摘 要:隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇擴(kuò)大和運算能力的飛躍提升,算法算力作為個人、企業(yè)及政府定位新坐標(biāo)、把握新動向、選擇新進(jìn)路的關(guān)鍵依托和基礎(chǔ)工具,日益滲進(jìn)社會各領(lǐng)域。然而,算法的廣泛應(yīng)用在推動新時代經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的同時,也對現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)社會法治化治理模式和方法提出了挑戰(zhàn)。對此,應(yīng)以算法算力從開發(fā)到應(yīng)用全過程為基礎(chǔ),從國家、企業(yè)、個人三大主體出發(fā),構(gòu)建規(guī)制體系,夯實法治根基。
關(guān)鍵詞:算法算力 算法治理 法治體系
【中圖分類號】TP18 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A
算法是實現(xiàn)設(shè)計程序或完成任務(wù)的路徑方法,具有可行性、有窮性、確定性和情報充分性的特點,是計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的基礎(chǔ)。算法是數(shù)字時代的核心范疇和基本方法,大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)均需依賴各種算法設(shè)計或以算法為底層原理。沒有算法的支撐以及強(qiáng)有力的算力供給,今天的許多技術(shù)愿景都只是空中樓閣。要想把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的脈搏,就必須充分認(rèn)識算法的必要性與重要性。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)步入算法時代
算法本身并非一開始就運用于計算機(jī)科學(xué),它早先是作為人工思考和處理的一種方法而存在的。隨著計算機(jī)的誕生和發(fā)展,算法由于具有可抽象化和程式化的特點,逐漸成為計算機(jī)運行的基本方式和思想來源?;ヂ?lián)網(wǎng)時代許多標(biāo)志性技術(shù),如人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈等,都依賴各種高階算法和強(qiáng)大算力以實現(xiàn)其作用。
人工智能以算法作為運行規(guī)則。人工智能是對人腦智能的模擬,它必須依照一定規(guī)則來實現(xiàn)智能化,而算法恰恰提供了這種運行規(guī)則。被用于人工智能的算法為智能算法。該算法讓計算機(jī)系統(tǒng)擁有了自己的“思想”,可以在算法規(guī)則確立的流程下運用算力求解問題?,F(xiàn)如今,算法逐步內(nèi)化為人工智能的核心和基石,推動人工智能的不斷進(jìn)步。
大數(shù)據(jù)技術(shù)以算法為支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)的本質(zhì)是在收集、存儲數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,處理、分析數(shù)據(jù),并從中提煉出有用信息。數(shù)據(jù)本身并無意義,其背后所蘊含的信息才是大數(shù)據(jù)技術(shù)追求的終極目的和價值所在。而數(shù)據(jù)不會自動轉(zhuǎn)化為人們所需要的信息,而是要經(jīng)過提取、處理、分析,這就需要借助算法明確數(shù)據(jù)應(yīng)用目的,組成數(shù)據(jù)含義體系,建立數(shù)據(jù)提取標(biāo)準(zhǔn),提供數(shù)據(jù)處理和分析方法,之后借助于算力,為獲取信息奠定基礎(chǔ)。
區(qū)塊鏈以算法構(gòu)建基礎(chǔ)體系。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分散式數(shù)據(jù)庫,其最大特點就是去中心化,它無需借助第三方機(jī)構(gòu)作為交易保障,通過全網(wǎng)共享交易數(shù)據(jù)庫,僅憑一己之力便可建立信用體系。這一特點是以非對稱加密算法和哈希算法為基礎(chǔ)的。非對稱加密算法通過公鑰和私鑰保障交易真實性和個人信息安全,哈希算法則通過散列值使區(qū)塊連接成鏈。倘若沒有密碼學(xué)算法為根基,區(qū)塊鏈技術(shù)就不可能存在。
算法是當(dāng)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)迭代發(fā)展的創(chuàng)新基礎(chǔ)和核心動能。我國在新基建發(fā)展規(guī)劃中多次提及在算法及算力支撐下推動數(shù)字基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)新基建的發(fā)展。算法時代已然到來,算法算力已成為數(shù)據(jù)主體,包括個人、企業(yè)及政府定位新坐標(biāo)、把握新動向、選擇新進(jìn)路的關(guān)鍵依托和基礎(chǔ)工具。
算法運行對現(xiàn)行治理模式提出新挑戰(zhàn)
算法在推動信息通信技術(shù)與計算科學(xué)技術(shù)融合創(chuàng)新和廣泛應(yīng)用、積極促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的同時,也對現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)社會治理模式和方法提出了新的挑戰(zhàn)。
算法精準(zhǔn)推送加劇“信息繭房”效應(yīng)
“信息繭房”效應(yīng)指在信息傳播中,公眾由于對信息沒有全方位需求,只關(guān)注自己關(guān)心的訊息,將自己束縛于如蠶絲織就的“繭房”中的現(xiàn)象。
算法發(fā)展加劇了這種效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)平臺和互聯(lián)網(wǎng)公司通過自動化決策算法,抓取用戶的網(wǎng)絡(luò)瀏覽記錄和訪問信息,掌握用戶的需要,之后針對每個用戶推出“私人訂制”,實現(xiàn)信息的“精準(zhǔn)推送”,從而招徠更多用戶資源,取得競爭優(yōu)勢。對于用戶來說,這種方式滿足了他們的特定需求,有可取之處,但也有明顯缺點。具體來說,它使用戶長期被同質(zhì)化信息包圍,被“禁錮”在固定信息籠罩的空間之中,剝奪、損害了用戶全面了解和獲取其他各類信息的權(quán)利和機(jī)會。但由于這種損害往往是“隱性”的,且外觀中立,很難運用現(xiàn)有法律進(jìn)行規(guī)范。
算法數(shù)據(jù)抓取易泄露個人信息
用戶訪問和使用網(wǎng)站或平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大多屬于個人信息的范疇,但現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往未經(jīng)用戶同意就收集和提取用戶私人信息,對公民個人信息權(quán)利構(gòu)成了侵犯。而除了直接非法收集、使用公民個人信息的侵權(quán)行為外,還有一種間接、隱蔽的侵權(quán)行為,即算法預(yù)測。當(dāng)前,通過算法分析合法獲取用戶數(shù)據(jù),并預(yù)測公民個人信息,成為侵犯個人隱私的新方式。值得注意的是,與大數(shù)據(jù)結(jié)合后,預(yù)測的準(zhǔn)確率越來越高。例如,F(xiàn)acebook的算法根據(jù)用戶提供的種族、職業(yè)等少量個人信息就能推斷出用戶的性取向,且準(zhǔn)確率高達(dá)80%左右。全美第二大零售企業(yè) Target公司曾根據(jù)算法分析,向一位已孕未成年少女郵寄嬰兒用品手冊,其法定監(jiān)護(hù)人卻根本不知其已懷孕。如今,日益智能化的算法,同大數(shù)據(jù)等技術(shù)相融合,不斷沖擊著現(xiàn)有的公民個人信息和隱私保護(hù)體系。
算法自動化決策擴(kuò)散權(quán)益損害風(fēng)險
隨著各種新型高端算法的涌現(xiàn),人工智能逐步被開發(fā)出來。依據(jù)算法進(jìn)行自動化決策的人工智能便利了人類生活,也產(chǎn)生了更為復(fù)雜的權(quán)益損害責(zé)任問題,如智能投顧對金融消費者權(quán)益的損害責(zé)任問題和智能合約的損失責(zé)任問題。
根據(jù)美國證券交易委員會的定義,智能投顧是基于在線算法為客戶提供的資產(chǎn)管理服務(wù)。智能投顧依據(jù)算法自動為金融消費者提供資產(chǎn)管理方案,當(dāng)智能投顧因算法不合理、系統(tǒng)故障等因素造成金融消費者資產(chǎn)損失時,責(zé)任由誰承擔(dān)、以何種方式承擔(dān)、損失具體金額如何計算,都是非常棘手的問題。
智能合約的損失責(zé)任問題主要來自于區(qū)塊鏈。交易雙方達(dá)成合約后,根據(jù)算法,系統(tǒng)會將交易記錄記入?yún)^(qū)塊,無需當(dāng)事人操作而自動履行合約。與傳統(tǒng)合同不同的是,智能合約一經(jīng)達(dá)成,便不能變更或解除。當(dāng)事人因情勢變化要變更、解除合同時,如何處理系統(tǒng)按照算法繼續(xù)執(zhí)行而造成的損失,也是一大難題。
概言之,算法自動化決策在提高人們的生活質(zhì)量和工作效率的同時,也引發(fā)了更加復(fù)雜的風(fēng)險問題,這些問題都是當(dāng)下難以解決的。
算法合謀引發(fā)競爭規(guī)制難題
算法合謀大致可分為算法輔助型合謀和算法自動型合謀,而后者已構(gòu)成當(dāng)前全球各個國家和地區(qū)反壟斷法規(guī)制的一大難題。壟斷協(xié)議以經(jīng)營者之間存在合謀為構(gòu)成要件。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”經(jīng)濟(jì)的深度發(fā)展,算法被引入市場,成為經(jīng)營者合謀新形式。算法合謀中,經(jīng)營者以邏輯相同或相似的算法,借助大數(shù)據(jù)技術(shù),收集并分析自身經(jīng)營狀況、其他經(jīng)營者經(jīng)營狀況和市場行情等數(shù)據(jù),得出各經(jīng)營者利益最大化的合謀條件并傳遞給其他經(jīng)營者,并根據(jù)市場動態(tài)變化調(diào)整經(jīng)營行為,同時通過算法識別、察覺偏離合謀的經(jīng)營者行為并加以打擊報復(fù)以維持合謀穩(wěn)定。
算法合謀突破了協(xié)議、決定和協(xié)同行為等傳統(tǒng)合謀形式,經(jīng)營者間無需做出任何表示行為即可達(dá)成合謀。這樣一來,反壟斷法執(zhí)法機(jī)關(guān)就難以識別和處理不良競爭行為。同時,合謀內(nèi)容是通過算法形成的,與人的意志無直接關(guān)聯(lián),也為經(jīng)營者逃避反壟斷法的規(guī)制提供了借口??偟膩碚f,算法的運用為壟斷協(xié)議提供一個極為隱蔽、動態(tài)調(diào)整和精準(zhǔn)迅速的合謀工具,使傳統(tǒng)反壟斷法面臨巨大考驗。
算法歧視導(dǎo)致用戶陷入保護(hù)困境
算法不可能在任何情況下都準(zhǔn)確無誤,某些情況下算法運行會產(chǎn)生與人類常識和倫理相違背的結(jié)果,其中一個問題就是因算法導(dǎo)致對不同人群的歧視。這種歧視問題的產(chǎn)生主要包括內(nèi)部和外部兩種因素。
內(nèi)部因素是指算法自身不可避免的缺陷。現(xiàn)有技術(shù)本身存在局限性,所以算法在現(xiàn)有技術(shù)下運行會出現(xiàn)錯誤。例如,早期的一些人像識別算法由于圖像獲取技術(shù)的局限而出現(xiàn)過將黑人誤識為黑猩猩的情況。同時,算法獲取、使用的數(shù)據(jù)中還會包括問題數(shù)據(jù),這便會造成誤差,當(dāng)誤差積累到一定程度,就會發(fā)生質(zhì)變,導(dǎo)致歧視。這種內(nèi)部因素所導(dǎo)致的問題往往是不可控制、無法避免的。
外部因素是指算法之外人為導(dǎo)致的問題?;诩夹g(shù)中立性原則,算法本身沒有傾向。但算法并非完全客觀的產(chǎn)物,其代碼是開發(fā)者編寫的,開發(fā)者是有主觀意識的人,所以算法自然帶有人的主觀意識,當(dāng)主觀意識中有偏私并被寫入代碼中,就會產(chǎn)生歧視的可能性。譬如“算法殺熟”造成的價格歧視,是指算法通過收集、分析消費者消費信息,了解其喜好,當(dāng)消費者頻繁購買某種商品和服務(wù)時,算法發(fā)出高于正常價格的要約,形成歧視。
完善治理算法的法治體系
如果說數(shù)據(jù)是新時代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“石油”,那么算法就是數(shù)據(jù)“石油”的“煉油廠”,算力就是“煉油廠”的生產(chǎn)、萃取和傳輸能力,即實質(zhì)影響數(shù)據(jù)處理效能與效益的能力。要想充分挖掘數(shù)據(jù)價值,推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的提質(zhì)增效,就必須加快完善法律規(guī)制,使算法算力對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正向的引領(lǐng)和驅(qū)動效用。為此,應(yīng)以算法算力從開發(fā)到應(yīng)用全過程為基礎(chǔ),從國家、企業(yè)、個人三大主體出發(fā),構(gòu)建規(guī)制體系。
加快相關(guān)法律規(guī)范的科學(xué)有效供給
我國算法的法規(guī)制定處于起步階段,相關(guān)規(guī)范散見于《民法總則》《刑法》《網(wǎng)絡(luò)安全法》《電子商務(wù)法》等法律以及《數(shù)據(jù)安全管理辦法》《信息安全技術(shù)個人信息安全規(guī)范》等行政法規(guī)和部門規(guī)章中??傮w來講,算法法規(guī)數(shù)量少、內(nèi)容粗略,規(guī)范間缺乏統(tǒng)一銜接,可操作性不強(qiáng),未形成科學(xué)有效、層級合理的規(guī)范體系。因此,建議整合現(xiàn)有規(guī)范,修改、刪除不合理的規(guī)范,保留、完善仍有價值的規(guī)范,同時補(bǔ)充制定反應(yīng)算法特征的新規(guī)范,形成以一部專門法律為主、其他各級各類規(guī)范性文件為補(bǔ)充的穩(wěn)定性和靈活性相結(jié)合的關(guān)于算法治理的規(guī)制體系。同時,明確算法規(guī)制基本原則,建立算法規(guī)制具體規(guī)范,特別是對算法濫用、算法合謀、算法歧視、算法霸凌等新型侵權(quán)甚至是違法行為做出制度規(guī)范。針對算法從開發(fā)到應(yīng)用的全過程,構(gòu)建體系完整、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、權(quán)責(zé)明確、有機(jī)聯(lián)系的法律規(guī)范體系,為算法行業(yè)及其產(chǎn)業(yè)化的持續(xù)健康發(fā)展提供法治基礎(chǔ)。
堅持政府監(jiān)管和行業(yè)自律相結(jié)合
監(jiān)管算法不僅需要公權(quán)力介入,同時也需要民間自律。當(dāng)前算法行業(yè)專業(yè)化程度越來越高,對監(jiān)管部門的專業(yè)化要求也越來越高。而許多行政執(zhí)法機(jī)構(gòu)和人員缺乏相關(guān)專業(yè)知識,監(jiān)管時力不從心,且如果完全由政府來監(jiān)管,不僅會增加行政成本,還會浪費行政力量資源,因此,應(yīng)堅持政府監(jiān)管和行業(yè)自律相結(jié)合。
在體系構(gòu)建上,應(yīng)建立以中央和國家網(wǎng)信部門為統(tǒng)籌、國務(wù)院和地方各級各主管部門分工協(xié)作的行政監(jiān)管體系,以及涵蓋全國各級互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)信息行業(yè)協(xié)會和第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)的行業(yè)監(jiān)管體系。將監(jiān)管部門的審查工作部分讓渡給協(xié)會或經(jīng)過認(rèn)證的第三方專業(yè)機(jī)構(gòu),明確政府和協(xié)會、機(jī)構(gòu)的權(quán)責(zé)邊界;在監(jiān)管方式上,建立算法使用前的第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)審查機(jī)制、算法使用過程中監(jiān)管部門隨機(jī)抽查機(jī)制以及出現(xiàn)問題后監(jiān)管部門和第三方機(jī)構(gòu)共同調(diào)查追責(zé)機(jī)制。由此,形成政府與民間合作、內(nèi)部和外部合力、動態(tài)同靜態(tài)結(jié)合的全方位算法監(jiān)管體系。
劃定用戶、企業(yè)權(quán)益及政府權(quán)力運行邊界
算法不僅涉及到開發(fā)和使用算法的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的權(quán)益,同時也與使用網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和服務(wù)的用戶權(quán)益緊密相關(guān)。因此應(yīng)明晰劃分用戶和企業(yè)的權(quán)益邊界。具體來說,就是要明確規(guī)定用戶在使用網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和服務(wù)過程中有哪些權(quán)利和義務(wù)、企業(yè)在開發(fā)和使用算法中有哪些權(quán)利和義務(wù)、用戶和企業(yè)違反法律規(guī)定應(yīng)承擔(dān)何種責(zé)任以及責(zé)任的承擔(dān)方式和分配原則等。
除用戶和企業(yè)外,政府也是算法使用者,政府在社會治理中也需要算法算力輔助。因此,算法規(guī)制應(yīng)在國家和個體之間尋求平衡點;應(yīng)立法規(guī)定政府開發(fā)和使用算法的事前審查機(jī)制、算法所涉對象的異議提出和處理機(jī)制以及權(quán)益受損救濟(jì)和追責(zé)機(jī)制,從而厘定個體權(quán)益邊界和公權(quán)力行使邊界,使算法不僅助力經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展,也為國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)做出貢獻(xiàn)。
為算法算力發(fā)展筑牢法治根基
縱觀人類歷史上的技術(shù)變革,無一不推動生產(chǎn)力水平整體躍升,進(jìn)而重塑社會上層建筑。金屬制造技術(shù)和灌溉技術(shù)的發(fā)明和演進(jìn)推動了奴隸制的瓦解和封建制度的孕育;蒸汽機(jī)的問世引領(lǐng)工業(yè)革命,催生資本主義大工業(yè),為打破封建壁壘和確立自由資本主義制度提供了條件;發(fā)電機(jī)和電動機(jī)在使人類步入電氣時代的同時,也催生了壟斷資本主義制度;半導(dǎo)體、計算機(jī)、人工智能等第四次科技革命標(biāo)志性技術(shù)的出現(xiàn),拉開了信息時代技術(shù)高速發(fā)展的大幕,促進(jìn)了社會治理體系向信息化深度發(fā)展。今天,高端算法和強(qiáng)大算力的發(fā)展加快了科技與法律的深度融合,對法治社會建設(shè)提出了更高標(biāo)準(zhǔn)和更嚴(yán)要求,相關(guān)法律制度必須與時俱進(jìn)、革故鼎新,從算法全過程出發(fā),加強(qiáng)對各類主體行為的規(guī)范化管理,實現(xiàn)多元利益的統(tǒng)籌兼顧,為算法算力的發(fā)展筑牢法治根基。
【本文作者為南開大學(xué)法學(xué)院教授、競爭法律與政策研究中心執(zhí)行主任;本文系教育部人文社會科學(xué)重點基地重大項目“全球數(shù)據(jù)競爭中人權(quán)基準(zhǔn)的考量與促進(jìn)研究”(項目編號:19JJD820009)和天津市教委社會科學(xué)重大項目“天津市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)法治保障”(項目編號:2019JWZD20)階段性成果;南開大學(xué)法學(xué)院經(jīng)濟(jì)法學(xué)碩士研究生趙秉元對本文亦有貢獻(xiàn)】
責(zé)編:賀勝蘭 / 羅 婷
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