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中新经纬3月24日电 (薛宇飞)近日，由中国人民大学高瓴人工智能学院、智能社会治理跨学科交叉平台和基于大数据文科综合训练国家级虚拟仿真实验教学中心联合主办的算法公平性与内容生态建设研讨会在线上举行。中国人民大学未来法治研究院执行院长张吉豫指出，推荐算法的法律制度需要在不同场景之下进一步精细化设计，才能给出针对不同场景的、更细致的公平算法。
张吉豫称，虽然对算法公平性的界定有很多不同的看法，但从法律角度看，希望社会能够关注到凝结在法律法规中的价值判断，比如对于个人权益的保护，《消费者权益保护法》规定消费者享有公平交易的权利，公平交易并不意味着价格一致，它有自己的解读方式。
她称，反垄断法也涉及算法公平。比如部分具有市场支配地位的互联网平台存在利用平台规则、数据、算法、技术实施垄断行为的风险，设置不合理的限制和障碍，这是不公平的。
她提出，到底公平应该如何界定或者说不同领域关注什么层面的公平，不同场景之下，都会有各自的特点。在未来，精细性规则的界定，肯定是发展的一个重要的方向。“在不同领域出台一些更为细致的伦理指南，是算法设计中可以更多关注的部分。很多伦理指南比较宽泛，但可以考虑一些更为具体的指引。在未来，还是需要在不同场景之下进一步精细化设计，才能给出针对不同场景的、更细致的公平算法。”
“我们可以看到，由于很多领域的价值共识还不是特别清晰，有些领域的消费者觉得自己是弱势群体，或者存在权利、义务不对等。因此，可以从《互联网信息服务算法推荐管理规定》等一些法律制度中看到，它强调在一个快速发展的阶段，要构建更好的良性互动以及合作机制。”张吉豫认为。
她总结，有关推荐算法的法律制度有几个主要的发展方向。一是信息披露。在合理范围之内，让监管机构和公众能更多地了解到算法相关的一些重要信息，比如敏感信息采集、企业在公平性上的努力等。像算法备案制度中的自评估报告，以及透明度报告或企业社会责任报告，都是在现行法律制度下推进信息披露的重要方式。
二是算法解释。算法解释是推进算法公平、算法治理方面一个非常重要的方式。比如《个人信息保护法》第二十四条规定，通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求个人信息处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。这也是法律中推进公平性的一种方式。
三是公民投诉和维权机制。《互联网信息服务算法推荐管理规定》就要求，算法推荐服务提供者应当设置便捷有效的用户申诉和公众投诉、举报入口，明确处理流程和反馈时限，及时受理、处理并反馈处理结果。她说：“这一部分法律规范可以落实到更为细致的层面，具体的实施方式，可能就要随着技术发展或者算法应用层面的发展来进行实时解释。”
四是科技团体在算法监督以及技术创新推进方面的作用。张吉豫称，让科技团体更好地参与到技术创新和社会监督之中，“未来我们能否设置一些规则，让科技团队更好地发挥社会作用，参与到监督之中。面对算法这一快速发展的新技术，在法律规范还不足够清晰的情况下，还是应该秉持着更好的、便利的互动合作机制，进行更前瞻的考量。”(中新经纬APP)
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