張愛軍　賈璐

〔摘要〕算法并不是單一、靜態(tài)的，而是動態(tài)、優(yōu)化中的應用，其作為大數據、云計算的結合體，屬于人工智能時代的個性化與智能化的產物。算法推薦系統(tǒng)所產生的“舒適圈”一方面將受眾潛在的惰性與人性真實地展現在社會公共層面，另一方面它也順應了時代潮流，為經濟發(fā)展的科技轉型提供可選擇進路。而算法技術借助被人類所信賴的數據信息進一步與人類的生活和工作融合、互通，并在有意識或無意識狀態(tài)下將算法推薦信息嵌入人類的選擇偏好中，并通過迎合受眾喜好來建構可以束縛受眾思維的“舒適圈”，對受眾的社會共識、價值選擇、認知建構產生影響。算法技術是不斷發(fā)展著的應用型科學，如ChatGPT的出現。然而新算法體系的出現必將會對受眾的生產生活帶來一定沖擊，因此，只有通過創(chuàng)建公開且透明的算法體制、遵循客觀且簡潔的推薦準則、打造開放且和諧的算法平臺以及培養(yǎng)受眾理性而獨立的判斷思維來削弱算法“舒適圈”對受眾的消極影響，促使算法工具成為受眾自我發(fā)展與認知世界的物質性介質。

〔關鍵詞〕算法；信息繭房； 舒適圈；破繭；ChatGPT

〔中圖分類號〕D63-39〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕2095-8048-（2023）03-0022-12

隨著人工智能狂潮的興起，算法技術在商業(yè)資本的推動下應運而生，其借助一套獨特且有效的計算體系成功促進科技發(fā)展由局部創(chuàng)新向整個智能化社會轉型。算法通常指在執(zhí)行計算或者解決問題時所需要遵循一組包含離散步驟或規(guī)則的過程。算法技術的出現促使世界政治、經濟、文化、社會等各方面發(fā)展與科技貼合得更加緊密，同時算法推薦機制也開始成為學術界討論的熱點話題。算法推薦系統(tǒng)作為算法技術的重要組成部分之一，學術界對其討論多集中在算法推薦系統(tǒng)本身的討論，即算法推薦系統(tǒng)的生成、危害以及風險規(guī)避，也有部分學者對算法推薦系統(tǒng)的操縱主體、發(fā)展方向進行研判，分析算法推薦機制的革新與發(fā)展。然而，學界在對于算法推薦系統(tǒng)所產生的現象分析上還有一定的討論余地，本文將算法推薦系統(tǒng)所產生的算法“舒適圈”現象作為問題切入口，對算法“舒適圈”所產生的成因、表征、后果以及“破圈”進行詳細論述。去冬今春在全球火起來的Chat GPT，是否給受眾在心理、認知、價值等方面產生“舒適圈”也是本文探討的重要內容。

面對社會中可能出現的復雜問題，算法通常會采用一套基本的運算邏輯，即以數字運算的方式將輸入問題進行量化處理，并參考執(zhí)行人的思想觀念進行符合執(zhí)行人的預期輸出。算法這種參雜受眾情感的簡單化問題處理方式，在一定程度上也可以被視為是自動化執(zhí)行人類意志的計算工具〔1〕。而一旦受眾對算法類的使用性工具產生依賴，且在時間效果的加持下受眾自身的自主性與獨立性意識將會在算法系統(tǒng)的規(guī)訓下逐漸削弱，甚至消亡，將自身困在算法建構的“舒適圈”內，成為資本盈利系統(tǒng)中的龐大基數之一。

一、算法“舒適圈”成因

算法并不是單一、靜態(tài)的，而是動態(tài)、優(yōu)化中的應用，其作為大數據、云計算的結合體，屬于人工智能時代的個性化與智能化的產物〔2〕。算法的出現顛覆了傳統(tǒng)意義上的信息生成模式與輿論構成邏輯，受眾也由多元價值觀的信息接觸逐步演變成一元化的信息接收，然而長時間、重復化的信息接收就促使受眾被困在由相似價值觀打造的信息堡壘中，使得算法在受眾無意識的狀態(tài)下被引入其建構的“舒適圈”中，進而影響受眾對政治、經濟、社會的認知與判斷。其中算法“舒適圈”的產生并不是由單一因素促成的，它的形成是主客觀因素的結合，是社會與個人共同作用的結果。

（一）算法“舒適圈”形成的客觀成因

第一，算法技術的生成邏輯。在數字科技蓬勃發(fā)展的今天，人工智能系統(tǒng)與人類的生活息息相關，并在實踐運用中不斷深入融合。算法系統(tǒng)在實際操作中通過排列、整合、協調被當成基礎信息值的數據、算法、算力、場景四個單元要素，試圖實現將人工智能與云計算、大數據和物聯網結合以智能整個物理社會，發(fā)揮智能便利特性為人類搭建出算法“舒適圈”。依托技術所生成的算法“舒適圈”主要遵循兩種算法建構模式，一是算法技術運行的內在邏輯，即算法的數字運行規(guī)律。算法系統(tǒng)作為人工智能體系中的核心部分，其以技術性表達為主，在運算中遵循推理方程式本身的邏輯和規(guī)則，同時以其特有的導出機制將決策問題輸入系統(tǒng)參照歷史實例進行對比，在此基礎上生成決策規(guī)則或分類器，并對以此為參照實例作用于后續(xù)的問題〔3〕。其中算法推薦技術在算法“舒適圈”的形成中具有不可忽視的作用。算法推薦技術，是一種通過人工智能分析和過濾機制對海量數據進行深度分析、完成信息內容與用戶精準匹配的技術〔4〕。受眾在算法推薦技術的干擾下可能對某類信息由最初的模糊印象逐漸加深，進而在內容依賴與需求慣性中建構成舒適圈。二是算法技術運行的外在邏輯，即技術賦權中的算法控制。錯綜復雜、普遍鏈接的互聯網延伸了現實社會權力的行使與操縱范圍，當網絡成為大多數受眾的第一接觸渠道時，技術賦權于算法本身，使得算法過濾系統(tǒng)成為權力挑選的把關人，被認同的社會性信息參雜政治觀念被投入社會整體的信息網中，并在受眾間不斷傳遞，發(fā)揮其算法中所蘊藏的政治本身的權力，實現統(tǒng)一、有效的社會治理功能，借助算法大數據，發(fā)揮算法傳播優(yōu)勢以外部權力控制的形式打造整個社會看似穩(wěn)定、和諧的舒適環(huán)境。

第二，算法類型的現實應用。算法是以計算實現其功能的，我們解釋、預測、處理或者解決問題都是通過算法進行計算來實現的。所以從目的論角度來看，計算功能的實現情況也規(guī)定著算法的特質，而算法“舒適圈”的形成也與算法特質與分類相關。依據算法的本質與特質可將算法分為：有限性算法與遞歸性算法。有限性算法指從計算功能的角度對算法的約束，即該算法必須在有限的步驟內解決問題。在算法運用中這需要兩個前提條件：一是可計算，這是對計算對象的性質，意指計算對象原則上可由算法描述。二是能計算，這是算法本身的性質，意指該算法保證在有限的步驟甚至是特定的步驟完成對對象的計算，確定最終結果〔5〕。在實際運用中有限性算法多在于行政類算法、偵查類算法以及商業(yè)數據算法中體現。具體地說，行政類算法通常是作為政府的算法治理，即算法行政，以算法技術為新型政府治理術，將政府治理導入數字領域，生成基于現實社會的數字社會，進而產生新的權力機制，通過政府數據的收集與儲存、數據挖掘、概率預測，使得“權力不再作為社會和個人的外在的力量，而是逐漸內化到社會與個人之中”〔6〕。正如算法概念從有限域拓展到了包含有限和無限或者無論有限和無限的全域，這樣的算法回歸了其本質“確定性遞歸”。即當算法不被要求一定要在有限步驟內完成則被稱為遞歸性算法。這也促成了遞歸性算法的外在特性，發(fā)生以下幾種結果：一是算法可能在有限步驟內產生結果，即在運算過程中轉換為有限算法。二是在運算中無限遞歸，沒有結果。三是計算過程時候停止不可判定〔7〕。然而無論是有限性算法也好，還是無限性算法也罷，其本質上都必然會遵循算法運行的既定規(guī)則。而長時間、多次數地按照一個既定規(guī)則運轉的算法模式，必將會將重復性的價值觀念、選擇偏好、思維模式向社會、政府、受眾持續(xù)輸入，進而在算法的不斷使用中加固已有“舒適圈”的邊界壁壘。

（二）算法“舒適圈”形成的主觀原因

第一，人的本性。作為物理世界主體的人，在科技發(fā)展過程中也逐步實現著人發(fā)展的自我延伸與自身意義。人作為算法技術在社會應用中推廣的主要目標，其設計構思需與人性相符，可在使用中滿足人的本性。需要注意的是人性與人的本性并不能混為一談。人性是人的本然本質，這包含與宇宙萬物相通或相同的共享本質， 人的本性則是人類的本然本質之中的獨特本質，即人類個體作為一個物種區(qū)別于其他任何種類個體的獨特性〔8〕。關于人的本性主要表現為以下幾大特點：一是理性。這個觀點最早起源于蘇格拉底。人是不同于物理世界其他種類的高級動物，有其獨特的思維模式與思考慣性，可根據現實情況不同比較做出相對正確的選擇。算法作為數據建構、集成的新型判斷工具，以科學、嚴謹的數字計算為基底，搭建起邏輯嚴密、計算科學的數學邏輯，對其生成的結果人類不可避免地對其生成信任，于此，在時間的積淀下依賴算法的“舒適圈”便形成了。二是趨樂避苦。智能技術出現并快速被人類所熟悉、應用，幫助人類解決日常生活中力所能及的事情，滿足人內在的自我惰性。網絡時代，各類網絡信息冗余、堆雜地呈現在人接觸信息的移動端。智能算法的出現，對所有信息進行篩選、過濾、把關，提取人類迫切需要的、保留人類可能需要的并推斷人類將會需要的信息，這滿足了人類內在的享樂本質。殊不知在算法的編碼階段，內置算法改變了人原有獲取和預處理信息的方式。雖然譯碼算法模仿人邏輯推理和思辨過程，卻在實踐中仍改變了原有傳播的信息方式，使人在信息接收中陷入“類似”的怪圈。三是利己。人的本性本就是人所呈現出的多層次、多維度的獨特本質與共享本質的有機統(tǒng)一。算法技術推薦的內容多為利于人自身發(fā)展的二次選擇內容，與個人利己主義的本質相符合。四是社會性。人作為群居性動物，社會性是人生存與發(fā)展中不能脫離社會而孤立生存的根本屬性。映射在算法中，即是算法的社會性，是算法依托技術邏輯而形成的制度延展或文化實踐〔9〕。正因為如此，人將算法推薦內容作為自己選擇和信賴的依據時，也是再次與人發(fā)展的本質相呼應，這是人陷入算法“舒適圈”的本質因素。

第二，人的認同。人所具有的社會性本質要求人在社會中尋找并滿足自我認同與他人認同的精神需求?！罢J同”意指個體向比自己地位或成就高的人的認同，以消除個體在現實生活中因無法獲得成功或滿足時，而產生的挫折所帶來的焦慮。人的認同不僅來源于自我的肯定，還來源于社會中他人的肯定。智能算法在運行中按照固有程序將紛雜的信息整合、歸納，最終生產出受眾所需信息，并推送給受眾。這種經過歷史數據、人類行為訓練的算法，在實踐中都將會吸納歷史慣性思維和文化習俗并嵌入和編碼于算法系統(tǒng)之中，同時算法項目人員在實際操作中又為融合算法設計者的偏見和數據采集者偏見的數據內容賦予標簽，并融合中又不可避免地將自己的社會和認知偏見體現在選擇標注詞與刪除相關數據過程中。經此操作的算法推薦內容是將多方意見和觀點融合，與社會大環(huán)境的公共認同相似。當受眾觀點與算法推薦內容的觀點相契合，受眾易沉浸在算法推薦的與自身相似價值所建構的信息繭房中，并試圖在此獲得自身所需的自我認同與他人認同。然而算法系統(tǒng)中既定的傳播內容和分發(fā)的趨同化在既定的議題中嚴重削弱了人應有的認知能力、創(chuàng)新能力和思辨能力，再次加劇了馬爾庫塞所說的單向度的人與單向度的社會趨勢〔10〕。當受眾長時間接觸由算法自動推送搭建起信息繭房，受眾將會被普遍自我認同與他人認同假象遮蔽雙眼，削弱對客觀事物認知的思辨能力，沉溺在算法建構的“舒適圈”對有著相似認同表象的內容推送無法自拔，從而忽視了實時變化著的客觀現實與價值印象。

第三，人的安全。人的安全是指人在生產生活中免于饑餓、疾病、壓迫等長期威脅，在工作、家庭和社區(qū)等任何日常生活場所免于危害性和突發(fā)性的干擾。而從價值層面理性分析，可將人的安全視為政治策略層面的和平紅利，主要是強調現代社會中人對安全意義的理解和需求的多樣性〔11〕。與傳統(tǒng)媒體時代不同，數字時代下人的安全范圍跨越了既定的概念，開始注重“人性”與“需求”。這主要是從本體論所指的物質性即不安全性的視角出發(fā)來判定安全與人性的問題。算法推薦內容以數字信息的形式將社會熱議事件推送到受眾面前，在人固有的群體性心理與好奇心的驅使下受眾對算法推薦內容開始由被動向主動轉變。這種積極行為的產生是人嘗試以接觸社會信息的方式來獲取來自于社會的安全感，確保受眾自身仍是與群體、圈層、時代密切相關的。且在受眾在不斷對算法推薦信息的理性接觸中完成自身思想與觀點的升華，可歸為批判理性的需求認知路徑。人的安全遵循客觀的需求或心理的畏懼，需求能否被滿足是人們產生安全感的基礎，反之，安全感的匱乏來源于需求的匱乏性或無法緩解的匱乏性威脅。受眾通過接觸多觀點的算法推薦內容進行自我觀點的刷選，以此來滿足自身的信息需求，找準自身的在互聯網的圈層定位，謀求心理上的舒適與感知上的安全。這主要與人對安全認知的已知性相關。當算法推薦內容滿足了受眾所需的信息安全時，就使得人從意識形態(tài)層面上對算法推薦內容定義為安全性信息，并依據被定義的安全性信息生成安全符號，以安全符號的形式建構出算法傳播的智能供給關系，將受眾自身置于三維的算法關系安全網絡中，并試圖依靠算法推薦內容搭建的“舒適圈”獲取長久性的安全。

二、算法“舒適圈”表現形式

通過對算法推薦內容所形成“舒適圈”的主客觀原因進行分析，進而我們判斷受算法“舒適圈”影響的受眾將會表現出以下特征，目前炙手可熱的ChatGPT也莫不如此。

第一，心理舒適。正如李普曼提出：“公眾的觀念來自于傳媒所營造的虛擬環(huán)境與先入為主的成見或刻板印象”〔12〕，在算法所建構的數字環(huán)境中，大眾心理的生成邏輯也將受到算法推薦、大數據篩選、云計算存儲等新型數字形態(tài)的干擾，最終呈現出“排斥-疑惑-信任”的心理邏輯，并在算法所帶來的便捷中逐步消解自身作為獨立政治個體的主體性，沉浸算法所建構的“舒適圈”中無法自拔。由于算法是依據海量數字信息與強大的數字計算能力為其運行與落地的基礎。所以算法內部結構的細致步驟并不易被廣大受眾所悉知。受眾對算法的初步認識階段，通常對其抱有戒備心理，更甚者會有不少受眾群體依據網絡中與算法相關的負面信息，從而產生一種恐懼心理，對網絡中填寫、收集各類個人信息、個人喜好的相關問題表現出排斥狀態(tài)。人作為群居性動物，社會性是人發(fā)展的本質屬性。當受眾所處輿論環(huán)境逐步呈現出一邊倒的傾向，尤其是在周邊其他受眾有意識或無意識的群體暗示、引導下，原本對其排斥的受眾在好奇心的驅使下開始由排斥轉變成想要初步了解，此時受眾對算法的態(tài)度處于支持或反對的邊界。算法推薦系統(tǒng)至少包括數據系統(tǒng)、分析系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)三個子系統(tǒng)。三個子系統(tǒng)中，推薦系統(tǒng)居于核心地位，是實現個性化推薦必不可少的重要環(huán)節(jié)〔13〕。在對算法的多次使用后，算法以受眾的個人的喜愛與偏好為模型，刻畫出個人偏好畫像，對受眾需要進行預判，給予受眾選擇便利與價值舒適，使得受眾在頻繁使用中更加依賴與信任算法推薦內容，以致受眾忽視了算法推薦內容外的意識觀點、價值態(tài)度，僅將注意力目光投入在可獲得心理舒適的算法推薦內容上。

第二，認知舒適。認知是指個體信息獲取、存儲、提取和應用的心理過程，具體包括個體思考抽象事物的能力和解決實際問題的能力，即個體信息加工的過程和能力〔14〕。在智媒時代，受眾的認知隨著接觸到的社交媒體中信息內容的變化而不斷改變。當受眾所接觸到的媒體信息內容與本體意識相符時，可判定為構成情景的存在物與受眾的潛意識相同，雙方在相契合的狀態(tài)下形成受眾視角的認知統(tǒng)一，各認知系統(tǒng)的組成部分保持在一個平衡、穩(wěn)定、和諧的狀態(tài)中。算法推薦系統(tǒng)的介入使得受眾原先的認知形成過程變得更加簡潔與精確。一般來說，受眾對某一概念的認知過程存在兩個階段，第一階段為認知圖式形成階段。這一階段強調受眾在對新內容完成認知程序時要經過接收、對比、選擇、理解、接受五個步驟，而受眾在面對算法推薦內容時通常會直接接收、理解、接受。這主要是由于算法推薦內容的信息是依據受眾以往的價值偏好進行提前選擇的內容，推薦內容就會與受眾的價值觀和態(tài)度相符。第二階段受眾會依據某一概念或知識形成的認知圖式為判斷外部信息的標準，當再次接觸到同一認知刺激后會驅動意識引導行為做出反應。在算法推薦系統(tǒng)借助技術手段簡化了受眾對新事物的認知程序，以價值觀相似的信息為受眾建構了一個認知舒適圈，并將數字信息的生動性以音視頻+動畫的形式體現出來，這比“蒼白或者抽象的信息更容易影響人的判斷”〔15〕。如受眾在與ChatGPT的對話、談話過程更像是與擁有相同自然語言的“同類”進行交流，ChatGPT算法內部強大的算力與通用性是受眾從算法本身獲得精神認知舒適性的又一感受。這種有算法建構的認知舒適圈會促使受眾在舒適圈內停留，也就意味著算法系統(tǒng)推薦內容與已展示出的內容是被受眾所熟知的某類事物，在認知中形成同一節(jié)奏、同一模式的認知圈層，從而使受眾在這種熟知的內容中獲得安全感與舒適感，進而抵消面對未知事物所產生的無助、畏難、退縮的心態(tài)。

第三，價值舒適。“人的價值”不同于“物的價值”。人首先顯現為個體性，這與人獨立性與個體性的精神價值息息相關，同時人的價值也作為社會關系的體現?！叭说膬r值”是索取與貢獻的統(tǒng)一體，其中的自我價值表征的是任何“人的個體”，既是價值客體也是價值主體。人唯有通過行動滿足自身需要，才能實現其自我價值?！?6〕“核心價值觀”應是多種價值觀的“交集”，即是“疊加共識”。人從出生初步接觸到社會，并隨著時間不斷積累促成了原生價值觀。然而現如今，隨著智媒技術的迭代升級，人類原先擁有的學習能力、語言能力、行為能力甚至是價值判斷都開始被智能技術所模仿，并通過算法推薦的方式傳輸到受眾面前。且技術本身就承載著人類的價值，即機器則是被賦予價值觀。當算法技術開始擁有價值觀，智能化信息傳播技術毋庸置疑也承載著價值并引導著受眾的價值行為〔17〕。這種被技術所模仿所生成的價值觀開始成為社會總體價值觀的一部分，使得與受眾價值觀相同的基數被成倍擴展，大幅度增加了受眾接受來自算法推薦內容過程中與自身價值觀相符的概率。由此，受眾在算法推薦內容的相似價值觀中停留，甚至將自身意識觀點借助算法推薦系統(tǒng)進行傳播，其會將自身視為社會總體價值觀的大多數部分，并在算法推薦內容中感受到來自價值觀認同層面的滿足，獲得來自心靈上的慰藉，最終實現以自身為傳播節(jié)點向社會傳達自身的觀點態(tài)度，完成思想上的分享與吸收，實現人生發(fā)展的社會價值與自我價值，擁有價值層面的舒適感。尤其是ChatGPT的出現，其內在強大的自主學習生成系統(tǒng)會通過人類反饋完成對自身內部數據庫的微調，且在使用ChatGPT獲得價值舒適過程中受眾可不受ChatGPT算法推薦內容所產生的價值歧視、價值偏向等問題的困擾。這主要是由于ChatGPT算法內部設置的道德自我修正系統(tǒng)，ChatGPT作為大型語言模型會在實際運行中遵從道德指令，對接觸到的消極道德進行拒答與自我修正。

第四，共同體舒適。亞里士多德認為，“人類生來就有合群的性情”，獨居的原子個人不可能存在，“凡隔離而自外于城邦的人……他如果不是一只野獸，那么就是一位神祇”?！?8〕共同體的形成有各種紐帶與模式，相對松散的社區(qū)、穩(wěn)定的社群、圈子、族群都是共同體的表現形式。人作為群體性動物，會在本能的驅使下自覺地回歸群體、靠近群體、融入群體。在網絡中也是一樣，受算法推薦技術的影響，擁有著相同價值觀、相同立場、相同態(tài)度的群體會在無意識狀態(tài)下不斷匯集，以此獲得報團取暖、相互支持的可能，最終以某一相同點為載體，相互連接形成共同體。在算法推薦作用的影響下，受眾被框定在固有的群體價值觀內，并重復地、高頻率地接受算法推薦價值觀的沖擊，在一定程度上加固著不同共同體之間存在的“墻”。算法對某些共同體邊界的維護，是算法賦權的一種表現。由于算法權力的運用，才將受眾對網絡信息的選擇權限定在固有的范圍內，使得原本像氣態(tài)分子一樣在不斷運動著的受眾尋找到合適自己的位置，就如同溫度層效應一般，相似的氣態(tài)分子向同一“高度”聚集，并在具體討論、活動中感受由群體產生的歸屬感與舒適感。但是值得一提的是，同溫層是一種流動的、想象的心理共同體，在不同話題、不同時期都會有不同的同溫層，而在算法推薦的作用下受眾可以隨時、隨地尋找到屬于自己的同溫層〔19〕。實踐中的ChatGPT作為社會公共價值的匯集地，其是通過分析社會公共價值進而形成觀點并對受眾傳輸。因此，某種程度上類似于ChatGPT的“云端”的軟件機器人，在價值層面更接近人，更接近于社會共同體，其使用海量的語料庫來生成與共同體價值相似的反應，并通過有效場景的數據采集、大數據的儲存、清洗和標注以及數據的質量檢測三大基礎步驟建構出ChatGPT的“大腦”，這個“大腦”的構成正是社會共同體的縮影與綜合。

三、算法“舒適圈”后果

受算法“舒適圈”的影響，受眾將會陷入“舒適圈”帶來的心理舒適、價值舒適、認知舒適以及共同體舒適中無法自拔。當受眾逐漸成為算法“舒適圈”所規(guī)訓的一員，其原有的主體性與獨立性將會被算法所消磨，致使受眾在對事物的基本判斷環(huán)節(jié)產生心理障礙、認知窄化、價值固化以及共同體封閉化等一系列消極后果。

第一，心理障礙。算法“舒適圈”不僅是受眾個體發(fā)展的阻力，更會成為追求更高層次目標道路上的一種“心理阻礙”。算法嵌入受眾生活的各方面，促使受眾形成一種超越印刷時代的數字思維。數字思維主要基于數據和算法，并由此來實現對問題的求解，對行為的理解或更清晰具體的任務目標。數字思維幫助受眾以更便捷的方法與更科學的思考視角解決問題，同時也容易使受眾思維陷入“數字怪圈”，以相同的思維模式不停地在固定的軌道回旋。就如洞穴寓言中的篝火，其作為一種工具，投射的是可感事物的影像，從而給“囚徒”帶來了認知假象與心理焦慮〔20〕。在算法所生成的場域中，社交機器人也是算法基礎數據的重要組成部分。以網絡為連接介質，社交機器人與人類受眾、機器人本身以及資本操縱者建立著多方關系，以建構擬態(tài)環(huán)境的形式，模糊了受眾對真實事件的認知。擬態(tài)環(huán)境是指大眾傳播活動形成的信息環(huán)境，是大眾傳播媒介通過對新聞和信息的選擇、加工和報道，重新加以結構化再向人們所提供的環(huán)境。當一定數量的社交機器人與受眾在輿論場內表達自身政治訴求、闡述政治意見時，算法便會基于整個輿論環(huán)境為背景對特定受眾進行對比分析，以常用數據分析路徑與偏好為運行軌道，挑選出最普遍認同的意見觀點并推薦給受眾。這種真假信息混合而成的觀點可能與受眾親身了解到的信息不盡相同或者相反，影響受眾對真實信息的正確判斷，受眾被困在算法生成的思維舒適圈，即使此時受眾已經認識到選擇可能存在偏差，而行為卻無法及時做出挽救措施。其中觀點與行為的不統(tǒng)一是受眾產生心理障礙的主要原因。

第二，認知窄化。算法舒適圈通常在“信息繭房”邊界固化中趨向穩(wěn)定，在網絡的無限空間內每個“信息繭房”的個體都可能“共享編碼與解碼”的過程，同時又在各自的相關網絡組織之間游移，重新形成某個獨特信息特征的“信息繭房”，并以驚人的速度吸引、聚合、黏著同類信息需求的人群，匯集成一定基數建構出新型算法舒適圈，在時間推移下成為受眾認知發(fā)展的“可怕的夢魘”，形成受眾認知拓展的“鎖扣”〔21〕。與此同時，受眾所接受到的算法推薦信息也并不是全權由受眾的個人偏好鎖決定，算法操縱者原始的算法偏向也會使得受眾所能接觸到的信息停留在某個圈子中。算法偏向是指算法在生成結果中系統(tǒng)性的、可重復出現的不同對象有不同的輸出結果，或者是相同、相似對象輸出了相異結果的現象，是算法在決策過程中對特定偏好、信念或價值觀的一貫和反復表達〔22〕。而算法偏向的形成又與算法偏見息息相關，其形成根植于社會制度、算法實踐和采集者態(tài)度之中。當數據集本身出現偏見時，由此衍生出的結果一定存在某種偏見〔23〕。當算法推薦信息成為受眾認知世界的“枷鎖”，而數據爆炸卻又沖擊著受眾個人的信息儲存內容，使得受眾個人認知內的信息超載，促使受眾對算法推薦系統(tǒng)產生依賴，企圖在算法推薦內容中獲取自我贊同與自我價值。而在這個過程中受眾卻忽略了算法推薦內容對整個社會信息的過濾作用，算法偏向與算法偏見可能阻礙異質性的信息消費與多元化觀點間的信息交流，導致受眾處于算法打造的“無菌環(huán)境”或者一個個性化的“過濾氣泡”中，這顯露出個性化信息推薦系統(tǒng)服務所產生的“信息偏食”現象，將會造成受眾認知窄化并對其觀念與行為產生影響〔24〕。因此，從安全認知角度，我們要警惕ChatGPT形成“信息繭房”。

第三，價值固化。算法作為人類社會實踐與經驗的反應，其并不是多個簡單的技術的堆砌，而是一套復雜的社會系統(tǒng)〔25〕。算法可通過歷史數據生成干擾受眾的決策系統(tǒng)，搭借媒體傳播的便利特質建構鏡像社會。當鏡像社會成為受眾信息來源的重要參照物，受眾對算法內容形成參考性依賴，將會觸發(fā)受眾內在的上癮模型，形成算法式的價值固化。上癮模型由四個階段組成：觸發(fā)、行動、多變的酬賞、投入，其最初被應用在商業(yè)改革中，旨在為企業(yè)打造一款與受眾密切相關的習慣養(yǎng)成類產品〔26〕。數字時代的算法推薦機制也同樣借助了上癮模型理論與受眾建立習慣性的聯系。在觸發(fā)階段，算法推薦系統(tǒng)會自動捕捉受眾偶然間的某種舉動，從內部和外部兩種觸發(fā)路徑為其量身定制一套算法推薦程序，引導受眾進入下一上癮階段，即引發(fā)受眾行動。行動是受眾在使用產品過程中期待酬賞的直接反應。想讓受眾行動起來需要充分的行為動機、完成這件事的現實工具與能力以及促使受眾付諸行動的出發(fā)點。當算法推薦內容、觀點、態(tài)度在不斷接觸中被受眾所接受，為獲取更多相關的信息，受眾將會嘗試主動獲取這類信息以滿足自身需求。簡單、短暫的興趣點不足以成為長時間支撐受眾保持熱愛的條件，這時酬賞的作用就被顯現出來了。酬賞作為受眾使用產品的行為目的，保持酬賞的多變性能夠從多維度刺激受眾，讓他們對產品保持長期興趣。在多變、疊加的酬賞效果下，即便受眾感知到算法推薦內容的相似性也不愿從算法舒適圈的場域中跳脫出來。酬賞效果可被判斷為受眾陷入算法推薦系統(tǒng)，重復接觸相似信息，形成價值固化的主要因素，這并不是受眾不自知的無痕行為，而是受眾被算法酬賞吸引后的自主選擇。在這種情況下，受眾因受所獲得的酬賞影響，便會加大對算法推薦系統(tǒng)功能的時間投入、金錢投入，并在投入階段再次遇到與受眾觀點相似的觸發(fā)機制，誘使受眾重新進入信息上癮模型，使受眾的思維價值持續(xù)固化。

第四，共同體封閉化。算法技術對社會關系的建構是對社會關系的重置，這種關系的重置可能表現為對原有社會關系的強化、消解甚至是顛覆〔27〕。同一圈層內相同信息的重復傳遞，會促使受眾自主性消解對新問題的思考，將自己密封在感知共同體的封閉圈層。自主性消解是指在獨立自主選擇的維度上，算法權力主體對公眾的“微控制”消解了公眾的自主意識。算法權力的“微控制”指算法權力主體能夠將任意的決定施加他人，這些決定對個人而言微乎其微，但日積月累便對他們的生活產生重大影響〔28〕。群體是由個體組成的，個體不能脫離群體而存在，并受到群體的制約。尤其是在政治生活中，受眾在對媒體信息的選擇性接觸上也會受到來自群體政治態(tài)度與立場的干擾。在沉默的螺旋作用下，與受眾自身需求相關的相關圈層在為其帶來精簡信息的同時，也會被圈層內的算法“微控制”所干擾，使得少數觀點的用戶很可能會在圈層環(huán)境壓力中被迫改變自身原有的意見，依附于較多數量的圈層意見，這可能改變受眾將要形成的或已有的政治立場，是由于受眾在議題圈層中得到了來自他人對自身政治態(tài)度、價值、觀點的肯定。這就暴露出了在數字技術時代，算法推薦系統(tǒng)所建構的“舒適圈”可能引發(fā)的“政治腹語”問題，其影響正常的政治秩序運行，形塑了背后操縱者所期望的政治格局，使受眾逐步在信息“舒適圈”中迷失自我，社會共識建構困難，易造成政治極化與圈層共同體封閉化的現象。

四、算法“舒適圈”破繭

算法作為一種求解邏輯，被應用在社會生活的方方面面?；ヂ摼W運行的建構邏輯是將人、物、事等分別當作不同性質的鏈接節(jié)點，把符號化、數字化的社會事件看作繩索，從而編織成為信息網絡，在具體的社會事件中完成人與人、人與物、物與物之間的有效鏈接。而算法技術借助被人類所信賴的數據信息進一步與人類的生活、工作融合、互通，并在有意識或無意識狀態(tài)下將算法推薦信息嵌入人類的選擇偏好中。在多次嘗試下，算法最終成為人類發(fā)展過程中認識世界與實現自我價值的基礎工具。也正是因為受眾對算法技術的信任與依賴，從而誘發(fā)了一系列由算法技術引起的社會風險與偏激，使得算法治理成為國際社會共同關注的熱點話題。

第一，創(chuàng)建公開且透明的算法體制，打破“算法黑箱”。算法在科技發(fā)展中不斷自我革新，逐步成為人工智能項目的核心技術，強大的數據處理和預測分析能力而成為國家發(fā)展、政府管理、社會治理中的重要決策性工具。受眾被困在算法推薦系統(tǒng)所建構的“舒適圈”內不斷接受相似與固定的內容，這與算法缺少公開、透明的算法機制有密切關聯。算法推薦系統(tǒng)的運行邏輯是依據算法設計的內在程序而定的，并不是無目的的盲目推薦。而算法推薦的體制則是受到算法設計者自身的理念干擾。算法設計者大都來自社會資本方，其企圖以收集受眾注意力的方式來獲取的更大經濟利益，因此由資本主導下的算法設計者會將資本目的與受眾數據共同混入算法推薦系統(tǒng)，給予資本在算法推薦系統(tǒng)內部進行暗箱操作，促使算法偏見、歧視、操縱等風險成為算法系統(tǒng)內部機制的主要問題。正是因為算法運行邏輯的隱蔽性、機密性以及機器學習，特別是神經網絡技術特性導致的透明性與可解釋性不足等問題的出現，算法社會也被視為“黑箱社會”〔29〕。

為創(chuàng)建公開且透明的算法體制，需從算法黑箱“內部”與“外部”雙重維度進行規(guī)制。優(yōu)化算法技術是打破算法“黑箱”程序的內部手段。算法是有眾多受眾關系節(jié)點與網絡系統(tǒng)連接而成，其以龐大的基礎系統(tǒng)為傳播基礎，雖實現了將節(jié)點性傳播在世界范圍內無限擴大，卻也加劇了可能發(fā)生的技術故障與黑客犯罪頻率，使得遍布全國的算法推薦系統(tǒng)成為暗箱操作的灰色地帶。只有不斷完善算法推薦系統(tǒng)內部的技術規(guī)則，優(yōu)化技術在算法推薦系統(tǒng)使用效能，建構以技術為主的算法安全壁壘，充當好受眾接收信息過程的“數字看門人”角色，才能厘清算法內部的規(guī)則問題。同時從算法運行的外部施壓，即在一定范圍內依靠社會輿論、社會法制來規(guī)制算法“黑箱”對受眾推薦信息的全權操控，將智能化的檢測預防手段與實時性的安全制止手段結合，督促算法推薦系統(tǒng)公開、公正、客觀地發(fā)展，打造出一個具有真實度、可信度、透明度的算法體制。例如，ChatGPT在自身的程序設定中已經阻止了數百個參與者濫用GPT-3，并建立了數據過濾程序，在與受眾進行自然語言對話時可過濾掉其中最惡劣的輸出、屏蔽掉有違倫理的輸入。盡管ChatGPT 生成的文本是對已有或現有知識的重構，一定程度上是將系統(tǒng)所認同的合理的答案向受眾傳遞，可以說，ChatGPT生成的答案是以整個社會為基礎進而綜合性判斷的結果。

第二，塑造理性而獨立的判斷思維，培養(yǎng)“理性算民”。當數字技術不斷嵌入受眾的日常生活，算法推薦內容也將會隨著互聯網的應用與普及而成為受眾了解社會信息的第一選擇平臺。受眾在受多次算法推薦內容的影響中形成具有自身特色且被自身認可的價值觀，并將算法推薦系統(tǒng)當成尋找相同或相似價值觀群體的連接介質。當受眾成為價值群體中的一員后，便開始頻繁與群體成員分享自身的觀點，以尋求圈層內部的認同，而在群體意見不斷匯集，直至一定規(guī)模，被情感驅使的群體極化便出現了。這時受眾情感選擇超出理智的信息判斷，使其面對與其自身意見相左的觀點時出現憤恨心理，無法對實時變化的信息進行理智判斷，只能在算法推薦相似價值觀的信息舒適圈內徘徊。這主要由于情感是一種道德能量和社會資源，由于信息公開渠道和社會參與渠道還不夠暢通，導致部分公眾在無法獲取真相的前提下，轉而使用情感化敘事手段來進行社會動員，從而產生“輿論倒逼”效應。

以公開公共信息場域為前提，通過培養(yǎng)理性算民的方式來消解算法帶來的圈層禁錮。要想引導受眾理性而獨立的社會政治參與行為，就要為受眾提供透明化的社會輿論場域與信息選擇場域?！肮残畔ⅰ笔蔷哂幸欢ü残蕴卣鞯男畔ⅲ鼞斒枪_的、涉及社會成員普遍利益的，有關公共信息的傳播和討論是社會成員普遍參與的〔30〕。ChatGPT在基礎模型GPT-3.5上進行了兩次微調，分別以人工標注的對話數據和人類反饋的強化學習步驟進行微調，即使每次微調的數據僅是海量數據的微小部分，其也會在人類的互動中展示出強大的通用能力。尤其是在對公共事件的判斷上，數據語料庫的微調在一定程度上是對社會輿論事件細節(jié)的補充，是公眾了解真實、全面、客觀社會輿論事件的前提。且無論ChatGPT是根據受眾自身意見更改其表達還是對ChatGPT對話內容做出存疑，ChatGPT都可以快速、準確地捕捉到受眾所表達出的修改意圖，并且會依據所修改的部分再次做出與受眾價值認同更貼合的正確解釋。模型的指令微調過程是一個用人類意圖來激發(fā)語言模型潛能的過程，但是人工構建指令微調數據的過程可能會受到各種主觀因素的影響。因此，可以將ChatGPT內部微調系統(tǒng)的自我否定性，看作是人工智能進行政治參與的一種表現形式，這種政治參與的外在表現者雖是擁有政治權利的一般輿論主體，但從深層次分析發(fā)現公眾實則是人工智能系統(tǒng)所表達意見的執(zhí)行者，人工智能將集體意見中和產出其獨特的觀點、意見再借人的行為、話語、意識展現出來，這實際上就是主觀態(tài)度向公共輿論的情感轉化過程，并在公眾與ChatGPT交流中完成公共情感表達的“二次轉化”。正因為數字時代發(fā)展中所具有的開放性、包容性，社會意識形態(tài)才會存在分殊和異構性，使得各類與主流意識形態(tài)不相同的觀念借助新媒體平臺或人工智能技術系統(tǒng)擴散傳播。因此，要利用好社交媒體平臺中紛雜多元的社會信息賦予受眾更多的信息選擇權，提高自身對數字化信息的辨別能力，做好數字工具僅提供信息的參考性定位，打破算法推薦系統(tǒng)信息輸送的壟斷權，保護受眾基本的自主選擇權，引導受眾理性而獨立的判斷，使得被算法覆蓋的媒介也可以成為理性算民自由表達的交流平臺。

第三，遵循客觀且簡潔的推薦準則，打開“信息繭房”?！拔镆灶惥?、人以群分”形成的圈子是人類社群關系的一種基本常態(tài)。受眾通過血緣關系、地緣關系建立相對穩(wěn)定的社會關系，并以某種聯系為介質發(fā)展成固定的圈層傳播。而互聯網的出現打破了傳統(tǒng)意義上的社會圈層。圈層結構演變成互聯網用戶的一種基本構成方式，信息在群體之間傳遞〔31〕。算法推薦系統(tǒng)以網絡現有圈層為深度嵌入環(huán)境，與受眾日?；男畔@取、知識體系建構交織在一起，由于不同受眾的個人偏好、觀念差異和群體認同都不盡相同，當受眾信息溝通中的“知識溝”向“信念溝”過渡，社交媒體傳播就轉變?yōu)橐环N基于價值觀的傳播，受眾之間關系也在互聯網圈層中被重構，所建構的互聯網新圈層化給社會成員帶來了新的社會生存方式，這同時也造成了離散與溝通層面的圈層阻隔，使得網絡“巴爾干化”的生成，圈層間的交流壁壘在算法推薦系統(tǒng)的偏向內容發(fā)布中持續(xù)加厚，形成層層包裹的信息繭房，促使受眾中只關注自己選擇的內容、使自己能夠安慰和愉悅的傳播世界〔32〕。但這也表明了受眾的信息獲取過程中可能會發(fā)生的信息選擇行為被省略，顯露出由算法推薦系統(tǒng)所導致的信息的選擇性趨近或回避現象〔33〕。

以剃刀定律為算法運行準則，削弱信息繭房建構的交流壁壘。奧卡姆剃刀定律又稱“奧康的剃刀”，它是由14世紀英格蘭的邏輯學家、圣方濟各會修士奧卡姆的威廉提出的。這個原理稱為“如無必要，勿增實體”，即“簡單有效原理”。智能算法分發(fā)的根本動因是應對“超載”危機，這種“信息超載”的狀況，本質上是傳統(tǒng)信息處理范式的危機〔34〕。但由于資本注入算法系統(tǒng)后，算法分發(fā)的內在動因被改變，商業(yè)資本的需要超過信息超載的危機，成為算法分發(fā)的直接動因。算法系統(tǒng)對信息的推薦并不是遵循剃刀定律去選擇對受眾最有效、最簡潔的內容進行推薦，其推薦內容并不能為受眾提供直接有效的答案，更多是相似甚至重復的選擇。因此，算法推薦內容過程中遵循客觀而簡潔的運行準則，是打破算法所建構的信息繭房最為有效的方法。

第四，打造開放且和諧的算法平臺，推進“法治建設”。信息環(huán)境作為受眾信息來源的基礎場域，決定著受眾獲取信息的方式、日常的社交渠道以及傳播信息行業(yè)的結構變化〔35〕?；ヂ摼W和社交媒體等新媒體傳播形式的出現，結束了受眾從固定來源與單一內容中選擇性接觸媒體信息的時代。新媒體傳播所具有的開放性與平等性特質，為受眾依據自身偏好、自由地進行選擇性接觸提供了契機。然而算法推薦系統(tǒng)的便利性再次將受眾的注意力目光吸引，模板化、娛樂化、趣味化甚至低俗化的算法推薦內容將受眾的自主選擇行為的熱情澆滅，受眾被開放的算法系統(tǒng)牽引，逐步迷失在泛娛樂化的推薦內容中。尤其是當ChatGPT與元宇宙虛擬技術相結合，這種數字科技“強強融合”的機制，會進一步使算法內部運行規(guī)律與運行軌跡復雜化，其可能存在的可操作性與系統(tǒng)漏洞加劇了算法偏見所產生的非理性表達，是建構透明算法體系、打造規(guī)范化算法平臺的又一難題。

精準把控算法治理節(jié)點，打造健康、和諧的算法環(huán)境。算法治理的節(jié)點選擇主要分為兩種，即過程治理與結果治理〔36〕。過程治理主要是側重在算法運行中的規(guī)制與約束。然而算法作為由代碼連接且結構化的一系列問題和求解模型的集合，是對現實問題與復雜代碼之間的形式換算，在無形中加劇了算法運算的復雜性，而算法的復雜性也致使算法自身始終處于迭代之中。同時需要注意的是，算法不僅是與算法交互，也與人類行為或事物的發(fā)展變化交互。這種持續(xù)革新與多重交互的動態(tài)算法運行邏輯加劇了算法過程治理的難度。由于算法作為人類行為的產出，其并不具有主體性意識，因此算法治理的有效行徑還需考慮從人類生產算法的結果入手。結果治理主要是從算法運算所產生的社會結果入手。即在運算后，以法治法規(guī)或其他手段對算法進行規(guī)制與約束。其與過程治理相比所花費的社會成本較小，這也是目前國際社會偏好的算法治理選擇。與此同時，堅持和發(fā)展“黨管媒體”原則也是算法治理的一項重要舉措，將馬克思主義新聞觀貫穿始終，堅持以人民為中心加強黨的領導，堅持黨性與人民性相統(tǒng)一，建立和完善傳媒法律法規(guī)體系，推進媒介治理能力和治理體系現代化，形成符合新時代發(fā)展的“黨管媒體”策略原則〔37〕。

五、結論

算法的出現顛覆了傳統(tǒng)意義上的信息生成模式與輿論構成邏輯，使得算法在受眾無意識的狀態(tài)下被引入其建構的“舒適圈”中，成為資本眼中的廉價數字勞工與政治視角下的權力基礎。本文針對算法所產生的“舒適圈”現象，以算法自身運算機制和使用者本身為切入口，通過對算法推薦內容所形成“舒適圈”的主客觀原因進行分析，從算法的生成邏輯與類型的現實應用兩個視角闡述了單純的機械技術如何成為算法“舒適圈”建構的框架，從人的視角參悟算法“舒適圈”對人性的吸引點，并對受眾陷入“舒適圈”所顯示出來的心理、認知、價值表征進行深度解析，研判算法“舒適圈”可能產生的一系列消極后果，有針對性地對算法“舒適圈”提出破圈的可行性進路，促使算法推薦系統(tǒng)成為真正意義上的受眾認知工具。為更好地適應將科學技術發(fā)展與社會發(fā)展相結合，只有通過創(chuàng)建公開且透明的算法體制、遵循客觀且簡潔的推薦準則、打造開放且和諧的算法平臺以及塑造受眾理性而獨立的判斷思維來削弱算法“舒適圈”對受眾的消極影響。同時，也要認識到算法技術作為不斷迭代升級中的數字技術，每一代技術的出現必將會掀起一場科技浪潮，成為受眾自我發(fā)展與認知世界的物質性介質。就如2022年底美國人工智能實驗室OpenAI所推出的ChatGPT，上線5天時間注冊數量就突破百萬，其在算法系統(tǒng)運算中以自然語言交互的通用語言處理系統(tǒng)完成了對傳統(tǒng)算法系統(tǒng)與社交機器人的“奇點性超越”，尤其是經過訓練和修復更新之后的GPT-4，在實踐應用中不僅可達到一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)，還擁有強大的識圖能力、圖文輸入與輸出以及自動對相關語料的正確性進行研判，借助令人驚艷的通用性來解決受眾提出的各種復雜問題，并在與受眾互動中對內部數據進行微調，完成人類反饋強化學習指令，以適應受眾不斷更新的認知系統(tǒng)與語言習慣。此外，目前所呈現出強技術性的GPT-4版本并不是人工智能機器人的終結模式，其是在時間與科技發(fā)展中持續(xù)保持活力的物質性技術。ChatGPT發(fā)布后的快速普及應用，促使其代替原先的搜索引擎成為受眾探索未知事物獲得答案的物理性工具，隨著ChatGPT技術的迭代升級，人工智能與算法技術所迎來的技術范式革命也必將影響社會公共信息的來源與評判標準，對社會公共輿論發(fā)展產生顛覆性影響。因此，我們要對發(fā)展中的數字科技與算法技術形成正確的認知，把握好應用的邊界與限度，使得算法平臺真正成為受眾自我發(fā)展中的理性認知工具。

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【責任編輯：劉彥武】