建立“算法自覺” 守護閱讀價值

【專家學思】

人工智能的崛起為人類社會開啟了變革的新紀元，深刻重塑著我們生活與生產的各個方面。而作為文明傳承與思維鍛造的核心路徑，閱讀在這一浪潮中經歷著前所未有的影響與重構。

人工智能讓我們獲取信息變得越來越容易，卻讓我們認識世界、理解世界變得困難。究其原因，主要是算法機制對人類閱讀的侵蝕。在算法驅動下的內容個性化推薦，結合讀者日常的閱讀習慣與偏好，隻給讀者提供“想看的”“喜歡看的”“希望看的”，而非“應該看到的”﹔為了讓用戶在點擊率、停留時長、互動頻率等方面達到參與度最大化，算法會優先推送能夠立即觸發愉悅感的內容，而非長期來看具有更高價值的內容，而后者往往需要投入更多注意力，進行深度閱讀。此外，算法根據用戶歷史行為，有持續推送同質化內容的傾向，使用戶逐漸困在自我強化的信息繭房當中﹔本質的同義重復，讓讀者誤以為自己在深度學習，實則面臨偏見的深化。在信息過剩的時代，我們的注意力是稀缺資源，而算法正在競爭我們這一有限的認知資源。去語境的碎片化信息，高度垂直的標簽化內容，時效性、熱點驅動的“信息快餐”，都讓那些值得深度閱讀的內容被淹沒，而更令人擔憂的是，讀者深度閱讀的能力與欲望也逐漸被削弱。

不可否認的是，如今我們的生活已經深度和算法耦合在一起。在這一新形勢下，除了要清醒認識到其對深度閱讀的沖擊，更要探索建立人工智能時代深度閱讀的方法和路徑，從而樹立深度閱讀的意識。

讀者要建立“算法自覺”，清醒認識到我們自身正被算法持續塑造，並對此過程保持動態審視，這就要求我們警覺“舒適閱讀牢籠”的隱性束縛。當信息繭房日益固化，我們不僅喪失逃離的意願，更可能喪失逃離的能力。為此，可以考慮系統性踐行以下策略來重塑我們的深度閱讀：主動攝入立場相異乃至對立的優質內容，確保信源結構的多元均衡﹔突破學科邊界開展跨界閱讀，以定期進入陌生知識領域的方式，不斷拓寬閱讀邊界，主動面對跨界閱讀帶來的“閱讀挑戰”，捍衛閱讀主體的能動性﹔閱讀的內容錨定經過時間檢驗的經典文本，以歷史沉澱對抗算法時效性。在此過程中，我們的核心追問應從“我喜歡什麼”轉向“我需要什麼”，評價閱讀質量的標准從“讀了多少”轉向“思考了多少”，理解層次從“懂了”轉向“我是否真的懂了”，認知態度從“認同”轉向“我是否認同，為什麼”，最終將深度閱讀重新定義為一種持續的自我教育實踐。

若將深度閱讀視為自我教育，那麼引入系統的教育目標理論，將為我們理解其發生機制與發展路徑提供更為堅實的分析框架。美國教育心理學家本杰明·布魯姆於20世紀中葉提出的教育目標分類法，正是這樣一個具有裡程碑意義的認知地圖。該理論將認知過程由低階到高階劃分為六個層次——“記憶”“理解”“應用”“分析”“評價”與“創造”，構成了一個認知的螺旋上升。在這一框架下審視深度閱讀，我們得以清晰地認識到，真正的深度閱讀並非停留於底層的“記憶”活動，而是一場穿越認知層級的攀登之旅。尤為重要的是，人工智能時代的來臨，讓以“記憶”為主的傳統學習模式受到空前的挑戰。當閱讀過海量公開信息的大語言模型可以快速理解和生成人類語言，“記住知識”本身已不再構成競爭優勢，這就要求我們必須在有選擇地記憶部分信息的基礎上，將認知資源更多地投向更高階的思維活動。

其一，“理解”層次的深化。這不僅是把握文本的字面含義，更要求讀者識別作者的隱含前提，並梳理其論証的宏觀結構。理解成為一種主動的信息解碼與重構過程，而非被動的信息接收。其二，“應用”層次的遷移。深度閱讀的價值不僅在於讀懂眼前的文本，更在於將所理解的分析框架與核心概念，遷移應用於其他領域或新的現象分析，從而具備解決異質情境問題的能力。這是檢驗“真理解”與“假理解”的關鍵試金石。其三，“分析”與“評價”層次的批判性介入。讀者需系統解構文本的論証邏輯，檢視其証據來源的可靠性、推理過程的嚴密性以及結論的邊界條件，進而基於多元標准進行綜合評估，清醒認識相關結論的局限性與可拓展性。這一層次的持續訓練，是批判性思維培養的重要方式。其四，“創造”層次的生成與超越。深度閱讀的終極指向，並非對作者觀點的忠實復現，而是將文本轉化為個人知識圖譜中的關鍵拼圖或節點，通過跨文本、跨情境、跨領域的連接與重組，產生新的問題意識、理論洞見或實踐方案。每一次真正的深度閱讀，都應成為知識創新的催化劑，在既有認知邊界上打開新的窗口。

通過深度閱讀來完成自我教育的實踐，在人工智能時代具有緊迫的現實意義。當機器幾乎可以橫掃低階認知任務，人類閱讀的獨特價值正日益凸顯——於理解中建構意義，於應用中檢驗真知，於分析與評價中形成判斷，於創造中實現自我的持續更新與超越。

（作者：汪瀟瀟，系清華大學繼續教育學院院長）