人工智能助力意识形态治理现代化建设*

■蒋 博 李 明

【提 要】人工智能是助力意识形态治理现代化的重要驱动力。人工智能技术的广泛应用为意识形态治理现代化提供了新契机，人工智能技术带来的传播内容个性化、呈现方式立体化、效果反馈精准化，提升了意识形态治理的效度、力度、精度。同时，对人工智能技术的过度依赖，也容易导致意识形态治理滑向“技术利维坦”的潜在风险。新时代意识形态治理，需将人工智能技术的工具理性转化为价值理性，正确“驾驭”人工智能技术，把握人工智能的技术存量，增加人工智能的技术增量，实现“善智”与“善治”双向互构，助力意识形态治理现代化的实现。

意识形态治理现代化是实现国家治理体系和治理能力现代的重要一环。当前，随着虚拟现实、大数据、深度学习、人机交互等技术的快速发展与应用，人类正由信息快速传播的“互联网时代”步入机器学习、信息精准分发的“人工智能时代”，开创了一个基于人工智能技术的虚拟和现实相互融合的新时代。习近平在党的十九届四中全会上指出，要“重视运用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术手段提升治理能力和治理现代化水平”[1]。人工智能作为现代信息技术的重要标识，为助力意识形态治理现代化提供了重要驱动力。要充分运用人工智能技术，将人工智能技术的技术理性转化为价值理性，不断将人工智能技术嵌入意识形态治理全过程，助推意识形态治理现代化建设。

一、人工智能赋能：意识形态治理现代化建设的新契机

伴随人类进入人工智能时代，人工智能融合意识形态治理工作成为意识形态治理现代化的重要趋势。人工智能技术摒弃了过去信息内容的单向度传播，将信息传播的“传者本位”转化为“受众本位”，迎合了受众的个性化需要，提高了意识形态治理的效度；人工智能扩宽了信息传播渠道，打破了以往信息传播的二维式呈现方式，营造出视觉、听觉、触觉三维立体化“沉浸式”呈现方式，扩展了意识形态治理的广度；人工智能的大数据、云计算等技术能够实现意识形态调查样本的全覆盖，能为意识形态状况绘制精准“图景”，增强了意识形态治理的精度。

（一）传播内容个性化：提高意识形态治理的效度

人工智能依托算法推荐技术，摒弃了传统信息单向度传播，传播内容呈现个性化，实现了“千人千面”的信息传播，提高了意识形态治理的效度。长期以来，主流意识形态传播坚持“传者中心”，忽视了受众实际需要。在内容传播层面，多采用“一刀切”式单向线性传播，即内容传播以单一形式出现。在信息爆炸的大数据时代，这种做法虽然能够掌控议题设置主动权，但与受众个性化需求不相符，这无疑会削弱主流意识形态治理效果。作为人工智能前沿技术的算法推荐，通过对用户浏览、点击、点赞、评论的数据进行分析对用户进行“精准画像”，推送给用户“懂你”的信息，这不仅迎合了受众的个性化需求，增加了用户“黏性”，也为提高意识形态治理效度提供了一种新举措。当前，网络空间各种信息良莠不齐、“鱼龙混杂”，可以借助算法推荐技术，及时屏蔽掉包含低俗、虚假信息；同时，在面对重大突发公共事件个重大网络舆情时，人工智能所具有的精准推送功能，能提高“网络辟谣”的效率，开展舆论引导，进而避免因不实报道、谣言导致的矛盾激化，有效化解舆情危机，进而提高意识形态治理的效度。

（二）呈现方式立体化：提升意识形态治理的力度

传播渠道亦称媒介，是信息的“搬运工”，也是连接传播流程中各种因素的中介和桥梁。传播渠道包含两层含义：一是指信息传递的工具、技术手段、渠道或载体；二是指从事信息采集、加工、制作、传播的组织，即传媒机构。[2]意识形态治理必须借助相应的传播渠道来呈现。传统媒介时期，意识形态治理往往借助电视、广播、报纸等传播渠道传递思想、表达观点。人工智能时代，传播权力去中心化、信息传播扁平化，传播渠道日益多元化。同时，VR/AR/MR、语音识别、人脸识别、可穿戴设备的兴起，打破了原有的单纯依靠文字、语言、图像、视频的意识形态二维呈现方式，为用户营造出触觉、听觉、视觉三维一体“沉浸式”感官体验，意识形态形态呈现方式趋于“立体化”。当前，人工智能技术已被广泛应用于意识形态宣传领域。2015年在纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70 周年阅兵式上，人民日报运用VR，720度对阅兵式进行了全景展现；2018 年新华社依托人脸识别、人脸建模、语音合成和深度学习等人工智能技术 打造出全球首个“AI 合成主播”；2018 年全国两会，人民网人民视频推出AR扫描功能，让《人民日报》 “动”起来。用户下载人民视频客户端，使用AR扫描图标《人民日报》两会报道就可以实时、全景式地浏览两会报道，从而增加“沉浸式”体验。人工智能技术所带来的意识形态立体化呈现方式和“沉浸式”体验，让主流意识形态宣传和灌输的过程中更易于被受众所接受，无形中提升了意识形态治理的力度。

（三）效果反馈精准化：增强意识形态治理的精度

意识形态工作是一项长期性、艰巨性的工作，为了保证意识形态治理效果，把握不同群体的思想动态，制定切实可行的意识形态治理策略，需要对意识形态状况进行调查。传统意识形态状况调查主要采用访谈、问卷和调研等方式。但伴随着大数据时代的到来，有效信息来源呈现多元化、复杂化态势，面对信息超载危机，传统的调查方式已不能满足海量信息的新需要。人工智能所具有的云计算在数据处理方面展现出巨大的技术优势，可以实现意识形态状况调查样本的全覆盖，能够对结构化（数字、字母等）和非结构化（图片、视频等）数据进行精准分析，不仅能对整个社会成员的意识形态状况进行系统分析，还能够通过对动态数据的相关性分析，实时研判意识形态最新动向，并对意识形态状况进行综合式立体化分析，进而绘制出整个意识形态状况的精准“图景”，在与历史相关数据的结合中，完整地展现个体意识形态状况，为意识形态工作提供精准化、系统化依据，增强意识形态治理的精度。

二、“技术利维坦”：人工智能赋能意识形态治理现代化的潜在风险

人工智能嵌入意识形态治理、赋能意识形态治理现代化的同时，科学技术的不确定性会导致意识形态治理存在滑向“技术利维坦”的潜在风险，即人工智能的技术赋能与约束机制的非对称性蕴含着技术失控的潜在风险。具言之，人工智能在满足用户个性化需要的同时，久而久之也让用户陷入“信息茧房”困境，加之人们偏娱乐化信息的倾向，导致算法向用户推送的往往是包含“性”“星”“腥”的内容，而包含正能量价值导向的内容，则很少被推送，这日益阻碍主流意识形态的用户抵达；人工智能所造就的新型“数字精英”进一步扩大了数字鸿沟，制约了基层群众意识形态表达；受资本逻辑驱使，让人工智能参与意识形态治理主要考虑利益相关者的利益最大化，进一步加剧了意识形态治理危机；人工智能技术进一步扩大了拟态环境，在拟态环境下，信息传播碎片化，信息流量和流向呈现失控风险，消解着主流意识形态话语权威性。

（一）信息茧房：阻碍主流意识形态用户抵达

人工智能技术是把双刃剑，人工智能在为用户提供个性化内容的同时，也使用户坠入“信息茧房”的困境，阻碍主流意识形态的用户抵达。“信息茧房”的概念最早由美国哈佛大学法学院教授凯斯·桑斯坦在《信息乌托邦：众人如何生产知识》一书中提出，他认为“信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众因注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一样的‘茧房’之中。”[3]人工智能技术的发展，则进一步加剧了“信息茧房”效应，固化了用户的喜好，让用户沉迷于自己所创造的“拟态环境”，使用户陷入“信息孤岛”，沦为“信息孤岛”的“原住民”。

作为人工智能前沿技术的算法推荐，通过分析用户的喜好，向用户推送“私人定制式”的个性化内容。算法推荐秉持工具理性，为追逐“最大流量”，吸引受众，向用户推送的往往是“最感兴趣”的内容。然而，“人们所表现出来的信息需求，常常是猎奇心重，对低俗内容较为敏感”[4]，导致算法向用户推送的往往是包含肤浅、低俗的内容，而蕴含崇高性、科学性、价值性的内容则遭到算法的“过滤”。主流意识形态层次高、位阶高，内涵“正能量”的价值导向，具有很强的引领力、渗透力。但主流意识形态自身所具有的抽象性、严肃性，加之在网络场域中传播形式的单调性，导致内涵主流意识形态的内容，推送率较低。可以说，“算法”俨然成为掌控信息传播领域全新的“话语霸权”，国家意志无法通过媒介平台畅通地传递给受众，日益阻碍着主流意识形态的用户抵达。

（二）数字鸿沟：制约基层群众意识形态表达

意识形态治理需要广泛听取民意，真实的民意表达是确保意识形态治理取得良好成效的前提和基础。人工智能技术的发展，助推社会由“原子化世界”向“比特化世界”转变。人工智能在赋能个体、社会，助力意识形态治理现代的同时，也进一步扩大了数字鸿沟，制约基层群众真实民意表达。所谓数字鸿沟是指通过网络、新媒介以及各种智能设备等线上方式表达诉求、提出建议与那些依靠线下方式表达诉求、提出建议的人相区分，从而形成新型“数字精英”。其一，基层群众对智能信息技术的运用程度因受教育程度、年龄、收入、性别等方面因素的制约而存在很大的不同，会带来诉求表达的分化。有学者指出，在生活上富裕的人，往往更具变革性、更善于运用智能媒介改变议事日程并影响弱势群体。[5]技术受利益驱使遮蔽着日益增加的民意分化问题。现实中善于运用智能技术的人，能够掌握诉求表达的控制权，并将线下群众排斥在外，使其沦为“沉默的大多数”，降低技术弱势人群对现有政治的认同度。其二，人工智能的技术逻辑重构了原有政治的参与规则，通常让大型利益集团受益而非普遍的大多数。当前，人工智能与政治的关联性愈发增强，人工智能技术研发成本高、难度大，导致人工智能技术通常由大型利益集团掌控。通过控制数据，掌控算法，利益集团将技术的弱势群体排除于政治参与之中，致使人工智能技术参与意识治理过程中存在“技术寻租”现象，制约着基层群众意识形态表达。

（三）资本逻辑：加剧意识形态领域治理危机

意识形态本身具有高度复杂性，人工智能嵌入意识形态治理，受资本运作逻辑的驱使，会进一步加剧意识形态领域治理危机。人工智能依赖算法，这种运算能力恰是提升意识形态治理能力的重要手段。当前，算法已被广泛运用于社交新媒介领域。以抖音为例，凭借算法的技术优势，抖音一经推出，就赢得了用户的青睐，并在社交媒介领域占有重要位置，其海外版产品Tik Tok也已顺利“出海”，现已覆盖全球150 多个国家。可以说，算法已在媒介社交平台呈“现象级的应用”。与此同时，掌握人工智能先进技术的企业在资本逻辑的驱使下，为受到用户的青睐，就必须挖掘包含娱乐属性的内容以吸引用用户，长此以往，导致社会“泛娱乐化”图景生成；它所勾勒的现实图景，以娱乐为度量标准，演变成为一种全新的伦理和教义，这加剧了意识形态领域治理危机。其一，由人工智能主导的媒介平台信息推送越来越沦为“流量游戏”，“金钱不断塑造着政治”[6]，用户通过智能媒介平台收发信息，却很难接收到真正的“新闻”。其二，人工智能技术基于资本逻辑，利用机器学习进行决策时提出的解决方案相较于人脑决策，提出的解决方案更多考虑的是技术研发者的利益最大化，这与意识形态治理应考虑大多数成员的原则相悖，进而弱化意识形态的治理效果。

（四）拟态环境：消解主流意识形态话语权威

拟态环境的概念最早由美国记者李普曼在《公共舆论》一书中首次提出，他认为“拟态环境”是插入人与现实之间的信息环境，这个信息环境是经由媒体遴选、加工、过滤、重构相关信息而造就的人为信息环境，而非对客观世界信息的镜子式呈现。[7]人工智能技术的发展则进一扩大了拟态环境，人工智能让受众头脑中所呈现的镜像与真实世界的偏差越来越大，这种“负向偏差”风险，因其是非实体形态，因而隐蔽性极强、危害性较大，日益消解着主流意识形态治理权威。主流意识形态被广大受众所接受，在于其对主主流意识形态权威性的认同。在《我们运动的迫切任务》一书中，列宁强调“社会主义意识从来不会自动形成，而需要通过灌输实现”[8]。在传统的拟态环境视域下，信息传播呈现单向度，信息发布权由主流媒体掌控。由于其严格的信息把关和矫正机制，往往能将拟态环境的负面效应降到最低。主流媒体这座“灯塔”，灯光照射到哪里，就会将主流意识形态发布的权威信息灌输到哪里。然而，人工智能时代的拟态环境，信息传播呈现碎片化，每个个体既是信息的接收者，也是信息的发布者，尤其在抖音、快手、微信等社交新媒介的影响下，各种碎片化信息爆炸式增长，信息流量和流向呈现失控风险，日益消解着主流意识形态话语权威性。首先，信息碎片化传播方式消减主流意识形态话语的传播效力。整体性是马克思主义的内在要求，我国主流意识形态是以马克思主义为指导的意识形态，因而整体性，也是我国主流意识形态的本质属性，整体性传播是确保我国主流意识形态权威的关键。在人工智能时代的拟态环境，受众更愿意接触“短平快”的碎片化信息，对内含整体逻辑性的主流意识形态信息关注较少，无形中消解主流意识形态话语权威性。其次，主流意识形态话语存在“失语”风险。人工智能媒介拟态环境中，信息发布者，为了迎合受众，偏向发布戏谑化、低俗化的网络语言，而内含正确舆论导向的主流意识形态话语，因其相对枯燥刻板很少被信息发布者青睐，主流意识话语面临“失语”困境。

三、“善智”与“善治”互构：人工智能赋能意识形态治理现代化的调适理路

霍金指出“成功创造人工智能将是人类历史最大事件，若不懂如何避开风险，这也将是最后的大事”[9]。面对人工智能技术发展为意识治理带来的“技术利维坦”潜在风险，我们必须摒弃对技术的过度依赖，防止“智能拜物教”，正确认知和对待人工智能技术，把握人工智能的技术存量，增加人工智能的技术增量，“驾驭”人工智能技术，将人工智能技术的技术理性转化为价值理性，实现“善智”与“善治”双向互构的意识形态治理新图景。

（一）思维革新层面：树立意识形态治理现代化“智能思维”

思维是行动的先导，人工智能赋能意识形态治理现代建设，必须革新传统意识形态治理思维模式，在思维观念上与时俱进，树立“人工智能思维”，提升意识形态治理主体的技术素养和“智能治理思维”，将人工智能技术嵌入到意识形态治理领域全流程。首先，树立意识形态治理的“复杂性思维”。由于意识形态治理是一项系统性、复杂性、长期性的工程，加之个体在价值观念上的不同，很难达到千人一面，高度一致的意识形态格局。人工智能依托云计算、算法推荐、大数据等先进技术能将虚拟和现实世界复杂的问题简单化，大数据的“一切皆可量化”，云计算的快速计算、算法推荐的精准预测功能，为实现意识形态治理的全程追踪、数据分析、趋势走向和决策评估，为有效化解意识形态治理复杂性困境，提供了新的治理思路。其次，树立意识形态治理的“整体性思维”。传统意识形态治理由于技术条件等的限制，信息来源具有很大的局限性，不能全面反映意识形态的全貌，因而意识形态治理具有局限性，且效果不佳。而人工智能技术在信息收集、数据关联性分析等方面的技术优势，能实现对意识形态状况以及发展趋势的整体把控，从而保证意识形态治理的科学性。

（二）人才支撑层面：加强意识形态治理现代化队伍建设

人才是第一资源。打造一支既具备人工智能素养，又拥有意识形态专业知识的复合型、高素质人才队伍是实现人工智能赋能意识形态治理的题中应有之义。其一，从顶层设计上，要突出意识形态人工智能能力建设。人工智能时代，一定程度上，谁在人工智能技术上拥有话语权，谁就占据了意识形态领域的领导权。国家战略层面上应高度重视人工智能人才的培养，加大人工智能的资金投入和技术研发，追赶、缩小甚至赶超西方发达国家在人工智能的技术地位，防止西方“人工智能霸权”的垄断。其二，提升意识形态工作者人机协同能力。当今世界，人工智能技术迅猛发展，意识形态工作者需要精准把握人工智能技术的发展趋势。理论层面应及时掌握人工智能技术的运作机理；实践层面应加快研究如何最大化发挥人工智能赋能意识形态治理成效。其三，培养人工智能技术人才意识形态理论素养。一方面，加强人工智能人才的意识形态甄别力。面对网络空间“众神喧哗”的价值观念与社会思潮，要加强人工智能人才识别其背后隐含的意识形态，甄别其错误的价值观点的能力。另一方面，加强人工智能人才意识形态的引导力。要增强人工智能人才在实际工作中运用马克思主义意识形态引领其他社会思潮，弘扬正能量的能力。

（三）体系建设层面：构筑意识形态治理现代化智能系统

人工智能嵌入意识形态治理需要经过信息收集、数据分析、精准画像、精准推送、精准预测等多个环节，这就需要打造一套科学有效的人工智能系统来助力意识形态治理现代化的实现。首先，建立系统完备的意识形态智能信息数据库。人工智能嵌入意识形态治理的价值在于能从海量的信息中透析出人们的行为习惯、价值观念，从而准确掌握人们的意识形态状况，为意识形态治理提供参考依据，进而深化意识形态治理规律，预测意识形态发展走向，为意识形态治理提供坚实的基础。其次，构建科学、高效的意识形态智能分析模型。与传统意识形态单因子分析方法相比，人工智能赋能意识形态治理现代化，不仅给予技术支持，而且还扩展了意识形态的分析方法。人工智能的关联性分析、动态性分析和整体性分析方法能够建构高效的意识形态分析模型。通过对意识形态智能信息数据库中的信息进行分析，实现对意识形态治理目标的精准画像，确保意识形态治理的科学性和高效性。再次，开发意识形态精准推送系统。人工智能通过对相关信息的分析，能够精准掌握不同个体的喜好，从而在信息推送的过程将内涵主流意识形态的信息，以用户喜好的方式推送给不同个体，强化主流意识形态的引导力。

（四）制度完善层面：完善意识形态治理现代化制度保障

人工智能赋能意识形态治理现代化亟须从制度层面构建科学、协同、完善的意识形态治理机制。人工智能的技术优势能将“无形”的意识形态转化为可感知、可预测的“有迹可循”，这为完善意识形态治理机制提供了新契机。第一，建立意识形态智能预警机制。人工智能可以为意识形态预警机制提供技术支持，人工智能能够全方位实时监测大众的思想变化以及舆论走向，并提供智能分析，将过去网络舆情的被动应对为主动预判，提前准备应对方案，将威胁我国意识形态安全的风险因素降到最低。例如，人工智能可以从微信、抖音、快手等社交新媒介上收集的信息，进行安全层级划分，过滤威胁意识形态安全的信息。第二，建立意识形态舆情应急管理机制。舆情管理是我国意识形态治理的重要方面。网络突发性舆情一旦失控就会造成意识形态治理危机。依托人工智能技术建立网络舆情应急管理，对维护我国意识形态安全十分必要。一方面，人工智能可以对我国舆情进行实时监控，有效预测舆情走势，从而对网络舆情进行有效疏导。另一方面，人工智能的互动性、及时性能够有效化解网络舆情危机，提升意识形态治理水平。

注释

[1]习近平：《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定的说明》，《人民日报》2019年11月6日。

[2]郭庆光：《传播学教程》，中国人民大学出版社2002年版，第147页。

[3]【美】凯斯·桑斯坦：《信息乌托邦：众人如何生产知识》，毕竞悦译，法律出版社2008年版，第15页。

[4]宋建武：《智能推送为何易陷入“内容下降的螺旋”》，《人民论坛》2018年第17期。

[5]Ralph Schroeder, "Towards a Theory of Digital Media,Information",Communication&Society,2018,(3).

[6]【美】曼纽尔·卡斯特：《传播力》，汤景泰、星辰译，社会科学文献出版社2018年版，第4页。

[7]【美】沃尔特·李普曼：《公众舆论》，阎克文、江红译，上海人民出版社2002年版，第1页。

[8]《列宁选集》第3卷，人民出版社1995年版，第285页。

[9]王世梅：《智慧与智慧场》，西北大学出版社2016 年版，第78 页。