挑战与引领：算法推荐场域新闻主流话语数字传播的风险治理

郭永辉 宋磊

作者简介：郭永辉，男，教授，博士生导师；宋磊，男，博士研究生。

摘  要：随着以算法推荐为技术内核的信息传播范式的变革，算法推荐正逐渐取代传统信息分发模式，成为人类获取信息的重要通道和平台。在算法推荐模式下，大众传媒系统、网络舆论阵地、主流话语体系均面临前所未有的机遇与挑战。从算法推荐的技术逻辑、算法推荐的价值属性及迭代演进的趋势来看，算法推荐视域下新闻主流话语数字传播面临诸多风险挑战：“去中心化”解构主流话语传播力，“信息茧房”消解主流话语凝聚力，“算法歧视”削弱主流话语感召力，“算法黑箱”冲击主流话语公信力。基于算法推荐的技术属性和价值属性，必须从建强融媒矩阵以全新格局驾驭算法推荐、加强算法研究以技术力量规制算法推荐、培育算法伦理以主流价值引领算法推荐、加强立法供给以法律约束规范算法推荐等方面寻求应对之策，从而重构和强化算法推荐场域新闻主流话语的引领地位。

關键词：算法推荐；新闻主流话语；数字传播；风险治理

中图分类号：G210.7文献标识码：A文章编号：2096-8418（2024）02-0020-09

随着大数据、云计算、人工智能技术不断发展演进，特别是5G通信技术带来的终端革命，网络传播手段迅速迭代升级并演化出全新的范式，人类社会俨然进入以“数据—算法—算力”为要素的“一切皆可计算”算法时代。互联网内容生产、信息分发和反馈互动机制发生根本性变化，“算法”代替“人工”推动互联网信息生成、传播进入更加扁平化、精准化、智能化阶段。话语是一定历史文化语境下，个体或群体运用语言及其他媒介进行的交往实践。［1］主流话语是在全社会范围内获得广泛认可、占据社会主导地位、反映主流价值观念和思维的言说及表达方式，［2］承载了传承、传播中华文明、传统文化和时代主流价值观的重要使命。而新闻主流话语是主流话语在新闻传播领域的“权威表达”，是主流话语传播的重要载体、媒介和主渠道，在“社会主流文化和意识形态的建构中发挥巨大的塑造和引导功能”［3］，承载着凝聚国家认同、价值认同和共同体意识的重要功能。在信息革命的新时代，一方面，新闻主流话语的传播早已“跃出纸上”，并在算法传播的加持下不断革新其内容生成和分发机制。同时，新闻主流话语的传播也在算法场域及其特有传播路径下失去了传统的支配地位。随着算法技术持续迭代，传统大众传媒系统、网络舆论阵地、新闻主流话语均面临前所未有的机遇与挑战。“在互联网这个战场上，我们能否顶得住、打得赢，直接关系我国意识形态安全和政权安全。”［4］因此，本文以算法推荐的技术属性和价值属性为视角，进而解构算法推荐对新闻主流话语传播的影响因素，从而提出应对防控之道，具有现实而紧迫的理论意义和实践意义。

一、算法推荐：大数据背景下信息传播的技术跃升

算法本意指一种计算的方法，最初属于数学运算的概念和范畴。中国最早出现的算法概念载于公元前1世纪成书的《周髀算经》。其英文名称Algorithm则出自9世纪波斯数学家al-Khwarizmi，用指阿拉伯数字的运算法则。人类进入计算机时代后，算法自然被引入计算机编程之中，代表计算机执行代码的基本逻辑和方式，“如果按照正确的顺序执行，将计算处理输入指令或数据，以产生预期结果”［5］。推荐算法（抑或算法推荐）则是指将算法的效能延伸到信息传播领域，其本质是借助现代互联网技术，在对人的信息需求进行精准“画像”的基础上，实现信息高效精准的匹配和投放。算法推荐的应用实现了“人找信息”到“信息找人”的转变，并助推信息传播范式发生了颠覆性革新。

（一）算法推荐的技术逻辑

当前流行的算法推荐机制主要有四种。一是基于内容推荐的算法推荐机制。主要是根据用户在网络上留下的“痕迹”数据（搜索记录、浏览记录），对用户进行兴趣和偏好设定，据此为用户推送同类或相近内容。二是协同过滤的算法推荐机制。利用用户的社交关系进行数据挖掘，根据用户的年龄、性别、职业、位置、声纹（甚至民族、宗教信仰）等，找到身份属性近似的“邻居”，进而圈定社交矩阵，并以此为范围推送类似内容和信息。该算法默认了“人以群分、物以类聚”的社交法则。三是基于热点的推荐算法。该算法基于用户浏览、点击、转发、评论等的数量以及阅览时长、引用频率等关注维度，将热点较高的内容视为具有高价值和强传播力的信息进行全网络、全场域推送。该算法默认“热点和传播力正相关”的规则，是算法实现“传播加速度”的基础。四是基于语义的推荐算法。该算法已经不局限于语义的本意，而将相邻语义、相近语义或关联语义均纳入算法视域。例如，用户仅搜索了足球，平台则推断该用户也可能关注其他体育信息并予以推送，其后再综合内容推荐、协同过滤等算法进行调整，以达到精准推送效果。

由此来看，算法推荐的核心是以大数据为基础，依托算法平台，经由算法驱动的新型传播样态。随着人工智能的发展，算法已经不满足于挖掘用户在网络上留下的数据信息，而力图通过新的算法机制“揣测”这些数据背后的用户心理、动机和行为规律。从信息传播的角度看，算法推荐最直接的效果就是根据用户“身份标签”“个人喜好”等进行识别，在个体上实现了用户“想看什么就推送什么”，在群体上实现了相同趣味受众之间的聚合互动，从而为用户推送“最懂你”的信息。

（二）算法推荐的价值属性

从人类掌握原始劳动工具伊始到现代科学技术的发展，技术“作为身体的延伸”，其最初作为工具的中立性愈发受到质疑。德国哲学家尤尔根·哈贝马斯（Jürgen Habermas）认为，技术统治论的命题作为隐形意识形态，甚至可以渗透到非政治化的广大居民的意识中。［6］算法作为一种信息传播技术，其本身确实并不掺杂话语属性，而越来越多的研究则表明，算法基于自身技术逻辑而先天带有价值倾向性。

第一，算法推荐蕴含着设计者或资本的价值倾向。算法本身虽然不具备价值判断和话语动能，但作为算法的设计者、编写者或者投资平台，其试图通过算法挖掘的信息、达成的效果以及追求的价值，均不同程度影响算法的运行方式和运作机理，从而使“每一种技术架构、每一行代码、每一个界面，都代表着选择，都意味着判断，都承载着价值”［7］。即便编程设计人员具备足够的职业素养，但其自身的价值观念、伦理道德、能力水平等也会流露在一行行算法代码之中。因此，算法试图在传播信息过程中体现的话语和价值观导向是从其“娘胎”里就带来的先天性“遗传基因”。

第二，算法推荐的使用能够影响用户的价值判断。基于算法推荐的传播形式，平台不仅能为用户推荐“喜闻乐见”的信息，还能够帮助用户“发掘”其潜在喜好和兴趣，从而源源不断输送用户想看或满足其需求的信息，因此易导致用户接受同质化内容。在此基础上，算法持续收集群体数据再次推送给用户，强化了用户对算法平台的依赖。在一些兼具社交功能的算法推荐平台上，系统以兴趣为标签为用户搭建社交网络，固化了“共同爱好者”的群体认同和价值观认同。

第三，算法推荐衍生基于信息资源的算法权力。毋庸置疑，随着以算法技术为核心的人工智能的迭代发展，人类社会生活越来越多地被算法算计。谁掌握了海量数据，掌握了先进的算法和强大的算力平台，谁就掌握了未来信息资源的分配权。随着算法推荐的普及，对数据、算法、算力的占有和支配将衍生出强大的算法权力，影响到政治、文化、经济运行的诸多领域，甚至直接参与生产资料的分配，以至于“算法的社会本质就是一种权力”［8］。

（三）算法推荐的迭代演进趋势

2022年11月30日，OpenAI（美国人工智能研究公司）发布聊天机器人程序ChatGPT（Chat Generative Pre-trained），该软件一经发布就打破用户数量过亿纪录，成为当下一款现象级人工智能应用产品。目前来看，ChatGPT可广泛应用于人机对话、撰写论文、翻译甚至编写代码等各种场域。ChatGPT为了尽可能提升性能（智能化）水平，需要不断放大训练模型，其性能最初随着模型的放大而稳步增长。当模型放大到一定规模时，其性能增长迅速呈指数级提升，该现象被称为AI模型的“自我注意力（强化学习）”能力。作为ChatGPT的核心和关键技术，其大数据规模、算法、算力均非一般平台能够比拟。可以预见，同样以“数据—算法—算力”为核心的算法推荐机制，其发展迭代将始终处于加速度之中。尽管技术进化仍有诸多不确定性，但其在传播领域的应用和发展趋势仍然可窥一斑。

一是智能化更高。智能化程度越高，代表对用户意识产生影响就越容易。随着数据更多、算法更优、算力更强，算法推荐的智能化水平无疑会迅速提升。特别是随着各类终端设备的升级，在算法推荐环境中，用户更多、更不易察觉的行为轨迹将被算法悉数采集。通过算力赋能，一方面，平台将为用户更加精准“画像”，为其投射“全息影像”，甚至比用户更懂得其需求从而“投其所好”。另一方面，平台将真正获得“上帝视角”，近乎全量掌握人的所有活动（大数据），从而为实现“算法目的”铺平了道路。

二是渗透力更强。让用户长期驻足或尽可能留下数据痕迹，是算法推荐得以发展和迭代的基础。为此，一方面，各种算法平台将竭尽可能地争取客户在平台驻留时间，以期尽量掌握用户使用期间的各种参数。另一方面，算法平台将不遗余力地弱化用户隐私边界，并以更好的使用体验为条件，通过使用户让渡隐私权利来获得更多数据。这种情况事实上正在发生，也必将随着算法推荐的应用而不断深化。各种算法机制将全方位地渗透到用户的生活之中。

三是适用性更广。算法推荐作为信息分发的技术手段，最初应用在新闻传媒领域，随后迅速在网络营销市场取得支配地位，一些APP甚至利用手持终端收集用户声纹信息，全量分析用户一天谈话的内容，在用户推送“定制化”的出行、购物信息。当前，算法推荐的应用场域不断扩大，在民主政治、行政决策、社会生产的方方面面显示出强大的作用力。算法“泛在化”趋势更加明显。

总之，基于算法的信息传播模式势必改变人类的生产生活方式，也必将产生新的信息资源权力运行机制和分配规则。随着互联网技术不断迭代，算法推荐的影响力将持续释放，未来的信息传播方式将会呈现更加广阔的圖景，其中的不确定性亦值得深入研究论证。

二、双刃利剑：算法推荐场域新闻主流话语数字传播面临的挑战

科技的社会性以其自然性为基础，而后者服务于前者。［9］但科技的使用并非总是只产生积极的社会影响，“每一种事物好像都包含有自己的反面”［10］，一些负面作用往往伴其左右。高效、便捷、精准的算法推荐机制同样如此，在推动信息传播进入智媒时代的同时，其对新闻主流话语数字传播的双重影响亦逐渐显现，以至“当新闻媒体使用个性化推荐算法时，问题会变得更为严重”［11］。因此，考量算法推荐对新闻主流话语传播的影响机理，自然要从算法推荐本身的技术逻辑出发，探究以数据挖掘和分析处理为基础的算法，究竟是如何嵌入新闻主流话语形塑的全过程之中的。

（一）“去中心化”解构新闻主流话语传播力

在算法传播机制下，原来由行政或传统主流媒体主导的内容制作和信息分发模式发生了根本性的变革。算法推荐“打破了传统的科层化、中心化的信息生产和传播机制，国家、社会、媒介平台和受众在信息传播领域中的角色和地位发生重大变化，营造出人人都可发声的信息传播新领域”［12］，新的传播范式正在全方位解构新闻主流话语的传播力。

一是“控制”失效。传统的大众传媒时代，从议题设置、传播路径到效果反馈，信息在以点对面的传播机制中呈现出完全“可控”的传播样态。算法推荐的智媒时代，国家、媒介平台和个人均可能成为算法逻辑中平等节点，信息的传播不再是传统的闭环结构，而演变为不断循环、扩大、突变的“神经元网络”。每个人既是供给侧，又是需求侧；既是生产者，又是消费者；既是传播者，又是接收者。传统的传播主体在传播系统中已经不再具有绝对优势，一元封闭的信息分发系统正逐渐被多元开放的市场传播模式所取代。在算法之下，为追求传播效果的最大化，所有节点的创作、传播热情被充分调动，这种“失控”的传播模式恰是算法推荐的传播逻辑。

二是“把关”缺位。在算法推荐机制下，海量数据信息被强大的算力平台反复计算、编辑、分发，信息的人工审核变得不切实际。算法应用“逐渐取代新闻工作者成为算法传播时代新的新闻把关人，新闻把关算法化成为当前政治传播的重要趋势”［13］。信息把关权力的稀释，无疑是传播智能化发展的必然趋势，但同时也带来了新的隐忧。基于算法原理，算法把关的天秤必然从“供给”向“需求”倾斜，从“主流”向“多元”转变，在激发用户个人需求的同时，也弱化了公共议题的传播，新闻主流话语的传播力自然受到影响。

三是“空间”挤压。如前所述，当算法全面支配信息传播后，是否能够“找到并满足人的需求”将成为评价算法效能的主要根据。在算法推荐环境下，各种取悦大众的娱乐化、庸俗化、碎片化信息不断涌现并被“优先”推荐。虚假信息和网络谣言甚嚣尘上，消费主义、个人主义大行其道。这种技术特质嵌入的“算法偏见”导致新闻主流话语的传播空间被持续挤压，并逐步退出公众注意力范围。公共议题的理性、深度探讨不再聚焦公众视野，毕竟“在一天当中所制造的神话，比以前一个世纪之内所能制造的还要多”［14］。

（二）“信息茧房”消解新闻主流话语凝聚力

美国学者凯斯·桑斯坦（Cass R.Sunstein）首先提出“信息茧房”的概念，指在信息传播过程中“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的东西的通讯领域”。［15］有学者直接指出，算法推荐“容易使人将自己的偏见当作真理，拒绝接受其他合理性观点和意见”［16］。在算法调控下，围绕用户喜好和需求的信息供给侧与需求侧内容高度匹配，受众沉溺在近乎“私人定制”的同质化信息“茧房”之中，如同桑蚕吐丝，作茧自缚。

第一，算法构筑的强大壁垒导致群体极化。算法之下，不仅个体将自身封闭在信息的“茧房”内，算法还将具有相同兴趣爱好的个体“标签化”，从而为其构建“社交矩阵”，帮助寻找具有共同价值观的“同类人”，从而为他们推送相近“话题”内容。这种信息的过滤推荐机制被称为“过滤气泡”。在算法推荐逻辑下，不管是用户个体还是一个小群体，都固步自封在算法建立的“信息回音壁”之中，从而催生圈层的固化和群体的极化现象。群体分化的加剧导致身份标签化从而产生思想观念的分野，现实中的阶层、族群、群体转化网络空间的“数字鸿沟”，不利于共同体意识的凝聚。

第二，算法推荐的“聚合力”极易促发公共舆情事件。通过算法推荐与匹配，加之一些平台兼具传媒与社交互动功能，为相似用户聚合和相似内容聚合提供了便利条件。在算法推荐加持下，此种聚合更容易使负面舆情和社会矛盾找到宣泄的堤口。受“算法偏见”“信息茧房”叠加影响，个人情感比客观事实更能影响民意的形成，舆论“爆点”“燃点”更具不确定性，且更容易形成传播“加速度”，催发网上网下共振。［17］在公共危机处理中，政府权威变得更加式微，主流话语传播面临严峻挑战。

（三）“算法歧视”削弱新闻主流话语感召力

在商业资本裹挟下，为争夺市场主导和支配地位，算法平台化、资本化愈演愈烈，各大平台竭力实现对数据的占有、对算法的优化和对算力的提升，从而实现“算法垄断”。算法垄断使算法的權力属性更加显露，利用海量信息数据，通过学习分析进而将自身价值转换为一种“准公权力”，从而实现对社会进行控制的目的。［18］

“大数据杀熟”是较为典型的例证。算法平台利用数据挖掘技术，对用户数据特征进行收集、分类，对具有一定黏性的用户（熟客或老用户）进行歧视性定价，从而获得更多利润。在“宰熟客”的情景中，跨平台的“算法共谋”更令人担忧，算法平台对用户利益的“生杀予夺”昭示了算法推荐的权力化。随着应用场域的变化，算法推荐技术外衣下的数据应用将产生诸多不确定性因素。

相比于“大数据杀熟”中的价格歧视，数据分析和算法系统产生的身份歧视、就业歧视、司法歧视则使其强化了某种公权力的属性。美国司法系统使用Oompas算法“用于风险预测，可以基于犯罪记录以及其他个人相关信息预测罪犯的累犯风险，从而作出量刑建议”，结果黑人被告被误判为暴力犯罪累犯的风险是白人的两倍，“由此可见，算法中隐藏着歧视的风险，其作出的决策很可能会固化社会歧视，加剧社会不公”［19］。在算法推荐过程中，由于算法平台掌握的数据量有限，经由算法运算的推荐结果可能存在“幸存者偏差”，一些弱势群体的权益被排除在算法的“考量”之外。这就与新闻主流话语中承载的人文关怀严重背离，从而削弱主流话语的感召力。

（四）“算法黑箱”冲击新闻主流话语公信力

算法推荐的上述影响机理还与“算法黑箱”有关。“黑箱”原是一种隐喻，指的是那些不为人知且不能打开、不能从外部直接观察其内部状态的系统。［20］“算法黑箱”则指算法的不公开、不透明，一方面国家和大型平台公司将算法纳入保密范畴，同时由于大众专业知识有限，对算法原理难以完全掌握，在输入的数据和其输出的结果之间存在着难以洞察的“暗房”。

在算法推荐机制下，“黑箱”问题加剧了“算法歧视”“信息茧房”的影响，从而使某种价值观念通过主导“公众情感”和“认知建构”形成优势地位成为现实。西方国家利用在人工智能领域的领先地位，早已着手研究利用算法推荐掌控国际舆论场和话语权，持续实施话语输出。算法运行中的政治操作已成为西方国家在技术治理过程中无可辩驳的事实，但其涉及的权力运作过程和公权力使用责任问题是公众无法察觉的。［21］

俄乌战争让全世界看到基于算法传播的“网络认知战”的力量，“从应用程序的下架到全球性社交媒体平台上的禁言，从假新闻到‘直播秀，在军事上拥有绝对优势的俄罗斯，在新的舆论战场上似乎成了弱者”［22］。在更早的“阿拉伯之春”中，美国投入2000多万美元，让相关平台公司挖掘用户偏好信息把控内容制作、筛选和话语输出，传播渗透“民主思想”，进而严重破坏别国的意识形态安全。［23］不仅如此，“民粹主义、新自由主义、历史虚无主义等社会思潮披着算法推荐的技术外衣……掩盖甚至淹没了事实真相”［24］。算法推荐与生俱来的特性正在成为西方话语输出和话语霸权的有力工具。

三、风险规制：强化算法场域新闻主流话语引领地位的治理对策

当前，学界关于算法治理路径的理论探讨方兴未艾。一些研究关注算法本身，有的侧重于在算法设计阶段就注入伦理价值，建立监管机制，［25］有的强调对算法及其执行效果进行审计，［26］进而评估算法风险。有的关注算法衍生的一系列问题的法律治理，着眼于建构算法设计者与相关权利主体的法律责任以及问责机制。［27］有的学者关注算法在不同应用场域的治理问题，如在“互联网传播视角下”提出“要建构算法治理的社会秩序体系和制度导向体系”。［28］该观点体现的综合治理思维其实更能适应算法治理面临的难题。当前层出不穷的算法安全问题已引起各国政府和行业的高度关注，ChatGPT的迭代更使全世界重新审视算法的强大威力。实践证明，在算法治理中，任何线性思维或条线治理模式都难以匹敌算法的迭代演进及其衍生问题。对算法的治理将成为检验社会治理能力与治理体系现代化的重要一隅。

在治理实践上，国家网信办等九部委于2021年联合出台《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，强调了企业在算法安全上建立责任制度的义务，在健全治理机制、构建监管体系、促进算法生态等方面提出建立综合治理格局，加強算法的综合治理。随后，国家网信办等四部门又联合印发《互联网信息服务算法推荐管理规定》。这是我国首部针对算法治理的专门法规，也是全球第一个综合性、全面性、系统性规制算法的法律规定，标志着我国的算法治理迈入法律治理时代。［29］但当前法规总体上依然缺乏对算法设计者的素养培育，社会协同治理亦无保障机制，加强行业自律的条陈也不够具体。

目前逐渐达成的共识是，尽管算法在不同的应用场景中表露出的问题有所不同，但要驾驭和利用好算法并从根本上疏解其造成的负面影响，则必须构建对算法设计—应用—影响的全链条评估，对“算法本身—权利主体—应用场域”的全方位监管，特别是进一步健全“事前—事中—事后”全过程、可回溯的监测机制，从而建立综合治理的体系和发展格局。习近平总书记指出：“网络意识形态安全风险问题值得高度重视。网络已是当前意识形态斗争的最前沿。掌控网络意识形态主导权就是守护国家的主权和政权。”［30］而新闻主流话语是意识形态的重要载体和表达形式。在信息传播样态发生深刻革命的背景下，我们要用新闻主流话语引领网络舆论，就需要把握算法推荐的传播规律，规避算法推荐负面效应，持续加强算法综合治理，探索算法推荐视域下强化新闻主流话语引领地位的路径。

（一）建强融媒矩阵，以全新格局驾驭算法推荐

新的算法传播培育了一众市场占有率、渗透率极高的大型传播平台。算法推荐的扁平化、去中心化模式弱化了传统主流媒体的“垄断地位”。媒体是党的喉舌，在“人人向人人传播”的“智媒”时代，政府和主流媒体要主动适应传播变革，以全新的传播格局驾驭算法，为新闻主流话语传播插上算法的翅膀。从未来传播的角度看，要大胆跨界、大胆融合，做更高效的传播。未来任何平台都应该成为主流话语的传播阵地。［31］

一是强化传播矩阵。官方和主流媒体要充分借鉴市场经验，要深谙算法传播规律，推动自我革新，精心打造适应传播趋势的“智慧党媒”平台，形成“传统媒介+智慧平台”传播格局。同时，与商业传播平台、自媒体建立基于内容的协作传播模式，建立分布式、立体式的新闻主流话语传播矩阵。二是培育传播人才。围绕算法推荐机制个性化、多元化、定制化机制，要大力培养一支政治素质强并深谙网络传播语境的专业人才，让主流话语输出有形象、有温度，更深层次地体现人文关怀。同时，借力草根新闻、网络大V、“意见领袖”等共同发声，放大声量。三是优化官方叙事。算法推荐以海量数据为基础，要在新闻主流话语引领下，推动官方话语形态和受众多元需求的契合，探索优化针对不同受众、不同空间和不同文化类型的话语体系和叙事方式，让官方叙事融入算法推荐的规律之中，不断增强官方话语穿透力、感染力和传播力，从而尽可能提高市场占有率、扩大受众覆盖面，成功融入不同地缘、业缘、趣缘圈群。四是深化国际传播。要加强国际传播的战略研究和布局，全力提升官方平台的国际传播能力。同时依托国际社交平台，逐步搭建对外传播体系，“采用贴近不同区域、不同国家、不同群体受众的精准传播方式，推进中国故事和中国声音的全球化表达、区域化表达、分众化表达，增强国际传播的亲和力和实效性”［32］（117）。

（二）加强算法研究，以技术力量规制算法推荐

算法推荐作为技术应用融入人类生活方式已成必然趋势，并将随着技术迭代跃升不断扩大应用场域。规制算法推荐的负面效应也必然要在算法的技术治理上寻找路径，“要以技术对技术，技术管技术，做到魔高一尺、道高一丈”［33］，从算法的技术维度解决算法推荐带来的问题。“探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭‘算法，全面提高舆论引导能力”［34］。

首先，要推动算法透明化。尽管算法推荐内嵌着大众难以理解的复杂的信息传播技术并涉及知识产权及商业秘密，但平台和企业仍有义务打开“算法黑箱”，尽可能向用户公开和阐明算法运作的过程和原理，确保用户在知悉涉及自身隐私的数据是如何被算法收集并进行数据化、标签化处理的。其次，要用算法弥补算法。为最大限度降低算法推荐衍生的“信息茧房”“气泡过滤”等效应，纠正算法推荐的信息固化、窄化、同质化问题，应倡导算法推荐技术的反向应用，在算法推荐的、受众感兴趣的、喜闻乐见的信息之外，还应推荐那些用户不感兴趣但涉及公共议题、不喜欢但有用的信息，帮助用户冲破“茧房”束缚。最后，要加大算法研发投入。作为变革性技术力量，算法技术的发展将会为社会生产方式的革新持续注入强大力量。在推进算法治理的同时，更具主动性、前瞻性的做法是引导和加大算法技术的研发投入，推动算法技术与“监督算法”的技术同步发展，防止算法一味追求商业价值而越轨失控。

（三）培育算法伦理，以主流价值引领算法推荐

随着算法智能化发展，算法模型和系统集成更加复杂，要实现算法技术良性进化必须让主流价值观嵌入算法的内核，在算法设计、算法传播和应用场域全过程实现主流价值引领，确保算法在追求商业价值基础上，主动承载更多社会价值，让算法推荐成为传播社会正能量的“加速器”“扩音器”。

第一，在设计环节，要注重对算法设计者的价值观培养。作为算法模型的设计者、生产者，要深刻理解“人是万物的尺度”“技术是人的延伸”。在施展专业技术才华进行算法设计的过程中，做到职业技能与职业道德的统一。企业平台也要加强行业自律和内部监管，让算法推荐满足大众多元需求的同时，也能受到主流话语的沁润和教育。第二，在传播环节，要加强对算法推荐内容的审核把关。在算法加持的“智媒时代”，大量的内容把关以数据筛选、过滤、屏蔽的方式由算法承担。必须守住内容把关权，通过“人工审核+算法过滤”相结合的方式，实现内容把关的人机协同，防止虚假信息、错误思潮和西方话语体系、意识形态占领舆论阵地。第三，在传播末端，要加强算法推荐传播效果的评估。监管部门和企业自身应当建立算法传播风险监测和预警机制，定期收集传播效果反馈信息，并对传播的新闻主流话语效果进行评估。对存在巨大风险的算法平台应当“亡羊补牢”，及时进行技术调整和完善。

（四）加强立法供给，以法律约束规范算法推荐

当前，西方国家针对算法治理问题，已先后出台一系列立法规范、行业自律公约和技术指引。通过事前备案、事中监督、事后问责建立闭环治理体系，目的既是为了保护算法技术的发展，保持其在人工智能领域的领先地位，同时，防止出现算法失控，反噬社会治理成效和国家安全的情怀。我国近年来也持续加强立法和制度供给。除出台前述相关规定外，2022年6月22日，中共中央全面深化改革委员会第26次会议明确提出了“推动算法审计”，审议通过了《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》强调建立“算法审查制度”。但相关立法及配套尚未跟上，无论是政府职能部门还是行业审计的机制都尚未完全建立。［35］力图“通过法律化解风险，通过法律吸纳风险，将风险社会置于法治社会的背景之中，即对智能革命时代的法律制度乃至整个社会规范进行新的建构”［36］仍然任重道远。对于算法推荐的法律约束，应着重抓好数据、算法及算力平台三个层面。

首先，在数据方面，要严格企业和算法平台的告知、解释义务，确保用户知悉和理解自身对隐私权利的让渡将会产生的法律后果，并可随时终止权利让渡，依法依规依约采集用户信息和数据。同时，当个体数据被挖掘汇集成数据池、数据库后，数据的安全性迅速凸显，对数据安全的法律约束已经从私权领域上升到公共安全甚至政治安全的高度。在现行法律规范框架下，要紧跟人工智能迭代步伐，持续配套完善数据安全立法，加强数据安全监管行政执法，确保数据安全在采集、计算和传播全过程的安全。其次，在算法方面，要完善对算法的保护、发展和引导机制，促进我国算法行业、算法市场的快速良性发展。同时，要完善算法备案、算法监督、算法审计和算法责任的相关法律配套，建立政府主导、行业自律、社会机构协同治理的监管体系，规避“算法偏见”“算法歧视”“信息茧房”等带来的话语传播治理风险。最后，在算力平台方面，随着算法推荐技术的商业化应用，算法资本化、国际化的趋势逐渐显现，算法市场培育出了占据市场垄断地位的大型算法平台。一方面引导平台和企业有效履行内部监管责任和社会责任，当好算法推荐技术的“监护人”，同时要坚决规制市场不正当竞争和算法市场垄断行为，确保算法市场健康发展。另外，要进一步完善数据出口、算法出口的限制性规定，以防止敏感数据、敏感技术外泄。

四、余  论

探究算法推荐对新闻主流话语传播的影响在于趋利避害，而非因噎废食。人类张开双臂拥抱算法既是不争的事实，也是未来的趋势。作为“身体的延伸”，应始终坚持技术的工具性价值，防止技术异化而实现对人的控制。在对算法推荐的治理中，人始终是各个维度的中心，由此衍生的算法推荐技术发展迷思仍值得我们探究。

一是要始终关注算法推荐中的技术伦理问题。自“图灵机”问世以来，随着人类科技的不断发展，以算法为核心的人工智能朝着“更像人”的目标不断接近，技术应用带来的伦理问题和价值悖论层出不穷，技术中立的哲学反思从未停止，“像种种一度被认为是亘古不变的确定性信念一样，技术中立论其兴也勃，其亡也忽。那个以‘技术中立为第一原则的时代，已是一去不回头了”［37］。可以预见，算法推荐未来将成为人类信息获取的重要通道。算法推荐的技术伦理问题关乎人类价值观和意识形态塑造，科学性与伦理性之争也必将伴随人类科技的发展。

二是要始终关注人在算法推荐中的技术素养问题。信息技术的发展出乎人们的想象，其演化革新的未来图景将更加纷繁复杂。技术“黑箱”既需要凭借科技工作者的专业知识予以拆解，也需要普遍提升用户和大众的算法素养，培养用户的技术理性和批判意识，防止对算法的盲从和过度依赖，从而“能够合理地运用算法而又不被算法所操纵，进而争取真正做到以人的价值理性驾驭算法推荐的工具理性，让智能算法推荐真正成为服务于人全面发展的助推之器”［38］。

在被算法推荐形塑的信息世界中，我们始终不应忘记人的主观能动性和主体地位，不能沉溺在算法营造的“舒适圈”中驻足不前，“要本着对社会負责，对人民负责的态度，依法加强网络空间治理，加强网络内容建设，做强网上正面宣传”［39］。算法推荐的时代已经来临，在算法推荐的传播模式下，既要享受算法之美，也要防止算法之觞。这将成为传播学、政治学、社会学甚至国家安全学等多领域多学科共同面对的课题。

参考文献：

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［责任编辑：高辛凡］

Challenge and Lead： The Risk Management of Digital Communication of Mainstream Discourse in Field News Recommended by the Algorithm

GUO Yong-hui & SONG Lei

With the transformation of information dissemination paradigm， algorithm recommendation is replacing the traditional information dissemination model and becoming an important channel and platform for human beings to obtain information. Under the pattern of algorithm recommendation， the mass media system， the network public opinion position and the mainstream discourse system all face unprecedented opportunities and challenges. From the technical logic of algorithm recommendation， the value attributes of algorithm recommendation and the trend of iterative evolution， digital communication of mainstream news discourse faces many risks and challenges from the perspective of algorithm recommendation： “De-centralization” deconstructs the communication power of mainstream discourse， “information cocoon” dispels the cohesion of mainstream discourse， “algorithm discrimination” weakens the appeal of mainstream discourse， and“algorithm black box” impinges on the credibility of mainstream discourse. Based on the technical attributes and value attributes of algorithm recommendation， it is necessary to seek the countermeasures from the following aspects： strengthening the financial media matrix to control the algorithm recommendation in a completely new pattern， strengthening the algorithm research to regulate the algorithm recommendation by the technical strength， cultivating the algorithm ethics to lead the algorithm recommendation by the mainstream value， strengthening the legislative supply to regulate the algorithm recommendation by the law， etc.  Therefore， the leading position of mainstream discourse in field news is reconstructed and strengthened.