唐林垚

黨的二十大報(bào)告指出:“中國式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化。共同富裕是中國特色社會主義的本質(zhì)要求，也是一個(gè)長期的歷史過程?！薄?〕習(xí)近平:《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報(bào)告》，2022年10月16日。“隨著中國逐步邁入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，未來共同富裕必然以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為依托”。〔2〕趙申豪：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下共同富裕的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)及其法律對策》，《人民法院報(bào)》2022年5月26日。技術(shù)進(jìn)步通常是經(jīng)濟(jì)增長的動能來源，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的共同富裕，天然具有“技術(shù)驅(qū)動”的底色，離不開科技創(chuàng)新發(fā)展的有效支撐?！?〕張文顯：《論中國式法治現(xiàn)代化新道路》，《中國法學(xué)》2022年第1期。作為“塑造社會秩序的重要力量”，〔4〕馬長山：《數(shù)字社會的治理邏輯及其法治化展開》，《法律科學(xué)》2020年第5期。替代自然人決策的算法決策是一切廣義人工智能技術(shù)的核心（包括但不限于自動駕駛、人臉識別、內(nèi)容推送、情感計(jì)算、智慧金融乃至元宇宙虛擬人塑造等），〔5〕參見唐林垚：《“元宇宙”的規(guī)制理論構(gòu)建及中國方案》，《上海大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會科學(xué)版）2022年第5期。必將成為共同富裕政策下技術(shù)普惠的重要支點(diǎn)。反過來，共同富裕倡導(dǎo)區(qū)域協(xié)同合作、產(chǎn)業(yè)跨界融合以及企業(yè)融通發(fā)展，〔6〕參見陳勁等：《共同富裕視野下的中國科技創(chuàng)新》，《改革》2022年第1期。也必將在構(gòu)架和應(yīng)用層面影響算法決策的內(nèi)核，使之從結(jié)構(gòu)單一、流程固定的數(shù)據(jù)處理范式朝著渠道多元、內(nèi)涵綜合、生態(tài)融合的方向?qū)崿F(xiàn)“范式升維”。遵循怎樣的完善路徑，才能為算法決策的范式升維提供最優(yōu)法律制度安排，無疑是共同富裕時(shí)期值得學(xué)界關(guān)注的重大問題。當(dāng)務(wù)之急是深入解構(gòu)共同富裕視野下傳統(tǒng)算法決策的范式轉(zhuǎn)變，在系統(tǒng)性闡釋共同富裕核心要旨的基礎(chǔ)上，證成新發(fā)展趨勢對算法決策范式的深刻調(diào)整。以此為基礎(chǔ)，才能夠澄清算法決策新范式存在的全新法律問題，從規(guī)范構(gòu)建和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的視角，探討算法決策范式升維契合共同富裕政策所不可或缺的法律保障。更進(jìn)一步，有必要從共同富裕與算法規(guī)制的互促互進(jìn)以小見大，抽象出政策嬗變和技術(shù)變革雙重外部因素變化下，法律規(guī)則“適應(yīng)性”完善與演進(jìn)的一般方法論，以期為“百年之未有大變局”和新興技術(shù)層出疊見的新時(shí)期的法律制定，貢獻(xiàn)獨(dú)特的理論支撐和立法參考?；谝延欣碚摾斫夤餐辉Ｒ曇跋滤惴ㄅc法律的關(guān)系，當(dāng)前研究更多地聚焦于通過法律促進(jìn)科技向善，進(jìn)而為可分配的社會財(cái)富奠定物質(zhì)基礎(chǔ)這一視角，對于如何在富裕的物質(zhì)基礎(chǔ)上藉由算法決策更好地推動“三次分配”，以及算法和法律在實(shí)現(xiàn)共同富裕中的相互作用機(jī)理等，尚需進(jìn)行視角補(bǔ)充與轉(zhuǎn)換。

一、科技創(chuàng)新與共同富裕的互動傳導(dǎo)關(guān)系

古典自由主義經(jīng)濟(jì)學(xué)理論最早將技術(shù)變革納入經(jīng)濟(jì)增長函數(shù)的要素組合之中，同時(shí)也意識到技術(shù)變革的外部性效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)增長的抑制性作用?！?〕Daniel M. Bernhofen & John C. Brown，Retrospectives：On the Genius behind David Ricardo’s 1817 Formulation of Comparative Advantage，Journal of Economic Perspectives，Vol.32：4，p.227-240 （2018）.新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家們突破了此前的分析框架，提出了生產(chǎn)和物質(zhì)資本積累過程中勞動生產(chǎn)率提高和技術(shù)外溢的“干中學(xué)效應(yīng)”?！?〕Arrow Kenneth，Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention，in The Rate and Direction of Inventive Activity：Economic and Social Factors，Princeton University Press，1962，p.609-626.創(chuàng)新理論的開創(chuàng)者熊彼特則更加直接，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步與科技創(chuàng)新能夠驅(qū)動新的要素組合，以“創(chuàng)造性破壞”的方式帶來經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的全新質(zhì)變?！?〕Robert G. King & Ross Levine，F(xiàn)inance and Growth：Schumpeter Might Be Right，The Quarterly Journal of Economics，Vol.108：3，p.717-737 （1993）.上世紀(jì)60年代后，一輪又一輪的科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)革命席卷而來，廣義的創(chuàng)新理論逐漸被狹義的創(chuàng)新理論所補(bǔ)充，“后熊彼特主義”下的創(chuàng)新主體不再局限于資本家主導(dǎo)的創(chuàng)新體系，而是被納入更廣闊的宏觀和中觀視野，強(qiáng)調(diào)開放式環(huán)境中多樣社會主體共同促進(jìn)技術(shù)升級與價(jià)值創(chuàng)造，進(jìn)而衍生出了用戶創(chuàng)新理論、區(qū)域創(chuàng)新理論、國家創(chuàng)新理論、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新理論等。這些理論雖有差異，但無一例外對于法律的正面保障作用予以承認(rèn)。例如，曼斯菲爾德將科技創(chuàng)新簡化為一個(gè)相互作用的復(fù)雜過程，解釋了穿透式法律規(guī)則之于技術(shù)“黑箱”的矯正意義；〔10〕Mansfield Edwin，Industrial Research and Technological Innovation，W. W. Norton & Company，1968.卡曼和希瓦茲注意到了寡頭企業(yè)的“贏者通吃”壟斷外部性，揭示了反壟斷法的必要性?！?1〕Morton I. Kamien & Nancy L. Schwartz，On the Degree of Rivalry for Maximum Innovative Activity，The Quarterly Journal of Economics，Vol.90：2，p.245-260 （1976）.

從科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的線性關(guān)聯(lián)來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量將越來越取決于其中的科技含量。共同富裕立足于科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟(jì)和社會的高質(zhì)量發(fā)展，最重要的莫過于將“用戶—社群—產(chǎn)業(yè)—國家”驅(qū)動的科技創(chuàng)新與技術(shù)進(jìn)步納入國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展與國家治理能力現(xiàn)代化的理論框架之中。共同富裕代表了“共同善”（Common Good）意義上的“公益”和“共益”發(fā)展趨勢，是在“彼此信任、相互合作、主動利他”等原則支配道德價(jià)值觀引領(lǐng)下的時(shí)代追求。法律作為共同富裕增長函數(shù)中的重要變量之一，其與技術(shù)間的理想關(guān)系并非單方面的“技術(shù)驅(qū)動法律進(jìn)步”或“法律左右技術(shù)發(fā)展”，而是“法律與技術(shù)雙向奔赴”直至“法律與技術(shù)相互增益”。

二、算法范式升維的未來趨勢及技術(shù)梳理

前述討論，是從縱向證成科技創(chuàng)新和共同富裕之間傳導(dǎo)關(guān)系，凸顯知識溢出和規(guī)則之治之于價(jià)值創(chuàng)造的發(fā)展意義。此處將通過與現(xiàn)有新興技術(shù)的一一對應(yīng)，盡可能直觀地澄清算法決策范式升維的未來發(fā)展趨勢。

（一）科技使命從效益至上向公平優(yōu)位轉(zhuǎn)型

共同富裕的關(guān)鍵在于“富?！?，難點(diǎn)在于“共同”，故而，科技創(chuàng)新拉動經(jīng)濟(jì)效益增長的單一使命將逐步讓位于兼顧社會責(zé)任和公共利益的混合使命，〔12〕參見郭丹丹、蘇昕：《共同富裕目標(biāo)下相對貧困治理的邏輯與機(jī)制》，《浙江工商大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第5期。這一使命轉(zhuǎn)型直接衍生到算法應(yīng)用的價(jià)值目標(biāo)選擇，表現(xiàn)為自動化決策回歸高質(zhì)量發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展的規(guī)則軟約束，從“量”的增長轉(zhuǎn)向“質(zhì)”的飛躍。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，三次分配實(shí)現(xiàn)反映“實(shí)質(zhì)公平”的精準(zhǔn)收益分配，有望解決長期存在的數(shù)據(jù)收益的分配不公問題；在非信任主體數(shù)據(jù)相互保密的前提下進(jìn)行高效融合計(jì)算的多方安全計(jì)算（Multi-party Computation），是跨行業(yè)、跨部門算法決策“提質(zhì)增效”的應(yīng)用典范之一。例如，針對明文禁止金融行業(yè)共享黑灰名單的法律困境，多方安全計(jì)算能以名單“可用不可見”的方式輸出涉及個(gè)體的聯(lián)合計(jì)算結(jié)果，這無疑也將提高整個(gè)金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)防聯(lián)控能力?！?3〕唐林垚：《數(shù)據(jù)合規(guī)科技的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制及法理構(gòu)建》，《東方法學(xué)》2022年第1期。

（二）創(chuàng)新場域從私人場域向公共場域擴(kuò)展

共同富裕強(qiáng)調(diào)所有市場主體都能享有更大的發(fā)展機(jī)會，在“蛋糕”做大的同時(shí)，擁有更大范圍共享發(fā)展成果的權(quán)利，因此，科技創(chuàng)新不再局限于先鋒企業(yè)或企業(yè)家的市場嗅覺、發(fā)展品味與戰(zhàn)略視野，而必然將從倚重私人場域的市場導(dǎo)向型創(chuàng)新向涵蓋國家邏輯、社群邏輯與社會邏輯的公共創(chuàng)新、行業(yè)創(chuàng)新和萬眾創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。創(chuàng)新場域的變化將直接影響模型的訓(xùn)練過程，基于“私域流量”的數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒈桓馨l(fā)揮“群體智慧”的模型訓(xùn)練方式替代，前沿技術(shù)為聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federal Learning）。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可在不共享數(shù)據(jù)的前提下實(shí)現(xiàn)算法決策的“干中學(xué)效應(yīng)”。例如，各國個(gè)人信息保護(hù)法律均針對生物敏感數(shù)據(jù)的使用設(shè)立較高門檻，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠協(xié)同多個(gè)平行機(jī)構(gòu)開展“智慧醫(yī)療”的模型集訓(xùn)，有利于優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的更大普惠。

（三）競爭樣態(tài)從零和博弈向正和博弈優(yōu)化

共同富裕有賴于知識溢出的創(chuàng)新紅利雨露均沾，只有從“狹路相逢”的內(nèi)卷邏輯過渡至“合作共贏”的共生邏輯，才有可能在市場主體間形成資源互補(bǔ)的創(chuàng)新生態(tài)。深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域改革、激發(fā)市場主體活力等綜合目標(biāo)的達(dá)成更多地依賴于大平臺向中小平臺的“技術(shù)下沉”，〔14〕黎峰：《國內(nèi)垂直專業(yè)化分工與區(qū)域間技術(shù)差距：基于地區(qū)—行業(yè)層面的分析》，《商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理》2021年第3期。最典型的渠道是低代碼開源（Low-Code），即利用可視化應(yīng)用開發(fā)環(huán)境降低對原生代碼編寫的需求，達(dá)到便捷構(gòu)建應(yīng)用程序的目的。低代碼開源能夠降低軟件開發(fā)門檻、縮短項(xiàng)目交付周期，符合“后熊彼特主義”所推崇的開放式環(huán)境中多元創(chuàng)新主體的價(jià)值共創(chuàng)，實(shí)現(xiàn)知識溢出的即時(shí)推廣。

（四）產(chǎn)業(yè)格局從賦權(quán)個(gè)體向普惠整體調(diào)整

共同富裕的最終價(jià)值歸宿是人民。發(fā)展依靠人民、發(fā)展為了人民以及發(fā)展成果由人民共享的關(guān)鍵，在于要素資源的有效動員、合理配置和充分投產(chǎn)。共同富裕本身并不遵循整齊劃一的平均主義，不是無差別的同步、同等富裕，但就促成中間大、兩頭小的橄欖型分配結(jié)構(gòu)而言，共同富裕旨在縮小而非加劇分配差距。在計(jì)算資源的分配上，算力決定了數(shù)據(jù)處理能力的天花板，但由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)利用不平衡不充分問題，倘若完全通過產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化的方式解決，成本將過于高昂。作為云計(jì)算發(fā)展趨勢之一的邊緣計(jì)算（Edge Computing），為實(shí)現(xiàn)資源高效分配，就近發(fā)起算力響應(yīng)，從而提供了數(shù)據(jù)源頭的解決方案，〔15〕Chen Jiasi & Xukan Ran，Deep Learning with Edge Computing：A Review，Proceedings of the IEEE，Vol.107：8，p.1655-1674 （2019）.既可以保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)，同時(shí)也可彌合具有硬件優(yōu)勢的“少數(shù)人”和被稟賦限制想象力的“多數(shù)人”之間的發(fā)展鴻溝。

三、算法范式升維的超越特征與法律意涵

全國信息安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會公布的《信息安全技術(shù)個(gè)人信息安全規(guī)范》第9.1、9.2條曾對個(gè)人信息委托處理和共享轉(zhuǎn)讓作出相應(yīng)限制；中國人民銀行印發(fā)的《個(gè)人金融信息保護(hù)技術(shù)規(guī)范》第7.1條詳細(xì)規(guī)定了個(gè)人金融信息在共享轉(zhuǎn)讓、加工處理和匯聚融合方面的安全義務(wù)。前述幾類技術(shù)，顯然有助于突破現(xiàn)有法律稟賦，真正落實(shí)國家發(fā)展改革委和中央網(wǎng)信辦《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》中有關(guān)建立跨界融合的數(shù)字化生態(tài)的呼吁。算法決策的上述范式升維盡管在現(xiàn)實(shí)層面進(jìn)展緩慢，但它在理念上早已發(fā)生，且已經(jīng)逐漸在優(yōu)化社會控制、提升國家治理、促進(jìn)公平分配等領(lǐng)域嶄露頭角。具而論之，算法范式升維將在四個(gè)方面超越傳統(tǒng)的算法決策。其一，極大地改善了算法服務(wù)的性價(jià)比，特別是通過算力和模型的交流共享促進(jìn)了知識溢出的紅利分享。其二，均衡地協(xié)調(diào)了存在潛在利益沖突的市場主體間的差異化價(jià)值訴求，為涵蓋政府、社會、行業(yè)的多元利益相關(guān)方創(chuàng)造了效率價(jià)值與共享價(jià)值。其三，推動創(chuàng)新主體的價(jià)值創(chuàng)造與戰(zhàn)略行為走向新的高階均衡，放大了各市場主體的價(jià)值創(chuàng)造空間并修復(fù)了技術(shù)應(yīng)用與所處社會環(huán)境之間的割裂。其四，以技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)不同規(guī)模、不同類型市場主體在創(chuàng)新過程中的要素融通以及成果共益，強(qiáng)化了個(gè)人與組織、市場與政府以及社會與國家之間的多重鏈接。

無論是強(qiáng)化要素資源配置，還是實(shí)現(xiàn)新要素組合驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，算法決策的范式升維必然深刻嵌套于共同富裕的全局視野之下，為賦能社會生產(chǎn)力提升提供新的模式遵循，且強(qiáng)力支撐著共同富裕以及科技強(qiáng)國的整體性實(shí)現(xiàn)。在這樣的背景下，作為解決“固定計(jì)算問題的特定數(shù)理路徑”的傳統(tǒng)算法應(yīng)用，〔16〕Sarah Valentine，Impoverished Algorithms：Misguided Governments，F(xiàn)lawed Technologies，and Social Control，F(xiàn)ordham Urban Law Journal，Vol.46：2，p.365 （2019）.已日益無奈地顯現(xiàn)出“過時(shí)性”。正因?yàn)槿绱?，過去構(gòu)建于傳統(tǒng)算法范式的法律規(guī)則，開始承受著來自行業(yè)發(fā)展和國家政策的“雙重重壓”，針對算法規(guī)制的法律變革已是“箭在弦上”。面對“任重而道遠(yuǎn)”的共同富裕追求，唯有通過對算法決策“過程流變”的精當(dāng)描述與風(fēng)險(xiǎn)識別，才能穿透技術(shù)發(fā)展趨勢的實(shí)然，去“重新發(fā)現(xiàn)”未來良法善治的應(yīng)然。

四、算法范式升維的風(fēng)險(xiǎn)成因和安全需求

生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的更好適應(yīng)、資源分配的公正合理、效率與公平的有機(jī)統(tǒng)一，均離不開法律規(guī)則對算法范式升維的引領(lǐng)和鉗制。如欲系統(tǒng)性討論共同富裕時(shí)期算法范式升維的法律保障，必先系統(tǒng)性檢視算法范式升維的具體風(fēng)險(xiǎn)，考察這些風(fēng)險(xiǎn)背后的安全需求及規(guī)制邏輯。

（一）算法范式升維的法律問題

算法范式升維的風(fēng)險(xiǎn)成因是復(fù)雜的，主要存在于以下四個(gè)方面。

1. 模型脫嵌——目標(biāo)失范、內(nèi)控脫焦

算法決策的范式升維導(dǎo)致了結(jié)果輸出、模型訓(xùn)練、代碼編寫的“去中心化”。與其說機(jī)器學(xué)習(xí)不再需要“環(huán)境固定”這一條件，毋寧意識到數(shù)據(jù)驅(qū)動的新范式克服了主體壁壘的客觀障礙，催生了“模型脫嵌”的現(xiàn)象。正因?yàn)槿绱?，各類新興技術(shù)的“射幸性”尤其明顯，能否切實(shí)促進(jìn)共同富裕，還有待檢驗(yàn)。

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第6條要求算法服務(wù)提供者堅(jiān)持主流價(jià)值導(dǎo)向、優(yōu)化算法推薦服務(wù)機(jī)制、促進(jìn)算法應(yīng)用向上向善。但是，模型脫嵌極有可能導(dǎo)致算法決策目標(biāo)失范和內(nèi)控脫焦。所謂目標(biāo)失范，是指算法決策的實(shí)際目標(biāo)可能完全脫離原本的設(shè)計(jì)目標(biāo)。即便算法范式升維的多項(xiàng)技術(shù)具備“風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)化”的法律特征，但算法利用方仍可能在整合各項(xiàng)技術(shù)的過程中對法律價(jià)值和權(quán)利保障目標(biāo)疏于考慮。所謂內(nèi)控脫焦，是指算法服務(wù)提供商無法通過內(nèi)部監(jiān)控機(jī)制的提升對因時(shí)間、空間等聯(lián)結(jié)形成的特定對象的合法權(quán)益提供更精準(zhǔn)的保護(hù)。易言之，算法范式升維的潛在損害是多因素、多種作用的和合，應(yīng)對此類風(fēng)險(xiǎn)不可能如同應(yīng)對傳統(tǒng)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)那般采取加強(qiáng)動態(tài)監(jiān)管、提升平臺義務(wù)、監(jiān)控關(guān)鍵環(huán)節(jié)等方式。如何針對模型脫嵌的算法決策新形態(tài)進(jìn)行“強(qiáng)弱項(xiàng)、補(bǔ)短板”，現(xiàn)有研究欠缺答案，留待未來法律規(guī)制予以回應(yīng)。

2. 異源同構(gòu)——轉(zhuǎn)譯偏差、責(zé)任虛化

算法決策的范式升維可在不與現(xiàn)有《個(gè)人信息保護(hù)法》沖突的條件下，有效解決運(yùn)算數(shù)據(jù)的匱乏問題。不過，數(shù)據(jù)渠道的拓寬亦帶來了不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)。首先，互聯(lián)網(wǎng)等外部渠道數(shù)據(jù)的來源合法性無法保證；其次，共享模式下數(shù)據(jù)使用權(quán)的流轉(zhuǎn)更加復(fù)雜和難以控制，數(shù)據(jù)使用邊界不可揣度；再次，由于數(shù)據(jù)收集方式趨同、篩選標(biāo)準(zhǔn)僵化，算法決策范式升維的數(shù)據(jù)聚合過程可能放大數(shù)據(jù)集的原本瑕疵。

《新一代人工智能倫理規(guī)范》針對數(shù)字應(yīng)用提出了包括透明性在內(nèi)的多項(xiàng)倫理要求，中國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等9個(gè)部門聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法綜合治理的指導(dǎo)意見》也將“透明可釋”作為算法應(yīng)用的基本原則。而多渠道和合的“異源同構(gòu)”數(shù)據(jù)處理模式，必然將導(dǎo)致轉(zhuǎn)譯偏差和責(zé)任虛化。新增流程和中間步驟帶來了銜接和協(xié)作的系統(tǒng)性問題，代碼轉(zhuǎn)譯過程中的偏誤和耗散將更為嚴(yán)重，致使算法決策不連貫、低穩(wěn)定、難解釋。由此產(chǎn)生的另一個(gè)結(jié)果是，責(zé)任虛化問題將異常嚴(yán)重。傳統(tǒng)的算法規(guī)制都基于這樣一個(gè)前提：數(shù)據(jù)處理活動有著明確的合同相對性，責(zé)任主體單一、侵權(quán)手段明確、損害可以揣度，基于該前提的算法規(guī)制和個(gè)人信息保護(hù)規(guī)則呈現(xiàn)出明顯的“技術(shù)方問責(zé)制”的傾向?！?7〕參見唐林垚：《人工智能時(shí)代的算法規(guī)制：責(zé)任分層與義務(wù)合規(guī)》，《現(xiàn)代法學(xué)》2020年第1期。算法范式升維之后，由于有為數(shù)眾多的參與方橫亙在主導(dǎo)方和用戶之間，數(shù)據(jù)處理的層層委托極易演化為“層層甩鍋”。如何將以數(shù)據(jù)主體為保護(hù)對象的法律關(guān)系在算法范式升維語境中進(jìn)行重構(gòu)，是未來法律規(guī)制的重點(diǎn)命題。

3. 決策并聯(lián)——數(shù)據(jù)回推、人機(jī)對抗

算法范式升維帶來了“你中有我、我中有你”的運(yùn)算格局，各參與方之間是“決策并聯(lián)”的共生關(guān)系，牽一發(fā)而動全身。雖然對外呈現(xiàn)出不可窺測的“黑箱”狀態(tài)，但對于內(nèi)部參與者而言，算法范式升維具備半開放特性，各參與方都能接觸到完整的運(yùn)算參數(shù)，攻擊者同樣可以利用該特性偽裝成善意參與方圖謀不軌。

《App違法違規(guī)收集使用個(gè)人信息行為認(rèn)定方法》明令禁止“未經(jīng)同意向他人提供個(gè)人信息”“未明示收集使用個(gè)人信息的目的、方式和范圍”“違反必要原則，收集與其提供的服務(wù)無關(guān)的個(gè)人信息”等，但算法范式升維的“決策并聯(lián)”特性，將可能產(chǎn)生兩類相關(guān)技術(shù)隱患。首先是數(shù)據(jù)復(fù)原隱患。處于并聯(lián)地位的參與方可能濫用技術(shù)手段窺測他方信息，回推并占有用戶敏感數(shù)據(jù)；更有甚者，還可能從單獨(dú)運(yùn)算結(jié)果同多方計(jì)算結(jié)果差異、本地模型更新與全局模型迭代、低代碼模塊組運(yùn)算過程殘余、邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)優(yōu)化記錄中，獲取相當(dāng)豐富的推論知識，實(shí)現(xiàn)對商業(yè)機(jī)密的“剽竊”。此外，值得關(guān)注的還有人機(jī)對抗隱患。參與方可能利用數(shù)據(jù)投毒、病毒植入等手段強(qiáng)行突破算法系統(tǒng)，獲取商業(yè)秘密和個(gè)人隱私?！?8〕A.Schwarzschild et al.，Just How Toxic is Data Poisoning? A Unified Benchmark for Backdoor and Data Poisoning Attacks，International Conference on Machine Learning，p.9389-9398 （2021）.如何將參與方非均衡性考慮在內(nèi)，為算法范式升維建立包容激勵(lì)的風(fēng)控機(jī)制，是未來法律規(guī)制的重中之重。

4. 理性前置——執(zhí)行異化、脫離問責(zé)

縱觀算法范式升維的全流程，自然人理性幾乎完全集中于前端，整體方案的制定、主導(dǎo)方和參與方的意思表示一致等，均在數(shù)據(jù)聚合、算力投入之前完成。作為中端的數(shù)據(jù)處理過程以及作為后端的結(jié)果輸出過程，幾乎不再需要自然人的理性介入。一旦進(jìn)入運(yùn)算過程，各參與方?jīng)]有“半途而廢”的余地?！?9〕例如，現(xiàn)有聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)就不支持用戶掉線。參見路宏琳、王利明：《面向用戶的支持用戶掉線的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法》，《信息網(wǎng)絡(luò)安全》2021年第3期。

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法應(yīng)用自律公約》提出了規(guī)范算法應(yīng)用行為和落實(shí)主體責(zé)任的建議，但自然人的理性前置將導(dǎo)致執(zhí)行異化和脫離問責(zé)。方案構(gòu)建是一切算法范式升維的起點(diǎn)，目的在于將抽象的數(shù)據(jù)處理需求，經(jīng)由目標(biāo)對象的選取、安全手段的搭配、合作框架的完善，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榭刹僮?、可描述、可推廣的整體解決方案。但是，居于主導(dǎo)地位的算法服務(wù)提供商在方案構(gòu)建時(shí)享有對理性的“絕對壟斷”，天然具有將自身利益前置于公共利益的激勵(lì)。例如，主導(dǎo)方可能將收益作為首要考慮因素，或在選擇參與方時(shí)采取就近原則、任人唯親；或在制定安全方案時(shí)瞻前顧后、罔顧數(shù)據(jù)安全。更極端的情況是，主導(dǎo)方可能明面上“以科技創(chuàng)新促進(jìn)共同富裕”，背地里卻“以合法形式掩蓋非法目的”。執(zhí)行異化之外，算法范式升維前端、中端、后端的耦合過程通常只可觀察卻不可意會，算法服務(wù)提供商存在脫離問責(zé)的可能性。傳統(tǒng)算法規(guī)制依賴“算法可解釋性”落實(shí)算法問責(zé)、實(shí)現(xiàn)算法公正。然而，傳統(tǒng)算法的有限可解釋性尚且只能“削足適履”地實(shí)現(xiàn)，〔20〕參見許可、朱悅：《算法解釋權(quán)：科技與法律的雙重視角》，《蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)》（哲學(xué)社會科學(xué)版）2020年第2期。算法范式升維后環(huán)環(huán)相扣的全過程可解釋性幾乎是“癡人說夢”，“客觀運(yùn)行結(jié)果與主觀預(yù)期”之間無法咬合?！?1〕參見蘇宇：《優(yōu)化算法可解釋性及透明度義務(wù)之詮釋與展開》，《法律科學(xué)》（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)）2022年第1期。如何緩解因算法范式升維導(dǎo)致的傳統(tǒng)人工智能風(fēng)險(xiǎn)泛化，是未來法律規(guī)制的終極目標(biāo)。

（二）傳統(tǒng)算法規(guī)制的延伸局限

算法范式升維的上述風(fēng)險(xiǎn)并非互不關(guān)聯(lián)，它們共同揭示了共同富裕時(shí)期政策制定者所面臨的全新挑戰(zhàn)。對于傳統(tǒng)算法風(fēng)險(xiǎn)的法律規(guī)制，我國法學(xué)界已經(jīng)不乏探討，重點(diǎn)關(guān)注算法的平等權(quán)、生命權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，〔22〕參見鄭戈：《算法的法律與法律的算法》，《中國法律評論》2018年第2期。行為自由、公平裁量風(fēng)險(xiǎn)，〔23〕參見汪慶華：《人工智能的法律規(guī)制路徑：一個(gè)框架性討論》，《現(xiàn)代法學(xué)》2019年第2期。個(gè)體權(quán)利、正當(dāng)程序風(fēng)險(xiǎn)，〔24〕參見楊東、武雨佳：《智能投顧中投資者適當(dāng)性制度研究》，《國家檢察官學(xué)院學(xué)報(bào)》2019年第2期。數(shù)據(jù)安全、社會安全風(fēng)險(xiǎn)等，〔25〕參見裴煒：《刑事跨境取證中的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)及其應(yīng)對》，《國家檢察官學(xué)院學(xué)報(bào)》2021年第6期。提出了雙重篩選的算法責(zé)任歸因標(biāo)準(zhǔn)、〔26〕參見劉憲權(quán)：《涉人工智能犯罪中的歸因與歸責(zé)標(biāo)準(zhǔn)探析》，《東方法學(xué)》2020年第3期。以人之主體性而非規(guī)制工具效用性為基礎(chǔ)完善算法規(guī)制譜系〔27〕參見蘇宇：《算法規(guī)制的譜系》，《中國法學(xué)》2020年第3期。以及巧用溝通信任原則重塑算法解釋權(quán)等解決方案?！?8〕參見丁曉東：《基于信任的自動化決策：算法解釋權(quán)的原理反思與制度重構(gòu)》，《中國法學(xué)》2022年第1期。在此基礎(chǔ)上漸次成型的動態(tài)監(jiān)管理論、場景區(qū)分建議、全周期監(jiān)管學(xué)說，被《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》所吸納，并直接促成了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法應(yīng)用自律公約》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法管理規(guī)定》等具有嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)流動傾向的規(guī)范性文件的適用。

與上述立場形成鮮明對比的是，共同富裕所提倡的“統(tǒng)籌數(shù)據(jù)開發(fā)利用”，順應(yīng)了“東數(shù)西算”等國家工程的發(fā)展趨勢，與《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中“推進(jìn)數(shù)據(jù)跨部門、跨層級、跨地區(qū)匯聚融合”的頂層設(shè)計(jì)相回應(yīng)。數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)要素，已被各國政府所承認(rèn)，〔29〕參見楊東、臧俊恒：《數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的競爭規(guī)制困境與突破》，《國家檢察官學(xué)院學(xué)報(bào)》2020年第6期。助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、打造新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式、壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展引擎，均以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素對其他生產(chǎn)要素的“倍增作用”為先決條件。共同富裕時(shí)期，有必要兼顧算法規(guī)制在數(shù)據(jù)效能釋放和個(gè)人信息保護(hù)的權(quán)衡取舍方面同過去算法規(guī)制大異其趣的判斷標(biāo)準(zhǔn)，以便對未來算法決策的法益衡量體系予以補(bǔ)充和細(xì)化。此外，基于個(gè)人信息保護(hù)的算法規(guī)制措施的實(shí)際效率同既定場景中潛在施害者能夠獲得數(shù)據(jù)的豐裕程度、個(gè)人信息同集體信息的聯(lián)絡(luò)水平反向相關(guān)?！秱€(gè)人信息保護(hù)法》第5、6條奠定的數(shù)據(jù)處理的“最小必要原則”正是通過降低信息豐裕度和聯(lián)絡(luò)度的方式打斷算法的過度約束。然而，升維至更加高級范式后，傳統(tǒng)的規(guī)制措施即暴露出保護(hù)能力的短板。隨著價(jià)值創(chuàng)造共享的“三次分配”，海量數(shù)據(jù)多源頭聚合是算法決策范式升維的必然常態(tài)，數(shù)據(jù)、代碼乃至硬件環(huán)境事實(shí)上的“交互聯(lián)通”將愈發(fā)不能緩和社會之于技術(shù)可控的憂慮?！?0〕參見唐林垚：《隱私計(jì)算的法律規(guī)制》，《社會科學(xué)》2021年第12期。

過去的法學(xué)研究過度集中于“算法權(quán)力異化”的惡果避免，對“算法過程異化”的風(fēng)險(xiǎn)防范呼吁則讓位于“塑造良善的智慧治理秩序”的價(jià)值追求?！?1〕苗梅華：《智慧治理的時(shí)代面向與挑戰(zhàn)》，《國家檢察官學(xué)院學(xué)報(bào)》2020年第1期。與之相區(qū)別，接下來的討論將深入算法“過程異化”的各個(gè)階段，重點(diǎn)關(guān)注傳統(tǒng)算法規(guī)制的路徑依賴難以覆蓋的風(fēng)險(xiǎn)盲維，以及公權(quán)力、私權(quán)力和私權(quán)利間的“結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)換”?！?2〕唐林垚：《公共治理視域下自動化應(yīng)用的法律規(guī)制》，《交大法學(xué)》2022年第2期。在共同富裕政策的推進(jìn)過程中，各“算法密集型”行業(yè)必然產(chǎn)生新舊秩序的更替——以企業(yè)或平臺為邊界的科技創(chuàng)新，將逐步融為公私互助、跨行業(yè)跨區(qū)域融合的數(shù)字生態(tài)的一部分。誠然，任何技術(shù)的“創(chuàng)造性破壞”并不當(dāng)然指向?qū)ｉT立法或特別監(jiān)管，但就算法范式升維而論，法律回應(yīng)不應(yīng)簡單地建立在風(fēng)險(xiǎn)增量基礎(chǔ)上，而應(yīng)當(dāng)深入審視安全需求的內(nèi)涵發(fā)生的變化。

（三）新安全需求的正當(dāng)性確認(rèn)

為推動真正意義上價(jià)值創(chuàng)造共享的“三次分配”，算法決策新范式呈現(xiàn)出“去中心化”“扁平化”“透明化”等多重特性，但歸根結(jié)底，其最重要的全新特征是“融貫性”。融貫性既不同于“融合性”，也不同于“一貫性”，是指名義上各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)在內(nèi)部規(guī)則的協(xié)調(diào)下進(jìn)行網(wǎng)狀聯(lián)結(jié)和動態(tài)交互，從而實(shí)現(xiàn)環(huán)環(huán)相扣的算法目的的規(guī)整和統(tǒng)一。

回歸到具體的技術(shù)層面，共同富裕導(dǎo)向下的算法自動化決策升維內(nèi)含四層融貫性。第一層是系統(tǒng)融貫，即升維后的算法自動化決策系統(tǒng)具有全面性和“前后一致性”，〔33〕Jaap Hage，Law and Coherence，Ratio Juris，Vol.17，p.90（2004）.各參與方之間能夠形成相互支持關(guān)系。第二層是周期融貫，即算法自動化決策的各個(gè)流程能夠有序地“膠合在一起”，〔34〕Neil Mac Cormick，Coherence in Legal Justification，in Scott Brewer ed.，Moral Theory and Legal Reasoning，Garland Publishing Inc. Press，1998，p. 267.并在整體上產(chǎn)生全新的意義。第三層是環(huán)境融貫，即算法決策的“編碼層”具備橫向擴(kuò)展性和縱向兼容性。第四層是利益融貫，即算法決策的創(chuàng)新價(jià)值分配轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘣嫦嚓P(guān)方的共贏共益式分配，商業(yè)價(jià)值與社會價(jià)值從假性對立走向和諧統(tǒng)一。

算法決策范式升維的融貫特性源于技術(shù)發(fā)展逐漸形成的復(fù)合型運(yùn)營構(gòu)架。從升維路徑觀察，能夠促進(jìn)共同富裕綜合目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的算法范式須至少包含三個(gè)交疊遞進(jìn)的構(gòu)架維度：決定基本功能和最終目的的方案構(gòu)建維度，決定技術(shù)手段和實(shí)施方式的關(guān)系擴(kuò)張維度，決定數(shù)據(jù)來源和合作主體的平臺交互維度。各維度間的“彼此串聯(lián)”和“內(nèi)在連續(xù)”，是實(shí)現(xiàn)高效優(yōu)質(zhì)算法決策的關(guān)鍵。可見，法律介入算法決策范式升維的治理過程，應(yīng)以彌合各個(gè)維度間的關(guān)聯(lián)區(qū)隔和邏輯斷裂為基本目標(biāo)。隨著各個(gè)構(gòu)架維度的不斷細(xì)化以及維度間的互動不斷加深，共同富裕視野下的全新算法范式對應(yīng)著三重前所未有的安全需求：一是方案構(gòu)建的目標(biāo)安全，禁止技術(shù)優(yōu)勢方以“共同富?！敝小爸酗査侥摇敝畬?shí)；二是關(guān)系擴(kuò)張的技術(shù)安全，在提升“知識溢出”的同時(shí)盡量減少“風(fēng)險(xiǎn)溢出”；三是平臺交互的數(shù)據(jù)安全，即算法決策范式升維的“創(chuàng)造性破壞”不得動搖繼續(xù)加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)的整體共識。三重安全橫跨個(gè)體、技術(shù)方和國家，共同構(gòu)成了共同富裕視野下算法決策范式升維的總體安全需求。

精確把握算法范式升維所依托的各項(xiàng)新興技術(shù)的性質(zhì)、樣態(tài)和趨勢是未來法律完善的基本前提。正確的切入方法應(yīng)該是，以靜態(tài)視角觀察傳統(tǒng)算法決策、以動態(tài)視角觀察新興技術(shù)的涌現(xiàn)，并以融貫的視角觀察傳統(tǒng)算法決策為滿足共同富裕的要求而發(fā)生的范式升維。據(jù)此方法，共同富裕時(shí)期算法決策的法律保障既包括傳統(tǒng)算法規(guī)制的制度延伸，也包括針對新興技術(shù)的動態(tài)規(guī)制，還包括順應(yīng)未來發(fā)展趨勢的法律準(zhǔn)備。概而言之，算法范式升維的法律應(yīng)對不能僅作“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”式的探尋，而需將算法升維的大勢所趨和由此引發(fā)的過程流變納入考量視野，以發(fā)展的眼光尋求“以變應(yīng)變”的治理之道。

五、算法范式升維法律保障的全新面向

共同富裕依賴“技術(shù)賦能”促進(jìn)“三次分配”，算法決策也因此朝著“多重融貫”的趨勢發(fā)展。然而，此番趨勢越是加深，算法應(yīng)用的場景增量和法律規(guī)則的固有存量間的張力便越發(fā)凸顯，這源于循序漸進(jìn)的國家法律在面對日新月異的技術(shù)變革時(shí)，存在立法理念滯后、規(guī)制思維局限以及風(fēng)控意識欠缺等問題。為消除算法范式升維的風(fēng)險(xiǎn)盲維，宜在宏觀層面確立適應(yīng)共同富裕需求的算法治理理念，逐步探索貼合中觀發(fā)展趨勢的規(guī)制方略，最終在微觀層面構(gòu)建精細(xì)、開放、統(tǒng)合的法律規(guī)則。

（一）保護(hù)“涉眾”而非“受眾”的規(guī)制理念更新

算法范式升維在橫向擴(kuò)展和縱向兼容方面的融貫性，可能將非其直接受眾的蕓蕓眾生都“卷入”其中。例如，算法決策的“精密化”趨勢天然排斥觀點(diǎn)的多樣性，致使公共決策名不副實(shí)，最終受害的是每個(gè)獨(dú)立的個(gè)體以及組建于個(gè)體之上的國家?！?5〕參見齊延平、何曉斌：《算法社會言論自由保護(hù)中的國家角色》，《華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2019年第6期。在“減貧”和“均富”導(dǎo)向下，算法決策的新范式通常具有普惠、包容、精準(zhǔn)等優(yōu)勢，但其潛在外部性也可能導(dǎo)致難以估量的社會成本向弱勢群體的不合理轉(zhuǎn)嫁。這就好比產(chǎn)能增長能給工廠和工人都帶來更好的收益，但由此加劇的環(huán)境污染問題，卻由工人和工廠周圍的居民概括承受。增產(chǎn)導(dǎo)致工人過勞，工人尚可主張工廠賠償，而環(huán)境污染的惡果可能需要?dú)v經(jīng)多年才能逐步顯現(xiàn)，待當(dāng)事人覺察再行救濟(jì)，早已過了“亡羊補(bǔ)牢”的最佳時(shí)機(jī)。有鑒于此，越是契合“共同善”的算法范式升維，就越應(yīng)當(dāng)警惕在當(dāng)下難以察覺、在未來積重難返的潛在算法“公害”。

筆者以“涉眾”的稱謂，統(tǒng)攝算法范式升維的直接、間接和潛在利益相關(guān)者，主張以“涉眾”而非“受眾”為中心重構(gòu)傳統(tǒng)算法規(guī)制體系?！吧姹姟钡母拍钔庋訉捰凇笆鼙姟保笳咄ǔH指算法決策相對方，即智能服務(wù)的用戶、平臺經(jīng)濟(jì)的消費(fèi)者、數(shù)據(jù)處理活動中的數(shù)據(jù)主體等；“受眾”同算法決策提供方之間是直接的合同關(guān)系，受明示的“知情同意框架”的約束。前者則囊括了一切在當(dāng)下、在未來同算法范式升維息息相關(guān)的主體，包括但不限于受算法調(diào)配指揮的社會公民、被技術(shù)進(jìn)步所感化的普通大眾以及長期缺乏話語權(quán)乃至被數(shù)字技術(shù)“邊緣化”的落后群體?！?6〕截至2022年2月，我國尚有27%的人口無法接觸到互聯(lián)網(wǎng)，農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率僅為57.6%。參見中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心：《第49次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，2022年2月25日?！吧姹姟笨赡芡惴ǚ?wù)提供方之間無合同關(guān)系，但可能在未來的某一時(shí)期間接被算法范式升維的“技術(shù)規(guī)約”所涵蓋。從保護(hù)“受眾”向保護(hù)“涉眾”的理念轉(zhuǎn)變，反映了對方案構(gòu)建目標(biāo)安全的內(nèi)在追求，有助于解決因模型脫嵌和理性前置導(dǎo)致的新問題。茲列舉兩則具體建議，為未來制度構(gòu)建拋磚引玉。

1. 推進(jìn)涉眾集體訴訟的市場化監(jiān)督體制

集體訴訟是解決群體損害、保護(hù)用戶權(quán)益、節(jié)約司法資源的靈丹妙藥。新《證券法》規(guī)定，投資者保護(hù)機(jī)構(gòu)可在受50名以上投資者委托時(shí)以代表人身份參加訴訟，2020年7月公布的《最高人民法院關(guān)于證券糾紛代表人訴訟若干問題的規(guī)定》將證券糾紛代表人訴訟分為 普通代表人訴訟和特別代表人訴訟，允許受損害投資者作為代表人，依照“明示加入”原則，代表其他眾多因同一證券違法行為遭受損害的投資者提起民事?lián)p害賠償?！?7〕吳黎華：《資本市場投資者保護(hù)開創(chuàng)新格局》，《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》2021年12月1日。面對算法范式升維的潛在危害，集體訴訟同樣可為零散的“涉眾”提供便利、低成本的維權(quán)渠道，其“積銖累寸、聚沙成塔”的賠償效應(yīng)能夠?qū)λ惴ǚ妒缴S的監(jiān)管套利行為形成強(qiáng)大的威懾力和高壓態(tài)勢。更重要的是，面對異源同構(gòu)所導(dǎo)致的轉(zhuǎn)譯偏差和責(zé)任虛化等問題，數(shù)名相同境況“涉眾”遭受“共同損害”的事實(shí)有利于建立算法決策和損害發(fā)生間的因果關(guān)系，即便算法新范式缺乏可解釋性，法官亦能基于“昭然若揭”的“現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)”進(jìn)行合理的責(zé)任推定。例如，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，不同來源數(shù)據(jù)的強(qiáng)搭和錯(cuò)配可能對模型共訓(xùn)的聯(lián)合數(shù)據(jù)造成擾亂，導(dǎo)致單個(gè)數(shù)據(jù)主體不易察覺的“隱形算法歧視”，但當(dāng)海量“涉眾”都面臨極其不利的算法決策結(jié)果時(shí)，假借模型共訓(xùn)之名、從數(shù)據(jù)向結(jié)果蔓延的群體傷害便不再隱秘。

2. 以“可闡述”取代“可解釋”的透明度標(biāo)準(zhǔn)

在提供精準(zhǔn)“受眾保護(hù)”的同時(shí)兌現(xiàn)更大范圍“涉眾保護(hù)”的承諾，將使得傳統(tǒng)的算法透明度標(biāo)準(zhǔn)從“可解釋”向“可闡述”轉(zhuǎn)變。這一方面是由于算法可解釋性本身就是一種代償性策略；另一方面則是出于對“解釋”行為本身的質(zhì)疑。從字面上來看，解釋系“分析闡明含義、原因、理由”，〔38〕中國社會科學(xué)院語言研究所詞典編輯室：《現(xiàn)代漢語詞典》，商務(wù)印書館2012年版，第666頁。其意義在于通過觀察和思考最終超越事實(shí)本身，提出新的見解。〔39〕［美］《國家科學(xué)教育標(biāo)準(zhǔn)》科學(xué)探究附屬讀物編委會：《科學(xué)探究與國家科學(xué)教育標(biāo)準(zhǔn)—教與學(xué)的指南》，羅星凱等譯，科學(xué)普及出版社2004年版，第26頁?？梢?，解釋是基于本體的認(rèn)知對客體進(jìn)行因果聯(lián)結(jié)，由此產(chǎn)生的一切形式的因果規(guī)律都負(fù)載著主體的主觀意識。而“闡述”則正好相反，聚焦于對事實(shí)和可以被觀察到的狀態(tài)的“明晰地陳述”，不需要主體對此有任何演繹和論證的過程。

算法范式升維產(chǎn)生了一個(gè)個(gè)相互堆疊的技術(shù)黑箱，各項(xiàng)新興技術(shù)普遍存在“解釋不能”的情形，更何況，事后添加的解釋，其說理方式極易“合乎情理”地演化為對政治和經(jīng)濟(jì)目的的盲目順從：在諸多可能的解釋中，出于自身利益或合規(guī)要求的考慮，選取一種最能夠自圓其說的解說，但受眾或涉眾對此均無法證偽?！?0〕參見唐林垚：《公共衛(wèi)生領(lǐng)域算法治理的實(shí)現(xiàn)途徑及法律保障》，《法學(xué)評論》2021年第3期。事前的知識是理解的基礎(chǔ)，但即便是科學(xué)方法也不足以解釋真相。〔41〕參見［德］漢斯-格奧爾格 · 伽達(dá)默爾：《詮釋學(xué)：真理與方法》（下卷），洪漢鼎譯，商務(wù)印書館2021年版，第150-166頁。將理解視為人的“存在方式”，伽達(dá)默爾認(rèn)為，對話可以使“理解”變得從容和簡單，通過“你來我往的言說”“在視野中呈現(xiàn)”真理?！?2〕同前注［41］，第575-579頁。

為減少算法服務(wù)提供商執(zhí)行異化和脫離問責(zé)的可能性，算法范式升維的“可闡述性”應(yīng)當(dāng)滿足“相關(guān)者融貫”標(biāo)準(zhǔn)，具體劃分為五個(gè)對話層次。第一層次針對的是用戶和受眾，即直接數(shù)據(jù)主體，要求算法服務(wù)提供商通過盡可能簡單的語言，清晰闡述算法決策背后的技術(shù) 原理、數(shù)據(jù)調(diào)用的大致范圍以及可能存在的系統(tǒng)故障等。第二層次針對的是技術(shù)共益方，即各參與方，要求算法服務(wù)提供商就方案構(gòu)建的具體考量因素、流程安全的特別保護(hù)措施以及數(shù)據(jù)清洗的統(tǒng)一處理規(guī)范進(jìn)行闡述，盡量減少算法范式升維中的“精致利己行為”。第三層次針對的是政府和監(jiān)管部門，要求算法服務(wù)提供商主動闡述算法應(yīng)用的安全性和可問責(zé)性等，并闡述采取了何種措施來保障算法利用是善意的、負(fù)責(zé)任的。第四層次針對的是業(yè)內(nèi)行家和技術(shù)專家，要求算法服務(wù)提供商對所使用的各項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行細(xì)致入微的信息披露，包括但不限于各項(xiàng)技術(shù)的合理性、適用范圍以及歷次優(yōu)化記錄，尤其是未經(jīng)時(shí)間驗(yàn)證的新興技術(shù)的使用緣由、潛在風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)控措施等。第五層次針對的是廣大涉眾，即非直接數(shù)據(jù)主體，要求算法服務(wù)提供商著重闡述算法決策背后的各項(xiàng)理念，以及服務(wù)盈利的基本模式、企業(yè)社會責(zé)任等，并就此作出算法決策不違背公序良俗、不危害公共利益的公開承諾。

（二）注重“過程”而非“結(jié)果”的數(shù)字身份保護(hù)

馬克思指出：“人的本質(zhì)……是一切社會關(guān)系的總和?！痹趥鞑W(xué)界，被廣泛接受的關(guān)于“人設(shè)”的精準(zhǔn)表述是：“身份是自我展現(xiàn)的社會鏡像?！薄?3〕Roosendaal A.，Digital Personae and Profiles in Law-Protecting Individuals’ Rights in Online Contexts，Wolf Legal Publishers Press，2013，p.20.無論升維與否，算法決策依賴機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過海量大數(shù)據(jù)“溫故而知新”，在算法看來，數(shù)據(jù)主體既是“一切數(shù)據(jù)關(guān)系的總和”，也是“透過數(shù)據(jù)展現(xiàn)的數(shù)字鏡像”。數(shù)據(jù)主體的個(gè)人信息之所以得到保護(hù)，是因?yàn)槠潴w現(xiàn)了自然人的可識別性；而個(gè)人信息保護(hù)的對象，并不局限于個(gè)人信息本身，更包括“個(gè)人在各種社會關(guān)系中身份構(gòu)建的自主性和完整性”?！?4〕陸青：《數(shù)字時(shí)代的身份構(gòu)建及其法律保障：以個(gè)人信息保護(hù)為中心的思考》，《法學(xué)研究》2021年第5期。

為實(shí)現(xiàn)關(guān)系擴(kuò)張的技術(shù)安全，個(gè)人信息保護(hù)的重點(diǎn)須從運(yùn)算結(jié)果的“輸出端”向數(shù)據(jù)服務(wù)的“過程端”轉(zhuǎn)變，亦即，在保護(hù)個(gè)人信息“數(shù)字身份”的同時(shí)，額外注重對個(gè)人數(shù)字身份“生成方式”的保護(hù)。具體而言，在“輸出端”，法律著重保護(hù)的是個(gè)人數(shù)字身份的完整性和準(zhǔn)確性，預(yù)防碎片化的信息搜集通過差強(qiáng)人意的算法決策給數(shù)據(jù)主體的生活和發(fā)展帶來不利影響在數(shù)據(jù)服務(wù)的“過程端”，法律應(yīng)著重保護(hù)的是數(shù)據(jù)的聚合過程和疊加方式，特別是自由數(shù)據(jù)與第三方數(shù)據(jù)的交互和化合過程，可能給個(gè)人數(shù)字身份構(gòu)建帶來哪些積極或者消極的變化。由于個(gè)人數(shù)字身份具備一經(jīng)顯化即附著于復(fù)雜社會關(guān)系的虛實(shí)關(guān)聯(lián)性，恢復(fù)性的救濟(jì)方式無法在實(shí)質(zhì)上消除負(fù)面影響?！?5〕參見葉名怡：《個(gè)人信息的侵權(quán)法保護(hù)》，《法學(xué)研究》2018年第4期。與單純聚焦運(yùn)算結(jié)果“輸出端”的法律制度相區(qū)別，關(guān)注“過程端”的制度構(gòu)建將額外做出兩點(diǎn)改變：一是在預(yù)防性上下功夫，追問協(xié)同合作與融通發(fā)展愿景下的數(shù)據(jù)處理機(jī)制，尤其是集體數(shù)據(jù)的“涌入”將在何種程度上干預(yù)算法范式升維的決策過程。二是賦予個(gè)人信息保護(hù)以團(tuán)體性價(jià)值，進(jìn)一步整合公法和私法層面的保護(hù)措施，制定“受眾”“涉眾”雙雙受益的差異化規(guī)則。

1. 個(gè)人信息保護(hù)影響的參與方“共同評估”

在算法范式升維的過程鏈條上，某些參與方可能因?yàn)閷μ荻葦?shù)據(jù)等過程數(shù)據(jù)的處理而成為“次數(shù)據(jù)處理者”，也可能因?yàn)槭苤鲗?dǎo)方委托代為處理數(shù)據(jù)而成為“從數(shù)據(jù)處理者”，還可能因?yàn)榇俪闪藬?shù)據(jù)供需方的數(shù)據(jù)交換而成為《數(shù)據(jù)安全法》第33條所定義的“數(shù)據(jù)交易中介服務(wù)機(jī)構(gòu)”。無論是上述哪種情形，參與方都必須履行《個(gè)人信息保護(hù)法》第55條規(guī)定的“個(gè)人信息保護(hù)影響評估”，主動檢驗(yàn)數(shù)據(jù)處理活動的合法合規(guī)程度。為了更好地保障平臺交互過程中的數(shù)據(jù)安全，除第56條規(guī)定的“目的和方式是否合法、正當(dāng)、必要”“對個(gè)人權(quán)益的影響及安全風(fēng)險(xiǎn)”“所采取保護(hù)措施是否與風(fēng)險(xiǎn)相匹配”等內(nèi)容，針對算法范式升維的“個(gè)人信息保護(hù)影響評估”還應(yīng)增加以下“共同評估”內(nèi)容：其一，各方清洗后的數(shù)據(jù)是否做到了編碼、口徑、格式方面的統(tǒng)一，是否會加劇整體數(shù)據(jù)集的原有缺陷；其二，主數(shù)據(jù)處理者和次數(shù)據(jù)處理者、從數(shù)據(jù)處理者、中介服務(wù)機(jī)構(gòu)之間是否存在有效的科層制約，彼此之間是否預(yù)設(shè)單向合理的權(quán)限遞減機(jī)制以精準(zhǔn)把控?cái)?shù)據(jù)的流動范圍。此外，通過法律的因勢利導(dǎo)，建立各大算法圈層內(nèi)部適用的參與方聲譽(yù)機(jī)制，對于過程安全性的提升亦十分重要。

2. 平衡權(quán)力結(jié)構(gòu)的平等權(quán)利設(shè)計(jì)

在結(jié)果輸出之前，允許數(shù)據(jù)主體適當(dāng)阻斷對自身不利結(jié)果的輸出過程，是緩解因技術(shù)優(yōu)勢濫用導(dǎo)致權(quán)力分配失衡問題的關(guān)鍵所在?？紤]到個(gè)人數(shù)字身份具備脆弱性和損害不可撤性等特點(diǎn)，可在符合算法新范式流程的基礎(chǔ)上設(shè)置行權(quán)效果強(qiáng)于傳統(tǒng)“刪除權(quán)”和“被遺忘權(quán)”的“解除權(quán)”，允許數(shù)據(jù)主體將個(gè)人信息從算法范式升維的過程中“抽取”出來并自由決定其個(gè)人信息在不同數(shù)據(jù)處理者之間的流轉(zhuǎn)。為此，《個(gè)人信息保護(hù)法》中“個(gè)人信息轉(zhuǎn)移權(quán)”制度須同數(shù)據(jù)銷毀制度等結(jié)合，向上框定個(gè)人“可轉(zhuǎn)移”的權(quán)利客體范圍，向下完善“歸于消滅”的數(shù)據(jù)處理流程末端的“最后閉環(huán)”。在理想情況下，數(shù)據(jù)主體還可主動行使“歸并權(quán)”，即，以明示同意允許其個(gè)人信息在特定數(shù)據(jù)處理者之間“為實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)算法結(jié)果”的合并和協(xié)同處理。不過，“歸并權(quán)”對數(shù)據(jù)規(guī)整程度的要求極高，需要來自數(shù)據(jù)主體的更高配合。遵循保護(hù)個(gè)人數(shù)字身份生成過程的全新理念，可酌情賦予數(shù)據(jù)主體在特定時(shí)間節(jié)點(diǎn)行使的“陳情權(quán)”，就不公正的算法決策請求公平聆訊和行政復(fù)議的機(jī)會，讓“同為自然人”的政策制定者和專家委員會充分關(guān)注算法范式升維可能存在的過程風(fēng)險(xiǎn)，并相應(yīng)制定出更加智治為人、以人為本的技術(shù)規(guī)則。為了杜絕權(quán)利濫用，“解除權(quán)”“陳情權(quán)”的行權(quán)主體應(yīng)為算法“受眾”而非算法“涉眾”，但權(quán)利教育的普及對象應(yīng)從“涉眾”抓起，以便最大限度減少“權(quán)利的睡眠者”?！?6〕相應(yīng)的，應(yīng)當(dāng)在行政法層面建立具備“開放性、調(diào)試性、統(tǒng)合性的法律控制體系”，以便“超越單純的個(gè)案考量，形成處理不確定性問題的積累型框架”。蘇宇：《面向不確定性的行政裁量及其法律控制》，《經(jīng)貿(mào)法律評論》2020年第4期。

（三）防范“解蔽遮蔽”、脫離“集置鎖定”

每種技術(shù)都將在一定程度上重塑人類的感性生活，構(gòu)造出不同的組織方式，進(jìn)而改變?nèi)伺c人、人與物之間的關(guān)系。當(dāng)算法決策與共同富裕等宏觀目標(biāo)相勾連時(shí)，算法決策就已經(jīng)脫離了具體的、可見的、簡單的“物”，成為“社會文化現(xiàn)象”投射的一部分。在埃呂爾看來，雖然人能夠賦予技術(shù)方向和定位，并為此目的而控制它，但技術(shù)同樣具有自身的目的，其“自主邏輯”是如此深刻地影響著整體社會的價(jià)值和意義，以至于“處在技術(shù)系統(tǒng)中的人們的行動和思考都被技術(shù)因素改變”?！?7〕Jacques Ellul，The Technological Society，Alfred A. Knopf Press，1964，p.140.海德格爾將技術(shù)視為通過創(chuàng)作和產(chǎn)出將新物“帶出”和“達(dá)乎顯露”的解蔽方式，關(guān)注到了技術(shù)解蔽對其他解蔽方式的傾軋，并以“集置（Ge-Stell）”的隱喻描述“那種把人聚集起來、使之去訂置作為持存物的自行解蔽者”的促逼，〔48〕參見［德］馬丁 · 海德格爾：《演講與論文集》，孫周興譯，三聯(lián)書店2005年版，第20頁。而萬事萬物只有作為被訂置的“持存物”才有其立身之所。

技術(shù)對自然的促逼源于“技術(shù)把主體性形而上學(xué)的主—客對象性關(guān)系展開為一種人與自然的暴力關(guān)系”，〔49〕孫周興：《技術(shù)統(tǒng)治與類人文明》，《開放時(shí)代》2018年第6期。但技術(shù)對人的促逼遠(yuǎn)甚于此。技術(shù)可能通過幫助人類實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)，再反過來將人類納入“集置”之中，而人類對此可能渾然不覺。例如，人類自以為自己是算法的操縱者，是利用算法實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)至高無上的主體，集置著有利于社會發(fā)展的一切。殊不知，當(dāng)人將特定目標(biāo)作為其努力和奮斗的目標(biāo)并試圖通過算法手段予以實(shí)現(xiàn)時(shí)，人本身何嘗又不是一種被算法所占用的“解蔽方式”呢？換言之，算法技術(shù)為了自身的“安身立命”和“繁殖”，促逼著人要求人把特定目標(biāo)當(dāng)做一個(gè)階段性任務(wù)來完成，人已經(jīng)更為先驗(yàn)地歸屬于被訂置的“持存物”而履行某種功能；此即算法范式升維的第五層融貫——社會融貫，即算法憑借其“準(zhǔn)公權(quán)力屬性”反過來對社會大眾產(chǎn)生持續(xù)而全面的規(guī)訓(xùn)效應(yīng)。此時(shí)，算法技術(shù)作為訂置著的解蔽，已不再是純粹的人類自主行為，恰恰相反，難逃算法“魔爪”的人們在事實(shí)上以一種特別的方式被促逼進(jìn)入了解蔽之中。

此外，算法技術(shù)還可能超越人和自身以及存在者的關(guān)系，對人類社會產(chǎn)生危害。任何占統(tǒng)治定位的訂置，均有激勵(lì)去驅(qū)逐其他解蔽的可能性，甚至遮蔽具有“產(chǎn)出”意義的技術(shù)進(jìn)步本身，亦即，遮蔽任何具有解蔽意義的解蔽。以算法范式升維對應(yīng)的既有新興技術(shù)為例：2020年7月，歐盟法院判決歐盟—美國隱私盾無效，〔50〕Commissioner v. Facebook Ireland Limited，Maximillian Schrems（Case C-311/1）.為了緩解兩大經(jīng)濟(jì)體之間的“數(shù)據(jù)荒”，歐洲數(shù)據(jù)保護(hù)委員會（EDPB）于同年11月印發(fā)《補(bǔ)充傳輸工具以確保遵守歐盟數(shù)據(jù)保護(hù)水平措施的建議》，將多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等涉及數(shù)據(jù)的“拆分或多方處理”的技術(shù)手段視為跨國數(shù)據(jù)處理主體主動合規(guī)的證據(jù)。各國紛紛跟進(jìn)，前有英國《公共部門數(shù)據(jù)使用信任問題解決方案》，后有美國《促進(jìn)數(shù)字隱私技術(shù)法案》等，均將算法范式升維視為值得信賴的數(shù)據(jù)利用模式。由此觀之，無論是作為共同富裕的技術(shù)支撐，還是各國數(shù)據(jù)主權(quán)博弈的合規(guī)手段，各類支撐算法范式的新興技術(shù)均是具有一定“排他性質(zhì)”的訂置物，非其不可滿足共同富裕的數(shù)據(jù)效用追求亦或是跨境數(shù)據(jù)交流的區(qū)域安全觀，這就將遮蔽其他可能存在的解蔽方式，反而可能導(dǎo)致數(shù)字社會的發(fā)展停滯甚至退步。在政策嬗變和技術(shù)變革雙重外部因素作用下，應(yīng)對未來技術(shù)挑戰(zhàn)的法律準(zhǔn)備可從以下兩個(gè)方面著手。

1. 鼓勵(lì)全面多元的技術(shù)發(fā)展路徑

在“集置”的牽引下，技術(shù)所體現(xiàn)的科學(xué)性已經(jīng)不僅僅局限于技術(shù)使用者對世界的科學(xué)認(rèn)知，而是在技術(shù)發(fā)展演進(jìn)過程中，技術(shù)對周遭智力資源、社會財(cái)富以及政策投入的“虹吸”和“卷入”，讓個(gè)體和社會都被集置在高度系統(tǒng)化的技術(shù)邏輯中，進(jìn)而被促逼著去貼合、順應(yīng)這種集置的“科學(xué)需要”。對此，“后熊彼特主義”下的國家創(chuàng)新理論和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新理論帶給我們的啟示是，務(wù)必警惕將產(chǎn)業(yè)政策和財(cái)稅工具的優(yōu)惠過渡集于某一主體或技術(shù)、使其科技實(shí)力在短期內(nèi)迅速攀升的作法，而應(yīng)強(qiáng)調(diào)政府部門和私營部門之間的協(xié)調(diào)與銜接，通過權(quán)責(zé)清晰、約束力強(qiáng)、可執(zhí)行性高的法律指引，最終形成科技創(chuàng)新、社會發(fā)展、環(huán)境改善、產(chǎn)業(yè)振興協(xié)同耦合的政策合力。為了緩解共同富裕國策下部分示范性技術(shù)對其他技術(shù)的排擠，應(yīng)當(dāng)允許地方政府根據(jù)自身優(yōu)勢和稟賦制定行政法規(guī)或發(fā)展規(guī)劃，鼓勵(lì)有條件的創(chuàng)新主體在人工智能垂直細(xì)分領(lǐng)域開展全域自研，對于長期從事非直接實(shí)用性基礎(chǔ)研究的企業(yè)和機(jī)構(gòu)進(jìn)行專門認(rèn)定并給予配套支持，最終形成有利于多元化技術(shù)發(fā)展的創(chuàng)新 生態(tài)。

2. 確立智治為人的法治建設(shè)目標(biāo)

算法決策的范式升維固然是科學(xué)技術(shù)進(jìn)步發(fā)展的體現(xiàn)，但與此同時(shí)，我們也應(yīng)時(shí)刻警惕算法技術(shù)在發(fā)展得更為先進(jìn)之后，形成具備科學(xué)性超驗(yàn)的價(jià)值系統(tǒng)，并通過打消個(gè)體主動認(rèn)識世界的主觀能動性，使之逐漸被限定于集置的超驗(yàn)價(jià)值觀中，進(jìn)而不得不完全聽任“算法網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測和指揮”?！?1〕［以］尤瓦爾 · 赫拉利：《未來簡史》，林俊宏譯，中信出版社2017年版，第296頁。換言之，算法的技術(shù)規(guī)程雖秉承于人的自由意志，但當(dāng)人的思想表達(dá)必須遵循算法建立的社會規(guī)范而展開時(shí)，這便是另一種真實(shí)存在卻又“表里不一”的自我言志。為了防止算法范式升維的“本末倒置”式濫用與“作繭自縛”式擴(kuò)張，有必要對未來技術(shù)應(yīng)用的法治建設(shè)目標(biāo)進(jìn)行梳理與排位。共同富裕旨在對人的全面發(fā)展有所促進(jìn)，使人處于幸福感高位，而不是處于安德斯在《過時(shí)的人》一書中描繪的當(dāng)人意識到“不如自己創(chuàng)造的機(jī)器”時(shí)那種惶恐不安的狀態(tài)?！?2〕［德］京特 · 安德斯：《過時(shí)的人》（第1卷），范捷平譯，上海譯文出版社2010年版，第6頁。所以，未來法治建設(shè)的首要目標(biāo)在于遏制算法因升維導(dǎo)致的“跑偏”和“變味”，堅(jiān)持以人為本，將“智治”與“德治”充分結(jié)合。此外，個(gè)體掙脫被動性服從的要點(diǎn)是避免“真善美”的價(jià)值判斷被技術(shù)所壟斷，有鑒于此，未來法治建設(shè)的另一重要目標(biāo)便是為“科學(xué)性超驗(yàn)”而非科學(xué)性本身提供可能的指導(dǎo)和庇護(hù)，通過更加充分的規(guī)則準(zhǔn)備迎接算法社會的“奇點(diǎn)臨近”。

結(jié)語

算法決策的范式升維，有助于提升人民群眾的幸福感、獲得感和安全感，反映了前沿科技提升國家治理水平、支撐共同富裕的美好愿景。前瞻研判算法自動化決策的范式升維，使之在法治軌道內(nèi)安全、合規(guī)地發(fā)揮支撐共同富裕以及推動社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國建設(shè)的作用，是新發(fā)展階段下法學(xué)界應(yīng)予以充分關(guān)注和仔細(xì)研究的重要問題。即期內(nèi)行之有效的強(qiáng)監(jiān)管手段，可能在遠(yuǎn)期抑制產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活力，不符合共同富裕的高質(zhì)量發(fā)展需求。以融貫視角審視 算法范式升維的三重安全需求，傳統(tǒng)算法規(guī)制的各項(xiàng)制度可以經(jīng)由“涉眾—受眾”“結(jié)果—過程”“遮蔽—解蔽”的認(rèn)知方法論予以改良，使新時(shí)期算法決策的法律規(guī)則在保留既有制度功能及優(yōu)勢的同時(shí)，又符合共同富裕時(shí)期技術(shù)治理的發(fā)展需要。在滾滾向前的技術(shù)洪流面前，政策制定者宜秉持“有為”和“有不為”的開放態(tài)度——法律真正應(yīng)當(dāng)回應(yīng)的是如何使算法權(quán)力朝著預(yù)設(shè)軌道合理行使，而不是如何根除算法權(quán)力的異化風(fēng)險(xiǎn)。