要构建完备的法律治理体系与常态化的执法机制，并发挥技术指南、行业公约等软法的规范补充作用，推动政府监管、平台自治与社会监督之间协同共治，在有效防范技术滥用风险的基础上，实现算法治理与技术创新良性互动，促进数字经济健康持续发展。
今年1月17日，中国互联网络信息中心发布的第55次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2024年12月，我国网民规模达11.08亿人，互联网普及率达78.6%。近年来，随着互联网技术的迅速发展，各类网络平台运用算法推荐技术为用户提供个性化信息服务已成为常态。但信息推荐算法在提升用户体验、促进信息精准匹配的同时，也带来了“信息茧房”、推送内容低俗、操纵用户行为等风险隐患。因此，亟须加强算法治理，依法维护清朗网络空间，保障网民合法权益。
我国现行算法治理的制度框架及面临的问题
全方位多层次的算法治理规范体系。我国现有关于算法治理的规范框架大致可以分为三层：第一层，以网络安全法、个人信息保护法为核心的基础性制度。在该层面，法律效力最高，居于算法治理规范框架的顶层。具体而言，网络安全法明确算法技术属于网络基础设施的重要组成部分，要求运营者履行维护网络安全的主体责任；个人信息保护法对算法中的数据收集、处理、推送过程设立了严格的个人信息保护措施，为推荐行为合法性构建底线。第二层，是以《互联网信息服务算法推荐管理规定》等为代表的专门性治理规则。其效力虽然略低于法律，但对于规范信息推荐算法的治理具有很强的针对性，可以为实践部门提供必要的指导。具体而言，作为我国首部针对互联网算法推荐的专门规制文件，《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确提出，推荐算法应遵循依法、公正、透明原则；强调算法排序、多样化与监督责任。同时，设立算法备案机制，要求加快平台合规治理。第三层，由包括《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》等在内的多个相关规范性文件构成。此类规范性文件既包括法律规定也内含技术规则，符合国际上对人工智能治理的通行做法，兼具灵活性和约束力，既防范人工智能生成合成内容引发的信息安全风险，又可以在一定程度上提升算法推荐技术的安全水平。由此可见，我国当前的算法治理框架依托在“多层级、多主体”基础之上，将算法治理与人工智能生成内容的标识、溯源、安全评估等纳入一体化治理轨道之中，从技术、法律、伦理等多个角度形成了针对算法治理的全方位、多层次规范体系。
信息推荐算法的现实风险与治理困境。目前，信息推荐算法早已融入人们日常生活之中，其最典型的应用包括各平台根据用户习惯为用户设计的个性化服务、商品或内容推荐等。但信息推荐算法的广泛使用也为用户的权益带来了多种风险，其主要表现为三个方面：其一，“信息茧房”冲击社会认同。算法在提升信息精准匹配的同时，加剧了“信息茧房”现象。不同用户基于兴趣机制被推送相似信息，但这也强化了用户偏见与认知边界，会给公共话语空间带来深层风险。其二，算法推荐机制可能侵蚀文化价值底线。某些平台为追求流量，诱发算法强化“热度优先”偏好，致使低俗、猎奇内容频繁出现，不仅损害用户体验，更对社会主义核心价值观构成挑战，亟待依法加强治理。其三，算法透明度不足，难以充分保障公众知情权。目前，虽然许多平台已开通了“算法向善”专题，但透明度仍显不足：多数算法逻辑、调优机制未经公开解释，用户“茧房”形成路径难以追根溯源，阻碍公众参与监督和纠错。同时，对公众所关注的诸多算法风险也缺乏必要回应。例如，个别平台针对用户的大数据“杀熟”行为，缺乏必要的算法公开和解释机制；而针对老年人和未成年人，许多平台也未及时进行适老化改造及建立预防沉迷或过度消费的过滤机制。
针对上述推荐算法可能引发的风险，我国网信、工信、公安、市场监管等部门及时采取措施，积极开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动，针对信息算法推荐市场的乱象进行及时且全面的纠正，这对净化网络环境、规范算法运行秩序具有重要意义和作用。但还需要注意我国当前的算法治理方式可能存在的隐患：其一，“清朗行动”等专项行动可能主要带来的是阶段性治理效果。此种算法治理往往以专项检查、限期整改、集中通报等方式推进，具有响应迅速且见效明显的特点，但由于缺乏常态化制度支撑，许多平台的乱象可能会在专项行动结束后反复出现。其二，过度依赖硬法而导致软法缺位。当前，我国虽然已初步形成了规范算法治理的制度框架，但在规范算法治理的运行逻辑、伦理引导、行业自律等软法机制建设方面仍相对滞后。“重硬法、轻软法”，可能使信息推荐算法治理的法律规制缺乏弹性，难以有效构建公众参与、行业认同的基础性体制机制。
建立完善具有适应性的信息推荐算法法律制度体系
在信息推荐算法治理法治化过程中坚持回应性治理理念。在信息推荐算法治理亟须引入更具有适应性和包容性的治理理念——回应性治理。回应性治理，强调监管不应仅依赖强制性规制手段，而应结合被监管平台的动机、能力与风险水平，针对违法程度的不同对信息推荐算法实施分级治理。它强调多元主体的参与和互动，对于信息推荐算法这一人工智能时代的特殊产物，政府应统筹协调行业组织、平台企业与社会公众之间的责任边界与协作路径，提升治理效果的回应性与实效性。
建立和完善信息推荐算法治理的常态化执法机制。对信息推荐算法的治理，需要构建相应常态化的监管机制，以便实现算法治理社会效果最大化。具体而言，相关监管部门可从以下三个方面开展具体相应措施：
第一，构建常态化的法治治理机制。由专项整治转向长效监管制度建设，通过制定相应算法治理的制度性监管举措替代专项行动。具体到执行层面，各地方网信部门要积极落实各平台的算法备案及审核工作，并通过构建算法治理合规年报、算法评估与报告备案等机制，将监管过程制度化和透明化。国家层面，要进一步推动设立有关算法治理综合评估的相关部门，定期对平台算法推荐机制的中立性、透明度及风险隐患进行检测，形成在政府主导下企业自主合规与技术评估相结合的长效治理体系。
第二，完善软法规范作为硬法规制的必要补充与支撑。算法治理应大力发展行业规范、自律公约、技术指南等非强制性规制文件，发挥软法对于算法治理的补充作用。例如，相关部门可推动制定“信息推荐算法伦理导则”“平台多样性推荐技术操作规范”“破除信息茧房技术评估标准”等软法性规范，引导平台在算法模型设计与内容排序过程中嵌入公共价值考量。同时，发挥平台的自我规制作用。在此过程中，政府可通过政策鼓励和资源引导的方式，支持第三方组织参与软法工具的制定和评价，以便提升算法治理的包容性与适应性。
第三，推动政府监管与平台自治、社会监督之间协同联动。信息推荐算法的治理机制不仅仅是法律规范，还需要吸纳企业、专家学者、用户代表等共同参与规则的制定与评估反馈，实现从“他律治理”到“共建共治”的治理范式转型。同时，应积极鼓励平台推动“算法向善”发展，让算法更好服务经济社会发展和人民美好生活的需要。为此，需赋予平台一定的算法合规裁量空间，激活平台的责任意识与治理能力，并引导行业协会制定操作性强的行为准则，推动建立算法透明审查、公众反馈与外部评估相结合的综合性治理生态。
创新信息推荐算法治理的法律制度。除构建常态化执法机制外，还需推进信息推荐算法治理的法治化进程，建立科学有效的规范体系，并确保各项制度规范得以落地。
首先，建立算法风险评估制度。由于信息推荐算法的实施具有较强的不透明性和复杂性，其造成的损害后果具有滞后性和隐蔽性，故而需要在制度层面建立相关系统性的算法评估机制。应要求算法服务提供者定期对使用算法进行影响效果的评估，针对可能给消费者、老年人、未成年人等造成的歧视、偏见等问题，及时采取有效措施加以防范和纠正。考虑到部分算法滥用损害具有结果不可逆等特性，算法服务提供者还需履行必要的事前风险预防职责，监管部门应建立算法风险监测体系，及时发现和处置算法风险。
其次，强化用户权益保护制度。用户既是算法服务的直接受益者也是潜在的受害者，必须切实保障用户在算法应用中的各项权益。针对个别平台算法滥用所引发的“信息茧房”、低俗内容推送、大数据“杀熟”、新就业形态劳动者权益被侵害等问题，应明确用户具有的知情权、选择权及拒绝权等正当权利，算法服务提供者在实施算法的过程中，需要尊重用户的上述权益且确保其不受侵害，并在操作界面等位置向用户展示便于操作的选择工具，确保用户可以更便捷地调整或关闭算法推荐服务。
算法是数字经济发展的重要驱动力之一，规范有序的算法应用环境可以有效促进数字经济健康发展。但信息推荐算法的治理是一项长期性、复杂性的系统工程，要在实践中不断探索完善。要构建完备的法律治理体系与常态化的执法机制，并发挥技术指南、行业公约等软法的规范补充作用，推动政府监管、平台自治与社会监督之间协同共治，在有效防范技术滥用风险的基础上，实现算法治理与技术创新的良性互动，更好促进我国数字经济健康持续发展。
（作者单位：东南大学法学院）
