AD
信息智能推荐算法是人工智能技术在信息传播领域的应用，它极大地提高了信息的生产和传播效率，带来了传播方式和传播活动的深刻变革，同时也引发了监管部门和用户对这一新技术运用中出现的内容质量和价值观问题、算法黑箱和信息茧房风险等多方面的关切和疑虑。面对这些关切和疑虑，学界进行了持续研究分析，互联网信息平台不断探索问题的解决和风险的防控，推动智能推荐技术的优化创新，以期把握算法的特点、价值和规律，促进人工智能时代信息传播的健康发展、安全发展。
算法不是信息传播中社会价值弱化的根源
媒体进入大众化和市场化时代以来，内容的低俗、低质和娱乐化倾向就开始显现，给主流价值的传播带来挑战。进入信息智能推荐算法时代，这一趋势还在延续，并有了新的表现形式。根本原因在于，大众偏好的内容往往不等同于优质的内容，而用户的需要、市场的要求是媒介技术发展的主要推动力，客观上助长了内容生态的低质化。
从算法设计的初衷看，其本身并不会提倡标题党、煽情和低俗化内容，但由于智能推荐算法要经由网上海量的数据来训练和生成，而在全网已经存在大量低质化信息和大众化审美品位没有得到根本提升的情况下，加之设计算法的工程师没有经过专业的新闻伦理训练，主要关注内容和用户兴趣的匹配度等指标，缺乏社会价值意识，在算法发展的初期也没有将对社会价值的导向要求和对低质信息的把关需要内化为算法的具体规则，在客观上呈现出推荐内容的低质化倾向。如果说在门户网站和社交网络时代，不符合用户偏好的信息还能经由编辑的专业推荐或关系链中其他人的转发推荐而有一定的传播空间，那么在算法时代，不同内容之间的“马太效应”更加凸显，符合偏好的内容可以经由算法的逐级放大有更广泛的影响，而其他内容则很难有生存空间。
