算法技术对中国主流意识形态安全的风险挑战及其应对策略

岳爱武，陈文祎

（1.上海大学马克思主义学院，上海 200444；2.江苏省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心南信大基地，南京 210044）

第52 次《中国互联网发展状况统计报告》数据显示：“截至2023 年6 月，我国网民规模达10.79 亿，较2022 年12 月增长1109 万；互联网普及率达76.4%。”［1］依靠网络信息技术与人工智能的跨越式发展，算法技术被高频次、深领域地应用于人们的日常生活之中，“我们正在步入‘算法时代’”［2］214。 但同时，“遭遇个人信息泄露的网民比例为23.2%；遭遇网络诈骗的网民比例为20.0%；遭遇设备中病毒或木马的网民比例为7.0%；遭遇账号或密码被盗的网民比例为5.2%。”［1］，算法时代的网络社会环境正以前所未有的速度与规模被重构，中国主流意识形态安全面临着严峻的算法风险挑战。 面对算法技术带来的意识形态安全问题，习近平总书记在党的二十大报告中直陈要害，“网络舆论乱象丛生，严重影响人们思想和社会舆论环境”［3］5。 为此，正视中国主流意识形态遇到的算法挑战，运用科学有效的手段应对算法威胁，提高中国主流意识形态在算法时代的引导力、传播力和公信力，是新时代新征程背景下中国主流意识形态安全建设中亟须探究和解决的重要课题和时代命题。

一、算法技术与意识形态的关联耦合

算法技术引领传播手段的革新和迭代，但与意识形态属性的深度关联又使其成为影响大众思维与社会价值取向的新型技术权力。 审视算法技术的意识形态属性，就需要解析算法技术概念，在马克思主义理论中汲取养料，从先天缘由与现实存因的角度厘清算法技术的非技术中立性，阐明算法技术与意识形态关联耦合的逻辑必然。

（一）算法技术概念

首先，从词源学上理解算法技术。 目前，算法的含义有两种较为权威的解释：一种是《辞海》的定义：“解决某问题的一个有限、确定、可行的运算序列。 对于该问题的每一组输入信息，都有一组确定的输出结果。”［4］1992另一种是《韦氏词典》中的定义：“一种程序或一套规则，用于计算或其他解决问题的操作，尤指计算机。”［5］235前者倾向于算法技术的程序设计语言描述，后者倾向于算法技术的概念性特征。 综合来看，算法技术的基本内涵一般是指在一项任务（一般在计算机领域）的开始到结束，带有明确指向性并且贯穿始终的一套完整运算逻辑。

其次，从运行法则来理解算法技术。 算法技术为实现既定目的，在个体层面通常分为三部分：一是收集信息。 算法程序按照输入的程序指令，先在基础数据池中搜寻有用信息，再持续对所选对象的年龄、性别、职业、生活方式、购物习惯、运动轨迹与所在地域等数据进行超高密度、超精准的收集。 二是分析数据。 这是算法程序为每个所选对象描摹出“画像”，给所选对象贴上符号化标签，用计算机代码的形式构建出专属的算法数据模型，同时运用神经网络深度学习、时时更新、优化算法数据模型。 三是输出结果。 算法数据输出是在基础数据库中反复推测并筛选得出最佳内容，然后编译转化二进制，用看得懂且能够方便获取的方式输出给所筛选对象。 算法技术由个体转向群体层面，是基于个体层面数据的共享，建构出全球大数据库的基础数据，在云计算、物联网以及AI 智能等技术要素的加持下，进而实现“信息生产的自动化、信息分发的高效化、信息传播的精准化以及受众体验的个性化”［6］26。

（二）算法技术的意识形态属性

首先，算法技术意识形态属性的先天因由。算法技术出场时便先天带有意识形态指向，根源在于算法技术不论在最初设计、运行逻辑还是在最终呈现上，“其实都在以价值判断的形式体现着算法设计人员的认知层级与认知水准”［7］124。一是算法工程师建模时不可避免地进行主观选择与认知判断，算法工程师在初步构建算法的基础模型时，普遍倾向于他们所认为的最优选项，择取大数据池的基准数据，先入为主地给建模对象贴上各类标签，最终呈现出的只不过是算法工程师脑中带有主观性质甚或价值判断的算法模型。 二是算法工程师个人的理性是有限度的。 算法工程师身处的社会环境、个人的文化认知、宗教信仰选择等，都会影响他们筛选算法数据与建立算法模型的客观性。 哪怕算法工程师拥有再丰富的文化知识与理论水平，依旧无法避免会存在知识漏洞与涉猎盲区。 换句话说，因为算法工程师的有限理性，所以在现阶段完美且纯粹理性的算法技术是不存在的。

其次，算法技术意识形态属性的现实存因。作为当下最新的科技产物，算法的特性既迎合了商业市场的谋利愿景，又满足了统治阶级的政治需求。 一方面，算法技术被商业资本“拉拢”“借助”，为商业资本谋取大量利润。 算法因为具备无可比拟的信息推送速度、精准的信息推送内容、发达的神经运算网络等特征，使商业资本在销售商品时能够更好地推销商品，加快资本流通速率，获取更多的剩余价值。 因此，算法技术就不能被简单机械地理解为发布商品信息、传递广告信息的手段，还应该看到算法技术与商业资本紧密结合的关系，以及算法技术背后所隐藏的商业意识形态属性。 另一方面，算法技术被用作政治领域的工具与筹码。 以美国为首的西方资本主义发达国家把算法技术“作为维护本国政治安全、输出价值观、实现国家意志和战略手段”［8］15的工具，从“棱镜门”到“诚挚之声”，再从潘兰提尔到剑桥分析，都显示出以美国为首的发达国家操纵算法技术为其政治统治服务的真实面相。

二、算法技术对中国主流意识形态安全的风险挑战

算法技术在实践应用中往往被错误意识形态所左右，充斥资本逻辑的算法推送侵蚀、弱化、肢解了中国主流意识形态话语安全，主打舒适愉悦的算法“定制化”服务引发了用户的价值混乱，加之中国算法法治的不完善导致法治公信力屡受打击，中国主流意识形态安全面临着前所未有的风险挑战。

（一）算法推送背后的资本逻辑侵蚀中国主流意识形态话语体系

算法推送作为算法技术分发信息的主要方式，“就是通过数据、算法和算力的复杂组合而动态建构起信息供给与用户需求之间的个性化适配关系”［9］178，重塑了信息的分发效率与传播范式。算法推送实现了信息高速传递与资源高效配置，但因推送的信息常由暗含的资本主义意识形态或者错误意识形态经过原始加工甚或二次深加工，对中国主流意识形态的存在场域恣意融合、深度渗透，致使中国主流意识形态话语体系不断被侵蚀、持续被弱化。

首先，满足资本商业需求的数据推送。 商业平台大规模应用算法推送，无非是为了榨取用户更多的剩余价值，为资本的再生产服务。 暗含资本主义意识形态的商业推送对中国主流意识形态话语体系构成多重威胁。 一是商业平台利用算法技术跟踪用户在网站的浏览停留时长，应用软件获取的位置信息，全天候监视用户的个人信息，动态计算用户的账户资产，在给用户的资产评级中就已经将用户放在资本的商业逻辑中划分为三六九等。 得益于算法技术的强大神经网络，广告商可以计算用户的购买能力，将用户定性为高中低等档位，无形放大用户间的贫富差距，引发阶级阶层矛盾。 二是商业资本为了最大幅度的盈利，利用算法推送以标签为噱头的品牌化商品，向用户传导资本刻意塑造的符号价值，诱导用户走入资本话语体系下的消费主义陷阱。 三是奉行“流量为王”的商业资本平台，利用算法技术的智能匹配机制，隐性加深了人民内部矛盾。 一夜爆红并不是什么偶然或幸运之举，而是由算法精准计算过的，旨在实现平台热度和赚取用户利润的“双赢”之举。 源源不断的用户就仿佛一茬一茬的“韭菜”，当用户无法为平台带来正向收益时，算法就会智能回收资源，转向其他新用户。 从本质上来看，与其说是针对“流量”的智能分级，不如说是商业资本平台下“人”的商品化，人的主体性在算法的智能匹配中被消解，成为资本主义话语体系下可被量化与计算的谋利工具。

其次，内含资本政治诉求的推广信息。 “从技术研发到应用，是一个政治的过程，即社会权力参与其中为实现自身的意图展开斗争的过程。”［10］96受资本逻辑裹挟与控制的算法技术，往往为资产阶级特定的政治诉求或政治目的服务，冲击了中国主流意识形态主导下的话语体系。 一方面，算法推送的信息鱼龙混杂，造成了用户辨别能力的混乱，模糊了人们对中国主流意识形态的认知。 “奉命”于背后资产阶级的指令，算法推送资本主义意识形态的信息数量大幅上升，以致于资本主义意识形态的信息铺天盖地，中国主流意识形态信息时常被遮蔽。 此消彼长中，算法推送的信息混淆了用户的视听，达成了资本主义的政治诉求，满足了资本的政治利益。 另一方面，算法推送信息的资本主义导向，造成中国主流意识形态的边缘化。 以资本主义意识形态为导向的推送信息，涌现在用户日常生活的每个角落。 用户在决策时，通常会因为迷信科技的权威性，大量参考算法推送的信息内容。 “西方国家借助算法传播技术的‘终端工具’不断进行意识形态的输出和渗透，大量美化西方价值观念且具有迷惑性和煽动性的信息内容被投放至网络空间”［11］91，用户在不知情的情况下潜意识接受了诸多资产阶级的世界观与价值导向，久而久之，深陷于资本主义意识形态话语体系“泥沼”，对中国主流意识形态宣扬的正确价值观疏而远之。

（二）算法“定制化”服务暗含的价值陷阱诱发了用户价值判断混乱

算法技术深度搜集用户的点击内容、收藏偏好、历史数据等，原先笼统的信息传播升级为定制化的信息推送。 愉悦的算法推送体验让用户对算法放开戒备，接受了算法的高度定制化服务，但用户的整体价值判断也逐步被算法技术混淆与误导。

首先，“人造真相”偏倚下的价值情感。 算法技术让“网络空间中传播帖子可以在短时间内触及大量潜在用户，支持通过‘点赞’和其他表情符号的形式放大情绪，并吸引着个人对耸人听闻的消息的兴趣”［12］197。 用户发布在社交媒体上的词条、视频与表情包等，经过算法的多轮运算与传导，最终呈现到其他用户眼前的是被算法虚幻与重构化的拟态情感，与原用户的实际情感具有或多或少的差异。 质言之，用户间彼此看到的生活、工作、情感状态等，往往只是由算法技术在种种反馈下模拟、预设、建构出的“人造真相”。 这种“人造真相”必然会给中国主流意识形态带来社会与道德层面的风险挑战。 一方面，用户能够借题发挥，利用算法营设的“人造真相”环境，刻画出与现实世界并不相符的人物设定，用谎言来获取他者的情感认同，用卑鄙的手段牟取自身利益。 浸润在“人造真相”中的用户“习惯依据技术性思维对人和事给出非黑即白的道德标准，并且在‘后真相’现象以及网络群体效应的诱发下时常做出‘泛道德化’批判，从而降低了自己的道德水准”［11］91。 长此以往，用户丢失的不仅是追求真、善、美的中华传统美德，更是丢弃了以社会主义核心价值观为精神内核的主流意识形态。 另一方面，“人造真相”使用户之间产生信任危机。 当用户察觉到现实真相与“人造真相”间的巨大反差后，就会引发人际交往过程中的信任危机，对于算法推送的信息常怀戒备之心，失去本该有的“群体的归属感和安全感”［13］111，用户也就逐渐变得阴暗、冷漠、猜忌、怀疑，甚至会产生出一种人际关系的倦怠情绪，与中国主流意识形态所倡导的心理积极向上的社会心态相去甚远。

其次，“信息茧房”禁锢下的思考判断。 一方面，用户只需在搜索栏中输入搜索信息，算法技术就能按照用户的关注与喜好，测算出用户喜爱的信息类型，密集性地向用户推送其喜爱的信息数据，用户由此便会不自觉地沉溺于算法技术营造的数据牢笼中而无法自拔。 用户被锁死在封闭的“信息茧房”中，虽然用户不断得到精神的愉悦与满足，但也同样被算法技术接二连三的信息搞得精疲力竭，无心思寻觅并阅读自己喜好之外的信息。 “算法推送以用户偏好为导向的算法推荐，造成新闻把关权转移和意识形态传播效果评价体系的重塑。”［14］26因此，在高度同质化的信息中，用户的形式逻辑战胜了抽象逻辑，标签化认知代替了主观思考，开始只愿意相信他们所接收到的信息，而那些专业性、权威性、理论性、价值性的信息被拒之门外，用户最基本的思维判断被不断弥散，中国主流意识形态的认知被悄然淡化。 另一方面，随着时间逐渐被碎片式的娱乐信息所填满，用户没有时间进行系统学习、深入思考自己的人生价值与社会意义，这就培养一种懒散与堕落的习性，使用户丧失独立思考与理性判断的能力，把算法推送的短暂的视觉刺激、“奶头乐”等娱乐文化当作现代生活的全部，彻底沦为波兹曼笔下“娱乐至死”似的物种。 由此可见，“信息茧房”禁锢的不仅是数据与信息的类别，更多的是用户的独立判断与抽象理性思考，而中国主流意识形态在这样娱乐与闭塞的氛围中也很难被认可与接受。

（三）算法法治的不完善导致中国算法法治公信力难以有效树立

“全面依法治国是国家治理的一场深刻革命，关系党执政兴国，关系人民幸福安康，关系党和国家长治久安。”［3］40历经新时代十年的建设与发展，中国的网络法治建设取得举世瞩目的成就。但单从算法法治来看，算法法律法规中尚存的漏洞让算法推送肆意妄为，算法法治监管中存有的缺口让用户合法权益屡遭侵害，这些算法法治中的不完善必然带来算法法治公信力的缺失。

首先，尚存漏洞的算法法律法规。 算法法治凸显的问题是，中国现行的有关算法技术的法律法规存在“真空地带”。 从宏观上看，中国现出台的算法法律法规与发达资本主义国家之间还存在些许差距。 例如，“2020 年，美国颁布《数据问责和透明度法案（草案）》，规定个人有权质疑机器收集数据的理由并对自动化决策进行人工审查”［15］15。 欧盟、日本相继发布了《算法智能人工白皮书》与《适用通则》，对算法的伦理价值进行了严格的限制与规范，要求算法技术应该对欧盟公民的网络权利与用户隐私进行最大的程度的保护。 中国也陆续出台了《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《互联网信息服务管理办法》等多部网络法律法规，但在2022 年3 月才针对算法技术实施特定的《互联网信息服务算法推荐管理规定》，且规定中对算法黑箱、算法伦理规范等算法技术中的前瞻及热点问题尚未深入触及。 从微观上看，中国现行法律法规在某些方面难以量化和操作，致使算法存有漏洞，用户权益无法真正得到保障。 如“算法推荐服务提供者应当向用户提供不针对其个人特征的选项，或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务的选项”［16］这项条文，粗略看起来用户似乎有自行关闭算法推荐的权利、守护个人隐私权，但算法推送往往与应用软件或网站的使用权限相绑定，如果想要继续使用就只能被迫勾选选项，法律法规的约束变得形同虚设，用户的个人隐私权就无从谈起。 此外，对于算法偏见、平台信息披露责任、数据产权分配等问题，现行法律法规解释偏于宏大，这些都在一定程度上损害了算法法治的公信力，削弱了中国主流意识形态的共识。

其次，存有缺口的算法法治监管。 现阶段，阻碍中国主流意识形态传播的因素还表现在算法监管留有缺口，致使算法法治公信力频受弱化。 一方面，算法技术逻辑复杂，较难监管。 传统的网络监管与算法监管的最大不同在于，前者的技术逻辑较为简单和线性，后者的技术逻辑较为复杂且系统。 基于成百上千种数学函数与非线性圈层组成的算法，其复杂的技术逻辑决定了监管算法绝非易事。 面对算法推送的不实信息、虚假视频、恶意链接时，单单追责程序设计者、平台或用户的责任是远远不够的，而监管人员难以在短时间内追溯到问题源头，不能有效处理不良信息，也让算法推送更加肆无忌惮，人民群众的合法权益屡受侵害，算法法治公信力也就难以有效树立。 另一方面，中国建立起专门的算法技术监管体系仍不成熟，各部门间虽有分级制度但联动性偏弱。 就目前情况来看，算法技术领域的监管，工信部、文化部、公安部等皆为监管主体，“这些主体彼此之间相互掣肘，一些问题没人管，一些问题又争着管”［17］345。 这就造成了本应多部门共同参与、整体协商、合作共治的算法监管体系运作不畅，各个监管部门往往先衡量部门利益标准，再履行算法监管职能，于是算法监管体系就给人民群众留下治理能力低下、治理水平不佳的不良印象。

三、算法技术背景下中国主流意识形态安全的应对策略

基于算法技术的“双刃剑”属性，需要从优化算法技术逻辑、规制资本运行、提升网络用户精神境界、完善算法法治等角度发挥算法技术的正面效能，积极稳步推动算法技术与社会主义意识形态相结合，让算法技术在新时代新征程背景下为促进中国主流意识形态安全建设作出应有的贡献。

（一）优化算法技术逻辑，推送符合中国主流意识形态的信息内容

党的二十大报告指出：“必须坚定不移贯彻总体国家安全观，把维护国家安全贯穿党和国家工作各方面全过程，确保国家安全和社会稳定。”［4］52增强维护算法技术安全，防范化解算法场域下的意识形态风险，理应从算法技术逻辑出发，着眼于算法技术源头、算法流转过程与算法输出结果，匡正算法技术的内嵌程序，守卫中国主流意识形态安全。

首先，优化算法技术源头。 从源头优化算法逻辑，才能抓住其要害，实现标本兼治。 一是优化算法数据采集。 数据与信息的采集工作，直接影响后续整体算法推送信息内容的导出，所以必须“保障基础网络信息、重要信息系统、新技术和新应用的安全可靠”［18］64，将有损中国主流意识形态的数据扼杀在“摇篮”中。 二是加强算法工程师价值观培育。 算法工程师在建立算法模型之初，理应为算法模型注入中国主流意识形态数据因子。 应当加强算法工程师的爱国主义与社会主义核心价值观教育，始终坚持在马克思主义科学的方法论下进行算法建模，奠定算法技术服务于社会主义意识形态的根基。 三是加快算数技术迭代升级。 为算法技术投入充足的资金与人力成本，“重点加强对芯片技术、高速计算机技术等基础元器件的科研投入”［19］147，争取短时间内补齐由科技生产力落后导致的算法技术短板。

其次，把关算法流转过程。 有效规避算法技术领域中的意识形态风险，需要把关算法的流转过程，掐断算法流转中有损中国主流意识形态传播的恶性链条。 一是设置自动侦测窗口。 所有的算法信息在流转过程中，强制其流经自动侦测窗口，若侦测到有违中国主流意识形态的词条、图片或视频时，窗口将直接拦截，终止算法信息的继续流转。 二是增加中国主流意识形态内容推送比例。 在算法技术中适当增加中国主流意识形态算法内容推送比例权重，限定10%～15%的最小推送比例范围，定时、定点、定量推送弘扬主旋律的作品与内容，激发民众的民族自豪感，主动接纳中国主流意识形态。

最后，审查算法输出结果。 在算法技术的最后输出阶段，也应严格审查算法输出结果，这样才能始终保障推送内容的纯净，确保算法技术最终环节的安全可靠。 一是投放高级“把关”程序。 在算法输出关口，可以投放经算法工程师反复训练的高级“把关”程序，使其24 小时不间断地对网络热点、新词、舆论动态等进行甄别，时时更新动态数据库，限制或取缔“灰黑色”内容导向的算法推送，警告违规操作，封停违规账号。 二是加大算法内容人工审核。 毕竟，机器自动化无法等同于人的理性思考。对于隐蔽性强、不易被人工智能所识别的内容，人工审核作为最后一道“防线”，能够尽可能地剔除“漏网之鱼”，进而降低意识形态风险。

（二）规制资本无序运行，搭建适合中国主流意识形态的算法运行平台

算法技术有赖于资本的增殖需求而迅猛发展，但“资本来源方需要的价值各不相同，既可能是经济利益上的增殖回报，也可能是政治权力上的竞争较量，还可能是价值观念上的渗透传播等”［13］113。 习近平总书记指出：“要深入总结新中国成立以来特别是改革开放以来对待和处理资本的正反两方面经验，深化社会主义市场经济条件下资本理论研究。”［20］所以，深入分析中国各类型资本的特点与需求，建立与中国主流意识形态相匹配的数据平台是必要的。

首先，充分发挥资本的正向效能。 在中国数据平台建设与管理上，应当着重发挥国有资本与民营资本的积极效能，使算法技术真正造福于民。一是保证国有资本的支配作用。 国有资本作为中国经济体制中的主导力量，拥有丰厚的资金财力与便利的国家政策性支持。 在“推动国有资本和国有企业做强做优做大，提升企业核心竞争力”［3］29的同时，应当加大算法技术投资力度，扩大与算法技术融合，增设覆盖算法技术的互联网平台。 同时，明确国有企业的平台责任担当，服务国家战略发展，扶持重要产业布局，将国有企业平台作为领航数据平台发展的“风向标”。 二是激发民营资本活力。 民营资本善于熟悉与洞察市场行情，是中国经济体系中不可或缺的重要组成部分。 为此，应当充分激发民营资本在算法技术领域的活力与创造力，夯实民营企业家的家国情怀，培育民营企业的社会使命和社会责任。 民营企业在运营数据平台时，可以用算法推算出国人喜爱的产品，以创新为产品设计灵感与导向，为产品注入文化自信的活力源泉。 此外，民营企业在数据平台投放广告时，可裁量添加“国风”“国潮”的元素，让用户感受到中国的技术进步与文化魅力，从而对社会主义意识形态产生自发的认同。

其次，精准研判资本的运行风险。 针对数据平台管控，必须仔细研判国外资本与混合资本的算法数据风险，扭转损害中国主流意识形态的不正之风。 一是监督国外资本运行。 国外资本拥有最新的算法技术，也拥有最为广泛的资本来源。我们必须严格规制国外数据平台的进出领域，严厉打击外资企业的算法技术垄断行为，明令禁止对中国数据平台的恶性打压，积极引导外资数据平台与中国的主流意识形态相契合，剔除外资数据平台中不符合中国主流意识形态的内容。 此外，我们也可以从引导资本投资方向入手，纠正国外资本的价值偏向，降低外资数据平台主导社会舆论的风险，防止中国主流意识形态话语权旁落。二是审视混合资本。 混合资本在经济全球化背景下普遍存在，就宏观层面的方法论而言，我们必须保证混合资本性质的数据平台以社会效益为首，发挥国有资本与民营资本在混合资本中的良性作用，在以算法技术为主体的资本博弈中，不让渡国家核心利益，保守国家算法数据秘密，铸牢中国主流意识形态安全屏障。

（三）提升网络用户精神境界，培育契合中国主流意识形态的价值体系

习近平总书记指出：“人在哪，宣传思想工作的重点就在哪，网络空间已经成为人们生产生活的新空间，那就也应该成为我们党凝聚共识的新空间。”［21］82为此，加强网络用户价值体系的培育与建设，是有效应对中国主流意识形态安全挑战的重要环节。

首先，重视理论“灌输”。 “灌输”理论作为马克思主义在思想政治教育领域重要的原理与方法论，是能把真理转化为巨大物质力量的有效途径。维护中国在算法技术领域下的意识形态安全，同样应该进行系统科学的理论“灌输”。 一是增强官方解读。 习近平总书记指出：“要坚持发展与治理相统一、网上和网下相融合，广泛凝聚向上向善力量。”［22］314中国官方媒体平台可联合社区、学校、企业等丰富的线下资源，有目的性地解读算法技术的利弊，开展线上线下相结合的以“算法技术”为主题活动的科普活动，并在科普中有机穿插宣传以马克思主义为指导的思想政治教育，“把党和政府的声音传播开，把社会进步的事实展示好，把人民群众的诉求反映实”［23］56，增强网络用户对算法技术的辨析能力，消解由算法技术推送带来的意识形态风险。 二是做好差异化宣传。 在利用算法技术进行思想宣传时，各媒体平台与宣传机构应避免千篇一律推送中国主流意识形态信息，而是探索算法技术的协同机制，融合用户兴趣爱好与思想宣传教育，“构建知识性与娱乐性、批判性与建设性、显性宣传与隐性渗透相统一的算法育人模式”［24］74，为不同职业、受教育水平、年龄层次的用户差异化“灌输”中国主流意识形态。

其次，强化主体认知。 党的二十大报告指出：“增强全民国家安全意识和素养，筑牢国家安全人民防线。”［3］53-54用户只有在主体认知层面意识到算法技术的意识形态属性，才能坚决抵制错误意识形态的侵袭，坚定社会主义理想信念。 一是注重现实生活。 “人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。”［25］135算法技术架构的舒适空间往往与真实的社会现实相悖，逃避现实生活而沉迷于算法提供的“定制化”服务，只会让用户在舒适陷阱中日渐消沉与萎靡。 因此，用户必须对算法技术高度警觉，拒绝受算法的高密度操纵，不着迷于大数据虚构的完美人设，不沉溺于算法推送的商业广告中纸醉金迷的生活方式，不妄想于西方网络媒体鼓吹的自由民主的“乌托邦”王国。 质言之，用户应当回归到真实的社会生活中去，回归到现实的人际关系中去，回归到中国社会主义核心价值观提倡的情感认同与行为习惯中去。 二是提升算法素养。 卢梭认为：“让人们只受欲望的支配，就是奴隶制。”［26］65若屈从于自身欲望的引导，用户大概率会沦为算法技术支配的“奴隶”。 提升算法素养实际上意味着受众以一种特定方式思考。 这种特定的思考方式应当是有意识的、清晰的和理性的。 在体验算法技术的便捷性时，用户应当刻意避开点击非法、恶意、低俗的算法推送信息，不盲目迷信网络大V、网络公知等的权威，用马克思主义辩证法仔细分析算法推送信息背后蕴含的潜在意识形态属性。 与此同时，用户应多关注官方权威媒体发布的新闻与信息，自觉学习“学习强国”“共青团中央”“求是网”等官方平台的理论知识，用红色的文化净化自己的心灵，荡涤错误意识形态的“污泥浊水”。

（四）完善算法法律法规，建设契合中国主流意识形态的法治生态

数据抓取、信息调用、平台限权等行为，都离不开法律的规范和国家的强制力来保障与兜底。习近平总书记指出，“必须更好发挥法治固根本、稳预期、利长远的保障作用”［3］40，尤其要“加快网络立法进程，完善依法监管措施，化解网络风险”［27］207。 制约算法技术在网络空间的不当操作与过度智能，弥补算法法律法规漏洞，可以着重从立法工作、执法监管两个方面建设契合中国主流意识形态的法治生态，使之真正符合新时代依法治国的题中之义。

首先，推进算法领域的高质量立法。 建造契合中国主流意识形态的法治生态，关键一环在于推进算法领域的立法工作。 一是完善现有立法。立法工作者应认真修改或废除老旧算法法治条例中的不合理成分，着重对模糊性算法法治进行重新界定，例如对算法侵犯用户个人隐私权的界定给予明确的法律解释，细化量刑标准，对破坏中国主流意识形态安全的网络谣言惩处绝不姑息。 二是加快留白问题立法。 立法工作者应在立法前做充分的立法调研，召开立法座谈会、论证会等，参考发达国家针对算法技术的立法标准，时刻关注国际算法法治领域的前沿动态。 立法工作者还应结合中国当前面临的算法歧视、算法权限、大数据杀熟等具体实际问题，深挖算法法治建设过程中的痛点与难点，以最短时间弥补立法空白。 三是保障各方权益。 在维护中国主流意识形态安全不动摇的基本前提下，立法机关应当尽可能保护用户权利，将算法知情权、算法解释权等交还用户，同时又兼具社会效益与资本利益，形成三方都可以接受的算法立法方案。

其次，落实算法领域的高标准执法监管。 执法监管工作的好坏，直接影响到人民群众对于法律的信仰。 一是严格遵守法律法规。 执法监管部门的一切行动以制定的法律法规为基准，防止个人权力影响整体执法进程，严肃查处政府官员与部分互联网企业与算法运行平台间的“灰色”交易，不让贪污腐败问题侵蚀掉执法公信力。 二是创新执法监管方式。 执法监管部门可以建立网络公共领域，搭建算法技术监管论坛、算法技术违规举报网站等，为群众建言献策提供官方通道，提高执法监管工作过程中的公开与透明。 三是压实算法监管责任。 党的二十大报告指出：“强化行政执法监督体制机制和能力建设，严格落实行政执法责任制和责任追究制。”［3］41为此，执法监管部门应鼓励并引导互联网龙头企业、网络工会、网络社区组织等主体参与算法监管的队伍，明确各个监管部门间的职责权限，用最全面的监管、最细致的分工，严肃处理算法黑箱、数据窃取、平台滥用权限等损害网络空间安全与破坏社会公平正义的算法案件，落实人民群众所期盼与拥护的算法正义，确保中国主流意识形态的风清气正。

总而言之，精准认知算法技术对中国主流意识形态安全的风险挑战，并提出有效的应对策略意义重大。 正如习近平总书记所说，“必须推进马克思主义中国化时代化大众化，建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态，使全体人民在理想信念、价值理念、道德观念上紧紧团结在一起”［28］。事实上，现阶段算法技术领域内的意识形态风险挑战较为严峻，且在可以预想到的将来，这样的风险挑战不会自行消亡，应对之路必然荆棘重重。 因此，我们必须深谙算法技术的意识形态属性，以中国主流意识形态为价值导向，发挥算法技术的科技效能，降低算法技术带来的意识形态负面影响，维护中国主流意识形态的安全发展。