逃离“信息茧精密冲孔网房”与“技术黑箱”

电阻 星徽1号 评论

近年来,算法新闻快速占领新闻市场,以算法技术为核心的平台成为了公众获取资讯的重要渠道,对传统媒体的权力和功能构成了消解与重构,其本身蕴含的“信息茧房”与“技术黑箱”风险也逐渐凸显。本文以乌尔里希·贝克的风险社会理论为视角,分析算法新闻对

近年来,算法新闻快速占领新闻市场,以算法技术为核心的平台成为了公众获取资讯的重要渠道,对传统媒体的权力和功能构成了消解与重构,其本身蕴含的“信息茧房”与“技术黑箱”风险也逐渐凸显。本文以乌尔里希·贝克的风险社会理论为视角,分析算法新闻对传统媒体行业的重构,探讨风险社会中算法技术的“自反性”以及技术本身蕴含的媒介伦理风险和可能带来的后果,以此进一步探讨算法新闻管控和规避风险的可能途径。

关键词:风险;风险社会;算法新闻;新闻伦理

第?#24509;攏?#22833;落的扎克伯格与失败的“技术中立”

——脸书深陷“数据泄露门”中的问题争议

(一)从脸书陷入“数据泄露门”说起

“连接世界上的每一个人”一直被社交网站巨头“脸书?#20445;‵acebook)视为自身的核心使命与目标,企业?#35789;?#20154;马克·扎克伯格更是在2017年的开发者大会中勾勒了在未来十年“建立社区”的宏伟蓝图。在他的愿景之下,社区中的每个人都拥有自由分享一切的能力与权力,观点更加自由,思想更加多元。

然而,2018年3月,《纽约时报》一篇名为《特朗普的竞选顾问团如何窃取利用脸书用户的数据》的文章让扎克伯格陷入了公众信任的泥淖。文章指出,一家名为剑桥分析(Cambridge Analytica)的数据公司利用脸书的开放平台,通过一款性格分析测试应用获取了大量脸书用户的个人信息,导致超过5000万用户的数据遭到泄露。更可怕的是,剑桥分析通过追踪用户数据进行画像,利用算法精准地投放立场偏向极强的政治广告,从而影响选民投票意向,操纵了美国2016年总统竞选和英国“脱欧”等重大政?#38382;?#20214;。

此后,脸书陷入了巨大的信息泄露风暴。不管失落的扎克伯格是否愿意接受,他也必须承认他所创造的“脸书世界?#36125;?#26469;了信息泄露、强化社会分歧等问题,一定程度上沦为了操纵数据与观点的工具。

(二)“技术中立”的错误

脸书对于自身的定义一直是一个中立、开放的平台,各类资讯都可以在此平台上自由流通。近几年,尽管脸书不断被外界指控缺乏数据保护、纵容虚假新闻、传播不实言论,扎克伯格依然坚持认为脸书是“技术公司”而非“媒体公司”。在他看来,脸书是将“开发工具”而非“制作内容”作为核心任务的科技公司,运用一套精确的算法程序,本着?#20984;?#20013;立、不带偏见的原则分发内容,对平台的内容本身不负责任。

然而,“数据泄露门”证实了“技术中立”的原则具?#26032;?#36753;上的本质错误。美国的历史学家梅尔文·克兰兹伯格(Melvin Kranzberg,1986)曾提出著名的“克兰兹伯格六定律?#20445;↘ranzberg’s Laws),也称为“科技六定律?#20445;?#20854;中的第一条便是“科技?#20219;?#22909;坏,亦非中立”。对于脸书来说,它在设计新闻和广告推送的?#24509;?#22871;精密算法的过?#35752;?#20415;已经糅合进了人为的因素,算法本质上依然是人的主观意?#23613;?#31639;法技术无分好坏,它可以成为贩卖个人隐私、?#36136;?#20844;权的“技术黑箱?#20445;?#31639;法技术也不中立,它的复杂公式与代码可以将人类送入充满偏见的“信息茧房”。

(三)风险社会中下的公共责任

德国著名社会学家乌尔里希·贝克(1986)在著作《风险社会——新的现代性之路?#20998;?#39318;次提出了“风险社会?#20445;≧isk Society)的概念,认为?#36125;?#31038;会已经超越了工业社会,进入了风险社会阶段。他将风险定义为“以系统的方?#25509;?#23545;现代化自身引发的危险和不安?#20445;?#35748;为现代风险主要源于人为的决策,可以分为“技术化”风险和“制?#28982;?#39118;险。中国学者杨雪冬(2006)在论述风险社会理论时总结道:后现代性的核心制?#21462;?#25919;府、工业和科学是风险的主要制造者。

在贝克的论述中,风险与责?#38382;?#32039;密相连的概念。他在1988年出版的《风险?#36125;?#30340;生态政治?#20998;?#25552;出了“有组织的不负责任”的概念,指出?#36125;?#31038;会被严重而普遍的风险难题困扰,却没有任何机构或组织能够为任何风险问题负有特定的责任(刘路,2017)。 扎克伯格坚持称脸书并非媒体机构,至少?#23433;?#38750;传统意义上的媒体公司?#20445;导?#19978;便是在寻求美国1996年《通信规范法》的庇护(法律规定网络平台不需要对用户发布的内容负责),是对自身责任的规避。

算法技术作为人工智能的重要部分,正遭到越来越多人的警惕。虽然算法中立的支持者企图将脸书、谷歌新闻、今日头条等平台与传统媒体划清界限,拒绝如传统新闻编辑室一样做新闻价值观的判?#38505;?#21644;真理的仲裁者,但?#36136;等词牽?#36825;些技术公司确实已经逐步成为了具有媒体属性的企业,在平台中集聚了能量巨大的信息。面对逐渐失效的技术中立,失落的“扎克伯格们”恐怕必须思考他们所必须面对的公共责任。

第二章:算法技术对媒体的“再定义”

——算法对新闻编辑权力的消解与媒体传统功能的重构

(一)算法新闻的起源与发展

算法新闻开启的标志是2002年“谷歌新闻?#20445;℅oogle News)的启动。谷歌的计算机工程师将来自各个新闻机构的新闻重新组合为一个具有权重分级的故事列表,在没有人类编辑的情况下通过各种话题来排列新闻和制作头版新闻,使得头条成为了算法的输出结果,而非编辑的判断。通过一套精确的算法,人们对新闻的搜索、点击和浏览将直接决定网站对每个用户的新闻分发与推荐,从而能为每个用户推荐私人订制的、符合个人口味的内容。

谷歌的算法技术很快吸引了其他技术公司的关注,脸书、推特等网站?#36861;?#24320;始效仿。2012年,脸书与推特更是在新闻业务方面展开了激烈的博?#27169;?#33080;书加入了新闻的内容,向媒体记者介绍如何利用脸书吸引读者。与此同时,传统媒体也开始“试水”。《纽约时报》数字部门开发了一款名为Blossomblot的数据分析机器人,通过对社交平台上推送文章的分析,预测?#23460;?#22312;社交平台上传播的信息,帮助社交媒体网站打造“爆款”。由这一机器人预测具有社交效应的文章的点击量是未经预测文章的38倍。在中国,以算法技术为核心的“今日头条”、“一点资讯”在2012年创立,并迅速占领了新闻市场,成为了重要的资讯平台。

(二)算法新闻的比较优势

在这一时期,算法技术的阴暗面与新闻伦理困?#25104;?#26410;显现,人们对于算法新闻所带来的风险处于一种“无知”的状态。算法技术为科技公司带来的流量和经济利润,风投公司对以算法技术为核心的创业公司的乐观估值,使得这一技术迅速在媒体行业开疆拓土,攻城略地。

不可否?#24076;?#19982;人工推荐相比,算法新闻确实在?#25215;?#26041;面存在比较优势。首先,在信息膨胀、注意力成为稀缺资源的信息社会中,算法技术通过一系列精准的公式计算,为用户提供符合个人兴趣的内容,“用户关心的才是头条?#20445;?#28385;足了用户的个性化阅读需求;其次,算法推荐更富?#34892;?#29575;,不再需要编辑耗费时间进行阅读、筛选和排序,节约了人工资源,避免了人工筛选的“众口难调”困境,同时也提升了用户的信息阅读效率;最后也是最为算法新闻支持者标榜的是,算法对新闻生产的介入用“技术中立”的姿态昭示着新闻?#20984;?#24615;的“回归”与“在场?#20445;?#24352;超,2018),正如今日头条?#35789;?#20154;张一鸣所说:“今日头条没有价值观?#20445;?#22312;新闻分发与推荐中完全避免了编辑个人主观意志的作用。

(三)重新定义媒体:权力消解与功能重构

因此,从以上的发展历程和比较优势上看,算法新闻对于传统媒体行业的“再定义”主要集中在两个彼此相关的方面:对新闻编辑权力的消解与对媒体传统功能的重构。

1.新闻编辑权力的消解

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