以行业协会为中心构建算法治理模式

桂 雪

（西北政法大学经济法学院，陕西 西安 710122）

进入强人工智能时代后，算法（Algorithm）作为人工智能的支撑技术，其主要表现为解决特定问题而通过分析输入信息最终得出结论的技术程序。然而，在对个人信息数据进行价值提取的过程中，算法模型因其开发者或使用者所欲达成的特定目的、个体利益最大化的自利性考量以及因信息不对称产生的优势地位等，极易产生具有法益侵犯性的负外部效应［1］。也就是说在算法设计者的“偏好”下会存在“算法黑箱”，进而随之带来信息滥用、差别化对待、牵制公权力等问题。在进入以自主学习为代表的强人工智能时代后，学界展开了对算法的相关研究，主要研究成果大都集中在算法歧视、算法共谋等具体问题，而对算法治理模式的研究并不多见。算法作为一门智能技术，与其他技术一样，都将在法律的监管下运行，但在算法高度隐蔽性、强制性和固有的知识产权性的特征下，原先以政府监管为中心的事后惩戒式治理模式则表现出了弱监管性的现象。在人工智能时代下，如何将算法这一具有自主学习的高智能技术进行有效监管，是本文研究的主要问题。

一、算法技术溯源与算法应用风险

（一）算法运行的基础理论

算法（algorithm）源于9世纪波斯数学家花拉子模，本意为阿拉伯数字的运算法则。现代意义上的算法，更多被提及为计算机算法，“算法是一种有限、确定、有效的并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法”［2］，算法的运行分为三个层次：数据输入层—数据分析层—结果输出层。……