青年说

曹林 华中科技大学新闻与信息传播学院教授

　　新闻回放

　　报志愿搜索计算机专业，页面被铺天盖地的“计算机人生”包围；定制假期出游计划，看了看草原后满屏皆是“风吹草低见牛羊”……算法如同一只看不见的手，在精准捕捉人们需求的同时，也在编织着一张信息围猎的网。一项调查显示，92.8%的受访青年有被大数据算法“支配”的烦恼，89.4%的受访青年认同算法应服务于人的理念。

　　主持人语

　　你看不见算法，算法却时时刻刻在窥探并支配着你。同质化信息围猎，单一资讯喂养，“秒懂”算计制造的茧房，隐私被窃取及“杀熟”的陷阱，让人防不胜防。针对这个话题，三名大学生并没有一味排斥算法，而是从不同角度彰显人的主体性，努力去“询唤”一个真正人本化的算法。

我与我周旋久，却被算法所定义

莫璐璐

　　深夜刷完世界杯视频，眼睛酸涩，我忽然恍惚——我从不看球，此刻脑子里却塞满了C罗、姆巴佩和梅西。我还是我吗？至少不是昨天那个对足球一无所知的我。我问自己：看世界杯，是我的意志吗？或许是。但我从未主动选择过。那么，究竟是谁，未经允许，篡改了我的意志？

　　过去，我们依靠浏览器逐一查找困惑，在无数词条中不知疲倦地筛选所需信息。但现在，在算法投喂机制下，信息主动涌来，我只需选择快速滑动还是慢速滑动。我并未主动搜索过世界杯，却被强行填充了相关知识。算法没有满足我的兴趣，反而在制造我的兴趣，原来我的新爱好，不过是算法推送的副产品。

　　这种体验让我察觉，其实信息时代的我们由“肉体我”“数据我”和“叙事我”组成。人是一切社会关系的总和，但不可否认，“00后”一代的社会关系，很大程度上已被算法信息所接管。认知来源的改变，导致我的“总和”也随之改变。更令人细思极恐的是，“数据我”不只是在记录我，更在反向塑造“叙事我”。在各大平台的年度报告中，在一道道人格测试中，我已经在不知不觉中让渡了对自我的定义权。

　　迷失的不只是“我”，每个人的注意力都被算法化地配置，我们眼中所见的现实不再相同。公共议题失去了共同的事实基础，讨论沦为“各说各话”，从多元滑向极化。我们的注意力被换算为流量，被细分、定价、拍卖。当注意力成为商品，信息的过滤权便从人的理性判断，转移至以商业逻辑为底色的代码之手，成为所谓的注意力殖民。公众让渡的不仅是选择权，更是认知的自主权。

　　算法不会消失，我们也回不到前算法时代。个体层面的“调教算法”或“数字戒断”虽有意义，但更深层的追问，或许应指向规则层面：如何让算法分发逻辑增加“偶然性权重”？如何让信息推荐者承担公共责任？这些追问的本质，是我们争取在算法时代不被算法定义、在推荐系统中保持认知自主的权利。

　　（作者系华中科技大学新闻与信息传播学院本科生）

算法本无害，破茧需靠己

钟琳欣

　　搜索一次专业，满屏都是相关择校推荐；刷几条风景视频，推荐页只剩同质化打卡内容。数字化时代，算法便利了青年获取信息的方式，却悄悄筑起了窄化认知的信息茧房。算法本身只是技术工具，限制青年思考的不是代码，而是沦陷在认知舒适圈不愿主动求索的思维惰性。破除信息茧房，青年应从外在信息选择、内在思维锻炼方面努力。

　　信息茧房最深层的危害，是滋生某种懂王式的“信息自负”：自以为掌握了完整事实，捂起耳朵再也不接受不同信息。身处认知舒适圈，我们慢慢失去“存异”的耐心，面对相悖观点拒绝理性探讨，反而对其屏蔽、排斥；了解社会热点，仅依靠碎片化内容形成片面判断，丧失辩证、客观看待事情的能力。主动破茧，可从以下三个方面养成好的信息获取习惯。

　　其一，需要在日常生活中主动去搜索，而不是习惯被推送、被喂养、被围猎。主动选择才能消除某种固化的媒介形成的盲区，从而看到更广阔的世界。互联网提供了一个开放的世界，如果你只关注你喜欢的人和那些跟你同一个圈子里的人，然后等着看他们每天发的状态，你的视野就被算法限定了。

　　其二，需要摆脱对技术装置的依赖，提高“枯燥耐受能力”，不能失去专注、沉浸和深度思考的能力。算法轻易俘获我们的时候，往往是我们“放弃思考”的时候。

　　其三，需要与优质的内容生态保持连接。在这个信息泛滥的媒介环境中，优质内容依然是稀缺品，越优质的内容，越需要在深度沉浸中去挖掘。

　　算法本身只是工具，困住青年思维的并非代码，而是被动盲从的信息接收行为。主动挣脱算法打造的信息茧房，主动接纳多元观点，才能真正破“茧”成才，让“算法服务于人”。

　　（作者系华中科技大学新闻与信息传播学院本科生）

好的算法应保留“被打断的可能”

许可欣

　　今年高考，AI志愿填报成为不少考生的“军师”。输入分数、地区和偏好，几秒钟便能生成一份看似科学的志愿方案。这样的推荐当然高效，却也容易把人生压缩成一套功利化、公式化的所谓“最优解”。一个反复搜索计算机专业的学生，未必只适合计算机；一个关注人工智能最前沿发展的人，也未必不会被历史、哲学或农学所影响。倘若平台仅仅沿着用户已经走过的路继续推荐，只会让选择越来越窄。

　　如果说志愿填报影响的是未来，那么另一群青年正被困在算法的“当下”。外卖骑手、网约车司机，他们的轨迹、时间和收入被系统精确到秒。这种“极致效率”让平台获益，却使劳动者疲于奔命。

　　算法的优化，需要从单纯追求“单量最大化”转向“人本最优化”。平台应引入更有温度的变量，比如在恶劣天气自动调整配送时限、为连续高强度工作的骑手设计合理休息机制，将安全与健康植入算法的底层逻辑。对于困在系统里的青年而言，最好的算法，不是最快的路线，而是一条有弹性、有人情味的安全道路。

　　真正好的算法，也应在精准之外保留“被打断的可能”。算法本质上是一种预测，而人最大的价值，恰恰在于不可预测。如果算法总是根据昨天定义今天，人终究会活成自己的历史数据。平台优化算法，不妨少一点“非猜中不可”的执念，多一点主动打开陌生世界的勇气，让用户能够关闭部分个性化推荐，也让推荐流里始终保留一些没有被计算过的偶然，让“反算法”成为一种可选择的机制。

　　好的算法，应当在精准之外，仍允许人走神、偏离与重来。一点刻意的失准，是技术对“人本位”的尊重，也是算法真正服务于人的开始。

　　（作者系华中科技大学新闻与信息传播学院本科生）

《中国教育报》2026年07月13日 第02版