浅谈算法新闻对意识形态建设的挑战与应对

李 澄

（黑龙江广播电视台 哈尔滨 150036）

算法新闻(Algorithmic Journalism)是指运用人工智能（AI）、大数据等智能算法技术自动生产新闻并实现商业运营的过程、方法或系统，它包括信息采集、数据分析、写作编辑、展示分发及市场营销等业务的自动化实现，是一种区别于传统媒体的全新传播形态和自动化新闻生产模式。

算法新闻已经成为新闻传播领域的热词，以AI为核心技术的算法新闻已深度嵌入当下的新闻传播业，先后诞生的美联社“Wordsmith”、腾讯财经“Dreamwriter”、新华社“快笔小新”、今日头条“张小明”、百度“度晓晓”等均是备受关注的AI“写手”。算法新闻在不断改写传统新闻生产和传播模式的同时，已成为受众认知世界的重要信息来源，并从本质上成为支配和影响受众的一种新的特殊社会权力，这将对意识形态安全产生重大影响，主流意识形态的话语权正面临着前所未有的危机与挑战，如果算法新闻得不到科学引导、合理监督，意识形态建设将遭遇导向操控、把关失守、渠道转换、话语更新、群体分化等一系列新问题。

一、算法新闻对意识形态建设的挑战

（一）威胁主流意识形态领域安全

作为算法新闻的底层技术，不仅仅是一种技术工具，而是具有一定的意识形态属性和价值导向的新兴力量。算法若不受监管，则存在被操纵利用的可能性，算法新闻的“糖衣炮弹”不同于普通网络攻击的“野蛮入侵”，更具有欺骗性，可以通过发布“夹带私货”的新闻、“购买”点击率、重构主流话语等不易察觉的“柔性”政策进行价值观输出和同化。据统计，推特用户中有20%为虚假账户、脸书公司曾在3个月内删除了13亿个虚假账户。国内某知名算法新闻客户端曾因存在严重导向问题，多次违反有关要求，被监管部门约谈。如果资本操纵算法、控制舆论走势，将成为别有用心之人的思想推销工具，会对主流意识形态传播、受众的价值观带来冲击，进而动摇受众对意识形态的认同度，致使意识形态安全面临着前所未有的风险挑战。

（二）削弱新闻从业者的“把关人”地位

在传统媒体时代，刊发播出什么类型的新闻、如何把握报道尺度等都有专业的新闻编辑审核把关，新闻从业者承担着鉴别信息虚实、坚持正确导向的“把关人”作用。而在算法新闻时代，新闻生产的把关权力由新闻从业者让渡给了“算法”，由算法抓取信息自动生产新闻，再通过算法实现向受众的精准推送。而一些算法新闻背后的商业平台遵循“流量至上”，对于历史文化、理想信念、家国情怀、振兴发展等语言风格严肃的新闻信息，因不具备可观的流量变现能力而被压至后台，导致主流意识形态的信息推荐度不足、覆盖率较低。算法新闻正在逐步取代传统新闻编辑“把关人”的地位，造成新闻专业精神的缺失，个别商业平台甚至还会主动推送各类“黄暴”负面信息，传播错误的价值观，大幅削弱主流意识形态的传播力。

（三）加剧传统主流媒体影响力边缘化

过去，主流意识形态的大众传播主要依托体制内的传统新闻媒体。如今，虽然传统新闻媒体的发行渠道和经济来源还能得到体制庇护和政策扶持，但算法新闻凭借技术强势、资本优势，对传统媒体受众群体、广告收入与传播影响力的挤压效应已日趋显著，主流媒体传播力不断下降，影响力日趋边缘化。包括“今日头条”在内的十多家新闻客户端，已经占到全网信息量和流量的95%以上，进而拥有比主流传统媒体百倍甚至千倍的影响力。随着传统新闻媒体的逐步没落，受众对传统的主流意识形态传播话语开始报以冷漠、怀疑甚至抗拒态度，进而不断稀释主流意识形态的传播效果。

（四）重构意识形态传播效果评价话语权

以往，传统媒体的正面宣传和主流新闻报道的评价构成主要来自领导批示、同行赞誉和专业获奖等，传播效果的评估局限在行业中，效果评价的主导权主要掌握在意识形态管理部门和宣传系统内部，评估结果是相对封闭的。然而，算法新闻时代以流量作为核心盈利指标，新闻的点击率、分享度、阅读时长、影响力、传播力等舆论引导效果，都可以通过精准、直观的数据来呈现。以“今日头条”这类聚合型算法新闻平台为例，每条新闻的点击率、评论数都直观、清晰地呈现在新闻下方。由此，意识形态传播效果评价的话语权也因透明化、可量化的评价标准让渡给数据，新闻宣传的价值评价体系正在被重构。

（五）加速群体价值观和意识形态分化

在传统媒体时代，主流媒体面向广大受众生产新闻，通过记者编辑进行人工采编，受众在客观上会接受到基本相同的新闻信息。而算法新闻时代，算法则以受众喜好为基础进行更有针对性的信息“投喂”，受众也习惯于这种自动推送。久而久之，“泛娱乐化”的致瘾机制会使受众陷于“信息茧房”中，不再去接触推送之外的领域，并对“茧房”之外的信息一无所知。比如，很多青少年沉迷于游戏世界、“二次元”之中，社会的主流价值观念很难进入他们的头脑中。可以说，算法新闻长期迎合受众，将造成信息渠道的窄化甚至极化现象，逐渐固化受众的个体思维，引发更多的偏见和误解，受众群体也就很难达成一致的共识，进而加剧意识形态的分化。

二、应对措施试析

（一）加强全过程监管，提高人工干预比重

在自动化新闻生产过程中，决不能让算法完全取代人工编辑，要适当加强对算法新闻数据采集、信息审核、新闻选题、舆论导向的全流程、全周期的监督审核。可以通过人机合作的方式提高人工干预比重，一方面抓好“正向输出”，通过编辑人工干预增加优质内容的推送优先级别，将主流热点、重大新闻通过置顶、弹窗或要闻强插等方式展示给受众，放大社会主义核心价值观等内容的影响力；另一方面抓好“负向屏蔽”，人工编辑可以运用意识形态风险评估算法模型来遏制“标题党”等网络乱象，对用户反馈和舆论走向进行监控，在新闻发布之后，一旦出现问题可及时采取人为干预措施，通过降低信息曝光率、正向信息引导等方式，对算法的价值导向实时纠偏，防止负面影响进一步扩大。

（二）加强底层技术审查，优化算法价值导向

在算法设计和使用中，要将主流价值观念内嵌于数据选取、挖掘、清洗和析出的全过程，使之成为“负责任的AI”，注重对算法设计中的“信息茧房”、算法歧视等技术弊端进行优化。要为算法新闻植入必要的干预机制，在底层技术中嵌入虚假低俗等负面导向信息的推送限制功能，确保正向有益的核心价值取向。赋予主流意识形态优质内容更宽松的推送优先权和更高的传播权重，改变“流量至上”的推送判断标准和考核评价体系，提升稿件内容质量、意识形态导向等在算法评价指标中的比重，让算法推荐技术成为主流意识形态建设中的技术增量。

（三）加强主流媒体融合发展，扭转传播边缘化危机

传统主流媒体要善于将算法应用到主流意识形态内容的生产传播中，借助算法将主流意识形态话语转为更加生动、活泼的大众传播话语，逐步改变话语僵化、信息滞后等困境，主动运用智能化的新闻生产与精准推送，提升主流媒体的鲜活性、被关注度和用户黏性，不断拓展主流意识形态的传播范畴，形成有效的引领效果。传媒主流媒体要加强与互联网算法新闻头部平台的深度合作，将主流意识形态内容纳入算法新闻“内容资源库”，将传媒主流媒体的优质内容同头部平台的推荐优势整合起来，扩大主流价值观传播的覆盖场域和受众群体。还可以搭建主流意识形态的“主流算法”平台，以算法技术为支撑，突出主流价值的导向功能，进一步抢占算法推送的技术阵地。

（四）加强顶层设计，完善全面化的法律体系

为防范算法新闻的滥用，必须加强算法权力的制度性规范，要强化立法前瞻性，加快算法新闻领域的立法体系建设，从法律层面划定技术外沿和权力边界，逐步建构起全面系统的法治约束机制；要建立算法研发应用的全过程追责问责机制，对造成恶劣社会影响和不良后果的行为，要及时问责、督促整改。加大对侮辱、抨击革命烈士、英雄人物和别有用心推销西方“普世价值”等错误思潮的新闻平台惩处力度，推动算法坚守主流价值；加强对公众个人信息安全的保护，限制算法任意获取个人隐私和敏感数据的权力，营造清朗网络空间。

（五）加强新闻人才培育，建设复合型人才队伍

在算法主导新闻采写分发的新时代，新闻从业者必须要正视算法，正确认识智能算法技术自动生产新闻带来的深刻影响，要在业务上不断学习人工智能新技术，善于利用算法提高工作效率；与此同时，面对海量的算法新闻，更需要有责任担当和专业素质的“把关人”，新闻编辑要更加坚定党性立场，增强分析鉴别能力，提高信息敏感度，强化意识形态安全意识，打造一支既懂新闻宣传又懂人工智能的复合型人才队伍。

结语

算法新闻为传统新闻业带来了革命，也为意识形态建设带来了挑战和机遇，我们既不可轻视技术变革带来的负面影响，又不能在短期内找到完全有效的应对对策，对于如何推动建构更加成熟的算法新闻，更好加强意识形态建设，不仅是新闻传播学的问题，更是政治学、法学、社会学等多个学科面对的共同课题。■