算法推薦場(chǎng)域下主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)表征及治理路徑

張琨 魏青松

摘要：【目的】算法推薦正在超越人工智能技術(shù)范式，成為新興的非物質(zhì)軟權(quán)力，這一權(quán)力在資本邏輯加持下給我國(guó)意識(shí)形態(tài)安全帶來極大挑戰(zhàn)，應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)并提出相關(guān)建議對(duì)我國(guó)國(guó)家安全建設(shè)有重要意義?！痉椒ā勘疚耐ㄟ^探究算法推薦的技術(shù)邏輯及其意識(shí)形態(tài)屬性，厘清算法推薦給我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)安全建設(shè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，從而提出治理路徑以有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)?！窘Y(jié)果/結(jié)論】治理算法推薦場(chǎng)域下以“微碎敘事”“娛樂泛化”“信息繭房”為主要表征方式的主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，需要平臺(tái)履行主體責(zé)任加強(qiáng)管控；政府規(guī)制算法“有序”運(yùn)行；主流媒體積極融入傳播新格局，形成算法安全多元共治的局面，為主流意識(shí)形態(tài)安全保駕護(hù)航。

關(guān)鍵詞：算法推薦；主流意識(shí)形態(tài)；人工智能；風(fēng)險(xiǎn)表征；治理路徑? ? ? ? ? ? 中圖分類號(hào)：G20? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1671-0134（2024）01-053-04? ? ? ? ?DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2024.01.009

本文著錄格式：張琨，魏青松 . 算法推薦場(chǎng)域下主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)表征及治理路徑[J].中國(guó)傳媒科技，2024，31（1）：53-56.

習(xí)近平總書記指出：“互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為輿論斗爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)，在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)上，我們能否頂?shù)米　⒋虻泌A，直接關(guān)系我國(guó)意識(shí)形態(tài)安全和政權(quán)安全?！盵1]隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的躍遷式發(fā)展，算法推薦逐漸成為信息流通領(lǐng)域影響我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)安全的重要變量。防范化解算法推薦場(chǎng)域下的主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)維護(hù)我國(guó)國(guó)家總體安全具有重要價(jià)值。

1.算法推薦的技術(shù)邏輯及意識(shí)形態(tài)屬性

隨著數(shù)字化高度發(fā)展與信息超載，為實(shí)現(xiàn)信息高效利用，算法推薦成為大數(shù)據(jù)等人工智能技術(shù)的必然產(chǎn)物，其具有自身的技術(shù)運(yùn)作邏輯。作為一項(xiàng)技術(shù)，盡管其本身不具備價(jià)值導(dǎo)向，但技術(shù)的“內(nèi)嵌式”結(jié)構(gòu)使其不可避免地在信息選擇與分發(fā)中呈現(xiàn)出鮮明的意識(shí)形態(tài)屬性。明晰算法推薦的技術(shù)邏輯及其意識(shí)形態(tài)屬性是探求算法推薦場(chǎng)域下主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)表征及其治理路徑的重要條件。

1.1? ?算法推薦的技術(shù)邏輯

研究表明，“算法”即“為解決特定問題而輸入的一系列步驟”，其作為計(jì)算機(jī)理論的核心要素廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?！巴扑]”即介紹合適的人或事物希望被任用或接受?！八惴ㄍ扑]”是以計(jì)算機(jī)為平臺(tái)，建立在大數(shù)據(jù)收集、計(jì)算與分析基礎(chǔ)上，對(duì)用戶在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的行為數(shù)據(jù)，包括用戶的年齡、性別以及上網(wǎng)時(shí)間、地點(diǎn)等進(jìn)行收集整合與偏好分析，推測(cè)用戶物質(zhì)與精神需求。之后基于內(nèi)容推薦、協(xié)同過濾推薦等技術(shù)，對(duì)收集的信息進(jìn)行整理分析，自動(dòng)生成符合用戶需求及其可能感興趣的信息內(nèi)容，且根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)反饋進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新與調(diào)整，進(jìn)而推送“懂你”的信息。 要了解算法推薦的技術(shù)邏輯及算法原理，首先要理解抽象數(shù)學(xué)模型：y = f（x1，x2，x3），其中，x為輸入元素，y為輸出結(jié)果，f（x）為算法推薦模型。一般的算法推薦往往包含三個(gè)自變量，第一類是用戶特征（x1），往往包含用戶基本信息、瀏覽偏好以及行為習(xí)慣等；第二類是環(huán)境特征（x2），主要指時(shí)間（時(shí)間段、工作日/節(jié)假日）、空間（辦公場(chǎng)所/休閑娛樂場(chǎng)所）、設(shè)備（大屏/小屏）、網(wǎng)絡(luò)等環(huán)境；第三類是內(nèi)容特征（x3），主要指擬推薦內(nèi)容的題材及長(zhǎng)度等?？梢园l(fā)現(xiàn)，自變量主要分為靜態(tài)自變量與動(dòng)態(tài)自變量。顧名思義，靜態(tài)自變量即相對(duì)穩(wěn)定，不會(huì)發(fā)生明顯變化的變量，如用戶年齡、學(xué)歷與地域等。動(dòng)態(tài)自變量即用戶所處的時(shí)空環(huán)境等特征，相對(duì)不穩(wěn)定，容易發(fā)生變化。算法推薦的輸出結(jié)果即因變量，涉及匹配度模型設(shè)置問題，可以簡(jiǎn)單理解為y =推薦或y=不推薦。由此，整個(gè)過程就抽象為了已知用戶、環(huán)境內(nèi)容特征，通過執(zhí)行算法推薦，得出特定內(nèi)容與特定用戶之間匹配度的結(jié)果。根據(jù)不同的計(jì)算結(jié)果，平臺(tái)可能針對(duì)用戶采取不同的分發(fā)策略。通常來講，算法推薦系統(tǒng)至少由三個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成：數(shù)據(jù)系統(tǒng)（收集用戶信息）、分析系統(tǒng)（勾勒用戶偏好）、推薦系統(tǒng)（過濾、篩選和推送）。在這三個(gè)系統(tǒng)中，推薦系統(tǒng)處于核心地位，決定了個(gè)性化推薦能否順利實(shí)現(xiàn)。

作為信息資源的一種全新配置范式，算法推薦技術(shù)一方面在信息流通效率提高的基礎(chǔ)上為用戶節(jié)省了檢索篩選信息的時(shí)間成本，另一方面算法推薦技術(shù)使個(gè)性化信息推送成為現(xiàn)實(shí)，給用戶帶來了使其“愉悅”的個(gè)性化虛擬空間。對(duì)于平臺(tái)來說，算法推薦增加了用戶數(shù)量，增強(qiáng)了用戶黏性，留住用戶的同時(shí)也為其創(chuàng)造了更多商業(yè)價(jià)值。在算法推薦的作用下，信息交互使“人找信息”轉(zhuǎn)向了“信息找人”。

1.2? ?算法推薦的意識(shí)形態(tài)屬性

作為人類社會(huì)交流的重要媒介，話語(yǔ)“表達(dá)什么”“怎么表達(dá)”“以什么立場(chǎng)表達(dá)”都蘊(yùn)藏著權(quán)力，這種權(quán)力關(guān)系的系統(tǒng)呈現(xiàn)，注定了算法推薦的全過程滲透著意識(shí)形態(tài)色彩。算法推薦分為輸入單元、運(yùn)算單元及輸出單元，其功能分別對(duì)應(yīng)：搜集用戶信息并記錄其個(gè)性特征及行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行過濾、分類、賦值和貼標(biāo)簽；計(jì)算已知數(shù)據(jù)與潛在需求之間匹配程度；向目標(biāo)用戶推送轉(zhuǎn)化后的用戶能夠接受的算法推薦內(nèi)容。就這三個(gè)單元的運(yùn)行過程所蘊(yùn)含的意識(shí)形態(tài)屬性來說，一方面，從一開始算法推薦的技術(shù)本質(zhì)及內(nèi)嵌原則就決定了其必然內(nèi)嵌著算法設(shè)計(jì)者的立場(chǎng)與觀點(diǎn)，另一方面，算法推薦的不當(dāng)使用也必然會(huì)導(dǎo)致特定的意識(shí)形態(tài)后果。

算法推薦不僅涉及技術(shù)編碼與運(yùn)算程序，還涉及算法設(shè)計(jì)者及使用者的價(jià)值體系。首先，在算法推薦的設(shè)計(jì)過程中，算法設(shè)計(jì)主體經(jīng)過用戶和技術(shù)“賦權(quán)”后，具有了篩選、決策和定向推送的權(quán)力，并依據(jù)自身知識(shí)經(jīng)驗(yàn)或歷史用戶的使用數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇并訓(xùn)練算法模型，以便推送更加符合“個(gè)性化”推送目的的信息，即使在弱人工智能階段，算法推薦系統(tǒng)的人工痕跡仍非常明顯。例如算法設(shè)計(jì)者通常為達(dá)到某種意圖特意置頂某種凸顯價(jià)值導(dǎo)向的內(nèi)容。其次，“喂養(yǎng)”算法的數(shù)據(jù)也非絕對(duì)“價(jià)值中立”，來源于現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)信息必然也會(huì)攜帶一定社會(huì)的、歷史的、文化的意識(shí)形態(tài)色彩。數(shù)據(jù)的規(guī)模及是否具有代表性是衡量算法推薦客觀性的重要標(biāo)準(zhǔn)，但實(shí)際上獲取全面的樣本數(shù)據(jù)并非易事，在算法推送過程中，算法設(shè)計(jì)主體往往為了實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)而選取“指定”數(shù)據(jù)，或在這一過程中進(jìn)行人為“扭曲”，這些多重因素都影響著算法的價(jià)值選擇。值得關(guān)注的是，算法推薦還會(huì)在承襲設(shè)計(jì)主體及歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，隨著自身更迭強(qiáng)化并放大這一價(jià)值立場(chǎng)，通過晦澀、隱蔽的方式造成算法歧視，使一段時(shí)間內(nèi)的偏見與不平等永恒化，造成意識(shí)形態(tài)危局。最后，算法推薦背后往往也有外部社會(huì)政治權(quán)力的介入，由于算法推薦技術(shù)的研發(fā)與運(yùn)行需要大量資金投入，資本自然而然介入了算法運(yùn)行。與傳統(tǒng)制度化與強(qiáng)制化權(quán)力相異，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下資本介入后的算法推薦更顯現(xiàn)出“商業(yè)邏輯、偏好原則、技術(shù)理性和隱形運(yùn)行的特征”[2]。算法推薦在追求利益最大化的同時(shí)不可避免地會(huì)利用自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)以及行業(yè)便利、把控社會(huì)資源及信息，在用戶黏性基礎(chǔ)上潛移默化地影響人們的認(rèn)知結(jié)構(gòu)和行為方式，從而產(chǎn)生有利于代表利益集團(tuán)的意識(shí)形態(tài)傳播。可以說，算法推薦自始至終就是對(duì)原有傳播結(jié)構(gòu)進(jìn)行重新組合，重塑價(jià)值的過程，因而具有意識(shí)形態(tài)色彩。

2.算法推薦場(chǎng)域下主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)表征

算法的內(nèi)嵌原則與不當(dāng)使用是生成主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。這些風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在擠壓我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)傳播陣地、削弱我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)話語(yǔ)權(quán)威以及弱化我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)認(rèn)知統(tǒng)合效果方面，造成我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)建設(shè)危局。

2.1? ?微碎敘事擠壓主流意識(shí)形態(tài)傳播陣地

“陣地是意識(shí)形態(tài)工作的基本依托”[3]。當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)空間作為西方資本主義建構(gòu)主流意識(shí)形態(tài)的重要陣地，依托算法推薦等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以隨時(shí)發(fā)生、微量微小等傳播方式加劇意識(shí)形態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)的“微碎化”趨勢(shì)，擠壓了主流意識(shí)形態(tài)等傳播陣地。

在算法推薦“微碎敘事”背景下，一方面，圍繞黨、國(guó)家、人民及國(guó)際大事展開的宏大敘事失去效應(yīng)，有限性的“小事”被賦予新的意義，“雞毛蒜皮效應(yīng)”對(duì)人們碎片化思維的形塑降低了受眾對(duì)主流意識(shí)形態(tài)的接受程度。相比主流意識(shí)形態(tài)相關(guān)內(nèi)容深入社會(huì)實(shí)際、具有深刻內(nèi)涵與宏大敘事的特征，需要長(zhǎng)期且扎實(shí)的理論學(xué)習(xí)才能“入腦入心”，算法以碎片化、輕量化的內(nèi)容推薦吸引人，有價(jià)值和意義的信息被過濾，長(zhǎng)此以往人們?cè)谒槠季S的形塑下會(huì)更加沉迷于短平快的信息攝入，深陷抖音、快手等快餐式平臺(tái)，造成主流意識(shí)形態(tài)傳播邊緣化風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，算法推薦的“微碎敘事”對(duì)碎片化時(shí)間的占用也會(huì)影響受眾對(duì)閑暇時(shí)間的有效利用，為諸如文化消費(fèi)主義、歷史虛無(wú)主義等西方不良社會(huì)思潮的資本主義意識(shí)形態(tài)滲透提供便利，潛移默化影響人們吃穿住行，引導(dǎo)文化消費(fèi)。此外，算法推薦還會(huì)影響用戶的信息篩選和分辨能力，例如包括“普世價(jià)值論”在內(nèi)的各種錯(cuò)誤思潮會(huì)利用碎片化材料拼湊“真相”，裁剪“事實(shí)”，惡意篡改歷史、中傷英雄人物，歪曲黨和國(guó)家的方針政策，導(dǎo)致主流意識(shí)形態(tài)話語(yǔ)偏離，對(duì)主流意識(shí)形態(tài)傳播陣地構(gòu)成嚴(yán)重威脅。

2.2? ?娛樂泛化削弱主流意識(shí)形態(tài)話語(yǔ)權(quán)威

“為了提升消費(fèi)能力，絕不能讓消費(fèi)者休息。他們需要不斷被置于新的誘惑之下，以便一直保持激動(dòng)狀態(tài)，永遠(yuǎn)不讓興奮萎縮”。[4]在虛擬網(wǎng)絡(luò)空間，民眾對(duì)于娛樂新聞八卦的熱情遠(yuǎn)超公共信息，為迎合大眾，算法不惜為用戶創(chuàng)造“興趣”，這種基于用戶本位的信息分配機(jī)制很大程度上造成了用戶“娛樂成癮”。同時(shí)，在資本邏輯主導(dǎo)下，信息的價(jià)值評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)由社會(huì)反饋轉(zhuǎn)向流量資本，為了吸引更多流量產(chǎn)生更大經(jīng)濟(jì)效益，這種流量經(jīng)濟(jì)下的“泛娛樂化”致癮機(jī)制使很多用戶在娛樂化數(shù)字世界中沉迷、放縱，選擇戲謔權(quán)威、歪曲主流話語(yǔ)等方式自我釋放、宣泄情緒，在這樣一種娛樂化氛圍裹挾下，媒體平臺(tái)的逐利性會(huì)迎合而非批判，主動(dòng)宣傳主流意識(shí)形態(tài)的信息變少，正如馬克思所說“資本主義生產(chǎn)過程的動(dòng)機(jī)和決定目的，是資本盡可能多地自行增值，也就是盡可能多地生產(chǎn)剩余價(jià)值”。[5]同時(shí)，逐漸衍生的“娛樂至死”心態(tài)也使社會(huì)變得喧囂而浮躁，信息娛樂化、世俗化逐漸戰(zhàn)勝抽象化、理論化，資本主義話語(yǔ)體系逐漸侵蝕價(jià)值話語(yǔ)，有意思的信息逐漸取代有價(jià)值的信息。西方敵對(duì)勢(shì)力和我國(guó)別有用心者往往借此機(jī)會(huì)制造輿論風(fēng)波、蓄意抹黑，導(dǎo)致主流意識(shí)形態(tài)話語(yǔ)權(quán)威削弱甚至旁落。

2.3? ?信息繭房弱化主流意識(shí)形態(tài)認(rèn)知統(tǒng)合效果

“信息繭房”是指人們關(guān)注的信息領(lǐng)域會(huì)習(xí)慣性地被自己的興趣所引導(dǎo)，從而將自己的生活禁錮于像蠶繭一般的“繭房”中的現(xiàn)象。在當(dāng)前信息高度過剩的狀態(tài)下，用戶注意力，成了所有信息平臺(tái)爭(zhēng)搶的核心要素。算法機(jī)制為更成功吸引用戶眼球，只推送用戶喜歡的內(nèi)容，但凡有一點(diǎn)引起用戶反感或不悅的信息，它都可以從用戶的停留時(shí)間或其他反饋上判斷出來，進(jìn)一步剔除優(yōu)化，直到完全是用戶喜歡且是最喜歡的一種或幾種內(nèi)容，由于用戶傾向于選擇自己偏愛的、產(chǎn)生精神愉悅的同質(zhì)性信息，長(zhǎng)此以往內(nèi)容推送的單一化和排他化導(dǎo)致很多理應(yīng)接收的信息被排除在外，用戶逐漸失去接受異質(zhì)性信息的機(jī)會(huì)，沉溺于以偏概全的信息世界，認(rèn)知和視野的窄化導(dǎo)致個(gè)人與社會(huì)脫節(jié)，最終淪為“信息孤島”的“原住民”。在興趣“氣泡”長(zhǎng)期環(huán)繞下，人們通常吸收新信息以確認(rèn)他們對(duì)世界的看法，這種現(xiàn)象被稱為“證實(shí)偏見”，受眾在這一過程中不斷加深對(duì)某些問題的固有看法，逐漸喪失理性判斷能力，只將自己認(rèn)知內(nèi)的信息看作是真理，拒斥合理性觀念，成為“單向度的人”，長(zhǎng)此以往造成圈層固化。葛蘭西用社會(huì)水泥的隱喻闡釋有組織意識(shí)形態(tài)就如“社會(huì)水泥”，對(duì)社會(huì)具有黏合團(tuán)結(jié)的整合功能。而算法推薦的“信息繭房”效應(yīng)使得利益群體逐漸分散，不利于社會(huì)成員對(duì)主流意識(shí)形態(tài)的接受和認(rèn)同，思想共識(shí)在“信息繭房”效應(yīng)引發(fā)的圈層固化中被撕裂，主流意識(shí)形態(tài)的整合效果被弱化。

3.算法推薦場(chǎng)域下主流意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)治理路徑

習(xí)近平總書記曾指出：“當(dāng)前意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域的斗爭(zhēng)仍然尖銳復(fù)雜，需要全黨以敢于斗爭(zhēng)的精神、善于斗爭(zhēng)的本領(lǐng)主動(dòng)應(yīng)戰(zhàn)，牢牢掌握主動(dòng)權(quán)?！盵6]面對(duì)算法推薦技術(shù)帶來的意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，我們應(yīng)積極采取主動(dòng)策略應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，重塑算法推薦場(chǎng)域。

3.1? ?平臺(tái)自治：履行主體責(zé)任，加強(qiáng)平臺(tái)管控

智能媒體要成為綜合治理的技術(shù)主體，就必須從源頭治理技術(shù)系統(tǒng)的運(yùn)行，從而更好支配算法推薦技術(shù)的生產(chǎn)、分發(fā)與反饋環(huán)節(jié)，確保算法平臺(tái)載體的安全合規(guī)。具體來說，一方面，平臺(tái)要保護(hù)用戶的知情權(quán)和選擇權(quán)。面對(duì)算法對(duì)日常生活的深入滲透，多數(shù)用戶表示對(duì)算法“是什么”及何時(shí)處于算法場(chǎng)域并不知情。作為算法技術(shù)的設(shè)計(jì)者和使用者，算法平臺(tái)有義務(wù)告知用戶算法運(yùn)行情況。《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)定》）中明確指出企業(yè)應(yīng)保護(hù)用戶知情權(quán)，以適當(dāng)方式公示算法服務(wù)的基本原理及主要運(yùn)行機(jī)制等[7]，增強(qiáng)算法規(guī)則的透明度與可解釋性，提升用戶對(duì)于信息接收的敏感度。此外，平臺(tái)還應(yīng)尊重用戶的選擇權(quán)，向用戶提供不針對(duì)個(gè)人特征或關(guān)閉算法推薦服務(wù)的選項(xiàng)等，避免用戶陷入“算法牢籠”。另一方面，平臺(tái)還應(yīng)嚴(yán)格把控并評(píng)估算法推薦展示內(nèi)容是否符合主流價(jià)值導(dǎo)向，智能選擇并過濾算法推薦場(chǎng)域的新自由主義及歷史虛無(wú)主義等“臟數(shù)據(jù)”，為內(nèi)容分發(fā)過程加裝“過濾網(wǎng)”，采用“算法＋人工”的“雙保險(xiǎn)”審核方式，用人工編輯的價(jià)值理念和專業(yè)知識(shí)來審視與監(jiān)督算法偏見，增加算法中對(duì)主流價(jià)值導(dǎo)向的評(píng)價(jià)維度和權(quán)重設(shè)計(jì)，以“弘揚(yáng)社會(huì)主義核心價(jià)值觀”鼓勵(lì)使用算法傳播正能量，保證優(yōu)質(zhì)內(nèi)容始終貫穿于推送序列中。

3.2? ?政府規(guī)制：以法治手段約束算法“有序”運(yùn)行

由于算法推薦場(chǎng)域下網(wǎng)絡(luò)空間意識(shí)形態(tài)安全的不確定性，政府對(duì)算法領(lǐng)域規(guī)制的積極介入成為約束算法推薦邊界及運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和重要路徑。一方面，要認(rèn)清形勢(shì)，任何平臺(tái)算法推薦的背后往往是資本逐利性、壟斷性與擴(kuò)張性控制下無(wú)節(jié)制追求“流量經(jīng)濟(jì)”等商業(yè)指標(biāo)的結(jié)果，因此必須通過公權(quán)力的介入從外部對(duì)算法進(jìn)行管控，政府要堅(jiān)決防止算法背后資本力量的惡意操縱與不當(dāng)?shù)美訌?qiáng)對(duì)算法的科學(xué)監(jiān)管，以“包容審慎監(jiān)管”為原則，在適應(yīng)算法治理特征及算法創(chuàng)新需求基礎(chǔ)之上，通過合理方式驅(qū)動(dòng)算法推薦走上合法求利的軌道，維護(hù)我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)安全。另一方面，“技術(shù)的迭代與創(chuàng)新，確實(shí)容易突破法律的邊界，踏入規(guī)則的‘無(wú)人區(qū)”[8]，這也恰恰意味著在法律層面對(duì)算法進(jìn)行規(guī)制、引導(dǎo)迫在眉睫。我國(guó)出臺(tái)的《規(guī)定》為整治算法推薦場(chǎng)域亂象叢生提供了政策導(dǎo)向，但也要深刻認(rèn)識(shí)到算法綜合整治的法律法規(guī)仍處于起步階段。加強(qiáng)對(duì)算法推薦的有效監(jiān)管，就要加強(qiáng)商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)準(zhǔn)入、運(yùn)行與退出機(jī)制探索，對(duì)于不符合算法評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、違反行業(yè)道德、觸碰法律紅線的算法平臺(tái)進(jìn)行嚴(yán)厲打擊，建立嚴(yán)格的懲罰制度，以硬性的法律夯實(shí)意識(shí)形態(tài)安全底線，阻止算法野蠻生長(zhǎng)。此外，還可以建立健全政策獎(jiǎng)勵(lì)激勵(lì)制度，以柔性治理手段積極推動(dòng)算法向善發(fā)展，例如出臺(tái)相關(guān)稅收優(yōu)惠政策等鼓勵(lì)商業(yè)機(jī)構(gòu)平臺(tái)發(fā)揮主觀能動(dòng)性履行社會(huì)責(zé)任，實(shí)現(xiàn)商業(yè)利益同社會(huì)價(jià)值的有機(jī)統(tǒng)一。

3.3? ?主媒領(lǐng)治：推動(dòng)主流媒體融入傳播新格局

習(xí)近平總書記指出要“用主流價(jià)值導(dǎo)向駕馭‘算法，全面提高輿論引導(dǎo)能力”[9]。主流媒體承擔(dān)著價(jià)值導(dǎo)向、成風(fēng)化人等使命，不能同商業(yè)媒體算法一樣以逐利為目標(biāo)。一方面，主流媒體平臺(tái)要不斷推動(dòng)信息分發(fā)核心技術(shù)優(yōu)化升級(jí)，加大技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新力度，形成壯大主流思想輿論的黨媒算法和主流算法，精準(zhǔn)定位用戶需求，為用戶量身推送社會(huì)主義核心價(jià)值觀等主流意識(shí)形態(tài)的相關(guān)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)從技術(shù)上的“跟跑者”到“領(lǐng)跑者”。另一方面，主流媒體也要在堅(jiān)持內(nèi)容為王、轉(zhuǎn)換傳播語(yǔ)言、形成貼近人民生活的主流傳播內(nèi)容的同時(shí)積極融入平臺(tái)媒體，借助多元渠道擴(kuò)大自身輻射范圍，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)影響力。當(dāng)前，擁有龐大用戶基數(shù)的如抖音等的媒體平臺(tái)已成為形塑與傳播意識(shí)形態(tài)的重要陣地。只有善用頭部商業(yè)平臺(tái)的技術(shù)與市場(chǎng)，將之與自身優(yōu)質(zhì)內(nèi)容相融，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)，才能更好地推動(dòng)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的分發(fā)機(jī)制，擴(kuò)大主流意識(shí)形態(tài)的傳播力、引導(dǎo)力、影響力和公信力。就《人民日?qǐng)?bào)》來說，截至2023年11月抖音平臺(tái)粉絲已突破1.7億人次，獲贊突破120億次，在媒體抖音號(hào)影響力排名中位居首列，其內(nèi)容輻射廣度在抖音平臺(tái)助力下進(jìn)一步得到提升。

作為人工智能技術(shù)的重要形態(tài)，算法推薦在廣泛應(yīng)用中已然成為網(wǎng)絡(luò)信息分發(fā)的主要方式，我們要認(rèn)清這一技術(shù)導(dǎo)致的意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)隱患，加強(qiáng)主流意識(shí)形態(tài)價(jià)值引領(lǐng)，引導(dǎo)廣大民眾形塑正確思想、發(fā)表積極言論，增強(qiáng)國(guó)家認(rèn)同感，強(qiáng)化“四個(gè)自信”，維護(hù)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間安全。

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作者簡(jiǎn)介：張琨（1999-），女，山西太原，上海海事大學(xué)馬克思主義學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)樗枷胝谓逃?；魏青松?977-），男，河南駐馬店，教授，上海海事大學(xué)馬克思主義學(xué)院碩士生導(dǎo)師，上海市習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想研究中心研究員，馬克思主義理論學(xué)科帶頭人，研究方向?yàn)轳R克思主義中國(guó)化、中國(guó)共產(chǎn)黨海洋強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略思想與實(shí)踐、執(zhí)政意識(shí)、政黨制度及思想政治教育原理與方法等。

（責(zé)任編輯：李艷松）