算法技術意識形態(tài)屬性的生成邏輯及風險應對

王天民，鄭麗麗

（北京師范大學 馬克思主義學院，北京 100875）

算法技術基于消費行為、社交關系、個人信息等數據，對網民進行數字“畫像”，實現信息的高效分發(fā)與內容的精準推送。受算法技術的影響，網絡意識形態(tài)的數智化水平顯著提升，信息傳播方式更加適配網民的個性化需求，但媒介生態(tài)格局的深刻變化也給網絡意識形態(tài)安全帶來諸多問題。諸如，算法技術與意識形態(tài)間存在何種內在聯(lián)系？算法技術的意識形態(tài)屬性會產生何種現實影響？如何有效應對算法技術意識形態(tài)屬性可能帶來的風險問題？這些都成為新時代網絡意識形態(tài)安全領域亟待解決的重要問題。正如習近平總書記指出的：“網絡意識形態(tài)安全風險問題值得高度重視。”[1]要深入探析算法技術的意識形態(tài)屬性，認真審視算法技術意識形態(tài)屬性的現實風險，并采取行之有效的應對措施，這對維護網絡意識形態(tài)安全來說十分必要、意義重大。

一、算法技術意識形態(tài)屬性的生成邏輯

從意識形態(tài)的視角考察算法技術，首先要正確理解科學技術與意識形態(tài)的關系。學界關于科學技術與意識形態(tài)間的關系有著不同的觀點。一方面，以阿爾都塞為代表的學者認為科學技術不是意識形態(tài)，二者性質不同、不容混淆。在《保衛(wèi)馬克思》中，阿爾都塞將“科學技術”與“意識形態(tài)”看作相互對立的概念，二者間的“認識論斷裂”意味著從意識形態(tài)到科學必須經歷認識論上的質的飛躍。另一方面，以馬爾庫塞、哈貝馬斯、芬伯格為代表的法蘭克福學派學者則認為科學技術是一種意識形態(tài)。馬爾庫塞在《單向度的人》一書中指出技術理性本身就是一種意識形態(tài)，他認為科學技術在發(fā)達工業(yè)國家不僅是極具潛力的主要生產力，還是行政機關暴力合法化的意識形態(tài)新形式。在此基礎上，哈貝馬斯進一步指出科學技術就是意識形態(tài)，原因在于科學技術正發(fā)揮著超越技術本身的意識形態(tài)功能，蘊含在科學技術中的合理性成了新的意識形態(tài)的靈魂。伴隨網絡信息技術的發(fā)展，芬伯格將互聯(lián)網技術同意識形態(tài)相結合，指出“技術能夠構成一個自主的文化系統(tǒng)”[2]。綜合來看，這兩類觀點都存在一定的片面性，無法完全反映科學技術與意識形態(tài)間的內在關聯(lián)。考察算法技術的意識形態(tài)屬性，需要回歸馬克思主義的世界觀和方法論。在馬克思、恩格斯看來，科學技術與意識形態(tài)之間既有本質上的性質區(qū)分，同時又存在不可分割的必然聯(lián)系。一方面，科學技術是先進生產資料的表現形式，是推動生產力發(fā)展的重要組成部分，而意識形態(tài)作為社會歷史發(fā)展的上層建筑，從屬于生產關系的范疇，二者在性質上存在根本性的差異，不能混為一談。另一方面，科學技術與勞動者、勞動工具和勞動對象間的緊密聯(lián)系，在無形中會影響生產關系和社會關系的發(fā)展，實際地發(fā)揮著意識形態(tài)的功能和作用。在此觀點的支持下，算法技術的意識形態(tài)屬性主要體現為以下幾個方面。

首先，算法技術的開發(fā)、設計與運行過程中隱藏著專業(yè)人員的主觀思想和傾向。算法技術通過代碼編寫、數字建模和邏輯運算，在計算機程序中進行信息的海量化搜集、標簽化處理、個性化推送。算法技術是人類理性設計的產物，其開發(fā)設計與操作運行都必須經由專業(yè)人員操作。專業(yè)人員在設計和操控算法技術時，總是會自覺或不自覺地將個人的主觀意愿映射到技術原理和操作流程中。因而，算法技術的實際運行總是會受到專業(yè)人員知識水平、市場觀念、專業(yè)技能等因素的影響。其一，專業(yè)人員依據對象、場景與效果等因素，開發(fā)和設計出基于內容的推薦、協(xié)同過濾推薦、關聯(lián)規(guī)則推薦和組合推薦等算法技術類型。然而事實上，由于單一算法技術類型難以滿足網民的多重需求，專業(yè)人員還需要不斷對算法技術的類型組合進行統(tǒng)籌安排、升級變革。具體而言，專業(yè)人員依據網民的信息需求，提出設計方案，規(guī)劃技術路徑，并依據歷史記錄和使用慣例選擇、配置、組合最優(yōu)方案，從而實現信息的個性化推送與場景的多維化適配。其二，專業(yè)人員會將自身的情感偏好和價值傾向注入到信息篩選過程中，也就是說“算法設計者的價值觀，無論有意與否都被凍結在代碼中”[3]。專業(yè)人員的興趣偏好、道德修養(yǎng)、階級立場以及所處社會環(huán)境的風俗習慣、文化傳統(tǒng)、倫理觀念，都會造成專業(yè)人員有選擇性地推薦或屏蔽某些信息，影響算法技術的信息篩選、分發(fā)、推送。簡言之，算法技術不可避免地會受到專業(yè)人員主觀意愿的影響和支配，帶有不可磨滅的意識形態(tài)印痕。

其次，算法技術的運行結果會影響網民的思想觀念和價值判斷。算法技術的推廣普及正在改變信息的分發(fā)和傳播方式，深刻影響著網民的價值觀念和行為實踐。其一，相較于強制性的傳統(tǒng)硬“灌輸”，算法技術以網民可接受的柔和方式開展宣傳教育。它通過消解傳統(tǒng)主流媒體自上而下的信息傳播路徑，改變傳統(tǒng)主流媒體集中控制的大眾傳播范式，實現由“人找信息”到“信息找人”的重要轉變。“在算法為王的時代，一切被納入算法中，算法是否具有價值偏向、算法能否得出客觀公正的結論、大數據是否一定是完備的數據等，這些都會左右算法的結果，進而影響人的觀念和行為。”[4]其二，算法技術通過有選擇性地進行數據分析處理，影響網民對信息的準確理解和判斷。算法技術的運行速度快、耗費成本低、經濟效益高，能夠幫助網民更好地完成數據分析處理工作，提升工作效率。但是，算法技術在數據采集、傳遞、解讀、分析的過程中，常常存在數據歧視、數據造假、數據濫用等現象，難以保證數據結果的客觀公正。造成這些現象的原因在于：數據處理過程及其結果總是受到資本或權力的隱形操控，服務于特定的群體或目標，具有明顯的意識形態(tài)偏向。各類群體或機構有目的性地選取和分析“有利”數據，或是對數據間的相關關系進行牽強附會的過度解讀，最終得出符合預期目標和利益訴求的數據結果。這些經過人為加工的數據結果極易誤導網民對信息的判斷與選擇，買熱搜、雇水軍、刷評論等數據造假行為嚴重擾亂意識形態(tài)秩序。

再次，算法技術的運行過程受資本邏輯操縱，服務于特定的商業(yè)目的。資本在本質上是追求剩余價值的價值。算法技術的市場潛力大，盈利空間大，商業(yè)資本的逐利天性能夠為算法技術提供物質支持，加速算法技術的商業(yè)化發(fā)展。算法技術的開發(fā)設計周期長、成本高、難度大，前期需要巨額的人力、物力、財力支持。各類算法平臺的強勢資本投入加快算法技術的技術研發(fā)和應用進程，推動算法技術在社會生活中的推廣普及。然而事實上，資本逐利的市場化驅動也造成了網民的信息混亂、認知偏向、行為偏差，引發(fā)和加劇了網絡意識形態(tài)安全風險。在馬克思看來，“一旦有適當的利潤，資本就膽大起來……為了100%的利潤，它就敢踐踏一切人間法律；有300%的利潤，它就敢犯任何罪行，甚至冒絞首的危險”[5]871。無限度的資本逐利在實踐中催生出“利益至上”的信息分發(fā)原則與“流量”崇拜的市場運作模式。算法平臺為增強用戶黏性、實現流量變現，不斷迎合用戶趣味、滿足獵奇心理、制造緋聞噱頭，以獲取更高的點擊量、訪問量和關注度。在資本風向標的牽引下，算法平臺可以將這些流量轉換為熱度和資本，實現商業(yè)獲利、資本增值。在資本市場邏輯和商業(yè)逐利天性的支配下，算法平臺逐漸表現出重流量而輕質量的傾向，出現“魏則西事件”、營銷號惡意炒作、脫口秀肆意“玩梗”等現象。這些逐利現象導致低質量信息泛濫，嚴重擾亂網絡意識形態(tài)空間秩序。

最后，算法技術極易“異化”為資本主義意識形態(tài)的輸出工具，為不良思想傳播提供技術“自由場域”。算法技術顛覆傳統(tǒng)信息傳播模式，形成信息推送與用戶需求精準匹配的新模式。在算法技術場域中，社會主義和資本主義兩種意識形態(tài)的斗爭和較量越發(fā)復雜，給我國網絡意識形態(tài)安全帶來諸多挑戰(zhàn)。一是信息霸權的挑戰(zhàn)。在全球網絡意識形態(tài)領域“西強我弱”“西攻我守”的格局下，西方發(fā)達資本主義國家憑借先在的軟件技術和硬件設備優(yōu)勢，持續(xù)對我國進行意識形態(tài)滲透、攻擊、破壞。在全球網絡意識形態(tài)領域中，80%以上的網絡信息和95%以上的服務信息都由美國提供，超過2/3 的國際互聯(lián)網信息流量來自美國，而我國在整個互聯(lián)網的信息輸入、輸出流量中僅占0.1%和0.05%[6]。西方國家通過編制帶有算法偏見的程序應用，將算法技術作為西方價值觀出口到全世界的終端工具，試圖在全球范圍內操控輿論走向、壟斷規(guī)則制定權、控制國際話語權。二是價值多元化的挑戰(zhàn)。西方國家借助算法技術實施“顏色革命”和“和平演變”，將資本主義意識形態(tài)和錯誤思潮觀點輸送到我國網絡空間中。他們通過貶低社會主義意識形態(tài)、宣揚資本主義意識形態(tài)，將“西式民主”描繪為“救世良方”，把西方價值標準說成是“普世價值”，強行向他國灌輸推銷資產階級思想、文化與制度。他們還通過算法技術大肆推送“意識形態(tài)終結論”“意識形態(tài)中立論”等錯誤價值觀，對我國網絡主流意識形態(tài)造成極大沖擊。此外，他們還以我國網絡空間中存在的社會問題為突破口，極力攻擊、歪曲和抹黑中國特色社會主義道路、制度和理論，威脅我國網絡意識形態(tài)安全。

二、算法技術意識形態(tài)屬性的現實風險

算法技術在網絡空間中的廣泛應用，使其逐漸超越工具屬性，以技術的邏輯和規(guī)則實際地發(fā)揮著意識形態(tài)功能。算法技術意識形態(tài)屬性的間接性特征，讓網絡意識形態(tài)風險變得更加隱蔽、復雜和泛化，引發(fā)“信息繭房”、把關轉移、娛樂泛化、圈層壁壘等一系列現實問題。

（一）“信息繭房”弱化網絡意識形態(tài)的價值引領

“信息繭房”是指網民在通信領域中“只聽自己選擇的東西和使自己愉悅的東西”[7]，久而久之將自身像蠶繭一般束縛于封閉的信息空間中。算法技術依據網民的興趣偏好進行信息推送，長期的同質化信息推送將人桎梏于“信息繭房”中，削弱網絡意識形態(tài)的現實傳播力和價值引導力。

“信息繭房”引發(fā)信息窄化，弱化網絡主流意識形態(tài)的價值傳播。算法技術通過收集和分析用戶的搜索記錄、瀏覽足跡、日志動態(tài)，依據其興趣偏好和價值傾向進行投其所好的定向信息投放。這種私人訂制的信息分發(fā)方式在滿足網民個性化信息需求的同時，也會限制網民的信息獲取廣度和思想認識深度，導致網民的信息獲取渠道固定化、信息接收窄化。“繭房”中的網民習慣于根據偏好選擇特定的信息渠道，有意或無意地屏蔽、排除其他渠道的信息，造成傳統(tǒng)主流媒體自上而下、集中控制的信息傳播方式難以發(fā)揮效用，網絡主流意識形態(tài)傳統(tǒng)優(yōu)勢地位旁落。此外，長期的同質化信息推送還會引發(fā)和強化網民的“信息繭房”效應，非但無法滿足網民全方位的信息需求，反而還會加劇網民的信息“偏食”和認知偏差。

“信息繭房”加劇認知固化，弱化網絡意識形態(tài)的價值引導。算法技術大都根據網民既往的瀏覽偏好來進行個性分析，在此基礎上持續(xù)推薦同類信息。在實踐中，算法技術能夠通過追蹤網民的點贊、評論與轉發(fā)數據，預測網民的興趣偏好、思想觀念和價值立場。有調查表明，當所追蹤的“點贊”數超過300 個時，數據分析就能夠深入到用戶的潛意識層面，產生“比你自己更了解你自己”的效果[8]。“善解人意”的算法技術會依據網民的主觀意愿推送信息，拒斥與偏好不符的異質化信息，遮蔽共識性的正統(tǒng)教育內容。而意識形態(tài)“共同‘視角’的缺乏，意味著人們對一些事實的判斷會出現差異，共識難以形成”[9]。“信息繭房”中的網民長期依賴算法技術，缺乏主流意識形態(tài)共識，存在思維模式和認知結構的固化傾向。通過分析技術依賴與人腦功能退化之間的聯(lián)系，施皮茨爾認為“推送即瀏覽”的信息獲取方式并不能使人腦得到充分發(fā)展，反而會使人的思考能力和認知水平下降，導致“數字癡呆化”。而“信息繭房”內持續(xù)的同質化信息“投喂”會加劇網民的“數字癡呆化”，使其難以全面認識、深度思考信息內容，導致主流意識形態(tài)價值引導作用難以發(fā)揮效用。

（二）把關轉移消解網絡意識形態(tài)的人文關懷

隨著傳播環(huán)境的變遷，信息“把關人”的作用逐漸被算法技術和網民所取代，由其對網絡信息進行選擇、分析、處理與審核。“把關人”權力向算法技術的轉移有助于推動信息審核提質增效，但也會消解網絡意識形態(tài)的人文關懷與情感互動。

機械化的算法把關程序阻礙主流價值觀念的現實彰顯。傳統(tǒng)媒體的把關權由記者、編輯等媒體人掌握，他們秉持主流價值導向進行專業(yè)判斷和內容審核。然而，媒體人把關對人員素質要求較高、審核效率偏低，無法完全滿足網絡時代龐大的信息審核需求，因而將把關權逐步讓渡給高效智能的算法技術。算法技術借助預設的計算機程序代碼，能夠快速地對海量信息進行篩選、過濾、審核，提升信息審核分發(fā)效率，但機械的算法審核過程難以完全體現意識形態(tài)的情感互動和價值關切。算法把關依據數據、規(guī)則、程序進行工具的標準答案比對和標注，表現為重“速度”、輕“溫度”。算法技術運用數據模型和邏輯演算進行信息初篩，接著對標題、關鍵詞、標簽、分類詞等信息進行特別關注和對比識別，最終經由計算機程序輸出審核結果。環(huán)環(huán)緊扣的運行程序，難以嵌入并彰顯意識形態(tài)的價值關切。此外，看似客觀中立的算法把關背后潛藏著用戶需求至上的基本原則。算法把關建立在算法信息推送的基礎上，個性化信息推送是算法把關的內容來源。也就是說，符合網民偏好的信息將被優(yōu)先推送和審核，而不受青睞的主流意識形態(tài)內容則會較少被推送和審核，甚至可能會因為被標記為“不感興趣”而被擠出算法審核范圍，主流意識形態(tài)內容很難得到應有的關注。

工具化的算法審核流程淡化意識形態(tài)的人文情懷。算法把關借助事先設定的計算機程序代碼，將審核內容與既有的詞匯庫和語料庫進行對比識別，從而推斷審核內容的信息真?zhèn)巍r值傾向、情感反應是否合理。固定化的算法技術審核流程能夠對信息進行有限的初步篩選，但卻無法實現對內容的精準把關。一方面，流水線化的算法審核流程難以體現網民的個體能動性。以“微博熱搜”的算法把關機制為例，平臺通過將“熱搜”量化為時新性、流行性、參與性、導向性等具體指標，沿著設定的算法審核流程對相關信息進行把關，建構“大家正在搜”的擬態(tài)環(huán)境[10]。然而，事實上的“大家”并非真實存在的個體，網民在審核流程中發(fā)揮的作用微乎其微，真正起作用的是“熱搜”算法預設流程中對“大家”的預期。另一方面，網絡意識形態(tài)是具有強烈人文價值關懷的觀念體系，內蘊豐富的情感特質、態(tài)度傾向、人性差異，而這些彰顯意識形態(tài)人文關懷的內容卻在審核過程中被簡化為無差別的數字代碼，難以準確傳遞和表達內容中的情感意向。工具化的算法審核流程造成意識形態(tài)內蘊的人文情懷被逐層稀釋、淡化甚至消除，加劇工具理性僭越價值理性的意識形態(tài)風險。

（三）娛樂泛化沖擊網絡意識形態(tài)的內容傳播

在以資本逐利為導向的商業(yè)邏輯驅使下，分發(fā)效率超越內容質量成為算法技術的信息推送依據，造成娛樂化信息擠壓主流意識形態(tài)內容空間，網絡空間“劣幣驅逐良幣”，主流意識形態(tài)內容受到極大沖擊。

從內容“需求側”出發(fā)，網民是算法技術的使用者和消費者，算法技術堅持以用戶為導向提供信息服務。網民在較為私密的移動終端使用中表現為“獵奇心重，對低俗內容較為敏感”[11]，娛樂化的低質量信息往往比主流意識形態(tài)內容更受關注，獲得更高的點擊度、關注度、討論度。對于以商業(yè)逐利為目標的算法平臺而言，點擊度、關注度、討論度意味著流量、熱度和利潤，“流量至上”“數據至上”取代內容質量成為衡量推送信息價值的評判標準。算法平臺通過挖掘和放大網民的信息需求，持續(xù)推送符合偏好的娛樂化信息，加劇泛娛樂化思潮的傳播。在算法技術過程中，“有意義”的內容不如“有意思”的內容吸引人，宏大嚴肅的意識形態(tài)宣講不如嬉笑怒罵更受人追捧，嚴肅的批評教訓不如嘲諷幽默更能吸粉出圈。如果網民長期沉浸于暫時性的精神愉悅和感官刺激中，很可能將個人的娛樂偏好當作普適標準，抵觸和排斥主流意識形態(tài)內容以及其他有益信息。

從內容“供給側”出發(fā)，算法平臺通過推送娛樂化信息來取悅和愉悅網民，實現流量變現和資本增值。但過度迎合網民需求的信息推送行為，會干擾網民的價值判斷和選擇，造成網絡空間的價值偏移和行為越軌。算法技術的意識形態(tài)屬性使其具有不同于其他商業(yè)領域的公共職責。算法平臺不僅是遵從商業(yè)邏輯的技術平臺、商業(yè)平臺，還是意識形態(tài)信息傳播的公共平臺。這要求算法平臺在追求商業(yè)盈利的同時必須承擔起社會責任。但事實上，一些平臺專門提供“買熱搜”“置頂”“推薦”“刪帖”等不正當信息服務，甚至雇用網絡推手和網絡打手推廣營銷軟文、策劃熱點事件、組織網絡攻擊。這些不良平臺生產、制造和傳播大量虛假信息、有害信息，弱化信息分發(fā)與傳播的公共職責，讓算法技術成為資本興風作浪的工具，嚴重危害網絡意識形態(tài)安全。

（四）圈層壁壘降低網絡意識形態(tài)的觀念認同

算法技術依據用戶標簽和社交關系進行信息匹配，將具有相似偏好的用戶聚集在一起，形成內部價值觀念同質化的網絡圈層。同時，不同圈層間的價值觀念差異形成信息壁壘，導致主流意識形態(tài)難以“入圈”傳播，降低圈層成員對主流意識形態(tài)的觀念認同。

同質化的圈內價值觀念增大圈層信息壁壘，阻礙主流價值觀念的“入圈”傳播。算法技術依據個人信息和社交關系進行關聯(lián)規(guī)則推薦，在拓寬好友范圍、壯大圈層規(guī)模的同時，也會放大不同群體間的價值觀念差異，加大圈層信息壁壘。算法平臺將社交關系納入用戶信息源，通過獲取和分析通信錄、好友列表、關注列表、社交賬號等信息，挖掘相似興趣標簽間的社交關聯(lián)，進而以“附近的人”“好友推薦”“可能認識”等方式推送信息。網民可以根據興趣偏好和價值取向篩選信息，判斷社交關系的親疏遠近以及自身與圈層間的適配性，主動建構并融入相應的圈層中。這意味著圈內成員接收到的大多是符合偏好的信息推送，圈外的有用信息難以“入圈”傳播，圈層內外形成一道隱形的信息“隔離墻”。一方面，圈內高度同質化的興趣偏好和價值觀念，會在群體氛圍中形成強化個體觀點的“回音室”效應，圈層成員的思想觀點和感性情緒會被無限放大。一些成員的錯誤觀點和自發(fā)行為可能會在群體氛圍的發(fā)酵下演變?yōu)閿祿旒佟ⅰ半唇鸫虬瘛钡确抢硇孕袨椤Ａ硪环矫妫L期的算法信息推送還會加深圈層間的信息偏差，增大圈層間的信息隔閡。受圈層間價值觀念差異的影響，圈層成員往往只認同自身所處的圈層，并不自覺地產生盲目排他的態(tài)度。圈層內外成員互不理解、互不認同，極易出現頻繁投訴、惡性舉報等圈層對立甚至對抗行為，嚴重阻礙主流價值觀念傳播。

“去中心化”的圈層傳播結構增大溝通壁壘，降低圈層成員對主流意識形態(tài)的接受度和認可度。圈層傳播的“去中心化”主要表現為網絡主體結構由單中心演變?yōu)槎嘀行模畔⑸a的全民性和意見領袖的多樣性分散網民對主流意識形態(tài)的注意力和關注度。圈層意見領袖是圈層中的核心人物，影響力大、活躍性強、認同度高，能夠影響和改變成員的思想行為。算法技術通過向圈層成員推送相似興趣社群的意見領袖，增強成員的圈層黏性，具體包括：利用多特征挖掘算法（Multi-Feature PageRank，MFP）進行意見領袖識別；利用基于網頁排名算法（PageRank）進行意見領袖挖掘。然而在現實中，算法技術往往同時借助多種媒體進行傳播，使得同一圈層在不同社交平臺上的意見領袖有所不同。而不同意見領袖間的思想分歧又會造成成員的認知偏差，加大圈層成員與意見領袖以及意見領袖之間的溝通壁壘。此外，當圈層成員對意見領袖們的思想觀念存在異議時，往往會迫于群體壓力和被孤立的恐懼而選擇沉默，這使得圈層內仿佛只存在意見領袖的觀點和看法，圈層成員的意見顯得微不足道，極易產生群體分化乃至極化現象。一旦群體分化，圈層成員所“看到的是他們所期望看到的，道德評判通過充滿感情的刻板成見、標志符號、幻象而在這其中起到引導作用”[12]。他們通過搜索支持自身觀點的信息進行身份確證，即便有些觀念存在事實性錯誤，他們也會對此堅信不疑。這種如同被“洗腦”般的盲信盲從，催生出粉絲為偶像“倒奶”打投等荒誕行徑，增大主流意識形態(tài)的傳播難度。

三、算法技術意識形態(tài)屬性的風險應對

面對算法技術帶給網絡意識形態(tài)的諸多挑戰(zhàn)，保障網絡意識形態(tài)安全必須理性看待技術應用的現實影響，充分發(fā)揮其優(yōu)勢，主動規(guī)避其弊端，從強化價值引領、提升媒介素養(yǎng)、加快媒介融合、完善防控體系四方面進行綜合應對，維護網絡意識形態(tài)安全。

（一）守正創(chuàng)新：堅持以主流價值導向“駕馭”算法發(fā)展方向

算法技術在推動信息傳播高效便捷的同時，也使得網絡輿論生成機制更加多元分散、網絡信息空間更加紛亂繁雜，網絡意識形態(tài)價值引領的任務比以往任何時候都更加復雜困難。習近平總書記強調要“用主流價值導向駕馭‘算法’”[13]，用網絡主流意識形態(tài)統(tǒng)領算法技術發(fā)展。為此，首先要堅定政治方向，強化黨對意識形態(tài)的全面領導。在網絡意識形態(tài)風險治理中，政治方向是第一位的問題。習近平總書記多次指出，蘇聯(lián)解體、蘇共垮臺的根源在于意識形態(tài)上的搖擺、分裂和爭鋒。為此，我們黨必須吸取經驗教訓，堅持正確政治方向不動搖，牢牢把握黨對意識形態(tài)的主導權、領導權和話語權。盡管當前社會主義與資本主義兩種意識形態(tài)的力量對比發(fā)生了有利于社會主義的歷史性轉變，但是全球意識形態(tài)斗爭未曾片刻松懈，西方敵對勢力與各類錯誤思潮觀點借由算法技術加緊對我國進行意識形態(tài)滲透和攻擊。堅持以蘇為鑒，就必須在舉旗定向上保持清醒、立場鮮明，鞏固馬克思主義在意識形態(tài)領域的指導地位。同時，還要強化陣地意識，加強主流意識形態(tài)的陣地建設和管理。算法技術的迅速發(fā)展加劇思想陣地爭奪戰(zhàn)，“紅、黑、灰”三色地帶的斗爭和較量尤為尖銳。紅色地帶是網絡意識形態(tài)建設的主陣地，掌握著主流意識形態(tài)的話語主導權和議題設置權，需要不斷予以鞏固和拓展；黑色地帶由網絡負面言論、錯誤思潮觀點以及西方敵對勢力輿論等構成，需要主動運用馬克思主義立場觀點方法予以批駁和反擊；處于前兩者之間的灰色地帶，則需要通過主流意識形態(tài)的價值引導與思想轉化，加快推動其轉化為紅色地帶。

堅持以主流價值導向“駕馭”算法發(fā)展方向，還要積極推動主流意識形態(tài)融入算法技術的內在機理與運行框架，充分發(fā)揮主流意識形態(tài)在技術應用中的主導權。一是要強化主流意識形態(tài)在算法技術運行中的主導作用。主流意識形態(tài)對技術逐利邏輯和流量導向的價值規(guī)制，能夠在很大程度上解決算法技術自身的工具偏向和結構缺陷。算法平臺要以主流價值觀念為引領，推動主流價值觀念融入并貫穿算法技術的信息采集、生產、分發(fā)、接收、反饋全過程，在追求經濟效益的同時保障技術使用的正當性。具體而言，“辦網站的不能一味追求點擊率，開網店的要防范假冒偽劣，做社交平臺的不能成為謠言擴散器，做搜索的不能僅以給錢的多少作為排位的標準”[14]。二是要增強主流媒體的話語權。主流媒體是網絡意識形態(tài)傳播的主力軍，必須主動順應媒體融合發(fā)展的新趨勢，帶頭推動優(yōu)質內容生產能力和算法技術傳播優(yōu)勢相結合，搶占思想引領、輿論引導、服務人民的傳播制高點。《人民日報》主動推出新媒體聚合平臺“人民號”，運用算法技術提供信息的生產、分發(fā)、傳播服務，將主流價值觀念轉化為精準化的信息推送和沉浸式的內容導覽，不斷拓展主流意識形態(tài)的影響力版圖。

（二）觀念變革：強化網絡意識形態(tài)智能技術安全教育

加強網絡意識形態(tài)智能技術安全教育，關鍵是要增強網民居安思危的憂患意識。為應對算法技術意識形態(tài)屬性風險，網絡意識形態(tài)安全教育首先要增強全局性的風險防控意識，堅持防范“灰犀牛”和警惕“黑天鵝”相統(tǒng)一。在百年未有之大變局下，網絡意識形態(tài)時刻面臨著被內生或外來風險因素威脅和破壞的可能性。“灰犀牛”風險的發(fā)生概率大、沖擊力強，能夠被識別但卻常被忽略，需要在實踐中增強發(fā)現和識別“灰犀牛”事件的能力，并積極采取有效措施，及早防范風險；“黑天鵝”風險的發(fā)生概率低、風險系數高，基本無法提前預測，需要時刻警惕“黑天鵝”事件的發(fā)生，增強算法系統(tǒng)和平臺的風險防御力，提高遭遇重大意識形態(tài)風險事件的反脆弱性。其次要強化風險底線思維，防范意識形態(tài)風險鏈的傳導放大。在信息裂變式傳播與風險動態(tài)發(fā)展機理的綜合作用下，各類網絡意識形態(tài)風險相互交織、疊加，一旦防范不及、應對不力，極易使風險在空間、量級、性質上演變升級。強化意識形態(tài)風險底線思維要做到認得清、想得到、管得住，不僅要時刻保持如履薄冰的謹慎和一葉知秋的敏銳，最全面地考慮到可能發(fā)生的各類情況，還要以科學的具體工作方法進行應對，做最充分的工作準備、思想準備、心理準備，在激烈的網絡意識形態(tài)斗爭中防患于未然。

強化網絡意識形態(tài)智能技術安全教育，還要鍛煉提升網民的意識形態(tài)風險防控能力。增強網民的意識形態(tài)風險防控能力，一是要提高算法技術駕馭能力。通過開設算法素養(yǎng)課程、開展宣講活動、發(fā)放知識手冊，幫助網民樹立對待算法技術的理性認知，提升運用算法技術傳播主流意識形態(tài)的現實能力。二是要提高意識形態(tài)風險化解能力，這關系到算法技術的最終效果。網民要在實踐中鍛煉提升透過復雜現象把握本質、抓住要害、找準原因的能力，在直接的風險防控實踐中逐步提升風險化解能力，及時糾正價值偏移、行為越軌等不良現象。在海量網絡信息中把握主流意識形態(tài)的發(fā)展規(guī)律，在批駁錯誤思潮觀點中堅定主流價值導向，善于應對和化解算法技術意識形態(tài)屬性可能帶來的風險挑戰(zhàn)。三是要充分發(fā)揮網絡意見領袖的榜樣示范作用。加快培養(yǎng)認同和支持主流意識形態(tài)的網絡意見領袖，發(fā)揮其在網絡意識形態(tài)傳播中的關鍵性作用，最大限度地凝聚價值共識，實現主流意識形態(tài)的有效傳播和廣泛認同。

（三）優(yōu)化革新：加快網絡意識形態(tài)智能技術升級變革

算法技術的升級變革是防范化解網絡意識形態(tài)風險的重要條件。加快網絡意識形態(tài)智能技術優(yōu)化革新，首先要推動主流意識形態(tài)融入數據標簽化處理過程，推動更多優(yōu)質內容注入算法“信息池”。算法技術的數據標簽劃分以主流意識形態(tài)為標準，對符合主流意識形態(tài)的信息作出顯著標識，允許其繼續(xù)傳輸；對具有顛覆意識形態(tài)性質的違法信息和不良信息，以技術的方式進行屏蔽和禁錮，防止信息擴散。其次要以主流意識形態(tài)規(guī)范數據分析和處理過程。算法信息推送不僅要熟悉用戶的思想行為動態(tài)，明確用戶的信息選擇偏好，還要善于分析用戶的信息盲點，充分挖掘數據背后的意識形態(tài)價值。此外，要增大主流意識形態(tài)內容的算法推送占比，強化算法技術的意識形態(tài)屬性。合理設定同質化信息推送的頻率和限度，有效破解“信息繭房”效應，同時還要積極開發(fā)信息“反向推送”技術，不時向用戶推送其無直接興趣但符合主流意識形態(tài)的優(yōu)質信息，特別要在首頁首屏、熱搜、榜單、精選、彈窗等重要環(huán)節(jié)推送主流意識形態(tài)內容，構建開放包容的意識形態(tài)內容推薦圖譜。

加快推進算法技術優(yōu)化革新，還必須保障技術運行過程及其結果的透明公開和安全可靠。一方面，要在深度學習算法中適當引入可理解的人工規(guī)則，實現機器審核和人工干預的雙重把關。既要鞏固和擴大機器審核的效率優(yōu)勢，從技術源頭上擴大算法模型的篩選范圍，擴容算法模型的選擇維度；又要合理運用人工干預機制，配備與信息需求相匹配的審核編輯隊伍，加強人工審核培訓，提高審核人員的道德素養(yǎng)與專業(yè)水準。在算法運行中引入人工干預，不僅能夠對經計算機過濾后難以識別和定性的信息進行深入分析和準確判斷，最大限度地降低違法信息和不良信息被算法推送的概率，還能夠引導機器語言輸出主流意識形態(tài)內容，借助人工客服、評價反饋、星級評分等途徑暢通民情民意的表達渠道。另一方面，加強算法技術及其運作的安全評估監(jiān)測，定期審核、評估、驗證算法機制機理、模型數據與應用結果。強化技術安全評估監(jiān)測，必須規(guī)范用戶模型與標簽管理，完善計入用戶模型的興趣點規(guī)則，禁止設置誘導用戶沉迷、過度消費等違背主流意識形態(tài)的算法模型，禁止將具有意識形態(tài)顛覆性質的關鍵詞作為用戶標簽并以此推送信息。同時，還要加強算法技術服務版面頁面生態(tài)管理，綜合運用內容去重、打散干預等策略，優(yōu)化檢索、排序、選擇、推送、展示過程的規(guī)則透明度與可解釋性。

（四）保障升級：完善網絡意識形態(tài)智能風險防控體系

完善意識形態(tài)風險防控體系，是防范和化解意識形態(tài)風險的必然要求。傳統(tǒng)意識形態(tài)管理體系無法完全適應和解決算法技術場域中的新特征、新問題，存在多頭管理、職能交叉、權責不一、效率不高的弊端。因此，必須完善網絡意識形態(tài)審查制度，加大依法治網力度，實現算法技術意識形態(tài)風險的可管可控。

完善算法技術場域的意識形態(tài)風險防控體系，需要從風險的有效預警、科學評估、分類管理著手。一是建立健全意識形態(tài)風險預警機制。通過大數據信息收集系統(tǒng)、網絡智能分析中心、輿情智慧監(jiān)管進行常態(tài)化的意識形態(tài)風險監(jiān)測，對可能引發(fā)意識形態(tài)風險的社會事件和現實問題進行演化預判與有效預警，從而把握時機、轉危為機。二是建立健全意識形態(tài)風險評估機制。網絡意識形態(tài)風險評估堅持以黨的領導為核心，政府部門、行業(yè)組織、技術單位協(xié)同參與，共同構建起政府監(jiān)管、企業(yè)履責、行業(yè)自律、社會監(jiān)督的風險治理格局。對待已經初露苗頭的敏感性事件或社會思潮，要及時啟動意識形態(tài)風險評估，科學研判意識形態(tài)風險類別和等級，制定并采取風險化解方案，把握風險治理的管控權。三是建立健全算法分級分類安全管理制度。用戶分級管理制度能夠依據用戶的瀏覽足跡、歷史記錄、跟帖評論行為展開信用評估，根據信用等級確定服務范圍及內容，將嚴重失信的用戶列入黑名單，停止提供服務并禁止其重新注冊賬號。算法技術服務的分層管理制度根據信息輿論屬性、社會動員能力、程序操作標準、對用戶行為的干預程度實施分類管理，提升意識形態(tài)風險管控的精準性。

以完善的互聯(lián)網法律法規(guī)防控意識形態(tài)風險。《互聯(lián)網信息服務算法技術管理規(guī)定》《關于加強互聯(lián)網信息服務算法綜合治理的指導意見》《互聯(lián)網跟帖評論服務管理規(guī)定》等專門文件的相繼出臺，為防范化解算法技術場域的意識形態(tài)風險提供了明確的行動規(guī)范與制度保障。堅持依法治網，首先要在法律層面上明晰技術與數據的使用要求，嚴禁任何個人和組織將敏感隱私數據、虛假反動數據納入數據應用范疇，禁止任何違背個人意志的數據捕捉和數據濫用活動，杜絕不實言論、非法資訊等負面信息在網絡上的擴散蔓延。其次，要明確政府、企業(yè)、行業(yè)組織和個體在算法技術應用中的權利、義務和責任，明確算法平臺及相關責任主體違背法律規(guī)制的可能后果與懲治辦法。相關部門要切實履行職責，通過約談、整改、查封、禁言等形式規(guī)范網絡信息傳播活動，積極開展“清朗”“護苗”等網絡專項整治活動，探索從源頭治理意識形態(tài)風險的有效策略。通過完善互聯(lián)網法律法規(guī)，推動網絡意識形態(tài)活動進入有法可依、有法必依、執(zhí)法必嚴、違法必究的運行軌道，營造風清氣正的網絡空間。