算法推薦意識形態屬性的生成邏輯、風險及治理

摘 要：算法推薦正在超越人工智能的技術范式，成為社會資源配置的新興權力，這一權力形態在資本邏輯加持下，已經開始扮演起意識形態的角色。算法推薦的意識形態屬性不斷僭越主流意識形態的共識生成、認同建構、價值凝聚和議題設置，以致造成主流意識形態價值功能或被遮蔽的風險。規避算法推薦的意識形態風險，需要推動政府、平臺、算法、公眾、媒體等多元治理主體在社會主體層面、算法技術層面、意識形態層面的共管共治，形成協同治理的局面。

關鍵詞：算法推薦;意識形態;風險表征;協同治理

中圖分類號：D64;G41

文獻標志碼：A 文章編號：1002-7408（2022）02-0070-07

基金項目：甘肅省社科規劃項目“網絡空間中馬克思主義意識形態引領力建構機制研究”（YB135）的階段性成果。

作者簡介：李靜輝（1985-），男，甘肅定西人，甘肅開放大學馬克思主義學院講師，研究方向：社會主義意識形態、網絡思想政治教育。

意識形態作為“法律的、政治的、宗教的、藝術的或哲學的”[1]等社會意識形式構成的觀念上層建筑，是社會生產方式變革的總體性反映。算法作為人工智能的核心技術，正在驅動生產生活深度革新，在包括內容傳播在內的各個領域，智能算法已扮演起主導者的權力角色。但在行使權力過程中，算法推薦不可避免地嵌入了價值指向和意識形態色彩，從而越來越具有意識形態屬性。算法推薦的意識形態性是指算法在設計和使用中與權力、資本不斷勾連，造成價值“非中立”，算法技術從起初就預設有某種意識形態立場，并在運用過程中不斷產生特定的意識形態后果。無論是在網絡空間還是現實空間，算法推薦都通過對內容傳播的全方位把控，逐步左右了公眾構筑公共共識、政治認同、價值凝聚、權威信仰等的過程，進而造成遮蔽主流意識形態價值功能實現的風險。而要規避和化解基于算法推薦意識形態風險的多維性生成，必須推動政府、平臺、算法、公眾、媒體等多元治理主體在社會主體層面、算法技術層面、意識形態層面共管共治，實現協同治理。事實上，隨著算法應用領域深度拓展，探究算法推薦的意識形態風險與協同治理路徑，都具有很強的理論意蘊和現實價值。

一、算法推薦意識形態屬性的生成邏輯

從意識形態視角把握算法，首先要厘清技術與意識形態的關系問題。技術意識形態產生的先決條件是技術離開它原初出場方式，開始與權力“共謀”。在智能時代，算法不僅僅是一項人工智能技術，更是全新的資源配置方式，它通過主導內容傳播、控制輿論導向、引領價值選擇，成為思想觀念塑造的新興權力，建構起算法推薦的意識形態屬性。

（一）技術意識形態的理論視角

法蘭克福學派首先提出“科學技術即意識形態”的理論觀點，馬爾庫塞和哈貝馬斯對其進行了深入研究。在馬爾庫塞看來，發達資本主義社會由于科技進步開始影響并支配人類社會一切領域，使得技術具有了意識形態的政治傾向，甚至“技術理性這個概念本身也許就是意識形態的。不僅技術的應用，而且技術本身就是（對自然和人的）統治——有計劃的、科學的、可靠的、慎重的控制”[2]。技術的理性力量在社會中持續擴展意識形態的指向，造成技術理性在控制人與自然方面越來越高效、全面、合理，技術形式真正成為了整個社會的統治理性和控制邏輯。技術對社會的控制剝奪了人的自由，導致單向度的思想和行為取向，以一種更強大的隱形力量左右著人們的思想。哈貝馬斯進一步表示，科學技術就是第一生產力和新的意識形態。在晚期資本主義社會，科技日益發展使其全面徹底地介入政治活動，“技術統治論的命題作為隱形意識形態，甚至可以滲透到非政治化的廣大居民的意識中”[3]。技術作為意識形態新形式，徹底摧毀了傳統政治手段的意識形態特征，它巧妙地將人與人的關系轉化為人與自然的關系，以一種看似“合法化”的力量為資本主義政治統治辯護。技術用控制自然的方式來實現對社會的控制，用工具行為壓倒并同化交往行為，并用工具理性宰制交往理性，最終壓抑了人的本性。總之，馬爾庫塞和哈貝馬斯一致認為，技術就是一種意識形態，技術與政治的結合使得技術統治成為資本主義意識形態的新樣態。

馬克思主義則主張，科學技術作為生產力，是經濟基礎的重要組成，而意識形態作為上層建筑，與科技有明顯差異，兩者不能混淆。但另一方面，馬克思在資本批判中也指出，技術的資本主義應用，特別是資本增殖的動力促使技術全面融入資本，成為與資本相適應的生產方式，從而產生技術異化。技術異化取代人類獨有的勞動，將一種普遍的規則和理性滲入生產生活領域，它用技術規則約束個體生活，用技術邏輯規制自我意識，人逐漸成為技術機器的附庸，喪失了作為個體的價值與意義。馬克思認為，消除技術異化的根本途徑在于將技術從資本控制中解放出來，“從而學會把自己的攻擊從物質生產資料本身轉向物質生產資料的社會使用形式”[4]。只有變革根本的生產方式、政治制度和思想觀念，才能實現技術與資本分離，進而發揮技術促進人的自由全面發展的旨歸。可見，在馬克思看來，技術雖不直接承載價值和意識，但技術與權力和資本結合起來，就無可避免地具有了強烈的意識形態性。因此，用馬克思主義科學辯證地看待技術的意識形態屬性，對理解算法推薦的意識形態性具有重要方法論意義。

（二）作為技術和權力的算法推薦

計算機科學中的算法代表著通過向機器輸入具有一定規范性的程序代碼，在限定時間內獲得所預期輸出結果的技術性策略機制，其意義在于利用計算機幫助人類提高解決復雜問題的效率。時下，算法已由計算機專業術語遷移應用于智能時代的公共話語體系中，其通過深度學習和機器訓練模擬人腦思維和智能，幫助人類處理日益嚴重的信息過載危機。具體到算法推薦，就是通過挖掘用戶歷史數據，獲知用戶特征“數據畫像”，其輸出結果能夠精準匹配用戶需求。

從技術邏輯看，算法推薦主要包含三個單元，分別是：輸入單元（數據集和內容池），搜集記錄用戶的特征和行為數據，并進行過濾、聚類、分類和賦值、打標簽;運算單元（深度學習和模型構建），計算出已知數據與潛在需求之間的相似度;輸出單元（推薦列表和內容榜單），將運算結果轉化為可理解的內容推送給用戶。算法推薦的技術特性，一是借助對大數據的收集和分析，實現精準的內容推送和場景適配;二是充當用戶與內容的中介，“把關”內容獲取的質量和效率;三是收集用戶反饋信息，動態調整計算模型和輸出結果;四是深度學習訓練出具有自主性的模型，據此再進入新的領域獨立工作。概言之，算法推薦能夠有效解決信息過載難題，提高了人們的生產生活效率。

在商業領域，對算法技術控制權的爭奪已成為各方的“角力”重點。算法不僅是一套特定的程序編碼和計算模型，實質上還是一種新興的資源配置范式。算法推薦在掌控內容流動過程中，決定著人們想看什么、能看什么、看的多少，以及看的先后順序，從而不知不覺地影響和改變了人們的認知習慣與行為方式，并形塑人們對外部世界的觀點和看法，以致干預甚至主導人們的思想和行為。可以說，智能算法在模擬人腦的思維與智能工作的同時，其實也是在行使社會權力，這一權力不僅能夠主導個體的信息獲取和認知養成，同樣對企業發展、社會運轉、國家治理也表現出強大的作用力。但這種權力形態與傳統政治的或社會的權力類型有所不同，它更多地承載著“商業邏輯、偏好原則、技術理性和隱性運行的特征”[5]。一開始，算法權力還只是在算法空間隱秘化地表達個體的偏好與選擇，但當這一權力指向公共事務和生活領域時，依托商業資本的強勢驅動，算法推薦對原有內容的傳播結構重新賦權，并對傳統權力模式進行解構與重塑，造成政府、企業、社會、公眾在不同程度上受到了算法權力的干預和控制。質言之，在看似中立客觀的算法結果背后其實蘊含著特定目的的權力意志，這一權力方式替代傳統權力手段干涉甚至主導人類社會事務，它強大、隱秘、持久，而且其運行結果并非總是“向善”的。

（三）算法推薦的意識形態屬性

權力往往導致技術的價值中立成為一個偽命題。就算法推薦而言，一是內嵌規則決定了其從一開始就不可避免地會預設有某種意識形態立場，二是無可避免甚至難以把控的不當使用必然導致特定意識形態的后果。

算法推薦能夠扮演起越來越強大的權力角色，首先是因為在設計規則中就先天帶有工程師們的某種價值立場或意識形態傾向。在設計過程中，算法工程師們通常代替不同的用戶作出統一選擇和決策，規劃算法實現目標的技術路徑，并依據自身知識判斷或歷史用戶的使用慣例挑選數據和訓練模型，以便確定內容與用戶匹配的最優算法。所以，“工程師自身的知識儲備、價值信仰和思想觀念，以及他們所處社會的倫理道德、意識形態和精神文化是影響算法設計的關鍵因素”[6]。此外，“喂養”算法的數據也并非是價值無涉的，它們從現實世界中抽取因而必然攜帶著社會、文化和價值的意識形態色彩。數據的規模和代表性是影響數據客觀性的關鍵指標，但獲取全樣本數據并不是一件想當然的事。工程師們往往希望算法實現某種預期結果而精心選取某一類“指定”數據，或者在數據分析模型的設計中進行人為“扭曲”，甚至對數據的相關關系進行過度解讀，這些都左右著算法的價值選擇。更值得關注的是，算法不僅會承襲工程師們和歷史數據中的價值立場，還可能隨著自身迭代更新和數據體量的擴容而強化和放大這一價值立場，從而進一步固化、極化算法推薦的意識形態色彩。

“從技術研發到應用，是一個政治的過程，即社會權力參與其中為實現自身的意圖展開斗爭的過程。”[7]算法的運用過程往往被商業資本裹挾，服務于特定的資本目的或政治目的。資本邏輯滲透于算法數據抓取、用戶畫像時的價值判斷中，隱藏于深度計算和內容推送時的價值標準中，呈現于推送結果對用戶的價值引導和思想操縱中。資本邏輯擁有強大支配權和控制權，它強調內容變現能力，并承受最小的社會責任和倫理義務;它通過重構內容傳播的評價體系，支配算法的應用場景和應用強度，以致“綁架”算法成為特定思想和價值的傳播載體與外在表達。同時，深度學習和機器訓練賦予了算法某種程度的自主性，這種自主性也必然讓輸出的結果難以解釋和預測。一旦算法運算出錯或失敗，其推送的內容可能走向工程師們和用戶預想的反面，甚至引發社會倫理問題。況且算法作為一種技術手段本身并不具備反思功能，其對所輸出結果的倫理傾向不承擔任何糾偏職責，也會導致錯誤傾向的內容推送無限循環下去。總之，意識形態滲透于算法推薦全過程，算法進行的個性化推送并不僅僅是“貌似客觀”的數據和信息，而是夾雜著資本、內容、用戶三方博弈的復雜權力關系的內容載體，潛藏著特定的意識形態內容與價值。

二、算法推薦意識形態屬性的風險表征

算法的內嵌規則和不當使用是生成算法推薦意識形態屬性的關鍵，也是造成主流意識形態風險的根源。“聲討”算法推薦意識形態風險的基本邏輯是，算法本身的運作邏輯和背后潛藏的資本利益阻礙主流意識形態價值功能的實現，具體表現在算法運用中不斷僭越主流意識形態的共識與認同、價值與信仰，導致主流意識形態內容逐漸“缺場”。

（一）“信息繭房”阻隔共識的生成

思想上的共識是行動的前提。主流意識形態催生思想共識的過程，就是通過向受眾傳遞有益于觀念塑造和思想建構的共識性知識，借助對這些知識的普遍接受促成個體對其社會共同體的身份確認，進而遵循主流意識形態所提供的價值指向、理論向度和實踐建構，將“統治階級的思想”轉化為“占統治地位的思想”。然而，在算法推薦主導的輿論環境中，其所造成的“信息繭房”已成為阻隔主導思想共識生成的幕后“黑手”。

“信息繭房”是算法被詬病的主要原因之一。算法根據個體特征的差異性，精準推送個性化產品與服務，誘導個體持續消費契合其偏好的內容，而異質化聲音則被排斥在個體“閱聽”范圍之外，并且只有持一致偏好的“好友”間才能充分認可與交流，形成一個個標簽顯著的群體圈子，久而久之，個體被桎梏于像蠶繭一樣的“繭房”中，產生認知極化和群體固化。

其一，認知極化阻擋共識性知識進入算法受眾的認知空間。共識性知識指擁有相近看法和觀點的個體對主導思想觀點的一致態度，它是意識形態發揮功能的基礎。算法受眾的認知極化主動拒斥不符合自身偏好的其他領域知識和異質化內容，個體時常沉浸于同質化內容所營造的“這一切都是真的”場景之中，盲目排他的認知態度悄然形成，相互之間就很難達成認知普遍性知識的共同 “視角”，“共同‘視角’的缺乏，意味著人們對一些事實的判斷會出現差異，共識難以形成”[8]。其二，群體固化妨礙算法受眾對其社會共同體身份的確認。意識形態凝聚社會共識的重要體現是構筑個體對社會共同體身份的確認，而“信息繭房使得受眾接受的外界信息窄化，進而影響客我的形成過程，并最終通過主我、客我互動影響個體的身份認同”[9]。在“繭房”作用下，“客我”作為社會共同體卻被同質化嚴重的小群體所取代，結果“客我”因具有一致特征又被算法集中看待，所發布的信息也被算法互相推薦，進一步加劇群體固化，反過來持續弱化“自我”，這一過程讓個體越來越疏離于社會共同體。

（二）算法偏見動搖認同的建構

建構意識形態的認同即構筑個體對其認可與贊同的認知和行動，它包括“話語認同、價值認同、政治認同和自我認同”[10]。認同構建的目的是通過主導思想文化的話語表達、內容傳播、價值引導，促使個體對其所傳播的政治意志、政治合法性進行確認、歸屬和支持。但意見的公共空間正在受到一個個算法偏見的侵蝕，個體價值取向的偏向性越來越傾斜，這將不可避免地帶來人們的認知偏執和思想極化現象，以致動搖主流意識形態的認同建構。

算法偏見已成為一個顯著的政治和社會問題。“算法是基于統計的相關性作出推理的，數據之間的統計學關聯可能隱藏著人類的過失、偏見和歧視。”[11]算法偏見來源于設計者和使用者的價值選擇，并通過不斷運作歸納和承繼了整個人類文化中的偏見價值體系。當算法擔當起普遍性的公共權力角色時，算法偏見的影響就顯而易見。

其一，算法偏見的“既有看法”與“刻板印象”加大認同難度。智能算法用戶本位導向的推送原則徹底降低了獲取個性化信息的難度，個體長期沉浸在信息冗余、身心滿足的傳播環境中，容易誘發情感共鳴和情緒宣泄，產生“一葉障目”的結果，誤把接收到的“窄化”信息當作真理，把某一圈層的“共識”當作普遍共識，繼而形成認知上的“既有看法”和“刻板印象”。這一認知桎梏使個體把客觀事實和理性思辨拋諸腦后，進一步扼殺理性的思考，以致對主流意識形態內容產生了“對抗性”偏見與誤讀。其二，算法偏見的“不公決策”與“歧視結果”導致認同危機。算法偏見不僅繼承社會結構中已有的偏見，更不斷固化或放大這種偏見，導致決策的不公正和歧視的結果。算法歧視固化現存的社會層級和秩序，限制個體和資源在秩序之外流動，加劇流行的不公平，甚至造成新的不公正行為。當個體遭遇算法不公平、不公正對待，就會對主流意識形態的社會建構產生認同動搖，隨之對社會主義意識形態產生偏見和誤讀，進而在潛移默化過程中稀釋社會主義意識形態的凝聚力和引領力。

（三）把關轉移擾亂價值的凝聚

價值凝聚是在主導價值引領下，將個體多元多樣、分歧分化的價值觀念匯聚、凝練、整合為共同的、一致的價值信仰的實踐活動。主流意識形態價值凝聚就是用社會主義核心價值觀來凝心聚力的過程。算法推薦在實現內容與用戶精準對接的同時也解構了傳統把關人發揮作用的情境，傳統把關權“旁落”至智能機器和多元化用戶手中，造成傳播空間良莠摻雜的價值喧囂，擠壓了主導思想文化的表達場域，主流意識形態凝聚力面臨被削弱風險。

公共傳播系統在價值凝聚過程中的地位越來越突顯。在傳統傳播中，內容的把關權由媒體人掌控，這些把關人本來也是“政治上層建筑”的組成部門，他們秉持主流價值導向，在輿論引導、價值凝聚方面扮演“審核”角色。而在算法分發過程中，對內容“審核”的權力已經讓渡給了兩個邏輯：“一是讓渡給社交關系，二是讓渡給平臺算法。”[12]

其一，算法行使把關權造成魚龍混雜的內容生產和分發。算法把關主體取代傳統把關人的內容審查和輿論引導職責，依靠“冰冷的代碼”對內容進行把關，依據把關對象（用戶）的偏好來判斷內容“價值”。當算法由人性深處利己、享樂的需求驅使時，包含娛樂、虛假、庸俗的內容就成為推送首選，具有流動、碎片、跳躍等特質的信息占據用戶“閱聽”世界，科學、客觀、嚴肅的話語形態就被拒之門外。主流意識形態在不知不覺中被遮蔽，甚至被擠出把關主體的推送選項和決策范圍。其二，“投其所好”的把關原則導致思想和文化的禁錮。算法推送的結果每時每刻都在迎合用戶的喜好與趣味，并且這一結果“為了取悅我們的個人主義觀念，往往會進一步加強我們對某些問題的‘既有看法’”[13]。通常，在容易獲取信息的情況下，用戶往往只傾向于選擇愉悅自己身心的內容，這種選擇取向通過用戶對推薦內容的點擊、收藏、關注、點贊、評論、轉發甚至“取關”、屏蔽等行為再反饋至算法系統，算法系統又據此調整分發策略，進而不斷肯定、強化偏好認知，讓人們的思想持續沉迷于“孤島”之中。

（四）資本邏輯操縱議題的設置

議程設置主張，傳播領域掌握議題設置主導權的一方，在輿論引導和觀念塑造中往往能占據優勢。主流意識形態的傳播一般通過針對性的議題設置，引導公眾關注所建構的政治、經濟和文化景象，實現意識形態的價值功能。可是，算法技術賦權下的內容傳播內蘊資本邏輯和工具理性，重構了傳播過程的評價體系，算法平臺對內容變現能力的過度追求，在一定程度上降低了主流意識形態的議題設置實效，遮蔽主流意識形態的權威信仰。

從推薦算法的價值邏輯展開來看，資本邏輯才是其根本價值邏輯。算法設計的背后，是一套通過滿足用戶消費趣味，以培育用戶和會員（擁躉和粉絲）忠誠度的資本邏輯。為此，算法只推送用戶“最想看”的內容，而非用戶“應該看”的內容。時下，以算法為內核的“流量經濟”使過度迎合用戶需求的推送成為內容生產、傳播的基本趨向。

其一，“流量經濟”策劃的假新聞扼殺公眾理性的政治思考。被流量和點擊量“綁架”的算法在內容分發中承受最小的責任義務，為放大“眼球效益”，不惜推送低劣媚俗和未經證實的假新聞，并以夸張和扭曲的形式不斷重復，嚴肅新聞則被擠出算法輿論場。隱藏有某種政治目的的假新聞總是試圖操縱公共輿論，干擾政治性議題的表達。結果，“由算法大肆推薦的‘內容農場’劣質新聞不僅悄悄控制了政治性議題的‘議程設置’，也在潛移默化地影響著人們的政治信息消費習慣與政治心理”[14]。其二，“流量經濟”催生技術崇拜超越主流思想的價值信仰。資本邏輯推動算法占據信息分發空間，通過不斷滿足公眾個性化、私密化需求來獲取信任，進一步誘發公眾對算法的技術崇拜。公眾沉浸于算法推送的信息狂歡中，將思考和認知徹底交由值得“信任”的機器，主動墜入“技術的牢籠”，在思想行為上受制于技術力量，進一步消解了對主流意識形態的價值信仰。這正如“人創造了種種新的、更好的方法以征服自然，但他卻陷入在這些方法的網羅中，并最終失去了賦予這些方法以意義的人自己”[15]。

三、算法推薦意識形態風險的協同治理

算法推薦表征著基于用戶興趣的個性化分發，主流意識形態則體現著傳播者意圖的統合性建構，其出發點的張力又加劇了意識形態的風險。破解這一緊張關系需要引入協同治理的思路，政府、平臺、算法、公眾、媒體等多元治理主體在社會主體層面、算法技術層面、意識形態層面應共同“發力”，形成協同整合和共管共治的局面。

（一）社會主體層面的協同治理

第一，培育社會公眾的算法素養。算法素養是公眾發現、認識、理解算法的基本素養，它“并不是指能夠嚴格地讀寫代碼，而是說（受眾）能意識到算法在他們生活中的存在，以及算法所扮演的越來越重要的角色，不管這個角色是好或是壞”[16]。算法素養培育的目的是達到能夠防范算法權力對個體認知的操控，學會利用算法技術達成便利生活的目標。一是公眾應對算法及其結果抱持批判的態度，認識到算法推送中存在的明顯不足和缺陷，主動搜索多元化信息，防止沉溺于算法構造的“繭房”中。二是提升對算法結果的辨別、判斷和遴選能力，能夠對算法推送的內容做出準確價值判斷，自覺屏蔽掉媚俗、錯誤、負面信息，不使自己被算法“圈養”。三是養成自覺遵從內容事實標準和倫理道德的意識，堅持傳播應具有的真實性、透明性規范，以公共價值衡量內容優劣，用實際行動拒斥假新聞。

第二，強化平臺企業的倫理自律。相較于他律的外在規制，設計和使用算法的平臺企業應更加注重自我倫理約束，強調和踐行企業社會責任及算法倫理規范以規避算法推薦的意識形態風險。一是通過簡明易懂的算法說明而非龐雜的程序代碼，主動向公眾解釋算法隱含的邏輯推理原理，“使從算法輸入端到算法輸出端的整個流程成為社會各界可觀察、可理解的‘白箱’”[17]，增強公眾的算法信任感。二是自覺遵循公平、安全、透明、包容、可追責、可追溯等的算法倫理規范，限定算法使用范圍使其不會對隱私保護構成顯著的威脅，以及切實避免新的不平等和不公正，確保算法運用以促進而非阻滯主流思想觀念的傳播。三是時刻擔負好信息把關責任，運用人工編輯加大內容安全審核和事實核查力度，把營造良好輿論生態、關照公共利益、彰顯傳播平臺的價值引領作用作為自身社會責任，積極傳播主流聲音。

第三，推進主流媒體的智慧傳播。傳統主流媒體是思想文化宣傳的重要擔綱，但在追求“流量至上”的傳播環境中，主流媒體的聲音往往被算法化媒體所淹沒。因此，提升主流媒體的傳播能力迫在眉睫。傳統媒體不僅要依托“中央廚房”進行轉型，搭建起能夠聚攏掌握算法技術優勢的各方新興媒體的公共平臺，并發揮好協同作用，實現技術相加、內容互融、終端互通，構筑一批肩負“流量擔當”的主流全媒體平臺，進而在與多元傳播媒介爭奪受眾過程中牢牢掌握弘揚主旋律、展示正能量的傳播主導權;還要搭乘算法技術快車，借鑒算法的推送邏輯重構信息采集、生產、分發的全流程，以主流價值觀設計“黨媒算法”，不斷提高自身駕馭和運用算法的能力，提升整合、引導、傳播主流意識形態內容的能力，持續地為用戶提供有深度、有態度的新聞，培育在算法空間傳播主導思想文化的強大陣地依托。

（二）算法技術層面的協同治理

第一，重構算法內容池的配置比例。算法推薦內容池里的內容質量決定著推送結果所傳遞的價值。如果池里都是泛濫的懸念“標題黨”和虛假媚俗的內容，那么算法也會將這些內容精準推送給用戶。規避算法推送不當內容的風險，一要重構內容池里的內容配比。將反映主流意識形態的信息注入內容池，以馬克思主義中國化時代化大眾化的理論成果主導內容配置，讓承載社會主義核心價值觀、民族精神與時代精神，以及中華優秀傳統文化的內容充盈整個算法內容池，以在算法推送中達成主流意識形態對多樣化思潮觀念的包容性整合。二要將價值導向正確與否作為推送內容的一個獨立標簽，對池里反映正能量的內容賦予更大的權重值，對權威媒體的資源進行流量加持，并降低低俗內容的熱度值，引導內容生產方更多產出包含主流價值導向和弘揚正能量的“熱搜話題”，讓正能量占據算法內容池。

第二，改進算法的倫理和價值設計。算法的倫理和價值風險產生于算法系統的特定功能與公眾對特定功能的理解之間發生偏差。解決偏差的策略是把公眾的理解和認知融入算法決策之中，將公眾對一些社會問題的普遍共識也作為算法設計應遵守的基本準則，并視其與算法技術規則具有同等地位，以使“算法決策與社會判斷相結合以促使公眾與算法之間也達成契約，進而實現眾機回圈（society-in-the-loop）”[18]。一般來說，算法工程師等少數人通過理解公眾的優先選項和價值觀來主導機器作出決策，并接收用戶反饋以修正算法模型，也就是“人機回圈（human-in-the-loop）”。但畢竟少數人的觀念無法準確替代公眾的共識認知，所以應依據社會普遍認可的共識和價值規則編寫算法，也即改進算法“非此即彼”的決策選擇，將公眾間共同約定的社會契約也作為算法決策的依據，以達成算法中“人機回圈”與社會契約的結合。

第三，加強算法設計和運用的監管。當前針對算法的監管主要是事后審查，往往是采取補救措施，有一定局限性。增強算法監管的主動性，需要由事后審查轉變到對算法設計、運用的全過程監管。一是完善法規和標準，明確算法的行為邊界和法律底線，樹立起監管算法的程序思維、規則思維以及權責思維，從規章制度方面保障算法健康發展。二是強化人工把關，即引入內容審核員以隨時隨地檢視算法推送內容是否正確、安全、可靠。人工把關的意義在于彌補機器智能的價值觀缺陷，用主流價值觀約束和糾偏推送內容的表達意圖，實現人機互補以更好地凈化算法主導的內容生態。三是實施倫理審計，“從智能認知與算法決策的結果和影響中的不公正入手，反向核查其機制與過程有無故意或不自覺的曲解或誤導，揭示其中存在的不準確、不包容和不公正，并促使其修正和改進”[19]。

（三）意識形態層面的協同治理

第一，增加主流意識形態理論供給。“聚焦智能算法技術在我國社會、文化、政治生活各方面產生的‘中國問題’‘中國實踐’‘中國經驗’，堅持和發展馬克思主義意識形態理論。”[20]一要提升理論供給實效性，從鮮活的現實實踐中汲取優秀的意識形態元素，打造能夠有效規避算法陷阱的意識形態理論文本，于智能推送中呈現主流意識形態的功能指向，滿足個體不同精神層面的意識形態需求。二要增強理論的現實闡釋力，將國家發展主題和民族復興愿景的宏大理論與算法化個體的微觀實踐有機結合，回答整體與個體、共性與個性的價值同構問題，加大理論對算法化問題的闡釋力度，筑牢共同的思想基礎和精神家園。三要推動理論普及大眾化，挖掘崇高信仰與日常生活的契合點，引導個體對崇高價值的探尋和關切，為公眾提供精神慰藉和意義指引，展現本來的價值意義，解決崇高信仰“落地”問題。

第二，創新主流意識形態敘事方式。創新主流意識形態敘事內容、話語和方式，適應智能算法的技術邏輯，提升主流意識形態吸引力以增加被推送的頻率和效率。一是以“產品”定位傳播內容，根據用戶的年齡、職業、興趣、地域等身份標簽針對性提供滿足個性化需求的正能量“產品”，使意識形態內容更加具象化、趣味化和生活化，增加認同度。二是推動政治、理論話語向網絡流行話語、日常生活話語轉化，主動發掘并使用網民自發創造的使用頻率高且具有正能量的網絡用語，將意義深刻和價值崇高的意識形態話題以簡明易懂的語言表達出來，增加接受度。三是使用多元化、分眾化、差異化的敘事方式，以圖片、音頻、視頻、動畫等更直觀和清晰的方式向受眾傳遞信息，增加與傳播對象的互動溝通，營造主客體互動交流的沉浸效果，從而調動受眾更多感官體驗，提升關注、轉發、評論意識形態話題的意愿。

第三，優化主流意識形態議題設置。“意識形態所表達的實質關系是利益關系”[21]，只有遵從意識形態議題的思想和行動的結果能夠滿足受眾利益，該意識形態才能獲得認同。社會主義制度優越性的不斷體現是我國主流意識形態獲得持續認同的基礎。算法空間匯集著受眾對政府行為、發展績效、利益分配、民生保障等社會存在的認知與評判，在其中要提升主流意識形態的顯示度，就應該圍繞有關能夠體現社會主義制度優越性的具體的社會存在來設置議題，讓有針對性設置的議題借助算法分發增強受眾對社會存在的清晰看法，進而激發受眾共鳴和體認。要通過內容分發主動發聲，及時回應算法空間的現實矛盾，預防化解算法傳播造成的輿論沖突和非理性困局。同時，要敢于“亮劍”，理直氣壯地批駁和反對算法分發中的錯誤思潮，提升主流意識形態在算法空間的回應力、解釋力和批判力。

參考文獻：

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【責任編輯：雨 蕙】