試論數(shù)據(jù)算法權(quán)力的異化及法律應(yīng)對

摘要：數(shù)據(jù)算法權(quán)力屬于數(shù)據(jù)與算法相互投喂形成的權(quán)力范式。數(shù)據(jù)算法權(quán)力具有偽中立性、擴張性和隱匿性。共生關(guān)系下的數(shù)據(jù)算法權(quán)力誘發(fā)社會倫理問題、數(shù)據(jù)權(quán)屬爭議和數(shù)據(jù)鴻溝等風(fēng)險。借鑒歐盟GDPR確立的個人數(shù)據(jù)保護原則和美國“自由市場+部分領(lǐng)域強監(jiān)管”為基礎(chǔ)的實用主義原則，以數(shù)據(jù)所有權(quán)為突破口，擬建立基于多元中心的數(shù)據(jù)權(quán)屬制度。建立個人數(shù)據(jù)使用的事前審批制度和收益共享機制；構(gòu)建平臺企業(yè)算法綜合信用評分機制；加強數(shù)據(jù)監(jiān)管，建立資本強制退出制度；確保數(shù)據(jù)算法權(quán)力的社會主義性質(zhì)，引導(dǎo)其遵循人民性的價值指向；構(gòu)建以數(shù)據(jù)算法法典為代表的法律規(guī)范體系；提升政府算法素養(yǎng)；打破數(shù)據(jù)“黑箱”；促進非個人數(shù)據(jù)自由流動。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)算法權(quán)力；數(shù)據(jù)權(quán)屬；數(shù)據(jù)鴻溝；多元中心；強制退出

中圖分類號：D923 文獻標志碼：A 文章編號：1001-5744（2023）04-0112-09

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目“算法控制下網(wǎng)約勞動者權(quán)益保障困境與制度創(chuàng)新研究”（21BFX126）；江西省研究生創(chuàng)新專項資金項目“重構(gòu)與借鑒：人工智能侵權(quán)規(guī)制路徑”（YC2022-s543）

作者簡介：鄒開亮（1976— ），江西豐城人，華東交通大學(xué)人文社會科學(xué)學(xué)院副教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事經(jīng)濟法、數(shù)字法學(xué)研究。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)高速發(fā)展的加持下，作為人工智能技術(shù)內(nèi)核的算法（algorithm）已然成為數(shù)字文明時期推動社會變革的精銳力量。人類對算法技術(shù)期望之，亦敬畏之。算法在實現(xiàn)助力傳統(tǒng)工商業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升公共服務(wù)和促進社會加速發(fā)展的同時，也在效率優(yōu)勢的掩飾下加快歸集權(quán)力場域。算法與數(shù)據(jù)相互投喂，衍化為共生的權(quán)力范式，即數(shù)據(jù)算法權(quán)力。

資本控制下的數(shù)據(jù)算法權(quán)力持續(xù)對社會主體施加影響力和支配力，人類社會對其過度依賴滋生“數(shù)據(jù)算法權(quán)力”的異化并激發(fā)諸多社會矛盾，“算法歧視”“數(shù)據(jù)利維坦”“數(shù)據(jù)鴻溝”和“算法公平”等成為阻礙社會治理的棘手問題。歐美諸國在數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)保護和算法規(guī)制方面的法治建設(shè)已取得豐碩成果。歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條件》（General Data Protection Regulation，GDPR）成為個人數(shù)據(jù)保護與算法治理的新典范。美國以“自由市場+部分領(lǐng)域強監(jiān)管”為基礎(chǔ)的實用主義路徑釋放出巨大的數(shù)據(jù)利用與流通價值，為促進非個人數(shù)據(jù)的自由流通提供了重要借鑒。我國正處于技術(shù)快速發(fā)展和社會快速變革的關(guān)鍵時期，相關(guān)法律制度的缺位業(yè)已掣肘社會治理成效。因此，權(quán)衡技術(shù)發(fā)展與社會公平儼然成為當(dāng)下數(shù)據(jù)算法權(quán)力治理研究的重要課題。

一 緣起：數(shù)據(jù)算法權(quán)力范式

（一）數(shù)據(jù)算法權(quán)力內(nèi)涵

在數(shù)據(jù)與算法的相互喂養(yǎng)下，算法控制者基于數(shù)據(jù)資源與算法技術(shù)優(yōu)勢對人類社會施加間接控制與直接影響，成為一種新的權(quán)力范式，即數(shù)據(jù)算法權(quán)力。數(shù)據(jù)與算法在事實上的相互投喂，形成互為前提與結(jié)果的共生關(guān)系。基于此，脫離數(shù)據(jù)研究算法權(quán)力或者僅研究數(shù)據(jù)權(quán)力而忽略算法均是片面的。一方面數(shù)據(jù)是算法權(quán)力的“養(yǎng)分”，亦是算法的處理對象，始終伴隨算法的產(chǎn)生、訓(xùn)練、運行和優(yōu)化的全過程，另一方面算法作為數(shù)據(jù)權(quán)力發(fā)生效能的核心機構(gòu)，二者形成事實上的手段和目的之關(guān)系［1］，二者在所屬權(quán)力主體上亦存在高度耦合性，即數(shù)據(jù)與算法的控制者多為同一主體或為強利益相關(guān)者。數(shù)據(jù)算法權(quán)力的內(nèi)涵如下。

第一，數(shù)據(jù)算法延展人類生存方式。數(shù)據(jù)算法滲透到人類社會的各個角落，改變了人類信息獲取、工作和出行等行為方式，左右著人類思維方式和價值選擇。技術(shù)驅(qū)動的算法紅利越來越廣泛而深刻地影響著人們的生活［2］。數(shù)字經(jīng)濟異軍突起，算法成為支撐數(shù)據(jù)豐富和算力強化的基礎(chǔ)，成為數(shù)字社會的“骨架”，人類社會各個角落無不顯現(xiàn)其身影。例如，算法重構(gòu)用戶與服務(wù)商間的關(guān)系。傳統(tǒng)的線下實體店購物為各類紛繁復(fù)雜的線上網(wǎng)購商城替換，口頭的雙向比價被“算法比價”所取代；算法平臺控制下的網(wǎng)約車滿足了人們個性化出行需求，抬手叫車的要約方式被在線預(yù)約取代。同時，精準的“算法導(dǎo)航”彌補了人類在遠途出行情景中對線路認知的局限；緊密的聘用勞動關(guān)系逐漸被松散和靈活的平臺用工所取代……婚戀擇偶由“算法匹配”推薦所代勞；甚至政黨間的競選也成為算法控制下的人頭數(shù)據(jù)爭奪戰(zhàn)，“推特治國”一度活躍于西方政壇。與此同時，算法的普及使人類不再僅以客觀物質(zhì)形式存在。代碼構(gòu)建起來的算法系統(tǒng)在人類客觀物質(zhì)世界的基礎(chǔ)上繪制出數(shù)字世界，人類社會關(guān)系在數(shù)字“宇宙”中得以延伸。人類的一舉一動同步轉(zhuǎn)化為該宇宙中的數(shù)據(jù)元素和邏輯節(jié)點，自由地在兩個“宇宙”中穿插并行。由此，數(shù)據(jù)與算法或?qū)⒊蔀槿祟愑忠淮嬖谛问健?/p>

第二，數(shù)據(jù)算法賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場全方位、系統(tǒng)化的變革，是在大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計算等數(shù)字技術(shù)的驅(qū)動下，經(jīng)濟、政治、社會以及文化等諸多領(lǐng)域都轉(zhuǎn)型升級［3］。算法作為企業(yè)轉(zhuǎn)型三要素中的核心技術(shù)力量，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和先決條件［4］，為其提供了強有力的技術(shù)支撐。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是運用數(shù)字技術(shù)對企業(yè)的商業(yè)模式進行升級重構(gòu)［5］，是商業(yè)模式的創(chuàng)新。企業(yè)數(shù)字化建設(shè)，旨在應(yīng)用算法系統(tǒng)提升企業(yè)決策能力，是基于對數(shù)據(jù)的管控和使用進行的精準定位，提升企業(yè)應(yīng)對市場風(fēng)險的能力。算法支撐的數(shù)字平臺改變企業(yè)價值創(chuàng)造的方式，它將組織的層級活動和流程與數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合，企業(yè)智能分析數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量、利用挖掘數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)內(nèi)化重構(gòu)等功能得以激發(fā)，促進企業(yè)內(nèi)外資源重構(gòu)與整合，推動企業(yè)數(shù)字化的深度變革［6］。在企業(yè)內(nèi)部，為應(yīng)對數(shù)字化變革的沖擊，企業(yè)展開去科層改革，組織結(jié)構(gòu)變得扁平化；在營商環(huán)境層面，數(shù)據(jù)要素進入社會治理視域。政府出臺政策推動企業(yè)“依附升級”，彌補企業(yè)在數(shù)字技術(shù)和算法平臺架構(gòu)上的能力短板［7］。

第三，數(shù)據(jù)算法嵌入社會治理。人工智能算法的技術(shù)力量日益嵌入國家權(quán)力運行與社會治理過程，孕育著“技術(shù)賦權(quán)”的巨大機會［8］。在國家制度層面，社會治理權(quán)來源于社會公眾的權(quán)利讓渡和社會道德約束。隨著城市大腦、智能交通和智慧社區(qū)等技術(shù)方案構(gòu)想的實現(xiàn)，算法被人們引入社會治理環(huán)節(jié)，并獲得與其他社會規(guī)范等值的效力。社會主體及其行為被賦予數(shù)據(jù)屬性，即以二進制的形式被數(shù)據(jù)所記錄，成為硬件載體上的一串串字符。算法基于強大的數(shù)據(jù)處理能力獲得與公權(quán)力的高契合度，在其輔助下公權(quán)力運行效率得以增強。近年來，各地政府應(yīng)用算法技術(shù)開展智慧城市建設(shè)，司法機關(guān)應(yīng)用算法輔助司法審判、疫情防控部門應(yīng)用算法布局疫情防治等已經(jīng)成為常態(tài)。在政務(wù)服務(wù)過程中，算法發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用。在實效層面，算法正引領(lǐng)一種政府治理模式的又一輪變革。算法的超強計算能力與數(shù)據(jù)的普適記錄能力在助力政府提升決策科學(xué)性與執(zhí)法準確性方面的作用已充分顯現(xiàn)。公安機關(guān)應(yīng)用指紋識別和DNA匹對技術(shù)，有效提升了刑事偵察的司法效率。定罪量刑辦案系統(tǒng)輔助法官批量化處理同類化的刑事案件。數(shù)字防疫在近些年疫情防控中成為又一法寶，充分彰顯數(shù)據(jù)和算法嵌入社會治理的成果，算法日益成為社會高效治理的常態(tài)化工具。數(shù)據(jù)算法權(quán)力憑借其無以倫比的效率優(yōu)勢成為社會公共權(quán)力的重要組成部分，成為人類社會治理的得力工具。

（二）數(shù)據(jù)算法權(quán)力屬性

1.偽中立性

人類決策從基因里帶有偏見和歧視。算法以客觀符號為基本形式表現(xiàn)出來，數(shù)字算法權(quán)力常以價值中立的面目示人，所以人們常誤以為算法是中立的和客觀的，但事實絕非如此。

一方面，數(shù)據(jù)算法的價值取向是“經(jīng)由設(shè)計的價值觀”［9］，具有趁力性。自算法藍圖設(shè)計到模型建立、數(shù)據(jù)訓(xùn)練的全生命周期都記錄著設(shè)計者的價值取向。人類決策從基因里就帶有偏向和歧視，人類的價值觀自始受各種因素影響。因此，算法設(shè)計中無可避免地被嵌入歧視因子，這給算法決策帶來難以回避的風(fēng)險，并在大肆宣揚中立的外衣下不斷擴大歧視的外沿。數(shù)據(jù)記錄生產(chǎn)者的價值取向，不具有客觀中立性。久而久之，數(shù)據(jù)算法權(quán)力訓(xùn)練出很強的趁力性，即肆意以看似合法的方式替代人類決策，致使人類可決策范疇不斷被限縮，最終為算法自動化決策所剝奪。

另一方面，資本掌控數(shù)據(jù)算法權(quán)力的運行邏輯，具有逐利性。算法決策以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)價值則更多以資本意志為導(dǎo)向，而非基于應(yīng)然的事實依據(jù)。算法影響力的運行基礎(chǔ)是行業(yè)數(shù)據(jù)的海量投喂。資本的本質(zhì)在于逐利，資本也是事實上的數(shù)據(jù)掌握者。因此，資本從算法運行的底層邏輯層上回答了算法是什么，算法為了誰的問題。“算法歧視”“大數(shù)據(jù)殺熟”“數(shù)據(jù)利維坦”和“數(shù)據(jù)鴻溝”等問題涌現(xiàn)，法律的局限性和滯后性助長了部分算法設(shè)計者與算法使用者的投機心理。他們憑借算法技術(shù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施所形成的優(yōu)勢地位控制社會資源的分配，試圖重塑大眾認知方式和行為模式，形成一種具有特別影響力的社會力量。因此，算法技術(shù)外顯出資本化、私力化傾向［10］。數(shù)據(jù)算法權(quán)力的調(diào)整，是資本力量和利益集團一次次博弈的結(jié)果，也是強勢資本幕后操縱的產(chǎn)物。

2.擴張性

算法本身蘊含著強大的技術(shù)權(quán)力，算法黑箱的技術(shù)壁壘加劇了人類與算法之間的權(quán)力失衡［11］。數(shù)據(jù)算法權(quán)力作為一種復(fù)雜的社會關(guān)系，它隨著社會力量的發(fā)展而作出動態(tài)調(diào)整。具備深入學(xué)習(xí)能力的算法已不再止步于功能層次的社會需求。算法的高效運行強化著其社會權(quán)力的合理性基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)喂養(yǎng)和算力的加持下，賦予擁有深度學(xué)習(xí)能力的算法通過自主學(xué)習(xí)和強化訓(xùn)練來持續(xù)提升自身影響力，解決諸多人類自力難以有效應(yīng)對的治理難題，致使人類依賴性不斷加強。算法權(quán)力嵌入人類社會治理，深刻影響著人類思想和行為。由此，算法權(quán)力擴張，并顯現(xiàn)出權(quán)力壟斷的勢頭。貪婪的資本與數(shù)據(jù)算法權(quán)力的結(jié)合使數(shù)據(jù)與算法被壟斷成為現(xiàn)實。資本使算法設(shè)計者被以一種高度組織化、效率化的管理模式集合起來［12］，這種模式推動著集體技術(shù)創(chuàng)新的加速進行，在質(zhì)和量上成就高度復(fù)雜的算法技術(shù)。高行業(yè)壁壘隨之形成，算法技術(shù)壟斷也接踵而至。至此，數(shù)據(jù)算法權(quán)力實現(xiàn)在社會部門之間的擴張。

此外，數(shù)據(jù)算法權(quán)力借助政治權(quán)力的背書實現(xiàn)在整個社會范圍內(nèi)的擴張。出于社會公共管理需要，各國政府主動尋求與算法權(quán)力的合作。例如，西方國家政黨利用算法影響力精準“培養(yǎng)”選民偏向，力求左右國家領(lǐng)導(dǎo)人選舉的結(jié)果。在我國，數(shù)據(jù)算法權(quán)力被應(yīng)用于諸如疫情防控等突發(fā)公共事件中，保護了人民的生命財產(chǎn)安全，維護了社會穩(wěn)定。國家政治權(quán)力主動吸納數(shù)據(jù)算法權(quán)力，有效提升了國家社會治理能力，數(shù)據(jù)算法權(quán)力也由此成為規(guī)制國家機器運行的技術(shù)支撐，成為理所應(yīng)當(dāng)?shù)奶貦?quán)。至此，數(shù)據(jù)算法權(quán)力實現(xiàn)在整個社會的擴張。

3.隱蔽性

數(shù)據(jù)算法權(quán)力來源隱蔽。數(shù)據(jù)算法權(quán)力嵌入社會治理，其權(quán)力不僅源于技術(shù)本身的工具屬性，還來自資本對社會大眾價值的裹脅。但是，僅從技術(shù)和資本角度看待數(shù)據(jù)算法權(quán)力是有失偏頗的。除此之外，數(shù)據(jù)主體對算法功能的“認可”和對數(shù)據(jù)能力的依賴才是其獲得社會權(quán)力的深層次來源，而這種自愿授權(quán)是隱性的。對數(shù)據(jù)普適記錄能力和算法效率優(yōu)勢的依賴使得數(shù)據(jù)算法權(quán)力在正當(dāng)性的掩護下大行其道，以至于人們無力察覺數(shù)據(jù)算法權(quán)力侵權(quán)后果，即數(shù)據(jù)算法權(quán)力的來源十分隱蔽。

數(shù)據(jù)算法權(quán)力主體隱蔽。數(shù)據(jù)算法權(quán)力受眾與權(quán)力主體常常發(fā)生混同，致使一方作為權(quán)力的受害者，同時又是權(quán)力的施害方。例如，抖音平臺預(yù)設(shè)直播帶貨商戶排名機制，作為算法平臺受眾的商戶基于該機制進行一系列提名動作，諸如邀請點贊、送燈牌和刷禮物以及關(guān)注等，商戶在獲得高好評率和活躍排名后被平臺賦予放禮袋、觀眾管理等相關(guān)權(quán)限。在此場景中，淪為“數(shù)字勞工”的直播商戶既是權(quán)力的受害方又是權(quán)力的施害者，而他更多關(guān)注的是獲得權(quán)力后即將帶來的利益，而非自身是否處于數(shù)據(jù)算法權(quán)力的統(tǒng)治之下。數(shù)據(jù)算法權(quán)力主體往往依托于技術(shù)優(yōu)勢隱藏于代碼之后，他們只需要掌握算法的編寫技術(shù)、運行規(guī)則或所有權(quán)，就可以以隱蔽的身份行使權(quán)力［13］。

數(shù)據(jù)算法權(quán)力運行過程和結(jié)果隱蔽。數(shù)據(jù)算法權(quán)力常以非物理侵害結(jié)果的形式出現(xiàn)，即算法非物理性輸出對人類社會關(guān)系的影響難以被察覺，或雖被察覺亦難以被鑒別為實質(zhì)權(quán)力損害。例如，外賣平臺基于騎手創(chuàng)造的配送數(shù)據(jù)持續(xù)“優(yōu)化”配送線路，使騎手深陷自己貢獻的數(shù)據(jù)暖房之中而無法依靠自力察覺，淪為算法控制下的數(shù)據(jù)“囚徒”。即使部分騎手發(fā)現(xiàn)無法滿足平臺規(guī)定的時效要求，他也僅僅會從自身的配送速度和對線路熟悉程度上找原因，很少會有人將超時配送歸因于數(shù)據(jù)算法權(quán)力的壓迫。又如，購物平臺基于用戶數(shù)據(jù)展開精準化、個性化的信息定制，向用戶推送強偏好的營銷信息?！八惴ㄉ鐓^(qū)”隔離不同類型用戶群體，階層化的信息壁壘使用戶視域狹窄和缺乏可比性。在此機制之下，價格歧視一度盛行于購物平臺之上，用戶被“大數(shù)據(jù)殺熟”卻不得自知。

二 歧途：數(shù)據(jù)算法權(quán)力的異化

權(quán)力（power）無分良惡，屬于事物客觀的影響力。而異化的權(quán)力則不然，它表達的是一種脫離權(quán)力主體控制并走向反派或者受異種力量支配的逆向變化，是對主體控制的脫離和反噬。因缺乏對數(shù)據(jù)記錄能力和算法數(shù)據(jù)處理能力合謀的足夠警惕，數(shù)據(jù)與算法聯(lián)合反向約束、束縛主體，二者合圍衍生為事實上的壟斷力量。

（一）數(shù)據(jù)與算法共生

德國科學(xué)家德貝里（Antodedebary）于1879年首次提出并解釋了“共生（symbiosis）”的概念，他認為“共生”是不同物種出于生存與發(fā)展的需要而默契地共同生存［14］，是一種彼此依賴、共生發(fā)展和共同生存、協(xié)同進化的狀態(tài)［15］。共生理論的思想基礎(chǔ)是過程哲學(xué)，該學(xué)說認為實體的構(gòu)成性即是本體自身，它的存在就是一種關(guān)聯(lián)的形成性、合生性、聯(lián)結(jié)性［16］。我國學(xué)者胡守鈞將共生理論引入社會學(xué)研究領(lǐng)域，創(chuàng)設(shè)了社會共生論，他從主體、資源和約束條件要素定義社會關(guān)系［17］，成為該學(xué)說具有代表性的分說體系?；貧w當(dāng)下，共生關(guān)系存在于數(shù)據(jù)權(quán)力與算法權(quán)力之間，事實上的共生關(guān)系維持著二者和諧并推動著數(shù)據(jù)算法權(quán)力異化。

一方面，數(shù)據(jù)與算法相互強化對方影響力。在主體關(guān)系要素層面，算法權(quán)力主體與數(shù)據(jù)權(quán)力主體高度耦合，當(dāng)下統(tǒng)歸于資本。最初，算法僅被用于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計算。隨著數(shù)據(jù)池的不斷擴大，加之算法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)持續(xù)復(fù)雜化，數(shù)據(jù)的普適記錄能力隨之強化。數(shù)據(jù)的離散性和加密性使更高級的算法需求亟待滿足。由此，數(shù)據(jù)持續(xù)投喂算法，成為數(shù)據(jù)算法權(quán)力興起的現(xiàn)實基礎(chǔ)。與此同時，算法權(quán)力也增強了數(shù)據(jù)處理能力。面對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，算法從離散性信息中發(fā)現(xiàn)憑肉眼無法識別的信息，高效擬合隱藏其背后的規(guī)律。經(jīng)由算法處理后的數(shù)據(jù)并非原始數(shù)據(jù)，而是相較而言信息更為豐富、結(jié)構(gòu)性更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)與算法相互投喂過程中，二者在權(quán)力場域內(nèi)部互為資源并聯(lián)合為一體，其主體也憑借權(quán)力優(yōu)勢成為新型數(shù)據(jù)算法寡頭。

另一方面，數(shù)據(jù)權(quán)力與算法權(quán)力相互制衡彼此的發(fā)展。在社會權(quán)力約束層面，數(shù)據(jù)和算法共同制約著社會關(guān)系，處于相對平衡的狀態(tài)。當(dāng)下，人類一切活動都被數(shù)據(jù)記錄。人類活動產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)反向制約算法權(quán)力運行。算法控制著人類，使其淪為算法奴役之下的“數(shù)字勞工”。資本的介入，使得二者以暫時平衡的狀態(tài)共同順服于資本意志。當(dāng)下，數(shù)據(jù)算法也滲透至國家公權(quán)力體系中，成為人類在社會治理中不得不面對的問題。

數(shù)據(jù)與算法共生并不意味著二者處于永久的平衡狀態(tài)。從內(nèi)部看，算法權(quán)力與數(shù)據(jù)權(quán)力彼此強化和制衡，兩股力量處于動態(tài)的轉(zhuǎn)化狀態(tài)，即數(shù)據(jù)權(quán)力和算法權(quán)力此消彼長，相互強化。從外部看，二者持續(xù)合為一股復(fù)合的權(quán)力范式，即數(shù)據(jù)算法權(quán)力，或自然擴張或沖破制度約束轉(zhuǎn)向異化。

（二）數(shù)據(jù)與權(quán)力異化

通常情況下，數(shù)據(jù)算法權(quán)力會按社會技術(shù)主體預(yù)設(shè)的路徑有序地發(fā)揮效能。然后，隨著資本和極端因素的介入，被喂養(yǎng)的算法并未按設(shè)計者的初衷完成進化。數(shù)據(jù)收集的片面化、數(shù)據(jù)污染和數(shù)據(jù)失真等問題使數(shù)據(jù)算法權(quán)力產(chǎn)生偏差。

數(shù)據(jù)樣本以偏概全，片面化的數(shù)據(jù)或?qū)⑹顾惴ㄔ馐芷垓_。大數(shù)據(jù)的價值在于全面。一方面，資本控制下的平臺意欲壟斷數(shù)據(jù)，不愿意將數(shù)據(jù)公開，甚至拒絕共享數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施［18］，因此數(shù)據(jù)的完整性遭受破壞；另一方面，算法收集的數(shù)據(jù)也具有片面性。算法平臺將用戶偶發(fā)性的反饋歸于某一數(shù)據(jù)類型的做法仍為常態(tài)，用戶隨機性的點贊、回復(fù)并不能確定該用戶即對該類信息感興趣，也有可能是出于同類心理或者反感情緒。同時，單一算法識別易對用戶產(chǎn)生模糊化、簡單化定位，容易把用戶一次性、偶然性的表面行為解讀為用戶真實的、深層的興趣和心理需求［19］。此外，平臺審核程序在結(jié)果上破壞數(shù)據(jù)全面性，即平臺偏見反向剝奪算法營養(yǎng)均衡，造成在算法發(fā)育中信息偏食。

數(shù)據(jù)污染算法之善。數(shù)據(jù)本身屬于意識形態(tài)的存在，蘊含偏見與不平等。有學(xué)者認為，數(shù)據(jù)是客觀的。但是筆者認為，大數(shù)據(jù)并非原始數(shù)據(jù)，而是被算法施加影響的邏輯關(guān)系元素，大數(shù)據(jù)是“決策者基于人為偏好而得到的”［20］。因此，“認為大數(shù)據(jù)不存在意識形態(tài)的看法”這本身就對大數(shù)據(jù)賦予“意識形態(tài)”［21］。數(shù)據(jù)的偏好也隨著數(shù)據(jù)類型和主體產(chǎn)生差異，否認數(shù)據(jù)的意識形態(tài)性就是借用所謂客觀性掩蓋決策者的主觀偏見［22］。另外，算法收集數(shù)據(jù)的途徑多樣，無論是自動投喂還是主動獲取的數(shù)據(jù)都有可能成為“荼毒”算法的元兇。當(dāng)下，“數(shù)據(jù)投毒”亦成為數(shù)據(jù)對抗雙方慣用的策略之一?，F(xiàn)代商業(yè)競爭是基于數(shù)據(jù)的對抗。一方利用數(shù)據(jù)實施欺騙，即利用頻繁的重復(fù)的帶偏見的數(shù)據(jù)供給，蓄意使對方算法平臺遭受欺騙，致使其原生底層算法基于錯誤的數(shù)據(jù)供養(yǎng)而逐漸改變該價值取向，數(shù)據(jù)中毒污染算法之善。原本正義的算法或?qū)⑥D(zhuǎn)向邪惡，公平、透明和等價等原則遭受踐踏。由此，公平的商業(yè)倫理變得扭曲。投喂片面的數(shù)據(jù)、失效的數(shù)據(jù)和造假的“臟數(shù)據(jù)”都會誘發(fā)數(shù)據(jù)算法權(quán)力的異化。而算法平臺的數(shù)據(jù)過濾機制也未必能完全消除臟數(shù)據(jù)，算法基于這些臟數(shù)據(jù)產(chǎn)出的數(shù)據(jù)也成為污染其他算法的原罪。

算法處理數(shù)據(jù)的過程使數(shù)據(jù)失去客觀性，數(shù)據(jù)失真引發(fā)權(quán)力異化風(fēng)險。算法設(shè)計者有意無意地將偏見傾注到分析模型中，此舉直接導(dǎo)致分析結(jié)果喪失客觀性。算法輸出的看似客觀性的數(shù)據(jù)，可能成為后真相的另一種推手，因為數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的偏差可能導(dǎo)致客觀性數(shù)據(jù)堆積成的假象［23］。更有甚者，為得到期望的結(jié)果而故意修改算法模型。亦有將算法數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于公共領(lǐng)域時，其出發(fā)點往往并非從客觀數(shù)據(jù)得出中立的結(jié)果。恰恰相反，相關(guān)部門在多數(shù)情況下是為了論證期望的結(jié)果而進行反向數(shù)據(jù)投喂，以此來佐證其預(yù)判的科學(xué)性。在此情景下，獲得對數(shù)據(jù)真相的完整認知即為了驗證符合算法主體需要的結(jié)果。同時，數(shù)據(jù)失真亦經(jīng)常發(fā)生在數(shù)據(jù)采集過程中。在數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，人類主體“代勞”行為時常出現(xiàn)。例如，學(xué)生家長在被要求代為打卡、評測，導(dǎo)致相關(guān)教育部門無法全面掌握學(xué)生真實數(shù)據(jù)。在疫情常態(tài)化清零中也時常發(fā)生代為掃碼采集核酸信息的問題，致使流調(diào)部門無力溯源，給我國疫情防控工作帶來重大風(fēng)險。

（三）權(quán)力異化的危害

數(shù)據(jù)與算法相互投喂下的數(shù)據(jù)算法權(quán)力發(fā)生極化會帶來一系列問題，諸如剝奪人類決策權(quán)、個人隱私裸露、數(shù)據(jù)鴻溝和“算法利維坦”等。

1.剝奪人類決策權(quán)

算法延展人類生存方式，將各方主體緊密聯(lián)接在賽博空間內(nèi)，削弱了物理距離產(chǎn)生的隔閡，為算法歧視的傳播提供了可能性。大數(shù)據(jù)喂養(yǎng)下的算法是偽中立的，設(shè)計者的偏見通過代碼化的思考邏輯以隱蔽的方式被嵌入算法中，大數(shù)據(jù)與算法相互投喂強化算法歧視的社會影響，無形中對人類主體的倫理觀念進行弱化和消弭，致使傳統(tǒng)道德觀念在算法規(guī)則統(tǒng)治下的賽博世界里效力減退［24］。算法的可解釋性問題和公平性問題混雜成為當(dāng)下算法治理的難題。算法技術(shù)的發(fā)展得益于機器學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法或被動數(shù)據(jù)投喂或主動爬取數(shù)據(jù)供養(yǎng)自身，以實現(xiàn)算法輔助決策。算法發(fā)育過程的不可知性滋生數(shù)據(jù)黑箱，這又反向引起算法邏輯的不可解釋性問題和運行結(jié)果的不可解釋性問題?！八惴ㄆ缫暋薄按髷?shù)據(jù)殺熟”“數(shù)據(jù)利維坦”和“算法公平”等問題涌現(xiàn)，嚴重沖擊著傳統(tǒng)社會倫理秩序，造成社會不公平。

自動化決策剝奪人類決策權(quán)。數(shù)據(jù)算法權(quán)力的數(shù)據(jù)處理能力誘使人類放棄決策權(quán)。相較于人類的理性思辨能力而言，算法的數(shù)據(jù)處理效能是其與生俱有的優(yōu)勢，也是算法得以發(fā)明的內(nèi)在動因。大數(shù)時代，數(shù)據(jù)呈井噴式增長。龐大的數(shù)據(jù)要求主體具備規(guī)范化的數(shù)據(jù)收集能力、批量化的數(shù)據(jù)處理能力和精準化的數(shù)據(jù)預(yù)測能力。在此背影下，人類受限于自身難以有效處理海量數(shù)據(jù)帶來的巨大困擾，致使其在享受算法帶來便利的同時自愿放棄選擇權(quán)，加劇算法的不可解釋性，人類知情權(quán)、被遺忘權(quán)等實體權(quán)力遭受挑釁。算法在幫助人們進行選擇，也越來越多地代替人們選擇。從表面上看，人類擁有最后的選擇機會，僅僅是可選擇空間發(fā)生變化。但從實質(zhì)上看，人類決策越來越多地淪為算法控制下的自動決定。

人類決策成為算法預(yù)判用戶畫像的顯化。算法基于強大的數(shù)據(jù)分析能力和精準預(yù)測能力對用戶展開全方位的信息收集，借助信息差的巨大優(yōu)勢溫柔地剝奪人類決策權(quán)。例如，抖音App根據(jù)用戶喜好推薦看似定制化的信息，造成使用者過度沉浸于該類信息下，心甘情愿地受困于“信息繭房”之中。其認知、價值觀被迫改變或者得到強化，激發(fā)人與人之間的價值沖突。算法收集和處理數(shù)據(jù)的范圍又在持續(xù)擴張。用戶裝載該款A(yù)pp的設(shè)備、操作系統(tǒng)、使用時間段、地理位置和屏幕點擊力度等外圍信息也會被秘密地收集，這類看似無價值的數(shù)據(jù)記錄著比用戶的直接請求的數(shù)據(jù)更為客觀和精準的信息，它們被直接用于分析用戶性格并繪制人格畫像。平臺憑借這些看似無關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)判用戶需求，在推薦用戶可能請求的信息前已計算出來的結(jié)果集合，而非僅僅根據(jù)點贊、回復(fù)和搜索這類直接相關(guān)的反饋。抖音商場基于以上數(shù)據(jù)開展更加有針對性的營銷活動，致使用戶基本喪失議價權(quán)。某些平臺的做法更為隱蔽，他們在App安裝過程中私自向操作系統(tǒng)嵌入插件，用于收集用戶使用數(shù)據(jù)，進行隱私窺探。數(shù)據(jù)的豐富使算法能迎合用戶的依賴心里，權(quán)力從用戶讓渡給算法。長此以往，算法變得比用戶更了解用戶，用戶也越來越愿意將選擇權(quán)交給算法。

由此觀之，數(shù)據(jù)與算法相互投喂下的人類決策權(quán)被剝奪問題業(yè)已成為當(dāng)下社會治理必須回應(yīng)的難題，也是在我國數(shù)字法治建設(shè)進程中不得不研究的重要課題。

2.個人隱私裸露

平臺企業(yè)是在傳統(tǒng)商業(yè)轉(zhuǎn)型過程中成長起來的，數(shù)據(jù)成為平臺企業(yè)的重要生產(chǎn)要素。數(shù)據(jù)權(quán)屬爭議成為平臺企業(yè)在數(shù)據(jù)采集、處理和應(yīng)用過程中不可回避的問題。數(shù)據(jù)算法權(quán)力誘發(fā)數(shù)據(jù)權(quán)屬爭議。數(shù)據(jù)于法律層面并非簡單的信息問題，而是一個權(quán)力問題［25］。算法的發(fā)展使海量數(shù)據(jù)被輕易地獲取、收集與應(yīng)用成為可能。數(shù)字經(jīng)濟大繁榮的今天，商業(yè)競爭多集中于數(shù)據(jù)爭奪。在近年來的商業(yè)實戰(zhàn)中，因數(shù)據(jù)引發(fā)的爭議不斷涌現(xiàn)。自新浪微博起訴脈脈案打響數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭第一槍以來，其后陸續(xù)發(fā)生順豐和菜鳥互斷接口事件［26］、騰訊與華為數(shù)據(jù)爭奪糾紛［27］和淘寶訴美景不正當(dāng)競爭案等，案件爭議焦點多表現(xiàn)在數(shù)據(jù)權(quán)屬和合理利用問題上，即數(shù)據(jù)所有權(quán)與隱私保護問題。

個人數(shù)據(jù)權(quán)屬問題的本質(zhì)仍為隱私保護問題。個人數(shù)據(jù)具有可識性，簡單地讀取就能識別特定用戶個體。即使經(jīng)匿名化處理后，只要可參考數(shù)據(jù)足夠豐富，應(yīng)用必要的數(shù)據(jù)匹配和合并分析技術(shù)依舊能推斷出數(shù)據(jù)宿主。在此語境下，個人數(shù)據(jù)所有權(quán)的本質(zhì)是個人隱私保護的問題。在實踐中，數(shù)據(jù)的所有權(quán)常常衍生出用益物權(quán)，即控制、開發(fā)、許可和轉(zhuǎn)讓四項積極權(quán)能和相應(yīng)的消極防御權(quán)能［28］。數(shù)據(jù)的用益物權(quán)涉及數(shù)據(jù)的開發(fā)與使用權(quán)能。

歐美在個人數(shù)據(jù)保護方面的法律法規(guī)較為完善，但在數(shù)據(jù)權(quán)屬上也存在較大分歧。美國秉持尊重數(shù)據(jù)市場和行業(yè)自律的理念，通過擴張適用普通法的隱私權(quán)為個人數(shù)據(jù)提供保護，在醫(yī)療、教育等特殊領(lǐng)域使用個人數(shù)據(jù)單獨立法，重點保護可識別的個人信息［29］。該國少數(shù)學(xué)者主張個人對數(shù)據(jù)的支配權(quán)，應(yīng)用市場手段解決數(shù)據(jù)可能糾紛。歐洲出臺《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）明確用戶對個人數(shù)據(jù)的控制權(quán)，并對世界各國個人隱私保護發(fā)揮著重要作用。自《中華人民共和國個人信息保護法》出臺后，我國對個人數(shù)據(jù)權(quán)屬問題做了概括性的規(guī)定，但在數(shù)據(jù)用益物權(quán)上仍然留有空白。

3.數(shù)據(jù)鴻溝風(fēng)險

數(shù)據(jù)算法共謀誘發(fā)數(shù)據(jù)鴻溝。數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和掌控者在保有量和處理能力上的差異越發(fā)明顯。一方面，個人是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者，卻未成為數(shù)據(jù)的實際所有者。用戶個人生產(chǎn)海量原始數(shù)據(jù)，但他們無法掌控這些數(shù)據(jù)；另一方面，數(shù)據(jù)的控制者憑借超強的數(shù)據(jù)處理能力在數(shù)據(jù)存儲、分析和利用等方面影響公眾生活，甚至借此優(yōu)勢窺探公眾私聊，即數(shù)據(jù)鴻溝在數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和掌控者之間泛起。數(shù)據(jù)鴻溝具有持續(xù)性，依靠個人力量難以填平鴻溝［30］。雙方力量的懸殊不斷擴大，數(shù)據(jù)鴻溝隨之愈演愈烈。

數(shù)據(jù)鴻溝誘發(fā)嚴重的社會問題。擁有絕對信息優(yōu)勢的數(shù)據(jù)掌控者在利用算法精準分析大眾偏好的基礎(chǔ)上有針對性地展開個性化的信息灌輸。社會大眾被困于數(shù)據(jù)和算法共謀的信息囚籠里，社會監(jiān)視、社會分類和社會歧視成為常態(tài)。人們被動接受的“教養(yǎng)”被潛移默化為大眾普遍認知，久而久之是社會階層固化和社會貧富的兩極化。這就是數(shù)據(jù)算法權(quán)力運行的基本脈絡(luò)，也是代碼背后的資本卷積社會財富的底層邏輯。簡言之，數(shù)據(jù)權(quán)屬模糊是誘發(fā)數(shù)據(jù)鴻溝的原罪，也是算法治理的核心問題。

4.“算法利維坦”

數(shù)據(jù)算法權(quán)力快速擴展其影響范圍。政府為應(yīng)對復(fù)雜的社會治理現(xiàn)實，常常借助數(shù)據(jù)普適記錄能力和算法數(shù)據(jù)分析能力開展一系列的工作，這就為數(shù)據(jù)算法嵌入社會公共治理提供了契機。數(shù)據(jù)算法技術(shù)被廣泛嵌入社會治理，治理主體因此產(chǎn)生強烈的技術(shù)依賴性。社會治理過程被簡化為零碎的治理模塊，缺乏系統(tǒng)性。政府作為社會治理的重要主體，利用算法技術(shù)價值理性和工具理性編織出新型的國家權(quán)力網(wǎng)絡(luò)，國家意志通過算法得以展現(xiàn)，國家監(jiān)控能力和社會管理能力得以加強［31］。

數(shù)據(jù)算法權(quán)力是以國家為代表的治理主體運用技術(shù)手段再現(xiàn)現(xiàn)實權(quán)力的技術(shù)權(quán)力。算法基于機器優(yōu)勢與人類爭奪決策權(quán)力，基于架構(gòu)優(yōu)勢框定人類認知和引導(dǎo)行為模式，借助嵌入優(yōu)勢指數(shù)級擴張其影響，反向塑造社會運行方式［32］。在國家權(quán)力層面，算法借助效率優(yōu)勢嵌入社會治理體系中，影響國家權(quán)力的正常運行，逐漸發(fā)展為建構(gòu)大眾生存環(huán)境的影響力量，社會成員自愿淪為其附庸并甘心臣服于算法的監(jiān)控之下，久而久之國家公權(quán)力的正常運行亦無法擺脫算法的控制。在政黨權(quán)力層面，政黨借助算法將其階級意識外化為選民意識。數(shù)據(jù)與算法成為塑造政黨價值與政策秩序的手段，也成為政黨競爭中爭取的重要目標之一。在西方諸國，每隔幾年就上演一次算法競選大戰(zhàn)。特朗普應(yīng)用Twitter和Facebook大肆宣揚其政治主張以影響公民選舉行為，后成功當(dāng)選第45屆美國總統(tǒng)，但在第46屆總統(tǒng)大選中卻因失去對上述兩大算法平臺的控制權(quán)而被政治對手打下擂臺，其后賬號被封標志著其“推特治國”政治抱負的破滅。

數(shù)據(jù)算法權(quán)力與公共權(quán)力聯(lián)合，甚至在某些國家已初步達成政治權(quán)力結(jié)盟。數(shù)據(jù)算法權(quán)力參與國家社會治理時以社會大眾的認同為前提，這是以數(shù)據(jù)算法權(quán)力的高效率表現(xiàn)為基礎(chǔ)的。一方面，國家賦權(quán)與法律制衡失效滋生算法權(quán)威和算法獨裁，客觀上隱現(xiàn)算法寡頭的統(tǒng)治風(fēng)險，制約國家權(quán)力的順暢運行和政治平衡發(fā)展［33］。另一方面，數(shù)據(jù)算法權(quán)力和國家公權(quán)力達成技術(shù)聯(lián)盟，在社會層面則表現(xiàn)為一種權(quán)力的過渡，即國家與數(shù)據(jù)算法權(quán)力相互強化彼此的力量。算法以數(shù)據(jù)效率為首要原則，這與政治社會的民主平等原則背道而馳，終將把政治價值排除在算法技術(shù)原則之外。

三 祛魅：數(shù)據(jù)算法權(quán)力治理回應(yīng)

學(xué)術(shù)界對數(shù)據(jù)所有權(quán)爭議多聚焦于用戶、平臺和二者共有三種權(quán)屬分配模式的利弊權(quán)衡上，亦有少數(shù)學(xué)者提出數(shù)據(jù)統(tǒng)歸國有的主張［34］。對于個人數(shù)據(jù)和非個人數(shù)據(jù)而言，以上四種路徑會不可避免地帶來諸多嚴重社會問題。歐盟和美國在數(shù)據(jù)治理上有著許多可借鑒的成功經(jīng)驗，我們以此為基礎(chǔ)進一步展開制度建設(shè)，力求完善適合我國本土的數(shù)據(jù)算法權(quán)力治理機制。

（一）域外治理借鑒

歐盟和美國的數(shù)據(jù)立法理念和司法實務(wù)在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生深遠影響，帶來可借鑒的思路。歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）實現(xiàn)數(shù)據(jù)權(quán)力主體、控制者、數(shù)據(jù)處理者和國家等多重主體權(quán)益保護的目標。其后相繼出臺《數(shù)據(jù)治理法案》《數(shù)據(jù)法案》《數(shù)據(jù)市場法案》《數(shù)據(jù)服務(wù)法案》和《建立歐盟數(shù)據(jù)經(jīng)濟》等法律規(guī)范，賦予數(shù)據(jù)生產(chǎn)者權(quán)利和鼓勵企業(yè)授權(quán)第三方訪問數(shù)據(jù)資源等，促進數(shù)據(jù)流通和增值。美國應(yīng)用“自由市場+部分領(lǐng)域強監(jiān)管”為基礎(chǔ)的實用主義路徑釋放數(shù)據(jù)利用與流通的價值［35］。雖然未在立法和司法中明確數(shù)據(jù)權(quán)屬問題，但是在尊重數(shù)據(jù)自由流通和數(shù)字經(jīng)濟價值的原則下以產(chǎn)業(yè)利益為向?qū)?，弱化個人數(shù)據(jù)主體的控制權(quán)，強調(diào)企業(yè)在收集和應(yīng)用數(shù)據(jù)時應(yīng)遵守實體與程序規(guī)范。《隱私法》將未公開的個人數(shù)據(jù)置于隱私權(quán)框架內(nèi)予以保護，金融、健康和數(shù)據(jù)跨境等特殊領(lǐng)域內(nèi)可識別的個人信息被單獨立法［36］。除獲得商業(yè)秘密和知識產(chǎn)權(quán)保護的數(shù)據(jù)外，已公開的個人數(shù)據(jù)和非個人數(shù)據(jù)被納入《計算機欺詐與濫用法》（CFAA）或競爭法的調(diào)整范疇。

歐盟方案是世界數(shù)據(jù)監(jiān)管體系中的典型代表。歐盟數(shù)據(jù)監(jiān)管權(quán)力緣起于個人信息保護的現(xiàn)實需要，他們堅信個人隱私權(quán)與個人數(shù)據(jù)權(quán)是公民人權(quán)在數(shù)據(jù)層面的表現(xiàn)，且具有現(xiàn)實的憲法依據(jù)。該方案在行權(quán)機構(gòu)設(shè)計和權(quán)力分配上都提供了成熟的方案，亦存在諸多問題。

在行權(quán)機構(gòu)的設(shè)計層面，歐盟數(shù)據(jù)監(jiān)督權(quán)主要由歐洲數(shù)據(jù)監(jiān)管局（European Data Protection Supervisor，EDPS）和各成員國的數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)行使。EDPS由數(shù)據(jù)監(jiān)管監(jiān)督官及副官負責(zé)，下設(shè)各部門辦公室和機關(guān)主管。2016年5月頒布《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）后，增設(shè)數(shù)據(jù)監(jiān)管委員會和數(shù)據(jù)監(jiān)管官（Data Protection Officer，DPO）共同行使歐盟層面的調(diào)查權(quán)、矯正權(quán)、告知權(quán)、認證權(quán)、參訴權(quán)和行政處罰權(quán)等數(shù)據(jù)監(jiān)管權(quán)力。各國數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)由歐盟各成員國依據(jù)《95指令》所創(chuàng)設(shè)，用于對成員國內(nèi)部數(shù)據(jù)控制者進行監(jiān)督，保障《95指令》在成員國轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實立法。GDPR第6章第51條規(guī)定，以上數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)皆為獨立的政府部門，其機構(gòu)成員由國家高層獨立任命，機構(gòu)獨立行使職權(quán)和機構(gòu)運行獨立的財政權(quán)。此外，為促進GDPR在各成員國國內(nèi)順利適用和強化各國數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)之間的合作，歐洲數(shù)據(jù)保護委員會從第29條工作組（WP29）分化出來，成立數(shù)據(jù)監(jiān)管統(tǒng)一促進部門。另設(shè)歐盟監(jiān)察專員（European Ombudsman，EO）行使對聯(lián)盟機構(gòu)或組織行政失職追責(zé)權(quán)。

歐盟數(shù)據(jù)監(jiān)管權(quán)是由歐盟及其成員依賴政府機構(gòu)統(tǒng)一運行。從現(xiàn)有的權(quán)力配置方案看，其監(jiān)管權(quán)力配置合理、運行高效，實現(xiàn)了公民個人數(shù)據(jù)權(quán)利保護和規(guī)范數(shù)據(jù)服務(wù)市場的期望，但是依然存在監(jiān)管過于嚴格、統(tǒng)一指標難以落地以至于阻礙數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的弊端，有待進一步優(yōu)化。

（二）相關(guān)治理制度完善

在國內(nèi)，現(xiàn)有數(shù)據(jù)算法權(quán)力治理秉持兩種截然不同的上層方案：一種是數(shù)據(jù)國有化，即數(shù)據(jù)權(quán)力由以平臺企業(yè)和個人為代表的社會主體讓渡給國家，國家成為數(shù)據(jù)的權(quán)利人，個人數(shù)據(jù)與非個人數(shù)據(jù)均由國家所有，國家是數(shù)據(jù)的守門人；另一種則是數(shù)據(jù)完全私有化，即社會主體行使數(shù)據(jù)所有權(quán)，政府出臺相應(yīng)的法律規(guī)范規(guī)制越位行為，扮演的是裁判者的角色。筆者認為，單獨實施以上任意方案都將不可避免地帶來嚴重的社會治理風(fēng)險。

數(shù)據(jù)國有化誘發(fā)“算法利維坦”風(fēng)險?！八惴ɡS坦”是以數(shù)據(jù)算法權(quán)力越位為表征的政治風(fēng)險，其底層邏輯暗含公民權(quán)利讓渡于數(shù)據(jù)算法權(quán)力的半契約意義，導(dǎo)致數(shù)據(jù)算法權(quán)力凌駕于公民權(quán)利之上［37］。數(shù)據(jù)私有化無異于應(yīng)用市場調(diào)節(jié)機制解決其權(quán)屬爭議，那么數(shù)據(jù)必將成為資本爭奪的對象?；谫Y本化的數(shù)據(jù)投喂，數(shù)據(jù)算法權(quán)力的異化將不可難免。鑒于上文已詳細探討，此處不再贅述。

1.數(shù)據(jù)權(quán)屬層面

個人數(shù)據(jù)不僅具有記錄公民個人信息的基礎(chǔ)功能，也具有人權(quán)屬性。它不僅關(guān)乎公民個人隱私，更是踐行憲法人權(quán)保護原則的基本要求。隨著我國入世后國際經(jīng)濟文化交往的頻繁化，GDPR規(guī)定的基本原則和具體法律規(guī)范亦成為我國立法工作的必要遵循。故而，個人數(shù)據(jù)所有權(quán)歸于公民個人的權(quán)屬問題應(yīng)當(dāng)在立法層面得以明確。但是，個人數(shù)據(jù)的權(quán)屬明確并非意味著對其用益物權(quán)的絕對保留。個人數(shù)據(jù)亦有其價值屬性，特別是在當(dāng)下數(shù)字經(jīng)濟大發(fā)展的時代背景下，個人數(shù)據(jù)存在經(jīng)濟價值挖掘的現(xiàn)實可能性。因此，應(yīng)在符合監(jiān)管原則的前提下規(guī)范公民個人數(shù)據(jù)的收集與應(yīng)用。

充分尊重非個人數(shù)據(jù)的經(jīng)濟屬性。與個人數(shù)據(jù)不同的是，非個人數(shù)據(jù)多為商業(yè)秘密和發(fā)明創(chuàng)造的實體所包含，因此它僅具有企業(yè)人格屬性而非公民人格屬性，不涉及個人隱私問題。數(shù)據(jù)作為現(xiàn)代商業(yè)的“石油”，它是驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟持續(xù)增長的動力。因此，數(shù)據(jù)權(quán)屬制度的構(gòu)建應(yīng)在驅(qū)動非個人數(shù)據(jù)有序流轉(zhuǎn)為基本原則下有序展開。

鑒于此，擬建立基于多元中心的數(shù)據(jù)權(quán)屬模式。首先，在宏觀層面建立社會主體數(shù)據(jù)所有權(quán)制度，數(shù)據(jù)所有權(quán)與用益物權(quán)相分離，政府代表國家行使數(shù)據(jù)管理權(quán)。其次，在微觀層面建立個人數(shù)據(jù)公民個人所有、非個人數(shù)據(jù)由公民與平臺企業(yè)共同所有的數(shù)據(jù)權(quán)屬制度，非個人數(shù)據(jù)的用益物權(quán)歸于企業(yè)平臺，由政府代表國家進行管理，數(shù)據(jù)存儲、維護和加密等運維責(zé)任由政府承擔(dān)。建立企業(yè)使用個人數(shù)據(jù)的事前審批制度和收益共享制度，規(guī)范平臺企業(yè)獲取和使用數(shù)據(jù)的行為。構(gòu)建平臺企業(yè)算法綜合信用評分機制，以此規(guī)避或國有或私有引發(fā)的數(shù)據(jù)算法權(quán)力異化之風(fēng)險。

2.數(shù)據(jù)監(jiān)管層面

國家是執(zhí)行數(shù)據(jù)監(jiān)管職能的責(zé)任主體。政府在進行數(shù)據(jù)監(jiān)管時必須應(yīng)對以下兩方面的問題，即規(guī)范企業(yè)平臺的數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用行為和平衡個人隱私保護、數(shù)據(jù)流動與數(shù)據(jù)應(yīng)用三者之間的關(guān)系［38］，確保數(shù)據(jù)算法權(quán)力能夠在保障個人信息安全與國家數(shù)據(jù)安全、穩(wěn)定全球治理秩序的大前提下發(fā)揮效能。歐盟在構(gòu)建數(shù)據(jù)主體權(quán)利保護和規(guī)范數(shù)據(jù)采集方面已經(jīng)取得了舉世矚目的成就，因此，我國可在機構(gòu)設(shè)置上和立法原則上加以借鑒。此外，還應(yīng)當(dāng)加強跨國合作，積極參與全球數(shù)據(jù)算法權(quán)力治理體系的構(gòu)建，確保我國數(shù)據(jù)主權(quán)安全與全球治理秩序的持久穩(wěn)定。鑒于在我國大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)的日漸成熟時顯現(xiàn)出的權(quán)力大集中和區(qū)塊化不明顯等特點，還應(yīng)當(dāng)做諸多制度安排。

第一，建立資本強制退出制度。平臺企業(yè)借助強大的資本優(yōu)勢，匯聚人力優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢和政策優(yōu)勢強力進入數(shù)據(jù)算法領(lǐng)域。而我國法律尚未形成完整的體系，無力為相關(guān)數(shù)據(jù)主體提供有力的保障，亦對平臺企業(yè)的數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用行為欠缺必要的規(guī)范力和約束力。因此，應(yīng)當(dāng)引入國有資本進駐，變數(shù)據(jù)權(quán)力為生產(chǎn)力分配。

第二，加快出臺數(shù)據(jù)算法權(quán)力規(guī)制法律法規(guī)，構(gòu)建完善的法律規(guī)范體系。目前我國對數(shù)據(jù)算法規(guī)制的成文法甚少，且不成體系。上位法《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國電子商務(wù)法》和《中華人民共和國民法典》中若干條款，且各法律規(guī)制對象相對獨立，尚未形成嚴謹?shù)姆审w系。下位法有2021年2月國務(wù)院反壟斷委員會發(fā)布的《國務(wù)院反壟斷委員會關(guān)于平臺經(jīng)濟領(lǐng)域的反壟斷指南》、2019年12月國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室所公布的《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》、2012年全國人大常委會頒布的《全國人民代表大會常務(wù)委員會關(guān)于加強網(wǎng)絡(luò)信息保護的決定》和2014年最高人民法院發(fā)布的《最高人民法院關(guān)于審理利用信息網(wǎng)絡(luò)侵害人身權(quán)益民事糾紛案件適用法律若干問題的規(guī)定》等，雖然名目復(fù)雜，但立法主體層次和執(zhí)行力較低。此外，我國缺乏完整的法典，據(jù)此，應(yīng)當(dāng)加快出臺數(shù)據(jù)算法法典。明確數(shù)據(jù)采集主體的權(quán)利與義務(wù)及相關(guān)法律后果，明確數(shù)據(jù)使用者的使用范圍、使用目的和侵權(quán)責(zé)任，明確因數(shù)據(jù)算法侵權(quán)導(dǎo)致個人隱私問題的司法應(yīng)對方案等。

第三，提升政府算法素養(yǎng)，確保非個人數(shù)據(jù)自由流動。當(dāng)下，政府過度依賴部分平臺企業(yè)和數(shù)據(jù)企業(yè)已是不爭的事實。明確政府在數(shù)據(jù)與算法科技領(lǐng)域的戰(zhàn)略目標，加大資源投入，打破突出的數(shù)據(jù)壟斷問題已成為應(yīng)對當(dāng)下困局的舉措。鼓勵以三大運營商為首的國有通信企業(yè)投身底層算法的研發(fā)和運營事業(yè)當(dāng)中，確保我國政府對數(shù)據(jù)和算法領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)能夠做到自主可控。

政府應(yīng)用技術(shù)手段打破數(shù)據(jù)“黑箱”，在底層算法中嵌入符合當(dāng)代主流價值觀的倫理原則，推動建設(shè)大數(shù)據(jù)平等獲取機制，實現(xiàn)非個人數(shù)據(jù)在市場上的自由流動。同時，相關(guān)部門還應(yīng)重視數(shù)據(jù)處理能力的提升，實時掌握一手原始數(shù)據(jù)，避免對平臺企業(yè)的過度依賴，避免因數(shù)據(jù)鴻溝帶來的對弱勢群體的技術(shù)性忽略，以此提高政府精準施治的能力。

3.算法監(jiān)管層面

算法技術(shù)引發(fā)的社會治理問題應(yīng)該回歸技術(shù)本身，在監(jiān)管理念上明確算法的輔助性和人的主體性。政府機構(gòu)對數(shù)據(jù)算法的過度依賴和數(shù)據(jù)算法權(quán)力過分集中是引發(fā)“算法利維坦”的重要誘因，鑒于此，應(yīng)當(dāng)建立相關(guān)程序機制應(yīng)對該困局。建立數(shù)據(jù)算法決策的程序化機制，使算法治理過程的各個環(huán)節(jié)相互牽制，突出人的決策在整個決策鏈中的決定性作用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)算法決策過程中的階段性制衡。將數(shù)據(jù)算法權(quán)力下放到基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，把原先集中于單一數(shù)據(jù)算法系統(tǒng)實現(xiàn)的決策分散至多個相關(guān)基礎(chǔ)算法完成，實現(xiàn)由單一決策鏈式向復(fù)合決策鏈式轉(zhuǎn)變，通過此舉降低數(shù)據(jù)算法權(quán)力專斷的風(fēng)險。

建立算法對數(shù)據(jù)分層處理程序化機制，明確算法在公共數(shù)據(jù)處理中的基礎(chǔ)性作用，而非決定性作用?；A(chǔ)數(shù)據(jù)的收集與處理下放至算法執(zhí)行，非基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理由人類借助基礎(chǔ)算法完成，降低高級算法在處理非基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的頻率。一方面，在此基礎(chǔ)上建立算法價值審查機制和價值糾偏機制，防止“黑箱數(shù)據(jù)”投喂算法后誘發(fā)算法偏見和歧視反向抽喂大數(shù)據(jù)，以避免釀成數(shù)據(jù)與算法雙向惡性供養(yǎng)的循環(huán)的后果；另一方面，需要建構(gòu)在數(shù)據(jù)反饋階段的數(shù)據(jù)信息多元化整合機制，力圖防止數(shù)據(jù)算法權(quán)力治理的決策失真和合法性下降的問題出現(xiàn)。

余 論

大數(shù)據(jù)與算法技術(shù)的高速發(fā)展不僅給人類帶來了前所未有的便利條件，也激發(fā)了一系列的社會矛盾。將數(shù)據(jù)算法權(quán)力納入法治化綜合治理軌道，梳理其發(fā)展脈絡(luò)，規(guī)避其不利后果，引導(dǎo)其負責(zé)任，已成為當(dāng)下學(xué)術(shù)界和實務(wù)界的共識。中國的數(shù)據(jù)算法權(quán)力治理需要有本國自己的方案，需要中國治理智慧。然而，無論是中國智慧還是西方策略均為人類智慧的組成部分，東、西方各國在社會治理上存在諸多相通之處，因而歐美在數(shù)據(jù)算法治理方面的成功經(jīng)驗也能成為我國治理社會問題的可用借鑒。

數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)算法權(quán)力的源動力，也是數(shù)據(jù)算法權(quán)力異化的原罪。對處于共生關(guān)系下的數(shù)據(jù)算法權(quán)力的治理應(yīng)當(dāng)回歸數(shù)據(jù)的本源，在明確多元中心的數(shù)據(jù)權(quán)屬關(guān)系前提下，從明確資本強制退出制度、修訂以數(shù)據(jù)算法法典為代表的法制體系和提升政府技術(shù)素養(yǎng)等角度展開數(shù)據(jù)算法治理。在保障公民個人數(shù)據(jù)安全和促進非個人數(shù)據(jù)自流通的大框架內(nèi)有限借鑒西方治理經(jīng)驗，形成我國本土化的系統(tǒng)化的理論研究體系和治理方案。

參考文獻：

［1］尹華容，王惠民.數(shù)據(jù)權(quán)力的興起、異化及規(guī)制［J］.湖南大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022（3）：124-132.

［2］李巨星.算法在實際生活中的應(yīng)用場景與影響［EB/OL］.［2022-09-29］.https：//www.xianjichina.com/news/details_285992.html.

［3］姚怡帆，葉中華.數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的政府與企業(yè)：角色定位與關(guān)系建構(gòu)［J］.鄭州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2021（4）：26-31.

［4］錢晶晶，何筠.傳統(tǒng)企業(yè)動態(tài)能力構(gòu)建與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機理研究［J］.中國軟科學(xué)，2021（6）：35-143.

［5］吳江，陳婷，龔藝巍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論框架和研究展望［J］.管理學(xué)報，2021（12）：1871-1880.

［6］焦豪，楊季楓，王培暖，等.數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)動態(tài)能力作用機制研究：基于數(shù)據(jù)全生命周期管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程分析［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2021（11）：174-192.

［7］陳威如，王節(jié)祥.依附式升級：平臺生態(tài)系統(tǒng)中參與者的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略［J］.管理世界，2021（10）：195-215.

［8］孟天廣.政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型的要素、機制與路徑——兼論“技術(shù)賦能”與“技術(shù)賦權(quán)”的雙向驅(qū)動［J］.治理研究，2021（1）：5-14.

［9］ROSSI F.Building trust in artificial intelligence［J］.Journal of International Affairs，2018（1）：127-134.

［10］劉順.資本邏輯與算法正義——對數(shù)字資本主義的批判和超越［J］.經(jīng)濟學(xué)家，2021（5）：18-20.

［11］孫瑩.人工智能算法規(guī)制的原理與方法［J］.西南政法大學(xué)學(xué)報，2020（1）：86-89.

［12］時盛杰，王一涵.從能力到權(quán)力：算法權(quán)力的形成與發(fā)展［J］.科技傳播，2021（4）：4-5.

［13］譚九生，范曉韻.“算法權(quán)力”的異議與證成［J］.北京行政學(xué)院學(xué)報，2021（6）：14-15.

［14］V AHMADJIAN.Symbiosis：An introduction to biological association［M］.New England：University Press of New England，1986：65-70.

［15］楊玲麗.共生理論在社會科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用［J］.社會科學(xué)論壇，2010（2）：57-64.

［16］阿爾弗雷德·諾思·懷特海.過程與實在［M］.楊富斌，譯.北京：中國城市出版社，2013：384.

［17］胡守鈞，張鳳池.以社會共生視角開展社會研究［J］.長安大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2016（3）：59-62.

［18］劉煒，謝蓉，張磊，等.面向人文研究的國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)［J］.中國圖書館學(xué)報，2016（5）：29-39.

［19］STRAUSS S.Datafication and the seductive power of uncertainty —— A critical exploration of big data enthusiasm［J］.Information，2015（4）：836-847.

［20］林曦，郭蘇建.算法不正義與大數(shù)據(jù)倫理［J］.社會科學(xué)，2020（8）：3-22.

［21］COHEN J E.What privacy is for［J］.Harvard Law Review，2013（7）：1904-1933.

［22］胡鍵.算法治理及其倫理［J］.行政論壇，2021（4）：41-49.

［23］彭蘭.假象、算法囚徒與權(quán)利讓渡：數(shù)據(jù)與算法時代的新風(fēng)險［J］.西北師大學(xué)報（社會科學(xué)版），2018（5）：20-29.

［24］梁玉成，張詠雪.算法治理、數(shù)據(jù)鴻溝與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)［J］.西安交通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022（2）：94-98.

［25］王利明.論數(shù)據(jù)權(quán)益：以“權(quán)利束”為視角［J］.政治與法律，2022（7）：100-103.

［26］順豐VS菜鳥：大數(shù)據(jù)爭奪戰(zhàn)［EB/OL］.［2022-10-30］.https：//www.sohu.com/a/148402196_120702.

［27］工信部回應(yīng)華為騰訊數(shù)據(jù)之爭：督促企業(yè)規(guī)范收集［EB/OL］.［2022-10-30］.https：//www.sohu.com/a/164802519_481645.

［28］申衛(wèi)星.論數(shù)據(jù)用益權(quán)［J］.中國社會科學(xué)，2020（11）：110-131.

［29］崔淑潔.數(shù)據(jù)權(quán)屬界定及“卡—梅框架”下數(shù)據(jù)保護利用規(guī)則體系構(gòu)建［J］.廣東財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2020（6）：78-87.

［30］張梅芳，李蓉.大數(shù)據(jù)鴻溝的倫理風(fēng)險治理研究［J］.編輯學(xué)刊，2022（3）：68-73.

［31］王小芳，王磊.“技術(shù)利維坦”：人工智能嵌入社會治理的潛在風(fēng)險與政府應(yīng)對［J］.電子政務(wù)，2019（5）：88-89.

［32］張凌寒.算法權(quán)力的興起、異化及法律規(guī)制［J］.法商研究，2019（4）：66-69.

［33］張愛軍.“算法利維坦”的風(fēng)險及其規(guī)制［J］.探索與爭鳴，2021（1）：95-102.

［34］張玉潔.國家所有：數(shù)據(jù)資源權(quán)屬的中國方案與制度展開［J］.政治與法律，2020（8）：15-16.

［35］FRANK H.Easterbrook，cyberspace and the law of the horse［J］.University of Chicago Legal Forum，1996：207-208.

［36］網(wǎng)易號.美國第五部州隱私法來了！照片、視頻不屬于生物特征數(shù)據(jù)［EB/OL］.［2022-11-09］.https：//www.163.com/dy/article/H7MB9VLF05129QAF.html.

［37］張愛軍.“算法利維坦”的風(fēng)險及其規(guī)制［J］.探索與爭鳴，2021（1）：95-102.

［38］陳鵬.數(shù)據(jù)的權(quán)力：應(yīng)用與規(guī)制［J］.安徽師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2021（5）：111-119.

【責(zé)任編輯 蔣 宇】