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摘要:作為信息傳播的精準范式，算法的技術實質(zhì)及其隱藏的算法權力決定了其具有精準控制的意識形態(tài)屬性。在國際意識形態(tài)斗爭中，算法權力的掌握意味著擁有精準滲透意識形態(tài)的算法霸權。思政工作者既需有效把握算法對主流意識形態(tài)傳播的技術優(yōu)勢，又需充分研判其所造成的算法風險。算法把關、算法沉迷、算法過濾所造成的價值失序、價值消融、價值極化進而帶來了高校意識形態(tài)凝聚力、權威力、認同力的弱化和窄化。面對算法造成的傳播權力新格局和意識形態(tài)的算法風險，高校應該構建防范機制，從被動管控轉(zhuǎn)變成主動規(guī)避與前置防范。既要因勢而謀，調(diào)適算法，又要應勢而動，規(guī)約算法，還要順勢而為，駕馭算法。借助多種措施協(xié)同防范算法風險，塑造算法對于工具與價值的理性平衡，流量邏輯與公共邏輯的有效互動，商業(yè)價值與思政價值的深度融合。

關鍵詞:高校意識形態(tài);算法風險;防范機制

2019年1月，總書記在省部級主要領導干部堅持底線思維著力防范化解重大風險專題研討班上，深入分析了意識形態(tài)領域的重大風險，并對如何防范化解提出明確要求。［1］隨著人工智能時代的來臨，防范高校意識形態(tài)的算法風險是一項新的課題。算法作為一項匹配信息需求的精準化技術范式，在引領大學校園思潮和凝聚大學生價值共識的生成中逐漸占據(jù)著重要地位。算法精準化的信息分發(fā)范式塑造著數(shù)字生活世界全新的信息分發(fā)秩序和結構，重塑著意識形態(tài)傳播的媒介環(huán)境，為大學生價值共識的產(chǎn)生打造了全新的信息場域。因此，厘清算法技術對高校意識形態(tài)教育造成的場域化轉(zhuǎn)變和情景化風險并提出防范機制，具有值得重視的理論和現(xiàn)實價值。

一、算法的技術邏輯與意識形態(tài)的算法霸權

探討高校意識形態(tài)的算法風險必須首先理清算法的技術邏輯和意識形態(tài)屬性。作為信息傳播的精準范式，算法的技術實質(zhì)及其隱藏的算法權力決定了其具有精準控制的意識形態(tài)屬性。在國際意識形態(tài)斗爭中，算法權力的掌握意味著擁有精準滲透意識形態(tài)的算法霸權。

(一)精準推送:算法的技術邏輯

算法(Algorithm)是為解決特定問題而輸入計算機的代碼，經(jīng)過特定運算、數(shù)據(jù)處理和自動推理而輸出結果，是計算機科學的基礎。［2］盡管算法技術更新迭代迅速，各個算法媒體所使用的算法模型不盡一致，但算法技術背后具有相同的技術邏輯，即借助強大算力將數(shù)據(jù)經(jīng)過復雜、動態(tài)的優(yōu)化組合而建構信息供需之間的精準匹配。換而言之，算法的技術邏輯就是形成用戶畫像和信息的標簽化而實現(xiàn)信息供需的精準對接?？傮w上，完整的算法技術體系包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和信息推送三個系統(tǒng)。數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)致力于抓取和保存數(shù)字生活世界中的相關數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)致力于精準識別受眾的個性化偏好。信息推送系統(tǒng)包括算法排序、算法過濾和算法推送三個子集。在三個系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)是基礎，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是支撐，信息推送系統(tǒng)是關鍵并對算法運作起到關鍵作用。在豐富多樣的信息場景中，單一算法模型難以實現(xiàn)精準推送，因此，算法媒體通常使用多種算法模型并用和交叉的組合式算法來提高對受眾的信息推送精準度，例如微博熱搜推薦功能。算法具有復雜程度高、技術性強的特點，不僅強化算法媒體的信息技術壁壘，還促使“去中心化”向圍繞算法媒體“再中心化”，甚至“強中心化”的發(fā)展態(tài)勢。數(shù)據(jù)是算法的基石，算法離開數(shù)據(jù)如無源之水。算法“指揮”數(shù)據(jù)的流動，通過搭建自適應交互系統(tǒng)而操縱受眾對信息的獲取，獲得對受眾行為的支配力量。算法根據(jù)一定價值傾向，對內(nèi)容進行生產(chǎn)、過濾和推薦。算法借助社交媒體等系統(tǒng)架構收集龐大的半結構或非結構化的用戶“剩余數(shù)據(jù)”，即用戶的隱式網(wǎng)絡行為痕跡(例如點贊、收藏和訂閱等社交手勢)。對“剩余數(shù)據(jù)”進行標簽化處理，從中挖掘“交互和社會協(xié)商”的信息價值，通過“畫像”精準捕捉受眾的偏好和興趣，達成內(nèi)容推送與受眾偏好的精準匹配，持續(xù)為其推送相同類型的內(nèi)容。算法也會根據(jù)信息瀏覽、關注、轉(zhuǎn)發(fā)等熱度指標的監(jiān)控實現(xiàn)對受眾的全場域熱點排序推薦。在算法的協(xié)同過濾機制中，算法會全景掃描受眾的數(shù)字人際社群，深度識別與受眾興趣高相似度矩陣并加以鏈接實現(xiàn)協(xié)同過濾信息推送。同時，算法通過社交媒體等系統(tǒng)架構的內(nèi)在延展和生發(fā)，與不同的交互系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)以對用戶進行持續(xù)控制。算法是新的信息資源配置機制，是受眾應對海量信息的鑒別和篩選所造成的困擾的有力手段。算法極大提升了信息的傳播效率，緩解了受眾篩選信息的焦慮感并大幅降低了時間成本，同時優(yōu)化了信息資源配置的精準度。

(二)精準控制:算法的意識形態(tài)屬性

算法是一種特定運算編碼的系統(tǒng)架構，但隱藏于算法技術合理性的背后是算法權力的意識形態(tài)屬性。正如多梅爾(LukeDormehl)所說:“算法不能提交不受意識形態(tài)影響的結果”。［3］算法對信息進行精準匹配的實質(zhì)是在行使一種信息分配的權力，即算法權力。與強制性為特點的傳統(tǒng)權力不同，算法權力具有商業(yè)化、內(nèi)顯化和興趣化為導向的特點，其權力來源與數(shù)字公共領域密切相關。算法權力通過結構性嵌入社會權力運行體系，滲入受眾微觀生活互動中，對數(shù)字公共領域進行無孔不入地持續(xù)性精準干預和控制。流量邏輯和利潤追求是算法權力的最初動因，算法在追求數(shù)字資本增殖最大化的過程中潛移默化地對現(xiàn)有權力結構產(chǎn)生沖擊，社會各層次都在所難免地受到算法權力的控制。在“用戶黏度”和“流量為王”的運行邏輯下，受眾的認知方式和行為習慣在悄無聲息中受到算法的精準控制。算法所謂的“價值中立”其實并不成立，表層上“客觀中立”的算法個性化精準推薦隱藏著深層次的權力關系，具有明顯的意識形態(tài)性。意識形態(tài)是通過特定的話語系統(tǒng)所表達的一種制度化的思想體系，從而塑造社會成員的價值觀念和行為規(guī)范。［4］算法作為一種內(nèi)嵌式的代碼難免預設著意識形態(tài)的傾向性。人類活動總有價值立場的指引，算法的研發(fā)過程中在所難免地附著算法主體的意識形態(tài)傾向，并通過持續(xù)的精準推送影響受眾的價值立場。技術與價值的理性矛盾，資本與公共的利益競爭一直存在于算法的運行中，尚處于弱人工智能的算法具有明顯的人工印跡。掌握算法權力的主體通過對蘊含意義的“剩余數(shù)據(jù)”進行個體分析獲得意義控制權，進而擁有駕馭意識形態(tài)領導權和話語權的能力。算法主體會根據(jù)預設目標而刻意突顯某種價值導向，即算法偏見。算法偏見是一種將算法主體的價值偏見以運算程序的方式演繹出來，而且算法偏見會隨著數(shù)據(jù)量的增加和算法的升級而深化算法主體的價值偏見。算法由多項社會性因素組建而成，其在運行過程中精準控制著受眾的價值觀，進而重新分配社會意識形態(tài)的權力結構。算法不僅是信息匹配技術，更是精準控制社會秩序的“軟權力”?！败洐嗔Α笔怯尚畔?、知識、數(shù)據(jù)等非物質(zhì)性資源所產(chǎn)生的權力形式，且在社會權力結構中發(fā)揮越來越重要的作用。算法的發(fā)展提高了算法主體通過數(shù)據(jù)精準控制物質(zhì)世界的能力。算法通過對信息的精準匹配，不僅顛覆了信息分發(fā)的原有權力構成，而且也改變了意識形態(tài)教育原本整體化的環(huán)境。

(三)精準滲透:意識形態(tài)的算法霸權

在國際意識形態(tài)斗爭中，算法也催生了霸權主義的新形式即算法霸權，凱西•奧尼爾(CathyO＇Neil)在《算法霸權》一書中，將其稱之為“數(shù)字殺傷性武器”(WeaponsofMathDestruction)［5］，算法制高點的爭奪是國際意識形態(tài)博弈的新領域。美國在2013年的“大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計劃”(BigDataResearchandDe-velopmentInitiative)拉開了算法霸權爭奪的序幕，該計劃將算法的研發(fā)與應用提升到國家安全保障的戰(zhàn)略高度。繼美國之后，西歐各國和亞洲的日韓等國陸續(xù)將算法發(fā)展列為國家戰(zhàn)略。算法在國際競爭中的戰(zhàn)略重要性，不僅是其可以提高情報數(shù)據(jù)處理能力，而且可以極大提高意識形態(tài)滲透的精準度。算法的商業(yè)模式需要依托龐大的數(shù)據(jù)量才能將算法資源迅速轉(zhuǎn)化成平臺優(yōu)勢，因此算法技術基本都壟斷于具有算法原發(fā)優(yōu)勢的西方互聯(lián)網(wǎng)巨頭，例如Google、Twitter、Facebook、Amazon等。各大西方媒體也積極研發(fā)各自的算法分析系統(tǒng)促進內(nèi)容生產(chǎn)和傳播的精準化，例如:紐約時報于2015年9月研發(fā)出基于“事件分析學”的Stela算法分析系統(tǒng)，類似的算法分析系統(tǒng)有英國衛(wèi)報的Ophan、加拿大社交媒體監(jiān)測平臺Hootsuite的Klout等。算法分析系統(tǒng)可以實時監(jiān)測內(nèi)容的流量變化，幫助媒介獲得流量激增的熱點內(nèi)容，追蹤推文帶來的會話和導流，分析受眾對推送內(nèi)容的反饋數(shù)據(jù)，縮短內(nèi)容的響應時間，精準設置議程。借助算法預先框定了議程設置的價值立場之后，再由互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容供應商(ContentFarm)以合適的話語符號加以呈現(xiàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)內(nèi)容供應商是以“Web2．0為體，Web1．0為用”的內(nèi)容工廠，借助算法挖掘信息搜索數(shù)據(jù)，預測對議程設置的內(nèi)容需求。根據(jù)受眾的最高內(nèi)容需求安排生產(chǎn)，通過UGC(UserGeneratedContent，用戶生產(chǎn)內(nèi)容)的“眾包”模式和算法編制的機器人記者(RobotJournalism)快速而廉價地進行內(nèi)容生產(chǎn)，每篇文章經(jīng)過搜索引擎優(yōu)化(SearchEngineOptimization)標準進行編排。機器人記者只要輸入內(nèi)容創(chuàng)作所需的核心數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)自動化、高效化、精準化的數(shù)據(jù)抓取和內(nèi)容寫作。例如:美聯(lián)社機器人記者Wordsmith每季度寫3000多篇稿件，機器人主編Blossom讓紐約時報的流量漲了30多倍。這些經(jīng)過框架預設的文本內(nèi)容解構了“他者”的文化語境，不純粹再現(xiàn)事實，而精準滲透著西方的價值立場。同時，這些文本內(nèi)容會“助推”用戶朝著算法主體的價值偏好進行決策，例如:在2018年3月，劍橋分析(CambridgeAnalytica)作為一家數(shù)據(jù)分析企業(yè)被曝以不正當手段收集了超過8700萬Facebook用戶的數(shù)據(jù)［6］，利用算法向用戶精準投放政治營銷內(nèi)容，直接影響青年大學生投票人的政治態(tài)度。

二、人工智能時代高校意識形態(tài)的算法風險研判

算法權力既改變了信息傳播范式，又為高校意識形態(tài)的教育和傳播提供了全新的信息場域。思政工作者既需有效把握算法對主流意識形態(tài)傳播的技術優(yōu)勢，又需充分研判其所造成的算法風險。算法把關、算法沉迷、算法過濾所造成的價值失序、價值消融、價值極化進而帶來了高校意識形態(tài)凝聚力、權威力、認同力的弱化和窄化。

(一)算法把關與價值失序:高校意識形態(tài)凝聚力弱化

信息流通承載著構建社會現(xiàn)實的媒介把關功能，并不是簡單的信息篩選與進出過程。算法顛覆了意識形態(tài)形塑的傳統(tǒng)一元主導權力模式，既實現(xiàn)了“信息找人”的精準對接，也重塑了信息把關機制。首先，算法造成的把關權的多元化，削弱了高校對主流意識形態(tài)的議程設置功能。美國學者麥庫姆斯(MaxwellMcCombs)指出在信息傳播與意見表達中，大眾媒介可以借助特定議題設置影響人們對特定事件的價值判斷，進一步對大眾的心理、認知、價值與行動等實施引導。［7］議程設置權的掌控意味著引導輿論走向和塑造觀念意識的權力掌控。傳統(tǒng)媒體之前處于層級化、中心化的傳播權力結構中，既能在傳播中對信息的數(shù)量、動向和內(nèi)容進行把控，又能對信息的排序、推送和展現(xiàn)樣式進行操控。傳統(tǒng)媒體在議程設置的高效性助推了主流意識形態(tài)對社會共識的凝聚具有絕對優(yōu)勢。但隨著算法技術的盛行，算法賦能造成傳播權力的分散化和傳播內(nèi)容的泛娛樂化，消解了傳統(tǒng)媒體的議程設置有效性。算法媒體借助算法的技術優(yōu)勢而強勢崛起，打破了傳統(tǒng)媒體對信息生成和傳播的絕對把控地位，重塑了算法媒體和傳統(tǒng)媒體之間的傳播權力分配，傳播把控權逐漸從傳統(tǒng)媒體過渡到算法媒體，傳播模式逐漸從權威封閉轉(zhuǎn)向市場開放，受眾對信息的消費模式從“消費者”轉(zhuǎn)變成“產(chǎn)消者”。算法媒體以“流量為王”為傳播利益取向，注重受眾的信息偏好，忽視信息的公共屬性。無論信息內(nèi)容的品質(zhì)如何，只要有流量價值就可以上熱搜頭條，只要受眾不感興趣就當成沒有傳播價值，這種傳播機制給高校意識形態(tài)凝聚力造成弱化風險。其次，算法的流量迎合推薦造成了傳播價值的失序，擠占了主流意識形態(tài)的傳播空間。為了搶奪流量，增強受眾粘性，算法會根據(jù)大學生的個性化需求為其精準定制生產(chǎn)和傳播信息，媒介與大學生的信息把關關系逐漸從“訓示”轉(zhuǎn)化為“迎合”。算法強烈的流量本位導向使得具有公共性的主流意識形態(tài)信息的傳播范圍受限，一些算法媒體熱衷于推薦重情感輕真相的信息來吸引大學生的流量。甚至完全虛構一些具有強大情感刺激的“假新聞”借助算法信息的流通而獲取大學生的關注流量?？傊畔芽貦嗔Φ霓D(zhuǎn)變造成流量本位導向的信息生成和分發(fā)機制，導致對大學生的思想文化教育產(chǎn)生價值失范，魚龍混雜的價值喧囂擠占了高校主流意識形態(tài)的教育空間，弱化了其凝聚力。

(二)算法沉迷與價值消融:高校意識形態(tài)權威力弱化

權威既不同于強權，也不同于權力，從根本上講，權威不是一種強制力，而是受眾在信服的基礎上自愿認同的影響力。高校意識形態(tài)權威是引領大學校園思潮和凝聚大學生價值共識的后盾。按照以往的傳播權力形勢，信息資源和傳播權力都由主流媒體牢牢把控，高校意識形態(tài)的話語權基本等同于權威，對校園輿論的引導直接而有效。算法的技術賦能改變了“自上而下”的傳播格局，算法形塑的沉迷機制和泛娛樂化的內(nèi)容傾向造成高校意識形態(tài)權威力的失落。首先，算法形塑的沉迷機制消解主流意識形態(tài)的價值權威。算法的技術原理和流量本位導向隱含著沉迷機制，算法對大學生偏好圖譜的標簽化可以清晰勾勒出各種大學生群體的信息偏好，并根據(jù)大學生的興趣偏好和內(nèi)容反饋為他們編織難以自拔的數(shù)字生活世界。以大學生偏好為導向的算法推送原則很大程度上造成了大學生對算法媒體的依賴和沉迷，很多大學生把大量的時間和精力花費在算法信息的消費。算法沉迷機制會跟隨時間推移而不斷對大學生的自主意識和主體認知進行消磨和侵蝕，使得大學生的思維習慣淺薄化。以至于大學生解構了主流意識形態(tài)理論性、抽象性和整體性的話語系統(tǒng)，排斥以普遍化和規(guī)范化為特征的意識形態(tài)教育。在淺薄化、碎片化的算法傳播生態(tài)中，個人與權威、感性與理性、碎片與整體的話語沖突會不斷侵蝕高校意識形態(tài)教育的價值權威。［8］其次，算法生成機制具有“泛娛樂化”特性，這淡化了主流意識形態(tài)的價值意義。在算法沉迷機制和消費主義的聯(lián)合作用下，“泛娛樂化”正蔓延向數(shù)字公共領域。一些大學生沉迷于數(shù)字娛樂之中而無法自拔，以娛樂、戲謔的自我釋放方式解構意識形態(tài)的權威性。流量邏輯正在取代價值邏輯，“有意思”的感性世界逐漸戰(zhàn)勝“有意義”的理性世界。在嘩鬧的“泛娛樂化”氛圍中，革命英雄可以被抹黑，歷史真相可以被歪曲，這使得意識形態(tài)教育的價值意義被消解，面臨權威力弱化風險。

(三)算法過濾與價值極化:高校意識形態(tài)認同力窄化

算法根據(jù)大學生的信息偏好為其精準過濾掉異質(zhì)信息，精準匹配同質(zhì)信息，進而讓大學生沉浸于單向、封閉且沒有多元觀點交融的“過濾氣泡”中?！跋榷x后理解”的“過濾氣泡”影響著大學生對某一事件的價值判斷，麻痹了他們的“準統(tǒng)計感官”，形成對價值判斷的“沉默的螺旋”，沉浸于算法剪裁過濾的信息碎片中。算法過濾所造成的“價值氣泡”及其產(chǎn)生的認知繭房重塑了大學生價值共識生產(chǎn)的傳播格局，高校意識形態(tài)認同力面臨窄化的風險。首先，算法形塑的“價值氣泡”為凝合大學生價值共識造成情景困境。大學生的價值共識是經(jīng)過相互交往與深度交流后，形成一致、協(xié)調(diào)的價值認同。凝合大學生價值共識就是在校園交往中協(xié)調(diào)多元價值摩擦和整合不同價值觀念促成整體認同的經(jīng)過?？傊?，凝合大學生價值共識就是經(jīng)過核心價值體系凝心聚力，尋求主流價值認同的最大化?；诮Y構主義的視角，大學生價值共識的產(chǎn)生是大眾傳播體系、社會價值體系和思政教育體系互相作用的結果。以精準匹配信息需求的算法已經(jīng)是信息傳播范疇里的主導技術范式，大眾傳播體系正逐漸在大學生價值共識的產(chǎn)生過程中發(fā)揮重要作用。算法結合大學生的數(shù)字人際關系型協(xié)同過濾機制，快速讓興趣相同、看法一致的大學生組成數(shù)字社群。算法過濾一方面提高了信息適配的精準度，另一方面潛移暗化中窄化了大學生對信息的獲取范圍。算法過濾加深了同質(zhì)化信息的聚合，這容易固化大學生的價值偏執(zhí)，進而導致大學生的價值極化，造成不同的大學生數(shù)字社群之間的價值隔閡，高校意識形態(tài)教育面臨價值共識難以凝聚的風險。其次，算法過濾導致的認知繭房使得高校意識形態(tài)認同力窄化。算法過濾會在不同的大學生數(shù)字社群中建構起觀點交融和價值融合的隱性屏障，導致大學生數(shù)字社群之間出現(xiàn)社群分化。各個數(shù)字社群都更側重于社群內(nèi)部的交流并逐漸形成“群內(nèi)同質(zhì)”效應，而忽視與社群之外的溝通并導致“群際異質(zhì)”效應，兩種效應的不斷演化會給大學生造成“認知繭房”，即沉浸于封閉的僅能聽到自身回聲的回音室。觀點自由表達的校園氛圍正遭受“認知繭房”的侵蝕，長期的信息間隔容易使大學生將同質(zhì)性的偏見誤認為是真理，排斥異質(zhì)性的合理意見，這將造成大學生對意識形態(tài)的認知極化。值得注意的是，西方勢力借助算法的原發(fā)優(yōu)勢和算法媒體的壟斷地位，憑借算法研發(fā)過程中的“黑箱”效應，將西方的價值指向和利益企圖隱秘地植入算法模型中，實現(xiàn)對我國大學生的意識形態(tài)精準滲透。算法過濾的信息精準匹配顛覆了大學生價值認同的權力場域，大學生的價值指向受到西方意識形態(tài)的規(guī)訓，容易誤解主流意識形態(tài)，稀釋了意識形態(tài)話語權，造成認同力窄化的風險。

三、高校意識形態(tài)算法風險的防范機制

面對算法造成的傳播權力新格局和意識形態(tài)的算法風險，高校應該構建防范機制，從被動管控轉(zhuǎn)變成主動規(guī)避與前置防范。既要因勢而謀，調(diào)適算法，又要應勢而動，規(guī)約算法，還要順勢而為，駕馭算法。借助多種措施協(xié)同防范算法風險，塑造算法對于工具與價值的理性平衡，流量邏輯與公共邏輯的有效互動，商業(yè)價值與思政價值的深度融合。

(一)調(diào)適算法:算法風險規(guī)避根本化

調(diào)適算法是應對高校意識形態(tài)的算法風險的核心環(huán)節(jié)。算法是信息資源調(diào)配的精準工具，具有明顯的“兩面性”，其在信息傳播場域的大規(guī)模使用是人工智能技術普及的必然趨勢。高校意識形態(tài)建設面臨算法帶來的風險時，可以從技術維度優(yōu)化和調(diào)適算法，通過平衡算法內(nèi)部的工具理性和價值理性，加以趨利避害，推動算法的主流價值導向升級。首先，調(diào)適算法媒體與大學生之間的信息鴻溝。揭開算法的“黑箱”，讓算法的代碼與運算過程向大學生公開，減弱算法媒體對大學生的算法權力。算法媒體通過公開用戶數(shù)據(jù)抓取和用戶畫像的因素，是大學生明晰自己在使用算法媒體時應有的數(shù)據(jù)隱私和在算法媒體上的自我畫像標簽。調(diào)適算法的商業(yè)性和公共性的平衡，調(diào)適算法代碼的專業(yè)性和大學生認知能力的關系。其次，調(diào)適個性化與多元化的信息分發(fā)平衡。調(diào)適算法過濾機制，拓寬算法對信息的涵蓋廣度，戳破算法“過濾氣泡”。為大學生精準畫像的前提下，根據(jù)個性化興趣圖譜推送內(nèi)容的同時增強信息的多元化，提高主流意識形態(tài)內(nèi)容的推送比例。嘗試推送一些反向興趣圖譜但需要關注的主流意識形態(tài)內(nèi)容。重構算法對不同標簽內(nèi)容的推送比例，提升大學生應該關注的主流價值內(nèi)容的推送權重，從而糾偏算法單純以大學生的興趣偏好為取向的商業(yè)性。再次，調(diào)適流量邏輯與公共邏輯的指標平衡。雖然流量邏輯是算法實現(xiàn)精準推送的重要指征，但不應是算法研發(fā)的唯一指標。價值理性、公共責任、倫理道德等都是算法升級和更迭應該納入的意識形態(tài)安全的系統(tǒng)性指標。算法設計和研發(fā)過程中要注重發(fā)揮思想政治工作者的主體性，完善人機協(xié)同的信息傳播方式，以核心價值觀的價值理性來調(diào)適算法的工具理性，科學融入主流價值觀因子。［9］不管是根據(jù)內(nèi)容推薦或協(xié)同過濾的算法，必須先對海量內(nèi)容做標簽化歸類，并注入預推薦的“內(nèi)容池”，再從中根據(jù)大學生的“個性化”需求精準推送。因此，“內(nèi)容池”作為算法推薦的信息源頭，必須把高校意識形態(tài)教育內(nèi)容深度嵌入算法推薦的“內(nèi)容池”，調(diào)適算法推薦內(nèi)容中意識形態(tài)教育內(nèi)容配比。

(二)規(guī)約算法:算法風險防范保障化

規(guī)約是應對高校意識形態(tài)的算法風險的保障環(huán)節(jié)。規(guī)約高校意識形態(tài)的算法風險，需要順應人工智能時代的新傳播形勢，緊跟算法技術的新發(fā)展，不斷提高對算法風險的規(guī)約能力，探索構建算法風險防控保障體系。依據(jù)《網(wǎng)絡安全法》等相關法規(guī)，將主流意識形態(tài)嵌入制定規(guī)約算法研發(fā)和應用的指導性文件，為主流價值導向和規(guī)約算法提供制度保障。首先，主流意識形態(tài)要規(guī)約算法的價值性，夯實算法的價值根柢，培育算法媒體的自我規(guī)約性。在算法研發(fā)時，思想政治工作者可與算法研發(fā)人員進行算法倫理規(guī)范的交流和主流價值宣傳，明確自身價值對算法研發(fā)、算法把關甚至受眾的價值影響。引導他們的價值理性意識，自覺接受主流意識形態(tài)的價值糾偏，提高識別價值偏離內(nèi)容的精準度，自愿地建立自我規(guī)約意識。算法媒體的自我規(guī)約機制強調(diào)自身的內(nèi)在規(guī)制，以豐富的媒體行業(yè)自我規(guī)制機制帶動算法的規(guī)約。其次，構建風清氣正的算法價值文化氛圍，有效發(fā)揮主流意識形態(tài)對算法的引導和凝聚，建立在法治基礎上的算法監(jiān)管規(guī)約機制。建立和完善與算法發(fā)展相對應的法律監(jiān)管體系，提高算法規(guī)約的法治意識，依靠法律法規(guī)來化解和防范高校意識形態(tài)的算法風險。改變過去“問題倒逼”式的立法機制，加強算法規(guī)約立法的前置性和防范性。強化配套規(guī)章制度的制定和高校與司法部門的協(xié)同，提升算法規(guī)約立法的可操作性和指向性。再次，在算法中嵌入主流意識形態(tài)的規(guī)約機制，為容易生產(chǎn)沉迷感的算法媒體加入提醒等規(guī)約機制，實現(xiàn)意識形態(tài)導向與算法更迭的高度融合。比如，“以主流意識形態(tài)算法”為運作邏輯的人民日報算法媒體平臺“人民號”?！叭斯彶椤睂τ谒惴ǖ募夹g規(guī)約具有十分重要的作用，因此在研發(fā)和應用主流意識形態(tài)算法的過程中，必須把主流價值的信息“人工審查”和算法推薦融合起來。通過平臺融合和技術規(guī)約，聚合和盤活高質(zhì)量的內(nèi)容并加以精準分發(fā)，營造內(nèi)容鮮活創(chuàng)新和主流意識形態(tài)相聚合的算法生態(tài)。

(三)駕馭算法:算法風險管控主導化

駕馭算法是應對高校意識形態(tài)的算法風險的主導環(huán)節(jié)。在人工智能時代，算法權力對社會文化和個人生活的信息流通具有絕對的支配作用。要駕馭算法，讓算法助推高校意識形態(tài)教育發(fā)揮引導大學生思想觀念、凝聚思想共識的功能。這就需要一方面提升思想政治教育主客體的“算法素養(yǎng)”;另一方面將高校意識形態(tài)教育與算法技術深度相嵌，依托算法的精準化優(yōu)勢調(diào)適教育內(nèi)容的信息結構和實踐邏輯。首先，思想政治工作者需要提升“算法素養(yǎng)”。一方面，思想政治工作者要積極融入大學生的數(shù)字生活世界，應當依托小數(shù)據(jù)的算法分析精準勾勒大學生的全面、立體、系統(tǒng)的畫像，精準把握大學生的思想、知識、價值等多方面訴求和漏洞。［10］同時，也要杜絕完全依賴數(shù)據(jù)分析的工具理性思維，應該在與大學生的交流互動中把握他們的思想實質(zhì)，提高思政教育效度。另一方面，要利用算法開展議題設置，糾偏算法媒體上泛娛樂化議題的泛濫，主動設置意識形態(tài)教育議題，利用大數(shù)據(jù)分析凝練體現(xiàn)國家意志的重大議題，及時抓住社會熱點積聚事件，因勢而謀、順勢而為地策劃相關議題，駕馭數(shù)字輿論的主導權。同時做好議題引導工作，當監(jiān)測到算法媒體對一些社會議題的討論存在價值極化的風險時，思想政治工作者要快速介入議題的討論，阻止議題的價值失序蔓延，恢復數(shù)字生活的價值秩序。其次，培養(yǎng)大學生使用算法的能力和素養(yǎng)。要為大學生揭開算法具有流量邏輯的權力本質(zhì)，解讀算法的運作機理和潛在風險，使其懂得自身的數(shù)字行為與算法的動態(tài)關系，形成自覺擺脫算法支配的心智技能。提高大學生鑒別西方意識形態(tài)的內(nèi)容，謹慎點擊“流量標題”，增強利用算法對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的“產(chǎn)消力”，以生動有趣的符號、圖像、視頻等形式生產(chǎn)主流意識形態(tài)解讀性、分享式的副內(nèi)容。將主流意識形態(tài)抽象性、嚴肅性的內(nèi)容表述變成形象化、生動化的網(wǎng)絡語體?！爸啤敝髁饕庾R形態(tài)成為熱門搜索，上頭條新聞，擴大傳播力。其次，推動意識形態(tài)教育載體的智能升級。一方面，主流媒體作為意識形態(tài)教育的主渠道，要做好自身智能轉(zhuǎn)型的基礎上與算法媒體相互融合。通過信息供給精準化和界面更新動態(tài)化優(yōu)化用戶體驗，提高用戶黏度。同時，依托算法媒體的平臺優(yōu)勢融入意識形態(tài)教育的內(nèi)容版塊和超鏈接，增強對數(shù)字輿論的導向力。另一方面，利用人工智能的傳播優(yōu)勢，探索意識形態(tài)教育話語創(chuàng)新，增強親和力。在堅守意識形態(tài)教育內(nèi)涵的前提下，借助表情、萌化語、vlog等輕松愉悅的數(shù)字話語形式表達出高尚價值、深刻意義的教育內(nèi)容，從而構筑意識形態(tài)教育的價值根柢。

參考文獻:

［1］在省部級主要領導干部堅持底線思維著力防范化解重大風險專題研討班開班式上發(fā)表重要講話強調(diào):提高防控能力著力防范化解重大風險保持經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展社會大局穩(wěn)定［N］．人民日報，2019－01－22(001)．

［2］溫旭．智能算法助推高校精準思政的邏輯進路［J］．思想理論教育，2020(06):81．

［3］［美］盧克•多梅爾．算法時代［M］．胡小悅，譯．北京:中信出版集團，2016:38．

［4］侯惠勤．馬克思的意識形態(tài)批判與當代中國［M］．北京:中國社會科學出版社，2010:237．

［5］［美］凱西•奧尼爾．算法霸權［M］．馬青玲，譯．北京:中信出版集團，2018:10．

作者：倪黎   單位：上海交通大學