人工智能算法治理（逐步过渡到人工智能的主流算法）

算法治理之路：从数据信息安全出发的深入解读

作者唐树源（上海杉达学院法学系、知识产权法商研究中心）

随着人工智能时代的来临，算法已成为我们生活中的核心要素，为我们带来便利的也带来了新的社会风险问题。面对大数据杀熟、算法黑箱等挑战，如何治理算法成为了当下之急。将深入我国算法治理的法律体系现状，并阐述算法治理的内核与路径。

一、我国算法治理的法律体系现状

我国对于算法治理的立法体系已初步构建完成，展现出了立法层级广、多部门联动的特点。从顶层设计的角度出发，《法治社会建设实施纲要（2020－2025年）》已经提出了对新技术应用的规范管理办法。《“十四五”数字经济发展规划》也指出了构建大数据中心体系的重要性。

在法律法规方面，《民法典》、《安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等从多个角度对算法进行了规范。而《互联网信息服务管理办法》则为互联网信息服务提供了一道坚实的法律屏障。

我国还有众多部门规范性文件及国家标准对算法进行了全面细致的规范，如《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》和《算法管理规定》等。尽管我们在多个层面进行了立法，但仍存在一些问题。

当前算法相关立法体系主要聚焦在部门规范性文件，导致针对算法这一新兴问题的规范主要出现在部门规范性文件及国家标准中，这容易出现强制性不够、执法监管效果打折扣、部门职责划分不清等问题。多部门的规范性文件也给平台企业带来了无法适从、标准不统一等困扰。对平台的监管主要采取事后被动监管的方式，缺乏精细化的平台监管规范，对算法的技术性规范监管也相对较少。

二、算法治理的内核与路径

算法治理的内核在于数据信息安全。算法本质上是一系列基于自然语言处理的程序逻辑，其运行离不开数据的支持。当数据处理活动出现问题时，算法必然会出现问题。关注算法的治理，实质上就是关注数据的安全和合理处理。

另一方面，自动化决策算法引发的法律风险已引起社会广泛关注，这进一步说明算法治理的本质还在于信息的合理利用。算法的价值观必须正向，数据信息的利用处分需要追求正向价值观，逐步实现算法的可验证、可审核、可监督、可追溯、可预测、可信赖，具备普惠性、公平性和非歧视性。

为了完善算法相关立法体系，实现算法的精准治理，我们需要从数据信息安全出发，加强事前过程性监管，完善平台监管规范，强化算法的技术性规范监管，并回归算法本源。只有这样，我们才能逐步构建一个完善、有效的算法治理体系。

面对人工智能时代的新挑战，我们必须要深入理解算法治理的内核，新的治理路径，以确保算法的健康发展，为社会的繁荣与进步作出贡献。深入理解算法治理的核心，是立法规范和监管重点的关键。随着人工智能技术的飞速发展，自动化决策算法在经济社会中发挥着日益重要的作用。算法治理的当前实践面临着诸多挑战，需要我们寻找新的解决方案。

在数据驱动的时代，人工智能的发展离不开海量数据和个人信息的填充。为了更好地发挥数据信息在经济和社会中的价值，我们需要关注算法治理的“两内在一外延”保障路径。两个内在要素是强化隐私保护和拓宽数据的广度、和精度，一个外延保障则是算法安全保障机制。

强化隐私保护是算法治理的基本理念。在人工智能时代，隐私保护的重要性愈发凸显。各大平台的隐私政策需要不断更新，以适应算法发展的需求，同时加强对隐私保护的监管，避免算法侵害他人合法权益。特别是针对重点人群，如未成年人、老年人、劳动者和消费者等，我们需要按照相关法律规定进行信息保护与数据处理。

拓宽数据的广度、和精度是算法治理的关键。学习等自动化决策需要大量的数据投喂，因此数据的数量和质量对算法的结果具有决定性影响。为了提供精准的信息和服务，我们需要保障数据的合法性、安全性和质量。建立重要数据和数据分级分类管理制度以及算法中的验证纠错机制，确保算法的安全稳定。

算法安全保障机制是构建良好数字营商环境的重要保障。在算法化的时代，我们需要从科技审查、立法保障、安全评估监测和安全事件应急处置等多方面入手，形成技术、法律、管理的多重保障。建立专门的算法工作小组，加强定期审查和跟踪监督，确保算法的向善发展。

算法治理需要跟算法开发同步开展，以建立良好的数字营商环境，促进数字经济社会的稳步健康发展。在人工智能的主流算法时代，我们更需要关注算法规制的重要性，以适应新的组织形态的变化和挑战。

系上海杉达学院科研基金重点项目《民法典解决互联网权益争议机制研究》和一般项目的阶段性研究成果。相关研究和对于推动人工智能和算法治理的健康发展具有重要意义。