Page 32 - 《党政研究》2023年第3期

网络系统连接而成，其以庞大的基础系统为传播基础，虽实现了将节点性传播在世界范围
内无限扩大，却也加剧了可能发生的技术故障与黑客犯罪频率，使得遍布全国的算法推荐
系统成为暗箱操作的灰色地带。只有不断完善算法推荐系统内部的技术规则，优化技术在
算法推荐系统使用效能，建构以技术为主的算法安全壁垒，充当好受众接收信息过程的
“数字看门人”角色，才能厘清算法内部的规则问题。同时从算法运行的外部施压，即在
一定范围内依靠社会舆论、社会法制来规制算法 “黑箱”对受众推荐信息的全权操控，
将智能化的检测预防手段与实时性的安全制止手段结合，督促算法推荐系统公开、公正、
客观地发展，打造出一个具有真实度、可信度、透明度的算法体制。例如，ＣｈａｔＧＰＴ 在自
身的程序设定中已经阻止了数百个参与者滥用 ＧＰＴ － ３，并建立了数据过滤程序，在与受

众进行自然语言对话时可过滤掉其中最恶劣的输出、屏蔽掉有违伦理的输入。尽管 ＣｈａｔＧ
ＰＴ 生成的文本是对已有或现有知识的重构，一定程度上是将系统所认同的合理的答案向
受众传递，可以说，ＣｈａｔＧＰＴ 生成的答案是以整个社会为基础进而综合性判断的结果。
第二，塑造理性而独立的判断思维，培养 “理性算民”。当数字技术不断嵌入受众的
日常生活，算法推荐内容也将会随着互联网的应用与普及而成为受众了解社会信息的第一
选择平台。受众在受多次算法推荐内容的影响中形成具有自身特色且被自身认可的价值
观，并将算法推荐系统当成寻找相同或相似价值观群体的连接介质。当受众成为价值群体
中的一员后，便开始频繁与群体成员分享自身的观点，以寻求圈层内部的认同，而在群体
意见不断汇集，直至一定规模，被情感驱使的群体极化便出现了。这时受众情感选择超出
理智的信息判断，使其面对与其自身意见相左的观点时出现愤恨心理，无法对实时变化的
信息进行理智判断，只能在算法推荐相似价值观的信息舒适圈内徘徊。这主要由于情感是
一种道德能量和社会资源，由于信息公开渠道和社会参与渠道还不够畅通，导致部分公众
在无法获取真相的前提下，转而使用情感化叙事手段来进行社会动员，从而产生 “舆论倒
逼”效应。
以公开公共信息场域为前提，通过培养理性算民的方式来消解算法带来的圈层禁锢。
要想引导受众理性而独立的社会政治参与行为，就要为受众提供透明化的社会舆论场域与
信息选择场域。“公共信息”是具有一定公共性特征的信息，它应当是公开的、涉及社会
成员普遍利益的，有关公共信息的传播和讨论是社会成员普遍参与的 。ＣｈａｔＧＰＴ 在基础
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模型 ＧＰＴ － ３． ５ 上进行了两次微调，分别以人工标注的对话数据和人类反馈的强化学习步
骤进行微调，即使每次微调的数据仅是海量数据的微小部分，其也会在人类的互动中展示
出强大的通用能力。尤其是在对公共事件的判断上，数据语料库的微调在一定程度上是对
社会舆论事件细节的补充，是公众了解真实、全面、客观社会舆论事件的前提。且无论
ＣｈａｔＧＰＴ 是根据受众自身意见更改其表达还是对 ＣｈａｔＧＰＴ 对话内容做出存疑，ＣｈａｔＧＰＴ 都
可以快速、准确地捕捉到受众所表达出的修改意图，并且会依据所修改的部分再次做出与
受众价值认同更贴合的正确解释。模型的指令微调过程是一个用人类意图来激发语言模型
潜能的过程，但是人工构建指令微调数据的过程可能会受到各种主观因素的影响。因此，
可以将 ＣｈａｔＧＰＴ 内部微调系统的自我否定性，看作是人工智能进行政治参与的一种表现形
式，这种政治参与的外在表现者虽是拥有政治权利的一般舆论主体，但从深层次分析发现
公众实则是人工智能系统所表达意见的执行者，人工智能将集体意见中和产出其独特的观
点、意见再借人的行为、话语、意识展现出来，这实际上就是主观态度向公共舆论的情感
转化过程，并在公众与 ＣｈａｔＧＰＴ 交流中完成公共情感表达的 “二次转化”。正因为数字时
代发展中所具有的开放性、包容性，社会意识形态才会存在分殊和异构性，使得各类与主
流意识形态不相同的观念借助新媒体平台或人工智能技术系统扩散传播。因此，要利用好
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