互联网内容治理中的人工智能技术应用与伦理问题研究

姜依彤

随着互联网的普及，网络内容治理问题备受学术界关注。近年来，人工智能技术在互联网内容治理的应用，为互联网内容治理带来效率的同时，也存在一些伦理问题。本文旨在探讨人工智能技术在互联网内容治理中的应用，以及所面临的伦理问题，通过借鉴国外人工智能应用网络内容治理的实践经验，提出相应的对策与建议。通过对人工智能技术在互联网内容治理中的应用及伦理问题分析，希望能够为互联网内容治理的实践提供有益的参考和启示。

一、人工智能技术在互联网内容治理中的应用

（一）人工智能技术在互联网内容治理中的应用逻辑

人工智能技术在互联网内容治理中的应用逻辑主要基于数据、算法和算力三大核心要素。通过数据驱动、算法主导和算力支撑，实现数据驱动逻辑、算法主导逻辑和算力支撑逻辑，从而推动互联网内容治理的转变和发展（见图1）。

首先，数据驱动逻辑是指通过人工智能技术对海量数据进行管理和分析，实现治理决策由经验因循向数据驱动模式的转变。通过对数据的感知、提取和识别，实现治理目标的再优化和治理资源的再组织，提高治理效率和精准度。

其次，算法主导逻辑是指通过人工智能技术搭建共同参与的治理模式，形成算法主导逻辑。通过算法的规训，实现信息互通、资源共享、工作联动，推动意识形态治理的“去中心化”，建设人人有责、人人尽责、人人享有的意识形态治理共同体。

再次，算力支撑逻辑是指通过人工智能技术的大规模应用，提高算力水平，实现意识形态治理由高质低效向高质高效的转变。通过算力的提升，快速高效地处理海量数据，提高算法的优化和响应速度，实现高效赋能意识形态治理全过程。

（二）人工智能技术在互联网内容治理应用的主要内容

1.内容审核与过滤

在互联网的快速发展中，大量的信息被产生和传播，其中也包括了淫秽、色情、暴力和恶意等不良内容。这些内容不仅违反了社会道德规范，还会给用户带来严重的心理和社交伤害。因此，对于这些内容的识别和过滤成为了互联网内容治理的重要任务之一。

首先，色情、暴力等内容识别。色情和暴力等内容是互联网上常见的违法内容之一，其不仅违反社会道德规范，还会对用户的心理和社交造成严重的伤害。人工智能技术可以通过图像识别和自然语言处理等技术，快速、准确地识别出淫秽、色情内容，提高审核效率，减少人工审核的误判和漏判。

其次，虚假信息和广告识别。虚假信息和广告不仅会误导用户，还会给用户带来经济损失。人工智能技术可以通过对文本的分析和识别，快速、准确地识别出虚假信息和广告，提高平台的审核效率，减少虚假信息和广告的传播。

2.内容推荐与分发

个性化推荐系统是人工智能技术在互联网内容治理应用的重要组成部分。通过个性化推荐系统，可以根据用户的兴趣和行为等信息，精准地推荐和分发内容给用户，提高用户的满意度和使用体验，同时也可以有效减少不良信息和广告的传播。

首先，个性化推荐系统。通过分析用户的历史浏览记录、购买记录等数据信息，建立用户的兴趣模型和行为偏好模型等，从而进行精准的推荐和分发。同时还可以结合自然语言处理等技术，对文本进行分析和识别，提取其中的关键词和语义信息等，进一步提高推荐的准确性和效率。

其次，社交媒体和新闻平台的分发策略。社交媒体和新闻平台是互联网上重要的信息传播渠道，通过人工智能技术，可以制定有效的分发策略，将信息精准地传递给目标用户。例如，基于用户兴趣和社交关系的分发策略，可以将新闻和信息传递给相关用户群体，提高信息的传播效果和影响力。

3.社区管理和用户行为分析

首先，水军和机器人账号识别。水军和机器人账号是互联网上常见的恶意行为之一，这些账号可以通过发布虚假信息、刷票等行为干扰社区的正常秩序。人工智能技术可以通过对用户行为的识别和分析，快速、准确地识别出水军和机器人账号，维护社区的公平性和秩序性。例如，基于机器学习和深度学习的账号识别技术可以发现异常登录行为、发布行为等特征，从而识别出水军和机器人账号。

其次，不良用户行为的监测与干预。不良用户行为会干扰社区的正常秩序或侵犯其他用户的权益。人工智能技术可以通过对用户行为的监测和分析，及时发现不良用户行为并进行干预。例如，基于数据挖掘和机器学习的用户行为分析技术可以发现欺诈行为、恶意评论等行为特征，从而进行及时的干预和处理。

最后，基于用户反馈的社区优化策略。通过人工智能技术，可以收集和分析用户的反馈信息，了解用户的需求和意见，从而优化社区的运营策略和服务质量。例如，基于自然语言处理的文本分析技术可以提取用户评论中的情感信息和意见信息，从而制定针对性的优化策略和服务改进措施。

二、人工智能技术在互联网内容治理中的伦理问题

（一）数据隐私和安全问题

1.数据收集和使用的问题

人工智能技术需要收集和分析大量的用户数据，包括用户信息、行为习惯、兴趣偏好等，这些数据的收集和使用往往涉及用户的隐私和信息安全。一些互联网公司会过度收集用户数据，或者在未经用户同意的情况下使用这些数据，导致用戶隐私泄露和信息安全受到威胁。

2.数据泄露和安全威胁

在数据的传输和存储过程中，存在数据泄露和安全威胁的风险。一些黑客利用恶意软件攻击互联网公司和服务器，窃取用户数据并造成损失。此外，一些互联网公司由于内部管理不善、技术漏洞等原因导致用户数据泄露，进而导致用户隐私权和信息安全受到威胁。

3.对用户隐私权的侵犯

人工智能技术在互联网内容治理中会对用户的隐私权造成侵犯。例如，一些互联网公司会利用人工智能技术对用户的聊天记录、邮件等信息进行监控和分析，以便更好地了解用户需求并进行精准营销，这种行为侵犯了用户的隐私权。

（二）不公平和歧视问题

1.算法偏见和系统性不公现象

人工智能技术在互联网内容治理的应用中，存在基于种族、性别、年龄等的歧视问题。例如，一些算法由于训练数据存在偏见或者算法本身的设计问题，导致应用结果存在歧视。此外，一些互联网公司利用人工智能技术对用户进行分类或者贴标签，进而对不同类别的用户采取不同的策略，这种做法可能会导致某些用户受到不公平待遇。

2.对弱势群体和少数派的忽视或歧视

人工智能技术在互联网内容治理中应用，也会对弱势群体或少数派进行歧视。例如，一些互联网公司利用人工智能技术，对某些地区的用户进行限制或者屏蔽，导致这些地区的用户无法获得平等的服务。此外，一些互联网公司也可能会忽视少数派的需求和权益，导致这些用户无法获得公平的待遇。

（三）言论自由和审查问题

1.对言论自由的限制

人工智能技术在互联网内容治理应用中，对用户言论自由造成限制。例如，一些互联网公司利用人工智能技术，对用户发布的信息进行审查和过滤，对于一些敏感话题或者不良信息进行限制或者删除。这种做法会限制用户的言论自由，并威胁到信息传播的自由和公正性。

2.对政治和社会议题的审查和控制

一些互联网公司利用人工智能技术对涉及政治、社会等敏感话题的信息进行限制或者删除，以避免引起争议或者社会不稳定，这种做法会影响到公众对政治和社会议题的讨论和表达权利。

三、国外人工智能应用网络内容治理的实践经验与启示

（一）国外人工智能应用网络内容治理的实践经验

1.政府：“硬监管”与“软规范”合力压实平台责任

在国外，政府在人工智能应用网络内容治理中扮演着重要的角色。一方面，政府通过制定一系列法律法规，对人工智能应用网络内容进行严格的监管，即“硬监管”。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）规定了个人数据的保护标准，对数据收集、存储和使用等方面进行了严格的限制和监管。另一方面，政府通过发布指导性文件、社会规范等方式，引导人工智能应用网络内容的发展，即“软规范”。例如，英国政府发布了《人工智能伦理准则》，强调人工智能应用应该遵循公正、透明、可追溯等原则，鼓励行业自律和自我规范。这种“硬监管”与“软规范”相结合的方式，既保证了政府对人工智能应用的有效监管，又充分发挥了行业自律和自我规范的作用，有利于压实平台责任，促进人工智能应用的健康发展。

2.网络平台：“自律”与“创新”叠加提高管理水平

在国外，大型网络平台在人工智能应用网络内容治理方面具有重要的作用。这些平台通过制定内部规章制度、加强内部管理等方式，确保人工智能应用网络内容的合法性和安全性，即“自律”。例如，Facebook成立了专门的伦理委员会，对人工智能应用进行审查和评估，确保其符合法律法规和社会规范。

同时，这些互联网平台还积极推动技术创新，提高人工智能应用的管理水平，即“创新”。例如，Google开发了人工智能算法“TensorFlow”，用于识别和过滤恶意软件、病毒等网络攻击，提高了网络安全水平。这些技术创新既推动了网络平台的发展，也有利于提高网络内容治理的整体水平。

3.社会组织：“监督”与“支持”并行维护传播秩序

社会组织在国外人工智能应用网络内容治理中也发挥了重要作用。一方面，这些组织通过监督和评估等方式，对人工智能应用网络内容进行监管和约束。例如，“开放AI”致力于研究和开发人工智能技术，同时通过公开透明的方式，对人工智能应用进行评估和监督，以确保其符合社会规范和道德标准。另一方面，这些组织还通过提供资金和技术支持等方式，促进人工智能技术的研发和应用。例如，“斯坦福人工智能实验室”通过资助人工智能相关的科研项目推动人工智能技术的发展和应用。

（二）国际经验对我国人工智能应用内容治理实践启示

1.强化算法透明和问责平衡平台与用户的关系

在人工智能应用网络内容治理中，一个核心的问题是平衡平台与用户之间的关系。平台需要确保其算法的决策过程透明，使得用户能够理解并信任这些算法。同时，平台也需要承担相应的责任，确保人工智能应用的安全性和合法性。通过加强算法透明度和问责制度的建设，可以让用户更加了解算法的运作机制和决策依据，增强用户对平台的信任感。同时，也可以促使平台更好地履行职责，确保人工智能应用的安全性和合法性，从而推动人工智能应用的健康发展。

2.分级分类管理均衡市场发展

针对不同类型的人工智能应用，应该实行分级分类管理。对于具有较高风险的人工智能应用，如人脸识别等敏感信息采集技术，应该加强监管和限制。对于一般类型的人工智能应用，如智能推荐等，则可以通过市场机制进行自我调节和发展。通过分级分类管理的方式，可以更好地平衡市场发展需求和安全风险，推动人工智能应用的可持续发展。同时也可以避免过度监管对创新和发展的抑制作用，为人工智能技术的发展提供更加宽松和良好的环境。

3.建立多维度的伦理审查机制

互联网公司应建立专业的内部伦理审查团队，由具备法律、技术等多方面知识背景的专业人士组成。该团队将对人工智能技术的应用进行全面的审查，确保技术的合法性、合理性和公正性。同时，该团队还要对算法决策过程进行透明化和可解释性要求，让用户了解算法的运作机制和决策依据，增强用户对技术的信任感。

除了内部审查，还应该设立外部伦理审查机构，如行业协会或第三方机构。这些机构将对互联网公司的技术研发和应用进行独立、客观的伦理审查，发现问题及时进行整改和纠正。同时，该机构还可以为互联网公司提供相关的咨询和指导，帮助其更好地解决伦理问题。

4.加强数据隐私和安全的保护措施

制定严格的数据保护法规是保障用户隐私和信息安全的关键。法规应该明确用户数据的范围和保护措施，对互联网公司的数据收集和使用行为进行规范和约束。同时，对于违反法规和政策的行为，应该采取严厉的惩罚措施，以保障用户权益。互联网公司采用先进的数据加密和安全存储技术，确保用户数据的安全性和保密性。这些技术可以有效地防止数据泄露和攻击，保障用户隐私和信息安全。

5.消除不公平和歧视现象的措施

在算法设计和数据采集过程中，应该充分考虑到公平性和公正性。算法的设计不应该存在歧视性，应该基于客观、公正的数据和模型。同时，数据采集也应该遵循公平、开放的原则，避免对某些群体进行歧视或偏见。对于弱势群体和少数派，互联网公司应该积极采取措施，消除歧视和排斥。同时，社会各界也应该加强对他们的保护和支持，帮助弱势群体和少数派更好地融入社会和发展。

四、结语

人工智能技术在互联网内容治理中的应用具有显著的优势。在内容审核与过滤方面，人工智能技术可以通过自然语言处理和图像识别等技术，快速、准确地识别出不良内容，提高审核效率，减少人工审核的误判和漏判。在内容推荐与分发方面，人工智能技术可以根据用户的兴趣和行为，精准地推荐和分发内容，提高用户的满意度和使用体验。在社区管理方面，人工智能技术可以通过对用户行为的分析和识别，有效地维护社区秩序，防止恶意行为和不良信息的传播。在用户行为分析方面，人工智能技術可以实现对用户行为数据的收集和分析，帮助平台更好地了解用户需求和行为，优化产品和服务。总之，人工智能技术在互联网内容治理中的应用具有广泛的前景和潜力，但也面临着一些伦理问题。通过参考国外人工智能应用网络内容治理的实践经验，强化算法透明和问责平衡平台与用户的关系、分级分类管理均衡市场发展、建立多维度的伦理审查机制、加强数据隐私和安全的保护等措施，解决这些问题为互联网内容治理的实践提供有益的指导和启示作用。同时也有助于推动互联网的健康发展和社会进步。

作者单位：沈阳师范大学