利益衡量視角下娛樂傳播算法的三維治理范式

中圖分類號：G206 文獻識別碼：A 文章編號：1004-342（2025）04-108-21

一、問題的提出

在數字化進程呈指數級演進的宏觀語境中，娛樂傳播算法依托深度學習架構重構文化生產與消費的底層邏輯，形成技術嵌入傳播生態的范式性變革。以Netfix推薦系統的多模態解析為例，其基于用戶觀影行為的協同過濾模型，通過特征提取與權重迭代實現內容精準匹配；Spotify音樂平臺運用深度神經網絡構建的個性化推薦體系，徹底解構傳統信息分發的時空邊界。此類技術躍遷雖提升傳播效率，卻觸發三層亟待厘清的核心矛盾：

其一，算法權力擴張與主體性消解的張力如何平衡？社交媒體平臺通過圖神經網絡構建的社交拓撲關系嵌入模型，在優化短時曝光效率的同時，是否實質構成對用戶認知自主權的技術性褫奪？其二，數據要素化進程中的隱私安全危機如何化解？當行為數據通過卷積特征分析轉化為可計算的符號集合時，《中華人民共和國個人信息保護法》確立的知情同意框架是否因技術閉環陷入空轉？其三，舛偽信息借助算法傳播效能形成的擴散淵藪如何規制？娛樂新聞推薦系統因數據源混雜與真實性判別缺位，導致虛假內容在協同過濾機制中指數級傳播的現象，是否意味著傳統傳播倫理的范式性失效？①

上述問題的本質，映射出技術理性與人文價值的深層沖突：當算法通過隱式關聯挖掘重構注意力資源配置規則時，文化多樣性保護義務如何避免降格為流量指標的附庸。在資本邏輯與技術架構的共謀下，法律系統的規范效力面臨結構性挑戰一—侵權法因果關系框架的失靈、程序正義原則的空殼化、社會權向經濟指標的異化，共同指向數字時代法治文明的調適困境。如何構建兼具技術包容性與價值約束力的衡平治理范式已成為亟

待破解的元命題

二、娛樂傳播算法的發展現狀與問題剖析

算法引致的權利配置失衡現象，根植于技術理性對法律關系的解構與重構。當協同過濾模型突破傳統契約關系的對等性預設，當個性化推薦系統架空知情同意原則的程序內核，技術架構的創新效能已然轉化為法律客體性消解的催化劑。這種規范調適的滯后性不僅體現在《中華人民共和國個人信息保護法》等具體規則的適用困境，更深刻映射出數字時代主客體關系重構引發的制度性危機一一用戶從權利主體異化為數據要素，平臺責任在技術中立性抗辯中被虛置，文化多樣性保護義務則淪為流量分配算法的附屬性參數。基于此，下文將通過對技術運行機理的規范解構，揭示算法在影視、音樂等垂直領域的權利形塑機制，進而剖析技術賦能表象下制度性風險的生成邏輯。

（一）娛樂傳播算法的主要類型與應用成效

在數字化娛樂產業的生態體系中，娛樂傳播算法作為構筑當代文化生產與消費關系的結構性力量，其技術內核以深度神經網絡②為基核，通過卷積神經網絡①與循環神經網絡②的協同進化機制，系統性地重構著影視、音樂、游戲及社交媒體等多元場域的內容分發范式。

就影視產業而言，頭部平臺的算法架構創新體現為時空特征提取與序列行為建模的耦合機制一一卷積網絡對用戶觀影軌跡中隱含的視覺語法與敘事偏好的解構能力，與循環網絡對觀影時長分布及交互頻率的時序依賴關系的捕獲效能，在多模態特征空間的降維融合過程中，形成了協同過濾推薦系統的群體偏好映射、內容匹配機制的元數據關聯矩陣③以及混合策略下的動態權重分配模型，此種復合型決策框架不僅重塑了內容消費的流量分配格局，更在產業層面對版權運營模式與創作者經濟體系產生深刻的結構性影響。

音樂傳播領域的技術革新則表征為序列建模能力的范式轉換，長短期記憶網絡④對用戶播放歷史中隱含的周期性模式與突發性偏好的辨識精度，結合基于注意力機制的語義表征模型對情境標簽（如情感狀態、時空坐標）的上下文關聯解析，共同構建起具有時空延展性的興趣圖譜，該技術架構在優化內容觸達效率的同時，亦引發音樂價值鏈中權力關系的重組一—傳統渠道壟斷的消解與分布式創作生態的興起，昭示著算法中介下的文化生產民主化進程及其內在張力。

游戲產業的技術演化軌跡呈現出強化學習與遷移學習的辯證統一，動態決策模型通過對玩家行為策略的連續空間建模在人機交互界面實現超越人類認知閾值的戰術創新，而跨平臺遷移學習技術則通過潛在特征空間的共享機制，消解了設備異構性導致的行為數據碎片化問題，此種技術協同效應不僅推動虛擬經濟系統的規模擴張，更在玩家社群的集體認知層面催生出新型文化實踐范式。

社交媒體場域的技術突破聚焦于圖神經網絡①對社交拓撲的關系嵌人與語義模型的深度集成，通過將用戶節點間的多條傳播路徑與興趣標簽的分布式表征進行聯合優化，構建起具有自組織特性的內容分發網絡，此種架構創新在提升短時曝光效率的同時，亦使得用戶生成內容生態呈現出復雜適應系統的涌現特征，其內在動力機制涉及注意力經濟規律與身份構建訴求的復雜互構。②

在技術實施的微觀層面，自適應優化器③與正則化策略的組合運用通過對損失函數曲面的動態感知與參數空間的約束映射來有效平衡模型容量與泛化能力①之間的辯證關系，而基于概率排序理論與信息檢索范式的標準化評估體系，則在推薦質量的客觀度量維度建立起技術效能與社會價值的關聯框架。此種技術演進促成的內容分發模態轉型，本質上體現為從單向度傳播模式向用戶中心范式的認識論轉向，其深層動因植根于數字化進程中主體性建構方式的嬗變一一用戶從被動的信息接收者轉化為具有算法協商能力的行為網絡節點，此種身份轉換不僅重塑市場需求的結構特征，更推動娛樂產業進人以低延遲實時計算為技術基底、以高維異構畫像為認知框架的新發展階段。

當然，娛樂傳播算法技術的演進軌跡也可被詮釋為文化生產關系在賽博空間中的重構性力量，其作用機制既涵蓋生產工具數字化帶來的效率革命，亦包含認知慣習算法化引發的文化實踐異化。

（二）娛樂傳播算法現存困境之解析

在數字技術蓬勃發展并深度重塑娛樂產業格局的時代背景下，娛樂傳播算法作為驅動產業變革的核心力量，在帶來創新機遇的同時也深陷復雜且嚴峻的困境泥潭。其困境的根源不僅涉及技術架構的內在缺陷、數據處理的失范流程，還與社會文化的深層肌理、產業生態的失衡結構緊密交織。通過梳理分析，可將娛樂傳播算法的困境精準提煉并歸

結為以下兩個方面：

1.算法偏見致信任危機：數字時代下的 利益平衡困境

在娛樂算法應用中，算法歧視已實質侵犯平等權保障。數據偏差、模型設計缺陷與公平審查缺失共同導致系統性問題：特定文化內容的曝光機會被非均衡壓縮，創作者資源分配呈現結構性傾斜。這種技術性歧視通過算法決策循環持續強化，將現實不平等復刻為數字空間的“編碼歧視”，致使法律規定的平等文化傳播權在技術執行層面遭遇制度性架空，最終形成對平等原則的技術性消解與對文化生態的持續性損害。

在影視、音樂等內容的推送場景中，部分算法因訓練數據集存在群體表征偏態，形成對特定群體的刻板認知架構。針對年輕女性用戶群體的推薦邏輯往往過度錨定傳統性別角色標簽，將浪漫題材影視作品或流行音樂作為主導推薦方向，忽視其在科幻、懸疑等領域的潛在興趣，導致推薦內容呈現同質化特征；老年用戶群體則被系統性地綁定至傳統戲曲、經典老歌等內容，接觸前沿娛樂形態的機會大幅受限。此類現象在游戲推薦維度更為顯著，基于地域文化差異或年齡分層的數據偏差，使得具有特定文化內涵的游戲作品權重分配失衡，導致部分群體在虛擬娛樂生態中遭遇邊緣化困境。②

從用戶體驗維度觀之，算法偏見嚴重制約了用戶獲取多元文化的可能性，削弱平臺滿意度與用戶忠誠度，抑制娛樂消費的探索性行為。更關鍵的是，這種技術性歧視正重構文化傳播的底層邏輯：用戶不再作為具有主體性的文化消費者存在，而是被降格為數據特征集的載體，其文化選擇權在算法規訓下逐漸異化為對預設標簽的被動回應。①社會宏觀層面，娛樂資源獲取的不平等性被技術機制合法化，不同群體間形成“文化獲取鴻溝”，加劇社會公眾對技術中立性的信任危機，甚至誘發群體對立情緒——算法既受社會結構形塑，又反過來強化既有不平等結構。②

技術層面的根源可追溯至數據采集與算法架構的雙重缺陷。數據采集階段的樣本偏差（如過度采集青年用戶行為數據）特征標注的主觀性（人工標注中的隱性偏見），使數據集形成結構性缺陷。當此類數據輸人算法模型后，經過黑箱化的特征提取與權重分配，偏見被編碼為“客觀”的技術規則。例如年輕女性用戶觀看浪漫題材的頻次特征，可能被誤判為該群體的本質化偏好，進而形成自我強化的推薦循環。這種“偏見傳導機制”在技術哲學層面揭示了算法決策的脆弱性一其本質仍是社會權力關系的數字化投射。

算法偏見本質是社會既有偏見在技術系統中的鏡像與再生產。長期存在的性別、年齡等刻板印象，通過數據采集與模型訓練被轉化為技術系統的內在邏輯，形成一種“象征暴力”——技術系統以中立的表象實現對文化支配關系的隱蔽維系。這種“文化逆循環”效應不僅阻礙跨群體文化交流，使娛樂空間淪為技術理性支配的場域

2.數據濫用致隱私泄露：數字時代下的協同安全困境

數據安全危機的本質在于技術理性與制度規約的雙重塌陷。Equifax事件揭示的不僅是1.4億美國人敏感信息泄露的表象，更是防護體系在面對XSS攻擊及零日漏洞利用時的系統性失能：當攻擊者通過構造惡意指令穿透數據庫權限邊界，或借助瀏覽器安全策略缺陷劫持用戶會話，傳統防御機制（防火墻的規則滯后性、人侵檢測系統的特征庫陳舊化、密鑰管理的流程失范）的脆弱性本質被徹底解蔽。此種技術短板與數據存儲架構的制度性缺陷形成共謀關系一一關系型數據庫中權限層級的混沌催生內部監守自盜的沃土，非關系型數據庫的分布式特性引發數據一致性協議的斷裂，而訪問審計機制的形式主義傾向則使異常操作追溯淪為技術烏托邦的幻象。當前的治理體系在應對此類復合型風險時已暴露出嚴重的適應性危機：既無法預判日新月異的攻擊技術向量，亦難以有效約束技術資本對安全規范的僭越

算法支配下的娛樂傳播體系正在將“資本再生產”邏輯推向極致。①推薦系統通過將流量價值升格為文化資本的核心度量標準，迫使創作者陷入象征暴力的自我規訓進程——對高曝光內容的模仿性生產（影視劇情的模塊化拼貼、音樂風格的趨同性演化）已非單純的市場選擇，而成為技術權力對創作自由的新型宰制形態。此種規訓效力在流量分配體系中具象為森嚴的“資源壟斷梯度”：頭部從業者依托既有文化資本構筑數據護城河，而新興創作者因“數據貧困”淪為算法邊緣人，其本質映射著技術寡頭化趨勢對文化多樣性的制度性絞殺。更為深刻的是，當算法將商業利益奉為絕對圭桌時，創作者被迫直面“系統對生活世界的殖民”—藝術完整性在數據指標的擠壓下發生價值異化，用戶對內容質量的集體性失望與青年群體的信任度衰減共同昭示著技術理性與人文精神的根本性斷裂。②

在技術規訓權力的運作框架下，算法偏見對隱私權與選擇權的系統性剝奪已構成娛樂生態的元倫理危機。推薦系統通過將用戶行為數據強制轉化為可計算的符號集合，完成了從主體性消解到文化選擇權褫奪的雙重異化—一年輕女性在用戶畫像的暴力歸類下被困于“浪漫敘事”的數據牢籠，老年群體因行為軌跡的數字化監控被桎梏于“懷舊內容”的信息孤島，而地域文化差異則通過特征向量的參數化編碼被固化為流量分配的認知邊界。這種權利侵害機制借助“數據一算法一反饋”的閉環控制系統形成自我強化的認知殖民：用戶隱私數據被轉化為偏見再生產的生產要素，算法通過信息繭房的建構實施選擇權的技術性消解，最終形成“隱私剝削一選擇限制一數據再生產”的鏈條。當娛樂平臺的知情同意機制淪為形式化合規工具時，其本質已演變為技術利維坦對個體自主權的制度性侵蝕一這不僅體現為《中華人民共和國個人信息保護法》第44條規定的選擇自由被算法黑箱架空，更意味著現代社會的意思自治原則在技術支配論下的結構性坍塌。

三、利益衡平范式下人工智能倫理的沖突協調機理

數字娛樂算法引發的權利沖突，本質上揭示了技術理性與法律價值在人工智能倫理框架下的不可通約性。當推薦系統通過協同過濾模型將用戶降維為數據特征集的載體時，這不僅構成對《中華人民共和國個人信息保護法》知情同意原則的形式化架空，更意味著算法權力對“人作為自的”這一倫理命題的實質性背離。在此語境下，人工智能倫理并非作為外部約束條件存在，而應被理解為重構算法治理范式的內生性變量一其通過解構“技術中立”原則背后的價值排序機制（如資本邏輯對文化多樣性權的系統性壓制），為利益衡平提供規范性指引。本章通過動態博弈思維揭示平臺策略選擇中的倫理缺失如何導致納什均衡下的公共利益耗散，借助價值位階理論批判算法架構對比例原則“最小損害”要求的悖論，本質上是在為治理工具的創新重釋倫理基準。這種對沖突生成機理的規范性剖析，既非單純的問題闡釋亦非直接的制度建構，而是通過揭示技術系統與法律價值的結構性張力，為后續梯度責任體系與透明度機制的設計提供倫理證成框架，使“算法向善”從道德宣示轉化為可操作的法律技術要求。

（一）算法場域中的價值沖突譜系

1.技術效率與人文價值的張力

娛樂傳播算法引發的效率與價值沖突之本質在于技術工具理性對法律主體性原則的侵蝕已突破規范體系自我修復的臨界閾值當動態時序建模技術通過連續捕捉用戶行為的時間序列特征，將人類復雜的文化消費簡化為可量化的參數集合。

這種規范效力衰減呈現出具有范式轉換意義的悖論性結構：首先，在實體權利維度，《公民權利和政治權利國際公約》第19條確立的信息自主權經歷著從積極權利向消極自由的異化蛻變，被算法推薦系統精心設計的“精準服務”話語重構為被動選擇的自由，其運作機理與系統論中“通過簡化復雜性實現社會控制”的命題形成隱秘共振；其次，在程序正義維度，程序法歷經兩個世紀演化形成的當事人參與原則在自動化決策的黑箱操作中退化為形式化的用戶協議勾選儀式；最后，在制度倫理層面，傳統公共領域賴以維系的交往理性，在個性化推薦的認知閉環中喪失了自我更新的可能性，形成“規訓權力”理論的數字化升級形態，其權力運作機制已從物理空間的直接監控進化到通過神經網絡模型實現的前饋控制（feedfoward control）

此系統性解構的終局效應使得現代法治歷經啟蒙運動確立的“主體一權利”對應關系，在算法“特征一權重”的計算框架中遭遇整體性瓦解。在此過程中，法律體系面臨的挑戰呈現雙重面向：在表層結構上表現為具體規則的適用性危機，例如《加利福尼亞消費者隱私法案》第1798.100條要求的算法透明度義務，在實踐中被轉換為用戶難以理解的技術文檔；在深層結構上則觸及法律主體性的本質重構命題一一當算法系統能夠通過強化學習持續修正用戶偏好時，“意思表示”理論在數字締約場景中面臨解釋困境。這要求與算法有關的法律規范必須超越單純的規則修補，重新詮釋法律主體性的構成要素，在技術理性主導的時代重建“人作為目的而非手段”的規范地位，這不僅是制度創新的需要，更是數字時代法治文明存續的倫理底線。①

2.商業利益與社會公益的博弈

資本增殖邏輯與公共福祉的制度性沖突，本質上構成了數字經濟時代風險分配正義的規范危機，其在算法場域的具象化呈現已突破傳統法經濟學的解釋框架。當社交推薦算法通過關系網絡的結構化分析重構注意力資源配置規則時，其技術中性表象下潛藏著對《中華人民共和國民法典》第132條權利濫用禁止規范的實質性悖反—平臺通過隱式關聯挖掘建立的用戶畫像體系，已突破比例原則對數據處理的必要性限制，形成對個人信息自決權的系統性侵蝕。這種規范斷裂在數據安全領域演化為更為深刻的制度困局：平臺經營者基于風險效用模型作出的決策，不僅違背“合理注意義務”的經典判斷標準，更形成效率理論在數字空間的制度異化。Equifax數據泄露事件達成的7.5億美元和解協議（FTCv.Equifax），雖創下個人信息保護領域的民事賠償紀錄，卻未能矯正成本內部化理論揭示的外部性擴散機制，其根本癥結在于現行制度難以量化算法引發的連鎖性社會損耗。

此現象折射出數字時代的兩大規范危機：其一，傳統侵權法的因果關系認定框架因算法黑箱的不可解釋性而斷裂，導致“通知一刪除”規則在智能推薦場景中的適用性受到根本性質疑；其二，勞動價值論中數據的主體性意涵在數據生產要素化過程中被降格為平臺資產負債表的技術資產，使得用戶數據的財產權歸屬陷入“數字孿生物”②的法律擬制困境。這種矛盾的核心根源在于產權制度的時空錯位一一工業時代確立的排他性物權規則，無法有效規制算法通過認知操縱實現的非排他性支配，最終導致產權交易機制在算法規制場域全面失效。在此背景下，資源配置效率標準在技術理性與法律價值的沖突中呈現系統性失效，亟待通過風險導向的責任體系重構，實現從“技術修補”到“制度革新”的治理躍遷。

（二）倫理介入的沖突轉化機制

1.基于動態博弈的激勵相容設計

在娛樂傳播算法的治理場域中，短視頻推薦系統的信息繭房效應與長視頻平臺的流量壟斷現象，本質上是多方主體非合作博弈下的次優均衡。為解決此類市場失靈，需構建三層激勵架構：

其一，在內容推薦維度，建立以“文化多樣性指數”（CDI）為核心的梯度責任體系，該指數通過計算內容主題熵值（ShannonEntropy）創作者地域離散度等六個維度構建。當算法系統的同質化內容推送占比超過行業警戒閾值時（如影視類目相似度 >65% )，觸發平臺流量分配權重調整機制，通過引人聲譽罰則（ReputationPenalty）降低頭部內容曝光溢價，使中小創作者獲得基于“公平機會原則”的競爭場域。該機制實施需配套區塊鏈技術的權重分配溯源系統，確保制度執行的可驗證性與非抵賴性。①

其二，在用戶權利維度，將程序性正當程序原則轉化為“認知偏差糾正請求權”的操作框架。當用戶連續30天接收同類短視頻推送時，系統自動生成分析報告，通過可視化界面展示信息篩選路徑與替代內容選項。此過程需滿足信息救濟的“三要件標準”：即時性（響應時間 ≤48 小時）充分性（提供不少于5類替代內容標簽）可訴性（異議可提交網信辦算法評審中心復核）。該閉環治理結構本質上重構了平臺與用戶間的權利義務配置格局，實現《中華人民共和國個人信息保護法》第24條自動化決策解釋權的場景化落地。

其三，在監管維度，構建社會總福利函數的動態評估模型。該模型整合文化傳播效度（CPE）創新激勵水平（IIL）及社會凝聚力指數（SCI）三大指標，其中CPE的計算采用DID雙重差分法消除地域文化基礎差異。當監測到文化傳播基尼系數②超過0.4時，自動觸發基于公平分配原則的內容池重組程序③，并通過智能合約執行流量再分配。此三位一體的制度設計重構了多方博弈的支付矩陣，形成具有卡爾多－希克斯效率特征的改進方案，其規范效力源于將《互聯網信息服務推薦算法管理指引》中的倫理要求轉化為可驗證的邊際成本函數

2.價值位階導向的決策序列構建

針對娛樂傳播場景特有的“效率一公平一創新”價值沖突，構建三級遞進式治理框架：

第一順位確立文化多樣性保護的不可克減性。設立文化接觸權保障機制，當影視推薦算法導致區域文化內容曝光率差異突破法定閾值（如方言劇集推送頻率低于主流劇集30% )，立即觸發基于文化補償基準的流量再分配程序。該閾值通過國家文化數據平臺的動態校準模型實時更新，配套自適應的負反饋控制系統，確保補償力度與區域文化代償需求精準匹配

第二順位執行創新保護的雙軌約束機制。實體層面實施基礎內容保留制度，要求算法系統設置創作多樣性防護欄（如音樂推薦須保證獨立音樂人 15% 的基準曝光空間）；程序層面建立文化影響聽證制度，對涉及傳統文化元素傳播爭議（如游戲國風內容占比），組織開發者、文化機構與用戶代表進行強制協商，形成具有約束力的文化傳播標準。

第三順位開放技術效率升級通道，但須通過文化增益驗證體系。評估模型包含兩個核心維度：1)用戶文化接觸權實現度，通過反偏差測試法驗證內容探索意愿提升值；2)創作生態健康指數，基于文化生產主體多樣性計算中小創作者市場滲透率。技術改進需通過包含“文化傳承與創新”“文化參與和消費”等多項文化指標的社會凈收益核算，其中關鍵數據需經統計悖論檢驗。同步開發文化安全預警系統，如可通過動態鏈式模型預測非遺內容傳播趨勢并將6個月觸達率預測誤差控制在 ±8% 的區間內。

該框架通過三個互鎖機制保障實施：1)季度性算法文化審計制度，嵌人基于行為引導的評估規程；2)分層式監管體系，建立文化權益保障金等激勵兼容措施；3）文化安全防火墻，設置包含強制參數的技術合規標準。最終形成“不可克減的文化底線一創新保護閾值一效率驗證空間”的治理格局，將文化多樣性保護轉化為可執行的算法技術參數體系。

四、利益平衡導向下娛樂傳播算法的治理制度設計

經由對價值沖突譜系的解構與倫理介入機制的闡釋，人工智能倫理已展現出轉化算法權力異化的潛能，然而其規范效力的實踐錨定仍依賴制度設計的范式革新。當前治理困局的核心癥結在于：法律原則的技術轉譯缺失導致“文化多樣性保護”淪為抽象宣示，責任分配的因果鏈斷裂致使平臺合規停留于象征性應對，而透明度機制的形骸化更削弱了算法問責的實踐根基。故此，亟需構建三位一體的治理架構一一將倫理感知轉化為可訴的責任梯度，使DEAL邏輯具象為可驗證的技術參數，令比例原則重構為可量化的干預閾值。下文將通過“開發者一使用者”權責再造、透明度增效協同、多元主體彈性調適三重進路，實現從沖突協調機理向治理工具創新的跨越：首先在微觀層面破解“技術中立”的免責悖論，繼而中觀維度貫通規范與架構的交互通道，終局層面達成文化賦權與技術規訓的動態平衡，最終形成具有中國實踐特質的數字娛樂算法治理方案。

（一）基于倫理感知的算法“開發者—使用者”責任分配范式創新

與傳統單純基于用戶行為數據的推薦算法在“特征處理與提取”上的邏輯有所不同，娛樂傳播領域技術輔助系統的推薦算法基本摒棄了將不同特征進行線性組合再加以運算構建新特征的模式，轉而采用深度學習中的神經網絡模型①，自動從大量數據中通過多層的神經元結構學習到數據的有效表示從而提取復雜特征，最終通過多模態數據融合過程提升推薦準確性。可見，在娛樂傳播領域，技術輔助系統算法已不再是簡單地提供信息參考，而是具備很強的主動性，能夠主動篩選、排序和推送信息，這種主動性使得算法對信息傳播的方向和內容產生了實質性的控制作用，甚至能夠引導用戶的注意力、塑造用戶的認知。②故，這種影響力的存在使得娛樂傳播領域技術輔助系統算法不能再簡單地以“技術中立”來免責。然而，究竟如何破解算法開發者與使用者責任劃分的困境卻仍然難以單純從“技術中立”的免除角度來入手，因為“技術中立”的免除只對沖了算法開發者責任承擔的辯護，而無法解決算法實際使用者責任認定相對較為模糊的窘境。為此，不妨脫離原有的“事后定責”思路，改而運用算法邏輯的視角對此困境的破除提出思路

娛樂傳播領域技術輔助系統的推薦算法實現定向內容推薦的前提是對用戶復雜特征的自動提取，所以，破解算法開發者與使用者責任劃分困境的邏輯前提即為理解該算法中“特征處理與提取”模塊的運行思維。一般地，“特征提取”分為文本特征提取、多媒體特征提取、用戶行為特征提取、時間和空間特征提取四個模塊。其中，語義理解與主題提取、文本相似度計算、交互行為分析、社交關系分析與圖像特征提取是這四個模塊中最為關鍵的部分，決定了推薦算法可否實現定向內容的精確化推薦，則“特征提取”的信息來源或輸人主體也就直接影響了算法開發者與使用者責任劃分。例如，算法使用者可能會惡意操縱算法來傳播虛假信息，通過制造虛假流量、刷贊、購買點擊量等手段，使虛假內容在算法的評估體系中獲得較高的推薦權重。①一些商業公司為了推廣自己的產品，可能會在搜索引擎中使用黑帽SEO（搜索引擎優化）技術，通過操縱推薦算法使含有未經證實的“娛樂新聞”

在搜索結果或推薦列表中排在前列。此時，以純粹的“事后定責”思維考察算法開發者與使用者責任劃分困境就顯得有些“杯水輿薪”——為達到帕累托最優（Paretooptimality）效率②、提高消費者的邊際替代率（MRS）③，企業往往會通過計算違法風險回報率來盡可能地讓每次違法都更加“有效且精明”并設計各種隱蔽方法使其行為看似合法，這就導致事后思維下的法律規制對本身蘊含極大經濟回報率的市場違法行為難以實現有效約束。故，可考慮設計一種“倫理感知內容推薦算法”，以從“源頭端”優化娛樂傳播領域技術輔助系統，進而破除算法開發者與使用者責任劃分困境。

“倫理感知內容推薦算法”（Ethics-Aware Content Recommendation Algorithm）的設計思路主要從數據收集與預處理模塊與特征提取模塊展開。在數據收集與預處理方面，應當加入符合人工智能倫理安全性、公平性和數據多樣性要求的“必要性評估”并強化“數據清洗”。具言之，“必要性評估”即在數據收集階段，基于最小化原則制定功能驅動的數據清單，對擬收集數據進行嚴格審查。其評估維度依次為：核心功能維度、趨勢分析維度和新質生產力向善維度。核心功能維度聚焦用戶偏好強度評估，通過分析用戶對娛樂等內容領域的瀏覽頻率、停留時長等交互數據，量化興趣點強度以構建精準用戶畫像，確保推薦有效性。趨勢分析維度側重性能提升評估，在偏好分析基礎上，利用強化學習與協同過濾技術挖掘相似興趣用戶的行為關聯性，通過多元數據收集提升模型泛化能力，避免過擬合并增強對新內容、新行為的適應力。新質生產力向善維度強調合規倫理評估，明確排除用戶敏感信息采集，對可能間接關聯身份的數據（如IP地址）實施必要匿名化處理，同時禁止收集涉及種族、性別等歧視性因素，所有流程需符合AI倫理安全性要求。①“數據清洗”指對收集數據進行審查校驗，處理邏輯矛盾、關鍵信息缺失及異常值三類問題。對于待推薦內容，若缺失標題、時長等元數據或包含暴力血腥等違規信息，則按嚴重程度分級管控或禁止推薦。基于用戶正常行為模式（如特定時段的內容偏好、常用設備類型），對明顯偏離模式的數據（如深夜突發高頻跨品類點擊）啟動人工審核或基于內容特征的算法重分類，確保數據真實性與安全性。清洗過程需同步滿足數據多樣性、算法公平性等倫理要求，保障推薦系統的可靠性與社會價值導向。

綜上，在“倫理感知內容推薦算法”框架下，娛樂傳播技術系統引發的侵權或行政責任劃分問題，本質上可歸因于算法開發者與使用者對數據源是否履行了倫理處理義務。基于美國應用數學家諾伯特·維納在《控制力：麻省理工學院的經典理論》中提出的“控制力一管理責任”理論，責任分配應依據不同主體對算法數據流向的控制力強度。“必要性評估”集中于數據收集階段，因算法使用者（如商業公司或娛樂內容推廣者）對原始信息控制力占優，故由其承擔該義務。若某娛樂信息通過核心功能維度（如用戶偏好強度）和趨勢分析維度（如模型泛化能力）評估，但因包含未去標識化的間接身份數據（如未匿名處理的IP 地址）違反新質生產力向善維度，則禁止流入推薦系統。此時若使用者未盡評估義務，需承擔相應責任；若開發者同時在“數據清洗”中存在過失（如未過濾異常值），則按雙方過錯比例分擔責任。“數據清洗”涉及數據預處理與特征提取階段，因算法開發者（如平臺方）對算法運行控制力更強，故由其主導。例如某內容經評估進人算法后，若其互動頻率突增（如疑似惡意刷贊提高曝光度），開發者需通過業務規則與倫理分析判斷是否限制推薦。若其未履行清洗義務（如未識別異常刷贊行為），則需對相關后果擔責。②（責任分配范式與核心問題的對應關系如表1)

（二）基于“DEAL邏輯”的算法透明度與增效協同制度建構

作為價值沖突協調機理的制度性轉化，DEAL邏輯框架下透明度與增效目標的協同實現，亟待通過規范嵌人（道義邏輯）認知校準（知識邏輯）與行動優化（效果邏輯）的三重制度供給，重構算法權力運行的合法性基準。此過程要求在前述價值沖突譜系的解構基礎上，將沖突轉化機制具象化為可操作的治理工具，進而實現技術治理從理論批判向制度實踐的范式躍遷

“DEAL邏輯”，是維格爾（VincentWie-gel)融合道義邏輯（DeonticLogic）認知邏輯（EpistemicLogic）與行動邏輯（ActionLogic）策略并結合哲學家布拉特曼（BratmanM.E.）提出的基于行動邏輯的BDI（Belief-Desire-Intention）模型而構建的一種方案，其核心要素在于：規范與義務、知識與信念、效果與后果這三對概念，尤其是“信念”一“意欲”（intenttobe）和“意欲去做”（intenttodo）的集合，作為在此邏輯框架下將其他要素串聯起來的計算維度，也把新質生產力向善導向人工智能倫理的規范與義務置入智能體的底層算法規則中，當智能體被輸入帶有非倫理意愿的內容時，DEAL邏輯的算法能夠將其運算后評估為負面效果，從而禁止輸出為指令或動作。維格爾認為，人工智能呈現出主動性、目標驅動性以及反應性的特質，并且具備決定是否以及何時對其信息庫進行更新的能力。可見，優化娛樂傳播領域技術輔助系統倫理決策的必需一環是使載有“公平、透明、安全、隱私”等法治原則與倫理要求的“DEAL邏輯”主動投射到娛樂傳播智能算法上來，擢升人工智能作為人的工具的關系價值。為此，必須將基于“DEAL邏輯”框架的法治原則并入主動型深度學習算法中，以強化娛樂傳播領域技術輔助系統算法的倫理決策。

具體可以拆解為以下三大層次(如表2)：一是技術轉型層次——編輯搭載“DEAL邏輯”的代碼，為大數據信息分析提供“倫理驅動”的算法行為。傳統的傳播推薦算法大多以自上而下式策略將倫理規則直接轉化為算法規程，以期獲得符合預設的人工智能倫理體，然而，此方法在算法發展后期卻極有可能因獲取信息的過度復雜遠超倫理規則設置時的可預見范疇而失靈。因此，不僅需要把倫理規則映射到算法代碼中，還必須將倫理規范作為算法的天然認知①，使其在行動時自然地形成倫理導向型“信念”，實現算法動機和倫理目標的一致性關系。尤其要提高算法透明度與可解釋性，保障數據來源的清潔、透明、多視角，防止算法在數據分析過程中習得違背倫理的動機，進而破壞倫理驅動的算法邏輯鏈。為此，亦可考慮升級深度學習算法中循環神經網絡（RNN）的數據增強與預處理部分，更好捕捉數據中上下文內容的隱藏信息，讓模型學習到更多不同表達方式的情感信息，從而提高模型在不同文本場景下的情感分類能力，最終強化理動機，從算法核心邏輯上促成娛樂傳播輔助技術“向善”轉型。二是理念分析層次—一重視算法研發過程的倫理評估，交叉分析算法承載的倫理理念。2022年中央出臺了《關于加強科技倫理治理的意見》，明確提出“敏捷治理”的治理要求和“開放透明”的治理原則，為此，應當將倫理評估提前至算法研發的“問題定義與需求分析”及“模型訓練與優化”階段，一方面，可以確定透明、公平、安全、隱私為用于評估算法性能的指標，在設計之初就充分考慮人工智能倫理對算法的目標驅動性，另一方面，將預處理后的數據劃分為訓練集、驗證集和測試集，使用訓練集對設計好的算法模型進行倫理合規訓練，通過不斷調整模型的參數，使模型能夠學習到符合倫理要求的“知識與信念”，同時，將不同數據集交叉驗證并組織至少三個專家組或用戶組交叉人工評估檢驗，利用倫理激勵手段使算法深度綁定倫理原則，防止在后期的數據學習中與倫理導向偏離。三是法治回歸層次——針對算法“效果與后果”的合法性與倫理性的回歸性批判。2022年出臺的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》把“大數據殺熟”列為被禁止的歧視行為，這是公平和反歧視的人工智能倫理原則在國家規范層面的首次明確，倒逼開發者在算法設計和運用階段高度關注倫理問題，也將安全、隱私的倫理價值嵌入到算法研發的全流程中，是在推薦算法運用多年后對其所引發的社會問題的一次反思。人工智能算法的發展之迅猛可謂飆發電舉，僅以事后的反思作為倫理治理的動因是不足夠的。因此，宜在算法推進發展的過程中將倫理學、法學、管理學的學者與實務人員納入到治理體系中，使前沿規范能夠迅速抽象為倫理約束并加入算法自動評估中深度學習神經元，重塑算法研發與標準規范之間的關系，逐步實現算法的敏捷倫理治理和法治治理

另外，可基于《中國關于加強人工智能倫理治理的立場文件》，將“DEAL邏輯”的“規范與義務”要素提煉凝聚為透明度、可解釋性原則，并利用非監督學習算法中的“特征提取與可視化”方法加以實現。具言之，在娛樂資訊推薦中，可以使用t-分布隨機鄰域嵌人①（t-SNE）將具有相似主題、風格或受眾群體的資訊聚集在低維空間的同一區域。通過這種方式，推薦系統可以更準確地根據用戶的局部興趣偏好進行推薦，并向用戶展示推薦資訊與以往資訊在局部特征上的相似性，提高推薦的可解釋性。對于推薦算法所使用的復雜模型，t-SNE可以幫助研究人員更好地理解模型內部的特征表示和數據處理過程。②通過將模型學習到的高維特征進行可視化，可以觀察到不同特征之間的關系以及它們在推薦過程中的重要性。例如，在深度學習推薦模型中，將模型的中間層特征輸出通過t-SNE進行可視化，可以看到哪些特征對推薦結果產生了關鍵影響，從而為模型的改進和優化提供依據。同時，t-SNE可視化也可以用于評估不同推薦模型或算法在處理相同數據時的性能差異，通過比較它們在低維空間中的數據分布和聚類效果，直觀地判斷哪種模型能夠更好地捕捉數據的特征和結構，從而提高推薦的透明度。

（三）基于比例原則的利益衡平梯度調適機制

娛樂傳播算法的治理范式革新，須植根于公法視域下比例原則的當代轉譯與制度重構，通過構建“目的正當性一手段必要性一利益相稱性”的三階審查框架，實現技術理性擴張與主體權益保障的動態平衡。此種衡平機制的規范內核在于將算法權力的運行軌跡納入法治化的程序控制軌道，當短視頻推薦系統通過隱式關聯挖掘形成用戶偏好畫像時，平臺須依據《中華人民共和國個人信息保護法》第24條之要旨，在數據最小化原則的統攝下，對特征提取的廣度和顆粒度進行合目的性約束，確保算法決策的干預強度與用戶的信息自決權處于憲法認可的均衡狀態。在影視內容分發場景中，若地域文化作品的曝光衰減率突破預設閾值，則觸發權利再配置程序：通過區塊鏈智能合約自動執行流量補償方案，在保障平臺運營自由的前提下，對處于“數字文化鴻溝”弱勢地位的內容創作者實施精準賦權，該機制的正當性源于對分配正義原則的算法化表達，其制度效能通過可量化的效益再分配機制實現社會福利的整體優化配置。①

治理工具的革新須遵循實質法治主義對技術規制的內在要求，將技術中立性原則從免責事由改造為積極義務的履行標準。在音樂推薦算法的優化進程中，平臺應基于增強型盡職調查（EDD）框架，對獨立音樂人的內容曝光權重實施循證式審查：通過構建貝葉斯因果網絡識別潛在歧視因子，運用反事實推理技術模擬不同權重分配方案對創作者收益分布的邊際影響，最終遴選出符合“明顯優勢標準”的公平性參數。此種技術治理路徑的本質，是將系統性治理邏輯植人算法決策流程，使技術系統的迭代方向始終與法律體系的規范價值形成動態校準

在制度實施維度，須建立算法影響的層次化評估體系，依據內容傳播的時空延展性（如非遺元素的代際觸達率）和技術風險的彌散度（如游戲推薦引發的行為成癮概率），動態調整監管介入的強度與方式。該差異化治理模式通過三個維度建構運行閉環：在事實層面建立風險分級矩陣，在程序層面實施彈性響應機制，在效果層面設置動態校準指標，既實現對技術系統的精準規制，又平衡了監管資源的配置效率。這種雙軌運行機制通過設定可量化的干預閾值與比例原則審查標準，最終達成技術治理中控場能力與創新空間的動態均衡。治理工具的革新須遵循實質法治主義對技術規制的內在要求，將技術中立性原則從免責事由改造為積極義務的履行標準。在音樂推薦算法的優化進程中，平臺應基于增強型盡職調查（EDD）框架，對獨立音樂人的內容曝光權重實施循證式審查：通過構建貝葉斯因果網絡①識別潛在歧視因子，運用反事實推理技術模擬不同權重分配方案對創作者收益分布的邊際影響，最終遴選出符合“明顯優勢標準”的公平性參數。此種技術治理路徑的本質，是將“整全法”②理念中的原則裁判論植入算法決策流程，使技術系統的迭代方向始終與法律體系的價值位階保持詮釋性一致。在制度實施維度，須建立算法影響的層次化評估體系，依據內容傳播的時空延展性（如非遺元素的代際觸達率）和技術風險的彌散度（如游戲推薦引發的行為成癮概率），動態調整監管介人的強度與方式，此種差異化治理模式既是對平等原則之“等者等之，不等者不等之”規范意旨的恪守，亦是對技術復雜性引致的規制資源有限性的理性回應。

多元主體的程序參與權是利益平衡機制合法性的基礎，需通過制度性對話框架在算法治理場域實現系統性運作。社交媒體算法參數調整應建立“雙軌制”協商機制：技術軌道由機器學習工程師與合規官組成的技術倫理委員會主導，運用梯度提升決策樹模型對用戶內容傳播風險量化分級；價值軌道則由文化學者、法律專家與用戶代表構成的倫理咨詢委員會負責，通過專家調查法評估算法優化的社會接受度。雙方共識方案經混合整數規劃模型進行多目標優化，形成動態平衡的治理策略。該范式通過程序建構將多元價值訴求融入算法可解釋性框架，在技術系統的特征空間內建立共識機制，通過爭議緩沖層與彈性迭代規則，既保留技術演化空間，又確保治理策略與公共利益動態校準。制度韌性塑造則需突破傳統行政規制的線性思維，構建彈性治理結構。當游戲推薦算法因深度強化學習的路徑依賴導致青少年保護失效時，可啟動“監管性學習”響應程序：初期注入對抗樣本弱化成癮內容特征顯著性，中期采用強化學習獎勵塑形技術引導算法探索有益行為模式，終局將優化后的策略網絡參數同步至分布式監管節點。此范式創新在于將法律規則轉化為算法可感知的獎勵函數，使技術自主進化與法治穩定要求辯證統一，其法理正當性源于對“技術即法律”命題的批判性超越 既承認算法規則的事實效力，又通過元規制框架確保其處于法秩序輻射范圍內。

五、結論

數字時代娛樂算法治理范式的轉型，本質上是法律體系對技術權力擴張的適應性重構。研究表明，算法偏見與數據濫用的規范危機，根源于工具理性對法律主體性的系統性消解——《中華人民共和國民法典》權利濫用禁止規范在隱式關聯挖掘中的效力虛置、《中華人民共和國個人信息保護法》知情同意框架的程序空轉，共同揭示傳統法律關系在算法社會中的解釋困境。通過構建梯度責任體系與透明度規范的技術協同機制，研究確立了兩大突破路徑：倫理感知責任分配機制破解“技術中立”的免責悖論，將必要性評估義務嵌人算法決策流程；DEAL框架通過道義邏輯的規范轉譯，使t-SNE可視化技術支撐的透明度原則獲得可驗證的實施基準。這種法律與技術深度互構的治理模式，不僅在算法空間重塑“人作為目的”的規范地位，更推動文化多樣性權利通過智能合約實現參數化表達。

面對算法解釋權的司法認定困境與跨境數據主權博弈等深層挑戰，亟待通過法律解釋學與計算科學的學科融合，探索元規制框架的建構路徑。唯有在技術創新與法治價值的動態平衡中，實現娛樂算法從權力異化到善治引擎的范式轉型，方能為數字文明治理提供具有范式意義的中國方案。

（責任編輯：劉曉紅）

Exploring the Three-Dimensional Governance Paradigm of Entertainment Communication Algorithms from the Perspective of Interest Balancing

HU Shensong WANG Ruoyu (WuhanUniversity of Technology，Wuhan，Hubei， )

Abstract:The technological hegemonyandcultural reconstruction instigated bydigital entertainment algorithms are precipitating systemic crises in the rule of-law civilization. From the perspective of interest balancing， this studyreveals how capital-driven logic erodes public welfare，manifesting in thecollapse of traditional regulatory frameworkswithin algorithmic ecosystems:the failure of causation paradigms in tort law，the hollowing-out of procedural principles，and the reduction ofsocial rights to economic indicators.To address this，atripartite governance paradigm should be established: reconstructing power-responsibility systems through gradient elastic liability mechanisms，leveraging the DEAL framework to map normative transparency onto technological feature spaces，employing digital twins to optimize reflexive governance parameters.The technological neutralityand value intervention canbe balanced by“three-stage reviewstandardof algorithmic governance\"，andthe encodeof cultural diversity right is realized bythe blockchain，realizing the welfare leapof the intelligent recommendation system. These three pathways collectively forge a dynamic equilibrium between technological eficiency and humanistic values，creating interoperable channels between normative logic and technical architectures.

Key Words: interest balance; entertainment communication; algorithm governance; AI ethics