【摘要】隨著社交媒體平臺的蓬勃發(fā)展和算法越來越廣泛的應(yīng)用，“算法認知戰(zhàn)”在公共外交中得到廣泛應(yīng)用，“數(shù)字化公共外交”逐步向“智慧型公共外交”轉(zhuǎn)變。算法對公共外交發(fā)揮作用的流程大致分為分組分析、定制信息、塑造認知三個步驟。算法技術(shù)加持下的公共外交具有顯著的新特點，即精準性、受體的認知固化傾向性、隱匿性以及能力的技術(shù)依賴性。面對“算法認知戰(zhàn)”帶來的公共外交挑戰(zhàn)，應(yīng)從國內(nèi)輿論場、國際公共外交能力和算法治理等多角度加以應(yīng)對。
【關(guān)鍵詞】社交媒體 “算法認知戰(zhàn)” 公共外交 【中圖分類號】G206 【文獻標(biāo)識碼】A
隨著算法在公共和私營部門得到越來越廣泛的應(yīng)用，算法系統(tǒng)已逐漸被視作決策過程的一部分，對個人、組織和整個社會造成潛在的重大影響。尤其在社交媒體平臺和搜索引擎中，通過算法來引導(dǎo)、優(yōu)先排序和過濾信息使得公民的信息自由權(quán)、言論自由權(quán)、社會輿論多元化甚至政治話語都受到不可預(yù)估的影響。此外，通過算法產(chǎn)生的非理性動員能力還對國內(nèi)政治議程產(chǎn)生巨大影響，這在“劍橋分析”事件中已得到驗證。在國際政治領(lǐng)域，以算法為基礎(chǔ)的技術(shù)不僅使社交媒體平臺成為當(dāng)代公共外交的重要工具，而且使其成為國際行為體之間進行“算法認知戰(zhàn)”的平臺乃至參與者。在對相關(guān)平臺的流量統(tǒng)計中可以發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)acebook在2021年第四季度的全球月活躍用戶達到了29.1億人，與其等量齊觀的還有Instagram和YouTube。坐擁如此龐大的跨國受眾群體，使得社交媒體平臺成為當(dāng)代公共外交難以回避的重要場域，而算法技術(shù)在社交媒體平臺及全球輿論場中發(fā)揮出的強大影響力，賦予公共外交在算法時代的新特點，同時也對算法治理提出了新的挑戰(zhàn)。
算法經(jīng)由認知塑造影響公共外交的過程
社交媒體平臺的誕生提供給全球民眾前所未有的廣闊表達渠道，但網(wǎng)絡(luò)社會的不平等性有利于政治精英與社會精英實現(xiàn)話語壟斷和社會動員，同時，因算法技術(shù)而造成的“信息繭房”與“回音室效應(yīng)”促使人們的認知逐漸極化和單一化。在此背景下，基于算法的人工智能、深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)成為各種政治力量用以進行認知塑造和社會動員的強大工具。需要認清的是，這種認知的塑造和影響行為實質(zhì)是算法通過不同的人機交互模式對人們所獲取的信息進行篩選乃至加工，進而塑造和影響目標(biāo)受眾認知的行為。歸結(jié)起來，算法通過認知塑造過程對公共外交發(fā)揮作用的流程大致分為三個步驟，即“分組分析—定制信息—塑造認知”。
首先，基于用戶數(shù)據(jù)的個體化行為分析。依托于用戶產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，算法可對用戶進行行為分析并據(jù)此對用戶進行分類。通常來說，用戶的數(shù)據(jù)分為輸入和輸出兩類，輸入數(shù)據(jù)指用戶在網(wǎng)絡(luò)空間中活動產(chǎn)生的、可被用于分析的數(shù)據(jù)；輸出數(shù)據(jù)指根據(jù)用戶在網(wǎng)絡(luò)空間活動分析所得出的信息數(shù)據(jù)?？傮w上，輸入和輸出的數(shù)據(jù)都可體現(xiàn)用戶的生活環(huán)境和行為偏好。舉例來說，輸入數(shù)據(jù)主要包括網(wǎng)頁瀏覽偏好、翻閱社交媒體信息的速度以及與個人行為模式相關(guān)性較高的活動數(shù)據(jù)，例如，餐館就餐信息、出行方式和金融交易信息，甚至就業(yè)狀況等信息。輸出數(shù)據(jù)主要包括如購物和旅行偏好，以及關(guān)于用戶的健康狀況、經(jīng)濟狀況和社會關(guān)系等信息。因此，針對用戶的行為分析可定位出個體在社會中所處的階層、政治和文化偏好、關(guān)注議題等，并據(jù)此形成不同的用戶分類。簡言之，基于算法的機器學(xué)習(xí)技術(shù)在行為分析中的作用有兩個，即分組和相關(guān)性。分組即算法根據(jù)個人輸入的數(shù)據(jù)對個人進行分組，當(dāng)個體顯示出相似的數(shù)據(jù)特點時則被歸為同一組，在這種情況下，每個個體都是不同群體的一部分，因為每個數(shù)據(jù)點都將用戶與其他具有相似特征的個人聚集在一起；相關(guān)性則是首先對大數(shù)據(jù)進行算法訓(xùn)練，找出輸入數(shù)據(jù)和分析結(jié)果之間的統(tǒng)計學(xué)關(guān)聯(lián)，然后將個人的相關(guān)數(shù)據(jù)與算法分析將導(dǎo)致某些結(jié)果的輸入數(shù)據(jù)進行匹配，得出的即是個體與某種特定結(jié)果之間的可能關(guān)聯(lián)性。也就是說，看似無意義的輸入數(shù)據(jù)，借助算法的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以推導(dǎo)出具有經(jīng)濟意義、社會意義等輸出信息，從而可以用于預(yù)測個體行為。
其次，定制化的信息推送導(dǎo)致“信息繭房”和“回音室效應(yīng)”。在算法對用戶數(shù)據(jù)進行分組和相關(guān)性分析之后，社交媒體平臺和搜索引擎將針對特定用戶進行精準信息推送和展示。在此過程中，算法改變了信息內(nèi)容的生產(chǎn)方式，帶來了基于用戶畫像的“過濾氣泡”等問題，因而更易導(dǎo)致“信息繭房”效應(yīng)的產(chǎn)生。在概念上，“信息繭房”“回音室”都指的是互聯(lián)網(wǎng)用戶，在自己偏好的基礎(chǔ)上選擇將要瀏覽的信息，長此以往則把自身束縛在像蠶繭一般的“繭房”之中，并且這一現(xiàn)象也會發(fā)生在相應(yīng)的政治、科學(xué)和文化領(lǐng)域，使人們很難獲得不同甚至相反的觀點。換言之，這是用戶通過手機進行社交關(guān)系的私密交往形成的“圈子文化”在個體間所形成的特殊現(xiàn)象，是個體在獲取信息、交流觀點時被新媒體技術(shù)驅(qū)動下的巨量信息“圈子”所包圍，形成趨同心理和群體壓力下的信息窄化現(xiàn)象。隨著人工智能技術(shù)的進步，基于算法的社交機器人甚至可以為用戶定制所需內(nèi)容，制造或者加固用戶的“信息繭房”。尤其是在社交媒體平臺廣泛應(yīng)用的背景下，社交機器人在全球政治傳播中也發(fā)揮著越來越重要的作用，例如，在Twitter、Facebook等社交媒體平臺上，社交機器人以各種方式產(chǎn)生和傳播信息流，與用戶互動，利用精心策劃的敘事來傳播虛假信息，影響用戶感知的信息環(huán)境，在重大國際事件和國家民主政治中營造虛假輿論氛圍和輿論生態(tài)。因此，包括國家行為體、國際社會和私營部門在內(nèi)的各種政治、經(jīng)濟力量都試圖利用算法的這一功能打造有利于自身的輿論環(huán)境，或借此打造不利于競爭對手的負面輿論環(huán)境。
最后，形成特定認知后反作用于現(xiàn)實政治。算法對現(xiàn)實政治的影響通過人們對政治、經(jīng)濟和社會等議題的立場和價值傾向而得到體現(xiàn)。例如，在美國2016年總統(tǒng)大選中，劍橋分析公司影響選民的重要途徑就是定制化的信息推送。在分析海量數(shù)據(jù)而形成的數(shù)據(jù)畫像基礎(chǔ)上，劍橋分析公司得以根據(jù)不同人群的心理而實現(xiàn)個性化的定向推送，改變甚至操控目標(biāo)人群的信息環(huán)境，即構(gòu)筑針對目標(biāo)對象的“信息繭房”，從而影響目標(biāo)對象的認知和態(tài)度。①在這個過程中，社交媒體平臺等網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容服務(wù)商的智能算法成為影響選民投票傾向的支配性力量，進而影響了美國政治進程。隨著算法和人工智能等技術(shù)的普遍應(yīng)用，社交媒體平臺等傳播媒介已構(gòu)建起一種新的傳播結(jié)構(gòu)和政治生態(tài)圖景，由此帶來特定認知對現(xiàn)實政治的顯著影響，這一影響包含兩個層面。一方面，民眾的政治意識和權(quán)利意識得到加強。社交媒體賦權(quán)下的網(wǎng)絡(luò)底層民眾在政治意識上有所增強，但底層民眾的主體身份構(gòu)成復(fù)雜且易變，其政治參與往往裹挾諸多因素和利益訴求，并且隨著“信息繭房”效應(yīng)而極易導(dǎo)致政治極化。另一方面，大型科技公司在政治傳播中的地位有較大提高。YouTube、Facebook、Twitter等超大型社交媒體平臺成為整合了報刊、廣播、電視等傳統(tǒng)媒體的超級內(nèi)容傳播平臺，擁有巨大的經(jīng)濟、社會和政治影響力，為底層和草根賦權(quán)的同時也成為國家競爭的工具。毫無疑問，社交媒體平臺放大了來自公眾和市民社會的聲音，同時Facebook等平臺在外交領(lǐng)域的重要性日漸凸顯，如果良好的公共外交始于傾聽，那么從業(yè)者必須關(guān)注這些平臺。
結(jié)合算法在認知塑造過程中發(fā)揮的獨特作用，各方政治勢力都試圖將自身的立場、價值觀和政治目標(biāo)等通過算法精準投送給指定用戶，以這樣的方式達到大眾媒體所無法企及的宣傳和動員效果，塑造民眾的認知，以爭取在某一議題上獲得更多的支持和認同。
算法技術(shù)加持下的公共外交具有顯著的新特點
隨著社交媒體平臺的蓬勃發(fā)展和算法越來越廣泛的應(yīng)用，“數(shù)字化公共外交”逐步向“智慧型公共外交”轉(zhuǎn)變。一般來說，數(shù)字化公共外交指的是各國政府和私營部門、非政府組織等借助互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體平臺，以數(shù)字技術(shù)為依托開展和參與的外交活動，其主要內(nèi)容包括獲取對象國網(wǎng)民對本國外交政策的反饋意見，宣傳本國的觀念、立場、政策和文化成就，以及傳播和推廣本國政府外交部門在社交媒體上發(fā)布的活動內(nèi)容和對時政的觀點等。②隨著算法等智能技術(shù)在全球政治經(jīng)濟生活中的參與度、滲透率不斷提高，依托于數(shù)據(jù)及其算法的“智慧型公共外交”成為新趨勢。因為算法技術(shù)的作用方式及其影響用戶認知的路徑，導(dǎo)致在算法技術(shù)加持下的公共外交具有顯著的新特點。
算法推薦機制下的精準公共外交。以算法、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術(shù)推動的公共外交已經(jīng)從“目標(biāo)化”向“定制化”演進，施政者愈加注重公共外交目的意圖是否真正實現(xiàn)而不是簡單關(guān)注“傳播力”的效率。在算法加持下的未來，根據(jù)傳播對象個人特征、利益訴求和習(xí)慣偏好開展的“人格化傳播”將成為精準開展公共外交的主要手段。③二十一世紀以來，全球的政治傳播實踐經(jīng)歷了顛覆性的變革，新政治傳播模式及其特征逐漸浮出水面，以“政治品牌”為代表的傳播模式逐漸取代二十世紀九十年代的“政治營銷”成為當(dāng)前主流的政治傳播模式。其中，依托于算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，以及全球社交媒體平臺的精準政治營銷成為公共外交最重要的手段之一，其作用方式有兩種：一是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對受眾的偏好、象征資源進行收集，并以受眾的心理和行為為目標(biāo)進行精準營銷；二是通過社交媒體平臺與公眾實現(xiàn)直接溝通與互動，并維持日常的政治傳播力度。④以算法為基礎(chǔ)的公共外交戰(zhàn)略也采取類似品牌營銷的策略，即通過抓取數(shù)據(jù)痕跡和聚類分析，精準圈定事件地域、事件人群及人群屬性特征，定制化推送政治營銷廣告和實施精準公共外交。誠然，算法在信息的生產(chǎn)、分發(fā)及核查的過程中可能對用戶造成非中立立場影響，從而導(dǎo)致片面、失實等信息觀念的傳播，即算法偏見。事實上，號稱“技術(shù)中立”“價值中立”的算法并非如此“客觀”和“中立”，算法將制造、強化并放大諸如種族歧視、性別歧視、地域歧視和宗教歧視等社會偏見。值得注意的是，西方發(fā)達國家控制下的大型科技公司在算法設(shè)計上難以避免的帶有價值觀偏見，無形中推動國際輿論環(huán)境的親西方趨勢，對他國的公共外交事業(yè)造成挫傷的同時加大了西方國家公共外交的進攻性。
算法導(dǎo)致的“信息繭房”與公共外交受體的認知固化傾向性。與傳統(tǒng)公共外交不同，當(dāng)前算法加持下的公共外交擺脫了對大眾傳媒技術(shù)的依賴，但受限于社交媒體平臺的算法制約，致使信息無法全面、均質(zhì)地傳達給目標(biāo)受眾。在算法的行為分析和精準投送之下，受眾將更傾向于選擇瀏覽符合自己偏好和政見的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，導(dǎo)致“信息繭房”效應(yīng)不斷加強，從而無形之中強化用戶的固有認知，隨之減少對異質(zhì)性信息的渴求。這對于當(dāng)代公共外交的影響可以歸結(jié)為兩個方面：一方面，公眾將極易獲得關(guān)于某國的政治、軍事、經(jīng)濟、外交和文化等信息，這些信息盡管有限但大多是無涉立場的；另一方面，公眾所獲得的信息將受算法支配，甚至被機器人左右，繼而在無形中建立起特定的認知。例如，有學(xué)者對《紐約時報》關(guān)于中國新疆的系列報道在社交媒體Twitter上的一級傳播和二級傳播進行研究，在分析機器人的發(fā)布頻率、影響力和轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)，大量以算法為基礎(chǔ)的社交機器人在初級和次級傳播中有極高的參與度，并在初級和次級傳播中扮演著不同的角色：在傳播的第一步，社交機器人產(chǎn)生了高達22.5%的內(nèi)容，扮演原始媒體報道的信息載體和傳播者角色，并沒有表現(xiàn)出明顯的興趣偏好；在傳播的第二步，社交機器人貢獻了13.6%的內(nèi)容，但在二次轉(zhuǎn)發(fā)中，社交機器人更傾向于轉(zhuǎn)發(fā)負面故事，成為對特定問題的輿論操縱者。⑤經(jīng)過算法的加工，社交媒體平臺乃至全球輿論場形成了關(guān)于中國新疆的特定認知，進而為美國等西方國家采取的一系列制裁措施提供了所謂“民意基礎(chǔ)”。
算法黑箱下的公共外交隱匿性。基于算法的技術(shù)使公共外交的開展?jié)撃溆诠竦娜粘＞W(wǎng)絡(luò)生活中。以算法為基礎(chǔ)的人工智能等技術(shù)不斷提高個人的知識邊界和經(jīng)濟社會生活福祉，同時也帶來了技術(shù)治理當(dāng)中的倫理和法治挑戰(zhàn)。尤其是由算法的專業(yè)性、抽象性和不可見性等特征帶來的算法“黑箱”問題，具體來說：第一，以抽象和高度專業(yè)化的代碼語言所編寫的算法處于絕大多數(shù)公眾的知識盲區(qū)，不易被察覺和破解；第二，出于維護國家利益和市場競爭的需要，政府和大型科技公司將特定問題上的算法設(shè)為保密信息；第三，算法運行中的政治操作已成為西方國家在技術(shù)治理過程中無可辯駁的事實，但其涉及的權(quán)力運作過程和公權(quán)力使用責(zé)任問題是公眾無法察覺的。⑥算法的這種隱匿特性使其在全球社交媒體平臺上廣泛應(yīng)用卻不易被人察覺，更難以通過治理手段對其進行規(guī)制。最顯著的例子莫過于新冠肺炎疫情暴發(fā)時社交媒體平臺上關(guān)于疫情的傳播。算法和社交媒體加持下的一系列虛假信息和定制化內(nèi)容被精準投送到用戶手中，甚至一些極端化的內(nèi)容借著社交媒體平臺對意見和觀點的放大效應(yīng)而大行其道，引起在疫情溯源、抗疫政策等問題上對中國的污名化。這一系列操作盡管帶有明顯的種族主義和意識形態(tài)色彩，但西方民眾在接受上述未經(jīng)事實驗證的信息時很少抵觸或質(zhì)疑，這與算法長期潛移默化營造的“信息繭房”緊密相關(guān)。
算法廣泛應(yīng)用下公共外交能力的技術(shù)依賴性。當(dāng)前大型科技公司在外交圈中的活躍程度和參與度日漸提高，并已成為可與國家行為體比肩的重要行為體。與此同時，掌握算法及其相關(guān)技術(shù)能力的國家對其他國家不僅形成了技術(shù)優(yōu)勢，還造就了巨大的輿論優(yōu)勢。就技術(shù)角度而言，算法邏輯具有共性，但同時因為掌握算法的社交媒體平臺及其背后的科技公司有自身的市場定位和目標(biāo)，以及企業(yè)文化與價值觀等，這導(dǎo)致用戶和內(nèi)容供給特征以及具體算法策略具有平臺的差異性。但需要注意的是，在智能時代的算法邏輯下，用戶通過不同平臺獲得的信息可能有著天壤之別，這不僅與平臺差異性有關(guān)，還與科技企業(yè)所在的國家和地區(qū)有關(guān)，因為這決定了企業(yè)所面臨的政治、法律和市場環(huán)境。例如，美國等西方國家在Twitter、Facebook等社交媒體平臺上就擁有話語權(quán)上的優(yōu)勢。這些社交媒體平臺表面上標(biāo)榜“言論自由”“提供多元化觀點”，但無論規(guī)則設(shè)置、用戶群特征還是算法都更有利于西方主流精英，以至于在類似俄烏沖突的情況下，這些社交媒體可以通過算法將反西方的聲音消除于無形，美西方這一基于算法的科技領(lǐng)域軟實力已成為事實中的戰(zhàn)爭利器。事實上，早在2016年哈佛大學(xué)就提出“戰(zhàn)爭算法”的概念，并將“對包括社交媒體在內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行分析并迅速作出戰(zhàn)略選擇”視為算法能力的一種。2017年，美國國防部宣布推出“馬文計劃”，即組建一支“算法戰(zhàn)跨職能小組”來將算法真正部署到戰(zhàn)爭之中，并邀請諸多大型科技公司加入其中。算法發(fā)揮最大作用的領(lǐng)域在國際輿論場，而掌握絕大多數(shù)國際社交媒體平臺及其背后科技企業(yè)的美西方則擁有絕對話語權(quán)，形成了國際輿論場上的話語失衡狀態(tài)。
公共外交中“算法認知戰(zhàn)”帶來的挑戰(zhàn)及應(yīng)對之策
在大眾傳播時代，國際輿論的“信息戰(zhàn)”模式是以有組織的體系化傳播策略構(gòu)建媒體傳播矩陣，借助國際主流媒體機構(gòu)的聲量擴散高質(zhì)量的圖文報道和評論，力圖以盡可能客觀平衡的姿態(tài)在“意見市場”爭奪相關(guān)議題的話語主導(dǎo)權(quán)；相比之下，數(shù)字媒體所具備的碎片化的傳播情境、多模態(tài)的呈現(xiàn)方式以及由算法推送主導(dǎo)在“情感市場”上搶占先機的效果導(dǎo)向，使輿論戰(zhàn)的焦點由“信息傳播”和“觀點傳播”模式轉(zhuǎn)向“認知建構(gòu)”與“情感引導(dǎo)”的模式。⑦這一轉(zhuǎn)變趨勢意味著，當(dāng)前全球輿論場上的話語權(quán)爭奪已進入“算法認知戰(zhàn)”時代，這對我國對外公共外交的開展，以及作為公共外交受體的國內(nèi)輿論環(huán)境穩(wěn)定都帶來新的挑戰(zhàn)。
一方面，算法時代的信息傳播速率和針對性陡增，國內(nèi)輿論場的不安態(tài)勢正在加強。算法時代的社交媒體平臺將流量視作利潤來源，因此難以避免會通過算法迎合大眾偏好，以此獲得贊同和傳播從而獲利。算法帶來流量的同時也會造成“信息繭房”效應(yīng)，由此形成政治極化、民粹主義等輿論態(tài)勢。在某種程度上，這種態(tài)勢會加劇社會精英與大眾群體的撕裂，而國內(nèi)議程的國際化傳播則可能使這種撕裂效應(yīng)繼續(xù)放大，從而影響我國的公共外交事業(yè)。對于社會和經(jīng)濟的長期發(fā)展而言，這種國內(nèi)輿論環(huán)境的撕裂態(tài)勢將引起大的負面效應(yīng)。同時，他國以公共外交之名，通過算法支持下的社交媒體平臺進行進攻性的意識形態(tài)和價值觀輸出，極易引起國內(nèi)輿論環(huán)境的動蕩和撕裂，對我政治和社會穩(wěn)定造成不利影響。
另一方面，國際算法治理方興未艾，話語主導(dǎo)國利用算法進行輿論操控或惡意傳播的行為較難撲滅。掌握算法技術(shù)的科技企業(yè)可能利用用戶對于數(shù)據(jù)的迷信，披著算法中立的外衣來操縱輿論、控制受眾。與此同時，各國在現(xiàn)實政治中的角逐也通過社交媒體、算法和流量于網(wǎng)絡(luò)空間展開。就如俄烏沖突爆發(fā)之初展現(xiàn)的那樣，在激烈的輿論交鋒中，沖突各方似乎都無暇再思考沖突的根源，也難以保持解決沖突該有的理性。這與覆蓋全球的美西方社交媒體公司，及其在算法加持下的反俄宣傳與親西方政治動員緊密關(guān)聯(lián)。甚至在社交機器人等算法定制化推送中，虛假信息也在全球網(wǎng)絡(luò)空間中泛濫，深刻影響了相關(guān)國家民眾對此次沖突的認知，進而對政府外交決策造成了無形壓力。更為重要的是，當(dāng)前國際治理進程中尚無有效機制和手段對這一領(lǐng)域進行規(guī)制，導(dǎo)致算法在國際社會中的中立性飽受侵蝕。
算法既是當(dāng)代公共外交中的不可控因素，又是打破算法治理困境的重要手段。面對“算法認知戰(zhàn)”帶來的公共外交挑戰(zhàn)，首先，加強對于國內(nèi)輿論場的引導(dǎo)和規(guī)制，通過算法規(guī)制來構(gòu)建社交媒體平臺的倫理與規(guī)則體系。從政治博弈來看，社交媒體建構(gòu)的政治空間是多元政治主體的展示平臺，那些極易受到鼓動和境外勢力挑唆的極端民族主義、極端民粹主義、極左、極右等政治行動者在社交空間展開博弈，而對社交媒體平臺多元政治行動者的算法規(guī)制，就在于對其中威脅政治穩(wěn)定的信息傳播行為進行治理以實現(xiàn)社交空間秩序穩(wěn)定。
其次，加強算法研究以及相關(guān)的公共外交應(yīng)用，并提升國內(nèi)公眾在公共外交中的參與度，提升國內(nèi)國際傳播的循環(huán)聯(lián)動。面對美西方利用“算法認知戰(zhàn)”優(yōu)勢進行的強勢進攻性公共外交，我國應(yīng)研究對應(yīng)的算法技術(shù)應(yīng)用，并加強政府間跨部門的協(xié)調(diào)與聯(lián)動，動員來自民間的參與主體，采取有效舉措激勵和“賦能”普通公民和基層組織參與到國際傳播和公共外交的實踐中來。
最后，積極參與國際算法治理，爭取更多的國際話語權(quán)和規(guī)則制定參與權(quán)。應(yīng)倡導(dǎo)“可接受公平”理念，尋求最低限度的、可接受的全球算法治理共識。2021年12月4日，清華大學(xué)副教授陳玲在2021人工智能合作與治理國際論壇上作主旨演講時指出，算法的程序應(yīng)當(dāng)是透明、可追溯和可問責(zé)的：透明就是提供了驗證的機會；可追溯就是要求在算法程序里切入一些檢查點，這些檢查點能夠使得過程可追溯；可問責(zé)就是使每個數(shù)據(jù)產(chǎn)生、計算以及應(yīng)用的過程都有特定的責(zé)任主體，即可追責(zé)的責(zé)任主體。如此才能確保掌握算法優(yōu)勢的科技企業(yè)與相關(guān)國家政府在符合倫理道德與法治規(guī)范的前提下使用算法，避免算法用于有損人類社會和平發(fā)展的領(lǐng)域。
（作者為復(fù)旦大學(xué)美國研究中心教授、博導(dǎo)；復(fù)旦大學(xué)國際關(guān)系與公共事務(wù)學(xué)院博士研究生王天禪對本文亦有貢獻）
【注：本文系國家社會科學(xué)基金重大項目“基于大數(shù)據(jù)的國家安全態(tài)勢感知原理及沖突數(shù)據(jù)庫建設(shè)”(項目編號:19ZDA131)的階段性研究成果】
【注釋】
①肖冬梅：《“后真相”背后的算法權(quán)力及其公法規(guī)制路徑》，《行政法學(xué)研究》，2020年第4期，第6頁。
②郭毅：《數(shù)字化公共外交：實踐困境、理論缺陷與倫理風(fēng)險》，《未來傳播》，2021年第5期，第39-40頁。
③史安斌、張耀鐘：《數(shù)字化公共外交：理念、實踐與策略的演進》，《青年記者》，2020年第7期，第81頁。
④蘇穎：《國外政治傳播新轉(zhuǎn)向：政治品牌的發(fā)生、運作與爭議》，《國外政治科學(xué)》，2020年第4期，第100-111頁。
⑤Na Han, Hebo Huang , Jianjun Wang , Bin Shi, and Li Ren, “Information Diffusion Model of Social Bots: An Analysis of the Spread of Coverage of China Issues by The New York Times on Twitter,” Complexity, February 2022. p-7.
⑥李春生：《技術(shù)治理中的算法“黑箱”及其應(yīng)對策略》，《中國社會科學(xué)報》，2021年11月10日。
⑦史安斌：《“圖文信息戰(zhàn)”正向“算法認知戰(zhàn)”迭代》，《環(huán)球時報》，2022年3月8日。
責(zé)編/謝帥 美編/李祥峰
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