摘要：算法推薦是指依托互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)用戶(hù)的閱讀和行為進(jìn)行跟蹤并分析得出用戶(hù)畫(huà)像，再根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行個(gè)性化信息推送。誠(chéng)然，這在很大程度上降低了用戶(hù)的信息獲取成本，為平臺(tái)帶來(lái)了可觀的收益，但同時(shí)，算法推薦也帶來(lái)了諸如隱私侵犯等傳播倫理失范的問(wèn)題，需要及時(shí)進(jìn)行規(guī)制，以促使該技術(shù)更好地服務(wù)于人類(lèi)。

關(guān)鍵詞：算法新聞；智媒時(shí)代；新聞倫理；人性原則

一、算法分類(lèi)

數(shù)字媒體環(huán)境帶來(lái)了媒體生態(tài)的巨大變革，技術(shù)的顛覆性使傳統(tǒng)的新聞倫理遭到質(zhì)疑。[1]以?xún)?nèi)容為基礎(chǔ)的算法主要是尋找受眾喜好與其所關(guān)注內(nèi)容特性之間的關(guān)聯(lián)。算法需要收集并分析用戶(hù)的特性以及在線(xiàn)活動(dòng)的相關(guān)資料來(lái)構(gòu)建他們的愛(ài)好模型，使用諸如詞匯切割等方法對(duì)內(nèi)容文字進(jìn)行特征提取，再選擇那些具有高相關(guān)度的元素組成推薦清單。這種策略有助于提高用戶(hù)的黏附力，但可能會(huì)引發(fā)隱私信息標(biāo)記處理導(dǎo)致的數(shù)據(jù)保護(hù)問(wèn)題的討論。例如，斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種新穎的技術(shù)，可以根據(jù)社交媒體上的互動(dòng)情況判斷人們的性別傾向，準(zhǔn)確率高達(dá)91%，這立刻引來(lái)大眾的不滿(mǎn)，同時(shí)，也讓人們開(kāi)始思考該項(xiàng)技術(shù)的道德問(wèn)題。

協(xié)作學(xué)習(xí)方法的核心原理是根據(jù)人的特性來(lái)劃分他們所屬的人群，再依據(jù)這些特定的人類(lèi)屬性為其喜好提出相應(yīng)的建議或推介內(nèi)容。這樣一來(lái)，就將分析單元有效縮小至社群層面，從而降低了解決問(wèn)題的難度和所需的數(shù)據(jù)輸入數(shù)量。然而，這一方案也存在一些道德上的問(wèn)題。比如，它很容易導(dǎo)致信息封閉化現(xiàn)象。另外，將人群劃分為不同的類(lèi)別，也有可能導(dǎo)致某種形式的社會(huì)排斥或種族主義傾向，造成一系列負(fù)面影響等。

這種推薦方法是依據(jù)實(shí)時(shí)熱門(mén)程度的計(jì)算方式，以每個(gè)時(shí)刻的瞬間瀏覽次數(shù)為主要考慮指標(biāo)，向使用者推送那些在某個(gè)特定期限內(nèi)熱度極高的文章。這一策略有效地處理了 “標(biāo)題黨”與 “低俗信息”的問(wèn)題，但對(duì)這些內(nèi)容的抵抗力略顯不足。

二、倫理失范在算法新聞實(shí)踐中的原因

由于技術(shù)的進(jìn)步并未完全適應(yīng)，導(dǎo)致算法在運(yùn)算中出現(xiàn)了偏差。算法新聞是人工智能時(shí)代的產(chǎn)物，對(duì)其倫理問(wèn)題的審視可以追溯至人工智能的倫理問(wèn)題研究。[2]無(wú)論如何介入新聞制作和傳輸?shù)乃须A段，算法的行為始終是不可知的，其所產(chǎn)生的新聞都或多或少地包含主觀性和不公平因素，并且每種特定的計(jì)算規(guī)則和排名方法都會(huì)突出 “優(yōu)先權(quán)”和 “選擇性”。決定哪種話(huà)題成為新聞內(nèi)容，將何種信息放入其中，為每一篇新聞分配多少推薦數(shù)量等計(jì)算過(guò)程都可能產(chǎn)生偏差。要消除這種偏差，我們可以回到傳統(tǒng)的新聞價(jià)值觀 “平衡”和 “混合”上，即通過(guò)人為安排的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，以確保新聞主題和類(lèi)型的平衡分布，從而讓公眾盡可能多地了解具有重大社會(huì)意義的信息。

盡管科技進(jìn)步迅速，但由于缺乏對(duì)新聞的人工審核環(huán)節(jié)，使得人工智能審核過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重。許多算法新聞并未經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的人工復(fù)核便被發(fā)布至公眾面前，引發(fā)了一系列關(guān)于真實(shí)性和用戶(hù)權(quán)益保護(hù)的問(wèn)題。

現(xiàn)有的法規(guī)系統(tǒng)尚待完善和優(yōu)化，以涵蓋更全面的內(nèi)容監(jiān)督領(lǐng)域。當(dāng)前，對(duì)于人工智能科技內(nèi)部的分級(jí)管理及外部的監(jiān)控機(jī)制尚未完全建立起來(lái)。從內(nèi)部管理的角度來(lái)看，盡管許多專(zhuān)業(yè)的傳媒機(jī)構(gòu)已經(jīng)在信息收集和編寫(xiě)過(guò)程中嚴(yán)格控制了新聞內(nèi)容的價(jià)值觀和社會(huì)效果，但仍有大量劣質(zhì)或虛構(gòu)作品被產(chǎn)出；而在新聞審查和發(fā)布方面，這些專(zhuān)業(yè)媒體并沒(méi)有有效的手段來(lái)防止信息 “狹隘化”，發(fā)布的內(nèi)容過(guò)于相似且缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)氖聦?shí)核實(shí)。至于外部監(jiān)管制度，我國(guó)目前的法律法規(guī)中有關(guān)人工智能科技的使用規(guī)定和刑事處罰標(biāo)準(zhǔn)還有很多空白，導(dǎo)致法律約束力和政府監(jiān)管力度不夠，從而引發(fā)了一系列道德淪喪現(xiàn)象。

內(nèi)在的不均衡性廣泛存在于數(shù)字化時(shí)代的新聞?dòng)^念中，這是由馬克斯·韋伯提出的關(guān)于人類(lèi)理性的分類(lèi)所揭示出來(lái)的。他將人類(lèi)理性劃分為兩類(lèi)：一類(lèi)是工具理性，關(guān)注目標(biāo)導(dǎo)向的行為；另一類(lèi)則是價(jià)值理性，其焦點(diǎn)在于價(jià)值觀驅(qū)動(dòng)的行為。他進(jìn)一步指出：“盡管只有工具理性能夠推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)的進(jìn)步，但是如果過(guò)度強(qiáng)調(diào)工具理性，價(jià)值理性就會(huì)逐漸減弱，人也會(huì)被束縛和控制?！?/p>

潘綏銘指出，雖然大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)研究，但其并沒(méi)有突破傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)框架，即通過(guò)對(duì)生活的篩選與切割，破壞了人們的生活和人格完整性。他強(qiáng)調(diào)，我們不能把個(gè)體的人類(lèi)看作無(wú)序的數(shù)據(jù)集合，而應(yīng)該以一種更加真實(shí)、全面的方式去理解并采取行動(dòng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于傳媒業(yè)，改變了傳統(tǒng)意義上 “新聞是對(duì)新近發(fā)生事實(shí)的報(bào)道”這一原則，凸顯了數(shù)據(jù)新聞蘊(yùn)含的預(yù)測(cè)性。[3]

“把關(guān)人”的概念由盧因于其著作 《群體生活的渠道》中提出，是一種關(guān)鍵性的元素，存在于傳統(tǒng)的傳媒制作與傳輸過(guò)程中。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，“把關(guān)人”這個(gè)角色的功能已經(jīng)發(fā)生變化并分散開(kāi)來(lái)：權(quán)限正在逐步由過(guò)去的官方機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)移至社交媒體上的領(lǐng)導(dǎo)人物或博客作者，甚至是普通網(wǎng)友手中；而那些主要的大眾通訊社正慢慢失去他們的影響力—尤其是在智能化時(shí)代，綜合型的信息提供商越來(lái)越受到人們的關(guān)注并擁有廣泛的使用人群，從而使他們對(duì)大眾信息的控制力降低了很多。這些整合型報(bào)紙或文章發(fā)布器并非專(zhuān)業(yè)的出版物，因此并不太注重道德問(wèn)題，其內(nèi)容生成更多依賴(lài)于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，而不是人工審核機(jī)制，導(dǎo)致監(jiān)督作用變得越發(fā)模糊不清。

三、算法推薦技術(shù)引發(fā)的傳播倫理失范問(wèn)題

（一）“工具理性”泛濫，新聞公共性原則被漠視

馬克斯·韋伯曾提出 “工具理性”的概念，這與算法推薦技術(shù)效益至上的價(jià)值取向不謀而合。由于受到算法推薦系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)，新聞制造商為了吸引受眾和獲得盈利，可能會(huì)在報(bào)道中出現(xiàn)忽略新聞道德規(guī)范或新聞職業(yè)精神的行為。因此，從某個(gè)角度來(lái)看，算法推薦系統(tǒng)也在一定程度上有助于瓦解傳統(tǒng)的新聞篩選價(jià)值觀，更加強(qiáng)調(diào)新聞內(nèi)容中的娛樂(lè)元素，以滿(mǎn)足受眾的需求。然而，那些有益于公眾利益的信息卻因?yàn)槿狈蕵?lè)性而不被重視，使得新聞漸漸喪失了其公共性質(zhì)。

（二）技術(shù)權(quán)力濫用，收集數(shù)據(jù)侵犯用戶(hù)隱私

算法推薦技術(shù)的內(nèi)在邏輯就是抓取用戶(hù)日常使用數(shù)據(jù)，以分析其興趣愛(ài)好和行為習(xí)慣，從而進(jìn)行針對(duì)性?xún)?nèi)容推送，其中存在過(guò)度收集用戶(hù)數(shù)據(jù)、侵犯用戶(hù)隱私的情況。例如，此前滴滴出行App違法違規(guī)收集用戶(hù)信息，嚴(yán)重侵犯了用戶(hù)個(gè)人隱私。網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，用戶(hù)信息被實(shí)時(shí)記錄，將面臨很大的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，其中離不開(kāi)算法推薦技術(shù)權(quán)力濫用的助力。

（三）強(qiáng)化刻板印象，加劇社會(huì)不平等

算法推薦技術(shù)可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)的力量來(lái)持續(xù)理解并滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，進(jìn)而提升推薦內(nèi)容和方式。然而，這可能導(dǎo)致個(gè)人自我封閉在信息的 “繭房”中，加深對(duì)某些特定人群的固定觀念和偏見(jiàn)。一項(xiàng)相關(guān)調(diào)查顯示，新聞推送中涉及婦女、老人等弱勢(shì)群體時(shí)，往往容易引起更多的注意。例如，超過(guò)六成的被訪(fǎng)者認(rèn)為 “女司機(jī)”“女大學(xué)生”這類(lèi)帶有性別關(guān)鍵詞的信息更容易登上熱門(mén)話(huà)題榜，同時(shí)，性別問(wèn)題也常常引發(fā)廣泛的熱烈討論。平臺(tái)運(yùn)用 “用戶(hù)畫(huà)像”及 “打標(biāo)簽”的方法區(qū)分不同用戶(hù)，進(jìn)一步強(qiáng)化了現(xiàn)實(shí)生活中存在的刻板印象，妨礙了社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展。

（四）“馬太效應(yīng)”與擬態(tài)環(huán)境問(wèn)題

算法分配策略可能導(dǎo)致部分內(nèi)容的傳輸影響力增強(qiáng)，其他內(nèi)容卻變得難以察覺(jué)。如果任由這種情況持續(xù)下去，“馬太效應(yīng)”將會(huì)逐漸加強(qiáng)。盡管并不是所有內(nèi)容都具有相同的重要性，但它們都需要獲得展示的機(jī)會(huì)，特別是涉及 “延遲回報(bào)”卻包含重大公眾利益的內(nèi)容，我們需要盡量擴(kuò)大其覆蓋范圍。這樣既是為了防止 “馬太效應(yīng)”的發(fā)生，同時(shí)也為了更好地滿(mǎn)足用戶(hù)的多層次需求尤其是少數(shù)群體的需求。雖然模擬環(huán)境無(wú)法完美地復(fù)制實(shí)際世界，但也必須盡力展現(xiàn)出世界的多樣性。然而，算法在這個(gè)過(guò)程中并不一定能產(chǎn)生積極的效果。

（五）算法偏見(jiàn)問(wèn)題

一些研究員認(rèn)為：由于人類(lèi)文化的偏見(jiàn)特性，大數(shù)據(jù)這個(gè)由人造的社會(huì)結(jié)構(gòu)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集自然會(huì)含有深刻的偏見(jiàn)。為了迎合新聞受眾的信息偏好，基于算法的推薦，新聞平臺(tái)的算法推薦系統(tǒng)往往會(huì)在篩選信息的過(guò)程中產(chǎn)生偏頗和非透明性的信息過(guò)濾，滋生的 “信息繭房”會(huì)導(dǎo)致倫理價(jià)值固化。[4]然而，大數(shù)據(jù)算法只是揭示了這些偏見(jiàn)并將其總結(jié)起來(lái)。我國(guó)大數(shù)據(jù)運(yùn)用領(lǐng)域的重要專(zhuān)家周濤公開(kāi)表示，他擔(dān)心這種因系統(tǒng)設(shè)計(jì)師引入的起始偏見(jiàn)可能會(huì)隨著數(shù)據(jù)累積及算法運(yùn)行逐漸增強(qiáng)和擴(kuò)大。

（六）“算法囚徒”問(wèn)題

倫理是理性的產(chǎn)物，是高度抽象、提煉后的關(guān)于秩序的表達(dá)方式，而個(gè)體 （包括專(zhuān)業(yè)新聞生產(chǎn)者、自媒體、公眾、算法程序員）是以感性為前提條件而存在的肉身，因此包含高度理性和道德的傳播倫理理念。[5]盡管 “算法囚徒”和 “信息繭房”的問(wèn)題并非由算法直接引發(fā)，然而，它們卻有可能通過(guò)算法得到加強(qiáng)。此外，算法還可能導(dǎo)致人類(lèi)在其他領(lǐng)域淪為 “囚犯”，如讓個(gè)人變成平臺(tái)的俘虜，或是讓人們過(guò)于沉溺于個(gè)性化推薦算法所提供的滿(mǎn)足感和自我約束能力的喪失。而個(gè)性化算法正好符合這種人性需求，其也在利用便利與快樂(lè)的方式逐漸使人們對(duì)其形成依賴(lài)，并悄無(wú)聲息地被其束縛住。看似是為了給每個(gè)人提供個(gè)性化服務(wù)，實(shí)際上卻成為操控個(gè)人的新工具。尼爾·波茲曼在其著作 《娛樂(lè)至死》中提到的兩個(gè)威脅正逐步融合在一起。

四、算法倫理問(wèn)題解決思路

從新聞自律的角度來(lái)看，我們需要增強(qiáng)記者的 “算法素質(zhì)”，使他們始終保持自律與規(guī)則意識(shí)。這意味著他們?cè)谔幚硇侣勈录倪^(guò)程中應(yīng)確保信息的真實(shí)性且不可夸大事實(shí)，同時(shí)，他們需嚴(yán)格遵照新聞出版的相關(guān)法規(guī)行事，以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度對(duì)待自己的職責(zé)，公正而無(wú)偏見(jiàn)地解讀和傳播相關(guān)新聞內(nèi)容。盡管算法推薦本身并不具備任何價(jià)值，但其設(shè)計(jì)人員以及背后的企業(yè)、組織、機(jī)構(gòu)等都具備了某種價(jià)值。[6]盡管現(xiàn)在許多媒體已經(jīng)開(kāi)始使用算法技術(shù)，但是，能夠熟練掌握這些技術(shù)的專(zhuān)家并不多，大部分人對(duì)于智能算法的理解還僅限于表層。為了解決這個(gè)問(wèn)題，有必要加大對(duì)算法教育的投入力度，以此來(lái)提升記者在這方面的能力。此外，無(wú)論何時(shí)何地，恪守自律和規(guī)定都是新聞工作人員必須遵守的基本職業(yè)道德準(zhǔn)則。我們要堅(jiān)定正確的新聞導(dǎo)向，提高我們的業(yè)務(wù)技能，勇敢面對(duì)挑戰(zhàn)，持續(xù)自我更新，努力成為專(zhuān)業(yè)的新聞工作者。

利用人工智能來(lái)擴(kuò)展人性的深度內(nèi)涵—打破思想框架限制，全方面拓展個(gè)人價(jià)值觀。在這個(gè)數(shù)字化時(shí)代，大部分的數(shù)據(jù)傳播都是由智能化系統(tǒng)依據(jù)個(gè)人的行為特征所決定的，這使得我們更容易陷入一種 “自我封閉的世界”。這種現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致我們的視野變得狹隘而單一化，從而難以跳出自身的認(rèn)知范疇去理解更廣泛的事物和人際關(guān)系。新聞從業(yè)人員依然是主流新聞倫理準(zhǔn)則中最直接有效的倫理主體和踐行者。[7]因此，我們?cè)谑褂眠@些系統(tǒng)的時(shí)候應(yīng)該保持一定的獨(dú)立思考能力而不是被機(jī)器牽著走，并且要學(xué)會(huì)接納不同的觀點(diǎn)以拓寬自己的人文素養(yǎng)和社會(huì)視角。例如，美國(guó)的 《BuzzFeed》就推出了一款名為 “Outside" Your" Bubble”的軟件，它會(huì)在部分熱門(mén)文章下添加來(lái)自不同渠道 （包括 Twitter 和 Facebook）的一些評(píng)價(jià)或反饋，以此來(lái)幫助讀者從多個(gè)角度看待問(wèn)題及事件的發(fā)展趨勢(shì)。總之，我們要強(qiáng)調(diào)的是，作為一個(gè)普通的大語(yǔ)言模型的使用者，需要不斷學(xué)習(xí)新知識(shí)，擴(kuò)大眼界，提高認(rèn)識(shí)水平。同時(shí)，還要勇于挑戰(zhàn)傳統(tǒng)觀念，敢于創(chuàng)新求變才能真正發(fā)揮潛在的社會(huì)作用和個(gè)人魅力。

從人類(lèi)和機(jī)器的關(guān)系角度來(lái)看，我們?cè)趫?jiān)守人性原則并強(qiáng)化人機(jī)合作。隨著人工智能科技的進(jìn)步，其在日常生活各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)用愈加廣泛，然而，在人與機(jī)器交互的過(guò)程中，關(guān)于人機(jī)關(guān)系的道德矛盾逐漸凸顯出來(lái)。例如，在資訊發(fā)布網(wǎng)站上，大量的人工智能推介信息可能會(huì)替代人們的自主決定，從而影響他們的主要角色，這會(huì)對(duì)人的主體位置產(chǎn)生威脅。行業(yè)協(xié)會(huì)、專(zhuān)業(yè)組織等應(yīng)制定相應(yīng)的規(guī)章制度來(lái)對(duì)設(shè)計(jì)者進(jìn)行規(guī)約，督促其在事前盡到合理注意義務(wù)，即在知曉算法可能對(duì)新聞的生產(chǎn)與傳播產(chǎn)生某種負(fù)面影響或?qū)?bào)道對(duì)象產(chǎn)生損害時(shí)，停止算法設(shè)計(jì)，或是對(duì)此種情況予以說(shuō)明，避免有問(wèn)題的算法在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用與推廣。[8]因此，在處理人機(jī)關(guān)系時(shí)，我們要遵循人機(jī)聯(lián)合的基本原則：首先，增強(qiáng)對(duì)人性準(zhǔn)則的理解，重視人的主動(dòng)性和重要性，意識(shí)到人是信息的創(chuàng)造者、傳輸者和接收者，使算法的技術(shù)應(yīng)用符合人的需求；其次，要加強(qiáng)人工審查與人機(jī)的協(xié)同工作，充分發(fā)揮人力資源和技術(shù)資源的優(yōu)勢(shì)，向客戶(hù)提供高質(zhì)量的內(nèi)容，以此來(lái)推動(dòng)未來(lái)的智能化推薦算法朝著正確的方向發(fā)展，更準(zhǔn)確地反映人的領(lǐng)導(dǎo)力和價(jià)值觀念。

五、結(jié)束語(yǔ)

本文深入分析了算法推薦技術(shù)在新聞傳播中引發(fā)的倫理問(wèn)題，包括缺乏人工審核、法規(guī)系統(tǒng)不完善、大數(shù)據(jù)應(yīng)用問(wèn)題等，并具體表現(xiàn)為工具理性泛濫、技術(shù)權(quán)力濫用、強(qiáng)化刻板印象、“馬太效應(yīng)”與擬態(tài)環(huán)境問(wèn)題、算法偏見(jiàn)以及 “算法囚徒”等問(wèn)題。針對(duì)這些倫理失范現(xiàn)象，提出了增強(qiáng)記者算法素質(zhì)、利用人工智能擴(kuò)展人性?xún)?nèi)涵以及堅(jiān)守人性原則并強(qiáng)化人機(jī)合作等解決思路，以期推動(dòng)算法技術(shù)在新聞傳播中的健康發(fā)展。

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