【摘要】智能算法作为平台信息分发的主要方式,对新时代主流意识形态的建设产生着双重影响。在智能算法赋能中,主流意识形态建设在强化内容对接、增强用户粘性和提高治理效能方面得到了前所未有的算法机遇。同时,由智能算法越位所造成的“信息茧房”“过滤气泡”“分众传播”也给主流意识形态建设带来了潜在危险。面对这样的时代境遇,要在优化算法内容以掌握主流意识形态建设主动权、注重算法设计以增强主流意识形态权威公信力、培育算法素养以打造主流意识形态建设主力军、强化算法监管以压实主流意识形态平台责任制等方面下功夫。只有这样,才能确保智能算法始终服务于主流意识形态建设,从而不断提高主流意识形态的建设实效。

　　【关键词】智能算法;主流意识形态;算法赋能;算法越位

　　随着网络信息技术的深入发展,智能算法越来越作为一种信息输入、传播和处理的新形态权力匹配方式,重塑着平台信息分发和用户信息获取的模式。尤其智能算法与意识形态的结合,使得智能算法的政治性比工具性更加突出。习近平强调要“ 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。” [1] 同时,国家相关部门也印发了《 互联网信息服务算法推荐管理规定》《 新一代人工智能发展规划》等文件,分别从信息服务、权益保护、监督管理以及法律责任等方面对智能算法做出了规定,为规范智能算法应用提供了政策指引和根本遵循。智能算法以其数据化、智能化、精准化的独特优势,助力于主流意识形态供给、获取和治理的效果提升,成为主流意识形态建设的“助推器”。同时,敌对势力也极尽手段利用智能算法解构我国主流意识形态,从而给主流意识形态建设带来了潜在危险。因此,面对意识形态领域的复杂生态和强化主流意识形态建设的迫切需要,如何客观看待智能算法之于主流意识形态的双重影响,以及如何科学运用智能算法提高主流意识形态建设实效就成为亟待深入探讨的时代课题。

一、智能算法嵌入主流意识形态建设之“ 机”

　　智能算法赋能主流意识形态建设,就要充分利用智能算法的技术优势,助力主流意识形态在内容供给、用户黏性和治理效能方面得到全面提升,从而为实现主流意识形态的针对性供给、高效性获取和数字化反馈提供强大的技术支撑。深入剖析智能算法赋能主流意识形态建设的可行性是算法时代加强主流意识形态建设的应有之义。

1.以针对性供给强化主流意识形态内容对接

　　主流意识形态内容是反映社会发展趋势,揭示社会发展必然性的政治法律、思想意识、道德观念、哲学艺术等信息的集合,是在社会上占据主导地位的意识形态体系。当前,我国主流意识形态内容在网络空间的呈现平台更加多样、供给主体日趋多元、表达方式更加鲜活,整体呈现出泛在化的特征。智能算法作为一种对大数据深度学习和强算力基础上的技术升级,能够通过对用户数据的收集、整合和处理,实现内容需求的“ 颗粒度分析”,从而为主流意识形态内容的针对性供给提供技术支撑和数据依据。

　　注重提升内容供给的针对性是确保供给有效性的内在前提。任何意识形态要想在各种意识形态中占据主导地位,引领社会发展,都必须注重以意识形态针对性供给掌握最大范围内的群众,以获得最大程度的力量支持。习近平指出:“ 要从维护国家政治安全、文化安全、意识形态安全的高度,加强网络内容建设, 使全媒体传播在法治轨道上运 行。” [2] 面对复杂的网络意识形态环境,智能算法赋能主流意识形态 内容的针对性供给主要体现在: 一方面,通过智能算法对用户网络活动数据的全景掌握,充分了解到用户的兴趣爱好、思想动态和发展趋向等信息,通过对用户的“ 精准画像”,全面分析用户对主流意识形态的真实态度,并实时更新以追踪其情感变化,甚至做出发展预测,从而针对推送符合其阅读习惯、吸引其浏览爱好、满足其心理需要的主流意识形态内容,从而构建其意识形态认知,以实现主流意识形态对用户的意识形态引领。另一方面,“ 一切划时代的体系的真正的内容都是由于产生这些体系的那个时期的需要而形成起来的。” [3] 面对国际国内、线上线下复杂多变的意识形态生态,必须要加强主流意识形态内容供给的针对性。智能算法通过对流量分布、话题热度、浏览矩阵等信息的深度学习,能够科学研判意识形态生态及走向,及时预测意识形态风险,并在智能算法运用中提供防御性的主流意识形态供给,甚至是反击性的主流意识形态供给,以减少主流意识形态建设的安全威胁, 规避主流意识形态风险的演化叠变。

2. 以高效性获取增强主流意识形态用户黏性

　　随着社会的发展,人们越来越倾向于在网络空间中开展虚拟实践, 宣传教育、购物消 费、工作娱乐、社会交往等现实活动的网络化转向已然成为时代发展之必然。由此导致各种意识形态在网络空间的聚集、传播,甚至在意识形态的相互斗争中成为影响用户意识形态认知的重要因素。尤其是主流意识形态与敌对意识形态的相互较量不仅关乎用户个人的意识形态认知建构,更对党和国家事业的繁荣发展产生着极为重要的影响。在这种背景下,如何用主流意识形态引导用户思想价值发展, 从而以主流意识形态掌握用户头脑、赢得用户支持,则成为加强主流意识形态建设的重中之重。习近平提出:“ 宣传思想工作是做人的工作的,人在哪儿重点就应该在哪儿。” [4] 换言之,就是要着重增强主流意识形态内容的用户黏性,把用户能否有效接收到主流意识形态熏陶,并形成内心认同作为衡量建设实效的核心指标。

　　随着我国网络意识形态治理的加强和主流意识形态建设的发展,“ 主流意识形态的轮廓趋于明晰,社会认同度在提升,总体趋于稳定。” [5] 网络用户作为主流意识形态熏陶的重点对象,是捍卫主流意识形态安全、巩固主流意识形态主导地位的关键力量。在智能算法的加持下,信息的传播模式、获取方式发生了巨大变化。智能算法通过其强大的数据分析,对用户在网络活动中所表现出来的主流意识形态情感系数、接收方式、实践形式等偏好进行“ 算法描述” ,获取用户全景特征,并在做好数据记录和深度学习中演算出用户潜在的意识形态需要。从而在尊重用户主体性的基础上,充分调动其接收主流意识形态熏陶的主动性与积极性。这种情况下,用户不必刻意检索、收集和整理主流意识形态信息资源,而是在智能算法进行“算法建模” 的过程中,实现内容的自动选择和精准匹配,并在适当时机采用最佳方式投放给用户。由此,在智能算法推荐模式下,主流意识形态建设方式、建设内容具备更强的用户黏性,从而更能够激发用户的浏览兴趣,引导用户在“ 默化吸收” 增强对主流意识形态建设的认同效度。

3. 以数字化反馈提高主流意识形态治理效能

　　当下,以互联网为虚拟载体,以大数据为分析来源的网络技术得到飞速发展,网络虚拟社会与现实社会一体化进程得以深化推进。网络作为影响意识形态生态的最大变量,已然成为各种意识形态争相依附和借以传播的重要载体。习近平指出: “ 打赢网络意识形态斗争,必须提高网络综合治理能力” [6] ,要“ 更加重视运用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术手段提升治理能力和治理现代化水平。” [7] 智能算法颠覆性解构了传统的意识形态分配发放机制,并重新定义了网络时代意识形态的传播模式,为用户信息接收与意识形态供给之间的精准适配奠定了技术基础。因此,以智能算法赋能主流意识形态治理,“ 挖掘智能算法技术的治理价值,释放智能算法技术的‘ 最大正能量’” [8] , 是增强主流意识形态治理效能的实践使然,从而使网络这个“ 最大变量” 变成主流意识形态建设“ 最大增量” ,实现智能算法与主流意识形态治理同频共振。

　　智能算法作为“ 大数据驱动下资讯分发的模式进化” [9] ,通过对用户网络行为所产生的超大样本进行数据收集、数据解码、数据挖掘以及数据编码, 并在此过程中提高数据输出的针对性,已成为助力主流意识形态治理数字化、智能化的重要抓手。 一方面,智能算法可以提高主流意识形态过程治理效能。智能算法的运行是建立在广泛收集用户数据基础上的数据再利用活动。这些数据充分体现了用户的真实意愿,反映了用户的内在需要,治理主体可以根据智能算法所收集到的数据进行选择性利用,以研判和把握用户思想发展动态,识别和预测意识形态领域可能出现的问题,以便治理主体加大正向价值引导力度,及时做好矫正用户思想和防范风险演变的举措,切实提高主流意识形态过程治理的实效性和针对性。另一方面,智能算法可以提高主流意识形态结果治理效能。结果治理是过程改善、内容再生产和修正模型的重要参考依据,在主流意识形态治理中发挥着“ 导航灯” 的作用。智能算法通过算法建模,能够将主流意识形态的传播效果、用户接收实况以及其对各种意识形态的整合引领等情况以可视化、精细化的数据模型呈现出来,为治理主体进一步优化主流意识形态建设提供真实、科学的数据支撑。

二、智能算法嵌入主流意识形态建设之 “ 危”

　　通过智能算法实现信息推荐,从而促使用户产生与主流意识形态相一致的意识形态认知,进而在日常中主动遵循、积极践行、敢于捍卫主流意识形态,是新时代加强主流意识形态建设的目标所指。但“ 智能算法时代人们在获得算法技术便利的同时又束缚于算法,纳入国家社会治理编制的算法技术开始异化,非常有可能演化成‘ 利维坦’ 的智能形态 ‘ 算法利维坦’ 。” [10] 从而在运行中不断越位纯粹工具理性,给主流意识形态建设带来负面影响。

1.“ 信息茧房” 消解主流意识形态的价值凝聚力

　　各种算法平台和数据的快速衍生,导致超大样本数据库的形成。由于用户个人精力、时间、素养等方面的限制,如何在海量信息检索满足个性化需要的内容,从而避免用户在信息过载的网络中陷入“ 数据漩涡” ,成为智能算法技术生成的内在根源。智能算法以其对用户数据的深度挖掘,从而实现精准化、个性化的信息推荐,以最大限度提高信息与用户之间的匹配效率。但是,智能算法如果只简单根据用户偏好进行内容推荐,就无法避免推荐信息的同质化现象。正如桑斯坦在《 信息乌托邦》 中所说:“ 信息传播中,因公众自身的信息需求并非全方位的,公众因注意自己选择的东西使自己愉悦的通讯领域,久而久之,会将自身桎梏于像蚕茧一样的‘ 茧房’ 之中。” [11] 这就是说,在智能算法的运作下, 用户如果长期接触个人感兴趣或者需要的同质化信息,就只看到自己想看到的信息,最终导致对其他信息无感,进而陷入自我封闭的“ 信息茧房” 之中。而算法平台也只会将用户想看到的同质性信息推荐给用户,就像今日头条所说“ 你想看到的才是头条” ,从而使用户陷入算法平台所建构“ 信息茧房”之中。久而久之,用户缺乏对外界信息的接收, 就会导致其认知片面,甚至形成“ 群体极化” 现象。

　　智能算法趋同避异的信息推荐模式所造成的 “ 信息茧房” ,圈层了用户信息结构,使之成为消解主流意识形态价值凝聚力的幕后 “ 黑手”。其一, “ 信息茧房” 窄化用户对于主流意识形态的系统认知。智能算法推荐越精准,用户可接受的信息面就越窄,从而加重了用户之间的圈层结构,导致用户始终停留在对主流意识形态的片面认知,而无法系统了解全面的主流意识形态新内容,加剧了主流意识形态认知分化。同时,主流意识形态也容易被娱乐化的信息所挤压,使得主流意识形态的相关内容被屏蔽,从而撕裂用户对主流意识形态的价值共 识。其二,“信息茧房”极化了用户对主流意识形态的理性认知。勒庞在《乌合之众》 中指出:“ 聚集的人群易变、焦躁, 容易被周围情绪所感染, 容易冲动” 。[12] 用户长期接收同质信息的熏陶,而缺乏对异质信息的了解,就无法在复杂庞大的信息库中辨别真假美丑,是非善恶。尤其在敌对势力的干预下,用户在非理性的行为中,极易引发群体极化现象,从而导致对主流意识形态的极化认知。 其三,“ 信息茧房” 弱化了用户对主流意识形态的现实认同。在“信息茧房”中,用户更加注重自我为中心的信息传播模式,容易沉浸在自我表达之中,导致用户只是接收到自己想接收的信息,但并不一定是主流意识形态建设需要其接收到的信息,进而就会在无意识中与主流意识形态相脱节,从而在整体上削弱主流意识形态的价值凝聚效果。

2. “ 过滤气泡” 冲击主流意识形态的权威引领力

　　“过滤气泡” 是社会活动家伊莱·帕里泽在其《别让算法控制你》中提出的传播学概念,他认为在网络活动中,用户所处的网络环境并不是真实的、全部的客观环境,而是由一系列过滤器精心为用户构造的独特环境。这实质上反映了用户在智能算法的信息分发模式下,将自己的部分权力让渡给智能算法的现象,从而使得用户由主动检索和筛选信息转变为被动接收被过滤之后的信息内容。算法平台通过运用智能算法技术,对海量信息进行深度学习和数据挖掘,在向用户推荐个性化、精准化信息的同时,也在运用算法有倾向性过滤一些与用户需要或兴趣匹配度不高的无效信息,从而形成“ 过滤气泡” 现象。

　　智能算法在网络信息分发中的绝对优势,使之在意识形态领域中具备先天的主导性。在资本操纵和权力加持的双重影响下,“ 过滤气泡” 现象成为算法平台利用技术对用户画像之后,进行信息内容“二次筛选” 的必然结果。就主流意识形态建设而言,只有同技术控制者或者与平台利益相符合的意识形态才不会被过滤。一方面,网络作为技术主导的虚拟社会,“ 谁掌握了网络信息权力和网络核心技术,谁就毋庸置疑地掌握了对自媒体领域意识形态的影响力。” [13] 但我国的网络信息技术与西方部分国家仍有较大的发展差距。在技术逻辑下,“ 过滤气泡” 作为一种技术性过滤现象, 容易被技术上占据绝对优势的西方敌对势力所利用,成为其弱化主流意识形态权威性和引领力的手段。另一方面, 资本的盈利性决定了平台也会运用智能算法对推荐信息进行过滤。在资本逻辑下,平台把流量奉为圭臬。为了赚取更多的流量,而充分利用智能算法推送用户感兴趣的信息供其消费,以达到割用户的 “流量韭菜”的目的。这种情况下,用户消费的信息始终是经过流量过滤之后的信息。而主流意识形态由于其抽象性、政治性较强而极容易被用娱乐化、个性化的信息所挤压,成为被算法过滤的内容信息,从而进一步冲击了主流意识形态在网络场域中的权威引领力。

3. “分众传播” 阻隔主流意识形态的共识性生成

　　随着信息传播技术的快速发展,尤其是网络的逐渐普及,使得信息体量不断增大,同时用户的个性化需求也更加突出。面对海量信息,用户必须对信息进行选择性的筛选和利用。 当信息的传播方式能够满足用户需要,用户才会及时加以接收,并主动实践体验。当用户生活在信息过载的网络空间,传统的大众传播方式已经不能完全满足用户对信息获取的个性化、即时性需要,分众传播则逐渐替代大众传播成为现代信息传播的重要方式。“ 分众,顾名思义,指的是受众并不是同质的孤立个人的集合,而是具备了社会多样性的人群。” [14] 而分众传播就是结合受众的不同需要,提供能够满足广大用户信息需要多元化、差异化、个性化的传播方式。但是在智能算法的加持下,分众传播的用户本位和平台主导特征更加突显,传播平台更加多样、传播信息更为多元,从而在一定程度上阻隔了用户对主流意识形态的共识生成。

　　一方面,分众传播的用户本位特征过于强调用户的信息获取需要,而忽视了主流意识形态作为抽象理论形态,必须要通过外部作用才能掌握用户头脑的要求。智能算法将经过技术和平台“ 二次筛选” 的信息推送给用户,为用户营造出“ 接收到的就是真实的”信息认知环境。殊不知智能算法并不是完全保持价值中立的技术,而是在资本逐利性的驱使下,具有一定的价值倾向和传播意图,其本质是迎合用户喜好、引诱用户实现某种目的算法建构。在主流意识建设中,这种分众传播的用户本位,使得意识形态的传播内容、传播方式等都完全取决于用户的喜好,形成以“ 用户为中心” 的信息推荐模式。在这种情况下,意识形态领域的生态完全由用户决定,而对于用户而言,各种娱乐化、负面性的意识形态信息更能吸引其注意, 在智能算法的运作下,用户长期浸淫在非主流,甚至是错误意识形态中,使得主流意识形态面临着被边缘化的危险。另一方面,分众传播的载体是算法平台。在传统大众传播时代,信息的传播大多由电视、期刊、广播等载体承担,这些载体能够被权威部门所掌控,成为助力主流意识形态建设的有益助手。但是在网络化的时代,分众传播的载体更加丰富,不仅包括各种 算法平台,甚至每个单独用户都成为信息传播的端口,呈现出“ 万物皆平台” 的信息发布结构。尽管党和国家在互联网算法规范和主流意识形态建设方面做出了改善与变革,但在商业资本逻辑下,平台越来越成为各种意识形态集聚的网络场域,甚至成为各种非主流意识形态渗透传播的新型方式。使得主流意识形态的传播空间受到压缩、传播实效受到限制,用户在此影响之下,极有可能越来越偏离主流意识形态,甚至与之背道而驰,从而导致主流意识形态的凝聚共识功能在平台逐利性中被撕裂。

三、智能算法嵌入主流意识形态建设的路径探微

　　面对智能算法越位给主流意识形态建设带来的潜在危险,要正确处理好“ 危” “ 机” 的辩证关系, 以主流意识形态驾驭算法技术, 主动把握算法机遇,就要在优化算法内容、注重算法设计、培育算法素养和强化算法监督中规避算法危险,不断提高主流意识形态建设的实效,从而确保智能算法在加强主流意识形态建设中扮演好应然性的技术角色。

1.优化算法内容以掌握主流意识形态建设主动权

　　智能算法是对用户浏览内容进行深度学习分析之后,进行针对性信息推荐的信息匹配方式。不管是相似性内容推送,还是相关性内容推送,智能算法都要对用户“ 首次筛选” 的内容进行学习,并根据学习结果对算法内容池进行“ 二次筛选” 后予以推送给用户。在一定程度上,内容池的信息决定了智能算法推荐信息的质量。如果内容池的信息与主流意识形态相对一致, 智能算法将其推送给用户,就会引导用户的思想价值观念朝着正确方向发展。反之,则会给主流意识形态建设带来挑战和风险。因此,必须将能够反映主流意识形态的信息注入算法内容池,以不断优化算法内容池质量,以确保智能算法所推送信息的价值性与科学性,从而助力主流意识形态建设实效提升。

　　第一,要优化主流意识形态在算法内容池中的比重。相关部门和算法平台要通过强化正面宣传, 紧扣用户发展的意识形态需要,主动以马克思主义及其中国化理论成果为核心设置算法议题、引领算法内容,积极将能够彰显民族特征、体现时代需要、反映发展规律的主流意识形态信息充盈内容池,以提高主流意识形态在算法内容池的绝对比重。同时,还要注重对各种社会思潮的整合,善于用主流意识形态引领社会思潮良性发展。通过算法规范、技术过滤等手段,及时将错误的、敌对的意识形态信息清除算法内容池,以提高主流意识形态在算法内容池的相对比重。第二,要丰富主流意识形态的呈现方式。目前,算法内容池对主流意识形态的呈现以“冰冷文字” 居多,缺乏能够吸引用户注意力、抓住用户兴趣点的呈现方式,要提高用户对主流意识形态内容的认同度,就要积极借助网络流行语、元宇宙、3R 技术、表情包等新技术新载体,增强主流意识形态的吸引力,从而加大智能算法所推荐信息被网民接收并内化认同的可能性,以实现主流价值引领下的算法信息推荐。第三,要增强主流意识 形态的现实解释力。意识形态并不是空洞的抽象概念,而是源于社会现实,又反作用于社会现实的理论集合。算法内容池主流意识形态信息要获得用户认可,就要切实增强主流意识形态之于解释社会现实、回应思想困惑、解决实际困难的作用发挥, 从而才能用彻底的理论说服用户、掌握用户、赢得用户,以掌握主流意识形态建设主动权。

2.注重算法设计以增强主流意识形态权威公信力

　　权威公信力作为主流意识形态建设的重要方面,是决定其能否在网络空间得到用户青睐、受到用户拥护、激励用户践行的重要因素。智能算法通过前置的程序设计,深刻影响着平台信息传播方式的同时,也在重塑用户的信息获取模式。算法设计关乎算法平台如何进行数据分析和信息分发,其设计是否合理性、合法性和合规律性直接关系到信息 推荐方式是否合目的性。质言之,良好的算法设计能够有效规避主流意识形态建设的负面影响因素, 有效引导用户形成对主流意识形态的权威认知,从而在内心对主流意识形态所倡导的内容真心信服, 并在网络活动中积极实践,以达成增强主流意识形态权威公信力的预期效果。面对智能算法在运用中的越位现象,如何做好智能算法的程序设计,打破“信息茧房” “ 过滤气泡” “ 分众传播” 等算法束缚,以增强主流意识形 态在网络空间的权威公信力,便成为值得深入研究的重要课题。

　　第一,要坚持算法设计的价值性。有什么样的价值追求,就有什么样实践行为,就有什么样技术产品。智能算法作为算法设计者的实践成果,内嵌了设计者的思想价值、道德追求等意识形态信息。从这个意义上说,算法设计者对于“ 如何运用算法” 具有优先话语权。尤其是智能算法与意识形态的结合,导致“ 政治意图已经渗透进处于不断进步中的技术,技术的逻各斯被转变为依然存在的奴役状态的逻各斯” [15] ,技术不再是纯粹的工具,而成为被某种价值所主导的工具,进而就有可能成为主流意识形态建设发展的负面因素。因而,要坚持用主流价值引领算法设计、用正能量主旋律充盈算法发展,以实现“ 算法向善、算法求真” 的价值追求。 第二,要增强算法设计的合理性。 合理的算法设计既能体现出用户的内在需要,又能反映出社会发展的主流方向。这就要求算法设计要充分获得用户网络活动的真实数据、全部数据,充分挖掘其算法价值,从而实现更精准的网民画像,确保信息推荐的针对性。同时,还提高智能算法过程运行的正当性。要充分尊重用户意愿、注意保护用户隐私。通过算法设计预埋算法推荐规则,提前告知用户数据收集的具体内容及使用方式,在征得同意的情况下进行选择性的收集和使用。第三,要提高智能算法推荐信息的可用性。智能算法本身没有意义,通过智能算法把握用户状况以助力目标达成,才是运用智能算法的关键。因此,通过运作算法设计得出有用的算法结论,为进一步实现主流意识形态建设目标提供信息支撑是智能算法嵌入主流意识形态建设的价值所在。这就要求要注重算法设计对结果的反馈和利用,突出算法结论对引导用户正确认识主流意识形态内容体系、主动维护主流意识形态安全稳定、善于分辨意识形态领域是非美丑的权威引导作用,从而弱化技术逻辑和资本逻辑给用户信息获取带来的负面影响,以提高主流意识形态建设取得实效。

3.培育算法素养以打造主流意识形态建设主力军

　　在技术赋能下,智能算法已经成为各大算法平台掌握用户内在需要,分析用户思想动态的重要工具,使得智能算法 “ 比用户自己更了解自己” 。 但是,人们对智能算法的了解却知之甚微,往往在被动推送中陷入“ 算法黑箱”。 更可怕的是“ 当集体无意识在更大的社会团体内集聚起来,结果便是疯狂。这是一种可能导致革命的战争或类似事情的精神瘟疫。” [16] 这就是说,如果用户缺乏对智能算法的正确认知,不仅会使个人暴漏在算法之下,被算法所掌控,甚至会给社会和国家造成更大范围、更为严重的危险。因此,面对智能算法越位给主流 意识形态建设带来的潜在危险,必须要对算法治理者和算法受众开展智能算法教育,培育其算法素养, 以引导其在主流意识形态建设中发挥更大作用。

　　一方面,要加强算法治理者算法素养培育。在与意识形态的结合中,智能算法的合理性更多表现为政治性。而算法治理者作为网络信息的“ 把关人” ,在信息的收集、筛选、分析、挖掘和在输出的过程中扮演着重要的作用。如果算法治理者的算法素养不高不强,就会从整体上影响整个网络意识形态领域的生态,也必然会对主流意识形态建设造成负面影响。 因此,培育算法治理者的算法素养,就成为加强主流意识形态建设的着力点所在。要通 过专项培训、政策规定等培育算法治理者的底线思维、技术理性思维,强化阵地意识,注重智能算法设计的价值性、运用的正当性和结果的可用性,从而 “ 不断提高对互联网规律的把握能力、对网络舆论的引导能力、对信息化发展的驾驭能力、对网络安全的保障能力。” [17] 从而切实做到懂算法、用算法、治算法,以高度的治理责任感把好主流意识形态建设关。另一方面,要培育算法受众的算法素养。智能算法最终能够对用户产生什么影响以及影响程 度大小,都取决于用户自身的算法素养。因而,要更好实现信息与用户的有效对接,规避算法危险, 就必须要培育用户的算法素养。这既要通过有计划、有组织、有针对性地知识普及、教育宣传等措施培育算法素养,引导用户正确把握智能算法嵌入主流意识形态建设的辩证逻辑,充分了解智能算法信息推荐的运行过程,从而以独立科学的知识构建理性接收、甄选,甚至是批判智能算法推送的信息,避免被智能算法“圈养”,以打破“信息茧房” “ 过滤气泡”的束缚,弱化“ 分众传播” 的负面影响。同时, 还要注重提高用户在智能算法影响下的信息获取和信息传播能力,引导用户自主克服算法弊端,进一步打破算法限制,从而由被动接受“算法投喂” 转为主动构建算法的主流意识形态建设生力军。

4.强化算法监管以压实主流意识形态平台责任制

　　智能算法拟态空间不是肆虐之地。完备的算法监管体系能够规范算法平台运作,激励其主动扛起传播正能量、弘扬主旋律的意识形态责任。同时,还能有力督催算法平台以主流意识形态捍卫者的身份,敢于“ 亮剑” 那些污蔑、歪曲、抵牾主流意识形态的信息,以加强主流意识形态建设力度。目前,智能算法之所以在信息供给和传播等方面存在越位现象,正是在于对平台运用智能算法的监管不到位。因此,必须要强化智能算法的监管,以压实主流意识形态平台责任制。

　　一方面, 要建立健全智能算法的法律法规体系。无规矩不成方圆,“算法推荐领域不应完全‘ 虚拟’ ,在推荐信息的制作、发布以及传播阶段都要受到法律的规范,让算法技术服务于主流意识形态建设。” [18] 目前,我国出台了诸如《 互联网信息服务管理办法》《 互联网新闻信息服务单位约谈工作规定》《 中华人民共和国网络安全法》等法律文本。2021年9月,国家互联网信息办公室印发《 关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》 ,11月又印发了《 互联网信息服务算法推荐管理规定》等针对性法律法规,为逐步建立算法治理机制、营造算法良好生态提供了强有力的支持。但是,相较于人工智能技术的快速发展,算法立法相对比较滞后,更倾向于倒逼立法,且目前对智能算法的进退机制、监管渠道、监管程序、监管内容等方面的规定还不够全面和明确,针对具体平台、具体行业的算法监管力度还有待提高。因而,有必要建立健全相应法律法规体系,及时修订法律条文,增强法律的解释力和适用性,确保算法监管有法可依。另一方面,要落实意识形态工作责任制。网信部门要主动会同公安、市场监管等相关部门建立算法责任明细,并及时对智能算法平台开展安全评估和监督检查工作,发现问题,及时整改并反馈。要做好算法责任清单,在明确监管主体职责和分工的同时,鼓励网络社会组织和个人等网络主体也参与到算法监督之中。要切实加强对算法平台的问责机制,明确监管权限,严格惩处算法黑箱行为,对算法平台出现的失职失责的行为要公开批评,限期整改,甚至加以封停。通过各主体之间分工协作,互相监督,从而压实平台的意识形态责任,以提高算法监管效率,不断推进主流意识形态建设提质增效。

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