加强算法风险全流程治理 创设算法规范“中国方案”(2)

在具体规则层面，《规定》也侧重于从技术角度，直接规范算法设计和运行。例如，第9条第1款要求算法推荐服务提供者建立健全用于识别违法和不良信息的特征库，完善入库标准、规则和程序；第10条要求算法推荐服务提供者加强用户模型和用户标签管理；第12条鼓励算法推荐服务提供者综合运用内容去重、打散干预等策略，并优化检索、排序、选择、推送、展示等规则的透明度和可解释性等等。

特别值得关注的是，《规定》第24条规定算法备案制度，要求算法推荐服务提供者提供算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等信息。科技活动风险控制首推风险评估与实验数据记录。如果算法活动缺乏风险评估，则使得风险无法从源头控制；如果算法设计和检验缺乏记录，则监管机构无法进行有效地评估、追溯和验证复杂算法。备案制度一定意义上倒逼算法推荐服务提供者积极进行风险评估和全流程记录，既能督促运营者在整个算法活动阶段考虑算法合规问题，也有助于帮助执法机关监督算法活动。

第二，算法应用型风险的治理覆盖了算法运行的全生命周期。算法既是科学技术，也是赋能手段，其除了具备科技固有的风险之外，也因在商业和公共事业领域的嵌入式应用，对源于工业时代立法模式和治理模式不断冲击，引发了诸多治理痛点。在应用环节，我们也要贯彻程序性控制。但算法应用有着不同于算法研发的特殊性：算法应用直接作用于算法相对人。算法应用将影响算法相对人的合法权益——算法针对算法相对人的诉求做出决定。为了解决应用型风险，《规定》针对未成年人、老年人、劳动者和大数据杀熟等场景，分别配置相应的行为规则（第19条至第21条）。为了实现自下而上的算法治理，《规定》还通过权利路径，赋予个人对抗算法决策的权利。