隱患與重塑：算法新聞的生產機制與價值觀建構研究

黨瓊　李時嫻

【摘 要】智能傳播時代，以人工智能為基礎的、基于靜態和動態運算的算法新聞生產，對傳統新聞業產生了巨大沖擊，同時也次生了包括數據主義、算法偏見把關權旁落等諸多問題。研究發現，政府、平臺、用戶等利益相關方應攜手合作，重塑算法新聞的價值觀，在馬克思主義新聞觀指導下完善頂層設計，在交往理性指導下促進人機協同，在主體意識下培養算法素養。本文旨在通過分析算法新聞的生產路徑，探討算法新聞生產中可能存在的風險與挑戰，進而提出算法新聞價值觀建構路徑。

【關鍵詞】智能傳播時代;算法新聞;生產機制;價值觀建構

20世紀80年代，美國未來學家阿爾文·托夫勒撰寫了《第三次浪潮》一書，將信息革命稱之為自農業革命、工業革命之后人類社會面臨的第三次浪潮。信息革命推動了新聞傳播業的結構性變革。就新聞生產來說，基于人工智能技術的算法新聞生產和平臺型媒體逐漸代替了傳統媒體的分發路徑，也將用戶重新聚合在了平臺上。算法（Algorithms）是指以達成某些具體目標為目的而組建的一整套計算機操作邏輯，算法新聞則是在機器學習和神經網絡分析基礎上，由計算機自動化生產新聞。寫作機器人等智能技術逐漸運用于新聞生產過程中，由此可能產生一系列隱患，因此，新聞倫理與方法的元規范（Protonorm）問題應當被重新審視與建構。

一、隱患：算法新聞生產的風險與挑戰

本文研究對象聚焦于算法新聞的文本生產階段，即自然語言生成。根據挪威學者艾伯特·蓋特和埃米爾·克拉默的研究，算法新聞生產的技術路徑主要包括兩個方面：基于模板的靜態算法和基于上下文的動態算法。動態算法可能會產生假新聞和謠言問題，從新聞制作的流程來看，算法新聞生產還存在諸多風險。早期數據收集的過程中，研究者可能迷信數據主義，中期使用數據訓練時，算法也可能吸收開發者的社會偏見導致選擇性使用某些信息，從整體來看，算法新聞生產雖然讓新聞工作者從繁重的重復性工作中解脫出來，但暗里卻將議程設置和把關權力一并吸納，以算法為代表的技術正從結構層面改變社會。因此，算法新聞的生產主要面臨三個方面的隱患：工具理性與數據主義泛濫、算法偏見與倫理邊界模糊和議程設置與把關權轉移。

（一）工具理性與數據主義泛濫

社會學三大奠基人之一的馬克思·韋伯深度思考了“社會行為”，提出現代西方社會的發展在某種程度上就是理性的穩步增長。他將“社會行為”分為四種：工具理性行為、價值理性行為、情緒行為和傳統行為。工具理性行為是純粹以結果、手段為導向，不摻雜如社會關懷等情感因素的行為。算法技術的使用，本質上就是工具理性的結果，實現了新聞生產效率的提升。

從美國社會學家羅伯特·默頓的結構功能主義視角來看，每一種社會事實或結構雖然會對某一個群體產生聚合效果或對某個結構產生正面作用，但同時會對另一個群體產生撕裂效果或對某個結構產生負面效果，算法新聞雖然減少了新聞從業者的冗余工作，實現了新聞生產效率的提升，也為大眾提供了多元化、個性化的新聞，卻使得工具理性和數據主義橫行。具體來看，一方面，在“唯數據論”的影響下，造成諸如具有人文關懷的深度報道等新聞因其投入大、制作周期長、效果難以量化的原因日益減少;另一方面，更多的信息由于數據孤島、數據污染等問題，算法的數據源并非是“全數據”，只是數據量較大的數據集，而這種數據量急劇增大會帶來假規律的泛濫。大數據之父舍恩伯格認為錯誤數據、斷裂數據、無結構數據混入數據庫，數據量的大幅增加會造成結果和規律的失真。國內學者劉德寰也指出，大數據也意味著更多的虛假關系，就像“在一堆稻草里面找一根針”。這些因素均會導致算法新聞常常流于描述現象表面，而缺少深度與溫度。

（二）算法偏見與倫理邊界模糊

有學者提出，算法深度學習以預設規則和給定數據進行，倘若訓練庫中的數據并不是對現實數據完全隨機抽樣，存在某種規律，或者由于最開始訓練的數據帶有研究人員的主觀傾向，譬如性別、年齡、職業、國家、種族等偏見，那么生成的算法新聞模型也會學習繼承性別、年齡、職業、國家、種族等偏見。除了數據，人工進行算法編碼和指標選取也是相對主觀的行動，社會、文化中的固有偏見常常被潛移默化到算法中，比如，算法新聞可能存在性別歧視問題，類似“編程”“工程師”“醫生”等詞常被默認為男性，“保姆”等職業常常被默認成女性工作。

算法學習是持續的、動態的，其應用環境中的信息也是算法學習的來源，后天環境中的偏見也會滲透至算法中。微軟聊天機器人Tay便是典型案例，2016年，Tay上線Twitter，起初它表現得彬彬有禮、和藹可親，然而上線不到24小時，在幾億網友的不斷提問和互動中，它被不良言論沾染，不停發表充滿仇恨、挑撥性的言論。如果新聞算法也被如此滲透，算法新聞將會產生非常嚴重的負面影響，因此新聞的算法倫理的一個核心就在于如何判斷環境信息、如何將用戶的合理反饋內容從惡意或無效信息中篩選出來。

（三）議程設置與把關權轉移

曼紐爾·卡斯特在《傳播力》一書中寫道：“傳播即權力，傳播是一切權力運作的核心要件。”回望媒介發展歷史，從報紙、廣播、電視到移動媒介社交媒體，媒介一直在權力的場域中時隱時現，而當互聯網平臺融入底層架構，具備媒體屬性后，平臺和算法也開始成為權力的代名詞了。從議程設置理論出發，算法不僅可以直接影響議題設置，左右大眾接收的內容，還可以通過新聞生產中，橫軸、豎軸組合的選擇，進行屬性議程設置。從長期角度來看，每一個精心設置的議題，對大眾的認知結構和塑造擬態環境產生潛移默化的影響，從而實現算法對社會的網絡議程設置。如2020年4月“夫人手撕網紅”事件中，微博刪帖、禁言、撤熱搜、抹除詞條、關閉相關微博評論、轉發權限等，這種平臺通過議程設置操縱大眾議程的做法引發社會各界的激烈討論與批評。

在傳統媒體時代，新聞媒體憑借其專業性和對渠道的把控，設立策展門檻，進而實現把關和議程設置，但技術環境變化給新聞業帶來角色危機，智能化算法可以綜合呈現新聞話題的整體信息，比如，事件溯源、最新進展、不同角度和層次的個體意見討論等，進行大規模自動化策展，從而將新聞事件的事實進展和意見討論等智能呈現在互聯網上。萬物互聯的時代，人人都有了發聲的機會，海量信息及傳播渠道多元化，某種程度上使議程設置和把關權旁落于算法，平臺或商業力量借助其左右輿論，成了社會穩定的潛在威脅。

二、重塑：無知之幕下的算法新聞生產的價值觀塑造

傳播政治經濟學派奠基人達拉斯·斯邁思，在文章《自行車之后是什么？》中強調技術的非中立性特征，認為技術既非現代化社會問題的“替罪羊”，亦非解決問題的“萬靈藥”。人工智能基礎上的算法新聞產生的種種問題，并不完全只是因為技術，更是社會、技術、文化、個體等之間的相互作用。在《正義論》中設想的“無知之幕（Veil of Lgnorance）”，為人們重塑算法價值觀提供了可能。算法新聞建構價值觀，需要多個利益攸關方共同走入“無知之幕”，以哈貝馬斯的交往理性為基礎，通過理解和溝通來協調各方的行動計劃，政府可以在馬克思主義新聞觀指導下完善頂層設計，平臺可以在交往理性指導下促進人機協同，用戶可以在主體意識下培養算法素養。

（一）政府視角：馬克思主義新聞觀指導下的頂層設計

從布迪厄的場域理論出發，可以發現算法新聞所在的媒介場通常與政治場相互作用。西方社會多數媒體是私有制，其經費、人員往往與政府、財團有著千絲萬縷的聯系，媒體實際上成為資本家操縱輿論風向的棋子、賺錢工具和實現政治目的的武器，其言論的發表也會受到各方面管控。

因此，我國新聞領域應該堅持黨管意識形態和黨管媒體的原則，堅持應由政府指導算法新聞的頂層設計，加強馬克思主義新聞觀教育。有研究總結當前中國馬克思主義新聞觀的核心觀念有以下四個原則，即黨性原則、人民中心觀念、新聞規律觀念和正確輿論觀念。相關管理部門可以通過完善算法新聞相關的法律法規，明晰算法底線，對有關平臺和媒體進行檢查，對人員進行日常培訓教育，貫徹落實好馬克思主義新聞觀，樹立黨性原則和以人民為中心理念。

（二）平臺視角：交往理性指導下的人機協同

“以語言為中介，以言行事為唯一目的，雙方共享社會規范和準則”，是工具理性下個體重建交往方式的展望，亦是人與機器和諧相處的準則。在共通的語義空間中，算法設計深入理解與考慮用戶行為和需求中的矛盾，創造一個穩定的“紙草社會”，保持個性化滿足與公共整合之間平衡的意義。其實，工具理性只要回到合法范圍內，就能為社會活動做出貢獻。算法依賴人類包含價值判斷的預設模型，深受開發者情感取向的影響。在設計算法時，應充分考慮并主動設計公平體系和安全預警系統，要在系統中主動嵌入友好、包容、開放等價值觀，警惕“流量至上”“數據主義”等思維。

平臺還應該走出避風港，強化社會責任意識。彭蘭提出，算法需要找到諸多平衡點，譬如在推送次數效率和公共責任之間、大眾化的熱門話題和小眾但具有很高專業價值的議題之間。2020年新冠肺炎疫情發生后，有許多平臺的算法新聞體現出了人文關懷，比如，今日頭條用人工與智能合作做要聞推薦，每日置頂重要的時政新聞，騰訊上線了專業的事實核查平臺——“較真”網頁和小程序版本，基于數據追蹤，通過對謠言的文本分析、語義處理、分類甄別，以及與查證專家團的智能匹配進行事實核查。

（三）個體視角：主體意識下的算法素養

當今，僅靠自己個體的能力認知世界幾乎是不可能的，新聞就必然成為人們認識世界、理解并思考的信息來源。如何對待新聞塑造的擬態環境，可以借鑒“洞穴隱喻”的理論：如今人們就身處于算法“洞穴”之中，算法產生的種種都是墻壁上的光影，人們應該學會對算法的存在有所意識，在了解基本的新聞生產流程后，對算法新聞信源的真實性和可信性保持懷疑，不對某個平臺某個算法產生的新聞全盤接受，不隨意傳播謠言，采用多平臺、多信源交叉驗證的方法，理性認識算法新聞生產。

三、結語

探討關于算法新聞的不足，旨在能夠在智能化傳播不斷發展的大趨勢中，在不斷審視和修正中，政府、平臺、個體協同合作，使之走向更美好的未來。依托當前熱門的區塊鏈技術，新聞生產中的各種信息將實現全平臺同步，不可更改的時間戳等技術上的可供性會使新聞信息源頭可追溯、算法新聞生產更加透明，這對于平臺、內容生產者和用戶都是更加友好的。

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作者簡介? ?黨瓊，廣西大學新聞與傳播學院博士、講師;李時嫻，廣西大學新聞與傳播學院研究生

基金項目? ?2021年度廣西高校中青年教師科研項目（2021KY0006）;2020年廣西科技基地和人才專項項目（2020AC19228）;2021年廣西社會科學基金（21CXW005）。