算法規(guī)制：從規(guī)范規(guī)制到分層規(guī)制

摘 要：以傳統(tǒng)的法律規(guī)范來(lái)規(guī)制算法，尤其以概念來(lái)限定算法存在一個(gè)根本性問(wèn)題：規(guī)范與算法之間缺乏直接的對(duì)應(yīng)性與流暢的溝通性。因?yàn)橐?guī)范規(guī)定的是人類(lèi)行為，而算法是一種機(jī)器決策，規(guī)范作為基于人類(lèi)語(yǔ)言的文字表達(dá)，難以限定另一種基于機(jī)器語(yǔ)言的數(shù)字化表達(dá)。因此，算法規(guī)制的進(jìn)深展開(kāi)會(huì)遭遇文字之于數(shù)字的匹配與溝通難題的不斷強(qiáng)化，這使得算法規(guī)制在算法的一般性與特殊性的橫向維度上及現(xiàn)象層與隱藏層的縱向?qū)蛹?jí)上呈現(xiàn)出不同效能。建構(gòu)算法規(guī)制的分層結(jié)構(gòu)，將有利于我們對(duì)算法及其規(guī)制保持更為清醒的認(rèn)知判斷，發(fā)現(xiàn)算法規(guī)制的力量及其限度。只有將基于合法性判斷的規(guī)范規(guī)制轉(zhuǎn)變?yōu)橹铝τ谒惴尚诺姆謱右?guī)制，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)算法的有效規(guī)制。

關(guān)鍵詞：算法；算法規(guī)制；規(guī)范規(guī)制；分層規(guī)制

中圖分類(lèi)號(hào)：D920.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

當(dāng)前法學(xué)界對(duì)算法①的規(guī)制研究，主要集中于規(guī)制規(guī)范性的技術(shù)剖析層面，尚未升級(jí)到法理體系化層面，故無(wú)法從整體上對(duì)算法社會(huì)的規(guī)制困境進(jìn)行反思并提出宏觀的規(guī)制方案。②在技術(shù)層面，算法決策被視作一種人類(lèi)行為的類(lèi)行為，在完成“（類(lèi)）人性”判斷之后，

劉艷紅：《人工智能法學(xué)研究的反智化批判》，載《東方法學(xué)》2019年第5期，第120頁(yè)。逐漸被納入法律規(guī)范調(diào)整的一般對(duì)象來(lái)對(duì)待。這實(shí)際上是對(duì)算法這一人工智能核心表達(dá)方式的人為處理。這種規(guī)制手段容易忽視人工智能與人類(lèi)智能的根本差異，進(jìn)而遮蔽規(guī)制算法的底層邏輯，使規(guī)制本身缺少活力。要想激活法律規(guī)范對(duì)算法的規(guī)制效能，首先得揭示算法規(guī)制的法理本質(zhì)，回到評(píng)判算法的認(rèn)知原點(diǎn)，構(gòu)造科學(xué)理性的規(guī)制框架，實(shí)現(xiàn)從規(guī)范規(guī)制到分層規(guī)制的轉(zhuǎn)換，進(jìn)而為規(guī)制算法提供可資推進(jìn)的認(rèn)知論工具，使規(guī)范在算法世界的更廣闊空間中發(fā)揮作用。

一、算法的規(guī)范規(guī)制

現(xiàn)代法學(xué)運(yùn)行于“規(guī)范—行為”的基本框架之中，它的邏輯起點(diǎn)在于以規(guī)范解釋行為、以規(guī)范引導(dǎo)行為、以規(guī)范調(diào)整行為、以規(guī)范限定行為，進(jìn)而將人的行為框定在規(guī)范體系內(nèi)。

規(guī)范是指引與調(diào)整人的行為的標(biāo)準(zhǔn)，它是一組關(guān)于“命令什么”“允許什么”“禁止什么”的應(yīng)然命題，其中規(guī)范主體是指被要求以某種方式行動(dòng)的人，規(guī)范內(nèi)容是指規(guī)范所命令、禁止或許可的特定的人的行為。參見(jiàn)徐顯明主編：《法理學(xué)原理》，中國(guó)政法大學(xué)出版社2009年版，第73-75頁(yè)。這一認(rèn)知邏輯的前提著眼于區(qū)分出規(guī)范世界與生活世界，建立兩者的二元結(jié)構(gòu)，使行為可以被規(guī)范所涵攝。法律，其根本用意在于規(guī)制生活世界中的人類(lèi)行為，并通過(guò)這種規(guī)制技術(shù)建立起秩序。

這一方式在規(guī)范世界與生活世界之間的互動(dòng)中十分奏效，規(guī)范體系中每一個(gè)概念欲意表達(dá)的內(nèi)容都可以在生活世界中的行為或事實(shí)中找到對(duì)應(yīng)。因?yàn)橐?guī)范體系的載體是人類(lèi)語(yǔ)言，而語(yǔ)言本身就產(chǎn)自于人類(lèi)社會(huì)，故語(yǔ)言可以與生活世界一一對(duì)應(yīng)，通過(guò)一定的話(huà)語(yǔ)形式與符號(hào)表達(dá)，規(guī)范的意義可以流暢地傳遞給生活世界。

參見(jiàn)＼卡爾·拉倫茨：《法學(xué)方法論》，黃家鎮(zhèn)譯，商務(wù)印書(shū)館2020年版，第253-263頁(yè)。與此同時(shí)，人類(lèi)現(xiàn)實(shí)生活的意義也同樣可以回流并映射到規(guī)范世界之中。這種話(huà)語(yǔ)形式與符號(hào)表達(dá)，在法理上被稱(chēng)之為概念。

這里的概念主要是指法律中的概念，有廣義與狹義之分。狹義上的概念指為法律和法學(xué)所獨(dú)有并具有特定之法律意義的概念，如“無(wú)因管理”“緊急避險(xiǎn)”；廣義的概念指一切具有法律意義的概念，它既包括以上狹義的法律概念，也包括其他可能起源于日常生活但具有法律意義的概念，如“婚姻”“財(cái)產(chǎn)”。概念組成了法律規(guī)范的最小構(gòu)成單元，由概念可以形成法律規(guī)則和法律原則，進(jìn)而組成法律上的規(guī)范體系。參見(jiàn)舒國(guó)瀅、王夏昊、雷磊：《法學(xué)方法論前沿問(wèn)題研究》，中國(guó)政法大學(xué)出版社2020年版，第58-73頁(yè)。法律是一種“概念式”的思考，

參見(jiàn)＼丹尼斯·羅伊德：《法律的理念》，張茂柏譯，上海譯文出版社2014年版，第222頁(yè)。正是概念的概括能力和表意功能打通了性質(zhì)迥異的規(guī)范與行為之間的交互通道。概念成為規(guī)范與行為之間的中介，它提煉出諸規(guī)范之中的理性，并將這種規(guī)范理性傳導(dǎo)到行為之中；同時(shí)，將諸行為中的事實(shí)與價(jià)值、理性與非理性反饋到規(guī)范坐標(biāo)之中加以評(píng)判。

當(dāng)然，我們不僅僅有單個(gè)的概念。人們可以在概念的基礎(chǔ)上注入更多智慧，發(fā)現(xiàn)概念與概念間的相關(guān)性，提純相近行為與現(xiàn)象間的關(guān)系，聚成類(lèi)型化的表達(dá)，還可以在類(lèi)型的基礎(chǔ)上凝練更為自洽與融貫的概念排列與類(lèi)型方陣，集成一個(gè)周延的體系。概念—類(lèi)型—體系，在規(guī)范與行為之間搭建認(rèn)知廣度、強(qiáng)度與精度更高的表意話(huà)語(yǔ)形式。法律人把現(xiàn)代法學(xué)構(gòu)筑成一個(gè)獨(dú)特而有效的知識(shí)空間，它很好地完成了從規(guī)范到行為的投射。

采用這種方法，規(guī)范對(duì)人類(lèi)行為的規(guī)制一直“所向披靡”。站在規(guī)范主義的立場(chǎng)，一切法律行為都是被規(guī)制的對(duì)象，都可以被法律概念所表達(dá)并被法律概念及其展開(kāi)的規(guī)范類(lèi)型、規(guī)范體系所涵蓋。

參見(jiàn)雷磊：《法教義學(xué)的基本立場(chǎng)》，載《中外法學(xué)》2015年第1期，第198-223頁(yè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是人工智能的一種方法，指AI系統(tǒng)具備自己獲取知識(shí)的能力，即從原始數(shù)據(jù)中提取模式。引入機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)能夠解決涉及現(xiàn)實(shí)世界知識(shí)的問(wèn)題，并能作出主觀的決策。參見(jiàn)＼伊恩·古德費(fèi)洛、［加］約書(shū)亞·本吉奧、［加］亞倫·庫(kù)維爾：《深度學(xué)習(xí)》，趙申劍等譯，人民郵電出版社2017年版，第2頁(yè)。機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注的問(wèn)題是使用正確的特征來(lái)構(gòu)建正確的模型，以完成既定的任務(wù)。參見(jiàn)＼弗拉赫：《機(jī)器學(xué)習(xí)》，段菲譯，人民郵電出版社2016年版，第8頁(yè)。本文論及的算法即指基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自主性算法，該算法被廣泛運(yùn)用于諸多場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)處理，包括且不限于本文提及的隱私計(jì)算技術(shù)、算法解釋技術(shù)、無(wú)人駕駛汽車(chē)的核心決策、金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、人工智能生成內(nèi)容、平臺(tái)內(nèi)容推薦、外賣(mài)平臺(tái)算法等領(lǐng)域。崛起之后，算法參與到人類(lèi)生產(chǎn)生活實(shí)踐中，逐步成為決策系統(tǒng)的一部分甚至全部，算法也逐漸成為了規(guī)范規(guī)制的對(duì)象，如同人類(lèi)行為一樣，按照人類(lèi)行為的邏輯予以同等適用。正是因?yàn)椴捎眠@一“無(wú)往不勝”的統(tǒng)一方式，現(xiàn)代法學(xué)在人工智能時(shí)代的算法世界中遭遇了一道難題。

這場(chǎng)危機(jī)的癥候集中表現(xiàn)在規(guī)范與算法之間缺乏直接的對(duì)應(yīng)性與流暢的溝通性。一方面，規(guī)范是基于生活世界而提煉出的抽象思維的文字表達(dá)，它的基本構(gòu)成方式是語(yǔ)言文字。規(guī)范的意義是通過(guò)話(huà)語(yǔ)表達(dá)和語(yǔ)詞解釋被理解的。理解規(guī)范依賴(lài)于對(duì)語(yǔ)言文字的直接體悟，適用規(guī)范依賴(lài)于對(duì)語(yǔ)言文字的文義解釋?zhuān)@是一套以文字作為符碼的闡釋?xiě)?yīng)用系統(tǒng)。它之所以能被應(yīng)用于行為，是因?yàn)槿祟?lèi)行為的表達(dá)也是運(yùn)用同樣的語(yǔ)言文字系統(tǒng)，表達(dá)度量衡上的統(tǒng)一確保了規(guī)范與行為的對(duì)應(yīng)性，使得對(duì)行為進(jìn)行規(guī)范解釋毫無(wú)障礙。但算法卻截然不同，算法的底層符碼不是文字而是數(shù)字。它的組構(gòu)方式是計(jì)算，以一組數(shù)字狀態(tài)位或一種數(shù)字矩陣的排列形態(tài)來(lái)完成計(jì)算表達(dá)。文字與數(shù)字全然是兩套符號(hào)體系。另一方面，規(guī)范的邏輯展開(kāi)依賴(lài)于常識(shí)與共識(shí)的因果律，這源于人類(lèi)實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與智慧累積，而算法的因果是一種函數(shù)表達(dá)，是源于數(shù)學(xué)公理與公式的組合疊加。兩者運(yùn)行的邏輯大相徑庭，是兩種不同智能的理性呈現(xiàn)。

規(guī)范與算法之間所缺乏的直接對(duì)應(yīng)性與流暢溝通性帶來(lái)了算法規(guī)制上的難題：用規(guī)范如何規(guī)制算法？比如，當(dāng)我們用透明性原則去要求一種算法時(shí)，我們究竟在要求什么？當(dāng)算法的數(shù)學(xué)復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出常人的認(rèn)知時(shí)，因復(fù)雜性所產(chǎn)生的難以理解是否算作一種不透明？

See Paula J. Bruening & Mary J. Culnan， Through a Glass Darkly： From Privacy Notices to Effective Transparency， 17 North Carolina Journal of Law and Technology， p.515-563 （2016）.當(dāng)所有的算法設(shè)計(jì)與架構(gòu)都是明確的，只因海量數(shù)據(jù)所推動(dòng)的運(yùn)算輸出的結(jié)果不為人所預(yù)料能否算作一種不透明？當(dāng)算法本身的智能是通過(guò)隱藏層的計(jì)算才得以表達(dá)時(shí)，能否算作另一種不透明（比如，深度學(xué)習(xí)的基本原理就是依靠卷積隱藏層的計(jì)算）？

See Ananny M.& Crawford， Seeing without knowing： Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability， New Media & Society，20（3），973（2018）.算法被改造成怎樣的面目，才能被規(guī)范視為透明？而當(dāng)算法自身內(nèi)在的數(shù)學(xué)原理與公式邏輯不允許它被強(qiáng)制改造時(shí)，該算法是否就要被遺棄？這些表明，規(guī)范已經(jīng)在算法面前顯露出它脆弱和淺薄的一面。

參見(jiàn)蔡星月：《以算法規(guī)制算法》，載《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2023年第4期，第111-117頁(yè)。“問(wèn)題在于，法律如何介入算法的規(guī)制。若從內(nèi)部規(guī)制的角度觀察，法律似乎不能亦不應(yīng)調(diào)整算法，就像法律不能調(diào)整自然人的內(nèi)在意思一樣?！?/p>

參見(jiàn) ＼凱倫·楊、馬丁·洛奇編：《馴服算法：數(shù)字歧視與算法規(guī)制》，林少偉、唐林垚譯，上海人民出版社2020年版，第5頁(yè)。

二、算法規(guī)制的橫向維度：一般性與特殊性

（一）算法的一般性

規(guī)范在算法上所遭遇的危機(jī)使得其對(duì)算法的規(guī)制起步于概念，也止步于概念。如前所述，通過(guò)概念，規(guī)范與規(guī)范對(duì)象建立起二元結(jié)構(gòu)。正是把規(guī)范對(duì)象統(tǒng)攝為高度概括的一個(gè)概念后，規(guī)范之于規(guī)范對(duì)象之間的關(guān)系就被平移為規(guī)范之于概念之間的關(guān)系。通過(guò)這種操作，規(guī)范獲得了主體性（支配地位）的優(yōu)勢(shì)，可以經(jīng)由這個(gè)概念去規(guī)制對(duì)象；與此同時(shí)，這個(gè)概念逐步被解釋?zhuān)M(jìn)而替代了被規(guī)范對(duì)象本身，成為了被規(guī)制的客體（被支配地位），接受來(lái)自規(guī)范主體的審視與評(píng)價(jià)。由此，“上—下”“主—從”“中心—邊緣”“第一性—第二性”的勢(shì)能差距便不斷被強(qiáng)化，規(guī)范的慣用技法與普適操作進(jìn)而長(zhǎng)驅(qū)直入被規(guī)范對(duì)象之中，由此規(guī)制得以完成。

一直以來(lái)，算法就遭遇了這樣的“套路”。當(dāng)算法作為“算法”二字所組合出的一個(gè)概念文義時(shí)，“算法”這一概念就替代了人工智能領(lǐng)域諸多豐富而多樣的程序設(shè)計(jì)、數(shù)學(xué)表達(dá)、代碼架構(gòu)等等智能形態(tài)，而成為一個(gè)可被規(guī)制的集合概念。也正是采用這一概念，規(guī)制算法的前提——對(duì)算法的集成表達(dá)得以滿(mǎn)足，規(guī)范得以應(yīng)用于算法，發(fā)揮出它一貫的規(guī)制功能。

規(guī)范對(duì)算法的規(guī)制，沿襲了以規(guī)范為中心的結(jié)構(gòu)化認(rèn)識(shí)論立場(chǎng)，主張把算法作為規(guī)范分析框架中的一個(gè)對(duì)象概念、一種生活事實(shí)，通過(guò)這樣的界定，算法就以事實(shí)形態(tài)的概念物，從規(guī)范體系之中被解釋出來(lái)，再通過(guò)涵攝等方法重建規(guī)范與算法之間的規(guī)制關(guān)系。

參見(jiàn)雷磊：《法教義學(xué)的基本立場(chǎng)》，載《中外法學(xué)》2015年第1期，第198-223頁(yè)。這是一種訴諸純粹形式的認(rèn)識(shí)論框架，在這一框架中，規(guī)范與算法分野明顯。規(guī)范訴諸于一種純粹形式的應(yīng)然性，視為基于抽象純粹理性的思維表達(dá)，體現(xiàn)出法律價(jià)值的集成作用，

參見(jiàn)＼卡爾·拉倫茨：《法學(xué)方法論》，黃家鎮(zhèn)譯，商務(wù)印書(shū)館2020年版，第253-263頁(yè)。它凌駕于算法之上，作為一種解釋工具與改造工具，為算法提供智識(shí)功能，展示“應(yīng)當(dāng)”的應(yīng)然邏輯空間；而算法則被視作人工智能這一現(xiàn)象的集體表達(dá)，人工智能的豐富性被吸收到這一與之相對(duì)應(yīng)的概念之中，由此建立起一致的“這一算法決策屬于何種概念”的實(shí)然世界，為規(guī)范的統(tǒng)一適用創(chuàng)設(shè)出了一般性的法則與場(chǎng)景。由此，形成了應(yīng)然與實(shí)然、價(jià)值與事實(shí)、主體與客體截然二分的認(rèn)識(shí)論架構(gòu)。正是在此架構(gòu)中，規(guī)范展示了它對(duì)規(guī)制對(duì)象一貫的概念作用力，將算法不加區(qū)分地整體納入法秩序調(diào)整范疇。

基于上述認(rèn)識(shí)論立場(chǎng)，規(guī)范對(duì)算法的規(guī)制方式主要是通過(guò)涵攝的方法將規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)解釋對(duì)應(yīng)到作為事實(shí)的算法上，以標(biāo)準(zhǔn)化適用支撐算法規(guī)制的理性。它解決了算法一般性上的規(guī)制問(wèn)題，但也客觀上造成了算法規(guī)制脆弱性的一面，規(guī)范不可避免地忽視了算法因技術(shù)復(fù)雜性而帶來(lái)的特殊性。一方面，每一種算法都代表著一種邏輯，算法的概念聚合并不能代表算法的聚合，尚未有統(tǒng)攝各算法的一致表達(dá)。另一方面，算法作為一種數(shù)學(xué)思維的數(shù)字化呈現(xiàn)，始終在不斷進(jìn)化，White Paper on Artificial Intelligence - A European Approach to Excellence and Trust，

European Commission（Feb.19，2020）， https：//commission.europa.eu/system/files/2020-02/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf.它展示出數(shù)學(xué)思維方式的豐富多樣性，一直保持著理性的進(jìn)階狀態(tài)，卻不拘泥于理性的固定態(tài)。從某種程度上說(shuō)，諸算法所蘊(yùn)含的復(fù)雜智能的理性化程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于生活世界中的一般事實(shí)水平，用規(guī)范所營(yíng)造出的理念世界中的單一概念去籠統(tǒng)地涵攝龐大復(fù)雜的算法世界，統(tǒng)合所有算法的規(guī)制路徑，只能說(shuō)是應(yīng)對(duì)高度復(fù)雜的技術(shù)思維的一種妥協(xié)。這只能算作規(guī)制算法的第一步。

這一步的優(yōu)點(diǎn)在于，通過(guò)概念建構(gòu)，規(guī)范成功把握住了算法的一般性，將諸算法具有內(nèi)在一致性的諸原則、諸方式、諸路徑加以統(tǒng)一規(guī)制，規(guī)范立足在諸算法的一般性之上。它從諸算法中抽離出某些標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容，視作人工智能的“擬行為”，以規(guī)制人類(lèi)行為的同樣手段規(guī)制人工智能的這些“擬行為”，由此確立了規(guī)范的支配地位，使算法仍在既有法律框架內(nèi)得以“解釋—改造”，仍處于傳統(tǒng)的法解釋的射程內(nèi)。

參見(jiàn)＼布萊恩·比克斯：《法理學(xué)：理論與語(yǔ)境》（第4版），邱昭繼譯，法律出版社2008年版，第107-118頁(yè)。這一步的缺點(diǎn)在于，規(guī)范以概念涵攝的方式對(duì)算法的規(guī)制會(huì)停留于表面，不能穿透算法所搭建的深度復(fù)雜的數(shù)理邏輯的縱深之處，規(guī)范理性會(huì)遭遇算法理性的回懟，甚至被算法理性所瓦解。對(duì)算法一般性的高度抽象的概念化規(guī)制化解不開(kāi)各種算法在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的種種具象問(wèn)題，對(duì)算法規(guī)制的展開(kāi)必須從算法的一般性走向算法的特殊性。

（二）算法的特殊性

在算法一般性上的規(guī)制僅僅將算法預(yù)先設(shè)定在一個(gè)法意義貧乏的認(rèn)知框架內(nèi)，從而過(guò)濾了其豐富內(nèi)涵與巨大潛能。提升算法規(guī)制的效能，需要走出這個(gè)框架，立足于在算法各特殊性的層面上展開(kāi)對(duì)話(huà)，借此打開(kāi)算法規(guī)制的深層結(jié)構(gòu)，并為其找到一個(gè)更加穩(wěn)固的規(guī)制“奇點(diǎn)”。從算法一般性到算法特殊性，不是斷裂性的范式轉(zhuǎn)向，而是其邏輯延展的必然方向。對(duì)算法的真正治理必須深入到算法各特殊性的內(nèi)部，在更為立體的框架上建構(gòu)起規(guī)范與算法的互動(dòng)關(guān)系。

算法的特殊性表現(xiàn)在由于算法技術(shù)的多樣性與復(fù)雜性，不同算法的應(yīng)用會(huì)呈現(xiàn)出不同的決策特征。算法的特殊性建立在兩個(gè)基本維度上：場(chǎng)景空間與遠(yuǎn)近時(shí)間。一方面，數(shù)字場(chǎng)景的豐富性催生了算法多樣性生態(tài)，算法總是具化為特定數(shù)字場(chǎng)景中的解決方案，其本質(zhì)為一套特定的思維策略。不同算法通過(guò)其在不同場(chǎng)景中的策略及其應(yīng)用來(lái)表達(dá)出自身的特殊性。正是數(shù)字場(chǎng)景的“具體性”決定了算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用的“特殊性”。

參見(jiàn)丁曉東：《論算法的法律規(guī)制》，載《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2020年第12期，第150頁(yè)。由于我國(guó)數(shù)字實(shí)踐日益豐滿(mǎn)，數(shù)字場(chǎng)景愈發(fā)豐富，隨之由場(chǎng)景實(shí)踐所規(guī)定的算法便表現(xiàn)出多樣化的特殊性特征。

參見(jiàn)曲縱翔、叢杉：《論算法驅(qū)動(dòng)下的數(shù)字界面及其場(chǎng)景化》，載《學(xué)習(xí)論壇》2022年第5期，第50-60頁(yè)。另一方面，以技術(shù)為動(dòng)力的算法始終在迭代，算法所呈現(xiàn)出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與技術(shù)路線(xiàn)會(huì)持續(xù)滾動(dòng)更新。White Paper on Artificial Intelligence - A European Approach to Excellence and Trust，

European Commission（Feb.19，2020）， https：//commission.europa.eu/system/files/2020-02/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf.這使得算法并非一成不變，它不是固定化的自身，而應(yīng)視為在時(shí)間演進(jìn)的長(zhǎng)時(shí)段尺度上累積出的自身歷史的集成態(tài)。換句話(huà)說(shuō)，每一種算法都是過(guò)去式與現(xiàn)在式的合成體，它們從未停止在時(shí)間維度上的延展。

與之相對(duì)應(yīng)，對(duì)算法的規(guī)制也必然需要融入這兩個(gè)維度中，即在時(shí)間與空間中呈現(xiàn)規(guī)制的可能性。這意味著，算法規(guī)制不局限于一般性的視野，需要在一個(gè)完全不同于概念式規(guī)制的新框架之中去設(shè)計(jì)。需要把某種具體規(guī)則溶解于算法之中，成為算法運(yùn)行中的一部分，作為算法這一思維策略中的一種“考慮因素”，也就是使算法產(chǎn)生“規(guī)范意識(shí)”。

參見(jiàn)武先云：《個(gè)體行動(dòng)與現(xiàn)代生活的意義——馬克斯·韋伯“規(guī)范意識(shí)”概念的當(dāng)代解讀》，載《當(dāng)代中國(guó)價(jià)值觀研究》2020年第2期，第26-38頁(yè)。具體而言，就是在具體場(chǎng)景中針對(duì)算法的違法風(fēng)險(xiǎn)設(shè)計(jì)某種具體規(guī)則，把這種規(guī)則轉(zhuǎn)化為數(shù)字表達(dá)，植入到算法設(shè)計(jì)程序之中，并確保在算法的更新迭代中被同步更新迭代，在時(shí)間與空間中使“規(guī)范—算法”兩者融為一體，而不僅僅對(duì)算法作外部規(guī)制。這種規(guī)制方式會(huì)有效解決法律概念對(duì)算法一般性規(guī)制的表面化與軟弱性問(wèn)題，使算法規(guī)制邁向第二層級(jí)。它針對(duì)具體情境中的算法諸特殊性展開(kāi)，超越一般概念的抽象性形式，考察規(guī)范與算法兩者間的對(duì)應(yīng)與溝通關(guān)系，并通過(guò)將文字符號(hào)轉(zhuǎn)寫(xiě)為數(shù)字符號(hào)進(jìn)入到算法特殊性的內(nèi)部，以此增加算法內(nèi)在架構(gòu)中的規(guī)范性配比，進(jìn)而完成對(duì)算法的規(guī)制?？梢哉f(shuō)，在算法特殊性上展開(kāi)規(guī)制，是算法規(guī)制的一次重大轉(zhuǎn)向，實(shí)現(xiàn)了從生產(chǎn)規(guī)范以規(guī)制算法一般性到規(guī)范在算法特殊性中的再生產(chǎn)，顛覆算法規(guī)制的傳統(tǒng)邏輯，賦予了算法世界新的規(guī)范性意義。

對(duì)算法的規(guī)制必須找到一種更具有法意義的定位，必須在算法更為寬廣的橫斷面上展開(kāi)規(guī)制的框架結(jié)構(gòu)，顧及算法的特殊性，

See Joshua A. Kroll， Barocas S， et al.， Accountable Algorithms， University of Pennsylvania Law Review， Vol.165，p.633-640（2017）.唯有如此，規(guī)范才能真正在基于數(shù)理邏輯的算法領(lǐng)域發(fā)揮與在人類(lèi)生活領(lǐng)域同樣的功能與效力。進(jìn)入算法的特殊性領(lǐng)域，算法規(guī)制才能跳出單純依賴(lài)概念或規(guī)制的“規(guī)制—算法”二元結(jié)構(gòu)的窠臼，擺脫僅停留于一般性規(guī)制上的無(wú)力狀態(tài)。

三、算法規(guī)制的縱向維度：現(xiàn)象層與隱藏層

算法不僅呈現(xiàn)出上述一般性與特殊性的特性差異，還具有深淺不同的縱深上的不同層級(jí)。特別是深度學(xué)習(xí)算法，

深度學(xué)習(xí)是近年新興的機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域，其方法是具有多個(gè)表示層的表示學(xué)習(xí)方法，通過(guò)組合簡(jiǎn)單但非線(xiàn)性的模塊獲得，每個(gè)模塊將一個(gè)級(jí)別的表示（從原始輸入開(kāi)始）轉(zhuǎn)換為更高、稍微更抽象級(jí)別的表示。通過(guò)足夠多的此類(lèi)變換的組合，可以學(xué)習(xí)非常復(fù)雜的函數(shù)。See LeCun， Y.， Bengio， Y. et al.， Deep Learning， Nature 521， p.436-444（2015）.深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)層次化的概念體系來(lái)理解世界，而每個(gè)概念則通過(guò)與某些相對(duì)簡(jiǎn)單的概念之間的關(guān)系來(lái)定義。讓計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)獲取知識(shí)，可以避免由人類(lèi)來(lái)給計(jì)算機(jī)形式化地指定它需要的所有知識(shí)。參見(jiàn)＼伊恩·古德費(fèi)洛、［加］約書(shū)亞·本吉奧、［加］亞倫·庫(kù)維爾：《深度學(xué)習(xí)》，趙申劍等譯，人民郵電出版社2017年版，第1頁(yè)。對(duì)它的認(rèn)識(shí)需要從多維度展開(kāi)。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于生產(chǎn)和生活實(shí)踐的諸多場(chǎng)景，如正被理論與實(shí)務(wù)界熱議的、以ChatGPT

ChatGPT是美國(guó)人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI推出的一種全新生成式人工智能模型，本質(zhì)上是一種“生成型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言轉(zhuǎn)換器”。它基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以學(xué)習(xí)和理解人類(lèi)的語(yǔ)言，并進(jìn)行交流對(duì)話(huà)，甚至能完成撰寫(xiě)郵件、制作視頻腳本、創(chuàng)作文案、翻譯、編寫(xiě)代碼等任務(wù)，具有極強(qiáng)的“內(nèi)容創(chuàng)作”和“思考”能力。See Van Dis， et al.， ChatGPT：Five Priorities for Research，Nature 614（7947）， p.224-226（2023）.為代表的生成式人工智能（Generative AI）

生成式人工智能不再局限于按照事先指定的程序來(lái)決策，而是能實(shí)現(xiàn)自主性?xún)?nèi)容創(chuàng)造。參見(jiàn)中國(guó)通信研究院、京東探索研究院：《人工智能生成內(nèi)容（AIGC）白皮書(shū)》，

漯河市行政審批和政務(wù)信息管理局官方網(wǎng)站2022年11月2日，https：//dsj.luohe.gov.cn/lhmenhu/85010cd6-6e4f-4247-af97-17793df992b9/77921362-c87c-4a5a-be89-860f97fdb698/P020220913580752910299.pdf。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，大量生成式AI內(nèi)容涌現(xiàn)，工業(yè)界率先引入AIGC這一術(shù)語(yǔ)來(lái)描述生成式AI產(chǎn)出的數(shù)字資源，并將其與專(zhuān)業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）和用戶(hù)生成內(nèi)容（UGC）加以區(qū)分。See White R， Cheung M.， Communication of Fantasy Sports： A Comparative Study of User Generated Content by Professional and Amateur Writers， IEEE Transactions on Professional Communication，Vol.58：2，p.192-207（2015）.和無(wú)人駕駛汽車(chē)的核心決策系統(tǒng)使用的都是深度學(xué)習(xí)算法?；谌祟?lèi)探知的深度差異，可以把這一類(lèi)算法區(qū)分為現(xiàn)象層與隱藏層。算法的現(xiàn)象層表示的是為人類(lèi)可知可見(jiàn)的算法的基本形態(tài)，主要指算法設(shè)計(jì)與架構(gòu)等方面。這是建立算法的初階形態(tài)，也是人類(lèi)運(yùn)用數(shù)理邏輯所編程出的計(jì)算思路。由于它屬于算法的原理呈現(xiàn)，且以人工設(shè)計(jì)編排為主，故它必然為人類(lèi)所理解?？梢哉f(shuō)，算法的現(xiàn)象層就是人類(lèi)智能與人工智能有效交互的界面，是兩種智能的交集域。算法的隱藏層表示的是算法展開(kāi)深度運(yùn)算的內(nèi)核層級(jí)，主要指基于算法思路設(shè)計(jì)后經(jīng)由大數(shù)據(jù)的洗滌過(guò)濾的隱藏計(jì)算層面。

參見(jiàn)＼杰瑞·卡普蘭：《人工智能時(shí)代：人機(jī)共生下財(cái)富、工作與思維的大未來(lái)》，李盼譯，浙江人民出版社2016年版，第24頁(yè)。比如，深度學(xué)習(xí)中的隱藏層，這是算法實(shí)現(xiàn)人工智能的核心部分，也是人工智能區(qū)別于人的智能、不被人所掌握的區(qū)域。由于它是因大容量運(yùn)算與復(fù)雜計(jì)算所不斷累積沉淀下來(lái)的算法的深層，

參見(jiàn)俞士汶、朱學(xué)鋒、耿立波：《自然語(yǔ)言處理技術(shù)與語(yǔ)言深度計(jì)算》，載《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2015年第3期，第134頁(yè)。是區(qū)別于人類(lèi)智能的標(biāo)志區(qū)域，故它難以被人類(lèi)所認(rèn)知。

就人類(lèi)智能而言，人類(lèi)認(rèn)知涉足于算法的現(xiàn)象層，止步于隱藏層；就人工智能而言，現(xiàn)象層是一種由人類(lèi)設(shè)定的先驗(yàn)，而隱藏層則是機(jī)器具備所謂“自主意志”之后由其自主展開(kāi)計(jì)算的后驗(yàn)。

參見(jiàn)楊延超：《機(jī)器人法：構(gòu)建人類(lèi)未來(lái)新秩序》，法律出版社2019年版，第8-12頁(yè)。

對(duì)算法現(xiàn)象層與隱藏層的區(qū)分，并非刻意的人為劃分，而是在深刻認(rèn)知人工智能技術(shù)原理基礎(chǔ)上的自然區(qū)分。當(dāng)人類(lèi)智能與人工智能兩種不同構(gòu)成方式的智能體彼此交互時(shí)，既存在相互間的交集，又保有專(zhuān)屬各自的區(qū)域。從人類(lèi)視角看，人類(lèi)智能向人工智能的探知方向存在一個(gè)從可知到不可知的梯度變化：現(xiàn)象層就是其中的可知區(qū)間，這是人機(jī)交互的溝通界面。在這一層級(jí)，人類(lèi)正是通過(guò)編程機(jī)器運(yùn)行的規(guī)則賦予了人工智能一種人工的構(gòu)造性力量，使算法得以誕生。所以，現(xiàn)象層為人工智能奠基，成為算法思維的建筑術(shù)。借助于現(xiàn)象層的可知性與交互性，人機(jī)保持了彼此作用、相互助力的可能。

但僅僅具有現(xiàn)象層，人工智能并不能被稱(chēng)為智能。智能本身要求必須具備智慧的自主性與智力的獨(dú)立性，當(dāng)一種智能僅限于人工時(shí)，那就只能是人的智能的表現(xiàn)形式而已。人工智能的本質(zhì)要求是在人工基礎(chǔ)上表達(dá)出超越人類(lèi)智能的新智能。所以，在現(xiàn)象層所搭建的算法架構(gòu)與運(yùn)算程序僅僅是人工智能的起源，其智能的內(nèi)容仍舊是空乏的，需要算法通過(guò)自身的自主運(yùn)算不斷被填充，這就過(guò)渡到隱藏層。隱藏層沉積的是算法的深度運(yùn)算，通過(guò)一種非可視計(jì)算，孕育出人工智能的獨(dú)有智慧。隱藏層正是人工智能存在的基礎(chǔ)，算法由此產(chǎn)生不同于人思考的智能表達(dá)。隱藏層的最大特征在于它的不透明性。我們難以得知人工智能如何做出決策，這才是人工智能存在的意義。它的不透明性帶來(lái)了它作為智能的獨(dú)立性，這是它區(qū)別于人類(lèi)智能的根本之所在?，F(xiàn)象層與隱藏層是算法固有特性的自然呈現(xiàn)，兩者共同構(gòu)成算法的智能的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

對(duì)算法予以規(guī)制就必須理解并尊重算法的天然縱深線(xiàn)。規(guī)制是一個(gè)法律意義賦予的過(guò)程，作為人類(lèi)智能的一種輸出形式，規(guī)范也必須接受算法在層級(jí)結(jié)構(gòu)上的即存事實(shí)。以概念形態(tài)表示的規(guī)范意義很難進(jìn)入到算法的隱藏層，不可能對(duì)算法深層產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的規(guī)制作用力，所以它的著力點(diǎn)應(yīng)落腳于算法的現(xiàn)象層。但是，就目前來(lái)看，規(guī)范之于算法的規(guī)制仍停留于以概念的直觀樸素應(yīng)對(duì)算法的繁復(fù)多變。我們做出一個(gè)規(guī)范判斷卻并未驗(yàn)證其對(duì)算法的適用效果，它們不知不覺(jué)成為了單純的規(guī)制意愿，我們以為算法就是如此這般“聽(tīng)話(huà)”，但卻并未證實(shí)算法運(yùn)行后是否如我們所想象的那樣聽(tīng)話(huà)。由于它沒(méi)有回歸到算法的內(nèi)部技術(shù)約束上，必然止步于規(guī)制的外部想象。由于算法是一種基于數(shù)理思維的智能決策，所以為了使其“聽(tīng)話(huà)”，作為以人類(lèi)語(yǔ)言來(lái)表達(dá)文字思維的規(guī)范欲有效規(guī)制以機(jī)器語(yǔ)言來(lái)表達(dá)數(shù)字思維的算法，就必須通過(guò)與算法內(nèi)在的匹配與溝通而被“充實(shí)”。一旦算法內(nèi)部被填充進(jìn)規(guī)制規(guī)則，那么規(guī)制算法就不再是一個(gè)意向物，而是一種作為落地的約束，在算法中“創(chuàng)生出更有效率的治理技術(shù)”，

參見(jiàn)王奇才：《元宇宙治理法治化的理論定位與基本框架》，載《中國(guó)法學(xué)》2022年第6期，第161頁(yè)。從而有效限定了算法。更為重要的是，算法執(zhí)行現(xiàn)象層所設(shè)定的規(guī)制規(guī)則時(shí)，必須自主地將約束帶入到算法的隱藏層，使隱藏層在運(yùn)行中仍然保持規(guī)制的效率，由此將規(guī)制從人為轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器的自主。

為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，算法規(guī)制必須實(shí)現(xiàn)規(guī)制的數(shù)字化，即用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言重寫(xiě)規(guī)制的核心要點(diǎn)，以數(shù)字化的機(jī)器語(yǔ)言輸入算法系統(tǒng)，使某種我們意欲實(shí)現(xiàn)的規(guī)范轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)中的某個(gè)代碼，從算法架構(gòu)之初就使其具備某種被規(guī)制的基因，以此真正實(shí)現(xiàn)算法的深度規(guī)制。尤其是在當(dāng)下的數(shù)字社會(huì)中，數(shù)據(jù)的可計(jì)算性決定了以其為基礎(chǔ)的法律活動(dòng)幾乎都是可計(jì)算的，規(guī)范便可轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)呈現(xiàn)的機(jī)器語(yǔ)言。

參見(jiàn)彭誠(chéng)信：4c230480ede19914512abbf3373163e9607d7c39ef638ca9fb3f55732cb58dae《數(shù)字法學(xué)的前提性命題與核心范式》，載《中國(guó)法學(xué)》2023年第1期，第88頁(yè)。把規(guī)范以機(jī)器語(yǔ)言的復(fù)寫(xiě)方式植入到算法的現(xiàn)象層，通過(guò)算法在現(xiàn)象層的運(yùn)算逐步帶入到隱藏層，從內(nèi)部發(fā)揮出規(guī)制的約束力，進(jìn)而達(dá)成實(shí)質(zhì)意義上的算法規(guī)制，這便是算法規(guī)制的應(yīng)然邏輯和科學(xué)方案。

需要指出的是，現(xiàn)象層與隱藏層并非涇渭分明，兩者共同表達(dá)了計(jì)算不斷深化過(guò)程中的自然分層，現(xiàn)象層與隱藏層之間存在相互交匯的過(guò)渡地帶，且兩者之間的占比也因算法的不同而不同。這是描述算法復(fù)雜性的一種方式，借助這種方式，我們可以進(jìn)一步探索基于不同層級(jí)特點(diǎn)的、有針對(duì)性的規(guī)制方案。正是對(duì)算法技術(shù)復(fù)雜性的深刻理解，才使得對(duì)算法的規(guī)制保持一種謹(jǐn)慎的理性，使得一種在現(xiàn)象層的剛性約束與在隱藏層上的柔性約束相融合的規(guī)制策略得以可能。

四、算法的分層規(guī)制

面對(duì)規(guī)范與算法之間的鴻溝，我們需要丈量?jī)烧咧g的距離，鋪設(shè)相互銜接的步驟，調(diào)適不同層級(jí)的規(guī)范規(guī)制程度，以此確保算法規(guī)制的有效性與合理性。這一點(diǎn)自然能夠推導(dǎo)出對(duì)算法及其規(guī)制進(jìn)行區(qū)分與結(jié)構(gòu)化處理的意義。我們須在規(guī)范與算法之間的空間尺度上劃分出若干層級(jí)，并針對(duì)各層的算法情形作出規(guī)制可能性上的系列判斷，建立算法的分層規(guī)制框架。唯有如此，才能真正重新奠定算法規(guī)制的基礎(chǔ)，這是構(gòu)建算法規(guī)制體系的首要任務(wù)。

上文分析表明，算法具有一種“經(jīng)緯結(jié)構(gòu)”。一方面，算法的一般性與特殊性，作為算法橫向上的區(qū)分工具，表示算法共同性與個(gè)體性的不同尺度。另一方面，算法的現(xiàn)象層與隱藏層，

作為算法縱向上的延展表征了算法智能深淺的差異層級(jí)與縱深空間。這些共同構(gòu)成了算法的二維結(jié)構(gòu)，兩個(gè)維度上的四種元素的交叉產(chǎn)生四種組合的算法位：現(xiàn)象層中的一般性、現(xiàn)象層中的特殊性、隱藏層中的一般性、隱藏層中的特殊性。這四種算法位就是算法集合展開(kāi)的排列矩陣。相應(yīng)地，規(guī)范針對(duì)不同點(diǎn)位上的算法表現(xiàn)出不同的規(guī)制效能。如表1所示：

算法位能夠表征規(guī)范與算法之間的距離。它表明，規(guī)制不是作用于算法的一成不變的靜態(tài)約束，而是一種不斷延展與收縮的動(dòng)態(tài)力量，它依據(jù)不同的算法位和在該算法位上的算法特征而調(diào)整變化。這樣，對(duì)算法的規(guī)制可以理解為規(guī)范在算法的經(jīng)緯框架之中以某種滑動(dòng)標(biāo)尺的方式移動(dòng)，隨滑動(dòng)到的算法位的不同而不同，并在算法分布的統(tǒng)一體中保持規(guī)制上的連續(xù)體。算法是一個(gè)集合概念，它反映出一群具化計(jì)算形態(tài)的策略機(jī)制的集體表達(dá)。

參見(jiàn)王前：《人工智能發(fā)展對(duì)認(rèn)識(shí)論研究的若干啟示》，載《長(zhǎng)沙理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2022年第2期， 第30-36頁(yè)。作為一種集合體，算法自然持有其獨(dú)特的分布狀態(tài)，呈現(xiàn)出特定的延展結(jié)構(gòu)。

參見(jiàn)［美］克里斯托弗·斯坦納：《算法帝國(guó)》，李筱瑩譯，人民郵電出版社2014年版，第41-61頁(yè)。這意味著規(guī)制算法首先需要認(rèn)清它的分布格局，進(jìn)入這一多維的延展格局之中，在更為精細(xì)的層級(jí)上處理規(guī)范與算法的關(guān)系。

1.現(xiàn)象層一般性的原則規(guī)制

現(xiàn)象層的一般性領(lǐng)域是算法最透明的部分，也是最易于接受規(guī)制的部分。這一算法位提取了算法中的表層一般性，表現(xiàn)出高度的抽象性，極為適合以概念為工具的規(guī)范規(guī)制?；诂F(xiàn)象層的一般性上的規(guī)制實(shí)際上是一種法律原則性規(guī)制。這并非是僅應(yīng)用法律的原則來(lái)規(guī)制，而是說(shuō)，無(wú)論是法律原則還是法律規(guī)則，在這一層面都只能是原則性的，因?yàn)橐?guī)制的對(duì)象是在算法可知的現(xiàn)象層提煉出的一般性?xún)?nèi)容，是算法最通用的、最普適的部分。越通用、越普適，抽象化程度就越高，以概念這一抽象物來(lái)加以規(guī)制就越容易，但規(guī)制的作用力就越弱。規(guī)制的便利程度與規(guī)制力度成反比。因此，在這一算法位上的規(guī)制易于理解、可以通用，但效能卻有限。比如，致力于網(wǎng)絡(luò)餐飲平臺(tái)送餐員權(quán)利保護(hù)的“算法取中”原則，

參見(jiàn)市場(chǎng)監(jiān)管總局等七部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于落實(shí)網(wǎng)絡(luò)餐飲平臺(tái)責(zé)任切實(shí)維護(hù)外賣(mài)送餐員權(quán)益的指導(dǎo)意見(jiàn)》（2021年7月印發(fā)）第2款：“不得將‘最嚴(yán)算法’作為考核要求，通過(guò)‘算法取中’等方式，合理確定訂單數(shù)量、準(zhǔn)時(shí)率、在線(xiàn)率等考核要素，適當(dāng)放寬配送時(shí)限?！?它要求在對(duì)餐飲人員進(jìn)行考核時(shí)，不得將“最嚴(yán)算法”作為考核要求，要合理確定訂單數(shù)量、準(zhǔn)時(shí)率、在線(xiàn)率等考核要素，適當(dāng)放寬配送時(shí)限，這是針對(duì)算法現(xiàn)象層的一般性規(guī)定。但在具體適用時(shí)，多少的訂單量和怎樣的準(zhǔn)時(shí)率屬于“合理”，多久的時(shí)限能算作“放寬”等都缺乏具體的判斷標(biāo)準(zhǔn)，影響著該原則的效能實(shí)現(xiàn)。

在算法應(yīng)用領(lǐng)域，原則規(guī)制穩(wěn)定地引導(dǎo)與協(xié)調(diào)著參與各方的合法合規(guī)行為。比如，《個(gè)人信息保護(hù)法》第6條規(guī)定的目的限制原則，作為個(gè)人信息保護(hù)法律原則體系的“帝王條款”，它要求運(yùn)用算法技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和處理之時(shí)要以謙抑和自我約束的態(tài)度，做到處理目的明確、處理行為與目的直接相關(guān)，處理結(jié)果對(duì)個(gè)人影響最小。

參見(jiàn)《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》第6條：“收集個(gè)人信息應(yīng)當(dāng)限于實(shí)現(xiàn)處理目的的最小范圍，不得過(guò)度收集個(gè)人信息。這條規(guī)定旨在保護(hù)個(gè)人信息安全，防止個(gè)人信息被過(guò)度收集和濫用?！痹摋l款即是針對(duì)算法現(xiàn)象層一般性的原則規(guī)定，體現(xiàn)在數(shù)據(jù)治理實(shí)踐中，參與各方需要建立一個(gè)“共識(shí)處理架構(gòu)”，在這一架構(gòu)下共享數(shù)據(jù)處理目的，并將數(shù)據(jù)處理目的凝聚成特定的“共識(shí)”，確保數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)后被固定化在特定范圍之內(nèi)，避免參與各方在“共識(shí)之外”將數(shù)據(jù)用于其他目的。

參見(jiàn)抖音集團(tuán)數(shù)據(jù)及隱私法務(wù)：《隱私計(jì)算法律適用規(guī)則報(bào)告》，載上海市法學(xué)會(huì)編：《上海法學(xué)研究》2022年第20卷上海人民出版社2022年版，第23-24頁(yè)。再比如，在網(wǎng)絡(luò)安全與算法言論的治理框架下，原則上要對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行分等級(jí)保護(hù)，其中應(yīng)將明確損害國(guó)家安全的信息內(nèi)容和若遭到破壞、喪失功能或者數(shù)據(jù)泄露可能會(huì)危害國(guó)家安全的信息列為最高保護(hù)等級(jí)予以重點(diǎn)保護(hù)。

參見(jiàn)《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》第12條、公安部《網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)條例（征求意見(jiàn)稿）》第15條。將這一原則用以規(guī)制人工智能生成內(nèi)容，是在算法現(xiàn)象層上對(duì)生成內(nèi)容予以總體控制，要求平臺(tái)對(duì)算法生產(chǎn)的信息內(nèi)容進(jìn)行過(guò)濾審查，而具體的過(guò)濾審查，則需要通過(guò)針對(duì)算法的特殊性進(jìn)行分場(chǎng)景的細(xì)化規(guī)則規(guī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)。

2.現(xiàn)象層特殊性的規(guī)則規(guī)制

現(xiàn)象層的特殊性只作為各種算法設(shè)計(jì)架構(gòu)中的獨(dú)有部分，即每一種算法的不同編程方式，或者應(yīng)用于特定的數(shù)字場(chǎng)景或基于特定數(shù)據(jù)集，或者采用新型機(jī)器語(yǔ)言表達(dá)等等。

See Mireille Hildebrandt， Law as Computation in the Era of Artificial Legal Intelligence： Speaking Law to the Power of Statistics， University of Toronto Law Journal，

Vol.68：Supplement 1，p.12-35（2018）.它既代表現(xiàn)有算法上的多樣性，也代表探索算法的創(chuàng)新性。這一算法位是可知的算法的具化表達(dá)，它仍是透明的，但它的透明性需要在具體場(chǎng)景中捕獲。

See Robert Brauneis & Ellen P. Goodman， Algorithmic Transparency for the Smart City， Yale Journal of Law and Technology， Vol.20， p.103-176 （2018）.

因此，在這一算法位上的規(guī)制要求規(guī)范從原則層面再向前邁進(jìn)一步，進(jìn)入到算法之中，在其中建立規(guī)范。由于這種規(guī)范必須是與特定場(chǎng)景中的具化算法相配套的，所以不是法律原則規(guī)范，而必然是法律規(guī)則規(guī)范。也就是說(shuō)，規(guī)則不一定具有適用于其他算法的普遍性，但卻能夠很好地約束“這一款”算法。這意味著在此算法位，規(guī)范與算法是深度融合的，且這種融合具有專(zhuān)屬特性。這是算法規(guī)制精細(xì)化的必由之路，規(guī)制算法的路徑需在這一空間展開(kāi)。

具體而言，針對(duì)此層級(jí)的規(guī)則規(guī)制需要置于具體的算法應(yīng)用場(chǎng)景中，因?yàn)閳?chǎng)景不同，算法的性質(zhì)便會(huì)不同。

參見(jiàn)丁曉東：《論算法的法律規(guī)制》，載《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2020年第12期，第150頁(yè)。比如，在上文所述個(gè)人數(shù)據(jù)處理的目的限制原則之下，存在針對(duì)具體場(chǎng)景的諸多規(guī)則，其中隱私計(jì)算的“共識(shí)處理架構(gòu)”規(guī)則包括了計(jì)算參與方共同設(shè)定明確的計(jì)算目標(biāo)、共同約定計(jì)算邏輯、隱私計(jì)算對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理專(zhuān)為實(shí)現(xiàn)計(jì)算目標(biāo)而特別“定制”、接受特定技術(shù)方案約束等子規(guī)則。

參見(jiàn)抖音集團(tuán)數(shù)據(jù)及隱私法務(wù)：《隱私計(jì)算法律適用規(guī)則報(bào)告》，載上海市法學(xué)會(huì)編：《上海法學(xué)研究》2022年第20卷上海人民出版社2022年版，第24頁(yè)。這些規(guī)則是目的限制原則在隱私計(jì)算場(chǎng)景中的具體展開(kāi)，是對(duì)原則中“處理目的明確、處理行為與目的直接相關(guān)、處理結(jié)果對(duì)個(gè)人影響最小”三項(xiàng)總體要求的細(xì)化規(guī)定，需要落實(shí)到各種特殊應(yīng)用場(chǎng)景的算法現(xiàn)象層中。再比如，在上文提及的網(wǎng)絡(luò)安全分等級(jí)保護(hù)原則，在生成式人工智能虛假有害信息的治理實(shí)踐中被轉(zhuǎn)化為以下規(guī)則：一是建立覆蓋模型搭建、訓(xùn)練和運(yùn)行的統(tǒng)一信息內(nèi)容審查過(guò)濾標(biāo)準(zhǔn)；二是將明確損害國(guó)家、社會(huì)安全利益的信息內(nèi)容列為“最高敏感級(jí)”，在訓(xùn)練初期，應(yīng)從數(shù)據(jù)庫(kù)中予以標(biāo)記和剔除；三是在數(shù)據(jù)策劃、數(shù)據(jù)提示和數(shù)據(jù)微調(diào)階段設(shè)立定期巡查機(jī)制，對(duì)相關(guān)內(nèi)容予以及時(shí)清洗和過(guò)濾。

參見(jiàn)朱嘉珺：《生成式人工智能虛假有害信息規(guī)制的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)——以ChatGPT的應(yīng)用為引》，載《比較法研究》2023年第5期，第50-51頁(yè)。這些規(guī)則要求對(duì)算法現(xiàn)象層的特殊性予以分段處理，體現(xiàn)出規(guī)則規(guī)制的確定性與針對(duì)性。

3.隱藏層一般性的技術(shù)規(guī)制

隱藏層的一般性指算法在深度運(yùn)算中所生成的一般特征，是不同算法在各自隱藏計(jì)算后浮現(xiàn)出的共性的表示，是人類(lèi)智能探知人工智能的邊界。在這一算法位，雖然不能全然知曉各算法特征的來(lái)源與理由，但通過(guò)對(duì)一般性的歸納與總結(jié)，我們尚能感知到算法計(jì)算的趨向與路線(xiàn)。這些涌現(xiàn)出的一般性成為人類(lèi)智能理解人工智能的某種線(xiàn)索，也是算法哪些方面在未來(lái)需要被規(guī)制的某種提醒。所以，它只能是待規(guī)范規(guī)制的領(lǐng)域，雖表示出未來(lái)有可能需要被規(guī)制的方面，但尚不確定該如何規(guī)制。也就是說(shuō)，它表達(dá)了規(guī)范規(guī)制的潛在性，具有上升到現(xiàn)象層的某種潛質(zhì)，需要對(duì)各種算法共性的不斷累積來(lái)增加其上升的速率，當(dāng)它累積足夠成熟后，便會(huì)進(jìn)入現(xiàn)象層，成為規(guī)范明確作用的對(duì)象。伴隨著新技術(shù)的進(jìn)步與人類(lèi)對(duì)算法認(rèn)知掌控的加強(qiáng)，隱藏層的一般性會(huì)被更多地開(kāi)發(fā)出來(lái)，會(huì)從隱含的狀態(tài)逐步攀升到現(xiàn)象層。因此，它是算法層級(jí)躍遷的過(guò)渡渠道。鑒于它始終處于發(fā)展位，規(guī)范對(duì)其的規(guī)制力量和效果相當(dāng)有限，需要尋找其他的替代性規(guī)制方法。

經(jīng)典架構(gòu)理論將代碼作為法律，挖掘了代碼替代法律在網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)揮規(guī)范作用的可能性，

參見(jiàn)＼勞倫斯·萊斯格：《代碼2.0：網(wǎng)絡(luò)空間中的法律》（修訂版），李旭、沈偉偉譯，清華大學(xué)出版社2018年版，第1頁(yè)?，F(xiàn)今如果把代碼換成算法，在邏輯上也能成立，

參見(jiàn)胡凌：《數(shù)字架構(gòu)與法律：互聯(lián)網(wǎng)的控制與生產(chǎn)機(jī)制》，北京大學(xué)出版社2024年版，第191頁(yè)。即算法作為一種技術(shù)，也可起到規(guī)制算法的作用。實(shí)際上，我們無(wú)需將技術(shù)類(lèi)比為法律，也無(wú)需把規(guī)則看作算法。技術(shù)本身就具備規(guī)制的功能，它無(wú)需做形式的轉(zhuǎn)換即可對(duì)算法產(chǎn)生影響。尤其是在算法的隱藏層，技術(shù)制衡技術(shù)將成為人對(duì)算法進(jìn)行間接控制的重要方式。

參見(jiàn)季衛(wèi)東：《數(shù)據(jù)、隱私以及人工智能時(shí)代的憲法創(chuàng)新》，載《南大法學(xué)》2020年第1期，第1頁(yè)。我們無(wú)法通過(guò)摸清算法運(yùn)算的深層邏輯而起草新的法律對(duì)其予以規(guī)制。此時(shí)，單憑法律規(guī)范已無(wú)法全然維系算法世界的秩序，故算法規(guī)制路徑應(yīng)從依賴(lài)原則和規(guī)則的規(guī)范規(guī)制轉(zhuǎn)向技術(shù)規(guī)制，從而在基于規(guī)則的秩序之下，建立一種基于技術(shù)的秩序。

以隱私計(jì)算技術(shù)為例，在數(shù)據(jù)處理的目的限制原則之下，假設(shè)在金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中，我們通過(guò)“共識(shí)處理架構(gòu)”規(guī)則明確了企業(yè)A和銀行B聯(lián)合建模的計(jì)算目的（為了建立企業(yè)A金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型以實(shí)現(xiàn)對(duì)其貸后風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)）與計(jì)算邏輯（企業(yè)A的貸款數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、在某金融政務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的不動(dòng)產(chǎn)抵押數(shù)據(jù)等三類(lèi)數(shù)據(jù)與企業(yè)A貸后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的函數(shù)關(guān)系）。

參見(jiàn)抖音集團(tuán)數(shù)據(jù)及隱私法務(wù)：《隱私計(jì)算法律適用規(guī)則報(bào)告》，載上海市法學(xué)會(huì)編：《上海法學(xué)研究》2022年第20卷上海人民出版社2022年版，第25頁(yè)。由于涉及到多方主體，為保證各參與方持有的數(shù)據(jù)不會(huì)發(fā)生泄露與直接交換，需要借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)

隱私保護(hù)技術(shù)之一，它是一種隱私保護(hù)的去中心化方法，將原始數(shù)據(jù)保留在本地設(shè)備上，在消除數(shù)據(jù)通信額外成本的同時(shí)進(jìn)行本地機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，進(jìn)而在中央服務(wù)器上對(duì)學(xué)習(xí)和共享的模型進(jìn)行聯(lián)合，以聚合和共享參與者之間的知識(shí)。See AbdulRahman S， Tout H， Ould-Slimane H， et al.， A survey on federated learning： The journey from centralized to distributed on-site learning and beyond. IEEE Internet of Things Journal，Vol. 8∶7，p.5476-5497（2020）.通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)，可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)“原始數(shù)據(jù)不出域“和”數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”。技術(shù)深入到算法的隱藏層，將各方數(shù)據(jù)交互限定在鎖定了某個(gè)特定處理目的的模型梯度數(shù)據(jù)層面，防止將數(shù)據(jù)用于其他場(chǎng)景，參見(jiàn)抖音集團(tuán)數(shù)據(jù)及隱私法務(wù)：《隱私計(jì)算法律適用規(guī)則報(bào)告》，載上海市法學(xué)會(huì)編：《上海法學(xué)研究》2022年第20卷上海人民出版社2022年版，第25頁(yè)。并在本地設(shè)備上完成數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練。

參見(jiàn)包曉麗：《可信數(shù)據(jù)空間：技術(shù)與制度二元共治》，載《浙江學(xué)刊》2024年第1期，第92頁(yè)。此時(shí)，隱私計(jì)算作為一種規(guī)制方法最大限度防止了數(shù)據(jù)濫用，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理目的限制原則意欲表達(dá)的規(guī)制目標(biāo)，符合“共識(shí)處理架構(gòu)”規(guī)則的規(guī)制要求，以算法完成了對(duì)算法的規(guī)制。這是僅僅依靠法律規(guī)范無(wú)以達(dá)到的規(guī)制效果。

4.隱藏層特殊性的無(wú)法規(guī)制

隱藏層的特殊性指算法在深度運(yùn)算中的自我智能表達(dá)，這是人工智能的最本質(zhì)的標(biāo)志區(qū)。

See Preparing for the Future of Artificial Intelligence， White House（May.3，2016）， https：//obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/05/03/preparing-future-artificial-intelligence.人工智能的智能化就是通過(guò)算法自身的內(nèi)在計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)的，如果沒(méi)有這一算法位，那人工智能就不再是人工智能，最多稱(chēng)之為人工操作的智能。

參見(jiàn)成素梅、張帆等：《人工智能的哲學(xué)問(wèn)題》，上海人民出版社2020年版，第66頁(yè)。一種智能區(qū)別于另一種智能，就在于它是不依附于其他智能而能夠獨(dú)立完成的智能。這一算法位就是使人工智能得以存在并變得有價(jià)值的關(guān)鍵區(qū)域。當(dāng)然，這會(huì)給人類(lèi)帶來(lái)恐懼以及由恐懼所催生的強(qiáng)烈的規(guī)制欲望。但是，這卻是不可規(guī)制的領(lǐng)地。規(guī)制的前提是對(duì)象明確，明確的對(duì)象才能使規(guī)范的發(fā)力獲得有效的作用點(diǎn)。但在復(fù)雜深層計(jì)算的隱藏層，難以確定究竟要規(guī)制什么。因此，這一算法位是排除規(guī)制的。在此，我們必須承認(rèn)規(guī)制算法的限度，規(guī)制難以無(wú)限伸展，當(dāng)碰到算法精髓部分時(shí)，算法本身所蘊(yùn)含的高度復(fù)雜且內(nèi)在的計(jì)算硬度為規(guī)制設(shè)置了屏障。

See Joshua A. Kroll， Barocas S， et al.， Accountable Algorithms， University of Pennsylvania Law Review，Vol.165，p.633-640（2017）.在某種程度上說(shuō)，這是人類(lèi)無(wú)以適從的地方，也必然是難以規(guī)制的“荒地”。比如，生成式人工智能的對(duì)話(huà)模型在技術(shù)系統(tǒng)內(nèi)部的運(yùn)作過(guò)程處于“黑箱”狀態(tài)，雖然近年來(lái)可解釋人工智能快速發(fā)展，產(chǎn)生了“反事實(shí)解釋”與“以用戶(hù)為中心的透明”等解釋算法的算法，

參見(jiàn)安晉城：《算法透明層次論》，載《法學(xué)研究》2023年第2期，第58-60頁(yè)。為打開(kāi)“算法黑箱”的某些部分提供了基本方法，但目前尚無(wú)完整技術(shù)方案可做到對(duì)生成式人工智能算法的全面解釋。

參見(jiàn)楊俊蕾：《ChatGPT：生成式AI對(duì)弈“蘇格拉底之問(wèn)”》，載《上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》2023年第2期，第122-123頁(yè)。承認(rèn)無(wú)論是基于法律規(guī)范的規(guī)制還是基于算法技術(shù)的規(guī)制皆有難以抵達(dá)的空白地帶，并不意味著規(guī)制在算法面前的妥協(xié)與潰敗，而是激發(fā)我們轉(zhuǎn)變規(guī)制理念、進(jìn)行規(guī)制方向與重點(diǎn)的因應(yīng)調(diào)整。

五、算法規(guī)制的轉(zhuǎn)向：從合法到可信

為了更好地完成算法分層規(guī)制這一任務(wù)，我們需要回歸算法規(guī)制的認(rèn)識(shí)論原點(diǎn)，重新審視算法規(guī)制的法哲學(xué)觀，

參見(jiàn)成素梅、張帆等：《人工智能的哲學(xué)問(wèn)題》，上海人民出版社2020年版，第20頁(yè)。調(diào)整評(píng)價(jià)規(guī)范與算法之間關(guān)系的法理論立場(chǎng)，重塑更為客觀理性的人工智能法理論。應(yīng)當(dāng)指出，傳統(tǒng)法觀念一直沿襲著“規(guī)范主義”的潛在立場(chǎng)，

參見(jiàn)陳曦：《法律概念與法律規(guī)范的關(guān)系》，載《蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)（法學(xué)版）》2022年第2期，第55-59頁(yè)。當(dāng)一旦使用“規(guī)范”這一概念時(shí)，人們往往自覺(jué)或不自覺(jué)地賦予它某種無(wú)往不勝的威力。無(wú)論是作為社會(huì)規(guī)范本身所具有的道德譴責(zé)力，還是它背后被賦予的國(guó)家強(qiáng)制力，都使得“規(guī)范”被抬高到統(tǒng)攝行為的視角上，建立起與被規(guī)制對(duì)象的勢(shì)能差，并以勢(shì)能上的優(yōu)勢(shì)從上而下地輻射到被規(guī)制對(duì)象身上，隨時(shí)隨地對(duì)其進(jìn)行合法與否的判斷。這可能是法律學(xué)人的潛在學(xué)科邏輯，帶有一種不言自明的學(xué)科基因。規(guī)范是可以引導(dǎo)、警示、懲罰或獎(jiǎng)勵(lì)行為的教義，在適用于現(xiàn)實(shí)生活中的人類(lèi)行為時(shí)屢試不爽。在適用規(guī)范的過(guò)程中，一切行為都試圖被放置于合法與否判準(zhǔn)的法概念金字塔中。

但遺憾的是，算法不是人類(lèi)行為。在算法領(lǐng)域，規(guī)制失去了它的優(yōu)勢(shì)地位，合法性判斷已不再是必須，甚至已經(jīng)無(wú)能為力。如果一輛無(wú)人駕駛汽車(chē)

我國(guó)的汽車(chē)駕駛自動(dòng)化分為6個(gè)等級(jí)：0-2級(jí)為駕駛輔助，自動(dòng)化系統(tǒng)輔助人類(lèi)執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，駕駛主體仍為人類(lèi)駕駛員；3-5級(jí)為“無(wú)人駕駛”，算法系統(tǒng)在設(shè)計(jì)運(yùn)行條件下代替人類(lèi)執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，替代人類(lèi)成為駕駛主體。其中3級(jí)系統(tǒng)（有條件自動(dòng)駕駛，Conditionally Automated Driving）在其設(shè)計(jì)運(yùn)行條件下持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)；4級(jí)系統(tǒng)（高度自動(dòng)駕駛，Highly Automated Driving）在其設(shè)計(jì)運(yùn)行條件下持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)并自動(dòng)執(zhí)行最小風(fēng)險(xiǎn)策略；5級(jí)系統(tǒng)（完全自動(dòng)駕駛，F(xiàn)ully Automated Driving）在任何可行駛條件下持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)并自動(dòng)執(zhí)行最小風(fēng)險(xiǎn)策略。參見(jiàn)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《汽車(chē)駕駛自動(dòng)化分級(jí)》（GB/T 40429—2021）。由于本文主要針對(duì)自主性算法，所以涉及的“無(wú)人駕駛汽車(chē)”主要限定為3級(jí)以上以自主性算法為技術(shù)基礎(chǔ)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。撞了人，我們究竟在規(guī)制什么？如果是人駕駛的汽車(chē)撞了人，規(guī)制的是人的駕駛行為，判斷的是人的駕駛行為的合法與否，而不是汽車(chē)。在此，這一駕駛行為是作為一個(gè)整體被規(guī)制的，它僅區(qū)分出主觀（故意或過(guò)失）與客觀（駕駛行為），強(qiáng)調(diào)行為與損害結(jié)果（撞人）之間的因果關(guān)系。我們不必對(duì)客觀駕駛行為再做細(xì)分，究竟是駕駛者將剎車(chē)踩成了油門(mén)還是打錯(cuò)了方向盤(pán)抑或是其他。因?yàn)檫@些行為統(tǒng)統(tǒng)可以被歸入“交通違法行為”這一概念之下，只有通過(guò)這一具有歸納與概括性質(zhì)的解釋方法，才能將事實(shí)涵攝進(jìn)“交通違法行為”相關(guān)規(guī)制規(guī)范之下。無(wú)論哪一種錯(cuò)誤駕駛行為，都?xì)w納并停留在關(guān)于人類(lèi)行為合法性評(píng)判的概念層面即可，既不需要向上收斂也不需要向下細(xì)化，就足以支撐起規(guī)范對(duì)汽車(chē)撞人這一行為的規(guī)制。因?yàn)椋瑧土P是作用于行為人的，無(wú)論是金錢(qián)性罰款還是對(duì)人身自由的限制，行為人（駕駛者）都是作為一個(gè)自然人的實(shí)體而成為完整獨(dú)立且實(shí)體邊界清晰的規(guī)范對(duì)象的。同時(shí)，對(duì)行為人（駕駛者）的懲罰，對(duì)于被害人（被撞的人）而言，是可以感同身受并能理解其規(guī)制意義的，因?yàn)楸缓θ艘彩亲鳛橐粋€(gè)個(gè)體的人的存在。所以，對(duì)人類(lèi)行為的規(guī)范規(guī)制效果，在人與人之間是互通的、普適的且存在對(duì)應(yīng)關(guān)系的，基于行為之上的規(guī)范能夠成為人類(lèi)行為合法性判斷的關(guān)鍵性評(píng)價(jià)，構(gòu)成人類(lèi)社會(huì)秩序的來(lái)源之一。

但這一點(diǎn)在無(wú)人駕駛汽車(chē)上卻難以實(shí)現(xiàn)。無(wú)人駕駛車(chē)輛所產(chǎn)生的交通事故責(zé)任的認(rèn)定存在規(guī)制對(duì)象的不確定問(wèn)題。責(zé)任認(rèn)定的基本要件之一是主觀過(guò)錯(cuò)，而由算法所操作的駕駛程序是否存在主觀過(guò)錯(cuò)可能是一個(gè)棘手的問(wèn)題。如果不存在主觀過(guò)錯(cuò)的基礎(chǔ)，那么傳統(tǒng)責(zé)任認(rèn)定的規(guī)制邏輯就會(huì)被打破，這就需要考慮是否應(yīng)建立基于算法的新的責(zé)任認(rèn)定規(guī)制體系。如果存在主觀過(guò)錯(cuò)，那么這種對(duì)主觀過(guò)錯(cuò)的認(rèn)定，應(yīng)當(dāng)是將算法視為一種擬人化的“駕駛員”而追責(zé)于算法自動(dòng)決策本身，還是將其歸咎于算法的設(shè)計(jì)者？無(wú)論選擇哪一種都存在更深層次問(wèn)題。就前者而言，歸責(zé)于算法本身，不會(huì)產(chǎn)生懲罰的作用力。算法不具有自身利益，沒(méi)有對(duì)切身利益的剝奪，就失去了懲罰的功效。對(duì)算法的唯一處理方法就是對(duì)算法的禁用，即使如此，也很難解釋為對(duì)算法的懲罰。就后者而言，對(duì)算法的歸責(zé)與對(duì)算法設(shè)計(jì)者的追責(zé)是兩種意義上的認(rèn)定。對(duì)算法的歸責(zé)基于對(duì)交通駕駛事故本身的過(guò)錯(cuò)認(rèn)定，而對(duì)算法設(shè)計(jì)者的追責(zé)基于其設(shè)計(jì)算法是否盡到了足夠的注意義務(wù)。足夠的注意義務(wù)主要指是否對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的各種交通應(yīng)用場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)做出充分的預(yù)判與防范。但這并不意味著要求實(shí)現(xiàn)對(duì)全部應(yīng)用場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)作出無(wú)遺漏的防范。應(yīng)用場(chǎng)景是多元開(kāi)放的，可能的風(fēng)險(xiǎn)也是難以窮盡的，而算法的設(shè)計(jì)者能“教會(huì)”無(wú)人駕駛汽車(chē)的部分終究是有限的。所以，我們當(dāng)然可以且應(yīng)當(dāng)追究算法設(shè)計(jì)者的過(guò)錯(cuò)與責(zé)任，但這并非真正意義上的規(guī)制，它只是尋找了一個(gè)關(guān)聯(lián)對(duì)象，以對(duì)算法設(shè)計(jì)者的追責(zé)替代了對(duì)算法的歸責(zé)。

上述分析表明，傳統(tǒng)的法律規(guī)范規(guī)制的合法性進(jìn)路難以有效規(guī)制算法。這使我們不得不反思一貫的“規(guī)范主義”以及“法律中心主義”的立場(chǎng)在算法規(guī)制領(lǐng)域立足的可行性與可能性。

參見(jiàn)王聰：《無(wú)“法”生活？——法律中心主義的一個(gè)反思》，載《中國(guó)圖書(shū)評(píng)論》2012年第7期，第42-47頁(yè)。但僅僅意識(shí)到問(wèn)題所在還不夠，還需追問(wèn)：我們對(duì)算法規(guī)制的目的是什么？我們欲意達(dá)到何種效果？我們需要重新審視這一先入為主的理念，批判性認(rèn)識(shí)單一合法性判斷作為傳統(tǒng)規(guī)范控制的有效性，而分層規(guī)制正是為了彌補(bǔ)這樣的不足。一旦拋棄了規(guī)范主義，承認(rèn)規(guī)范（無(wú)論是法律原則還是法律規(guī)則）在算法隱藏層規(guī)制（無(wú)論是針對(duì)算法的一般性還是針對(duì)算法的特殊性）的力有未逮，搭建起分層規(guī)制的總體認(rèn)知框架，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，以規(guī)范來(lái)涵攝事實(shí)的合法性判斷不再是唯一的路徑，我們需要轉(zhuǎn)向?qū)ふ乙环N對(duì)此框架更具解釋力的規(guī)制邏輯。

以算法透明度的規(guī)制為例，建立分層規(guī)制框架意味著：首先，在對(duì)算法現(xiàn)象層一般性的規(guī)制層級(jí)，以算法解釋權(quán)的確立為基本原則，一是要求個(gè)人信息處理者“利用個(gè)人信息進(jìn)行自動(dòng)化決策，應(yīng)當(dāng)保證決策的透明度”

參見(jiàn)《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》第24條第1款?！疤幚韨€(gè)人信息應(yīng)當(dāng)遵循公開(kāi)、透明原則，公開(kāi)個(gè)人信息處理規(guī)則，明示處理的目的、方式和范圍”參見(jiàn)《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》第7條。；二是規(guī)定當(dāng)算法自動(dòng)化決策有可能對(duì)個(gè)人權(quán)益產(chǎn)生重大影響之時(shí)，數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求決策者對(duì)相關(guān)情況予以說(shuō)明。以上算法解釋權(quán)雖在現(xiàn)象層做出了要求算法透明的一般性規(guī)定，但由于原則中概念的不確定性與適用范圍的寬泛性，還需要在不同場(chǎng)景中以規(guī)則的方式予以具體落實(shí)，于是，規(guī)制走到了算法現(xiàn)象層的特殊性層級(jí)。

在這一層級(jí)上，規(guī)則針對(duì)算法特殊性采取不同的規(guī)制方案。一方面，對(duì)不同場(chǎng)景下算法透明做出相應(yīng)規(guī)定，如《人工智能算法金融應(yīng)用信息披露指南》對(duì)金融算法應(yīng)用所涉及的數(shù)據(jù)、算力、場(chǎng)景等多種要素予以考慮，并對(duì)信息披露的條件、方式、維度和內(nèi)容做了詳細(xì)規(guī)定，以提高人工智能算法在金融領(lǐng)域的可解釋性和透明度；

參見(jiàn)中國(guó)人民銀行《人工智能算法金融應(yīng)用信息披露指南》（中華人民共和國(guó)金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)JR/T 0287—2023）?！蛾P(guān)于落實(shí)網(wǎng)絡(luò)餐飲平臺(tái)責(zé)任切實(shí)維護(hù)外賣(mài)送餐員權(quán)益的指導(dǎo)意見(jiàn)》要求平臺(tái)向外賣(mài)員公開(kāi)訂單分配、工作時(shí)間和休息等與勞動(dòng)者基本權(quán)益直接相關(guān)的算法規(guī)則，

參見(jiàn)市場(chǎng)監(jiān)管總局等七部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于落實(shí)網(wǎng)絡(luò)餐飲平臺(tái)責(zé)任切實(shí)維護(hù)外賣(mài)送餐員權(quán)益的指導(dǎo)意見(jiàn)》（2021年7月印發(fā)）第5條。以保障送餐員權(quán)益不被算法默默侵蝕。另一方面，法律規(guī)則對(duì)同一場(chǎng)景下算法的不同透明度也做了細(xì)分，如《算法推薦管理規(guī)定》要求算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)“優(yōu)化檢索、排序、選擇、推送、展示等規(guī)則的透明度和可解釋性”，以避免對(duì)用戶(hù)產(chǎn)生不良影響；

參見(jiàn)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（2022年3月）第12條。應(yīng)當(dāng)“以顯著方式”告知用戶(hù)其提供算法推薦服務(wù)的情況，并以“適當(dāng)方式”公示算法推薦服務(wù)的目的意圖和主要運(yùn)行機(jī)制等。

參見(jiàn)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（2022年3月）第16條。

當(dāng)規(guī)制下沉到算法隱藏層的一般性層級(jí)，基于規(guī)范的規(guī)制不再奏效，基于技術(shù)的規(guī)制開(kāi)始發(fā)揮作用。比如，隱層分析算法（hidden layer analysis）利用可視化技術(shù)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中潛藏層的局部特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)過(guò)程的解釋。

See Dosovitskiy A， Brox T.，

Inverting Visual Representations with Convolutional Networks，

https：//doi.org/10.48550/arXiv.1506.02753，last visited on Jun. 9， 2024.這種方法屬于對(duì)黑箱模型預(yù)測(cè)結(jié)果與決策過(guò)程的解釋。

參見(jiàn)陳彩華、佘程熙、王慶陽(yáng)：《可信機(jī)器學(xué)習(xí)綜述》，載《工業(yè)工程》2024年第2期，第19頁(yè)。它作用于算法隱藏層中，針對(duì)普遍存在的算法黑箱問(wèn)題，力求以算法來(lái)解釋算法。再比如，有實(shí)證研究表明，由系統(tǒng)直接生成的可視化熱力圖比文字解釋更好地起到了算法解釋促進(jìn)決策對(duì)象理解的效果。

參見(jiàn)周翔：《算法規(guī)制如何場(chǎng)景化》，載《東方法學(xué)》2024年第2期，第141頁(yè)。

最后，在算法隱藏層的特殊性層級(jí)，即法律與技術(shù)都無(wú)法抵達(dá)的地帶，我們不再追求算法的透明，而是承認(rèn)算法在這一層級(jí)的不可解釋?zhuān)M(jìn)而把規(guī)制轉(zhuǎn)向算法的可信：在無(wú)法透明也無(wú)法解釋的無(wú)法規(guī)制區(qū)域，算法的可知、可視與可理解與否對(duì)于我們已不再重要，重要的是對(duì)我們而言，算法是否可信。信任比透明能更好地促進(jìn)各方的理解與交往。以信任原則重構(gòu)算法解釋權(quán)，在算法透明度規(guī)制實(shí)踐中尤為重要，這需要我們建構(gòu)一種基于信任而非基于同意的關(guān)系。

參見(jiàn)丁曉東：《基于信任的自動(dòng)化決策：算法解釋權(quán)的原理反思與制度重構(gòu)》，載《中國(guó)法學(xué)》2022年第1期，第113頁(yè)。對(duì)可信的追求意味著對(duì)算法透明度的規(guī)制不再以合法為中心，而旨在建立某種促進(jìn)“人機(jī)協(xié)同”、算法參與各方互惠的信任機(jī)制，并在這一機(jī)制下促成可信算法的應(yīng)用。這一目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的前提是消除個(gè)人對(duì)算法系統(tǒng)的疑慮與防范，為此，規(guī)制路徑不再完全依賴(lài)于透明與解釋?zhuān)驗(yàn)橥耆该骺赡軙?huì)帶來(lái)信息冗余，導(dǎo)致感知麻木；而無(wú)限度的解釋對(duì)于無(wú)法理解算法運(yùn)行原理的普通人而言，反而降低了其對(duì)算法系統(tǒng)的信任。

參見(jiàn)周翔：《算法規(guī)制如何場(chǎng)景化》，載《東方法學(xué)》2024年第2期，第142頁(yè)。算法透明的規(guī)制路徑轉(zhuǎn)向依賴(lài)于溝通信任機(jī)制的建立。

仍以算法解釋權(quán)為例，在分層規(guī)制框架下，算法透明度也是分層遞減的。在算法的現(xiàn)象層，我們進(jìn)行普遍的信息披露和特定的算法解釋?zhuān)η髮?shí)現(xiàn)盡可能多的透明和盡可能充分的解釋?zhuān)辉谒惴ǖ碾[藏層這一規(guī)范失靈的地帶，我們發(fā)揮技術(shù)規(guī)制技術(shù)、算法解釋算法的技術(shù)規(guī)制作用，在無(wú)法獲得更多透明與更多解釋的層級(jí)，力求將復(fù)雜技術(shù)以可視化形式呈現(xiàn)，以獲得對(duì)算法更多的理解。于是，對(duì)于算法透明度的規(guī)制，自上而下，從揭開(kāi)黑箱的算法解釋權(quán)一般原則，到實(shí)現(xiàn)一定透明度的具體規(guī)則，再到獲得更多理解的算法解釋技術(shù)，以靈活的透明度管理替代了單一的信息披露。而在這一框架的最底層，技術(shù)和規(guī)范都失效的完全黑箱地帶，透明度工具全然無(wú)效，我們有必要探尋構(gòu)建算法信任的更為特殊的機(jī)制原理，

參見(jiàn)周翔：《算法規(guī)制如何場(chǎng)景化》，載《東方法學(xué)》2024年第2期，第142頁(yè)。努力增加可以促進(jìn)信任與溝通的決策過(guò)程參與感，從而實(shí)現(xiàn)算法的可信。（見(jiàn)表2）

信賴(lài)是提高社會(huì)接受度的重要途徑，是科技得以投諸市場(chǎng)、獲得應(yīng)用的前提。只有建立可信賴(lài)的算法決策系統(tǒng)，在使用算法決策時(shí)遵守道德規(guī)范與法律原則，才能提高技術(shù)應(yīng)用的社會(huì)接受度，才能真正實(shí)現(xiàn)智能時(shí)代經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人尊嚴(yán)與基本權(quán)利的尊重與保護(hù)。算法可信是一種狀態(tài)，即算法基于可溝通性、可靠性和可控性而能夠獲得人們的信任。

參見(jiàn)袁康：《可信算法的法律控制》，載《東方法學(xué)》2021年第3期，第13頁(yè)?？尚潘惴ㄒ馕吨撍惴ǖ臎Q策技術(shù)安全可靠、決策程序合法合規(guī)、決策結(jié)果公正不偏倚。故而，可信算法并不僅是算法透明度這一特定領(lǐng)域算法規(guī)制的方向，也是整個(gè)算法規(guī)制框架的方向。與此同時(shí)，算法透明度規(guī)制框架的示例并非是算法分層規(guī)制框架適用的個(gè)例，關(guān)于算法中立性、可責(zé)性、可靠性、算法風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防、數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)處理等算法規(guī)制方案皆可搭建在這一由“原則統(tǒng)攝規(guī)則—規(guī)則指引技術(shù)—技術(shù)規(guī)制技術(shù)”的分層規(guī)制框架之中，其目的終究是為了建立可信算法，以促進(jìn)人機(jī)協(xié)同下算法信任與溝通機(jī)制的更好運(yùn)行。

綜上所述，在基于算法信任的算法分層規(guī)制框架內(nèi)（見(jiàn)表1），四個(gè)算法位集體表征了算法規(guī)制的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。借助于對(duì)這一二維軸線(xiàn)上的不同算法位的分解與評(píng)判，我們獲得了對(duì)算法及其規(guī)制的深度認(rèn)知。與此同時(shí)，算法透明度分層規(guī)制的框架（見(jiàn)表2）也清晰展示了規(guī)范與算法之間的匹配與溝通關(guān)系，隨著分層規(guī)制替代了規(guī)范規(guī)制，動(dòng)態(tài)的可信度考量也替代了靜態(tài)的合法性審查。我們的追問(wèn)從“這一對(duì)我們的福利與利益進(jìn)行分配與影響的算法決策是否合法”變?yōu)椤爱?dāng)我們把這一切教給算法時(shí)，它們究竟是否值得信任”。

參見(jiàn)袁康：《可信算法的法律控制》，載《東方法學(xué)》2021年第3期，第5頁(yè)。一旦我們不再以單一規(guī)范的適用來(lái)追求合法與否的判準(zhǔn)，我們就不需要再糾結(jié)于哪一個(gè)算法行為是否會(huì)落入某一概念、規(guī)范的涵攝范圍之內(nèi)，而是更多地考慮這一分層規(guī)制方案是否能夠切實(shí)促進(jìn)算法決策者與相對(duì)人之間信任溝通的增進(jìn)。因此，我們不需要對(duì)所有場(chǎng)景和每一次算法運(yùn)算都建立相應(yīng)的規(guī)范，我們承認(rèn)規(guī)范體系會(huì)有諸多的不足和空白，但仍然可以通過(guò)不同層級(jí)、不同規(guī)制方法的搭配運(yùn)用而實(shí)現(xiàn)既定的規(guī)制目標(biāo)。由此，算法規(guī)制從結(jié)果主義往前邁向了預(yù)防主義。因?yàn)閷?duì)合法與否的判斷是結(jié)果主義式的，而技術(shù)對(duì)技術(shù)的監(jiān)控、可信空間的搭建則具有預(yù)防的性質(zhì)，算法的可信立足于“預(yù)防主義”的角度，從而在源頭上避免了算法風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

參見(jiàn)袁康：《可信算法的法律控制》，載《東方法學(xué)》2021年第3期，第13頁(yè)。

信任如何建立，是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。

參見(jiàn)袁康：《可信算法的法律控制》，載《東方法學(xué)》2021年第3期，第8頁(yè)。本文僅是站在法理學(xué)的角度，對(duì)算法分層規(guī)制理論做總體性論述，還有更多的工作留待進(jìn)一步細(xì)化分析。概言之，算法不能作為“一塊鋼板”被規(guī)范籠統(tǒng)規(guī)制，規(guī)范必須沿著算法展開(kāi)的技術(shù)脈絡(luò)往縱深處推進(jìn)。只有做出層級(jí)區(qū)分與結(jié)構(gòu)化處理，延展出這一分層規(guī)制的框架，并以可信為基準(zhǔn)，深入這一結(jié)構(gòu)系譜之中，規(guī)制之于算法才能彰顯出規(guī)訓(xùn)的力量。否則，規(guī)制算法就僅僅是學(xué)術(shù)想象上的概念狂歡。

結(jié) 語(yǔ)

規(guī)范對(duì)于行為而言，具有一種瞬時(shí)的規(guī)制自足性。無(wú)論何種人類(lèi)行為，不管此種行為的情境怎樣變化，它們都可以被解釋?zhuān)M(jìn)而被涵攝到一定的概念之下。算法卻容易從法概念與法規(guī)范之下“逃逸”出去，難以被傳統(tǒng)規(guī)制方法所全然“捕獲”。這就要求我們不得不剔除法律規(guī)范可以天然適用于算法的信念設(shè)定，開(kāi)始去反思一貫的“規(guī)范主義”以及“法律中心主義”的立場(chǎng)在算法規(guī)制領(lǐng)域立足的可行性與可能性。

參見(jiàn)王聰：《無(wú)“法”生活？——法律中心主義的一個(gè)反思》，載《中國(guó)圖書(shū)評(píng)論》2012年第7期，第42-47頁(yè)。以算法為中心的可信人工智能應(yīng)用為以規(guī)范為中心的合法性規(guī)制路徑提供了一些有益啟示。我們必須意識(shí)到，規(guī)范規(guī)制的路徑在算法的隱藏層中很難走通，傳統(tǒng)規(guī)制的整體效能也會(huì)在算法面前大打折扣。因此，規(guī)范因其自身組構(gòu)方式——語(yǔ)言文字的特殊性，而不得不在自身限度的邊界上止步，它的更進(jìn)一步只能是轉(zhuǎn)化符碼形式，切換到數(shù)字模式下，以此進(jìn)入算法的內(nèi)部，以算法規(guī)制算法的思路與技術(shù)協(xié)同配合、實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜算法的內(nèi)在治理。這對(duì)法學(xué)而言，是極其艱難的一步，這意味著我們需要擺脫規(guī)范的傳統(tǒng)管轄區(qū)域，跳出概念涵攝的射程，以學(xué)界所不熟悉的、新的認(rèn)知框架與算法展開(kāi)博弈。這是理論法學(xué)面對(duì)一種不斷進(jìn)化的人工智能技術(shù)的理論迭代。這條路雖然艱巨，但也是通往可信人工智能治理的必由之路。唯有理解算法分層規(guī)制的法理意義及結(jié)構(gòu)邏輯，實(shí)現(xiàn)從合法到可信的規(guī)制轉(zhuǎn)型，人類(lèi)智能在面對(duì)人工智能時(shí)，才能繼續(xù)保持既有優(yōu)勢(shì)，法治也才仍然是法治，而非淪為算法之治。