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本文来自微信公众号：知识分子，作家：张榆泽，题图来自：AI 生成
算法会加重社会分裂吗？这种"技巧决定论"叙事在教训左证上是薄弱的。算法的中枢是营业性的"参与度优化"，而非清楚方式灌注。更要道的是，海外的接续发现，极化主要由政事精英、党派媒体和深层社会经济结构启动，免强东说念主们走出茧房、战斗对立不雅点，非但弗成促进交融，反而会使其态度变得愈加极点。
早在"算法"成为热词之前，瓦尔特 · 李普曼（Walter Lippmann）就对"公论"的造成建议了深远的质疑。他援用罗伯特 · 皮尔爵士的话说，"所谓公论即是网罗了愚蠢、畏怯、偏见、任意的嗅觉，准确的感受，拘泥的不雅点和报纸著述的大杂烩"。近一个世纪前，东说念主们简直不会把社会的裂痕浅近归因于某一特定要素，而是试图从更复杂的结构中找到谜底。
在现代寰宇言语中，一种广博的不雅点合计，交代媒体在加重社会分裂，无论是特地推送对立不雅点以制造不同群体之间的矛盾，如故将极点者聚会起来相互强化，这些叙事皆指向一个共同的"元凶"：算法。
这种"技巧决定论"的不雅点，很猛进度上源于伊莱 · 帕里泽（Eli Pariser）建议的"过滤泡"（Filter Bubble）看法，他合计算法的个性化推选机制会将用户在知识上抨击开来，只向他们展示与其既有不雅点相符的内容，从而生长了政事极化。
这个逻辑顺应咱们的直观，但它在很猛进度上仅仅一种"未经阐发的预设"。连年的多项接续正在对这一"学问"发起挑战。
一、"茧房"的实证脆弱性
领先，"算法导致茧房"这一前提，在实证接续中就显得特地薄弱。
东说念主们常说的"过滤泡"，指的是算法通过个性化排序，为咱们每个东说念主创造了一个独有的信息六合，从而侵蚀了共同的参谋基础。而"信息茧房"或"回信室"（Echo Chamber），则指咱们最终停留在一个阻塞的媒体空间，里面信息被放大，而外部信息被抨击。
但践诺中，这么的"茧房"确切广博存在吗？
路透新闻接续所（Reuters Institute）发布的一份文件综述在追念了多数关联接续后指出：的确的"茧房"相等疏远，大多数东说念主接收的绪论信息是相对种种化的。一项针对英国的接续推测，只消约 6% 到 8% 的公众处在党派新闻的"回信室"中。
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与广博剖析相背，多项接续一致发现，依赖搜索引擎和交代媒体获取新闻的东说念主，其战斗到的新闻起首反而更平时、更多元。这被称为"自动的机缘刚巧"（Automated Serendipity）——算法会"投喂"给你本不会主动采选的内容。
少数照实存在于茧房中的东说念主，杠杆配资app主若是因为他们主动采选只看某些媒体， 正规配资平台app而不是算法有预谋推送的截止。
事实上，那些合计算法捣鼓的不雅点，时常假定平台乐于见到冲突，因为冲突带来流量。然则，这种假定忽视了平台运营的信得过主义：长期用户留存。
正如抖音安全与信任中心所公开的算法旨趣，如果算法一味相投用户已有的兴致，会导致内容越来越同质化，这会使用户很快感到枯燥并离开平台。因此大连股票配资，推选系统必须在"诓骗"和"探索"之间保执均衡，主动将用户可能感兴致的新内容推送给用户，以保执崭新感和用户黏性。
二、当"兼听"不再"明"
既然"算法导致茧房"的左证不及，那么极化的根源究竟在哪？
中国有句古话叫"集思广益"，西方的商谈民主办论也合计，公民在感性商谈中战斗不同不雅点，会变得更温顺。如果"茧房"是问题方位，那么马虎它——让东说念主们"兼听"——理当能缓解极化。
但如果这个前提在交代媒体时间失效了呢？
杜克大学社会学家克里斯 · 贝尔（Chris Bail）西宾进行了一项神秘的实地实验，成功测试了这个问题。他的团队招募了一批旗号光显的民主党和共和党推特用户，然后付钱让他们关心一个专门转发对立阵营政事言论的"机器东说念主"账号。
这个实验的蓄意，实质上即是强行马虎茧房，迫使参与者"兼听"。然则，实验截止让东说念主出东说念主猜想：一个月后，参与者非但莫得变得更温顺、更交融对方，反而广博变得愈加极点了。
这一发现阐发，至少在交代媒体环境中，免强你"走出信息茧房"，非但莫得料理问题，反而加重了极化。
阿姆斯特丹大学一项最新的"生成式交代模拟"接续进一步证据了这一不雅点。当接续者使用 AI 智能体创建了一个只消发帖、转发和关心功能的"最小平台"后，发现即使莫得复杂的推选算法，党派回信室、影响力高度聚会庸极点声息放大等功能回绝照旧会自愿产生。心境化的（时常是极点的）内容赢得更多转发，转发四肢又为发布者带来更多关心者（即影响力），这又进一步强化了极点内容在积聚中的主导地位。
这一发现的意念念在于，问题不是算法"抨击"了咱们，而在于东说念主类交代积聚的基础架构就会奖励那些基于身份、心境化、非感性的响应，并允许这些响应成功构建了咱们的交代相干。
三、极化的真相是什么？
为什么战斗对立不雅点会自欺欺人？要回话这个问题，咱们必须折柳两种天地之别的"极化"。
现代政事科学接续指出，清楚方式极化（Ideological Polarization），即东说念主们在具体战略态度上的不对，在普通群众中并未显耀增多。然则，情感极化（Affective Polarization），即不同党派群体之间日益增长的厌恶、不信任和敌意，却在急剧飞腾。这种极化无关乎战略，关乎身份；其特征更多体现为"对群外的歧视"（Out- Group Hate）。
贝尔西宾据此建议的"交代媒体棱镜"（Social Media Prism）表面合计，交代媒体既不是"镜子"，也不是"茧房"，而是一面"棱镜"：它会误解咱们对自我和他东说念主的剖析。
这种误解来自两个方面：领先，交代媒体的核神思制是身份展演和地位竞赛，这为极点者提供了最好舞台。其次，当极点者占据了公论场，温顺派会因"千里默的螺旋"而噤声。这面"棱镜"让咱们任意地以为对立阵营里统统东说念主皆是咱们在网上看到的那些极点分子。
这也解释了贝尔的实验为何失败：参与者被动看到的，并非温顺的对立不雅点，而是被"棱镜"折射过的、最逆耳的声息，这当然加深了他们的情感极化。也有接续标明，用户固然能感知到一种基于身份的"个体意见氛围"，但其"个体意见抒发"却并不受其显耀影响，更别说制造认可，从而演变成非感性四肢了。
四、突出"参与度"，算法的已往在哪？
算法是在一个事先存在的极化环境中运作的，而非创造了这个环境。
极化加重的时刻线，远早于现代交代媒体算法的出现，一种"从上至下"的模式似乎很早就有。
领先，精英极化（Elite Polarization）先于并启动着专家极化，政事家和行径家领先给与了更光显的态度。其次，深层的社会经济成分，如日益加重的经济不对等，与政事极化之间存在着深远的结构性相干。此外，时刻序列分析也泄露，收入不对等的揣度圭臬（如基尼所有）与国会极化进度之间存在着浓烈的长期关联性。
将算法视为极化危急中枢的"技巧决定论"叙事，是对一个复杂、多因表象的过度简化。
"算法捣鼓论"和"白痴共振"所描摹的表象，其根源更多在于东说念主类的心境偏见（如采选性战斗）和深层的社会政事结构。当一条长达 450 分钟的《红楼梦》深度解读视频能赢得 3 亿播放量，这恰正是算法主动破壁、发掘用户深度兴致的截止，而非"茧房"的产品。
既然算法仅仅"放大器"，那么浅近的技巧调度能否"矫正"这种放大效应？阿姆斯特丹大学的" AI 沙盒"（Sand box）接续为此提供了发东说念主深省的谜底。接续者测试了六种平时提议的"亲社会烦嚣设施"，截止发现那些看似"解药"的决策遵守"渺不足道"，致使自欺欺人。
举例，强行马虎所谓茧房（即"普及对立党派内容"）的烦嚣设施，截止泄露"简直莫得影响"，AI 智能体在被动战斗对立不雅点时，并莫得篡改我方的四肢，再次证据了"跨党派曝光自己是不够的"。而好多东说念主敕令追念的"按期间排序"信息流，固然照实能大幅缩小"精通力不对等"，但它带来了出东说念主猜想的反作用：它加重了交代媒体棱镜效应，使得极点党派用户的声息赢得了更强的相对影响力。
因此，阔气收效的烦嚣设施，不应着眼于创造"中立"算法这一迫害的主义。而应更多地关心探索突出原始参与度优化的替代性算法蓄意，举例，转而优先商量奖励用户的"述说偏好"（用户反念念后合计有价值的内容）而非"揭示偏好"（用户冲动点击的内容），或为"拓荒性言语"进行蓄意，从而将技巧的力量植根于对咱们现时分裂的东说念主类和政事根源的更准确交融之上。
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