2025年6月10日晚，我校文化与传播学院邀请到厦门大学新闻传播学院副院长苏俊斌教授，为师生们带来一场主题为“推荐算法的价值关切及其权衡”的精彩讲座。这是我校北楼专家系列讲座之一。本次讲座聚焦我们日常生活中无处不在的推荐算法，特别是新闻推荐场景，苏教授深入剖析其运作逻辑、内在价值及伦理困境。

苏俊斌首先指出算法并非神秘莫测，其本质是人类工程师设计的、能被机器执行的一系列有限决策步骤，旨在解决特定问题。在智能时代，算法已从“被动工具”如纸笔、“自动工具”如声控灯，演进为具有一定“能动性”的智能工具，深刻嵌入社会生产生活。尤其在新闻传播领域，算法正日益替代传统编辑的角色，成为决定用户“看什么新闻”、“以何种顺序看”的关键“把关人”。

算法常被视为“黑箱”，其决策过程难以窥探。苏俊斌提出，通过分析获得授权的新闻推荐算法发明专利，可以在一定程度上“打开黑箱”。通过对全球百余件相关专利的分析，他发现算法在设计时已预先嵌入了特定的价值考量因素，如新闻时效性、用户历史足迹、兴趣偏好、流行度、用户相似性、社会关系网络等。

讲座中，苏俊斌质疑“算法绝对客观中立”的观点。他引用微软专家及业界研究指出，算法客观性往往是精心构造的表面现象。算法在收集数据、设定排序/分类/筛选/关联标准时，都可能引入偏见。例如，单纯依赖流量推荐，可能忽略对用户生命安全至关重要的突发新闻，这显然不符合新闻伦理和社会对算法的“合道德性”期待。

苏俊斌还指出新闻推荐算法面临的核心挑战——必须在准确性、多样性与公平性三者间进行艰难权衡：一是过度追求精准推送用户可能喜欢的内容，容易导致“信息茧房”，牺牲内容多样性，危害公共领域构建。反之，过度强调多样性推送陌生内容，则可能降低用户体验和准确性；二是缺乏多样性本身就可能导致对不同群体不公平。但刻意追求多样性也可能陷入形式公平，损害实质公平；此外，追求极致准确性可能放大训练数据中的既有偏见，导致对某些用户群体的不公平推荐结果。

面对算法潜在的偏见与失控风险，苏俊斌介绍了全球监管趋势。各国政策法规普遍聚焦于要求算法的透明性、可解释性和可问责性。此外，他提出更深层的思考：对于像ChatGPT这类拥有千亿参数、基于“机器学习”而非传统编程逻辑的复杂系统，“打开黑箱”是否可能？是否有意义？他类比图灵测试与控制论的源头，指出这类智能系统从设计之初就具有“黑箱”特性，对其有效规制仍是悬而未决的难题。

讲座尾声，新闻系阮榕老师提出了教学中的现实困惑：学生常感“认真做内容不如迎合算法”。苏俊斌分享了厦大“融合新闻学”课程的经验，强调关键在于引导学生掌握“两个尺度”：一是了解推荐逻辑，善用工具分析流行度影响因素；二是在符合马克思主义新闻观、保障真实性的前提下，探索如何让优质内容获得更广泛传播。他建议加强院校与媒体合作，获取真实平台数据，让学生在实战中学习运用智能工具预测和提升内容传播力，实现技术赋能与价值坚守的统一。

最后，莆田学院文化与传播学院院长帅志强表示，本次讲座让师生们对推荐算法有了更为深刻的认识。讲座不仅提升了大家对技术背后伦理问题的敏感度，更为学院新闻教育的未来发展提供了宝贵的思路。文化与传播学院的师生们在这场讲座中获益匪浅，为未来在智能传播领域的教学、研究与实践注入了新的思考维度。

图/文：张诗洁