李 牧 翰

(湖南大學(xué) 法學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410000)

一、問題的提出

現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)模式作為社會(huì)生產(chǎn)與社會(huì)形態(tài)變化的“第四代驅(qū)動(dòng)模式”，在繼人力驅(qū)動(dòng)模式、機(jī)器驅(qū)動(dòng)模式、信息驅(qū)動(dòng)模式之后，開始擔(dān)負(fù)起新時(shí)代背景下的社會(huì)主要功能責(zé)任。作為大數(shù)據(jù)模式的主要內(nèi)容，算法的高強(qiáng)度、高效率數(shù)據(jù)分析處理能力成為現(xiàn)代數(shù)字經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的動(dòng)力引擎[1]。

當(dāng)下的算法技術(shù)形成了兩種新的社會(huì)與法律關(guān)系：一是公主體在縱向管理過程中采用算法技術(shù)與管理對(duì)象形成的社會(huì)與法律關(guān)系；二是私主體在橫向社會(huì)行為過程中與算法計(jì)算對(duì)象之間形成的新型社會(huì)關(guān)系。上述兩種關(guān)系的區(qū)別，涉及其受調(diào)整的法律部門的區(qū)分、法律規(guī)范與法律調(diào)整模式的差別等。前者的公權(quán)力主體對(duì)算法技術(shù)的運(yùn)用規(guī)制，一般是歸于行政法范疇，如政府信息公開、國(guó)家賠償以及行政訴訟等方面，具有嚴(yán)格的合法性與程序性，并具有一一對(duì)應(yīng)的調(diào)整與規(guī)范關(guān)系；而針對(duì)后者的私權(quán)利主體的算法技術(shù)應(yīng)用行為，我國(guó)則主要沿用民法領(lǐng)域的人格權(quán)模式對(duì)相關(guān)行為進(jìn)行規(guī)制，但在現(xiàn)實(shí)中無法達(dá)到預(yù)期的規(guī)制效果，形成了新型的算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)體系，并亟待從法律層面對(duì)數(shù)字化用戶的權(quán)益給予保障。

具體來說，上述法律缺乏實(shí)效主要體現(xiàn)在以下幾方面：其一，我國(guó)針對(duì)私領(lǐng)域的算法行為具有規(guī)范分散化的特點(diǎn)。在算法、大數(shù)據(jù)與人工智能等新型技術(shù)的興起與發(fā)展過程中，我國(guó)曾對(duì)新技術(shù)運(yùn)用與轉(zhuǎn)化行為高度重視，并相繼出臺(tái)了《網(wǎng)絡(luò)安全法》《民法典·人格權(quán)編》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等，但零散化的規(guī)范卻未形成系統(tǒng)性的、整體性的算法規(guī)制體系。其二，立法的技術(shù)融合性不強(qiáng)，存在法律概念界定不清晰、適用范圍模糊等問題。因?yàn)樗惴▽儆谛滦图夹g(shù)性工具，在法律層面與其未形成完全銜接前，相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)、條件與規(guī)范內(nèi)容將具有技術(shù)性的缺陷。例如，《網(wǎng)絡(luò)安全法》第41條的“被收集者所了解的程度”、《民法典》第1032條的“侵?jǐn)_行為”、《數(shù)據(jù)安全法》第32條的“正當(dāng)方式”等，都未融入技術(shù)因素，其主體、范圍、具體指標(biāo)等各方面都存在嚴(yán)重的模糊性問題。其三，立法趨于事后性，算法侵權(quán)規(guī)制缺乏針對(duì)性的事前預(yù)防制度安排。我國(guó)對(duì)于私領(lǐng)域算法行為的法律規(guī)制與數(shù)字化用戶的權(quán)益保護(hù)主要采用的是以民法典“人格權(quán)模式”為主、《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等為輔的基本模式，但其規(guī)定一般屬于事后性救助規(guī)范，而缺乏算法領(lǐng)域的預(yù)防性與事前性規(guī)范。

有鑒于此，本文基于私主體領(lǐng)域算法行為的技術(shù)特征，重點(diǎn)探討以下3個(gè)問題：其一，在私領(lǐng)域中的數(shù)字用戶個(gè)人面臨的算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵及其類型，以及各類型之間的關(guān)系；其二，數(shù)字用戶算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)深層次中體現(xiàn)的法律問題與矛盾；其三，針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)、法律問題提出相關(guān)制度層面的完善與彌補(bǔ)建議，以期從理論層面探究降低大數(shù)據(jù)時(shí)代算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、提升數(shù)字用戶個(gè)人權(quán)益保障水平。

二、算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的類型化分析

類型化是一種群體性描述與非精確性歸類，也是一種概括主義，對(duì)同一事物按照不同價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)可以有不同的類型化方式。就從法律視角研究算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)而言，應(yīng)當(dāng)依據(jù)算法侵權(quán)所涉及的法益進(jìn)行分類整理。具體而言，算法歧視侵蝕數(shù)字用戶的平等權(quán)益，算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)關(guān)涉數(shù)字用戶隱私，算法自動(dòng)決策則壓縮數(shù)字用戶的意思自治空間。

1.算法歧視：“突發(fā)性偏見”侵蝕數(shù)字用戶平等

數(shù)字時(shí)代下，算法所具有的精細(xì)化分類識(shí)別功能以及由此產(chǎn)生的效果使數(shù)字用戶面臨不合理的區(qū)別對(duì)待的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。雖然算法技術(shù)具有重要的經(jīng)濟(jì)效益價(jià)值，但其特征卻無法滿足技術(shù)應(yīng)用過程中帶來的客觀公正性價(jià)值要求，也無法滿足用戶關(guān)于平等、不受歧視等的期待。在現(xiàn)階段，算法技術(shù)的運(yùn)用逐漸具有了對(duì)用戶屬性的判定權(quán)力，并進(jìn)而決定了用戶在各方面社會(huì)關(guān)系中的地位[2]。

美國(guó)于2016年5月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)報(bào)告:算法系統(tǒng)、機(jī)會(huì)和公民權(quán)利》指出，算法歧視引發(fā)或加劇了法律主體間的不平等性，并主要體現(xiàn)在兩個(gè)階段：第一個(gè)階段是輸入階段，在算法技術(shù)運(yùn)行之前的篩選階段，其對(duì)于用戶數(shù)據(jù)存在一個(gè)定義的過程，這一過程可能引發(fā)用戶類型化分層，這種分層過程形成的“算法資質(zhì)”與“數(shù)據(jù)資質(zhì)”突顯出主體方面的不平等；第二個(gè)階段是具體的算法運(yùn)行階段，即根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行的分析、加工過程引發(fā)的主體不平等?？偟恼f來，算法歧視及其引發(fā)的用戶主體不平等性風(fēng)險(xiǎn)是一種數(shù)據(jù)排列組合過程中出現(xiàn)的“突發(fā)性偏見”。該偏見可能導(dǎo)致對(duì)用戶主體平等的侵害，亦是對(duì)數(shù)字用戶數(shù)據(jù)化權(quán)利的侵害。

究其原因在于，算法邏輯的差異性與個(gè)別性突破了法律規(guī)范的一般性原則。普遍適用是法律規(guī)范形式正義的基本要求，即法律規(guī)范應(yīng)當(dāng)普遍適用于其所調(diào)整的類型化社會(huì)關(guān)系，而不是僅僅針對(duì)某一特定個(gè)體，這種普適性突顯了立法對(duì)法律主體平等性的重視；而算法技術(shù)的精細(xì)化個(gè)別處理模式則試圖為每一數(shù)字用戶設(shè)立極具針對(duì)性的數(shù)字行為規(guī)范，并在實(shí)踐層面建構(gòu)起一個(gè)以區(qū)別對(duì)待為形式特征的數(shù)字規(guī)范領(lǐng)域[3]。算法技術(shù)提供了一種能夠通過對(duì)不同個(gè)體數(shù)據(jù)分析、進(jìn)而形成動(dòng)態(tài)化預(yù)測(cè)的能力，該能力使得算法背景下的用戶或自然人形成了以個(gè)人數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的社會(huì)階層分化，動(dòng)態(tài)化預(yù)測(cè)的結(jié)果決定了其在數(shù)據(jù)時(shí)代的新型定位[4]。如傳統(tǒng)社會(huì)環(huán)境下，同等條件下的個(gè)人理應(yīng)得到法律同等的對(duì)待，而在算法時(shí)代，“同等條件”則開始蘊(yùn)含著更多的內(nèi)容，這些內(nèi)容都是算法技術(shù)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中數(shù)據(jù)輸入、篩選、加工、分析、處理等行為所設(shè)定的新型標(biāo)準(zhǔn)[5]。同時(shí)，傳統(tǒng)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)體系是靜態(tài)的，如個(gè)人征信情況對(duì)于其貸款額度的影響等；而算法時(shí)代的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系是算法提供的動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè)體系，如某一次違約行為對(duì)未來行為的預(yù)測(cè)性影響，并通過算法技術(shù)自動(dòng)分配相應(yīng)的貸款額度。算法模型的構(gòu)建本身是為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率的提升，但其在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中形成的動(dòng)態(tài)化預(yù)測(cè)與個(gè)別性規(guī)則，突破了傳統(tǒng)法律體系的普適性、同等性立法價(jià)值，也形成了對(duì)數(shù)字化用戶個(gè)體的權(quán)利侵蝕與主體平等性損害風(fēng)險(xiǎn)，且該風(fēng)險(xiǎn)具有十分明顯的隱蔽性，被掩蓋在技術(shù)中立的假象之中，無法在傳統(tǒng)立法體系中進(jìn)行清晰的識(shí)別。

另一方面，算法加劇了社會(huì)層面已有的實(shí)質(zhì)不平等現(xiàn)象。除上述的法律一般性、普適性原則外，立法還踐行矯正正義價(jià)值，如法律通過對(duì)消費(fèi)者、勞動(dòng)者和婦女等在特定社會(huì)關(guān)系中處相對(duì)弱勢(shì)地位的社會(huì)主體提供傾斜式賦權(quán)及義務(wù)責(zé)任配置等方式，實(shí)現(xiàn)意思自治原則所難以實(shí)現(xiàn)的基本權(quán)益保障。然而，以利益最大化為目標(biāo)的數(shù)字企業(yè)難以在其算法實(shí)踐中貫徹以利他原則為核心的社會(huì)價(jià)值體系。以勞動(dòng)領(lǐng)域?yàn)槔ㄎ覈?guó)在內(nèi)的多數(shù)國(guó)家都對(duì)勞動(dòng)者施行的是特殊保護(hù)制度，如最低工資標(biāo)準(zhǔn)、勞動(dòng)者休息權(quán)、社會(huì)福利與社會(huì)保障制度等專屬于勞動(dòng)者的規(guī)范體系。而在算法基礎(chǔ)上的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)則消除了這一特殊性，如基于算法的數(shù)字勞動(dòng)平臺(tái)引發(fā)的零工經(jīng)濟(jì)環(huán)境，在資方單向的去勞動(dòng)關(guān)系化過程中消除了本應(yīng)存在的勞動(dòng)法律關(guān)系，并進(jìn)一步侵犯了數(shù)字勞動(dòng)者的勞動(dòng)權(quán)益，顯然地，數(shù)字勞動(dòng)者也屬于數(shù)字化用戶群體之一[6]。另外，弱勢(shì)群體的屬性、特征都會(huì)被算法所記錄與再定義，進(jìn)一步加深其弱勢(shì)特征，最終形成整體社會(huì)層面的加劇分化局面。

總的來說，算法歧視引發(fā)的數(shù)字用戶平等權(quán)益侵害風(fēng)險(xiǎn)可歸結(jié)為兩點(diǎn)：其一，針對(duì)數(shù)字用戶的個(gè)別化數(shù)據(jù)定義與相應(yīng)的個(gè)別算法規(guī)制所導(dǎo)致的平等權(quán)益侵害；其二，特殊弱勢(shì)群體不公平社會(huì)待遇的加劇。這些誘因形成了算法環(huán)境下的新型馬太效應(yīng)，并將引發(fā)新的社會(huì)總體風(fēng)險(xiǎn)與法律體系風(fēng)險(xiǎn)，不利于人民法律主體平等性的維持與穩(wěn)定，也不利于人民基本權(quán)益的實(shí)現(xiàn)。

2.算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)：“數(shù)據(jù)化監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)”及“數(shù)據(jù)畫像”泄露數(shù)字用戶隱私

縱觀算法基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)化社會(huì)環(huán)境，較之傳統(tǒng)工農(nóng)業(yè)社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率得到了極大的提高，但這種提高是以私密邊界的消融為代價(jià)的。為了提高數(shù)據(jù)應(yīng)用效率，算法必須打通公共領(lǐng)域與私密領(lǐng)域的數(shù)據(jù)連接通道，而作為基本人格利益的個(gè)人隱私權(quán)益則因此面臨極大的侵害風(fēng)險(xiǎn)。

一方面，算法打造的“數(shù)據(jù)化監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)”成為新環(huán)境下的“圓形場(chǎng)域”，加劇了隱私權(quán)侵害風(fēng)險(xiǎn)。算法可通過其深度學(xué)習(xí)功能與聯(lián)想功能對(duì)收集的個(gè)人信息進(jìn)行處理與預(yù)測(cè)以提高運(yùn)行效率，但其忽略了對(duì)隱私權(quán)的基本保護(hù)理念；并且現(xiàn)階段以算法與大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的移動(dòng)端應(yīng)用具有很強(qiáng)的規(guī)避能力[7]。例如，《數(shù)據(jù)安全法》第8條、第27條以及第32條等有關(guān)算法處理個(gè)人信息數(shù)據(jù)倫理、合法、必要等原則的規(guī)定具有較低的可操作性。由于算法構(gòu)建的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)與“圓形場(chǎng)域”將數(shù)字用戶強(qiáng)行劃入其控制范圍，利用其技術(shù)優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用優(yōu)勢(shì)形成了數(shù)據(jù)接口的壟斷，算法與數(shù)據(jù)應(yīng)用為了滿足法律規(guī)范要求，向數(shù)字用戶提供了相關(guān)電子協(xié)議以獲取個(gè)人信息收集接口，但該類協(xié)議并未為數(shù)字用戶自決權(quán)提供足夠的空間。算法利用其市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)與覆蓋范圍優(yōu)勢(shì)，逼迫數(shù)字用戶陷入二選一的艱難局面。如果數(shù)字用戶不為其提供信息接口，將無法正常使用移動(dòng)應(yīng)用，在很多情況下便意味著該用戶無法正常涉入新型數(shù)字社會(huì)。同時(shí)，算法還可規(guī)避匿名化、加密等應(yīng)對(duì)性預(yù)防措施，其可通過技術(shù)手段如解碼、深度驗(yàn)算等重現(xiàn)個(gè)人信息內(nèi)容[8]?？梢?，算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)功能與強(qiáng)大的規(guī)避性功能是阻礙數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與法律秩序穩(wěn)定相平衡的重要障礙之一。

另一方面，算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)所形成的“數(shù)據(jù)畫像”，將從總體上侵蝕數(shù)字用戶的個(gè)人隱私。在實(shí)踐中，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者、算法使用者與設(shè)定者等可通過算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)功能，對(duì)從數(shù)字用戶處收集到的部分信息進(jìn)行深入挖掘并重組，并形成該數(shù)字用戶的數(shù)據(jù)畫像，甚至能夠挖掘極為隱秘的、用戶本人都并未完全了解的個(gè)人習(xí)慣、設(shè)置偏好等私密信息。針對(duì)此，雖然《民法典》第1032條以設(shè)定“私密空間、私密活動(dòng)、私密信息”的方式明確隱私概念的內(nèi)涵，但并未進(jìn)一步深入厘清隱私概念的外延與內(nèi)容，在界定失范的情況下，算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)畫像功能將成為侵犯數(shù)字用戶隱私權(quán)最主要的隱患之一。

也就是說，算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)具有雙刃劍的性質(zhì)。一方面其推動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)與技術(shù)應(yīng)用的效率化、動(dòng)態(tài)化與便捷化；另一方面又忽視了個(gè)人基本權(quán)利要求，強(qiáng)行打通了公共空間與私密空間之間的邊界，在算法與社會(huì)融合的程度逐步提高、算法應(yīng)用逐步普及的過程中，算法也在同時(shí)擴(kuò)大“數(shù)字化公共空間”的范疇，并擠壓傳統(tǒng)個(gè)人私密空間，同時(shí)存在完全消除公共空間與私密空間邊界、引發(fā)隱私權(quán)大面積乃至全面侵害的法律風(fēng)險(xiǎn)[9]。

3.算法自動(dòng)決策：“算法權(quán)威”壓縮數(shù)字用戶意思自治空間

隨著大數(shù)據(jù)與算法技術(shù)的進(jìn)步與轉(zhuǎn)化應(yīng)用，人們逐漸意識(shí)到數(shù)據(jù)在現(xiàn)代社會(huì)中所蘊(yùn)含的經(jīng)濟(jì)價(jià)值與新型生產(chǎn)要素特征。在工農(nóng)業(yè)社會(huì)，土地、勞動(dòng)力、金融資本等作為基本的市場(chǎng)要素與生產(chǎn)要素，促使著人們競(jìng)相追逐擁有，而在數(shù)據(jù)社會(huì)，數(shù)據(jù)所體現(xiàn)出來的資本潛力與生產(chǎn)要素潛力開始對(duì)傳統(tǒng)要素進(jìn)行替代，成為數(shù)據(jù)時(shí)代下的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)所在。在這一競(jìng)爭(zhēng)過程中，產(chǎn)生了新的地位傾斜問題，并蘊(yùn)含著新型的用戶自決權(quán)侵害隱患，其根源即在于算法的自動(dòng)決策功能[10]。

具體來說，算法自動(dòng)化決策是算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工與機(jī)器驅(qū)動(dòng)的重要功能之一，其為脫離人力自動(dòng)實(shí)現(xiàn)資源分配與戰(zhàn)略決策提供了技術(shù)基礎(chǔ)，但該基礎(chǔ)存在單方面強(qiáng)制性，即所謂的 “算法權(quán)威”[11]。因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)社會(huì)背景中，社會(huì)關(guān)系一般是以合意為基礎(chǔ)，資源的分配一般需要考慮多方利益的平衡。而算法的自動(dòng)化決策忽略了這一環(huán)節(jié)，形成了新型的算法權(quán)力，逼迫數(shù)字用戶接受其分配過程，或是退出相關(guān)的數(shù)字化領(lǐng)域。這種“自動(dòng)化決策權(quán)力”即為對(duì)用戶自決權(quán)侵害的主要原因所在，且該侵害具有技術(shù)方面的隱蔽性。

在法理層面，上述自動(dòng)化決策不僅形成了算法在市場(chǎng)上的優(yōu)勢(shì)地位，也形成了隱性的算法規(guī)范。法律規(guī)范是全國(guó)人大及其常委會(huì)等代表全國(guó)人民公共意志所形成的統(tǒng)一適用性規(guī)范，與法律規(guī)范有所不同的是，算法規(guī)范卻并不代表公共意志，也并不代表廣大人民的利益，而是代表算法設(shè)定者與算法使用者的利益。法律規(guī)范的出現(xiàn)，體現(xiàn)了社會(huì)各層次、各領(lǐng)域人民的共同協(xié)商性，而算法自動(dòng)化決策形成的強(qiáng)勢(shì)地位甚至壟斷地位破壞了這一協(xié)商性價(jià)值，壓縮了數(shù)字用戶的自決權(quán)空間，亦即侵犯了其基本的權(quán)益。同時(shí)，算法的黑箱特性使得該利益實(shí)現(xiàn)過程隱蔽在自動(dòng)決策的環(huán)節(jié)中，以及算法市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)地位的形成過程中，難以被公眾意識(shí)所發(fā)現(xiàn)[12]。

總的來說，算法的技術(shù)性特征與傳統(tǒng)社會(huì)觀念、法律原則產(chǎn)生了多重背離，如算法個(gè)別規(guī)則與法律一般性、普適性原則的背離，算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)和監(jiān)控功能與傳統(tǒng)公私領(lǐng)域邊界原則的背離，以及算法自動(dòng)決策與協(xié)商性原則、自愿原則等的背離[13]。算法從一般到個(gè)別、從因果到關(guān)聯(lián)、從合意到強(qiáng)制的顛覆性邏輯變化，造成了多種新型社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)，并通過其技術(shù)性、專業(yè)性特征構(gòu)建起數(shù)字黑箱，將上述風(fēng)險(xiǎn)掩蓋在黑箱內(nèi)部，既在社會(huì)層面規(guī)避了公眾意識(shí)的查探，又在法律層面規(guī)避了新型法律規(guī)范的規(guī)制與調(diào)整?？梢?，如何協(xié)調(diào)效率價(jià)值與秩序價(jià)值之間的平衡、如何在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)對(duì)算法的嚴(yán)格管控，是保持社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的重要議題。

三、算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)下數(shù)字用戶權(quán)益保護(hù)之完善

在算法領(lǐng)域內(nèi)，算法應(yīng)用與權(quán)利保障始終相互影響。算法應(yīng)用是新事物、新概念，現(xiàn)階段我國(guó)針對(duì)算法應(yīng)用的立法尚處于初步探索階段，理論層面的研究也未完全深入，未充分意識(shí)到上述博弈與互動(dòng)本質(zhì)。所以，我國(guó)針對(duì)算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的法律治理，應(yīng)當(dāng)充分重視效益與權(quán)利之間的平衡。應(yīng)結(jié)合我國(guó)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與階段以及已有的權(quán)利保障制度體系等，探索具有我國(guó)特色的算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)與治理體系。

1.算法控制者層面：強(qiáng)化算法行為規(guī)制

如上文所述，算法基于其技術(shù)優(yōu)勢(shì)與黑箱特性形成了現(xiàn)階段市場(chǎng)新型“算法權(quán)力”，這種算法權(quán)力成為侵犯隱私權(quán)、壓縮自決空間等風(fēng)險(xiǎn)的主要根源之一。為了破除新型算法權(quán)力，應(yīng)當(dāng)從算法行為入手，打破現(xiàn)階段權(quán)力結(jié)構(gòu)，重新將資源分配等權(quán)力移交給法律和市場(chǎng)。

首先，明確法律在算法領(lǐng)域中的調(diào)整對(duì)象。法律不應(yīng)當(dāng)規(guī)制甚至遏制算法技術(shù)本身，而是應(yīng)當(dāng)調(diào)整算法設(shè)定和使用過程中的人的社會(huì)行為，以及該行為所引起的社會(huì)關(guān)系[14]。算法本身是技術(shù)性概念，受因果律支配，并不體現(xiàn)社會(huì)善惡等需要法律調(diào)整的倫理價(jià)值，而數(shù)字企業(yè)的算法設(shè)定和使用行為則體現(xiàn)了行為主體的目的性、行為效果的社會(huì)性和行為價(jià)值的善惡性，故成其為法律調(diào)整的對(duì)象[15]。具體而言，在法律調(diào)整、規(guī)制算法對(duì)象時(shí)，應(yīng)關(guān)注和評(píng)價(jià)其中的社會(huì)行為，即在算法技術(shù)性特點(diǎn)中解剖出算法設(shè)定者或算法使用者的主觀意圖以及在該意圖支配下算法所形成的社會(huì)關(guān)系，以此判定以算法技術(shù)作為工具性載體的數(shù)字行為在主客觀方面是否以及在何種程度上存在法律評(píng)價(jià)的必要性。

此外，法律在評(píng)價(jià)算法行為過程中，應(yīng)當(dāng)考慮數(shù)字企業(yè)實(shí)施算法行為時(shí)的利益最大化目標(biāo)，以及由信息、技術(shù)等特點(diǎn)所產(chǎn)生的社會(huì)優(yōu)勢(shì)地位。因此，在保障數(shù)字企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力的前提下，制約其不合理自利性訴求的比例原則是較為合理的立法選擇，具體的制度性安排應(yīng)當(dāng)符合該原則的基本要求[16]。如針對(duì)算法引發(fā)的社會(huì)事件舉行聽證會(huì)、構(gòu)建新型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，吸納多領(lǐng)域人員進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)和要素的選取與評(píng)定，而非將決定權(quán)賦予算法本身[17]。又如賦予算法及其設(shè)定者、使用者以協(xié)商的義務(wù)、解釋的義務(wù)，推動(dòng)動(dòng)態(tài)化與分割化協(xié)商變革，盡量消除算法層面的不平等情形、信息不對(duì)稱情形，避免“二選一”等強(qiáng)迫性協(xié)議與數(shù)字化關(guān)系的出現(xiàn)，從根本上擴(kuò)充數(shù)字用戶的自決權(quán)與遏制算法權(quán)力擴(kuò)大[18]。

其次，在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中重構(gòu)算法行為監(jiān)測(cè)與溯源機(jī)制。根據(jù)我國(guó)《數(shù)據(jù)安全法》第四章的要求，為了滿足數(shù)據(jù)安全的需求，數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)、監(jiān)測(cè)與溯源是現(xiàn)階段數(shù)據(jù)與算法應(yīng)用者必須滿足的條件與合規(guī)要素，有助于監(jiān)測(cè)算法的應(yīng)用流程，控制算法權(quán)力的擴(kuò)大[19]。操作層面可采用區(qū)塊鏈等多節(jié)點(diǎn)監(jiān)控機(jī)制實(shí)現(xiàn)算法行為溯源，從技術(shù)層面控制算法行為，也有助于提高算法行為評(píng)價(jià)的科學(xué)性與客觀性。

再次，在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中確認(rèn)利益歸屬，推動(dòng)數(shù)據(jù)權(quán)利確立。雖然我國(guó)《數(shù)據(jù)安全法》確立了數(shù)據(jù)應(yīng)用的全生命周期，但其對(duì)各階段的深化與細(xì)節(jié)處理規(guī)范體系卻并未建立起來。其中，爭(zhēng)議最大的即為數(shù)據(jù)確權(quán)[20]。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，數(shù)據(jù)的可復(fù)制性使得其供需曲線趨于無限平行而無法相交，繼而引發(fā)了價(jià)格的缺失，并有可能阻礙數(shù)字經(jīng)濟(jì)的總體發(fā)展。這也是現(xiàn)實(shí)中多家數(shù)據(jù)交易所形同虛設(shè)的根本原因所在，故從該角度看數(shù)據(jù)確權(quán)不宜過早，我國(guó)現(xiàn)階段發(fā)展?fàn)顩r也未完全具備其現(xiàn)實(shí)條件；而從法律角度看，雖然數(shù)據(jù)確權(quán)是復(fù)雜的系統(tǒng)過程，但數(shù)據(jù)權(quán)利的缺失極有可能引發(fā)相鄰權(quán)利的侵害風(fēng)險(xiǎn)，并且不利于算法與數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用過程中的利益歸屬。因此，應(yīng)當(dāng)基于數(shù)據(jù)安全法的相關(guān)規(guī)定與要求，逐步推動(dòng)數(shù)據(jù)權(quán)利的確認(rèn)與確立，但在該過程中應(yīng)該形成國(guó)家指導(dǎo)性價(jià)格與規(guī)范流程，以同時(shí)滿足經(jīng)濟(jì)與法律雙重要求[21]。

2.第三方層面：個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)官制度

個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)官制度來自歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第38條至第39條，指作為第三方角色發(fā)揮監(jiān)管、管理、協(xié)助等獨(dú)立性功能價(jià)值的獨(dú)特制度。其具體職責(zé)包括：一是為防止用戶數(shù)據(jù)泄露，識(shí)別、評(píng)估與應(yīng)對(duì)企業(yè)主體在數(shù)據(jù)與信息方面的隱私法律風(fēng)險(xiǎn)，以從企業(yè)內(nèi)部制度層面保護(hù)用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)信息與隱私權(quán)；二是以法律規(guī)定的隱私權(quán)為主線，以保障數(shù)字用戶的個(gè)人信息、個(gè)人數(shù)據(jù)相關(guān)權(quán)利及隱私權(quán)為目標(biāo)，對(duì)企業(yè)算法行為與數(shù)據(jù)處理行為進(jìn)行持續(xù)、動(dòng)態(tài)的監(jiān)督與管理，形成良好的隱私權(quán)、數(shù)據(jù)信息相關(guān)內(nèi)部控制體系；三是企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)政策應(yīng)當(dāng)通俗易懂、符合數(shù)字用戶的一般認(rèn)知水平?？偟膩碚f，個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)官這一角色的監(jiān)管客體是企業(yè)及其相關(guān)數(shù)據(jù)、算法行為，目標(biāo)是為了保護(hù)數(shù)字用戶的信息權(quán)利、隱私權(quán)利不受侵害，具體路徑是通過企業(yè)內(nèi)部控制系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)政策等方面實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)[22]。

歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的相關(guān)制度目標(biāo)與我國(guó)、以及與全球各國(guó)各地區(qū)的基本數(shù)據(jù)保護(hù)目標(biāo)是一致的。雖然不同國(guó)家、不同地區(qū)在用戶數(shù)據(jù)保護(hù)、權(quán)益保障方面的法律制度內(nèi)容有所不同，但細(xì)節(jié)的區(qū)別不影響相互之間目標(biāo)的統(tǒng)一性，如我國(guó)《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》提到的，算法作為我國(guó)人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化應(yīng)用發(fā)展的基礎(chǔ)性技術(shù)與重要組成部分，可能在開發(fā)與應(yīng)用過程中產(chǎn)生倫理問題。因此，其體現(xiàn)出的價(jià)值沖突問題與社會(huì)關(guān)系矛盾問題是解決技術(shù)進(jìn)步過程中的“副作用”的首要任務(wù)[23]。而在我國(guó)，作為獨(dú)立評(píng)價(jià)、第三方監(jiān)督的相關(guān)制度并未建立起來，故《通用數(shù)據(jù)條例》提出的個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)官制度對(duì)于我國(guó)具有十分重要的借鑒意義與啟發(fā)意義。

具體來說，其可借鑒的原因包括以下兩點(diǎn)：一方面，算法具有一定的專業(yè)性與技術(shù)性壁壘，如上文所述，其產(chǎn)生的技術(shù)壁壘使得公眾意識(shí)難以對(duì)其進(jìn)行深入理解與查探，需要第三方的獨(dú)立主體對(duì)其進(jìn)行評(píng)估與審查，個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)官制度正滿足了這一專業(yè)性需求；另一方面，就行業(yè)自律優(yōu)化算法技術(shù)應(yīng)用的合法性而言，缺乏法律授權(quán)的、具備專業(yè)技術(shù)知識(shí)的獨(dú)立性算法評(píng)估機(jī)構(gòu)是我國(guó)現(xiàn)階段數(shù)據(jù)社會(huì)矛盾產(chǎn)生的重要原因之一，在其他行業(yè)內(nèi)一般都具有相應(yīng)的行業(yè)協(xié)會(huì)或自治組織、抑或是第三方審查機(jī)構(gòu)進(jìn)行中立的評(píng)估，如注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)、律師事務(wù)所、稅務(wù)師事務(wù)所等。這種中立性與獨(dú)立性組織有助于平衡社會(huì)關(guān)系的兩方主體，因?yàn)檫@些機(jī)構(gòu)一般屬于市場(chǎng)主體而非從屬于政府等主體，其獨(dú)立性與專業(yè)性將影響自身市場(chǎng)信譽(yù)與評(píng)價(jià)，進(jìn)而影響其經(jīng)濟(jì)效益。這種優(yōu)勢(shì)對(duì)于數(shù)字用戶與算法使用者也不例外。實(shí)踐中，我國(guó)可借鑒個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)官制度，援引其他行業(yè)的相關(guān)主體構(gòu)建適用于我國(guó)的數(shù)據(jù)化行業(yè)協(xié)會(huì)與獨(dú)立性監(jiān)察隊(duì)伍。組建起來的相關(guān)機(jī)構(gòu)或組織應(yīng)盡量劃歸為市場(chǎng)主體，以消除對(duì)某一方面主體的從屬性、依賴性與依附性。

3.用戶層面：數(shù)字用戶權(quán)利配置的創(chuàng)新

除對(duì)算法使用者的行為規(guī)范、第三方主體的構(gòu)建外，數(shù)字用戶自身的侵權(quán)抵抗能力提高也屬于從內(nèi)部降低算法侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的重要路徑之一。為提高上述抵抗能力，應(yīng)主要從權(quán)利本身入手，延展與創(chuàng)新數(shù)字用戶在算法時(shí)代擁有的權(quán)利內(nèi)容，盡可能地提高數(shù)字用戶在與算法使用者博弈的過程中的議價(jià)能力。

具體來說，可以從以下角度延展與創(chuàng)新數(shù)字用戶的數(shù)據(jù)化權(quán)利：

首先，應(yīng)當(dāng)增設(shè)算法行為解釋的請(qǐng)求權(quán)。如上文所述，算法行為人依賴其技術(shù)優(yōu)勢(shì)、專業(yè)優(yōu)勢(shì)形成了算法壁壘，而個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)官制度等第三方監(jiān)察模式可能在一定情況下不能完全抵御該風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)榈谌姜?dú)立主體具有市場(chǎng)性的特征，而該制度的實(shí)現(xiàn)需要一定成本，單一的數(shù)字化用戶可能并不具備這一能力。故為了打破算法壁壘與數(shù)字黑箱、提高算法行為的透明度，應(yīng)當(dāng)在立法層面增設(shè)算法行為解釋請(qǐng)求權(quán)[24]。如歐盟《通用數(shù)據(jù)條例》第13條指出，算法控制者在利用算法技術(shù)篩選、分析與使用數(shù)據(jù)時(shí)將其技術(shù)邏輯與預(yù)期后果向數(shù)據(jù)主體主動(dòng)提供，應(yīng)當(dāng)是其義務(wù)所在。該條體現(xiàn)了兩層意思：既然存在主動(dòng)的通知與解釋義務(wù)，根據(jù)舉重以明輕原則，增設(shè)數(shù)字用戶算法解釋權(quán)，使其具有合理合法性；而算法解釋請(qǐng)求權(quán)作為救濟(jì)性權(quán)利，其基礎(chǔ)應(yīng)當(dāng)是新型的數(shù)據(jù)權(quán)利，否則就不存在“數(shù)據(jù)主體”這一概念的根本意義。另外，在收到算法控制者的相關(guān)解釋后，數(shù)字用戶應(yīng)當(dāng)根據(jù)其可能出現(xiàn)的后果與風(fēng)險(xiǎn)自行決定接受或拒絕該算法行為。該決定權(quán)屬于類似于財(cái)產(chǎn)權(quán)的、數(shù)據(jù)權(quán)人自然的基本權(quán)利，而非算法行為請(qǐng)求權(quán)的附屬內(nèi)容。構(gòu)建算法解釋請(qǐng)求權(quán)，有助于打破算法黑箱屏障、提高算法透明度，從根本上提高數(shù)字用戶權(quán)利保障的質(zhì)量。

其次，為數(shù)據(jù)刪除權(quán)與更改權(quán)提供有效的制度救濟(jì)。更改權(quán)指的是數(shù)字用戶在發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)與本身情況不符時(shí)，有權(quán)請(qǐng)求算法控制者停止使用并將錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)予以更正；而刪除權(quán)又稱為被遺忘權(quán)，指的是數(shù)字用戶可有權(quán)請(qǐng)求算法控制者刪除有關(guān)自身的相關(guān)數(shù)據(jù)，以排除他人對(duì)自身數(shù)據(jù)的利用，控制自身的私密空間。雖然我國(guó)已有相關(guān)隱私權(quán)保護(hù)制度并在《民法典》予以明確，但其屬于被動(dòng)的權(quán)利，而刪除與更改權(quán)則屬于主動(dòng)的權(quán)利。為實(shí)現(xiàn)這一系列權(quán)利，我國(guó)應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步對(duì)刪除與更正的條件、刪除與更正的適用類型與具體內(nèi)容等進(jìn)行細(xì)化，因?yàn)橹挥猩婕皞€(gè)人的、私密的信息與數(shù)據(jù)才能適用上述規(guī)定，涉及公共性的數(shù)據(jù)一般不應(yīng)當(dāng)由個(gè)人決定是否加以收集、分析與利用。我國(guó)《民法典》確立了個(gè)人信息保護(hù)與隱私保護(hù)的二元立法模式，《個(gè)人信息保護(hù)法》對(duì)個(gè)人信息權(quán)利義務(wù)關(guān)系作出了細(xì)致規(guī)定，《數(shù)據(jù)安全法》第21條“國(guó)家建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)保護(hù)制度”要求是根據(jù)非法利用后果程度對(duì)個(gè)人信息數(shù)據(jù)在算法利用過程中進(jìn)行技術(shù)化分類，并制定重要數(shù)據(jù)目錄等。同時(shí)，《個(gè)人信息保護(hù)法》第46條規(guī)定了個(gè)人信息主體的更改權(quán)，第47條規(guī)定了個(gè)人信息主體的刪除權(quán)，并于第69條規(guī)定個(gè)人信息處理者的過錯(cuò)推定侵權(quán)責(zé)任，但該侵權(quán)法律后果仍遵循一般侵權(quán)法意義上的填平原則，其所導(dǎo)致的過小違法成本不足以保障個(gè)人信息主體更改權(quán)與刪除權(quán)的有效救濟(jì)與社會(huì)實(shí)現(xiàn)。因此，個(gè)人信息主體的更改權(quán)與刪除權(quán)制度不能僅局限于權(quán)利構(gòu)成要件，還應(yīng)當(dāng)明晰足以使該二項(xiàng)權(quán)利得以有效實(shí)現(xiàn)的侵權(quán)責(zé)任。

再次，應(yīng)增設(shè)反自動(dòng)化決策權(quán)。自決是法律原則體系中“合意”“意思表達(dá)”在數(shù)據(jù)化與算法化領(lǐng)域的突出表達(dá)，算法自動(dòng)化決策對(duì)自決空間的壓縮，事實(shí)上侵害了數(shù)字用戶自愿方面的法律權(quán)益。故在算法運(yùn)算和數(shù)據(jù)運(yùn)用以及數(shù)據(jù)化決策過程中，應(yīng)當(dāng)為數(shù)字化用戶提供意思表示機(jī)會(huì)。同時(shí)，還應(yīng)為反自動(dòng)化決策權(quán)的實(shí)現(xiàn)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)機(jī)制，配備相應(yīng)的制度。如構(gòu)建行業(yè)協(xié)會(huì)、第三方協(xié)調(diào)機(jī)制，以及相應(yīng)的集體談判、集體協(xié)商制度等。具體來說，反自動(dòng)化決策權(quán)應(yīng)當(dāng)具有以下內(nèi)容：其一，數(shù)字用戶不應(yīng)受到自動(dòng)化決策的任何單方限制，以保障數(shù)字用戶進(jìn)行意思表示與自由協(xié)商的權(quán)利。其二，只有在影響到合同與協(xié)議初始目的實(shí)現(xiàn)的情況下，才能出現(xiàn)遵循算法自動(dòng)化決策的例外情形。其三，在任何情況下，數(shù)字用戶都應(yīng)當(dāng)具有對(duì)自動(dòng)化決策內(nèi)容反對(duì)與質(zhì)疑的權(quán)利，立法應(yīng)當(dāng)為其提供充分的表達(dá)空間。

最后，應(yīng)增設(shè)懲罰性賠償請(qǐng)求權(quán)。懲罰性賠償與補(bǔ)償性賠償相對(duì)，補(bǔ)償性賠償?shù)哪康氖菫榱搜a(bǔ)償受害人受到的所有損失，而懲罰性賠償在補(bǔ)償相應(yīng)損失之外，還應(yīng)當(dāng)強(qiáng)制行為人為其不法行為進(jìn)一步負(fù)責(zé)。懲罰性賠償制度是英美法領(lǐng)域頗具爭(zhēng)議的議題，在我國(guó)最早適用于1993年的《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》，后學(xué)者嘗試將其引入其他法律部門與領(lǐng)域，如勞動(dòng)法領(lǐng)域；2021年，最高法通過《最高人民法院關(guān)于審理侵害知識(shí)產(chǎn)權(quán)民事案件適用懲罰性賠償?shù)慕忉尅?，將懲罰性賠償制度引入知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域。可見，懲罰性賠償制度適用的法律關(guān)系中，相對(duì)人或受害人一般是弱勢(shì)群體，如消費(fèi)者、勞動(dòng)者以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)人，而數(shù)字化用戶也屬于此類——規(guī)模較大，且具備較低的市場(chǎng)地位。同時(shí)，懲罰性賠償制度適用的正當(dāng)性依據(jù)還在于預(yù)防再犯，以此在算法控制者與數(shù)字消費(fèi)者之間的不對(duì)等社會(huì)關(guān)系中加重算法控制者的法律義務(wù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性平等交易。故懲罰性賠償請(qǐng)求權(quán)作為新型數(shù)字用戶權(quán)利便具有了其合理性與合法性。懲罰性賠償請(qǐng)求權(quán)的確立與算法懲罰性賠償制度的引入，有助于從根本上建立和諧的數(shù)字化環(huán)境及和諧平衡的算法經(jīng)濟(jì)社會(huì)關(guān)系。

四、結(jié) 語

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，算法技術(shù)的誕生不僅提升數(shù)據(jù)的處理速度、優(yōu)化數(shù)據(jù)的處理流程、并實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享，還依賴其本身具有的自動(dòng)關(guān)聯(lián)、自動(dòng)決策等功能，從而促進(jìn)服務(wù)水平和能力的提升，這對(duì)于數(shù)字用戶具有積極意義。然而，算法技術(shù)的應(yīng)用同時(shí)也將數(shù)字用戶的權(quán)益暴露于風(fēng)險(xiǎn)之中，進(jìn)而加劇了算法應(yīng)用者與數(shù)字用戶間的緊張關(guān)系。這實(shí)質(zhì)上表明，對(duì)于算法應(yīng)用者與數(shù)字用戶間的緊張關(guān)系與矛盾，相關(guān)法律規(guī)范能否定紛止?fàn)幘惋@得尤為重要。對(duì)于法律而言，其語言對(duì)應(yīng)的是精準(zhǔn)的權(quán)利與義務(wù)。在數(shù)字用戶的權(quán)益保護(hù)制度改良的法律再造中，應(yīng)盡可能地確保每一個(gè)字與詞都能恰如其分地調(diào)整好算法使用者與數(shù)字用戶間的關(guān)系。毋庸置疑，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，確保數(shù)字用戶的平等、信息數(shù)據(jù)隱私安全以及自主選擇等都是改良的重點(diǎn)所在。