2025年是AI爆发元年，算法与算力、数据并称为人工智能三要素，日益成为无处不在的新质生产力。

推荐算法是人工智能技术核心应用场景之一。抖音等中国互联网企业主动公开算法原理，通过算法透明，增加社会对平台的了解，避免对新技术的恐惧，助力提升全民算法素养；也让平台更好地汲取社会关切和意见，推动平台改善优化自身工作，形成了一种共建共治的良性生态。

中国科学院软件研究所研究员、博士生导师张立波在近日的2026抖音安全与信任大会上发表主题演讲《理解算法，走向信任的第一步》。张立波长期从事人工智能算法与应用的教学和科研，发表TPAMI、IJCV、NuerIPS、CVPR、ICCV等人工智能领域国际顶级会议和期刊论文80余篇，同时，他也是一位知识创作者，在抖音账号“图灵宇宙”发布计算机科普视频。

科普账号“图灵宇宙”。来源：社交平台截图

他在演讲中分享了自己做算法科普的感受，认为公众对于算法的诸多焦虑乃至恐惧，和实际的算法，其实是严重割裂的，既不符合事实，也不利于大家更好地使用它。他表示，算法科普这条路还很长，让算法原理成为大众常识需要一定时间，算法科普是一条数字时代的进阶之路，始于个体层面的算法素养提升，继以行业层面的技术进阶，终于社会层面的价值跃升。

以下为张立波演讲的完整版：

大家好，我是张立波。今天站在这里，是因为我有双重身份：一方面，我是一名算法行业研究者；另一方面，我也是一名内容创作者，通过视频向大家科普计算机的知识，大家在大会开始前看到的视频就是我制作的，也欢迎大家关注我的抖音账号“图灵宇宙”。

这两个身份，经常让我产生一种非常强烈的割裂感。

在白天的工作中，我看到的算法是助力科研、生产、生活的先进技术；但到了晚上，我打开视频的评论区，有时会看到另一种声音：“老师，算法是不是在窃听我？”“误点了一个宠物视频，接下来一周全是猫啊狗啊，是不是被算法绑架了？”

正是因为同时站在这两个世界里，我越来越深刻地意识到：今天，公众对于算法的很多看法，和实际的算法，其实是严重割裂的。作为行业研究者，我们始终希望让算法更好地服务于人类，但是，今天公众对于算法的诸多焦虑乃至恐惧，既不符合事实，也不利于大家更好地使用它。

因此，我们希望大家多懂一点算法。我站在一个从业者和创作者的交叉位置，分享一些我对于算法的理解。

算法是什么？

算法并不神秘，在20世纪的时候，英国科学家图灵提出了著名的图灵论题。他指出，“任何可计算的问题均可被一台抽象机器通过有限步骤解决”，首次精确定义了算法的数学本质，也就是说，算法是解决特定问题的步骤描述。

具体到推荐算法，本质上就是在海量历史数据中，通过数据建模，寻找一种潜在的规则，通过人工神经网络，计算在相似的人、相似的行为、相似的场景下，某种结果出现的概率有多大。算法没有意志，它只计算概率，不会“读心”，也不会“监听”，它更像是一个匹配精准、记性很好的统计工具。

从这个角度来看，算法不是洪水猛兽，它本质上是一种生产力的工具，而且还是数字时代的“核心引擎”。

为什么要做算法科普？

因此，我认为今天网上对于算法的很多评价是不科学的。作为行业研究者，我看到全社会广泛受益于算法，所以我们应该给算法一个客观的评价。也正是基于这样的认识，后来我开始认真做一件事：算法科普。

随着算法科普越做越多，我越意识到，算法科普在不同层面都是一件很有价值的事。在个体层面，越了解算法，算法素养越高，便可从被动使用转向主动调教，从不自觉地盲从转向自觉驾驭。

以内容推荐算法为例，在信息爆炸的时代，真正稀缺的其实从来不是内容，而是对自己有价值的内容。当你不了解算法规则的时候，你很容易被信息推着走；但当你理解了算法的基本逻辑，你就能更主动地去利用它，为自己的成长服务。

算法素养不只是简单的技能操作，在算法科普的助力下，可以让公众形成从原理认知、实践应用到价值反思的多层级素养，由此建立对算法系统性的认知，应对算法层出不穷、日新月异的数字时代，最终达到“人主导算法，而非算法束缚人”的长远目标。

从行业视角来看，在AI和算法深度参与生产、生活的时代，真问题并非如何回避算法，而是如何驾驭算法、优化算法，与技术长期共存，共同成长。当越来越多的人理解算法，正确使用算法，行业讨论就会更加理性，而共识和理解正是行业创新的土壤。

从社会层面来看，理解算法会改变讨论的起点。当人们知道算法大致遵循什么样的规则、受到哪些因素的影响，对算法的态度就更容易从情绪化的猜测、焦虑乃至恐惧，转向对机制、边界和责任的讨论。这会反过来推动技术和行业形成正向的循环，最终在更大的尺度上，构建一个效率更高、价值更优、运行更稳健的数字社会。

因此，时间越长，我越确信：算法科普从来不是锦上添花，而是一条数字时代的进阶之路。这条路，始于个体层面的算法素养提升，继以行业层面的技术进阶，终于社会层面的价值跃升。

算法科普难在哪？

说实话，做算法科普并不容易。

首先，算法的核心概念需要复杂数学知识作为支撑。如果直接照本宣科，例如什么是矩阵分解、卡尔曼滤波、玻尔兹曼机等专业术语，大多数人其实很难听懂。

比如我在抖音上做过一个“送外卖如何用算法抄近道”的视频，这其实就是计算机科学里的一个基础问题，最短路径问题。如果我用专业语言来讲，可能要先将道路抽象成一个有向图结构，再定义节点、边和权重，再讨论在约束条件下如何最小化路径代价函数。可能这句话都还没有说完，观众就已经划走了。

当然，难点并不只在专业性上，真正愿意长期做算法科普的人并不多。它既需要你懂技术，也需要你会表达，同时还要有一颗能接受误解和质疑的强大内心。

还有一个更现实的问题，很多公众在接触算法话题之前就已经带着负面情绪和不信任。在这种状态下，再干货、再理性的内容，也不容易真正打动观众。也正是因为这些难度，我才越来越觉得，这件事情值得被坚持。

在过去一年，我越来越明显地感受到一种变化：越来越多的人，开始认真对待“理解算法”这件事了。这不是一句口号，而是正在发生的改变。

一方面，我们能看到，围绕算法透明性、可解释性的讨论，正在变得更加具体；另一方面也能看到，以抖音为代表的平台，正在通过网站、科普文章，尝试把平台算法是怎样运作的讲清楚。

在今天，这一点尤其重要。平台的算法服务影响着亿万用户，平台算法公开是提升公众算法素养无法回避的必选项，唯有在此基础上，才能够帮助用户真正地实现从“被动接受”到“主动驾驭”。

当然，算法科普这条路还很长，让算法原理不再是高深的专业名词，而是大众常识，也需要一定时间。但至少，这是一个好的开始。而且我相信，随着更多人参与进来，这件事会越做越好。

我也非常期待接下来听到更多的来自不同角色、不同视角的分享，一起把这件事情继续往前推进。谢谢大家。

演讲人：中国科学院软件研究所研究员、博士生导师 张立波

来源：科普中国