算法的意識形態風險:屬性、機理與出路

鮑 金 黃 婧

(上海交通大學 馬克思主義學院,上海 200240)

算法作為當前最具影響力的智能技術之一,已經實現了對人類社會各個領域的無縫嵌入和全面裹挾,人類在享受智能算法帶來的巨大便利的同時,也逐漸陷入算法引發的多重困境。在意識形態領域,算法的意識形態化與資本滲透,使其在一定程度上成為控制大眾社會意識和價值觀念的工具,進而阻礙主流意識形態的建設與治理。可以說,算法已然成為目前意識形態博弈的數字戰場與影響意識形態安全的最大變量。以當前的生成式智能技術浪潮ChatGPT為例,它在技術價值中立的虛幻外衣下,通過語義輸出的方式,向使用者滲透著支配性的意識形態,隱蔽地規訓甚至壓制用戶的思想觀念,致使技術的工具理性和價值理性出現失衡與分裂。因此,面對算法所引發的意識形態風險表征,我們亟須從技術邏輯與社會邏輯的雙重視角深入把握算法的意識形態風險及其生成機理、對策路徑。只有如此,我們才有可能揭開催生算法的意識形態屬性的技術迷霧,解蔽算法與資本的深度合謀,進而科學地應對主流意識形態的技術挑戰,推動算法轉變為主流意識形態建設的強大助力,從而更好地建設具有強大凝聚力和引領力的社會主義意識形態。

一、算法的意識形態屬性

要解蔽算法所引發的意識形態風險及其生成機理與治理路徑,首先要厘清算法與意識形態的內在關系。從意識形態概念的外延來看,意識形態是社會意識形式中除去包括科學等非意識形態的部分,“社會意識形式從對經濟基礎的不同關系可分為:社會意識形態和非意識形態的其他社會意識形式……社會意識的其他形式如自然科學、語言學、邏輯學等,是社會意識形式中的非意識形態部分”[1]。雖然科學技術與意識形態在內涵上存在明顯差異,但這并不代表科學技術與意識形態是相互割裂、毫不相關的兩個部分,更不意味著科學技術是與意識形態無涉的價值真空地帶。

法蘭克福學派根據晚期資本主義發展的特點對科學技術與意識形態之間的勾連做了深刻論述,并指出了科學技術意識形態化的邏輯路徑。例如,馬爾庫塞在馬克思科學技術批判理論的基礎上否定了技術中立論。在馬爾庫塞看來,科學技術雖然促進了資本主義社會生產力的提升,但是,它在介入資本主義政治體系運作的過程中,已經不可避免地“成了脫離群眾而使行政機關的暴行合法化的意識形態”[2]。具體而言,技術的意識形態化路徑表現為:在晚期資本主義社會,科學技術充當了為資本主義統治合理性辯護的工具,因此技術合理性已然轉變為統治性,而這種絕對的統治合理性就是一種意識形態。與此同時,技術理性在非政治的假象下,實現了對整個社會的機械化整合,而這種整合憑借科學化和合理化的標簽消除了政治系統內的一切否定性因素,整個社會逐漸轉變為單向度社會。哈貝馬斯沿著馬爾庫塞的批判道路,直接闡明了作為第一生產力的科學技術實質上就是一種意識形態,一種掩蓋資本矛盾并為資本主義合法性辯護的工具。隨著科學技術無縫滲透到社會、政治、經濟等各個領域之中,技術似乎成了理解資本主義社會一切問題的關鍵,這致使人們被裹挾在科學技術之中并產生對它的盲目信仰。與此同時,科學技術具有不同于傳統意識形態的隱蔽性、中立性和難以抗拒性,“技術統治的意識同以往的一切意識形態相比較,‘意識形態性較少’,因為它沒有那種看不見的迷惑人的力量……比之舊的意識形態更加難以抗拒,范圍更加廣泛”[3]。當前,智能算法的迭代式發展對各領域所造成的顛覆式影響正在不斷深化技術的意識形態批判范式、更新意識形態批判的內容,這就需要我們結合技術發展的當代境遇,分析算法意識形態化的邏輯路徑。

算法意識形態屬性的生成邏輯表現為技術特性與技術內嵌的價值相互耦合的過程。從機器技術的本質與變革來看,傳統的機械技術只是在人體力的對象化基礎上延長了人的勞動能力,還無法對人們在實踐過程中構建的復雜多元狀況進行獨立的邏輯推理和因果分析,因而不具備任何的自主性。相較之下,算法作為人“一般智力”的對象化產物,能通過對大數據的自動化感知和高精度處理來模擬人的視覺、聽覺、語言、行為甚至是人的邏輯思維,進而產生自主性和主體性。近年來,隨著大數據的井噴式增加以及神經網絡模型的學習算法的發展,算法已經不再局限于對人類知識的簡單復制,而是主動從數據中學習并且根據數據處理的現實經驗對所定義的學習結構進行調整和完善。基于這種思路,算法“已經不再是人的附庸,它將和人類在平等的起跑線上汲取和總結知識,因而可能創造出比人類更巧妙的方法、生成比人類更高效的決策、探索人類從未發現過的知識空間”[4]。今天,算法在行為決策與自主學習的維度上已經具備了前所未有的類人性和主體性,但是算法所形成的“‘主體性’是功能性的模仿而非基于有意識的能動性(agency)、 自我意識與自由意志,故應稱之為擬主體性”[5]。這種擬主體性能夠使算法在認知和行為上與人實現一定程度的互動,從而具有影響人觀念和意識的可能性。也就是說,雖然算法無法基于自主意識對人產生影響,但是人卻可以對算法所驅動的行為賦予價值和意義;同時,算法也能夠作為意識和價值載體與人進行思維和認知層面的交互。值得進一步討論的是:算法對人的意識的可能性影響是如何實現的?如果目前人工智能無法自發產生意識并以此影響使用者,那么人所受到的意識影響究竟源于何處?

需要明確的是,算法對意識的影響來源于復雜的人機關系中所內嵌的多主體的價值觀念。目前,人工智能仍無法算法化人類全部的思維和認知能力,也不能兼容人類生成自我意識的獨特機理,無法獨立施加意識層面的影響。因此,只有把人工智能置于其與人構建的關系網絡之中,才能把握算法內嵌的價值觀念對意識的影響作用。由于傳統機器技術的局限性,機器只能以工具這種客體形式參與構建簡單的人機二元關系。然而,算法設計、開發和應用的復雜性決定了這是一個多主體共同參與的過程。與此同時,算法產生的類人特性以及對人勞動能力的超越,使人工智能逐漸成為部分勞動過程的主體,從而變革了傳統機器的主客體關系。在此意義上,算法消解了傳統機器的人機關系,在現實運作過程中逐步形成了由算法的控制者和開發者、算法的目標用戶共同構成的復合關系。正因如此,算法成了一個摻雜多重主體價值觀念的產物,就像克里斯托弗·梅強調的,技術不可避免地“內嵌特殊規則”[6]。這種價值內嵌的過程表現為:其一,算法開發者將自己的觀念投射到算法系統上,從而導致算法夾雜著開發者的意志;其二,算法以用戶的價值和興趣為導向篩選和推送數據,因此內含使用者的價值需求;其三,算法被少數數字公司壟斷和操控,致使算法捆綁著控制者的特殊利益。與此同時,在算法所形成的關系中,算法的使用者由于處于算法權力的不對等狀態而被迫承受著由算法研發者和控制者共同構成的觀念的滲透與壓制。算法意識形態化的屬性轉向使算法具有生成與擴大意識形態風險的可能性,算法已然成為觸動網絡意識形態秩序的關鍵因素。據此,只有研判算法引發的意識形態風險,才能推動算法“向善”發展。

二、算法的意識形態風險表征

算法的跨越式發展和全域式應用給主流意識形態建設帶來了一體兩面的影響。與算法賦能相對應的是,算法在意識形態領域引發了一系列不容忽視的風險。從表征上看,這種風險既具有傳統意識形態風險的特征,又延伸出算法的智能化、信息化和數字化特質。大體來說,算法的意識形態風險主要表現為算法歧視、算法牢籠和算法黑箱對主流意識形態的認同度、引領力和凝聚力的挑戰。

(一)算法歧視:主流意識形態認同危機

主流意識形態認同是人們對統合性思想觀念和價值體系的自愿接受和主動遵從,其在根本上是一種政治與價值認同。主流意識形態要發揮自身的凝聚力和引領力,就必須獲得民眾的廣泛認同,否則將在某種程度上被邊緣化為非主流意識形態。可以說,認同感是判斷主流意識形態是否安全的重要標準。

算法歧視是算法嵌入意識形態領域后影響主流意識形態認同感的主要技術因素。算法歧視是指“在看似客觀中立、沒有惡意的程序設計中,卻帶著開發者的偏見,或者因所采用的數據存在傾向性,或者因設計技術局限,在實際應用中導致了種族歧視、性別歧視、年齡歧視、階層歧視、區域歧視、仇外思想等嚴重的政治后果”[7]。以人工智能的底層算法“詞嵌入”為例,詞嵌入通過將詞轉換為數字,在自然語言處理模型中用作輸入。如果詞之間的意思相似,它們映射在數學上的意義上也是相近的,因此,詞嵌入通過評估單詞出現的上下文來編碼信息。然而,這種技術在現實運作中常常隱藏著種種偏見,例如女性和護士、秘書和舞者的關聯更為緊密。算法出現歧視與偏見的原因是多元復雜的,但根源在于算法開發人員將固有的偏見有意或無意地編碼到機器學習模型之中,從而導致客觀事實出現價值偏差。當前,智能算法正在以一種不可或缺的形式參與日常生活的建構過程,起著維持社會生活正常運轉的重要作用,而算法偏見的“特洛伊木馬”就隱藏在每行代碼、每條信息、每個界面中。然而,大部分算法用戶往往在技術中立的假象下忽視了算法潛藏的碎片化價值偏見,難以判斷算法背后多種社會觀念的輿論交鋒及其真實意圖。彌散在算法空間中的輿論偏見通過去中心化與扁平化的技術平臺快速擴散與放大,潛在地影響著用戶的理想信念、思想觀念與價值認知,甚至固定為與主流意識形態相對抗的輿論風暴,進而對主流意識形態認同構成了價值干預。一旦用戶默認或主動接受了算法的介入,就難以避免地落入其附帶的網絡價值偏見陷阱之中,進而造成一定的價值分化。長此以往,當這種價值分化達到一定程度時,就可能出現挑戰政治權威、弱化民族身份認同、否定核心價值體系與蠱惑負面情緒等問題,這對主流意識形態話語體系的政治、價值與情感認同構成了一定挑戰。

(二)算法牢籠:主流意識形態引領力弱化

主流意識形態的引領力是打破認知差異、引領社會觀念的重要表現,也是確保主流意識形態占據話語主導權的主要標志。在算法牢籠的技術場域下,算法推薦的信息分發模式引發的價值分化和價值失序將逐漸導致主流意識形態引領力的弱化。

算法牢籠指的是“算法+推薦”的信息分發模式將大眾禁錮在信息的牢籠之中,造成了公眾視野的偏狹與思想的封閉。目前,越來越多的頭部信息分發企業和信息分發類社交平臺加入算法推薦序列,不斷加大對算法的研發投入,算法推薦已經成為中國移動資訊的主要分發方式。算法推薦是指運用算法對用戶的基本信息、瀏覽痕跡以及社交屬性等數據進行精確采集與分析,構建標簽化的“用戶畫像”,進而篩選并且推送迎合用戶興趣偏好數據的信息分發方式。就其技術本質而言,算法推薦是大數據和算法構建產生的用戶需求和信息供給的個性化適配關系。直觀上看,算法推薦作為一種去中心化的雙向信息分發機制,能夠快速滿足用戶的信息獲取需求以及提升平臺內容的分發效率。然而,這種智能化、個性化和精確化的信息分發方式也在一定程度上弱化了主流意識形態的引領力。其一,算法推薦以用戶為導向的迎合式信息分發方式將造成信息繭房和過濾氣泡效應,即用戶更易于接受與自身的興趣和價值偏好相契合的同質化信息,忽視與自己的關注視野存在偏差的異質化信息。這種推薦方式雖然有助于增加用戶黏性,但也將加劇個體的價值分化和價值分隔。其二,在同質化的社交圈層環境下,具有相似價值觀念的用戶往往會相互吸引,并通過網絡社交圈層展開交流互動。在此過程中,價值觀念逐漸固化為特定社交圈層特有的意識形態立場。長此以往,隨著各種個性化意識形態在網絡交互中的發展,網絡社交圈層對主流意識形態的價值理解鴻溝也將逐漸深化。其三,部分網絡平臺在“流量至上”的利益導向下,意圖通過傳播暴力、低俗和虛假信息的形式來吸引用戶的注意力,這些不良信息的傳播在一定程度上擠壓了主流意識形態信息的覆蓋范圍,導致了網絡空間的價值失序問題,進而消解了意識形態的價值理性。總之,算法牢籠改變了主流意識形態傳播的中心地位,創造了社會圈層的價值分隔與價值對立,并擠壓了主流意識形態的覆蓋范圍,最終致使主流意識形態出現引領乏力的風險。

(三)算法黑箱:主流意識形態凝聚力消解

主流意識形態權威是其確立自身在國家和社會中的合法性和主導性地位、凝聚大眾共識的關鍵前提。算法的過程不透明性、操作復雜性和價值嵌入性使其成了部分非主流價值觀念藏身的空間,主流意識形態權威面臨著失落和消解的風險。

算法黑箱是關于算法不透明性的隱喻,即算法雖然成了鏈接現實世界和數字網絡的重要中介,但大部分被算法介入的用戶都只能觀察算法的輸入和輸出而無法了解其內部的運作過程。這種未知狀態直接導致了人們對算法的恐慌,一些人認為在算法黑箱的遮蔽下,整個社會將成為被算法操控和支配的對象。從技術本質上看,算法黑箱并不等同于暗箱操作,它實際上是技術保密性和復雜性所產生的結果。即便對于算法專家而言,要徹底了解算法收集的數據、數據分析的方式以及其所構建的模型也較為困難。作為數字化時代的關鍵技術,算法黑箱在實際運作的過程中極有可能成為非主流意識形態滲透的藏身之處。在現實運行過程中,由于技術手段和技術人員的限制,算法往往掌控在操縱算法的私人技術公司之中,而算法的實際需求者和使用者則逐漸被邊緣化,并失去了對算法的所有權和控制權。基于某種利益衡量,算法的控制者極有可能在算法黑箱的遮蔽下,蓄意將歷史虛無主義、新自由主義等社會思潮植入算法之中,以及對輿論事件進行泛政治化改造并借此煽風點火,影響和操控大眾的社會情緒與心理狀況,進而對主流意識形態展開更加深度和隱蔽的滲透與圍堵。然而,由于算法操縱主要集中在后臺進行,并且具有一定的復雜性和專業性,用戶在技術鴻溝和技術不透明性的雙重限制下,往往察覺不到算法所嵌入的錯誤思潮。這些非主流的價值觀念極有可能在一定程度上歪曲與模糊主流意識形態的話語內容與政治意涵,炮制與渲染“中國威脅論”等錯誤論調,甚至否定我國的制度體系與發展道路,進而消減主流意識形態凝聚大眾價值觀念的能力。

三、算法意識形態風險的內在機理

算法的意識形態屬性使其不可避免地嬗變為利益集團操控意識形態的利器。在少數掌控甚至壟斷算法的資本的推動下,數據崇拜和算法獨裁逐漸演化為數字社會的彌散性與隱蔽性癥候。在此基礎上,作為社會中介的大數據與具備權力屬性的算法的深度聯合,實現了對意識形態的智能操控,這正是算法的意識形態風險得以生成的重要機理。

(一)數據崇拜:大數據對社會建構的中介性作用

在數字化時代,數據已經成為社會生產和交往過程中不可或缺的基本要素。實際上,對數據的記錄和分析在數字化社會階段之前就已存在,探索世界的原初欲望一直推動著人類對數據的利用,但儲存和分析數據的技術局限性致使數據運用只能小范圍地存在。數據分析技術的狂飆猛進實現了小數據時代向大數據時代的跨越,大數據的全域分析逐漸成為現實。這種方式極大地滿足了人們對數據細節的考察需求并提高了微觀層面的分析準確性,更重要的是,它讓人們前所未有地認識到了大數據的價值潛力。只要掌握足夠多的相關性數據,就能夠在數據追蹤和數據測繪的基礎上,精準地刻畫個體的生活方式與社會形象,進而發揮出影響公眾觀點、左右公眾行為的意識形態效果。例如,Facebook就通過分析用戶的社交圖譜來獲知使用者的價值傾向和興趣范圍,從而通過推送內含一定傾向的意識形態信息,輕而易舉地達到特定的政治目的。很顯然,大數據所驅動的分析方式更加精確和高效。

時至今日,深度滲透的大數據正無縫嵌入人們的日常生活,甚至成了社會關系的數字化中介,并深刻地影響著意識形態的實現方式。在哈貝馬斯看來,技術始終是一種歷史與社會的設計,這種設計在數字資本主義社會直接凸顯為資本對大數據技術的塑造。具體而言,大數據的潛藏價值成了資本錨定的對象,資本的逐利本性使其不斷開發大數據,以搶占生產力的制高點。例如,當前資本的競爭戰略正從對土地、人口和能源的爭奪轉向對大數據的搶奪,美國、日本和歐盟競相制定大數據戰略,試圖率先挖掘大數據的潛在價值并引領數字產業革命。無論是政治領域的公共政策評估與研究、經濟領域的傳統產業數字化轉型,還是文化領域網絡社交媒體的信息推送,它們的底層設計都建立在大數據分析的地基上。大數據已然變成了萬事萬物在數字社會的符號替身以及構建社會關系的新型中介,數據化似乎成了數字時代萬事萬物難以逃脫的終極命運。由此,在數據成為一種普遍性和絕對性存在的境遇下,人們就有可能形成一種以數據為中介要素來理解世界的意識形態方式。當前,數據不僅成了數字時代度量萬物價值的尺度,也成了人們日益崇拜和追捧的對象。這種由數據崇拜衍生出的最明顯的意識形態方式就是數據意識和量化思維。在量化思維者眼中,世界就是一堆信息的總和,從長度、重量、時空、文字到人的社會關系,生活的一切元素只要加以劃定、區分、篩選和量化之后,就能夠被人類馴服和利用。當一切存在都可以被量化的時候,馬克思的預言“抽象統治一切”似乎已經超越了其所處的時代,深刻地命中了當今社會的意識形態癥候。

(二)算法統治:算法權力對數字權利的支配

算法統治是指人們對算法的過度依賴所導致的人的思想、行為和決策受到算法支配與主導的意識形態現象。從本質上看,算法統治是由算法權力擴張與越位導致的算法意識形態現象。算法并不是抽象的數字、符號和代碼的簡單集合,算法的操控與壟斷者憑借自身在算法設計與研發中的技術優勢,不斷借助算法增強對政府、公民和整個社會的影響與控制,進而導致了算法意識形態的產生與越位。直觀上看,算法統治是技術權力的操控與統治,但其背后潛在地關聯著資本意志的實現,正如馬克思在分析由機器招致的社會矛盾時所敏銳指出的:“這些矛盾和對抗不是從機器本身產生的,而是從機器的資本主義應用產生的。”[8]具體而言,算法統治生成的主要原因包括:其一,在算法逐漸深入人們日常生活的數字技術秩序下,人們不得不被動接受算法對各類決策行為的介入,并在享受高效、便捷的算法體驗的過程中不斷增強對算法的依賴。其二,算法的私人占有、算法的復雜性以及算法研發的高度分工使得算法呈現出不透明化、難以整體把握的狀態。同時,算法對缺乏專業數字素養用戶的高度排斥也在一定程度上加劇了算法的不透明性,而算法的不透明使我們無法透視算法意識形態影響的產生機理和可能性后果。其三,核心算法代碼的編寫權力始終被少數算法專家壟斷,這在一定程度上使得這部分技術人員能夠憑借技術優勢,操控整個社會的意識形態信息的流向和分布,進而影響大眾和政府的行為決策。

算法統治內含數字權利的讓渡以及算法權力對數字權利的支配邏輯。數字權利是指數字主體在大數據與算法環境下擁有的數據訪問權、數據保護權、算法使用權等權利的集合。對越位數字權利的控制與對正當數字權利的保護是實現數字正義的基礎。在當前的數字時代,算法權力的無序擴張直接導致了數字權利的喪失。在算法秩序中,算法的使用者為了獲取以算法為依托的服務,必須將自己的數字權利讓渡給算法權力,而算法的控制者和研發者則處于不受任何限制的自由狀態。例如,算法秩序下較為普遍的服務與隱私的不對等交換,一旦用戶拒絕讓渡自己的隱私數據,就無法使用平臺、瀏覽頁面和獲取信息。因此,大部分用戶為了避免被主流技術話語邊緣化,往往選擇忽視隱性強制的事實,主動出讓自己的信息。與此同時,算法還直接控制著用戶接收的內容,即算法的研發者直接決定著哪些內容能夠進入用戶的視野,哪些信息需要被隱藏到后臺之中。在這種由算法構建的意識形態秩序下,處于弱勢地位的普通用戶不可避免地被拋入算法設置的監控體系之中,卻無法通過行使數字主權制衡算法權力的統治。

(三)價值形塑:算法與大數據的深度聯合對意識形態的操控

在數字化時代,算法和大數據實現了前所未有的深度聯合。大數據常常被視為數字化時代的新石油,但如果沒有煉油的設備和工具,石油的存在并不能發揮出最大價值。因此,算法和大數據的互相支撐直接構成了人工智能發展的底層邏輯。具體而言,算法與大數據相結合的必要性在于:其一,數據并不等同于信息。數據是數字、字母和符號的抽象集合,其本身是孤立、零散和雜亂的,因而數據只有經過提取之后才能轉化為可直接使用的信息。也就是說,數據所具有的數字意義需要被動態地建構出來。其二,日常網絡平臺產生的數據是成千上萬的,但大部分數據都因不具備使用價值而被淘汰為“剩余數據”。因此,對數據的利用必須經過一定的結構式轉換,而算法就是統攝、篩選、使用數據的外在結構式,它不僅決定了數據在何種意義上可以成為信息,而且通過數字關聯賦予了單個數據外在的價值。其三,算法只有以大數據為支撐才能產生巨大的支配力和影響力,即只有建立在大數據喂養的基礎上,算法才能實現從傳統算法到深度學習算法的更新迭代,主動地從數據中進行學習。

“算法+大數據”的深度聯合與邏輯互動實現了對意識形態的智能操控。從算法邏輯來看,由于算法本身是不透明的,因此,算法的掌控者和設計者常常會將特定的意識形態觀念植入到算法編碼的過程中,影響信息內容的呈現與屏蔽。與此同時,深度學習算法會根據現實的運作體驗不斷完善數據訓練模型,而算法在與用戶的實際互動過程中又不可避免地帶有使用者的意識形態傾向,因此,算法在自我優化的過程中會逐漸帶入多元復雜的意識形態觀念。從數據邏輯來看,算法訓練模型所接觸到的數據性質也是決定算法是否帶有意識形態因素的重要方面。如果算法使用的數據本身是非中立的意識形態信息,那么其所喂養的算法模型也將帶有一定的意識形態傾向。例如,目前沖擊人工智能領域的ChatGPT在本質上就是一種自然語言生成模型,其所依賴的數據主要依靠研發公司制定的規則,如果ChatGPT在訓練模型時接觸的數據集具有特定的意識形態傾向,那么它在進行語義輸出的過程中,就易于將這些意識形態傾向鏡像般地投射出來。總之,算法與大數據的深度聯合對意識形態的掌控能夠延伸至數字社會的細微之處,并且致使算法與大數據原有的意識形態風險日益惡化和擴張,即算法與大數據的一體式結構已經成為現代社會操控意識形態的數字利器。

四、算法的反向馴化與主流意識形態的引領

對算法的意識形態批判不應直接導致對算法的“盧德主義”拒斥與反抗。必須承認的是,算法仍然是當前賦能意識形態生產、傳播、分發與反饋的關鍵技術工具。面對算法對意識形態建設帶來的風險,必須加強主流意識形態的引領作用、矯正智能算法自身的技術漏洞、推動算法成為社會主義意識形態建設的強大助力。

首先,要建構價值理性,強化主流意識形態對算法的駕馭引領。價值理性是“價值合乎理性的,即通過有意識地對一個特定的舉止——倫理的、美學的、宗教的或作其他任何闡釋的——無條件的固有價值的純粹信仰,不管是否取得成就”[9]。由此可見,價值理性是人對自身生存價值以及存在意義的追求,它關注的是人本身的精神和意義世界。一旦價值理性徹底萎縮與衰落,人將喪失反思和否定的能力而成為遵循計算和實用規則的技術奴隸。正因如此,技術理性和價值理性應該保持必要的張力。當前,算法的應用使得各種非主流意識形態話語更加廣泛和隱蔽地影響著大眾的價值觀念,如果離開了社會主義意識形態的價值引領,算法將必然導致社會價值導向的偏移。因此,必須在算法的研發和應用過程中發揮主流意識形態的引導和規制作用,不斷增強社會主義意識形態的輻射力和影響力。具體措施包括:其一,要建立系統完備的實踐方案,即將主流價值和觀念以代碼的形式融到算法之中,強化主流意識形態對算法開發和運行方向的指引。其二,要提高算法對各種非主流意識形態的分辨,在主流意識形態的引導和規制下進行信息分發與推送,并根據實踐中出現的新問題以及大眾對主流意識形態傳播的反饋,及時調整主流意識形態的傳播內容和傳播路徑。其三,要提高算法研發人員的思想政治素養。算法開發人員作為算法的創造者,在很大程度上影響著算法的屬性和表征。因此,必須注重對開發者的思想政治引領,讓算法開發者在具體的開發過程中遵循正確的意識形態導向,進一步鞏固社會主義意識形態的建設。

其次,要規制工具理性,矯正算法的技術漏洞。算法所引發的意識形態風險問題,無法完全脫離技術載體而獨立解決,而是要回歸技術并依靠技術的完善加以治理。當前,算法仍然是一項正在發展且尚未定型的技術,它在發展的過程中難免出現技術漏洞和應用水平層次不齊等問題。對此,我們必須及時介入算法的系統設計,借助技術手段及時矯正并降低算法存在的技術缺陷和風險,完善算法的技術表征和技術屬性,確保算法安全有效地運行。比如,目前存在的算法歧視問題,在一定程度上是由訓練數據集不完整或存在偏斜、機器學習建模技術不完善造成的。機器學習團隊可以通過訓練數據樣本的多樣性、確保算法開發者具有多元化的背景等方法減輕算法歧視帶來的負面影響;面對算法推薦可能導致的“透明人”問題,可以通過“編碼、加密、假名和匿名、防火墻、匿名通信技術等”[10]構建起用戶隱私保護機制,減少信息竊取和泄露;而對于“信息繭房”問題,則可以在個性化信息推送的基礎上增強多元化和多樣性的信息分發;對于算法黑箱問題,可以通過提高算法透明度來加以應對,即公開呈現算法設計和算法機制運行過程中的每一個算法元素,同時也要注重形成一種以用戶為導向的算法交互方式,讓用戶了解算法給自己帶來的影響和改變。總之,我們必須對算法進行有效的治理與改造,控制它對意識形態建設的干擾與阻礙,構建起社會主義意識形態主導下的算法系統。

最后,要深化技術賦能,推動算法成為社會主義意識形態建設的強大助力。當前,算法的發展不僅為社會主義意識形態的建設提供了智力支持,也塑造了有助于社會主義意識形態傳播的數字化方式與格局。算法能夠精確分析用戶的價值偏好和特征屬性,并在此基礎上實現信息的定向分發與投放,這在一定程度上為社會主義意識形態內容的生產和傳播提供了新的機遇。如果說算法變革了傳統信息的單向度分發模式,迎合了傳播受眾的價值偏好的話,那么社會主義意識形態傳播完全可以通過算法分析、把握民眾的思想動態和偏好,在深度研判民眾意識形態狀況的基礎上發揮核心價值觀的引領作用。算法實現了傳播權力的去中心化,并通過語音識別、語言理解、人臉識別、邏輯思維等方式打破了傳統的意識形態傳播渠道,為用戶創造了立體化和多元化的傳播體驗,這種傳播和呈現方式讓社會主義意識形態更易于被大眾接受。與此同時,算法在數據分析和處理方面具有不可比擬的優勢,能夠對結構化和非結構化的數據進行精確和綜合的分析,進而繪制整個意識形態狀況的精確圖景,實現對意識形態狀況的精準反饋。正因如此,社會主義意識形態的建設和傳播不能固守傳統形式,必須與時俱進,積極適應算法發展新態勢,及時融入數字化和算法化傳播的發展浪潮。