：未来十年，算法对个人和社会的整体影响是积极的还是消极的？在接受调查的人里面，有38％的人觉得算法的积极影响比消极影响多，37%的人认为算法的负面性超过积极性，剩下25%的人觉得算法的正面影响和负面影响差不多五五开。
这份报告根据专家学者们的回答，总结了算法时代的七大主题。其中有些主题我们已经习以为常了，比如算法会给我们带来很多好处，算法可能会导致失业，等等。也有一些主题是过去我们没有想到过的。
比如，过去我们觉得算法进步了，会帮我们更好地做判断。但报告说，当数据和预测模型占统治地位的时候，可能会取代人类的判断。调查指出，很多算法的主要目的，是为了优化效率和提高盈利能力，而没有考虑到算法本身潜在的社会影响。在这个过程中，人类被当成是不会变化的数据，而人类其实是会思考的、随时都在变化的生命。我们有可能正在创造一个仅凭逻辑驱动的社会，也就是说，随着算法开始编写算法，人类有可能把决定权交给机器。
再比如，过去我们觉得，算法可以做到客观中立。但报告里说，算法构成的系统也是有偏见的。首先，就算创建算法的人已经尽量做到客观中立了，但是他们免不了在创造的过程中加入了自己的价值观。其次就是算法采用的数据集是有局限的。就算是包含了几十亿条信息的数据集，也很难完全捕捉到人们生活的丰富性和经验的多样性。
此外，报告还提出了一个很重要的话题，那就是算法分类有可能深化人们的分歧。报告预测，在未来，算法可能扩大数字精英和那些几乎没有能力参与算法的人之间的差距。就像20年前人们说的“数字鸿沟”那样，那时候有电脑、能上网的人，和没有电脑的、不能上网的人，他们之间是有差距的。从现在开始的未来十年，那些能够使用人工智能和大数据的人，他的能力和对世界的认知，会超过那些无法拥有这些工具，或者不知道如何使用这些工具的人很多倍。那些能力较弱的人，在许多方面会被拉开差距。
所以报告在最后提出，我们要普及算法知识，加强算法的透明度和监管。就像我们想知道一件商品，比如一件衣服，是什么地方、怎么生产出来的，我们也应该去质疑，我们的数据和决策是怎么得出来的。这些信息的供应链是什么样的？有明确的管理和审计跟踪吗？所得的假设是基于部分信息得到的吗？数据有没有得到充分的训练？所有这一切的要点是，在未来十年内，我们的整个管理方式都需要改变。为了确保我们能正确地使用算法，我们需要有管理和问责的机构。
以上就是马天翔了解到的这份报告主要内容，供你参考。
马天翔，人称“小马哥”，甜橙无限公司联合创始人，微信公众号“投艺人”作者，热衷研究平台产品营销、策划与运营的策略。擅长通过互联网进行产品与服务的策划+运营+营销+落地，坚持用正确方式和正确的人做正确的事。
“作为中国互联网的亲历者和参与者，我在在不断进取，只为能够更好的为公司贡献自己的力量。工作和创业都是在为自己的事业和梦想打拼，如果你想创业，或者正在创业，遇到什么问题都可以联系我，不保证能为你解决问题，至少让您多了一个思路”。——马天翔
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在人工智能程序AlphaGo陆续击败了李世石、柯洁等人类顶尖围棋手之后，算法迅速成了街头巷尾热议的焦点。旨在解决问题、完成任务的算法，极大地解放了人类的劳动力、提升了工作效率，现已渗入日常生活的各个方面。而由于透明度低等问题，有着美好初衷的算法可能会引发难以预料的社会后果，例如带入偏见、产生过滤气泡、限制人类创造力、引发失业问题等等。
针对算法在十年后可能产生的影响，皮尤研究中心联合伊隆大学互联网创想中心邀请了上千名技术专家、学者、公司业者和政府领导分享自己的见解，发布了名为《代码依赖：算法时代的利弊》的报告，解析了算法未来的发展趋势、潜在问题以及应对方向。
未来趋势：算法的影响将继续扩展
毋庸置疑，算法在未来还将对人类社会产生深远的影响。在报告中，几乎所有的受访者都观察到，算法的巨大优势已经改变了相关组织和人员的工作习惯，其影响力也会在未来十年内有巨大的提升，但算法基本上对公众是不可见的。
对于未来算法对个人及社会的影响，38%的受访者预测算法会产生更多的积极影响，有37%则认为负面影响更多，25%认为积极和负面各占一半。大部分受访专家认为，无论算法的缺陷会如何演变，以算法为基础的决策会继续扩大其影响范围。
算法带来的好处，既可见也不可见。很多受访者注意到，算法能帮助完成人类难以完成的任务，继续提升人类的智力水平、拓宽眼界。有了算法，我们可以更好地理解海量数据，激发科技上的突破，也会在日常生活中获得便利、提升效率，人类和信息因而会更紧密地联系起来。
有专家表示，算法最主要的积极影响是促使人类更好地了解自己，知道如何做出合理的选择，以严谨分析和周密设计为基础、以数据驱动的解决方式会弥补人类判断力的缺陷。其次，算法能提升事物的连通性，网络化的通讯会扩大算法的影响力，使得很多领域的准确度将达到史无前例的水平。网络和算法结合，也会加快我们从现有数据得出结论的速度。原本仅有少部分人可以获取的海量信息，现在则可以惠及大众，便于做出更好的决定。
具体而言，算法可能带来的好处包括：算法的各种形态会在网络化的管理框架中扮演重要的角色，或许将替代级别分明的官僚政府；增加国际商业交易，减少贫困地区的数量；提升人们的创造力和自我表达的能力；减少人们做决定和进行日常活动时的不便之处；修改错误；减少交通事故，节省时间；减少污染、提升健康水平、减少经济浪费；让信息获取的机会平等化；提升新闻、服务和广告的定向传输水平，等等。
有受访者表示，面对算法有可能的产生的歧视，我们也有能力设计不含歧视色彩的算法，而且针对道德问题，未来人类可能会开发“道德机器”和“迭代改进”的代码来减少负面影响。也有受访者认为，由算法营造的未来环境总体是积极的，很多针对算法的批评都是不公平的，算法能超越人力、实现巨大的成就，而且总能有提升的空间。
潜在问题：我们是否能掌控算法的命脉？
正因为算法无处不在，且大部分是不被公开的，我们无法知道并完全理解算法的潜在影响。人类如何掌控算法，将成为未来社会的重要关切之一。就目前来看，算法的某些负面影响已经有所展露，并有可能在未来进一步演化。
1. 算法或将取代人类的判断力
算法的编写，主要是为了优化效率和提高盈利能力，并没有考虑数据建模和分析的社会影响、缺乏对于个体的考量。人类会被算法当做是过程的“输入量”，而非真实的、可以思考的、有感觉、会变化的生物。照此趋势，我们会建立起一个没有瑕疵的、由逻辑驱动的社会，由算法来做决定。而且随着智能系统和知识网络越来越复杂，人工智能和量子计算在下个十年会继续发展、演进，编写和维护代码的工作或由机器智能代劳，人类有可能就此被取代。
同时，有受访者表示，算法存在误用和滥用的风险，其设计的不透明和操作的模糊性可能会让可以接触算法的人有机可乘，被权势集团的利益所用，操纵他人的行动、篡改结果；追求短期利益的公司会利用算法进行促销、销售等活动，或将寻求利益包装成社会利益。长此以往，人们会丧失隐私，法治原则、社会公平和经济甚至也会遭受损害。而且，在Facebook和谷歌等科技公司巨头对网络生态的垄断下，算法的设计和大量使用可能会限制人们的自由言论和表达。
有人担忧，人类过于依赖算法，缺乏批判性思考和解决问题的机会，思维能力和判断能力减弱，不利于创新和发展。而且，有受访者认为，未来十年间，很多算法还是由追求短期利润的企业所设计，意在榨取全球资源，可能会对本地的语言、技能和智能等造成破坏。
2. 算法存在偏见
对于算法可能存在的偏见，受访者基本上持有两种观点。一种是认为算法的设计者即使想尽力做到包容、客观和中立，也免不了在算法之中加入自己的观点和价值。另一种则注意到，算法所应用的数据列表本身具有限制和缺陷，因为即使数据再多，也无法完全捕捉人们生活的全貌和完整的经历，更何况它们本来就可能缺失某些人甚至某些群体代表的信息。
有受访者表示，相较于准确性和公平性，算法更看重效率，长此以往，会更符合算法的创设者的利益。而且算法只能反映社会现实，也会体现现实中的偏见、加剧不公，于是它们可能有利于白人男性，或许也会偏袒来自亚洲的年轻男性，而不利于女性、老年人、单亲父母、有色人种、移民、穆斯林、非英语居民等。
也有专家担忧，因为人们通常认为自动化处理会比人工处理更为公平，算法所带有的偏见和破坏性，可能会就此走向常态化。未来人类是否能对算法施加影响，以此维护人权和价值观，仍是个问题。有受访者预计，人类在下个时代最大的挑战之一，就是既要保护算法的知识产权，也要保护人们免于算法的歧视和社会工程（social engineering）的操控。
3. 算法会加深社会分歧
由算法协助的未来，可能拉大通晓数字信息的群体和隔绝于网络、无法参与数字系统的群体之间的差距。因为很多快速更新的数字工具花费高、操作又复杂，难以维护，其技巧不便于习得，很多贫困群体可能在数字时代赶不上潮流，落入诈骗陷阱，继续处于不利的地位。而懂得使用网络资源的人则会获得更优质、低廉、高效率的服务，富者越富，贫者越贫的“马太效应”会继续应验。
当算法投入使用时，无论是金钱交易还是广告宣传，某些科技巨头和商业公司会根据用户的个人信息和信誉水平做出判断，决定他们是否可以使用、购买商品、签署合同等等，而将曾有不良背景的人排除在外。
而且，由算法驱动的分化会把人们引入回音室（echo chamber），不停接收重复且强化的媒体和政治内容，固化思维模式和观点，限制接触不同观点的机会，从而加深社会和政治分歧，丧失和异见者对话的话语框架，这一点在英国脱欧和2016年美国总统大选时尤为突出。
有受访者担心，公众新闻消费的习惯会由此发生迁移。在互联网技术盛行之前的20世纪，人们一般查阅编辑程度高、深入且专业的报道内容，而如今却可能受到算法的影响，习惯于在Facebook、Twitter等社交媒体上浏览和分享那些不太可靠的新闻。这些网络平台，会倾向于突出那些能刺激强烈反应、具有煽动性的内容，不管其是否健康。在此情况下，通晓行业规则的科技策略师能够借用算法操控系统，从大部分人身上获取丰厚的利益。
4. 算法会拉高失业率
科技是否会取代人工是个老生常谈的话题，而随着算法和人工智能的兴起，应对劳动力调整就变得迫在眉睫。据2015年麦肯锡发布的研究数据显示，如果自动化设备能将现有的技术全部投入应用，就可取代45%的人工劳动。若在美国，这就相当于每年省去了2兆亿美金（约13.77兆亿元人民币）的薪水。随着自动汽车和工业系统的出现，会有更多的工作消失，白领的岗位也不例外。
有受访者担心，如果失业问题得不到妥善解决，底层失业率会高企，造成经济崩盘，出现大范围的社会动荡。同时，也有受访者表示乐观，认为能激励那些从事价值较低、重复性高的工作的人，转而选择创造更高价值的岗位，人类能很好地适应未来缺乏工作的情况。对于如何解决失业问题，很多受访者表示，社会应该为所有人提供可以涵盖一般生活开支的基本收入，相当于没有任何附加条件的津贴。有受访者预计，这样的基本收入能减少人们对企业的依附，能鼓励他们为了社会责任而参与开源代码的开发。
应对方向：提升“算法素养”和透明度，加强监管
对于个人和文化应如何应对“算法化”的生活，受访者提供了多元化的观点。他们注意到，目前能创造且发展算法的人并没有被问责，我们今后应该提出解决办法。
他们同时也认为，正因为算法的代码不可见，大部分使用者不清楚其运行过程，以及为何算法会成为威胁，而设计算法的人有可能只手遮天，因此未来应该加强“算法素养”（algorithm literacy）的教育。算法设计者应该接受道德培训，设计出既可以提升效率又顾及社会影响的代码。也有专家表示，除了企业，消费者也应需要知道并理解算法的社会影响，对社会影响“感兴趣”是应对算法挑战的关键要素。
除算法教育外，我们也需要新的代码审查和监督形式，能尊重公司交易的秘密内容，也避免让公司将保密合理化，逃避一切形式的公共监管。有受访者认为，有必要开展算法问责，改革有关法律，使其跟得上现实节奏；各方应迅速采取措施保护公众利益，使得算法像法律一样，由公众监督，确保公正和准确；为了保证监督效果，应建立监管委员会、支持非盈利组织或类似机构或团体介入，加强第三方监管力量。有专家建议，具体的监管机制应该包括更为严格的访问协议、商定数字管理的道德准则、任命专人监管信息、在线跟踪个人信息再次使用的情况，允许用户不提供个人数据、为数据访问设置时间轴，未经同意不得将数据转卖给第三方，等等。
也有一些受访者认为，由市场自己展开争论，从而改进现状，要比正式规范算法更有效。不如让消费者有权自由选择服务、分享经验，实现优胜劣汰。
很多受访者对监管的效果存有疑虑。有些人怀疑在公司和政府利益主导的环境下，是否真的存在可靠、有效的监督和管理；有受访者表示，我们对于算法的反应是有偏见的，人类通常会优先选择模式识别、规避危险，而不是逻辑、理性的分析。而在目前的资本主义社会中，各方并没有动力抗击算法的负面影响，目前政府和国际层面的管制基本上对此无能为力。现在互联网的全球化扩张，移除了很多地缘政治的控制障碍，控制越多，无法预料的后果就会越多，公司就越会寻找漏洞规避，使得监管不能达到效果。
另一部分人则认为，由于算法系统自身过于庞大、复杂，而且还在不断地扩展，对算法的监督几乎不可能完全实现。有受访者表示，监督工作进行得过于缓慢，跟不上算法创新的节奏，而且随着算法的演变，我们很难确定其应该负责的对象、断定算法之间的相互作用，因此能否妥善处理算法产生的问题就成了未知数。有人悲观地预测，或许今后只有开发并完善了元算法（meta-algorithms），才能处理算法的负面影响。
Code-Dependent: Pros and Cons of the Algorithm Age, Pew Research Center
编译 | 周炜乐 方师师 编辑 | 叶雪枫
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