网络传播算法对高校意识形态安全教育的启示
黄心怡，高卓亚
（1.湖南环境生物职业技术学院马克思主义学院，湖南衡阳421005；2.郑州科技学院大数据与人工智能学院，河南郑州450064）
信息技术日新月异，人工智能方兴未艾，互联网与生活的深度绑定，使得网络成为社会舆论新的发酵池。网络传播算法的大量使用，犹如沙丁鱼水箱中的鲇鱼，加剧了网络舆论生态系统的深度变革，尤其是外国反华势力的渗透，加剧了意识形态领域的结构化风险。网络传播算法在互联网领域的应用严重冲击了现有的网络舆论生态系统衍生和发展的底层逻辑，网络舆论秩序正在面临前所未有的颠覆性的挑战。尤其是外国反华势力利用人工智能算法自行生成大量社交账号，发布消极舆论、引导舆论走向，更是严重威胁着我国主流意识形态安全。网络传播算法对网络舆论传播的强势介入和青年一代“互联网原住民”两种截然不同的网络参与者，在发挥各自优势的同时，其负面效应也在双重叠加，进而使我国网络舆论环境治理的格局乃至秩序的建立，表现出前所未有的特性，对意识形态安全造成威胁和冲击高校的意识形态安全教育。为防范此类危险，高校意识形态教育必须深刻把握网络传播算法的特征，科学预判其对意识形态安全的挑战，构建高校新型意识形态安全教育体系，提升应对外国敌对势力舆论渗透的能力，筑牢意识形态安全的思想长城。
基于算法的网络传播在信息发布领域经过三代的进化和发展，每一代网络传播算法都围绕信息接收者的特点进行不断的深度学习。第一代网络传播算法受其算力和用户大数据匮乏的制约，主要以用户网络IP地址所提供的地理位置对网络用户进行信息推送；随着网络用户数量和用户网络行为的增加，第二代网络传播算法可利用学习的数据库中的用户的个人信息，包括但不限于年龄、性别、民族、国籍、住址、行为习惯等信息不断丰富完善，以此做出针对性的信息推送；第三代网络传播算法在前两代的基础上更进一步，对信息接收者的心理判断做出间接性或直接性干预，比较常见的形式为通过人工智能进行网络社交账号的大批量注册，并根据心理学要素智能生成头像等相关信息，如发现一个话题符合中年男士群体，该信息的转发就会由头像为中年男子的账号执行，并自行检索关键词按照模板生成该话题的短视频，附加上某些知名通讯社的标志，以此增加内容的可信度，此类话题下的讨论组成员绝大多数也是电脑AI，通过话题讨论的氛围感从心理层面干预信息接收者的认知判断。
哈佛大学教授桑斯坦提出“信息茧房”的概念，并明确指出，信息接收者在互联网海量的信息中进行选取时，只会对自己主动选择的或能够取悦自己的信息进行选取，长此以往，网络传播算法结合大数据推送，会出现信息接收者被固定在某个特定类型信息中，就如同被束缚在由此类信息编织而成的“茧房”里的现象［1］。信息接收者的阅读习惯在自身选择和算法推荐的双重加成下，形成了信息的回声室效应和同质化效应，进而影响信息用户对真实信息的全面获取和对问题的正确判断。一旦回声室效应形成，原本多元化的信息和用户信息获取的自由就会受到严重的挤压。不仅如此，封闭的茧房会使信息用户形成对某类固定信息的判断性认知，造成信息接收者思维固化，接收的信息也都是符合其判断的，盲目的自信，单一的认知结构，甚至会模糊或淡化现实社会的真实感知［2］，在某种程度上，信息发布者就可以利用网络传播算法形成的“信息茧房”操纵信息接收者的认知判断。
网络舆论阵地的坚守和保证网络舆论政治高度站位，一直是党和国家意识形态领域宣传的重中之重。但随着人工智能时代的到来，网络传播算法的迭代升级，原有基础上的网络舆情治理实践经验和治理机制，可能面临完全被颠覆的风险。以往的以保证意识形态安全为目的的网络舆情监控治理机制，运行规则和逻辑架构是将网络内容进行数据化编码，以此为主体的“拟人化”传播模式。而第三代的网络传播算法在数据获取层面则是通过人工智能算法所编写的爬虫程序进行数据抓取作业，并以此为数据基础对网络用户进行精准用户画像分析，加之网络热点词汇的检索量排序，从而实现所谓“个性化推荐”的内容推送，用“投其所好”的方式进行用户信息服务。如此这般的精准信息推送势必打破原本的主流意识形态传播体系，包括但不限于主流意识形态的话语产生、信息转义、信息传播、反向信息回馈等传统系统体系，在此背景下信息传播的生态环境势必倒逼主流意识形态传播体系进行彻底转变。当前第三代网络传播算法已经可以做到热点内容的AI生成，并在分析用户特征的基础上，包装成用户感兴趣的形式智能推送给相应的用户群体进行“拟人化”的传播，如果平台方对内容的监管审核不到位，就会带来不容忽视的意识形态安全问题。
“思想、观念、意识的产生最初是直接与人们的物质活动，与人们的物质交往，与现实生活的语言交织在一起的。”［3］与单一维度信息不同，多维度信息受众会对主流意识形态发布信息的可信度通过自身的生活