智能媒体的算法实践与治理原则

【内容提要】在智能媒体时代，算法不仅是连接社会资源、提升资源配置效率的关键基础设施，同时也在与人类互动中展现出显著的能动性和复杂性。本文旨在探讨算法在智能媒体实践中的作用，特别是其作为基础设施的构建以及在文化层面的影响。作为基础设施的算法重塑了信息的生产、分发和接收过程，而作为文化现象的算法则通过数据驱动方式对社会文化的发展和变迁产生深刻影响。智能媒体的算法实践凸显了算法治理的重要性，因此本文提出了加强伦理意识和坚持实践导向的治理原则。这些原则旨在确保在技术进步的同时，有效规避潜在风险，促进智能网络空间的健康发展。

【关键词】智能媒体 媒介化实践 基础设施 算法文化 算法治理

“智能媒体”是在媒体智能化过程中，形成的具有“中国特色”的学术概念。作为中国语境下的热词，其本质是描述一种在智能技术介入下人类信息传播活动出现的新形态和新模式。理解智能媒体不仅要将其看作是一个人工智能新闻系统，还要关注其与社会文化系统互动的过程。[1]算法系统作为智能媒体的核心，在不断发展演进的过程中渗透到了人类社会的各个领域，建构起以算法为基础设施的网络空间。这不仅给人们带来一种新的连接方式，也改变了社会的组织形式和交往方式。基础设施化的算法对经济、文化和社会的渗透，从根本上改变了网络文化的生产与消费。[2]

已有研究发现，虽然算法为了迎合用户喜好，其技术逻辑和运行机制具有相似性，但也存在着显著差异。用户在与算法互动过程中展现的能动性和自主性，甚至能够影响系统层面的设计变化和平台组织制度的再生产。[3]在权力和利益的影响下展现出复杂的策略互动与博弈。[4]从这个意义上来说，算法不仅仅是一种技术工具，还是一种“技术文化实体”。因此，要全面理解智能媒体和算法系统，我们必须置身于具体的社会情境中，关注算法实践的具体过程。在审视算法对网络空间的影响时，我们不能仅将其看作是技术工具或社会规则，而应深入探讨算法实践的本质，结合算法技术的发展，掌握其对智能传播形态的影响。这不仅有助于我们更深入地探索智能网络空间的构建，还对丰富网络空间命运共同体的理念以及完善全球互联网治理体系具有重要的促进作用。

一、智能媒体的算法实践

媒介化社会是信息化社会的重要表征，是社会媒介化的必然结果。这里所说的媒介化是指当前社会形态正趋向于以媒介形态为主导，并将形成一种依托媒介逻辑而展现的社会实践，意在强调媒介与人类社会之间是一种动态的相互影响的关系。

“技术并未决定社会，社会也没有编写技术变迁进程的剧本，因为许多因素——包括个人的创造发明与企业的冒险进取——干预了科学发现、技术创新与社会应用过程，因此最后结局如何要看复杂的互动模式而定。”[5]随着媒体智能化进入快速发展阶段，算法的物质性和人的能动性在媒介实践中，呈现出相互建构的特征。[6]算法系统已然成为数字社会的基础设施与关键驱动力。

（一）作为基础设施的算法

在媒介化视角下，以算法为核心的智能媒体，正引领着社会的深刻变革。算法系统在传媒领域的实践已经从信息内容个性化推荐渗透到了信息内容生产、分发和接收的整个环节。随着社会的深度媒介化、智能化，算法在塑造智能传播环境，构建网络空间的过程中，成为了社会发展的基础设施。算法最初被设计用来提升信息的采集和分发效率037148faa4bcfb5b19c66dd1fce2ef7fdc4e8acaf69fed578fe169495e194a65，帮助用户在内容数据库中作出快速选择，通过对用户的行为分析，预测用户喜好，推荐用户感兴趣的内容。随着大数据、人工智能的发展，个性化推荐算法也得到不断的迭代和优化，基于海量多模态数据的大模型算法架构，已成为智能媒体平台的标准配置，深度神经网络的应用使得基于内容的推荐、协同过滤推荐等多种推荐方式得以被综合运用。[7]各大媒体平台的推荐算法都开始依托自研的算法系统进行优化，如新华社的“媒体大脑”、小红书的LaC机器学习平台等。智能媒体时代是算力的时代，算法泛在于智能传播的全流程，[8]算法系统已经涵盖从底层基础设施到计算框架、资源调度、离线应用、在线部署多个层面。随着全国性的算力枢纽工程建设，算法系统将成为连接社会资源的全新方式和提升其配置效率的基础设施。

作为基础设施的算法在建构网络空间的过程中，虽然加快了高新技术的融合赋能和传统产业的转型升级，[9]但其也带来了虚假信息泛滥、个人隐私泄漏、算法歧视、技术垄断等问题。[10]在信息生产端，算法重组了信息生产的主体结构，“人机共生”成为智能传播生态的基本特征。随着算法的自动化信息内容生产的不断成熟，算法使用者“采取精心策划、勾连社会关系、搭建虚拟现实场景、实施规模化生产、隐藏技术的显性作用等方式”[11]，生产出数量庞大的极具诱惑性的网络谣言与假新闻。在信息发布端，算法不仅取代了传统的“把关人”，社交机器人成为了不同利益群体蓄意影响网络舆论的工具。而在信息接收端，算法收集用户信息，通过群体标签制造符合需求的“数字画像”。个性化推荐的信息发布机制促使用户所接收到的信息逐渐窄化，与之关联的拟态环境也更为分化与偏颇。从而导致网络空间中不同圈层间的认知差异逐步增大，对话越来越少，共识更难达成。这也导致拟态环境在网络空间和现实世界的融合中，“环境化”程度加深，进一步影响了人们的现实生存。[12]

此外，算法的基础设施化使得社会监控程度远远超出了人类历史的任何阶段。用户的个人身份信息和网络行为信息被各类应用程序收集与处理，使得社会公众的言行举止进一步“透明化”。社会公众很难了解算法的具体逻辑与机制，只能被动得到算法处理的结果。以算法为基础设施的智能监控社会，表面上算法是通过技术权力来制约传统的社会权力，实质上其受到了资本权力的支配。“技术及其所有者可以凭借算法成功隐蔽于公众视野之外，而一般公众则在交出了全部个人隐私之后，成为被技术、商业、资本所控制的对象。”[13]

（二）作为文化的算法

在智能媒体时代，媒体的角色已经超越了单纯的信息传递者，它深刻地影响着人们的思维、感知、经验、记忆和交往模式。算法，作为智能媒体的核心，正逐渐渗透到人类社会的各个层面，成为文化与社会互动的关键媒介。算法不再是一个静态的技术概念，而是一个动态发展的多维实体，它在媒体智能化的实践中不断演进，形成了独特的文化现象。“作为文化的算法”强调算法的实践特质，不同智能媒体平台的算法展现了不同语境中社会性层面的算法解释，形成了不同的算法使用文化类型，如微博的“温和型算法”，抖音的“沉浸型算法”，以及小红书的“实用型算法”。总之，算法与文化一样，都是在与人类相互实践基础上制定的，其本身就是不稳定的对象。[14]

以算法叙事为例，智能媒体时代，讲故事已经成为个体和组织增强传播力、塑造自我形象的重要方式。随着智能媒体的深度媒介化，故事已经成为一种广泛的社会实践过程，其本身既包含不同文化的发展历史，也涵盖了当下世界共同发展、文明交流互鉴的文化实践日常。随着算法的基础设施化，算法不仅能在生产与需求侧影响讲什么故事，还在不断的人机交互过程中，成为具备自主性、创造性的故事内容生产主体。在数据驱动下，结合用户画像和故事效果评价，算法叙事可以满足分众化、场景化的故事生产，满足用户沉浸式的故事体验。在基于算法的网络空间中，故事不再是阅读的前提，而是互动的结果，个体将通过人机交互来体验意义的生产，而故事则在个体与世界的互动中“涌现”[15]。

算法不仅改变了故事创作、传播的实践方式和观念话语，使得故事跳脱出既往一系列的二元对立，转而观照嵌入于各种网络和数据中的人及其所处的动态情境，[16]还呈现出关联用户的实践特质，揭示了算法与使用者之间的互构关系。正如在国际传播中，基于多元参与主体在权力-利益的影响机制下围绕中国故事、中国形象所展开的博弈，算法不仅是我国国际传播的助力器，[17]还是国际舆论斗争的新武器。有研究发现，在推特（Twitter）上与中国有关的推文，存在超过五分之一疑似是由机器人发布。[18]这种通过大数据、人工智能等方式生产的虚假信息凭借庞大的数量、丰富的模版更具误导性、攻击性。由此，计算宣传被首先运用到操纵舆论和开展舆论斗争上。

二、智能媒体算法治理的核心原则

随着算法在各个领域的广泛应用，如何有效治理算法，确保其正面影响，避免潜在风险，成了网络空间治理的一大挑战。面对这一挑战，传统的立法、监管和司法体系等往往因滞后性和保守性而难以及时应对。因此，采用一系列“原则”来指导技术发展的前期治理，逐渐成为一种行业趋势。这些治理原则往往是纲领性的建议和要求，虽然其效力结构未必完整，缺乏强制力和执行力保障，但能够在社会运转过程中发挥实际的规范作用。即便治理原则缺少直接的执行力，但通过保险机制、行业协作、媒体监督等间接手段得以实施。它们在法律缺位的情况下发挥着一定的现实效力，同时也为未来法律的制定和实施提供了前期的准备和基础。

治理原则是伦理声明和实践准则的有机结合。伦理层面关注价值理性，回应着一系列根本性的价值观问题；而实践层面则着眼于实践理性，探讨实现既定伦理目标的具体方法和行动路径。[19]随着媒体智能化的不断深入，算法成为网络空间治理体系的重要组成部分，结合近年来各国颁布的人工智能治理原则和智能媒体的算法实践，算法治理要遵循以下核心原则。

（一）算法治理应增强伦理意识

伦理意识是人类在社会生活中由于生存与发展的需要而逐渐积累的。智能媒体时代，人与人工智能关系成为人工智能伦理关注的焦点。[20]算法作为人工智能的核心，构建了智能网络空间。在这个新兴空间中，尚未形成多元共识的伦理道德体系。尽管智能网络空间中的主体能够摆脱现实空间的局限性，但这并不意味着虚拟空间中伦理问题就不会影响到现实空间中的主体。正如，推荐算法所引发的伦理问题，不仅是个人层面和行业层面的，还蔓延到了整个社会层面。[21]

智能媒体时代，算法安全是算法的伦理底线。为了确保算法使用者在智能网络空间中的安全行动、生活和交往，对算法责任主体的伦理规制必须提前进行伦理设计。鉴于网络空间的伦理认知与规制能力尚处于起步阶段，伦理设计的先行变得尤为关键。算法伦理研究的主要目标，就是让算法在与人互动的过程中，具有一定的道德判断与行为能力，从而使算法行为符合人们预设的道德准则。总之，算法设计既要以现实世界中的伦理规制为参照，也要针对网络空间中新的伦理问题进行建构，最终实现与现实世界的伦理交融。在个体层面，算法的伦理设计要在满足公民信息获取的同时，保障公民数字权利不被侵犯。数字人权是在算法全方位融入社会生活的背景下提出的，强调数字科技要以人为本，提倡要以公民隐私权、数据权等人权的基本价值制约算法等数字科技的开发与应用。如通过“加强对超级平台的监管”“保护、扶持能够带来市场竞争的创新者”“激发各类社会主体的责任意识”“纳入用户的自主选择与参与”来防止智能监控社会中公民隐私权的滥用。[22]在行业层面，作为基础设施的算法被用来解决不同行业中的具体问题，因此算法从诞生伊始就必然夹带着算法创设主体的意志，具有强烈的目的性。以新闻传播业为例，为了满足主流价值观的引导，坚守新闻的客观性理念，算法的伦理设计必然要强化数据、算法规则和算法创设主体的透明性。在社会层面，为了打破由资本操控的算法信息采集和把关机制，需要将社会视为整体，构建一个多元主体共同参与的以“算法向善”为核心的智能网络空间。总之，算法技术虽然不具有中立性，但也并无善恶之分。在算法实践过程中，其是否形成向善的结果，最终仍取决于“人主体”的动机和目的。

（二）算法治理应坚持实践导向

随着社会的深度媒介化，算法不仅成了社会的基础设施，还在与人的互动中呈现出能动性。因此，算法治理要以实践为导向，结合算法伦理和算法实践，需要坚持问责制和社会协同两个实践准则。

首先，算法的问责制准则要明确算法行为的责任主体。以机器人新闻生产为例，其所涉及的算法模型研发企业、第三方算法模型应用平台和最终使用的用户之间的权责如何划分。即由谁负责、对谁负责以及负有何种责任。尽管算法在机器人新闻生产中的地位不断凸显，“人主体”“机器主体”“人-机主体”等概念多被提及，但以算法为核心的人工智能实体并不是自然人，也无法承担独立的权责。如果不能将责任落实到“人主体”，“机器主体”和“人-机主体”很可能成为逃避问责的挡箭牌。现阶段围绕算法相关的责任分配，在实践中主要采用分布式的责任结构划分和通过专业代理机构来问责。其次，是标准化问责过程。在机器人新闻生产中，为了改变问责者和责任主体之间的信息不对称，不仅要求责任主体披露相关的新闻信息，还要求问责的个人或相关公共部门具备相应的问责能力（如算法技术认知、政策工具箱等）。在此基础上，结合科学技术自身规律、现有法律框架、各类规范和社会道德原则来制定具体评估标准。最后，作为一种治理实践，问责结果需要通过惩罚、纠错和补偿，来为责任划定、责任追究和事前预防提供常规约束。

算法的社会协同准则，强调以社会协同作为信任基石。其在追求有效信息交换和社会沟通的基础上，也是通过互动来促成对社会生活的参与和适应。这也在提升智能媒介素养中得到了验证。作为一项系统工程，算法的开发、部署和应用需要社会多层次的协作。随着算法治理所面对现实情境的日益复杂，参与治理实践的主体也在日益多元。建构多元主体共同参与的治理体系正在成为算法领域的共识。算法的社会协同准则强调的多元协作治理，一是要求突破局部的制度或技术壁垒，促进全局治理。这里的全局既涉及跨国家、跨区域的全球治理体系，也包含不同的社会领域。这也是网络空间命运共同体理念的现实映照。二是要求共享知识和经验。这一方面需要开放不同行业的算法经验，另一方面需要结合各种文化、专业、学科进行组合，以广泛的知识、视角、理念为基础用于识别和解决数据处理的社会和道德后果，最大限度地减少潜在风险。三是要求在算法治理的进程中，引入多利益相关方机制，从而避免权力垄断和算法歧视。

三、结语

随着社会的深度媒介化，算法的广泛应用和深远影响要求我们重新审视和构建算法治理的框架。本文从算法的物质性和能动性出发，探讨了算法在智能媒体实践中的双重作用，以及如何通过增强伦理意识和坚持实践导向来实现有效的算法治理。

首先，算法作为智能媒体的核心，已经渗透到信息内容生产、分发和接收的每一个环节，成为社会发展的基础设施。它通过个性化推荐、大数据分析和深度学习等技术，极大地提升了信息处理的效率，改变了人们获取信息和感知世界的方式。然而，算法的普及也带来了一系列挑战，如虚假信息的泛滥、个人隐私的泄露、算法歧视和技术垄断等问题，这些问题不仅影响了信息的质量，也威胁到了社会的公平和正义。

其次，算法治理需要增强伦理意识。在智能媒体时代，人与人工智能的关系成为伦理关注的焦点。算法安全是伦理的底线，需要提前进行伦理设计，确保算法行为符合人们预设的道德准则。在个体层面，算法的伦理设计要保障公民的数字权利不被侵犯；在行业层面，要强化数据、算法规则和算法创设主体的透明性；在社会层面，需要构建一个多元主体共同参与的智能网络空间，以“算法向善”为核心，促进算法技术的社会化和人性化。

最后，算法治理应坚持实践导向。算法的问责制要求明确责任主体，标准化问责过程，并引入多利益相关方机制，避免权力垄断和算法歧视。社会协同准则则强调以社会协同为基础，通过有效信息交换和社会沟通，促进社会生活的参与和适应。这要求算法的开发、部署和应用需要社会多层次的协作，建立一个多元主体共同参与的治理体系，以应对算法治理所面临的日益复杂的现实情境。

综上所述，算法治理是一个系统工程，需要法律、伦理、技术和社会等多个层面的共同努力。通过增强伦理意识和坚持实践导向，我们可以确保算法技术的发展与应用能够更好地服务于社会，促进智能媒体时代的和谐发展。这不仅需要政府、企业和公众的共同参与，也需要国际社会的协作和共同努力。只有这样，我们才能构建一个公正、透明、负责任的智能媒体环境，让算法成为推动社会进步的正能量，而不是引发社会问题的根源。

【本文系中国人民大学“双一流”建设马克思主义新闻观创新研究项目“算法环境下新闻生产创新案例研究”（项目编号：MXG202009）的研究成果】

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作者简介：布和，中国人民大学新闻学院博士研究生；匡文波，管理学博士，中国人民大学新闻学院教授、博士生导师

编辑：王洪越