算法，本来是一个技术概念，是迅猛发展的人工智能将之从幕后推向前台，使算法从有关计算、编程的专业领域“出圈”，成为大众媒介生活中的“热词”。
算法被应用于互联网个性化信息推荐，在海量信息中提高内容与用户需求匹配度，降低用户获取信息的成本。算法是人工智能技术的核心，用以分析处理数据，为计算机学习、模仿人类思维能力提供基础，实现人工智能对人类某些能力的替代或增强。
无论是否了解算法，大多数人已经被编织进数据和算法的媒介网络，算法的作用也渗透进日常生活的方方面面。算法得以被广泛应用于互联网生活，恰恰是因为互联网激活了个人的需求与价值。人本逻辑是算法运作的基本逻辑。因此，当算法深刻影响媒介产品、艺术作品的传播、接受以及创作生产，特别是在技术层面大力促进网络文艺蓬勃壮大时，坚持以人为本才不会陷入“算法”的技术漩涡。
算法擅长“猜你喜欢”，满足个体对文艺作品娱乐消费、艺术欣赏的需要
浏览网页时，系统会自动弹出用户最近关注商品的界面。打开手机客户端，“推荐”里正是用户感兴趣的文艺作品或信息。很多人都有类似的使用体验。那么互联网是如何“猜你喜欢”的？
简单讲，就是你一旦听过民谣，平台就推荐民谣类曲目供你欣赏；如果你常刷美食短视频，同类短视频就会扎堆儿在你的“推荐”里；甚至你频频搜索某明星姓名之后，平台会把相关的短视频、影视剧、综艺、娱乐资讯等一并推送，帮你“追星”。
这些个性化推荐的实现，依赖的正是算法，即拟合一个用户对内容满意度的函数，输入内容、用户特征、环境特征等维度的变量，模型计算后预估在特定场景下，对个体用户推荐内容的合适度，分析决策信息内容的分发。复杂多元的个体需求，就这样被算法“破解”了。
今天，算法分发几乎已经是互联网信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等的标配，被直接、广泛地应用于信息处理、新闻生产、医疗健康等领域，在技术层面解决个性化信息需求。对于追什么剧，听哪首歌，读什么小说，这些文艺作品的选择和接受问题，在互联网世界中，已经发展为首先由算法判断和选择的新模式。
算法成了网络文艺与受众传播之间的第一位“鉴赏者”，从哪些内容分发给什么样的用户这类个性化推荐问题，到一些文艺作品排行榜，都是数据分析和算法运行的结果。算法基于对个体艺术趣味和文化身份的分析，满足个体对文艺作品娱乐消费、艺术欣赏的需要。
算法正在深刻引导、影响网络文艺创作，甚至出现“算法文艺”
人工智能画画、写诗，进行艺术创作已经不是什么新闻。人工智能艺术创作建立在数据、算法基础之上，因探索对人类意识的模拟引发争论，甚至引起人类可能被智能机器取代的焦虑和恐惧。而算法作为人工智能技术节点，主要以运作机制影响网络文艺创作，驱动个体参与文艺作品的生产，有人据此提出“算法文艺”。
对于网络文艺受众而言，算法推荐的内容以满足用户个性化的文化艺术需求为目的。在观看、欣赏和消费时，受众通过留言、弹幕、转发等方式评论，或者以图片文字、音视频进行重构或解构。这些反馈，既是以二次创作的方式，对文艺作品的进一步丰富，也起到优化数据采集、修正算法模型的作用。随着5G技术推动，当万物互联与全时在线得以实现，技术迭代升级，对人的洞察，从传统意义上的社会标签及行为、认知、评价、态度等指标采集向身心层面深化，人成为一种完全意义上的传播终端，文艺作品受众的审美感受、情感状态、理性判断、艺术需求和所处的文化场景被全方位感知、数据化，并以此作为新的文艺创作和传播的数据基础。数据及分析反过来成为人们认知世界、认识自我，进行文艺创作的基础。
无论历史上的现代印刷技术、机械复制技术，还是当下的互联网技术，都对人类艺术发展产生了重大影响。机械复制技术颠覆了艺术的精英属性和等级秩序，而互联网、移动互联网为大众参与文艺生产提供工具和平台，并对用户赋权赋能。当下部分短视频制作和传播平台，算法机制突出流量“去中心化”特征，即平台会为每一个视频分配几十至上千不等的基础流量，粉丝不多的用户，也有机会和大号竞争，这样的算法为普通用户提供了相对平等的激励机制。在以场景、细分、垂直和个性化服务为特征的传播阶段，平台会选择推送有创意的文艺精品，满足用户文化期待。因此，理解算法运作的“秘籍”，是借平台和流量之力的传播策略，更是创作者艺术构思和文化表达的创作策略。
怎样在阶梯流量分配中进入下一个流量池？如何提升完播率、互动率，进一步获得叠加推荐？这些摆在短视频制作者面前的首要问题，与传统文艺面对的艺术创作问题已然不同，算法正在深刻引导、影响网络文艺作品的创作。尽管流量背后是变现的经济因素或资本的作用，而其运行模式却是以算法为技术基础的。驱动用户从被动的受众、艺术消费者成为创作者，实现网络文艺创作主体的大众化、多元化，算法正在发挥作用。
算法推荐源源不断的新内容，可能让用户欲罢不能，加剧网络沉迷与成瘾，加宽数字鸿沟
推荐算法也可能放大或掩盖某些审美趣味、情感倾向、艺术类型或主题内容等，甚至掺杂了资本等因素，这样的推荐就不一定是用户所需要的了，而可能是算法控制者所需要的。这意味着，算法作用机制下网络文艺作品的推荐，在被读、被看、被听之前，已经被算法判断和筛选了。换言之，算法正在更深层面隐秘地进行价值建构。
算法改变了网络文艺作品的接受模式，也在影响网络文艺作品的接受者。通过数据计算认定用户“真实需求”，算法保障推送内容落点精准。但是，弱人工智能技术条件下的算法，还不能“聪明”地洞察出个体深层、复杂的文化需求，长此以往推送重复内容，用户难以体验艺术作品的丰富性和创新性，不利于艺术对人类精神、情感的陶冶，也不利于丰富和提升人的文化生活质量。
用户享受平台个性化、高效便捷的推荐，是以放弃和出让对文艺作品的选择权为前提的，并导致用户在被动的处境中，衍生媒介使用风险。推荐内容，极易引发用户对网络内容的过度使用。推荐源源不断，且能持续转换为新的、有吸引力的内容，让用户欲罢不能。很多用户在厌恶、拒绝平台推荐之后，还是会重新回到推荐模式，因为面对海量信息的铺天盖地，算法能最快捷地为用户解决选择问题。推荐算法可能加剧用户的网络沉迷与成瘾。同时，推荐算法对用户的划分，在社会结构层面上很可能加大数字时代的人群分化，加宽数字鸿沟。
算法推荐的便利是显而易见的，与此同时也不能无视算法对网络文艺作品的接收者造成的消极影响。
基于人类情感价值和人文主义关怀，通过人机协作，将人类智慧与人工智能有机结合，激发网络文艺的先进性与人民性
算法深入影响网络文艺的创作与接受，是互联网发展进入“下半场”的必然表现。在大数据和人工智能技术支撑下，媒介发展趋于场景细分和纵向开掘，互联网激活了个体的需求和价值，并在关系场景中提升了个人的能动性和影响力，算法技术的应用，正是以互联网对个体赋权为前提的。无论人工智能的科学实验，还是算法的技术操作，当人类拥抱新科技的时候，坚持“以人为本”，才能引导“技术向善”。
2019年3月，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，强调要“构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态”。这表明，在政策层面，国家已经为人工智能发展明确了方向。
机器是“人的延伸”。如果说第一次机器革命是对人“生产器官”中手臂等“体力”器官的延伸，那么人工智能技术则是对人类“生产器官”中作为“智力”器官的头，以及思想、意识等“智能”的延伸。智能自动化确是对人类智力的解放，人工智能不仅参与文艺创作，而且创造新的文艺生产方式。尽管以人类的艺术鉴赏标准来看，人工智能在文学诗歌、音乐绘画等艺术领域的创造表现还不尽如人意，但是越来越宏大、沉浸、实时、虚实融合等复杂的场景，正在不断对文艺创新提出要求。
通过研究人类艺术的创造过程，模仿神经网络深度学习，机器正在程度不同地自主完成创造性工作。同时，通过人机交互，算法正在帮助人类逐渐从海量的基础劳动中解放出来，更为集中地承担主体性艺术创造工作。比如，生成艺术、算法创作等便是通过解放人类的部分体力与智力，使人类获得更大的创作自由与主体性的人工智能文艺创造活动。
今天人们对人工智能技术发展的焦虑，主要出于自身可能被机器取代的恐惧。当人工智能对于人的“生产器官”全面延伸之时，如何将这种恐惧，转变为人类获得艺术自由，获得创造主体性的快乐？
根本上，要遵循“以人为本”的原则，以人的体力和智力的全面解放为宗旨。新技术的开发，如果仅仅为少数人服务和利用，则不可避免地成为人类文明的致命威胁。如果人们能普遍平等享受到新技术所带来的利好，那么人工智能对艺术创作和职业的部分取代，就能转化为对人类劳动的解放。否则，人工智能的威胁不是技术对人类的统治和取代，而是人类之间新的不平等。
算法是人工智能的底层逻辑，作为科学技术，其运行是以用户价值和需求为中心的，“以人为本”亦是算法的根本原则。在算法广泛应用的同时，将人工智能与人类智慧相结合，以科技延伸人的局限，以人把握科技的方向，才能有效规避技术中心主义。
通过人机协作，人工编辑帮助人工智能，成为更准确了解人类需求、个体文艺趣味的“鉴定者”。同时，伴随技术迭代，用户将被赋予更多权限，网络文艺作品受众可以通过算法校准自己的需求数据，主动规避自己不感兴趣的内容。通过让算法学习自己的艺术文化品位，干预算法推荐的模型。本质上，算法肯定并激励个体的能动作用。
但是，正如传媒学者斯科拉·拉什强调指出，在一个媒体和代码无处不在的社会，权力越来越存在于算法之中。不过，推荐算法包含了设计者的意志，算法的弊端，根本上是因人类自身所致。因此，人类情感价值和人文主义关怀，在技术主义时代尤为关键。避免对算法的盲目推崇，通过人机协作，将人类智慧与人工智能有机结合，以健康丰富的信息流动，激发网络文艺的先进性、人民性，传递真善美、激发文艺能量，才是算法技术操作的正确方式。
