随着数字技术的迅猛发展，算法已无处不在，深刻影响着我们生活的方方面面。从社交媒体内容推荐到司法系统的风险评估，算法不仅塑造着信息的流动，更在某种意义上重构了我们的认知模式与社会行为。这种现象被学界称为“算法的他律性”，即算法作为外在力量对人类理性的规范和制约，逐渐取代了传统意义上由个体自主掌握的理性决策过程。算法的他律性挑战了人类理性的独立性，使我们不得不重新思考数字时代的知识和权力关系。传统理性讲究的是理性主体通过思考与反思来实现自主判断，而算法则通过数据驱动的计算过程，依据预设的规则和优化目标，塑造决策的结果。在此过程中，算法表现出的是一种外在决定性，它并非简单的工具，而是嵌入于社会基础结构中，具有规范性和动员力的存在。
比起个体自主的理性，算法呈现出异质性和他律性，影响着人们行为的选择空间，甚至重新定义合法与合理。由此，现代社会中的公民角色也发生了转变：从传统意义上的理性主体，向“计算启蒙的公民”转变，这种公民不仅需要具备理解和批判计算机制的能力，更需在算法塑造的环境中寻求表达和行动的空间。这催生了数字时代下的新型教养理念，即“数字Bildung”，强调对计算技术的批判性理解和利用技能。数字Bildung不只是技术层面的熟练操作，更强调跨学科的知识融合，包括哲学、政治学、历史、社会学、媒体研究与计算机科学等领域的综合洞察，以深入理解算法如何构建知识、影响权力结构和塑造公共领地。在当前信息生态中，计算系统成为社会运行的中枢，软体化（softwarization）趋势明显，算法与数据无所不在地渗透进经济、文化、行政和政治领域，带来诸多机遇与挑战。软件不仅是技术产品，更是载体承载着价值规范和意识形态，其编写与部署过程蕴含着隐含的权力关系和社会选择。
尤其是在算法决策具有深远影响的场景，如医疗诊断、招聘筛选、刑事判决等，算法的他律性凸显其政治和伦理意义。算法作为权力技术，其规范性背后往往是功利主义哲学，这导致算法更注重效率、目标最大化及风险最小化，而忽视了人文关怀、个体尊严以及知识领地的丰富复杂性。功利主义下的算法决策忽略了价值多元性和情境差异，可能加剧社会不平等，甚至引发规范性的危机。面对这一现实，学界呼吁构建批判性的跨学科学术研究框架，明确算法产生、实施和规范的社会背景及价值导向。只有通过哲学的思辨分析、历史的脉络理解、社会学的制度研究以及技术层面的深入剖析，才能完整把握算法在社会中的角色和影响。学者们主张要质疑算法的透明度、公正性及其“客观性”表象，反思其生产过程中的利益关系和权力布局，推动建立更具伦理责任感和社会参与度的计算系统设计与治理机制。
公众的数字素养培养亦是关键。只有当大众具备一定的计算思维和批判能力，才能在算法主导的信息社会中维护自身权益，发挥理性批判的公共功能。数字Bildung倡导教会人们如何审视算法判断，理解数据的生成与偏差，掌握多维度思考问题的方法，使公民能积极参与数字治理和社会公共讨论，避免被动接受算法结果。算法的他律性提醒我们，技术并非中立，其背后载有价值观和社会利益。我们必须打破对算法神秘化和依赖性的迷思，重新强调理性的自主精神和批判传统，以确保技术发展符合公共利益。未来的社会治理和技术发展需要将哲学关怀、社会正义和多元文化兼容并蓄融合进算法设计与应用，推动形成一个更加公正、透明和包容的数字社会。
综上可见，算法的他律性不仅是技术属性的表现，更是数字时代思想观念和社会结构变迁的写照。拥抱计算知识，发展跨学科批判力，践行数字Bildung，成为应对这一时代挑战的关键途径。通过全面理解和赋能公民，我们可以引导算法技术向有益于整个社会的方向健康发展，实现数字文明的理性进步与人文关怀的深度融合。
