黑箱算法是一种基于数据挖掘和机器学习的算法，被广泛应用于各行各业，如金融、医疗、交通等领域。它的出现虽然带来了便利，却也引发了一些争议。
众所周知，黑箱算法的训练过程是通过无数数据样本进行学习，最终得出某一决策，但这个决策的具体过程被算法隐藏起来了，无法被人类理解。 这让很多人担忧，导致黑箱算法的透明度被一些人质疑。
不过，有一些人士认为，黑箱算法与透明度并不矛盾，只需要在算法发布前进行透明度评估。近年来，我国加强对黑箱算法的监管，不断推动算法透明度的评估和提高，促进算法的合理运用。
通过透明度评估，可以让黑箱算法更好地应用于实际场景，同时也可以让公众更了解黑箱算法，并消除对黑箱算法的猜测和误解。
黑箱算法在大数据时代具有重要的地位，但我们也不能忽视其对社会带来的影响，应该通过透明度评估，打造良好的算法生态。