算法风险对高校思想政治工作引领力的影响机制研究

一、算法风险的内涵

算法风险在高校思政领域主要表现为三种形式：算法偏见（由于训练数据或设计偏差导致的不公平结果）、算法黑箱（决策过程不透明难以解释）和算法霸权（技术平台对信息的垄断性控制）。算法偏见风险源于训练数据本身存在的偏见或算法设计者的价值倾向。在高校思政工作中，这种偏见可能导致某些重要政治理论内容被系统性过滤或边缘化。例如，一些商业平台的内容推荐算法更倾向于推送娱乐性内容，而使严肃的思政教育内容传播受阻。算法黑箱风险指算法决策过程的不可解释性。这种不透明性使得思政教育工作者难以理解和干预信息分发过程，也无法向学生合理解释为何某些内容被推荐而其他内容被过滤。这种情况削弱了思政教育的可信度和说服力。算法霸权风险表现为技术平台通过算法对信息传播渠道的垄断性控制。商业平台通过算法掌握了信息分发的权力，在一定程度上削弱了高校思政教育的主导权和话语权，使主流价值观的传播受到制约。

二、算法风险对高校思想政治工作引领力的影响机制

（一）信息生态路径：算法对思政信息环境的塑造

算法通过塑造信息生态环境间接影响思政工作效果。在高校语境下，算法已经成为信息过滤和分发的关键枢纽，控制着师生接触信息的范围和质量。这一路径的影响主要表现在：首先，算法决定了思政内容的可见性和可达性；其次，算法影响了信息的多样性和平衡性；最后，算法重新定义了信息的权威性标准—通常以流行度取代专业性。尽管算法常被标榜为 " 价值中立 " 的技术工具，但实际上任何算法都隐含着设计者的价值取向和文化偏好。这种价值渗透主要通过三种方式实现：一是通过内容优先级设置体现价值排序；二是通过关联推荐强化特定价值观念；三是通过过滤机制消除不符合平台价值观的内容。在高校思政工作中，这种隐含的价值渗透可能与主流价值观教育产生冲突。例如，一些商业平台算法优先推荐个人主义和消费主义内容，这与思政教育倡导的集体主义和社会责任理念存在矛盾。这种价值冲突使得学生在接受思政教育时产生认知困惑和价值迷茫，削弱了思政工作的引领效果。

（二）主体关系路径：算法对教育主客体关系的重构

算法通过重构教育主体关系影响思政引领力。传统思政教育中的主客体关系是明确的——教师是教育主体，学生是教育客体。然而，算法的介入使这种关系变得复杂：算法平台成为事实上的“第三主体”，同时教师和学生都在一定程度上被“客体化”，成为算法分析和作用的对象。这种主体关系的重构导致了一系列后果：一是教师的主体地位被削弱，教育主导权受到挑战；二是学生的客体地位被强化，在算法面前变得更加被动；三是师生之间的直接互动减少，算法作为中介影响了教育的真诚性和深度。这些变化都使得思政工作难以保持传统的情感感染力和人格影响力，而这恰恰是思政引领力的核心要素。

（三）话语权力路径：算法对思政话语体系的冲击

算法通过重塑话语权力结构影响思政工作效果。在算法时代，话语权不再仅仅来源于体制性授权，也来自于技术性授权。算法平台通过控制信息流通渠道获得了相当程度的话语权，这种权力与高校思政工作的制度性话语权可能形成竞争甚至冲突关系。具体而言，算法对话语权力的影响表现在：一是重新定义了话语权威的来源（从制度认可变为流量认可）；二是改变了话语表达的方式（倾向于碎片化、情绪化表达）；三是重构了话语传播的路径（依赖算法推荐而非组织传播）。这些变化使得高校思政工作面临话语转型的挑战，传统的话语体系和教育方式在算法环境中可能失效。

三、应对策略与建议

针对算法风险对高校思政工作引领力的多重影响，需要从多个层面构建系统化的应对策略。

（一）技术层面：提升算法素养与开发能力

高校应当全面提升思政工作队伍的算法素养，包括：开展算法技术培训，使思政工作者了解算法的基本原理和影响机制；培养批判性算法思维，能够识别和评估算法风险；开发专门的思政教育算法工具，抢占技术制高点。具体措施可以包括：将算法素养纳入思政教师培训体系；与技术公司合作开发适合思政教育需求的算法系统；建立思政内容算法推荐实验室，研究如何通过算法增强而不是削弱思政引领力。

（二）内容层面：创新思政内容生产与传播方式

面对算法环境的挑战，思政工作需要创新内容生产和传播策略：一是适应算法传播规律，开发适合算法分发的内容形式；二是提升内容质量，增强思政内容的内在吸引力和竞争力；三是构建多元内容体系，避免单一化、教条化的表达方式。例如，可以将严肃的思政内容与学生关心的热点问题结合，采用短视频、互动游戏等更符合算法推荐特点的形式进行传播。

（三）制度层面：完善算法治理与监管机制

高校需要建立完善的算法治理框架：一是建立算法审核机制，对校园内使用的算法系统进行价值观评估；二是制定算法伦理规范，明确算法设计和使用的底线原则；三是建立算法问责制度，确保算法风险能够被及时发现和纠正。此外，高校还可以通过与政府部门、行业组织合作，参与更广泛的算法治理进程，争取更有利的政策环境。

（四）教育层面：强化学生的批判思维与媒介素养

最终，应对算法风险的根本途径是提升学生的批判思维能力和媒介素养：一是开设相关课程，帮助学生理解算法的工作原理和潜在影响；二是培养信息鉴别能力，使学生能够独立判断算法推荐内容的真实性和价值取向；三是强化价值引导，增强学生对主流价值观的认同和坚守能力。这样即使面对算法风险，学生也能够保持独立思考和价值定力。

四、结论与展望

算法风险对高校思想政治工作引领力的影响是一个复杂而紧迫的课题。本研究通过分析算法风险的表现形式和影响机制，揭示了算法技术如何通过技术遮蔽、认知塑造、权威消解和价值渗透等多种机制削弱思政工作的引领力。这些影响不仅涉及技术层面，更深入到认知、关系和价值层面，需要系统性的应对策略。未来研究可以进一步探讨以下方向：一是不同类型算法风险的量化评估方法，为风险评估提供更精确的工具；二是算法风险与思政引领力关系的实证研究，通过大数据方法验证理论假设；三是跨文化比较研究，探索不同文化背景下算法风险表现的差异性。此外，随着生成式人工智能等新技术的快速发展，算法风险的表现形式也在不断演变，需要持续跟踪研究。最终，高校思想政治工作需要在拥抱技术变革的同时保持价值定力，通过技术创新和制度创新应对算法风险挑战，确保在算法时代仍然能够有效发挥思想引领和价值塑造的重要功能，为培养担当民族复兴大任的时代新人提供坚实保障。

参考文献：

[1] 谢波 , 陈晨 . 人工智能算法安全治理的欧美经验与中国路径 [J]. 中国科技论坛 ,2025,(08):172-180.