一体异形：意识形态算法与算法意识形态

张爱军

意识形态算法与算法意识形态二者关系的研究处于初始阶段。算法政治学研究主要围绕算法治理、算法政治、算法伦理与算法法治等四个方面展开。算法治理聚焦技术维度、伦理伦度、向善维度。算法政治聚焦权力运用于算法的范围与限度，防止算法权力无限度扩张，成为算法“利维坦”。算法应用不当，会使网民成为“算法囚徒”。算法伦理既兼具算法治理的内容，又突出算法伦理特性。算法法治则是通过完善算法的法律法规，进而防止算法侵犯公民权利。其中，算法意识形态研究是其余四个方面研究中会涉及的内容。算法意识形态研究既具有独立主体的研究特征，也具有关联研究的特征。意识形态算法是输入，算法意识形态是输出，没有意识形态算法输入就没有算法意识形态输出。与意识形态算法输入不同，算法意识形态受算法自主性的影响，意识形态算法输入并不必然导致算法意识形态的顺畅输出。算法意识形态输入与输出由两个基本元素构成，一个是资本权力，另一个是公共权力。资本权力输入和输出其意识形态的核心目的是赚取利润，公共权力输入和输出其意识形态的核心目的是维护政治稳定和社会稳定。由此可以看出，意识形态算法与算法意识形态基本上都是从不同领域进行研究，但缺少二者的密切关联性分析。

无论是资本输入和输出意识形态，还是权力输入和输出意识形态，其目标指向都是大众。追随资本意识形态会使大众资本化，追随公共权力意识形态会使大众政治化。但大众也非被动受体，娱乐主义会消解资本意识形态和公共权力意识形态。算法意识形态的输出是意识形态算法输入的基本组成部分，二者具有同一性，但“算法意识形态在输出的过程中，又具有自主性。人工智能算法具有更强的自主性，能够深入影响人们的生活、工作和学习方式，甚至塑造人们的世界观、价值观和人生观”。算法意识形态的输出又会影响意识形态算法的输入，或会形成良性回流闭环，或会形成恶性回流闭环，其最终将取决于对算法技术的向善治理。意识形态算法与算法意识形态同样会具有良性回流闭环或者恶性回流闭环的可能性与现实性，深入研究二者之间的关系显得尤为必要。

一、意识形态算法

意识形态算法是通过算法输入的意识形态。意识形态输入具有多种方式，如权力输入意识形态，这往往通过宣传、教育来体现。意识形态算法则是通过算法技术来完成。意识形态算法既是权力的延伸，也表现出不同于权力输出的技术特性和人工智能特性。人既是天生的政治动物，也是天生具有意识形态的动物。意识形态算法是将意识形态注入算法，使算法具有意识形态属性。“通常，意识形态包含着特征不明的所有意向，其中包括只有通过约束性决策才能得以实现的行动纲领，就此而言，可以认为意识形态也是一系列要求。”意识形态算法即对算法提出的一系列要求，使算法能够按照资本或权力指令输出意识形态，并通过算法意识形态输出完成整体性目的、普遍性目的或特殊性目的。

权力分为经济权力、政治权力、文化权力、社会权力。权力往往具有垄断性、支配性、权威性。政治权力的主要组成部分是公共权力，公共权力更具有垄断性、支配性、权威性。垄断性是公共权力独有的特性，权威性源于公共权力的负责能力，支配性源于公共权力的强制力。就算法而言，意识形态算法只有通过公共权力，才能保证其意识形态算法的垄断性、权威性、支配性，同时具有引导力、主导力、宰制力和威慑力。“特定事物的权威性分配是否应该由那些担当此责的人们作岀。”公共权力因其公共性担当起输入意识形态的责任，进而具有输入算法的责任，并通过输出体现公共权力的责任担当。

意识形态算法是公共权力在意识形态输入中的特征和表现。意识形态算法并不是美丽的新世界和美好的乌托邦，意识形态算法也具有双面性。一方面公共权力灌输的意识形态算法会带来相应的优势和势能；另一方面意识形态算法也具有缺欠和不足。人性是不完美的，人的理性是有限的，因此由人组成的公共权力也是不完美和有限理性，进而也导致了意识形态算法的不完美和理性有限性。

从意识形态优势和势能的角度来说，意识形态算法具有以下几个方面的特性。第一，意识形态算法具有权威性。意识形态是由公共权力主导的，公共权力的权威体现在意识形态的权威上，意识形态的权威又支持和维护公共权力的权威，二者相辅相成。公共权力的权威和意识形态的权威来自人民意志，否则会失去合法性。权威不是来自公共权力本身和意识形态本身，而是来自人们内在的对公共权力的服从，进而自觉认同公共权力输出的意识形态。“要求的表达者会认为，那些通常被视作有责任代表社会或以社会的名义履行日常义务的人们，应该以人民的意志为其行动准则。”由此可见，公共权力及其意识形态必须始终贯彻人民的意志，以人民的意志为其意志。以人民为核心是意识形态的最高价值，“如果要求的表达者认定现在负有那种责任的角色承担者不愿对要求作出反应，那么，他们就会附议一项倾覆性的要求，即更换这些角色承担者”。没有公共权力的权威就没有意识形态的权威，没有意识形态的权威就没有公共权力的权威。没有意识形态算法的权威，将严重影响公共权力的权威，降低意识形态的信任度，也会降低公共权力的信任度。因此，必须要“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’，全面提高舆论引导力”。用主流价值观驾驭算法，包括用主流意识形态驾驭算法。

第二，意识形态算法具有系统性。在网络时代，任何国家都会将意识形态输入算法中。意识形态输入算法，既可以是隐性系统，也可以是显性系统，有时是隐性系统与显性系统共存。意识形态隐性系统输入算法，使之从政治生活化变成生活政治化，并寓教于娱乐之中，从而使算法意识形态输出更加大众化和娱乐化，使算法意识形态输出更具人性化。现实的主流意识形态是系统性的，西方的自由主义主流意识形态是系统性的输入。中国的马克思主义理论、中国特色社会主义理论、社会主义核心价值观等也都是系统性的，输入到算法的主流意识形态也必然是系统性的。只有系统性的意识形态算法才能使算法受到全方位的引导和规制，才能使算法发挥整体性功能。如果碎片化地给算法输入意识形态，就难以发挥其意识形态的总体功能，使算法在输出意识形态时发生总体性偏移。

第三，意识形态算法具有指导性。意识形态算法具有系统性，才具有指导性。意识形态输入到算法，即对算法进行意识形态规制、规范、规训。西方主流意识形态或者以意识形态本身输入，或者以价值观显性形式输入。对于中国而言，2021年是加强意识形态算法建设的新起点。加强意识形态算法建设要“坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想特别是习近平总书记关于网络强国的重要思想为指导，深入贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，坚持正能量是总要求”。一再强调意识形态算法，“树立算法正确导向。弘扬社会主义核心价值观，在算法应用中坚持正确政治方向、舆论导向、价值取向。提高正能量传播的精准性和有效性，规范信息分发行为和秩序，推动企业借助算法加强正能量传播，引导算法应用向上向善”。由此可见，意识形态输入算法，形成意识形态算法，不但具有重要性，而且具有迫切性。没有意识形态系统性输入，就没有系统性意识形态算法，也难以发挥对算法的指导性功能。

第四，意识形态算法具有宏观性。意识形态算法的宏观性，归因于意识形态自身的宏观性、国家制度的宏观性、国家治理的宏观性、政党制度的宏观性等。意识形态的宏观性是指其内容、目标、方向、支配、引领等方面是宏观的，中国特色社会主义等主流意识形态均具有宏观性。从国家中心主义来说，以国家为中心的意识形态是宏观的。从国家治理体系来说，以国家治理为中心的法治主义是宏观的，国家治理现代化的方向是宏观的。从政党来说，以政党为中心的政党中心主义通过意识形态引领是宏观的。无论是意识形态自身的逻辑和外部的政治环境，都决定了意识形态的宏观性。意识形态算法的宏观性是开放的，而不是封闭的，这是因为政治生活的开放性导致意识形态算法的开放性。只有宏观开放的意识形态，才具有吸纳性。“既然我们把政治生活设想为一个开放系统，因此我认为，要求给我们提供了一把理解系统的总体环境怎样影响系统运行问题的钥匙。要求汇集了由环境转达给系统的普遍状况和大量事件。”从维护公共权力的角度来说，意识形态的宏观性不但在指导方面是宏观的，在给算法输入意识形态方面也是宏观的。

第五，意识形态算法具有普遍性。意识形态算法的普遍性是指意识形态算法形式的普遍性、内容的普遍性和应用的普遍性。意识形态算法内容的普遍性在于意识形态内容对所有网民、所有事件、所有案例都适用。意识形态算法形式和内容的普遍性决定了意识形态算法的抽象性和公正性，而其抽象性和公正性，使得其应用具有普遍性。意识形态算法是针对所有网民，而非个体网民或者某一网民群体。正如网络不是法外之地一样，意识形态算法也不允许任何人处于意识形态算法之外，而是处于意识形态算法之中。比如，意识形态算法包括社会主义核心价值观，社会主义核心价值观是针对所有人的，意识形态算法的社会主义核心价值观也是针对所有人的，对于网民而言，意识形态算法针对所有网民。

意识形态算法的这些特性既有优点，也有其缺欠和不足，并不是说意识形态算法的特征完全体现了算法优势和势能。从缺欠不足的角度来说，意识形态算法具有以下几个方面特性。

第一，意识形态算法在输入时会产生意识形态偏见。任何技术都是人为的创新，都有自觉或不自觉的伦理、价值、偏好、意识形态等方面的输入。国外对意识形态算法的研究发现，算法不但是技术问题，而且是规范与价值的问题。如果算法不先注入规范与价值，就会带来一系列问题。“通过对德国柏林和荷兰阿姆斯特丹的警务预测系统进行了比较实证分析，结果表明，围绕算法的组织重组由六个部分组成：技术、专业知识、信息关系、组织结构和政策，以及监测和评估；官僚组织的算法至少可以识别两种不同的结果：‘算法笼子’（等级控制）和‘算法同事’（专业判断空间）；围绕算法的使用组织重组过程的结果不是由技术特征决定的，而是受社会规范和对算法系统设施的解释所影响的。”於兴中在评论弗吉尼亚·尤班克斯著的《自动不平等——高科技如何锁定、控制和惩罚穷人》一书中认为“技术不能代替正义。自动化系统将人与资源分离，对人进行分类和定罪，并侵犯隐私，而在社会服务项目中使用自动化决策，会创造出一个‘数字贫民窟’。当我们生活在一个欢庆数字化的时代，被边缘化的人往往是一个面对通过技术工具进行评估和惩罚的对象”。也就是说，如果没有规范和价值的注入，算法还会导致对穷人的歧视。

如果算法技术的设计者、开发者与使用者的少数群体性质注定算法在更大程度上只是少数群体追逐利益的工具，就不可能具有广泛的阶层代表性。从社会正义的角度出发，算法正义的本质内涵应该是社会正义。算法的“客观中立”是不存在的，算法规则及其秩序都受到算法技术的设计者、开发者与使用者的型构预设与价值预判。算法的“伪中立性”表明算法延伸了少数群体的价值偏见，规则一旦形成就会形成算法偏见。规范和价值都具有意识形态色彩，人人都有平等的尊严和价值，意识形态对算法的输入，或者是强化了人都具有平等的尊严和价值，或者是弱化了人具有平等的尊严和价值。意识形态算法的等级控制显然破坏了人本身具有的平等尊严。

第二，意识形态算法在输入时会产生意识形态歧视。算法的“伪中立性”表明算法延伸了少数群体的价值偏见，规则一旦形成就会导致算法偏见，算法偏见一旦经过群体认知的固化与极化处理，就会产生算法歧视。算法歧视一旦形成，就涉及算法是否正义的问题。由社会偏见引发的算法歧视不仅会导致种族歧视、性别歧视等严重的社会后果，在一些关键领域或特定情境下，还会侵害公民权利、自由，甚至危害其生命安全。

第三，意识形态算法在输入时会破坏社会正义。算法正义的本质内涵应该是社会正义，算法正义涉及三个方面的内容：谁来建立算法的规章，涉及的是规则合法性问题；算法逻辑及其规则能否为社会所接受，涉及的是规则的内容正义问题；算法如何运行以及被何人所执行，涉及的是规则的程序正义问题。算法技术的使用对社会生活和政治生活将构成重大的威胁。大公司、大企业还会把“算法的研发和运行作为商业秘密，受到各个企业的保护，具有‘黑箱’性质，资本可以轻易地将自身的利益诉求植入算法，利用技术的‘伪中立性’帮助自身实现特定的诉求，实现平台的发展与扩张，追求利益最大化。研发者的价值导向会内化在算法运行的过程中，进行意识形态的催化和导向。享有资本支持的算法技术能够享用更全面的数据样本，建立更优化的运行架构，强化对政府、公民、社会的影响力和控制力”。这不但会把价值与规范输入到算法之中，同时也会把意识形态输入到算法之中。影响意识形态算法权威的主要是资本意识形态，资本注入的意识形态会对公共权力制造与输出的主流意识形态形成干扰、分化、分流，影响和损害主流意识形态的权威性。

二、算法意识形态

算法意识形态是算法的意识形态输出。人工智能是意识形态输入和输出的前提和基础。算法意识形态输出是由意识形态算法输入决定的，算法意识形态输出取决于意识形态输入。但又与意识形态算法不同，这一方面是由算法本身的自主性决定的，另一方面是由外在政治环境决定的。外部的政治环境既可以影响意识形态算法，也影响算法意识形态，这导致算法意识形态与意识形态算法的质性不同、投喂功能不同、圈层推送取向不同，导致影响的效果不同。算法意识形态会导致意识形态算法质变，使严肃的意识形态算法变成算法意识形态的娱乐主义、政治冷淡主义和政治逃避主义。

从意识形态算法和算法意识形态二者比较而言，意识形态算法输入的权威性被算法意识形态输出的去权威性取代，意识形态算法输入的系统性被算法意识形态输出的去系统性取代，意识形态算法的指导性被算法意识形态的去指导性取代，意识形态算法输入的宏观性被算法意识形态输出的去宏观性取代，意识形态算法输入的普遍性被算法意识形态输出的去普遍性取代，意识形态算法的中心化被算法意识形态的反中心化取代。算法受政治机器人操控，又给算法意识形态输出带来了难以辨识的复杂性。

算法对不同意识形态的精准投喂，使意识形态不断分流与分层，导致算法意识形态茧房、意识形态刻板印象、意识形态过滤汽泡。算法意识形态具有社会职能，其社会职能“具有很强的隐蔽性、潜移默化性和无意识性”。但“算法不合理应用也影响了正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序，为维护意识形态安全、社会公平公正和网民合法权益带来挑战”。西方社会把意识形态注入政治机器人当中，进而影响政治舆论和政治选举。对于中国来说，算法意识形态变形为算法资本化、去意识形态化和娱乐化，加之政治机器人的自主性干扰，影响着公共权力和主流意识形态的权威。

第一，算法意识形态对意识形态算法的权威性消解。算法意识形态对意识形态算法的消解的核心是去中心化，使中心性、主导性、引领性、控制性的意识形态算法发生偏移。资本的力量在这一过程中发挥着重要作用。在流量为王的时代，娱乐主义盛行，资本追逐利益的过程中，会根据流量进行算法推送，使得算法意识形态转化为算法娱乐主义。娱乐主义不断淡化算法意识形态的意义和功能。网络上还存在着各种各样的非主流意识形态，如国家主义、民族主义、民粹主义、自由主义，算法还会根据非意识形态网民的意识形态偏好进行推送。比如，算法推荐在提升社会主义核心价值观信息分发的同时，也解构着社会主义核心价值观的权威地位。

第二，算法意识形态对意识形态算法的系统性消解。就算法对主流意识形态传播来看，相关研究指出算法对主流意识形态与社会主流价值观传播利弊共存。算法推荐实现用户偏好导向下的对信息和人的精准与高效匹配。算法推送以用户偏好为导向的算法推荐，造成新闻把关权转移和意识形态传播效果评价体系的重塑；其存在的“过滤气泡”效应，进一步加剧了人们的社群区隔与价值观分化。就算法对非主流意识形态传播来看，算法多元意识形态传播与建构会对社会主流意识形态形成冲击。算法技术与民粹主义的结合引发了算法民粹主义，算法技术的使用失衡会出现算法民粹事件，威胁时代民主政治的稳定。被政治集团利用从而影响乃至控制公众观念的智能推送，打破了信息传递与接收的平衡，极化了公众的政治认知，在一定程度上加速了民粹主义进程，当政治极化演变为带有攻击性、排他性，夹杂着绝望与愤怒的民粹主义思潮，并以暴力的方式投射在现实中时，便会极端危险。

第三，算法意识形态对意识形态算法的指导性消解。算法对政治舆论的精准监测有助于政治舆论的疏通与引导，但同时算法推荐等信息模式导致“把关人”权利让渡、技术伦理缺位、政治认知“茧房”效应与“沉默的螺旋”效应的强化，这些都将解构原网络政治舆论生态，在智能算法信息技术赋能下重构新的网络舆论生态。对算法的深度依赖可能会产生“算法利维坦”与“算法影子官僚”风险，诱发数据霸权和算法独裁的后果，引发以技术理性取代价值理性的挑战。

第四，算法意识形态对意识形态算法的宏观性消解。算法对数据信息的处理不仅可以构建非结构性数据间的相关关系，以预测分布式群体的行为，还能促进对复杂社会需求的高度响应和协调，以此塑造社会秩序和回应社会需求。但是，算法偏见、算法规训和算法黑箱等内在限囿，极易产生技术越位的情形，进而在民生政治参与中衍生出公正性遗失、主体性剥离和合法性危机等风险。算法作为一种新的权力形态，早已渗透政治领域的各个层面，给政治管理与政治传播模式以革命性变革，作为一种泛在的权力关系，“算法权力遵循商业逻辑、偏好原则、技术理性和隐性运行等规则”，致使算法给政治生活带来伦理风险、责任困境、合法性危机、政治误导、制度危机等政治风险。

第五，算法意识形态对意识形态算法的普遍性消解。算法意识形态输出具有精准性、个体性、群体性。算法意识形态的精准性或者是基于个体网民的意识形态立场、偏好、诉求进行精准输送，“算法具有自动筛选、过滤、分类信息数据的功能，以此汇聚意识形态信息。就算法自主运行下的意识形态功能来看，智能算法的信息推送在信息供给侧、信息需求侧和信息生态链中，形成了一个意识形态的‘圈层分化’‘圈层极化’和‘圈层固化’的政治认知特质。近年的美国大选裹挟民粹主义、民族主义、族群主义、女权主义等政治意识形态”。

政治机器人的出现使算法意识形态更加复杂化。算法意识形态与社交机器人有着极为密切的关系，甚至算法意识形态就是社交机器人的组成部分。“社交机器人的行为始终离不开背后操控者的意图，执行不同任务的社交机器人通常会表现出截然不同的行为方式。”国外的研究表明，“伴随着算法和技术的改进，社交机器人已成为一种被广泛认可的现象。根据Varol 等的研究，2017 年推特账户的15%是机器人账户，‘相当于近4800万个账户’。社交机器人产生了推特35%的内容，其中最活跃的500 个机器人共享了推特22%的链接。据专家估计，截至2016 年，机器人流量已占所有在线流量的60%以上。机器人账户虽占比不多，却非常活跃，产生了大量流量，社交网络正呈现出‘人＋社交机器人’共生的生态”。但这些研究没有对意识形态算法与算法意识形态进行区分，只是泛泛地从意识形态研究算法问题，并主要是从算法意识形态的输出及其结果进行分析，得出算法意识形态的输出对政治信息、政治行为、政治选举、政治舆论的影响，且主要关注消极影响。实际上，没有对政治机器人的意识形态输入，也就没有政治机器人对意识形态的输出。政治机器人意识形态的输入与输出，都是由人来设计完成，也是利弊共存的。政治机器人输入的意识形态最终靠算法来完成，政治机器人的自主性与算法的自主性，使意识形态输入更加复杂化，如果处理不好，人的意识形态变成了政治机器人和算法的意识形态，就会使人成为政治机器人和算法的工具，失去人的主体性。

三、意识形态通过算法展开的三个趋向

算法意识形态与意识形态算法是一体的，却展示算法的另一个维度。尽管二者是输出与输入的关系，但算法意识形态却具有异形的特点。意识形态算法与算法意识形态输入与输出的关系，并不是单线条的关系，而是多线条的关系，展现出不同逻辑。

（一）流变趋向。意识形态算法与算法意识形态的流变表现在，尽管输入与输出的过程中不断产生新的变化，但这种变化是良性的变化，并因此形成良性的闭环。良性流变的逻辑是意识形态算法与算法意识形态流通顺畅，使主流意识形态通过算法对民众构成信任关系，提高忠诚度，为公共权力的权威打下坚实基础。

（二）灾变趋向。意识形态算法与算法意识形态的灾变是指二者在传输的部分环节受阻，使二者之间难以形成健康良性的流动与闭环，从而导致“肠梗阻”。意识形态算法与算法意识形态在输入与输出的过程中，或者输入过载，或者输出过载，或者只是对特定的意识形态进行输入和输出，人为阻断或过滤社会存在的其他意识形态。灾变逻辑部分是因为算法意识形态去权威性、去系统性、去指导性、去宏观性、去普遍性、反中心化导致的。这样做的优点在于“来自于特定支持的这种特别长久的鼓励，可能导致从总体上对各种政治目标的深刻依附”。这样做的缺点在于封阻了输入与输出的开放性，促成了输入与输出的封闭性，形成了恶性闭环，从而导致输入与输出的功能严重受损，造成意识形态灾变的可能性与现实性。

（三）癌变趋向。意识形态算法和算法意识形态的癌变是指二者在输入和输出过程中出现“坏死”状态，其输入功能与输出功能降为负值，难以发挥作用。意识形态算法和算法意识形态会损坏公共权力，使公共权力的合法性、正当性、信任度失去意识形态支撑，滑向“失败型国家”。失败型国家的特点是“暴力横行，国民缺乏基本的安全感；贪污盛行，制度形同虚设；人民生活每况愈下，社会矛盾激化；无法有效控制国境，容易成为跨国犯罪和国际恐怖主义的渊薮”。亨廷顿认为政治衰朽本质上“缺乏政治上的共同体和有效能的、有权威的、合法的政府”。在网络时代、人工智能时代和算法时代，意识形态算法和算法意识形态都起到塑造和强化政治共同体的功能，使政府具有效能、权威和合法的功能。“失败国家”或者“弱国家”的重要原因是意识形态输入窄化和意识形态输出没有权威性，从而导致意识形态癌变，使公共权力建立在沙滩上，随时都有坍塌的风险。

为了防止意识形态算法和算法意识形态形成恶性的闭环，进而避免灾变逻辑蔓延，防止癌变逻辑的生成，需要采取以下几个方面的措施。第一，加强算法的法治建设。意识形态算法与算法意识形态的流变取决于法治建设，其包括规范资本的法治建设、规范公共权力的法治建设、规范公民权利的法治建设和保障公民权利的法治建设，防止意识形态算法和算法意识形态带来的风险。意识形态算法和算法意识形态自始至终都要加强法治建设，防止算法在意识形态输入和输出方面对网民权利的侵害。意识形态内容同样要防止算法歧视、算法黑箱，逐步完善算法治理，维护社会平等权、隐私权、知情权等公民权利。

以《个人信息保护法》立法的方式来保护个人信息实现算法偏见矫正，并对意识形态算法和算法意识形态的偏见与歧视进行矫正和法律监管。从算法知识产权保护、算法解释权引入、算法监管等维度对算法黑箱和算法歧视等技术风险加以规制，加强意识形态的法治治理，吸取算法法治的文明成果，借鉴欧盟《通用数据保护条例》与欧洲《人工智能伦理与数据保护宣言》对算法黑箱的治理条款从多个角度对算法技术进行法治化管理，进而防止意识形态极化，克服意识形态偏见和歧视。

第二，加强国家的算法治理建设。国家通过智能算法对网络意识形态进行智能化治理，以提高国家治理的有效性、实时性和针对性。将智能算法作为国家治理的技术客体，从技术平衡、价值确立与引导、法律规制、权力规制的方面防范意识形态主体的权力泛化。算法治理是国家治理能力智能化转向的核心形态，相关智能技术与算法的结合有助于意识形态治理的准确识别、意识形态治理议程的精准设定、意识形态治理成本的有效降低和意识形态治理能力的显著提升。

第三，实行算法的清晰化治理。清晰化是算法治理的技术优势，意识形态算法和算法意识形态要清晰化而不是模糊化。意识形态算法和算法意识形态的核心是影响政治生活和社会生活，构建良序政治和良序社会。算法技术在对二者的预测与回应中提高清晰度，构建民众意识形态自觉接受的清晰的智能图景，使民众自觉参与意识形态议题的意识形态算法和算法意识形态的双向建构过程。如果不通过算法中介对意识形态进行清晰化治理，容易使民众在参与意识形态建构的过程中迷失方向，甚至沦为意识形态建设的乌合之众。

第四，加强算法的自主性建设。加强算法的自主性建设就是以技术制约技术，以算法制约算法，防止算法一家独大。只有加强算法的自主性建设，才能防止算法意识形态在输出的过程中产生灾变和癌变，使意识形态建设向有利于公共权力的方向发展，并加快国家治理意识形态方面的现代化步伐。对算法的自主性建设还包括算法意识形态建设，使算法意识形态在分流投喂过程的去权威性、去系统性、去指导性、去宏观性、去普遍性、反中心化中重返权威性和中心化。

意识形态算法与算法意识形态虽然是算法的一体两面，是输入与输出的循环往复的过程，但因算法与人工智能的结合，造成算法自身的自主性和资本的强势介入，使算法在输入过程中出现了不同的维度和逻辑取向，其政治性受到娱乐性、生活化消解。算法意识形态的自主性，给意识形态算法输入带来更大的压力。相较于加强算法意识形态的输入建设，加强算法意识形态的输出建设更为重要。只有通过各种有效的方法和措施使意识形态算法的输入与算法意识形态的输出达到平衡的状态，才能使算法在意识形态的功能得到优化，运用恰到好处。