研究人员通过收集数据来确定在线算法是否会导致歧视”(Grauer,2016)。虽然许多要求提高透明度的呼吁肯定是有道理的，但我在下文中想说的是，了解算法并不一定要打开黑匣子。事实上，在思考算法的本体论和认识论时，黑箱甚至可能不是最适合使用的概念。
未知算法
虽然专有算法确实很难知道，但这并不意味着它们是不可知的。也许矛盾的是，我想建议的是，虽然算法不是不可知的，但了解算法的第一步是不了解它们。所谓不知道，我的意思是类似于让熟悉的东西变得稍微不熟悉。在前一章中，我们看到了算法对于不同的利益相关者和来自不同学科的人来说意味着不同的东西。这并不是说计算机科学家需要摒弃她对算法的了解，也不是说社会科学家应该以某种方式摒弃他们将算法视为社会关注对象的方式。“未知”更不意味着“黑盒”。相反，“不知道”意味着以不同的方式看问题，看别的地方，或者根本不看。就像要求透明的呼声试图使关注的对象更加可见一样，可见性也可能隐藏起来。正如斯特拉森所指出的那样，“把不可见的东西变成可见的，没有什么是无辜的”(2000a:309)。过多的信息可能会使我们看不清楚，并最终使我们无法理解(斯特拉森，2000;Tsoukas,1997)。未知并不排斥知识，而是挑战知识。从这个意义上说，我心目中的无知可以比作巴塔耶的“无知”概念，即“一种挑战我们思维和道德的过度形式”(Yusoff,2009:1014)。对巴塔耶来说，无知不是必须根除的东西，而是作为一种丰富的经历而接受的(1986,2004)为了回应巴塔耶关于知识/非知识鸿沟的思考，鲍德里亚发展了“淫秽”和“诱惑”之间的区别，说明了“非知识是知识的诱人和神奇的一面”(Juergenson & Rey, 2012: 290)。换句话说，我们可能会认为“未知算法”是一种疏远的形式，或者是一种与算法的诱人品质接触的形式，这些品质并不总是能用完全理性的术语来解释。在实际层面上，未知算法可能只是简单地打开了自己对已知算法的假设的黑盒子。对于计算机科学家来说，这可能意味着更多地了解影响-算法设计要处理的数据的社会动态。相反，对于社会科学家和人文学者来说，这可能意味着更多地了解计算机和算法如何做出决策(Kroll et al.，2016: 14)。在更理论化和概念化的层面上，未知算法意味着面对黑箱本身隐喻的局限性。与KarinKnorr-Cetina所说的负面知识作斗争，
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