個性化推薦算法的法律規制研究

[摘 要]大數據時代，算法的廣泛運用極大提升了用戶的消費體驗，也存在平臺濫用算法導致“大數據殺熟”等隱憂?？萍既招略庐?，一方面給社會的生產和生活帶來了更大的發展空間，另一方面，科技自身已經進入到傳統的治理規則所不能適用的領域。對個性化推薦算法侵權的法律規制，本質上就是要對現行的法律規制進行創新。當前，我國個性化推薦算法行為的法律依據缺失、算法問責機制的缺位及個性化推薦算法侵權責任認定難等問題使規制算法行為具有必要性，為此，應從健全個性化推薦算法的立法完善路徑、完善算法問責機制、推進個性化推薦算法侵權責任體系建設等方面，探索算法法律規制的路徑。

[關鍵詞]算法；法律規制；人工智能；算法侵害

伴隨互聯網的普及，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應運而生。一方面，個性化推薦算法輔助人類對各種類型的信息進行處理，實現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，也產生了一系列弊端。首先，運營商收集更多的數據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等方面日益迫切的需求相悖。其次，算法數據的采集和獲取都是隱蔽的，用戶知情權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造者的產物，其適用受到創造者本身價值觀念和利益導向的制約[1]。在科技迅速發展的今天，人和技術的沖突越來越尖銳，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。法律具有相對穩定性但同樣具有滯后性，人們在享受個性化推薦算法服務的同時，需保持警惕防范其對公民個人信息保護與社會穩定秩序的沖擊。

2021年，《數據安全法》與《個人信息保護法》先后獲得通過，表明我國對數據安全和個人信息的保護問題給予了高度重視，并對其進行了積極的立法調整。與此同時，在用戶數據和用戶信息自動處理的基礎上，運用個性化推薦算法，對數據進行法律監管和對個人信息的保護，也必然會促進對個性化推薦算法的法律規制。

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范，是一系列解決問題的清晰指令，代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制[2]。經營者利用算法針對用戶的不同特性進行個性化推薦，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生重大影響。一套完整的算法設計包括三個階段：第一，通過硬件設備對數據進行深度挖掘，獲得用戶的相關信息；第二，算法將經過處理后的數據轉換為評估值；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，有窮性是指經過一定的步驟，算法可以在一定時間內完成。該算法不可能是無休止地循環，而算法需要在合理的時限內完成；第二，確定性意味著在一種算法中，每個步驟的表達都是明確的；第三，一個算法有零個或多個輸入，用來描述運算對象的初始情況；第四，一個算法有一個或多個輸出，用于反映一個算法的運行結果；第五，可行性是指在求解某一類問題時，可以高效地進行各個步驟，獲得確定性的結果。

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。一方面個性化推薦算法能夠為用戶、經營者及社會帶來更多益處，另一方面個性化推薦算法也產生了一系列的弊端，用戶個人權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性

對用戶而言，互聯網飛速發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。同時網絡的發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和應用程序中的各種信息，為用戶提供綜合性信息服務，極大改善用戶體驗。

對經營者而言，電子商城的發展使消費者可以下單購物，但是經營者需要花費運營成本來維持好評、提高銷量以延長用戶停留。個性化推薦算法的出現極大地解決了經營者當前的難題，通過對用戶進行個性化推薦，平臺的廣告點擊率和商品銷售量等指標得到提升，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營銷需求企業，能夠滿足不同類型用戶的差異化推薦，提升精準營銷的有效性并增強客戶黏性。

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擊和評論等作弊行為，對維護平臺公正和營造積極健康的網絡環境起到了重要作用。除此之外，個性化推薦算法也在安全、科技、個人征信調查等方面起到了減負的作用，有助于提升社會發展效率，促進科技進步。

（二）個性化推薦算法的不法性

對于用戶個人信息保護而言，個性化推薦算法運行的基礎離不開廣大的用戶群體，一個算法的有效實施需要廣大用戶的個人信息進行支撐。在網絡上瀏覽留下的數據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。企業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生實際危險[5]。

對于經營者從事相關產業而言，個性化推薦算法的廣泛應用，導致算法規則被濫用，給算法應用產業帶來極大的負面影響。平臺比用戶具有更多的信息和技術上的優勢，用戶因為受到時間、范圍及能力等主觀因素的制約，很難得到關于產品或服務的完整信息，僅憑來自平臺或關聯企業的有限信息難以做出決策。個性化推薦算法的應用，使經營者將大量的財物人力用于雇傭刷手刷單，忽略了自身產品品質的提升。

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，數據的真實性有待考究，大量的虛假數據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缺失

現階段而言，我國對于算法的設計和實施過程還不夠健全，當前沒有具體的規定，沒有明確的準則和監管，僅僅籠統地敘述了與算法相關的一些法律問題，這種規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，與其有關的法律也零散分布在各類法律中，個性化推薦算法有關法律體系仍待進一步完善?，F有的法律法規很難應對當前算法權力膨脹和算法不恰當使用而引發的一系列問題。由于法律法規缺乏系統性，個性化推薦算法的相關法律在實踐中出現了法律適用疑難、裁判標準不同及實際操作與理論不符等問題。

（二）個性化推薦算法問責機制缺位

當前我國法律對平臺算法問責機制進行了初步的構建，并對其進行了進一步的規范。但是現階段我國法律尚未建立起完善的算法問責機制，現行法律規定也太過零散，是一種“治標不治本”式的管理方式，很難從根本上遏制算法權力的膨脹和濫用[7]。我國對算法問責的追究是基于單一的事后責任的傳統監管，而對算法權力進行管理的管理部門非常復雜，缺少明確管理部門且監管手段滯后。此外，我國對算法權力的規制還缺少直接的制度規范，對于個性化推薦算法的更新換代沒有足夠的應對能力，往往體現為被動防御的狀態[8]。目前我國相關法律法規要求電子平臺進行個性化推薦的過程中為保障多樣性、真實性需盡到明示義務，對搜索結果提供多樣性的展示，但是在現實條件下，電子商務利用算法牟利，違反相應規定的現象比比皆是，我國相應責任部門對發現的違法行為采取約談、整改及罰款等手段，并不足以有效應對個性化推薦算法的偽裝。

（三）個性化推薦算法侵權責任認定難

傳統的歸責制度具有滯后性，對于算法責任的認定很難適用于以社會行為因果關系為基礎的歸責理論。在個性化推薦算法侵權問題上，目前的法律法規也很難對其進行合理的界定。即便是將算法造成他人損害的責任歸咎于算法的設計者或運營商，也必須證明其具有主觀上的過錯。盡管歸責理論中無過錯歸責原則存在，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的情況下，由于當前尚且沒有法律法規予以規定，因此適用過失責任的歸責原則。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行判斷，即存在是否行為人履行了合理的注意義務，對此個性化推薦算法對過失歸責原則并不能完全適用。同時，對于個性化推薦算法侵權行為進行取證存在困難。算法侵權行為多發生在智能平臺與數據終端上。一般來說，智能平臺在處理數據的時候，很難對數據進行保留和取證。在用戶的數據終端上，用戶也很難對其進行取證。

四、個性化推薦算法的規制路徑

（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行法律規制，需要從立法層面予以提高。個性化推薦算法的相關規定分散于不同法律當中，缺乏體系性。我國法律當務之急是健全個性化推薦算法的法律體系。從立法領域來看，需對關鍵領域和關鍵環節進行專項立法。同時要建立一套系統化和標準化的法律制度，保證法律涵蓋了算法的整個運用過程，實現過程全覆蓋，豐富完善個性化推薦算法監督、審查、評價和問責的具體機制，并制定法律法規。從立法價值來看，個性化推薦算法應當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踐過程中不侵犯國家、社會和個人的合法利益，維護國家安全，社會穩定。所謂自由是指對公民個人的自由和經營者利用個性化推薦算法獲取利益的自由，不過須在法律規定的限度內。對于兩者之外的其他價值，則需要在法律的約束下，根據具體的算法應用來進行選擇。

（二）完善個性化推薦算法問責機制

對個性化推薦算法權力的監管需要通過完善算法問責機制進行約束?；趩我坏氖潞筘熑螌λ惴▎栘煹膫鹘y監管邏輯已經行不通，人們需要通過多元化的路徑完善算法問責機制。首先，我國要改變當前多部門共同監管的局面，盡早地設立一個國家統一的算法監管機構，以技術探究與商業倫理平衡發展為根本途徑去引導并調控算法的可持續和創新性發展。其次，監管部門在加強對個性化推薦算法日常監管的同時，也要加大對其監管力度。針對隱蔽的算法違法犯罪，通過監管創新來應對技術發展，主動運用大數據技術進行捕捉。與此同時，加強監管隊伍的專業素質和業務能力，有助于更好地對個性化推薦算法違法行為進行識別。最后，監管部門要加強對數據采集和利用流程的管理，并對經營者進行正面指導。

（三）推進個性化推薦算法侵權責任體系建設

對于個性化推薦算法侵權責任認定難的困境，我國需推進個性化推薦算法侵權責任體系建設。首先，探討互聯網平臺在無合同約束的情況下個性化推薦算法的侵權責任。在互聯網平臺故意實施算法侵權行為的情況下，可以認定在主觀上具有實施故意侵犯算法權力的故意。除非互聯網平臺能夠對侵害行為與最后損害結果之間的關聯做出合理的解釋，并能夠證明其自身也采取相關措施防范損害結果的發生。否則，一旦因其算法行為侵犯了網絡用戶的利益，互聯網平臺應當承擔侵權責任。再者，探討基于合同履行的算法權力違約責任?；ヂ摼W平臺與用戶之間基于合法有效的合同進行交易，交易雙方為了便利高效和節約成本，在履行過程中，互聯網平臺會通過引入算法機制來幫助或代替自己作出決定，這就使得互聯網用戶處于算法侵權的風險之中，對此互聯網平臺需要為自己的“之前的危害行為”承擔相應附隨責任。

結束語

個性化推薦算法作為新興信息科技的核心，是傳統媒介工具發展到一定程度上的一個必然產物。在個性化推薦算法中，必須切實地確保它的應用能夠為用戶帶來更好的體驗。為了保證企業合法、合理地使用其所收集的用戶數據和信息，還必須對其進行不斷追蹤。為了減少甚至防止它所造成的負面影響，就必須對所產生的問題與困境做出迅速反應，因此，人們要理性認識算法及人工智能等新技術將會對人類發展產生積極推動作用。

參考文獻

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[3]孟丹彤.算法的法律規制[D].武漢：華中師范大學，2020.

[4]王東偉.智能推薦算法的法律規制[D].武漢：華中師范大學，2020.

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[7]成斌.論算法權力的法律規制[D].湘潭：湘潭大學，2020.

[8]姜野.算法的規訓與規訓的算法：人工智能時代算法的法律規制[J].河北法學，2018，36（12）：142-153.

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

研究方向：法律研究。