张　超^[2]

【摘　要】国内外新闻传播领域重点关注算法在新闻生产中的应用、局限、影响、算法权力等问题，对算法风险认识不足，研究也相对薄弱。本文尝试弥补当前算法研究的这一“短板”，对算法风险进行系统、深入的研究。本文认为算法风险缘于算法运行系统的缺陷、“数学洗脑”对算法的绝对信任和“算法知沟”掩盖风险的可能性。算法风险在新闻生产中可细分为失实风险、决策风险、偏见风险、隐私风险和声誉风险。算法是把“双刃剑”，新闻业需要在创新和风险中找到平衡。应对算法风险是一个系统工程，需要新闻业构筑算法责任伦理机制，立法部门制定监管新闻算法的法律法规，利益相关者提升算法素养，媒体建立预防和处理算法风险的应对机制。

【关键词】人工智能；算法；算法风险；数据新闻

智媒时代新闻业正经历“算法转向”（algorithmic turn），人工智能技术被视为下一代新闻生产的“标配”，渗透到从选题到内容分发各个新闻生产环节，如机器人新闻、个性化新闻推送、智能检校、用户评论审查、自动事实核查、自动生成图表、聊天机器人、数据挖掘与分析等。早在2015年，美联社就在“2015—2020战略规划”中计划2020年前实现80%的新闻内容生产自动化。(www.daowen.com)

与此同时，人类正处于乌尔里希·贝克（Ulrich Beck）所描述的“风险社会”之中，技术的发展使各种风险形态不断“生产”出来。人工智能也不例外。人工智能的核心是数据、算法和计算力。随着人类从弱人工智能阶段奔向强人工智能阶段，因人类对算法的过度依赖和算法本身的局限所导致的算法风险（algorithmic risks）将与日俱增。

新闻业的合法基石在于向公众提供可信赖的新闻信息服务。当人工智能技术渗入新闻生产时，新闻业者需要对新技术保持审慎态度、提防算法风险。虽然人们主观上认为人工智能技术比人更可靠，实际上如果算法出错，波及面更广、后果更严重。在对人工智能技术的“憧憬”中，国内外新闻传播领域重在关注算法在新闻生产中的应用、局限、影响、算法权力等问题，对算法风险认识不足，研究也相对薄弱。算法风险何以产生？新闻生产会遇到哪些算法风险？如何应对？本文尝试弥补当前算法研究的这一“短板”，对算法风险进行系统和深入的研究。