算法（Algorithm），原本只是解決特定問題的數(shù)理路徑，但現(xiàn)在作為人工智能的“底層代碼”，已經(jīng)嵌入社會資源的調(diào)配過程。毫不夸張地說，基于算法的智能應(yīng)用，正逐漸改變著人們的“存在方式”——社交媒體塑造電子身份、出行軟件記錄活動軌跡、電子黃頁等革新生活方式、網(wǎng)絡(luò)商城改變消費理念、搜索引擎劃定知識邊界、生成式人工智能主導(dǎo)知識傳播。就此而論，“算法社會”已經(jīng)悄然降臨。

算法可能引發(fā)的風(fēng)險及成因

算法雖具有便利生活、改善決策、提高效率、優(yōu)化產(chǎn)能等優(yōu)勢，但同時也因缺乏有效的規(guī)制而存在諸多難以根除的風(fēng)險，第一，過度依賴算法決策。即便是經(jīng)驗豐富的司機，完全離開手機導(dǎo)航，也會有如坐針氈之感。隨著輔助性算法日趨頻繁地介入人們的日常決策，算法同人類的關(guān)系好比“象與騎象人”，很難確定最終決定行走方向的究竟是作為潛意識的大象，還是作為顯意識的騎象人。第二，“信息繭房”充斥信息獲取過程。大型語言模型打底的生成式人工智能可輕易實現(xiàn)海量內(nèi)容的海量生產(chǎn)，若輔之以基于推薦算法的“精準(zhǔn)推送”，人們將被困于由人工智能主導(dǎo)的“信息繭房”之中，甚至將不得不迎合由算法所引導(dǎo)的潮流。第三，技術(shù)黑箱所隱匿的決策偏誤。數(shù)據(jù)集偏差、編程人員的自我價值負(fù)載都可能導(dǎo)致非中立、不公正的算法結(jié)果。資信審查算法對于不同性別的利率差等，反映出算法對既有社會性偏見的強化，AI聊天軟件屢屢發(fā)表的有喜好偏見的言論，更是對這一問題的直觀體現(xiàn)。

算法運行原理及步驟

無論是乘客在網(wǎng)約車平臺選擇不同檔次的出租車、用戶在手機短視頻應(yīng)用中的互動，抑或是商業(yè)銀行通過評分系統(tǒng)考察客戶資信等，這些日常行為所包含的算法活動可大致劃分為三個典型步驟：第一步，平臺端通過（主動或被動的）數(shù)據(jù)挖掘，獲取用戶、消費者及同類群體的原始數(shù)據(jù)，例如所在位置、健康信息、消費記錄、瀏覽歷史、行為言論、運動軌跡等；第二步，云端將規(guī)整后的數(shù)據(jù)輸入機器學(xué)習(xí)模型，輸出概率、排名、風(fēng)險、傾向、估值等具有明確指向性的分?jǐn)?shù)和結(jié)果；第三步，應(yīng)用終端生成可供決策的評價和預(yù)測報告，例如，搜索引擎生成排序界面、自動駕駛系統(tǒng)規(guī)劃行車路徑、問診機器人給出醫(yī)療建議、出行幫手設(shè)計旅行方案、電子商務(wù)網(wǎng)站識別消費偏好并推送廣告、平行管理與控制的混合增強智能框架進行虛擬現(xiàn)實等。

人工智能的“智能”水平，事實上同“人工”在上述步驟中的含量成反比，但這并不能否認(rèn)適當(dāng)?shù)?ldquo;人工”干預(yù)對于風(fēng)險治理的效果。工具的好壞取決于使用它的人，促進算法向善的關(guān)鍵在于算法背后的人之向善。從前述步驟拆解來看，有必要將“以人為本”的精神貫徹運用至算法活動的全流程。算法應(yīng)用具有顯著溢出效應(yīng)，正確使用可推動經(jīng)濟社會各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升，實現(xiàn)對社會、經(jīng)濟和生活的全面推動。尤其是先進的法律制度可以為確保算法活動不至于具有脅迫性而建立防火墻。

算法治理及對策

對算法規(guī)制的目標(biāo)在于：一方面，防范本來應(yīng)當(dāng)是中立的人工智能應(yīng)用，成為少數(shù)人的集權(quán)；另一方面，為技術(shù)優(yōu)勢方和算法受眾提供商談場域，避免法律淪為“技術(shù)寡頭”的幫兇?；仡櫵惴ɑ顒拥牡湫筒襟E，規(guī)制算法技術(shù)風(fēng)險可從以下三方面展開。

保障用戶和受眾享有不受算法“支配”的權(quán)利。算法因異化而膨脹出的權(quán)力越是絕對，人類的尊嚴(yán)就越受威脅。只有在決定自身利益的關(guān)鍵事務(wù)上享有積極參與的權(quán)利，人類才有可能維持和延續(xù)在知識、經(jīng)驗和道德上的卓越。為此，有三個層次的權(quán)利，效果從低到高依次為允許數(shù)據(jù)主體修訂或替換不合理數(shù)據(jù)的“更正權(quán)”、允許數(shù)據(jù)主體要求數(shù)據(jù)控制者擦除關(guān)于其個人數(shù)據(jù)的“被遺忘權(quán)”以及允許個體不受自動化決策限制的“脫離自動化決策權(quán)”。

加強以預(yù)期效果為導(dǎo)向的信息披露。“算法透明”一直是算法規(guī)制的重點方向，但各國政策制定者就如何實現(xiàn)“算法透明”觀點不一。2021年我國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室和工信部等部門聯(lián)合發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，要求算法推薦服務(wù)提供者制定并公開算法推薦服務(wù)相關(guān)規(guī)則。落實算法透明的核心在于有效披露算法決策的邏輯、運算和分析過程。為此，技術(shù)方必須主動解釋清楚智能應(yīng)用的軟硬件和外部環(huán)境之間的相互作用將如何影響算法的行為模式，并清晰直觀地就以下事項作出真實、準(zhǔn)確、完整的信息披露：第一，供機器學(xué)習(xí)模型使用的數(shù)據(jù)的來源、典型特征和分類方式；第二，終端程序的運作原理、代碼邏輯和預(yù)期效果；第三，可能存在的系統(tǒng)偏差、運行故障和矯正機制；第四，智能應(yīng)用的即期效果和遠(yuǎn)期影響。對于算法程序的重大修改，技術(shù)方有必要及時進行補充信息披露。

確保責(zé)任主體鏈條的追蹤識別。目前，隨著機器學(xué)習(xí)的不斷進步以及數(shù)字技術(shù)的相互開源，很多算法程序已經(jīng)自我改良到可能完全偏離其創(chuàng)作者預(yù)設(shè)但尚未獲得獨立法律地位的地步，這種復(fù)雜性進一步加大了損害賠償訴訟確定責(zé)任主體的難度。在人工智能主體尚未獲得明確的法律地位之前，確保其算法程序能夠被追蹤至可識別的造物者是當(dāng)前責(zé)任體系構(gòu)建的基礎(chǔ)?？少Y借鑒的制度設(shè)計是無人機牌照試點，如，強化算法運用的事后監(jiān)管和效果追蹤，倒逼技術(shù)方事先排除某些會產(chǎn)生不公現(xiàn)象功能的置入。對于集成不同來源、多個算法程序的人工智能應(yīng)用，跨境數(shù)據(jù)傳輸中的常見業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)協(xié)議，提供了可類推適用的解決方案，可考慮在封閉應(yīng)用和開放應(yīng)用中都置入硬核編碼的審計日志，以便為將來可能的責(zé)任劃分留下記錄。