文章核心观点 - 数智技术重塑社会互动与信息传播生态的同时 催生了以“愤怒诱饵”为代表的新型社会风险 该现象已成为全球性议题 其背后存在清晰的利益逻辑和产业链 需要技术设计 公众意识与制度保障协同推进以遏制其蔓延 推动技术向善发展 [1][2][6] “愤怒诱饵”的制造者与产业链 - 制造者主要分为两类 一类是旨在获取广告收益与传播声量的数字原生媒体 它们在标题与内容中更频繁地植入煽动性表达 [2] - 另一类是意图影响舆论 激化对立以服务于特定议程的特定团体或政治行动者 例如多国网络“喷子” [2] - 生成式人工智能技术带来了范式转变 能够实现低成本 规模化生产“愤怒诱饵”内容 可能重塑整个灰色产业的运作模式 [2] 算法在“愤怒诱饵”传播中的作用 - 算法本身是技术工具 其社会效应关键取决于设计目标与价值导向 若一味追求点击与停留则易助推“愤怒诱饵” 若纳入内容质量等多重维度则能抑制此类信息 [3] - 数据显示算法作用具有双重性 国外主流平台中约8%至10%的推荐属于“不良”信息 但约四分之一的算法推荐实际发挥着保护用户 引导积极互动的正向作用 [3] - 核心问题在于设计导向 应警惕被单一流量逻辑主导的算法设计 通过完善优化框架 算法可从扩散器转化为治理助力 [3] 平台遏制“愤怒诱饵”的治理策略 - 平台方需推动治理逻辑从追求“流量效率”向承担“生态责任”转变 国内外一些平台在治理违规账号 鼓励优质原创等方面的探索已展现初步努力 [4] - 平台可将社会责任转化为算法实践 提升算法对煽动性 虚假性等有害内容的识别与处置能力 从事前预警与事中干预环节阻断传播链条 [4] - 算法优化目标应超越用户参与度 转向对内容质量 情绪健康与社会价值等多元指标的综合考量 通过对“愤怒诱饵”类内容适当限流 对促进理性对话的信息给予更多展示机会来引导公众讨论 [4][5] - 短视频平台可结合大模型技术从内容创作 用户评论等多维度开展综合治理 若算法预估内容存在激化社会矛盾的风险 将对相关内容赋负分处理以降低其推荐权重 [4] - 通过引入“信息提示”等功能 在用户接触或转发内容时提供风险提醒 有助于公众建立初步的辨别意识 [4] 多方协同的治理框架 - 平台的责任实践离不开用户与社会的共同参与 公众媒介素养与批判性思维的提升是抵御情绪操纵的基础 [6] - 监管部门需建立相适应的制度框架 唯有技术设计 公众意识与制度保障协同推进 才能营造更加清朗 理性 健康的社会环境 [6]