算法正在深度嵌入人們的生活，但大數據殺熟、個人隱私泄露等負面影響，讓人們產生了算法濫用的擔懮。

今年3月1日，《互聯網信息服務算法推薦管理規定》正式實施。新規落地半年，我國在算法治理領域有何新進展？2022年中國網絡文明大會算法治理分論壇與會嘉賓和其他專家學者就此給出了自己的解答。

算法治理落地半年成效如何？

算法作為數字經濟的基礎，已廣泛使用多年。對於近年來出現的算法亂象，北京航空航天大學軟件開發環境國家重點實驗室副主任劉祥龍認為，這是算法由人工規則轉為數據驅動導致的。“當下的算法與大數據深度耦合，由於數據存在不確定性，算法能力邊界不清晰，算法行為纔會不可控。”

3月1日起，國家網信辦等四部門聯合發布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》（後稱《規定》）正式實施。這是我國首個互聯網信息服務領域具有針對性的算法推薦規章制度。多位受訪人士表示，《規定》出臺填補了互聯網治理領域的空白，我國進入算法系統性治理階段。

在中國社會科學院大學互聯網法治研究中心執行主任劉曉春看來，《規定》落地，意味著我國在算法治理探索上處於世界前沿。“更難能可貴的是，《規定》回應了算法內容治理、未成年人保護等現實問題，是一個有中國特色的治理方案。”

論壇上，多位嘉賓分享了《規定》施行半年來的成果：開展2022年“清朗·算法綜合治理”專項行動，對部分互聯網企業進行現場檢查；發布首批境內互聯網信息服務算法名稱和備案編號，包括多家大型互聯網企業和產品；明確提出“用戶選擇關閉算法推薦服務的，算法推薦服務提供者應當立即停止提供相關服務”，把算法使用選擇權歸還用戶……

除了實際的治理行動以外，劉祥龍認為，《規定》落地所產生的指導性影響同樣重要。“這釋放了一種對算法進行自上而下系統治理的信號，互聯網企業應該主動規范自己的行為，保證用戶的權利和使用公平。”

算法“黑箱”技術難題如何化解？

在算法治理分論壇上，中國科學院計算技術研究所數據智能系統研究中心主任沈華偉指出，人們對於與《規定》同步施行的互聯網信息服務算法備案存在一些誤解，主要是備案的內容。“我國算法備案的內容包括算法的主體信息、算法信息、產品及功能信息三部分內容，並不涉及算法所使用的數據和代碼。”

多位受訪專家學者認為，數據、決策機制和設計意圖的不透明，使依靠數據進行深度學習和分析的算法成為“黑箱”。以打車為例，每個乘客都希望能夠盡快打到車，平臺的派單算法卻可能考慮如何分配車輛以實現全局運力最優，進而進行補貼設計達到利潤最大，算法優化目標與用戶訴求之間存在一定的偏差。

由此，算法推薦服務提供者作為我國算法治理體系的重要一環，對於算法的事前、事中監管意義重大。

沈華偉介紹，算法推薦服務提供者在算法上線應用前應進行算法安全自評估，排除可能存在的風險。目前，在技術發展和監管工具尚未成熟之前，實現對“黑箱”算法的有效監管還有一段路要走，算法安全評估可以作為算法治理的重要補充。

算法與人如何和諧相處？

論壇上，多位專家表示，當前我國發布的有關算法治理的指導意見和規定，事實上都是針對算法使用的“行為規范”而非技術底層。

在問題算法頻現的當下，人與算法相處的過程中是否就要處於被動的位置？在我國算法治理的實踐中，用戶能否找到主動權？

劉曉春指出，《規定》中明確要求，“用戶選擇關閉算法推薦服務的，算法推薦服務提供者應當立即停止提供相關服務”。“這讓用戶在算法服務當中的主動地位有了改善，意味著用戶可以擁有不被算法選擇、引導甚至裹挾的權利。”

劉祥龍認為，人與算法本質上是一種“委托”與“代理”的關系——用戶將個人數據交給算法，委托其代理自己做出最佳的決定。但事實上，由於算法自身的技術門檻，用戶是缺乏相應的技術鑒別能力的。“這就要求作為‘中間商’的算法服務提供方壓實主體責任，踐行社會價值，使算法數據更加透明公開，讓用戶產生信任感。”

此外，在算法系統性治理背景下，作為重要參與者的用戶也要理性認知算法，既不畏懼技術，也不放松對算法的合理要求，與監管部門形成合力，推動從“算法選擇”到“選擇算法”的轉變。