算法时代青年工作的变化、挑战和对策——基于新功能主义视角

许舒婷

(福建省委党校 福建行政学院，福建 福州 350105)

据第52 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2023 年6 月，我国网民规模达10.79 亿人，互联网普及率达76.4%。[1]习近平总书记指出，在新的征程上，如何更好把青年团结起来、组织起来、动员起来，为实现第二个百年奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦而奋斗，是新时代中国青年运动和青年工作必须回答的重大课题。[2]研究算法时代的青年工作，既是接续奋斗实现伟大复兴中国梦的时代号召，也是心系广大青年、为广大青年谋幸福的必然要求，更是提高青年工作的理论水平和实践能力的现实需要。

虽然算法时代的青年工作是一项重要的研究命题，但是少有研究从算法视角，特别是推荐算法(Recommendation Algorithm)和生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)对青年工作提出理论与实践指导。新功能主义能够较好地从社会行动理论、社会结构理论、社会过程理论和社会分化理论四方面解释算法时代青年工作的重要性。在新功能主义的理论框架下，青年工作的行动实践和算法时代的社会环境相互作用，将为社会变迁带来变革力量。

一、算法时代青年工作的新变化

青年不仅是国家发展的重要人力资源，也是社会变革、经济发展和技术创新的关键动力。[3]在算法时代，青年工作的对象、阵地和内容产生了前所未有的变化。

(一)算法塑造青年工作的对象

Z 世代是算法时代的主要参与者，是算法时代青年工作的对象。他们是出生在90 年代以后的青年，被称为 “互联网原住民”，最突出的特征是单体化，[4]即高度差异化。2022 年我国Z 世代(18－35岁)共3.4 亿，青年人群的互联网普及率达到95.3%，高于我国整体水平22.3 个百分点。[5]Z 世代不仅触网率高于其他人群，还重度依赖互联网，其日均在网时长比其他年龄段多20.8%。[5]在算法的技术支持下，Z 世代被数字化解析，具有更加真实和现实影响力的线上人格，产生双重社会人格身份。[6]推荐算法可以在微粒程度上分析Z 世代，反过来促进Z 世代对数字化解析的敏感度。此外，单体化放大了个人之间的差异，使Z 世代出现新的平等危机，[4]具有高单身率、低生育率、高合作难度的特点。[7]Z 世代对“结婚”“家庭”和“人情”的负面态度越来越明显。

(二)算法开拓青年工作的阵地

网络空间已经成为算法时代青年工作的重要阵地。青年的学习、生活和工作方式发生深刻改变，日益成为网络空间主要的信息生产者、服务消费者、技术推动者，深刻影响了互联网发展潮流。[8]算法开拓青年工作阵地，不仅仅体现为青年工作实践的数字化、网络化和线上化，更重要的是了解推荐算法特别是生成式人工智能发展对网络空间的塑造。在算法时代开拓青年工作的阵地，需要认识到新媒体平台的重要性，青年工作既要防止新媒体平台操纵网络舆论，又要采用有力措施处理错误信息和虚假信息传播，特别要注意GPT－4 等生成式人工智能因“幻觉”(hallucination)[9]对互联网的信息污染(information pollution)。

(三)算法更新青年工作的内容

算法鸿沟是数字鸿沟的第三阶段，[10]是算法时代青年工作的新内容。它描述了数字创新过程中数据使用的不平等，指不同群体对算法内容管理的能力差异、算法素养的差异和在算法运行中的地位差异。典型的算法鸿沟包括算法偏差、算法霸权和算法黑箱等。但在算法鸿沟中，青年因为在教育、就业、生活中与算法的密切交互成为其主要受影响者，却鲜少有法律法规和青年政策对算法鸿沟加以处理。

二、算法时代青年工作的挑战及原因

在算法时代，青年工作的对象、阵地和内容的变化给社会系统带来新的扰动，改变了社会的人格系统、文化系统和社会系统三大子系统的结构和行动，出现反功能的现象，为算法时代青年工作带来全新挑战。

(一)单体化引发制度解析解体

新功能主义认为，人格子系统具有行动的能动性，个体的特征将影响社会系统的运行和社会变迁的方向。[11]家庭、教育、以就业为代表的经济秩序等社会制度无法实现其既定功能，在单体化浪潮中面临“解析—解体”的双重进程。[4]

以Z 世代家庭、教育和就业为例，家庭中的单体化表现为精细化养育，使生育的经济成本和时间成本大大提高。精细化指标和个性化教学需求加深了教育不公平，更好的教育成就依赖于更灵通的消息、更多的社会资源和更多的家长关注，社会阶级分层从基础教育开始凸显，“普职分流”“高考志愿填报”引爆社会讨论。青年在劳动分工中与算法竞争、与算法协作、与算法斗争，被单体化为数据和指标，带来无序的“内卷”。青年的职业变化更容易受到冲击，更加缺乏职业稳定性。

(二)过滤泡扭曲价值表达

价值表达是文化子系统的重要组成部分，是主体按照内在的价值倾向和表达规则，通过语言文字、影像音频、表情符号等媒介方式传递价值情感和价值取向的行为和过程。[12]新媒体平台的极端个性化推荐必然产生“过滤泡”现象，[13]从而引发青年群体分裂、眼界狭窄和公共意识缺失。过滤泡为信息受众营造了一个高度可信任的拟态环境，成为认知偏向、价值迷失、行为扭曲的一种“隐性权力”。[14]

过滤泡从相关性出发，使青年局限于相似的相近的信息空间中，限制了青年视野，削弱了青年的创造力。通过主动信号(点击)和被动信号(浏览)，青年喜欢的信息和观点会被不断地推荐并点击，减少了思想碰撞，走向无尽的自我循环。[13]不同意见的小团体逐渐分裂，小团体内部一致对外，最终形成“群体极化”现象。标签化、情绪化的语言虽然适合传播，但是模糊了焦点，使青年难以形成共同经验和深入的讨论，公共空间支离破碎，公民意识难以形成。

(三)算法鸿沟异化青年

算法鸿沟的直接影响是产生青年就业替代，间接影响是异化青年，改变社会子系统的运行基础。一项对中国1639 种职业的GPT 替代风险分析认为，GPT对翻译、保险核保专业人员、剧作家等传统意义上的白领工作替代率最高，对模具设计工程技术人员、园林绿化工、安全员等传统意义上蓝领工作的影响较小，通过艰苦的学习实践来获取知识、积累经验的技能反而容易被GPT 率先替代。[15]算法的初衷是成为帮助人类处理复杂任务的重要工具，然而高度解析的数字化实践使人类成为数据生产者，使算法异化为数据处理者，颠倒了算法和人的主次关系，产生算法偏差、算法黑箱、算法霸权等算法鸿沟异化青年的现象。

1.算法偏差

算法偏差(Algorithm Deviation)描述了计算机系统中的系统性和可重复的错误，这些错误会产生“不公平”的结果，以与算法预期功能不同的方式“优先”一个类别而不是另一个类别。[16]算法偏差产生自程序编写、资料训练、人工调试、算法部署等流程，使算法自动地、自觉或不自觉地、公开或隐蔽地实行种族、性别、民族、宗教、阶层等歧视。

2.算法黑箱

算法黑箱(Black Box Algorithm)指算法决策过程不透明，[17]个人对算法的申诉往往费时费力，难以通过算法救济予以纠偏。以美团外卖的投诉系统为例，外卖员的不实罚款经历五层向上申诉仍无法撤销。[18]不透明的算法相互嵌套，改写规则将牵一发而动全身，提高算法修改的门槛和成本，使算法黑箱更加坚固。

3.算法霸权

算法权力难以适用权力专属、正当程序等法律原则，存在规制困难，容易形成权力滥用，即算法霸权。以美团外卖的实时智能配送系统为例，系统通过AI 智能算法深度学习，不断优化送餐路线，缩短配送时间。外卖骑手为了达到送餐时间考核标准，不得不超速、逆行、闯红灯、抄近路。这些非常规措施被实时智能配送系统合理化，强行适用所有骑手，使骑手陷入难以反抗算法霸权的囚徒困境。

三、算法时代青年工作立体对策模型

由此可见，算法时代青年工作的变化对人格、文化、社会子系统的冲击并不是割裂的，而是各有侧重、相互影响的过程。算法时代青年工作对象的变化突出显示在人格系统上，直接造成社会制度解析解体。单体化的人格采取的行动重构了文化系统，产生过滤泡和价值表达扭曲。人格系统和文化系统的交互带来算法鸿沟，影响了社会子系统的运转基础。因此，笔者提出算法时代青年工作的立体对策模型，包括建立青年社会创业生态系统、青年数字公民成长系统和青年算法支持系统。

(一)建立青年社会创业生态系统

社会企业家精神是指创新、创造和管理社会企业，以解决社会问题并创造积极的社会变革，可以填补来自公共机构、非营利组织和慈善机构在社会需求方面的能力不足。[19]与传统商业实体相比，社会企业更注重解决社会问题，并将其作为其主要目标之一。青年社会企业家面临许多挑战，包括有限的财务资源、缺乏有针对性的支持、数字鸿沟以及衡量社会影响的困难。量身打造创业生态系统可以帮助青年社会企业家战胜挑战并产生影响。

青年社会创业生态系统包括宏观、中观、微观三个体系，由社会、劳动力市场和学校三者构成，是包括政府、企业、非营利组织、培训机构、学校、社区、青年等多主体共同参与的支持体系。[19]青年社会创业生态系统需要考虑特定的发展背景和社会经济环境，需要包括以下要素:

一是经济和社会各个领域参与者之间的战略合作和共同信仰；二是利于创业的创业者、网络以及经济、教育、金融、机构和技术条件和结构；三是新技术的整合应用。创建支持性法律框架、提供融资和导师计划、促进不同利益相关者之间的合作、利用技术实现社会影响等措施也能够帮助建立灵活的创业生态系统。

助力社会企业成立、培养青年社会企业家精神可以对当前的就业疲软扶持提供新的思路，能够增加社会总供给，提振市场信心，调动青年创业的积极性，满足青年服务社会的情怀，满足算法时代Z 世代对职业发展的需求。

(二)建立青年数字公民成长系统

数字公民是 “那些经常有效地使用互联网的人”，[20]是数据化的公民身份。《欧盟公民数字能力框架》提出数字公民教育的五个能力领域，包括信息和数据素养、沟通和协作、数字内容创作、安全以及解决问题。[21]

在网络空间中，个人通过主张数字权利及政治参与获得公民实践。[22]青年的政治参与是青年数字公民成长的重要途径。诸如签署请愿书、在社交媒体发起热门话题、点赞和分享政治议题的讨论、号召参与法律法规起草修改的意见征集等非传统政治参与方式唤起青年政治参与的热情，是青年数字公民的重要实践。青年也通过直接的公民行动参与社区问题解决，2022 年郑州暴雨中，一名河南籍大学生创建了《待救援人员信息》这一腾讯文档，为整理网上的各种求救信息，判断优先级，同步联系被困人员和求救人员，跟进后续救援情况，搜集新的救援联系方式。这份文档在短短24 小时内，更新了270 多个版本，访问量超过250 万次，创下了产品单个文档的访问量纪录。[23]

(三)建立青年算法支持系统

1.法律支持

法律支持是限制算法对青年权益侵犯和福利损害的重要保障。我国目前针对互联网的立法主要有法律、行政法规、部门规章、司法解释、规范性文件和政策文件构成，共有《中华人民共和国个人信息保护法》等8 部法律、行政法规11 个、部门规章21个、司法解释6 个、规范性文件22 个、政策文件8个。[24]《互联网信息服务算法推荐管理规定》，是世界首部专门针对算法的法律文件。[25]互联网立法也保持了对新生技术的关注。《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》[26]对GPT 等生成式人工智能的服务提供、信息标注、内容安全、隐私保护等方面提出了建设性意见。

2.技能支持

技能支持是助力青年实现人－AI 协作的现实支撑。GPT 等生成式AI 作为新的技术，既有提高生产效率改进社会福利的潜力，也可因为技能获取的成本过高或者互联网等基础设施不完善形成的数字鸿沟，更可能带来对知识产权和隐私的侵犯、对普通文员等AI 替代率高的脆弱人群的冲击。向青年提供有效的、可负担的技能支持可以使青年能够更好使用新的技术获取最大化社会福利。人与AI 协作是未来社会的发展趋势，政策制定者应当鼓励青年拥抱新技术，投身GPT 等人与AI 协作的研究和实践，为新技术的传播提供宽松的环境。

3.素养支持

素养支持是青年教育变革的核心目标。随着教育信息化2.0 计划的推进，信息素养已于2022 年被写入《教育部义务教育信息科技课程标准》。算法素养的培育应当紧跟算法创新热点。当前GPT 等生成式AI 及大型语言模型(LLM)能够处理自然语言任务，推动编程走进低代码时代，算法素养的培养重心应当从编程能力转移到人与AI 协作。此外，算法素养重点还应该包括算法发展中的社会议题，包括算法霸权、算法偏见、GPT 的幻觉、不实信息和虚假信息带来的信息污染、算法过滤对地区和文化偏见的自我加强等议题。

四、结语

算法时代的青年工作是一项具有理论与实践意义的课题。算法不仅是信息技术，它给青年工作带来工作对象、工作阵地和工作内容的变化，使青年工作面临社会制度解析解体、青年价值表达扭曲和青年异化的新挑战，其原因乃是单体化、过滤泡和算法鸿沟。为了推动社会变迁走向更优新均衡，应当从宏观、中观和微观层面出发，完善社会系统建设，构建算法时代青年工作立体对策模型，加快建立青年社会创业生态系统、青年数字公民成长系统和青年算法支持系统。