而事实上，这才是人们对他们的期望?我想说的是，了解算法，可能和追问Knorr-Cetina意义上的“负面知识”一样重要，也和试图剥去神经网络的层层结构或获取实际的源代码一样重要。换句话说，在试图了解算法时，我们也必须考虑到哪些事情会干扰我们的认知，哪些是我们不感兴趣的，哪些是我们不想知道的，以及为什么。
黑箱图所隐藏的不仅仅是算法的内部工作原理，还包括在某些情况下，将未知作为一种资源策略性地使用，以保持控制或否认责任的方式。正如我所做的那样，在暗示黑箱隐喻构成了各种转移注意力的东西时，隐喻本身就变成了一种战略上的未知，使知识能够被偏转和模糊。因此，需要严格审查的，不一定是盒子里隐藏的内容，而是那些帮助维持算法是黑盒子概念的政治和社会实践。问题不仅仅是我们是否能够了解算法，而是何时使算法的可理解性领域变得更有可能或更不可能。也就是说，什么时候算法被框定为未知数，为了谁，为了什么目的?
三种方法论策略
尽管到目前为止已经讨论了明显的认识论限制，但我想通过提供三种(不)认识算法的方法策略来结束本章。广义地解释，这些策略对应于本章中讨论的不同类型的无知，并专注于解决算法看似黑盒子的本质。这些策略并不是一个详尽的列表，而是学者们在将算法作为文化分析对象进行研究时可能采取的一些可能的方法路线。
“逆向工程”已知的未知
与其追随启蒙运动寻求揭示“行动”起源的推动力，一种方法是追随控制论的引领。控制论是动物和机器控制和交流的科学(Wiener,1948)。它关注的是理解系统与其环境之间的关系和反馈机制。正如神经精神病学家罗斯·阿什比(Ross Ashby)在《控制论导论》(a Introduction toCybernetics)中所说的那样，控制论关注的不是事物是什么，而是它们做什么(1999[1956]:1)。在书中，阿什比用了整整一章来讨论黑匣子的问题，作为对工程师的挑战，他必须“推断出他所能推断出的内容”(1999[1956]:86)。对阿什比来说，黑匣子不一定是障碍，而只是日常生活的一部分。黑盒子不是例外，而是常态。很多东西看起来都是隐藏的
Neither Black nor Box
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