尽管过往的许多事件已经让我们痛苦地认识到，在缺乏监管的情况下将关键信息基础设施交到商业利益集团手中会是何种后果，但如今我们却在人工智能聊天机器人上重蹈覆辙。过去Facebook和谷歌会决定向你展示哪些新闻文章，而今ChatGPT、Claude和Gemini等工具则将这些信息整合成听起来颇具权威性的答案。

　　这一区别至关重要，因为从“内容挑选者”向“编辑者”的转变，使得不当影响变得更加隐蔽且危害更深。当前的聊天机器人不仅仅是大型语言模型，而是构建在影响一个模型的开发和部署的多个不透明算法层之上，而每一层都可能成为平台或其他团体根据自身利益塑造信息的切入点。

　　这一“算法影响力堆栈”至少包含五个层级。第一层是训练数据的筛选。比如埃隆·马斯克就在2025年10月推出了Grokipedia来为其Grok聊天机器人提供训练数据。作为一家由企业控制的百科网站，其目的是为维基百科这个互联网上长期广受信赖的信息来源及其社区治理模式，提供一种“反觉醒主义”的替代方案。

　　第二层是通过人类和人工智能反馈实现的强化学习，正是这一过程将大语言模型从不可预测的文本生成器转变为可用的“助手”。在模型开发的这一“后训练”阶段，人类评审员会对输出结果进行评分，以此引导系统朝着期望的行为模式发展。但这些人类评审员正日益被专门的人工智能“教师”取代，而这些“教师”则旨在让核心模型与已被编码进一部“宪法”的预设原则保持一致。

　　第三层是网络搜索。当聊天机器人进行在线搜索或访问数据库时，检索增强生成系统会决定将哪些信息片段纳入模型的回复中。与传统搜索引擎一样，在聊天机器人回复中引入广告将引发更多关于客观性的担忧。

　　第四层是系统提示词。由于这些提示词会在聊天机器人生成答案时介入，平台无需重新训练即可调整其行为。例如，去年已被公开的Grok系统提示词就包含“不要回避发表政治不正确言论”等指令。

　　最后一层是安全过滤器。在聊天机器人查询到达模型之前，输入过滤器会判定其是否“可接受”。同样，在模型生成响应后，输出过滤器可以在用户看到内容之前，对其进行修改、审查或净化。虽然平台有正当理由屏蔽某些查询，但这些过滤机制的不透明性，依然留下了诸多悬而未决的问题。

　　就在聊天机器人于全球范围部署之际，政治和企业利益已然开始塑造这一算法的影响力体系。苹果公司就在特朗普第二次就职典礼后，更新了其人工智能训练指南，以避免将“让美国再次伟大”运动的支持者标记为“激进”或“极端”。去年5月，Grok开始放大关于南非出现“白人遭受种族灭绝”的无根据且断章取义言论。

　　通过聊天机器人进行政治操纵，已被证明是有效的。民主制度依赖于多元化的信息来源以及透明、可问责的信息生态系统。允许对人工智能基础设施行使集中化且不受问责的权力，无异于纵容技术威权主义的滋长，因为算法影响力堆栈的每一层，显然都可以被工具化为在无需诉诸任何公开审查的情况下放大或压制特定观点的手段。

　　去年12月，欧盟委员会因X平台“违反《数字服务法案》规定的透明度义务”而对其处以1.2亿欧元罚款。不出所料，X平台及其支持者将此举描绘为对言论自由的攻击。但透明度恰恰是捍卫言论自由的核心。社交媒体的兴起，让我们明白当问责机制滞后于技术应用时会有何种后果，而我们绝不能在那些对公众认知拥有更大掌控力的系统上重蹈覆辙。