[摘 要]大數(shù)據(jù)時代，算法的廣泛運(yùn)用極大提升了用戶的消費(fèi)體驗(yàn)，也存在平臺濫用算法導(dǎo)致“大數(shù)據(jù)殺熟”等隱憂。科技日新月異，一方面給社會的生產(chǎn)和生活帶來了更大的發(fā)展空間，另一方面，科技自身已經(jīng)進(jìn)入到傳統(tǒng)的治理規(guī)則所不能適用的領(lǐng)域。對個性化推薦算法侵權(quán)的法律規(guī)制，本質(zhì)上就是要對現(xiàn)行的法律規(guī)制進(jìn)行創(chuàng)新。當(dāng)前，我國個性化推薦算法行為的法律依據(jù)缺失、算法問責(zé)機(jī)制的缺位及個性化推薦算法侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定難等問題使規(guī)制算法行為具有必要性，為此，應(yīng)從健全個性化推薦算法的立法完善路徑、完善算法問責(zé)機(jī)制、推進(jìn)個性化推薦算法侵權(quán)責(zé)任體系建設(shè)等方面，探索算法法律規(guī)制的路徑。

[關(guān)鍵詞]算法；法律規(guī)制；人工智能；算法侵害

伴隨互聯(lián)網(wǎng)的普及，信息傳播突破了時空的局限，以個性化推薦算法為代表的信息過濾技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。一方面，個性化推薦算法輔助人類對各種類型的信息進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)了人類所不能企及的信息分布效果。另一方面，個性化推薦算法是一把雙刃劍，在便利用戶搜索的同時，也產(chǎn)生了一系列弊端。首先，運(yùn)營商收集更多的數(shù)據(jù)以滿足用戶個性化推薦信息的需要，這與用戶對個人信息控制和隱私保護(hù)等方面日益迫切的需求相悖。其次，算法數(shù)據(jù)的采集和獲取都是隱蔽的，用戶知情權(quán)與個性化推薦算法透明度之間存在矛盾。最后，個性化推薦算法作為算法創(chuàng)造者的產(chǎn)物，其適用受到創(chuàng)造者本身價值觀念和利益導(dǎo)向的制約[1]。在科技迅速發(fā)展的今天，人和技術(shù)的沖突越來越尖銳，雖然個性化推薦算法不斷豐富人類生活，但是，信息主體和信息之間的沖突日益明顯。法律具有相對穩(wěn)定性但同樣具有滯后性，人們在享受個性化推薦算法服務(wù)的同時，需保持警惕防范其對公民個人信息保護(hù)與社會穩(wěn)定秩序的沖擊。

2021年，《數(shù)據(jù)安全法》與《個人信息保護(hù)法》先后獲得通過，表明我國對數(shù)據(jù)安全和個人信息的保護(hù)問題給予了高度重視，并對其進(jìn)行了積極的立法調(diào)整。與此同時，在用戶數(shù)據(jù)和用戶信息自動處理的基礎(chǔ)上，運(yùn)用個性化推薦算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行法律監(jiān)管和對個人信息的保護(hù)，也必然會促進(jìn)對個性化推薦算法的法律規(guī)制。

一、個性化推薦算法的概念和特征

算法為解決某一類問題提供明確規(guī)范，是一系列解決問題的清晰指令，代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制[2]。經(jīng)營者利用算法針對用戶的不同特性進(jìn)行個性化推薦，力求滿足用戶最大限度的需求，對用戶的判斷及最終的決策產(chǎn)生重大影響。一套完整的算法設(shè)計包括三個階段：第一，通過硬件設(shè)備對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，獲得用戶的相關(guān)信息；第二，算法將經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為評估值；第三，該算法為用戶提供自動的或者個性化的建議。

同時，一個算法的有效生成必須具備五個特征且五個特征缺一不可[3]。第一，有窮性是指經(jīng)過一定的步驟，算法可以在一定時間內(nèi)完成。該算法不可能是無休止地循環(huán)，而算法需要在合理的時限內(nèi)完成；第二，確定性意味著在一種算法中，每個步驟的表達(dá)都是明確的；第三，一個算法有零個或多個輸入，用來描述運(yùn)算對象的初始情況；第四，一個算法有一個或多個輸出，用于反映一個算法的運(yùn)行結(jié)果；第五，可行性是指在求解某一類問題時，可以高效地進(jìn)行各個步驟，獲得確定性的結(jié)果。

二、個性化推薦算法的侵害界定

在信息爆炸式增長的背景下，個性化推薦算法給人們的生活帶來了極大的沖擊。一方面?zhèn)€性化推薦算法能夠?yàn)橛脩簟⒔?jīng)營者及社會帶來更多益處，另一方面?zhèn)€性化推薦算法也產(chǎn)生了一系列的弊端，用戶個人權(quán)益受到侵害和信息繭房等問題層出不窮。然而，對個性化推薦算法而言，如何對侵害進(jìn)行合理界定是一個值得探討的問題[4]。

（一）個性化推薦算法的正當(dāng)性

對用戶而言，互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展帶來的信息良莠不齊，用戶難以在龐大的信息中快速找到自己想要的信息，而個性化推薦算法則是通過對這些信息進(jìn)行過濾，向用戶提供更符合他們興趣的信息以降低信息超載。同時網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使資訊分散的情形變得常見，用戶在搜尋所需資訊時，往往要耗費(fèi)許多時間。個性化推薦算法能夠有效地融合分布于各個站點(diǎn)和應(yīng)用程序中的各種信息，為用戶提供綜合性信息服務(wù)，極大改善用戶體驗(yàn)。

對經(jīng)營者而言，電子商城的發(fā)展使消費(fèi)者可以下單購物，但是經(jīng)營者需要花費(fèi)運(yùn)營成本來維持好評、提高銷量以延長用戶停留。個性化推薦算法的出現(xiàn)極大地解決了經(jīng)營者當(dāng)前的難題，通過對用戶進(jìn)行個性化推薦，平臺的廣告點(diǎn)擊率和商品銷售量等指標(biāo)得到提升，為平臺帶來更多收入。個性化推薦算法針對電商平臺等具有精準(zhǔn)營銷需求企業(yè)，能夠滿足不同類型用戶的差異化推薦，提升精準(zhǔn)營銷的有效性并增強(qiáng)客戶黏性。

對社會而言，個性化推薦算法為用戶提供個性化的推薦，可以有效防止虛假點(diǎn)擊和評論等作弊行為，對維護(hù)平臺公正和營造積極健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境起到了重要作用。除此之外，個性化推薦算法也在安全、科技、個人征信調(diào)查等方面起到了減負(fù)的作用，有助于提升社會發(fā)展效率，促進(jìn)科技進(jìn)步。

（二）個性化推薦算法的不法性

對于用戶個人信息保護(hù)而言，個性化推薦算法運(yùn)行的基礎(chǔ)離不開廣大的用戶群體，一個算法的有效實(shí)施需要廣大用戶的個人信息進(jìn)行支撐。在網(wǎng)絡(luò)上瀏覽留下的數(shù)據(jù)為個性化推薦算法提供了參考借鑒，把個人信息推送給企業(yè)。企業(yè)個人信息具有可識別性，如果電子平臺將用戶的個人信息與用戶資料進(jìn)行比對，用戶的個人信息則會受到侵害，以至于對用戶的人身產(chǎn)生實(shí)際危險[5]。

對于經(jīng)營者從事相關(guān)產(chǎn)業(yè)而言，個性化推薦算法的廣泛應(yīng)用，導(dǎo)致算法規(guī)則被濫用，給算法應(yīng)用產(chǎn)業(yè)帶來極大的負(fù)面影響。平臺比用戶具有更多的信息和技術(shù)上的優(yōu)勢，用戶因?yàn)槭艿綍r間、范圍及能力等主觀因素的制約，很難得到關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)的完整信息，僅憑來自平臺或關(guān)聯(lián)企業(yè)的有限信息難以做出決策。個性化推薦算法的應(yīng)用，使經(jīng)營者將大量的財物人力用于雇傭刷手刷單，忽略了自身產(chǎn)品品質(zhì)的提升。

對于社會總體秩序而言，個性化推薦算法基于固定特征向用戶提供匹配對象，但用戶基于算法獲取的個性化推薦對象與本身需求往往相悖。個性化推薦算法更多變成一種牟利工具，而忽略了用戶內(nèi)在需求。同時個性化推薦算法在審查方面并沒有得到有效貫徹落實(shí)，數(shù)據(jù)的真實(shí)性有待考究，大量的虛假數(shù)據(jù)充斥在人們的生活中并大肆傳播，對社會總體秩序造成沖擊。

三、個性化推薦算法的存在的問題

（一）個性化推薦算法行為的法律依據(jù)缺失

現(xiàn)階段而言，我國對于算法的設(shè)計和實(shí)施過程還不夠健全，當(dāng)前沒有具體的規(guī)定，沒有明確的準(zhǔn)則和監(jiān)管，僅僅籠統(tǒng)地敘述了與算法相關(guān)的一些法律問題，這種規(guī)范程度還不足以約束算法引起的許多法律問題[6]。對于個性化推薦算法的立法，與其有關(guān)的法律也零散分布在各類法律中，個性化推薦算法有關(guān)法律體系仍待進(jìn)一步完善?，F(xiàn)有的法律法規(guī)很難應(yīng)對當(dāng)前算法權(quán)力膨脹和算法不恰當(dāng)使用而引發(fā)的一系列問題。由于法律法規(guī)缺乏系統(tǒng)性，個性化推薦算法的相關(guān)法律在實(shí)踐中出現(xiàn)了法律適用疑難、裁判標(biāo)準(zhǔn)不同及實(shí)際操作與理論不符等問題。

（二）個性化推薦算法問責(zé)機(jī)制缺位

當(dāng)前我國法律對平臺算法問責(zé)機(jī)制進(jìn)行了初步的構(gòu)建，并對其進(jìn)行了進(jìn)一步的規(guī)范。但是現(xiàn)階段我國法律尚未建立起完善的算法問責(zé)機(jī)制，現(xiàn)行法律規(guī)定也太過零散，是一種“治標(biāo)不治本”式的管理方式，很難從根本上遏制算法權(quán)力的膨脹和濫用[7]。我國對算法問責(zé)的追究是基于單一的事后責(zé)任的傳統(tǒng)監(jiān)管，而對算法權(quán)力進(jìn)行管理的管理部門非常復(fù)雜，缺少明確管理部門且監(jiān)管手段滯后。此外，我國對算法權(quán)力的規(guī)制還缺少直接的制度規(guī)范，對于個性化推薦算法的更新?lián)Q代沒有足夠的應(yīng)對能力，往往體現(xiàn)為被動防御的狀態(tài)[8]。目前我國相關(guān)法律法規(guī)要求電子平臺進(jìn)行個性化推薦的過程中為保障多樣性、真實(shí)性需盡到明示義務(wù)，對搜索結(jié)果提供多樣性的展示，但是在現(xiàn)實(shí)條件下，電子商務(wù)利用算法牟利，違反相應(yīng)規(guī)定的現(xiàn)象比比皆是，我國相應(yīng)責(zé)任部門對發(fā)現(xiàn)的違法行為采取約談、整改及罰款等手段，并不足以有效應(yīng)對個性化推薦算法的偽裝。

（三）個性化推薦算法侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定難

傳統(tǒng)的歸責(zé)制度具有滯后性，對于算法責(zé)任的認(rèn)定很難適用于以社會行為因果關(guān)系為基礎(chǔ)的歸責(zé)理論。在個性化推薦算法侵權(quán)問題上，目前的法律法規(guī)也很難對其進(jìn)行合理的界定。即便是將算法造成他人損害的責(zé)任歸咎于算法的設(shè)計者或運(yùn)營商，也必須證明其具有主觀上的過錯。盡管歸責(zé)理論中無過錯歸責(zé)原則存在，但這只是在一些特定情況下適用的。在個性化推薦算法侵權(quán)的情況下，由于當(dāng)前尚且沒有法律法規(guī)予以規(guī)定，因此適用過失責(zé)任的歸責(zé)原則。個性化推薦算法雖具備一定的分析判斷能力，但是與人類這個主體相比，其判斷能力極為有限且過失原則需對有無過錯進(jìn)行判斷，即存在是否行為人履行了合理的注意義務(wù)，對此個性化推薦算法對過失歸責(zé)原則并不能完全適用。同時，對于個性化推薦算法侵權(quán)行為進(jìn)行取證存在困難。算法侵權(quán)行為多發(fā)生在智能平臺與數(shù)據(jù)終端上。一般來說，智能平臺在處理數(shù)據(jù)的時候，很難對數(shù)據(jù)進(jìn)行保留和取證。在用戶的數(shù)據(jù)終端上，用戶也很難對其進(jìn)行取證。

四、個性化推薦算法的規(guī)制路徑

（一）健全個性化推薦算法的立法完善路徑

對個性化推薦算法進(jìn)行法律規(guī)制，需要從立法層面予以提高。個性化推薦算法的相關(guān)規(guī)定分散于不同法律當(dāng)中，缺乏體系性。我國法律當(dāng)務(wù)之急是健全個性化推薦算法的法律體系。從立法領(lǐng)域來看，需對關(guān)鍵領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行專項(xiàng)立法。同時要建立一套系統(tǒng)化和標(biāo)準(zhǔn)化的法律制度，保證法律涵蓋了算法的整個運(yùn)用過程，實(shí)現(xiàn)過程全覆蓋，豐富完善個性化推薦算法監(jiān)督、審查、評價和問責(zé)的具體機(jī)制，并制定法律法規(guī)。從立法價值來看，個性化推薦算法應(yīng)當(dāng)貫徹基本的立法價值，主要包括安全與自由。所謂安全是指個性化推薦算法在實(shí)踐過程中不侵犯國家、社會和個人的合法利益，維護(hù)國家安全，社會穩(wěn)定。所謂自由是指對公民個人的自由和經(jīng)營者利用個性化推薦算法獲取利益的自由，不過須在法律規(guī)定的限度內(nèi)。對于兩者之外的其他價值，則需要在法律的約束下，根據(jù)具體的算法應(yīng)用來進(jìn)行選擇。

（二）完善個性化推薦算法問責(zé)機(jī)制

對個性化推薦算法權(quán)力的監(jiān)管需要通過完善算法問責(zé)機(jī)制進(jìn)行約束。基于單一的事后責(zé)任對算法問責(zé)的傳統(tǒng)監(jiān)管邏輯已經(jīng)行不通，人們需要通過多元化的路徑完善算法問責(zé)機(jī)制。首先，我國要改變當(dāng)前多部門共同監(jiān)管的局面，盡早地設(shè)立一個國家統(tǒng)一的算法監(jiān)管機(jī)構(gòu)，以技術(shù)探究與商業(yè)倫理平衡發(fā)展為根本途徑去引導(dǎo)并調(diào)控算法的可持續(xù)和創(chuàng)新性發(fā)展。其次，監(jiān)管部門在加強(qiáng)對個性化推薦算法日常監(jiān)管的同時，也要加大對其監(jiān)管力度。針對隱蔽的算法違法犯罪，通過監(jiān)管創(chuàng)新來應(yīng)對技術(shù)發(fā)展，主動運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行捕捉。與此同時，加強(qiáng)監(jiān)管隊(duì)伍的專業(yè)素質(zhì)和業(yè)務(wù)能力，有助于更好地對個性化推薦算法違法行為進(jìn)行識別。最后，監(jiān)管部門要加強(qiáng)對數(shù)據(jù)采集和利用流程的管理，并對經(jīng)營者進(jìn)行正面指導(dǎo)。

（三）推進(jìn)個性化推薦算法侵權(quán)責(zé)任體系建設(shè)

對于個性化推薦算法侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定難的困境，我國需推進(jìn)個性化推薦算法侵權(quán)責(zé)任體系建設(shè)。首先，探討互聯(lián)網(wǎng)平臺在無合同約束的情況下個性化推薦算法的侵權(quán)責(zé)任。在互聯(lián)網(wǎng)平臺故意實(shí)施算法侵權(quán)行為的情況下，可以認(rèn)定在主觀上具有實(shí)施故意侵犯算法權(quán)力的故意。除非互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠?qū)η趾π袨榕c最后損害結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)做出合理的解釋，并能夠證明其自身也采取相關(guān)措施防范損害結(jié)果的發(fā)生。否則，一旦因其算法行為侵犯了網(wǎng)絡(luò)用戶的利益，互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)當(dāng)承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。再者，探討基于合同履行的算法權(quán)力違約責(zé)任?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺與用戶之間基于合法有效的合同進(jìn)行交易，交易雙方為了便利高效和節(jié)約成本，在履行過程中，互聯(lián)網(wǎng)平臺會通過引入算法機(jī)制來幫助或代替自己作出決定，這就使得互聯(lián)網(wǎng)用戶處于算法侵權(quán)的風(fēng)險之中，對此互聯(lián)網(wǎng)平臺需要為自己的“之前的危害行為”承擔(dān)相應(yīng)附隨責(zé)任。

結(jié)束語

個性化推薦算法作為新興信息科技的核心，是傳統(tǒng)媒介工具發(fā)展到一定程度上的一個必然產(chǎn)物。在個性化推薦算法中，必須切實(shí)地確保它的應(yīng)用能夠?yàn)橛脩魩砀玫捏w驗(yàn)。為了保證企業(yè)合法、合理地使用其所收集的用戶數(shù)據(jù)和信息，還必須對其進(jìn)行不斷追蹤。為了減少甚至防止它所造成的負(fù)面影響，就必須對所產(chǎn)生的問題與困境做出迅速反應(yīng)，因此，人們要理性認(rèn)識算法及人工智能等新技術(shù)將會對人類發(fā)展產(chǎn)生積極推動作用。

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作者簡介：辛明玥（2000— ），女，漢族，山東安丘人，渤海大學(xué)法學(xué)院，在讀碩士。

研究方向：法律研究。