程雪軍 趙 暢

1.同濟(jì)大學(xué)法學(xué)院，上海 200092；2.華東政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)法學(xué)院，上海 201620)

1 問(wèn)題之緣起

算法技術(shù)驅(qū)動(dòng)人類(lèi)從傳統(tǒng)農(nóng)工社會(huì)向現(xiàn)代算法社會(huì)邁進(jìn)，促使傳統(tǒng)金融向現(xiàn)代金融快速迭代。一方面，算法技術(shù)在提升傳統(tǒng)基金交易效率時(shí)，各類(lèi)量化基金公司對(duì)算法結(jié)果的依賴(lài)度持續(xù)提升，并開(kāi)始主導(dǎo)算法基金交易活動(dòng)；另一方面，算法技術(shù)作為創(chuàng)新技術(shù)，具有其內(nèi)在的技術(shù)缺陷，如算法黑箱，當(dāng)算法技術(shù)深度介入量化基金后，可能通過(guò)基金交易活動(dòng)傳導(dǎo)至金融市場(chǎng)，觸發(fā)潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)與金融安全。根據(jù)中國(guó)證券基金投資業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)可知，自從2014年我國(guó)啟動(dòng)私募基金備案登記以來(lái)，歷經(jīng)10年的發(fā)展，我國(guó)私募基金行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到20萬(wàn)億元、私募基金管理人高達(dá)2.2萬(wàn)家，并引致相應(yīng)的金融風(fēng)險(xiǎn)。其中，上海與浙江自從2023年以來(lái)陸續(xù)出現(xiàn)量化基金公司風(fēng)險(xiǎn)事件，包括上海明汯投資行政處罰案 (對(duì)公司采取責(zé)令改正措施、對(duì)兩位基金從業(yè)人員出具警示函)和杭州30億量化基金公司跑路事件 (量化私募基金攜款跑路，導(dǎo)致多家信托公司 “踩雷”，涉案金額超過(guò)30億元)等。因此，我國(guó)于2023年實(shí)施 《私募投資基金登記備案辦法》，并對(duì)上海明汯投資等量化基金公司強(qiáng)化行政處罰力度，逐步提升私募投資基金尤其是量化私募基金的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制。

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)下量化基金公司算法黑箱的規(guī)制問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從以下視角開(kāi)展研究：①關(guān)于金融機(jī)構(gòu) (如量化基金公司等)深化算法技術(shù)應(yīng)用的研究，王懷勇等[1]認(rèn)為算法在金融領(lǐng)域的引入有助于激發(fā)金融社會(huì)功能與穩(wěn)固金融公平價(jià)值。隨著算法技術(shù)的發(fā)展，我國(guó)基金市場(chǎng)涌現(xiàn)了大量用算法選擇投資策略與判斷時(shí)機(jī)的程序化交易[2]，學(xué)者[3]將其稱(chēng)之為量化投資 (即投資者利用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)交易訂單自動(dòng)化的行為)，指出歐美股票市場(chǎng)的交易大多是通過(guò)算法執(zhí)行的，其中美國(guó)60%的股票交易是由短期量化交易完成的，歐洲45%的股票交易量是由算法交易實(shí)現(xiàn)的，而且大部分算法交易具有黑箱屬性。量化基金能夠從微小的數(shù)據(jù)變化中獲取交易機(jī)會(huì)，有利于改善市場(chǎng)流動(dòng)性與提高定價(jià)效率[4]，它是基金市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變遷與技術(shù)創(chuàng)新的必然產(chǎn)物。不過(guò)，當(dāng)前研究并沒(méi)有聚焦于更加細(xì)分的量化基金公司，本文認(rèn)為量化基金公司是指利用人工智能算法技術(shù)實(shí)現(xiàn)交易自動(dòng)化的基金公司，在我國(guó)主要是各種私募投資基金公司。②關(guān)于算法黑箱的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題研究，不同于烏爾里?！へ惪薣5]所認(rèn)為的傳統(tǒng)工業(yè)化下的風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)，現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)是一種數(shù)智化的風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)，其主要風(fēng)險(xiǎn)集中體現(xiàn)為技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)[6]。誠(chéng)然，量化交易有利于改善金融市場(chǎng)的流動(dòng)性，但也可能帶來(lái)較大的操作風(fēng)險(xiǎn)、固有錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)[7]、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) (尤其是價(jià)格快速波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn))[8]、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與模型風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)代算法社會(huì)下量化基金與程序化交易存在較為明顯的局限性，集中體現(xiàn)為監(jiān)管體系化不足、缺乏交易策略的差異化監(jiān)管、自律規(guī)范難以反饋監(jiān)管需求，國(guó)際證監(jiān)會(huì)組織 (IOSCO)在2020年指出各國(guó)證券市場(chǎng)正面臨各類(lèi)違法者用算法技術(shù)實(shí)施違法犯罪的新興數(shù)字威脅[9]。③關(guān)于算法黑箱的規(guī)制進(jìn)路研究，不同學(xué)者的研究側(cè)重點(diǎn)有所不同，有些學(xué)者[10]聚焦于算法黑箱的技術(shù)規(guī)制研究，強(qiáng)調(diào)對(duì)金融算法施以代碼規(guī)制；劉輝[11]從算法黑箱的法律規(guī)制角度切入，強(qiáng)調(diào)需要完善算法透明、算法審查等規(guī)制路徑；梁慶[12]認(rèn)為應(yīng)當(dāng)防止高頻交易商利用法律規(guī)范與監(jiān)管規(guī)則漏洞操縱市場(chǎng)與侵犯投資者權(quán)益。盡管我國(guó) 《民法典》與 《個(gè)人信息保護(hù)法》分別設(shè)置了法律專(zhuān)章 (隱私權(quán)與個(gè)人信息保護(hù))與法律專(zhuān)條 (針對(duì)自動(dòng)化決策系統(tǒng)關(guān)于個(gè)人信息保護(hù)問(wèn)題)[13]，但是沒(méi)有制定統(tǒng)一專(zhuān)門(mén)化的量化基金法律規(guī)范，難以有效地規(guī)范量化基金的算法黑箱問(wèn)題。

總體而言，當(dāng)前學(xué)術(shù)研究具有一定的啟迪性，但是并沒(méi)有具體細(xì)化至量化基金公司算法黑箱的規(guī)制研究，沒(méi)有理順量化基金公司算法技術(shù)應(yīng)用、算法黑箱問(wèn)題、算法黑箱的規(guī)制依據(jù)等邏輯問(wèn)題。因此，本文從量化基金公司的技術(shù)本質(zhì)與算法導(dǎo)向出發(fā)，分析量化基金公司如何通過(guò)算法技術(shù)與金融數(shù)據(jù)打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法黑箱，從規(guī)制目標(biāo)、規(guī)制主體、規(guī)制手段等層面分析算法黑箱規(guī)制的主要問(wèn)題；通過(guò)在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)背景下運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理論，對(duì)量化基金公司算法黑箱的規(guī)制展開(kāi)理論依據(jù)分析，從傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)控制理念邁向現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理念，進(jìn)而基于規(guī)制目標(biāo)、主體與手段提出一條可行且有效的綜合風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制路徑。

2 風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)下量化基金公司的算法應(yīng)用與黑箱

人工智能算法驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)工業(yè)社會(huì)向現(xiàn)代算法社會(huì)邁進(jìn)，加劇了風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)的進(jìn)程。為保持市場(chǎng)規(guī)模與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，量化基金公司在金融業(yè)爭(zhēng)相發(fā)展算法技術(shù)并創(chuàng)造了無(wú)限的機(jī)遇，給傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)帶來(lái)了不可逆的影響。量化基金公司以技術(shù)為導(dǎo)向，掌握了包括算法在內(nèi)的先進(jìn)科技，夯實(shí)了算法基礎(chǔ)設(shè)施；量化基金公司以算法為導(dǎo)向，在算法程序運(yùn)行過(guò)程中因?yàn)閿?shù)據(jù)、算法與模型等缺陷，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法黑箱的形成提供了充分的物質(zhì)基礎(chǔ)。

2.1 人工智能算法技術(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)的影響

工業(yè)革命促使人類(lèi)從農(nóng)業(yè)社會(huì)邁進(jìn)工業(yè)社會(huì)，原來(lái)那種自給自足的農(nóng)業(yè)化生產(chǎn)向工業(yè)化大生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，同時(shí)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會(huì)的自然風(fēng)險(xiǎn)亦向工業(yè)社會(huì)的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)變，社會(huì)規(guī)制模式從強(qiáng)調(diào)人為規(guī)制 (人制)向法律規(guī)制 (法制)轉(zhuǎn)變，因?yàn)楣I(yè)化大生產(chǎn)需要標(biāo)準(zhǔn)化秩序與法律規(guī)則。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)向人工智能算法技術(shù)深度演進(jìn)，人類(lèi)社會(huì)正在從工業(yè)社會(huì)向智能社會(huì)轉(zhuǎn)型，現(xiàn)代化風(fēng)險(xiǎn)是沒(méi)有生產(chǎn)限制與國(guó)界限制的[14]，它逐漸演變?yōu)橐环N大規(guī)模產(chǎn)品且隨著全球化而加劇的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。不過(guò)，如今風(fēng)險(xiǎn)不再局限于某些專(zhuān)家學(xué)者使用，已然成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中的重要問(wèn)題。在不同的語(yǔ)境下，風(fēng)險(xiǎn)所表達(dá)的意義不盡相同，很難給出準(zhǔn)確的定義。從農(nóng)業(yè)社會(huì)到工業(yè)社會(huì)，其風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)為自然風(fēng)險(xiǎn)向社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)漸變的結(jié)構(gòu)，但人工智能算法技術(shù)的快速興起，促使人類(lèi)社會(huì)從工業(yè)社會(huì)向智能社會(huì)邁進(jìn)，其風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)將突破 “自然風(fēng)險(xiǎn)—社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)”的局限，從人為的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)占主導(dǎo)逐漸變?yōu)樗惴L(fēng)險(xiǎn)占主導(dǎo)[15]，原有構(gòu)建于資本主義工業(yè)社會(huì)基礎(chǔ)之上的風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)理論，難以有效預(yù)防與制止智能社會(huì)下的算法風(fēng)險(xiǎn)。因此，基于風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)的基礎(chǔ)理論，有必要從算法風(fēng)險(xiǎn)探索出一種多元化規(guī)制的模式，見(jiàn)表1。

表1 不同社會(huì)類(lèi)型下的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型與規(guī)制模式

2.2 量化基金公司技術(shù)導(dǎo)向夯實(shí)算法設(shè)施

量化基金是金融行業(yè)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，它更強(qiáng)調(diào)技術(shù)屬性而非金融屬性，旨在通過(guò)將人工智能與大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)接入傳統(tǒng)金融服務(wù)，從而支持金融業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。從量化基金公司的運(yùn)行實(shí)踐看，它是金融市場(chǎng)中掌握這些技術(shù)并以此開(kāi)展主營(yíng)業(yè)務(wù)活動(dòng)的組織實(shí)體，而且已經(jīng)在我國(guó)金融服務(wù)行業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域廣泛布局。其中，算法技術(shù)是量化基金公司的核心技術(shù)要素。那么，什么是算法技術(shù)？在現(xiàn)代算法社會(huì)，算法可理解為 “任何可以自動(dòng)化執(zhí)行的過(guò)程”[16]。量化基金公司語(yǔ)境下的算法具有相似的技術(shù)原理，其憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資源、算力支持與算法技術(shù)，可以運(yùn)行事先設(shè)計(jì)好的 “輸入—執(zhí)行指令—輸出”代碼程序，從而可以全面收集與匹配基金市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，有效提升基金投資效率及其質(zhì)量。

量化基金公司的技術(shù)基礎(chǔ)主要包括算法交易與量化分析。算法交易促使量化基金公司的交易執(zhí)行過(guò)程可以自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)大批量的訂單下達(dá)任務(wù)，大幅度提升交易執(zhí)行的效率；量化分析促使量化基金公司構(gòu)建投資策略時(shí)的每步推導(dǎo)過(guò)程變得更為清晰與透明，將投資人的主觀(guān)因素對(duì)量化基金的干擾降到最低化[17]。比如，量化基金公司采用多因子算法模型，從市場(chǎng)特征、公司成長(zhǎng)、公司價(jià)值、市場(chǎng)動(dòng)量等多因素?fù)駮r(shí)選股，可以克服傳統(tǒng)金融活動(dòng)中信息不對(duì)稱(chēng)、資源配置效率低下等局限，最終提高投資效率?？梢?jiàn)，無(wú)論采取何種技術(shù)手段，算法技術(shù)都是量化基金公司的技術(shù)基礎(chǔ)，技術(shù)導(dǎo)向夯實(shí)了其自身的算法設(shè)施。

2.3 量化基金公司算法導(dǎo)向衍生黑箱現(xiàn)象

在基金產(chǎn)品的運(yùn)行中，量化基金公司通過(guò)算法技術(shù)應(yīng)用可以獲取與沉淀海量數(shù)據(jù)，具有潛在主導(dǎo)金融活動(dòng)與配置金融市場(chǎng)資金等力量。然而，由于量化基金公司算法程序的中間執(zhí)行環(huán)節(jié)，通常難以被外部所知悉，故得名算法黑箱，即為人不知的、既不能打開(kāi)又不能從外部直接觀(guān)察其內(nèi)部狀態(tài)的系統(tǒng)[18]。量化基金公司基于算法理論通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)清洗、挖掘與識(shí)別，將數(shù)據(jù)輸入特有的量化選股、管理期貨 (CTA)、資金管理與投資擇時(shí)模型，其模型核心要素在于量化評(píng)測(cè)體系與資金管理組合，其主要評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)在于年化收益率、夏普率與收益風(fēng)險(xiǎn)比。當(dāng)量化基金公司選擇合適的投資策略模型后，便將其交給投資執(zhí)行模型等實(shí)施，輸出算法基金產(chǎn)品，旨在提高投資收益、減少回撤與平滑投資績(jī)效曲線(xiàn)。如圖1所示。

量化基金公司算法黑箱的本質(zhì)特征在于其不透明性與復(fù)雜性，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法由于其運(yùn)行過(guò)程復(fù)雜，天然具備較強(qiáng)的黑箱屬性，因此難以被實(shí)施有效的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制。

(1)算法黑箱的不透明性是量化基金公司逃避法律問(wèn)責(zé)的保護(hù)屏障。量化基金公司算法黑箱的運(yùn)作機(jī)理是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)輸入完成一系列特定的算法程序運(yùn)行并輸出相應(yīng)的結(jié)果。然而，算法程序運(yùn)行環(huán)節(jié)如何運(yùn)算和推演，卻難以被外界所獲悉，如同外人難以洞悉的 “隱層”，輸出的結(jié)果演變成常規(guī)不能控制和預(yù)料的結(jié)果[19]。在量化基金場(chǎng)域內(nèi)，眾多量化基金公司往往以算法技術(shù)為商業(yè)秘密，保護(hù)基金安全為理由，不愿意公開(kāi)算法黑箱情況，意圖遮掩算法運(yùn)行中的程序漏洞、方法不當(dāng)、違法違規(guī)等風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，并試圖逃避法律問(wèn)責(zé)與道德約束。

(2)算法黑箱的復(fù)雜性加劇量化基金公司的風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)化。量化基金公司利用人工智能自動(dòng)編寫(xiě)代碼與程序轉(zhuǎn)移金融產(chǎn)品的個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)，并借助算法黑箱 “隱層”優(yōu)勢(shì)加以掩蓋，把金融風(fēng)險(xiǎn)用黑箱 “包裝”起來(lái)高價(jià)兜售，加速系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。算法技術(shù)開(kāi)始介入金融市場(chǎng)交易最早可追溯至1987年，同年10月美股突發(fā)跳崖式暴跌，道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)一天內(nèi)下跌23%，量化基金成為此次風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的主要因素。不僅于此，美國(guó)道瓊斯指數(shù)于2010年5月6日發(fā)生的 “閃電崩盤(pán)”讓美國(guó)股市暫時(shí)性蒸發(fā)1萬(wàn)億美元，其主要原因是算法自動(dòng)化決策交易的缺陷。然而，為快速作出投資反應(yīng)以賺取差額收益，量化基金公司往往通過(guò)算法黑箱的封閉性掩蓋或轉(zhuǎn)移金融產(chǎn)品上的個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)[20]，即利用算法黑箱 “隱層”掩蓋每筆金融交易的個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)，最終相互傳導(dǎo)引爆系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

3 從風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理論透視量化基金公司算法黑箱的規(guī)制依據(jù)

量化基金公司利用數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)金融服務(wù)更新使讓金融業(yè)朝著普惠高效方向發(fā)展。但從實(shí)踐效果看，量化基金公司算法黑箱也帶來(lái)與之優(yōu)勢(shì)相伴而生的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。在現(xiàn)代算法社會(huì)，算法應(yīng)用對(duì)金融業(yè)態(tài)的影響日益加重，驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)參與主體追逐利益，而過(guò)度的算法依賴(lài)為量化基金公司濫用算法黑箱的不透明屬性從事金融風(fēng)險(xiǎn)行為埋下隱患。為維護(hù)金融系統(tǒng)穩(wěn)定與金融業(yè)長(zhǎng)足發(fā)展，現(xiàn)代智能社會(huì) (算法社會(huì))下的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制尤為必要。

3.1 在規(guī)制目標(biāo)上，現(xiàn)有規(guī)制過(guò)于強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)控制

無(wú)論是傳統(tǒng)基金還是量化基金，它們都屬于金融行業(yè)。在現(xiàn)代算法社會(huì)，量化基金下金融風(fēng)險(xiǎn) (如算法黑箱風(fēng)險(xiǎn))更為復(fù)雜多變，而且風(fēng)險(xiǎn)損害更大。首先，量化基金公司利用算法技術(shù)加快了算法決策速度，通過(guò)程序化交易提高了基金市場(chǎng)的資金周轉(zhuǎn)率與流動(dòng)性，但過(guò)于依賴(lài)算法技術(shù)，同時(shí)給基金市場(chǎng)帶來(lái)較高的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致 “閃電崩盤(pán)”事件的多次發(fā)生。其次，算法技術(shù)帶來(lái)的黑箱問(wèn)題放大了逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)。量化基金公司以算法黑箱的不可知性與不透明性為由，可以通過(guò)更加隱蔽的方式，侵害廣大長(zhǎng)尾客群的利益。然而，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制 (Risk Regulation)理論更加強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)控制 (Risk Control)，即通過(guò)法定的授權(quán)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)行為施加某種強(qiáng)有力的限制與約束，旨在為基金市場(chǎng)構(gòu)建相應(yīng)的規(guī)則以彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈，但以風(fēng)險(xiǎn)控制為理念的制度設(shè)置，過(guò)于強(qiáng)調(diào)剛性化的控制手段與約束制度，忽視了柔性化的規(guī)制理念與路徑，所以往往難以有效防范風(fēng)險(xiǎn)。

傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理論過(guò)于強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)控制，沒(méi)有回歸風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的本意。斯蒂芬·布雷耶 (Stephen Breyer)提出現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理論，指出風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制是一種典型的 “決策于未知”的領(lǐng)域，具有顯著的不確定性，集中體現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、估測(cè)、評(píng)價(jià)以及選擇風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)管理效果等[21]。無(wú)論量化基金公司采取以金融產(chǎn)品市值與交易量為基礎(chǔ)的時(shí)間序列的技術(shù)分析，還是采取以金融實(shí)體財(cái)務(wù)報(bào)表為基礎(chǔ)的基本面分析，如果基金市場(chǎng)及其交易活動(dòng)缺失必要的市場(chǎng)規(guī)制，那么量化基金行業(yè)甚至整體金融行業(yè)都可能遭遇巨大的金融風(fēng)險(xiǎn)或威脅。量化基金公司在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中具有激進(jìn)的逐利性與盲目性，其衍生的金融風(fēng)險(xiǎn)與算法風(fēng)險(xiǎn)總是客觀(guān)存在且難以消除的，但是傳統(tǒng)法律秩序要求下的風(fēng)險(xiǎn)防范更加強(qiáng)調(diào)通過(guò) “限制”與 “約束”實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)控制，將金融市場(chǎng)控制在趨利避害的保守主義范疇，表現(xiàn)為典型的 “父愛(ài)主義”規(guī)制理念。在現(xiàn)代算法社會(huì)背景下，量化基金公司利用算法技術(shù)實(shí)施的基金交易行為，深深地改變了傳統(tǒng)基金交易活動(dòng)及其個(gè)體行為，并衍生了一系列新型風(fēng)險(xiǎn)，包括模型風(fēng)險(xiǎn)、結(jié)構(gòu)關(guān)系變化風(fēng)險(xiǎn)、外生沖擊風(fēng)險(xiǎn)及其蔓延風(fēng)險(xiǎn)等。因此，現(xiàn)代算法社會(huì)需要轉(zhuǎn)變風(fēng)險(xiǎn)防范理念，即從傳統(tǒng)強(qiáng)調(diào) “限制”與 “約束”的風(fēng)險(xiǎn)控制理念，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)調(diào) “規(guī)整” “制約” “制度”的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理念，引導(dǎo)量化基金公司的創(chuàng)新向善發(fā)展，抑制算法黑箱衍生的負(fù)面風(fēng)險(xiǎn)，這是防范化解量化基金公司算法黑箱風(fēng)險(xiǎn)的必要制度保障。

3.2 在規(guī)制主體上，現(xiàn)有規(guī)制缺乏有效的溝通協(xié)調(diào)機(jī)制

現(xiàn)代算法社會(huì)下，算法技術(shù)日益深入應(yīng)用于基金行業(yè)，各類(lèi)基金公司為了穩(wěn)固其在基金行業(yè)的市場(chǎng)地位，紛紛選擇擁抱算法技術(shù)，將海量的金融數(shù)據(jù)通過(guò)算法化分析與建模，賦能算法基金產(chǎn)品的推出與應(yīng)用，旨在提升基金產(chǎn)品的投資業(yè)績(jī)與穩(wěn)健性。然而，算法技術(shù)具有內(nèi)在的技術(shù)復(fù)雜性，量化基金公司利用算法黑箱掩蓋其與金融機(jī)構(gòu)之間的非法數(shù)據(jù)交易行為，對(duì)社會(huì)公共利益造成巨大的負(fù)外部性影響，引發(fā)相應(yīng)的市場(chǎng)失靈問(wèn)題。此外，金融市場(chǎng)中常常出現(xiàn)量化基金公司利用現(xiàn)有規(guī)制缺乏有效的溝通協(xié)調(diào)機(jī)制，實(shí)施非法的規(guī)制套利。

量化基金公司算法黑箱造成的信息不對(duì)稱(chēng)介于市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)者、消費(fèi)者與規(guī)制機(jī)構(gòu)之間，擴(kuò)張了傳統(tǒng)金融信息不對(duì)稱(chēng)的邊界。一方面，量化基金公司算法黑箱問(wèn)題加劇了金融市場(chǎng)的偏向性發(fā)展，三者之間的金融信息差愈拉愈大，各種道德風(fēng)險(xiǎn)與逆向選擇的問(wèn)題應(yīng)運(yùn)而生，量化基金公司能夠?qū)嵤┑囊?guī)制套利空間同樣被拉大化；另一方面，算法黑箱致使3類(lèi)主要市場(chǎng)參與者的金融信息差變大，導(dǎo)致三者之間的利益沖突愈發(fā)尖銳，即大部分金融利益集中于少數(shù)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)者，而大部分金融風(fēng)險(xiǎn)卻要由長(zhǎng)尾消費(fèi)者與規(guī)制機(jī)構(gòu)承擔(dān)。在此背景下，現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理論對(duì)量化基金市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制訴求，旨在通過(guò)對(duì)量化基金市場(chǎng)施以適當(dāng)?shù)母深A(yù)措施，矯正在資源分配與利益分享上偏頗的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，從而有效防范規(guī)制套利。

3.3 在規(guī)制手段上，現(xiàn)有規(guī)制沒(méi)有形成綜合的規(guī)制手段

我國(guó)對(duì)量化基金公司算法風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)制主要表現(xiàn)為法律規(guī)制，缺乏綜合的規(guī)制手段。在法律規(guī)制層面， 《網(wǎng)絡(luò)安全法》 《數(shù)據(jù)安全法》的相繼出臺(tái)標(biāo)志著我國(guó)數(shù)據(jù)保護(hù)意識(shí)與數(shù)據(jù)治理規(guī)范邁入新階段； 《證券法》第45條提出，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)生成或者下達(dá)交易指令進(jìn)行程序化交易的，應(yīng)當(dāng)向證券交易所報(bào)告；中國(guó)證監(jiān)會(huì)在2015年與2019年頒布 《證券期貨市場(chǎng)程序化交易管理辦法 (征求意見(jiàn)稿)》 《證券公司交易信息系統(tǒng)外部接入管理暫行規(guī)定 (征求意見(jiàn)稿)》，倘若量化基金公司采取程序化交易方式，那么就得提供交易程序源代碼、交易策略等資料，構(gòu)建明確清晰的全流程管理機(jī)制；深圳證券交易所與中國(guó)金融期貨交易所分別于2019年與2022年頒布 《關(guān)于股票期權(quán)程序化交易管理的通知》 《中國(guó)金融期貨交易所違規(guī)違約處理辦法》，提出遵循程序化交易的相關(guān)要求與管理機(jī)制，并大幅度提升程序化交易擾亂市場(chǎng)秩序行為的罰款上限。然而，成文法系國(guó)家的法律制定與修訂，始終具有較強(qiáng)的滯后性，無(wú)法及時(shí)追上算法技術(shù)深化與量化基金發(fā)展的速度；而且當(dāng)前相關(guān)法律的位階較低，無(wú)法有效防范量化基金公司算法黑箱的新興風(fēng)險(xiǎn)。

從量化基金公司算法黑箱問(wèn)題的本質(zhì)原因看，其主要緣由是技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。然而，我國(guó)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制體系并未健全，僅僅依靠法律規(guī)制難以解決技術(shù)層面的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，這無(wú)疑會(huì)對(duì)量化基金公司的行為規(guī)制與技術(shù)規(guī)制存有缺失。即便通過(guò)算法技術(shù)可以識(shí)別相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，但是現(xiàn)有規(guī)制沒(méi)有形成綜合的規(guī)制手段，這導(dǎo)致目前我國(guó)難以破解量化基金公司利用算法黑箱的風(fēng)險(xiǎn)行為，無(wú)法防范風(fēng)險(xiǎn)行為可能進(jìn)一步誘發(fā)的算法金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

4 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制下構(gòu)建量化基金公司算法黑箱的規(guī)制進(jìn)路

在現(xiàn)代算法社會(huì)，當(dāng)量化基金公司將海量數(shù)據(jù)輸入算法交易程序，并形成算法黑箱輸出結(jié)果，單從外在難以探尋算法黑箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)，因此有必要重構(gòu)量化基金公司算法黑箱的規(guī)制進(jìn)路，其關(guān)鍵在于從規(guī)制目標(biāo)、主體與手段上開(kāi)展系統(tǒng)規(guī)制，實(shí)現(xiàn)從風(fēng)險(xiǎn)控制到風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制。

4.1 在規(guī)制目標(biāo)上，防范算法黑箱風(fēng)險(xiǎn)與促進(jìn)量化金融

(1)從風(fēng)險(xiǎn)控制到風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制，防范算法黑箱風(fēng)險(xiǎn)。算法的 “程序剛性” “不透明性”與司法的 “復(fù)雜性”、程序 “公開(kāi)性”存在明顯矛盾[22]。傳統(tǒng)規(guī)制理論認(rèn)為程序應(yīng)當(dāng)遵循公開(kāi)、公正、平等、合法等原則，更為強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)控制，而算法黑箱是量化基金公司應(yīng)用中需要認(rèn)真審慎對(duì)待的風(fēng)險(xiǎn)，它具有技術(shù)上的不可知性、遮蔽性等特征，無(wú)法事先被風(fēng)險(xiǎn)控制，而應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變規(guī)制理念為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制，從規(guī)范與制度的角度對(duì)量化基金公司算法黑箱風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面防范。其中，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的重點(diǎn)在于算法審查，它是對(duì)金融算法黑箱實(shí)施有效規(guī)制的重要手段，分為程序性審查與實(shí)質(zhì)性審查。程序性審查意味著算法基金產(chǎn)品在投入金融市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)之前，需要經(jīng)歷有關(guān)規(guī)制部門(mén)的審查并出具審查意見(jiàn)，對(duì)于通過(guò)審查的算法基金產(chǎn)品，可以核發(fā)電子牌照并在全國(guó)建立牌照聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，以便后續(xù)查詢(xún)、監(jiān)管與問(wèn)責(zé)。實(shí)質(zhì)性審查要求規(guī)制部門(mén)重點(diǎn)審查算法基金產(chǎn)品的內(nèi)在本質(zhì)，即通過(guò)事實(shí)揭示并獲取未知算法基金的風(fēng)險(xiǎn)信息，以事先做出預(yù)判性的應(yīng)對(duì)措施。實(shí)質(zhì)性審查包括對(duì)算法服務(wù)的提供者的實(shí)質(zhì)性審查 (旨在確定責(zé)任主體)以及對(duì)基金算法的運(yùn)行過(guò)程的實(shí)質(zhì)性審查 (旨在揭示黑箱情況)。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法自動(dòng)編寫(xiě)算法程序的責(zé)任主體尚未形成定論，大部分學(xué)者[23]認(rèn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法逐漸吸收人類(lèi)語(yǔ)境中的內(nèi)在偏見(jiàn)，其并非完全保持中立性，始終摻雜著金融數(shù)據(jù)輸入者的潛在價(jià)值觀(guān)。算法基金產(chǎn)品的審查主要包括金融數(shù)據(jù)、算法參數(shù)、代碼結(jié)構(gòu)等。在算法審查時(shí)，我國(guó)應(yīng)當(dāng)更加側(cè)重輸入端數(shù)據(jù)的合法合規(guī)審查，再輔之其他算法審查。概言之，我國(guó)應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注以技術(shù)泛化為主流特質(zhì)的技術(shù)性要素，對(duì)算法實(shí)質(zhì)性審查的范圍和對(duì)象適當(dāng)擴(kuò)張，從對(duì)資本要素的審查延展至技術(shù)要素的審查。

(2)完善算法問(wèn)責(zé)機(jī)制，促進(jìn)量化金融高質(zhì)量發(fā)展。算法黑箱的不透明性是量化基金公司逃避法律問(wèn)責(zé)的保護(hù)屏障，我國(guó)有必要完善算法問(wèn)責(zé)機(jī)制，促進(jìn)量化金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。算法的高度專(zhuān)業(yè)性和復(fù)雜性使得外界難以知悉黑箱的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)，應(yīng)該忽視算法黑箱的技術(shù)細(xì)節(jié)，在發(fā)生損害之后對(duì)算法相關(guān)主體進(jìn)行追責(zé)，即以事后問(wèn)責(zé)的方式構(gòu)建完善的算法問(wèn)責(zé)機(jī)制，明確算法黑箱責(zé)任主體、歸責(zé)原則、責(zé)任分配及法律后果，倒逼算法主體在符合法律法規(guī)等政策要求前提下設(shè)計(jì)和應(yīng)用算法。

由明汯投資案透視量化基金公司的算法問(wèn)責(zé)機(jī)制可知：①明確法律責(zé)任主體。作為海量數(shù)據(jù)的集成者以及算法黑箱的制造者，量化基金公司利用算法技術(shù)實(shí)施算法決策，將算法基金產(chǎn)品與服務(wù)推薦給金融消費(fèi)者，有義務(wù)對(duì)基于算法技術(shù)所形成的算法黑箱承擔(dān)法律責(zé)任。量化基金公司算法程序兼具代碼編寫(xiě)與金融屬性，具有高度的技術(shù)復(fù)雜性與協(xié)作性：人工智能公司作為技術(shù)方案的提供方，量化基金公司作為技術(shù)方案的使用方，量化基金從業(yè)人員作為技術(shù)方案的推薦方，都是量化基金生態(tài)的重要構(gòu)成并可能牽涉算法黑箱的法律關(guān)系，應(yīng)當(dāng)構(gòu)成相應(yīng)的法律責(zé)任主體。②健全歸責(zé)原則。對(duì)于過(guò)錯(cuò)和無(wú)過(guò)錯(cuò)責(zé)任，金融消費(fèi)者只需提供其權(quán)益受損的證據(jù)，量化基金公司等主體按照法律規(guī)范要求提供相應(yīng)資料以供審查，證明相應(yīng)的侵權(quán)行為。對(duì)于過(guò)錯(cuò)推定責(zé)任，按照 《民法典》適用舉證責(zé)任倒置，若量化基金公司等主體不能證明自己無(wú)過(guò)錯(cuò)，那么便應(yīng)承擔(dān)舉證不能的后果。③完善責(zé)任分配，可以依據(jù)行為方對(duì)金融算法黑箱的貢獻(xiàn)情況具體裁量。作為基金算法程序的應(yīng)用者與直接參與者，量化基金公司通過(guò)算法程序向金融消費(fèi)者提供基金產(chǎn)品與服務(wù)，對(duì)算法黑箱的貢獻(xiàn)較大，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)主要的法律責(zé)任；作為基金算法程序的開(kāi)發(fā)者，人工智能公司通過(guò)提供算法技術(shù)服務(wù)幫助量化基金公司提升獲客的精準(zhǔn)性，需要考察其是否知情或默許等主觀(guān)因素，從而確定AI公司是否應(yīng)當(dāng)承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。④明晰法律后果。法律后果是法律主體因?yàn)椴宦男蟹ǘɑ蚣s定義務(wù)而應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的后果，主要包括民事、行政與刑事法律后果。倘若量化基金公司等主體利用算法黑箱侵犯金融消費(fèi)者的民事權(quán)益，那么它應(yīng)當(dāng)承擔(dān)相應(yīng)的民事責(zé)任，如通過(guò)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償或賠償?shù)确绞教钛a(bǔ)金融消費(fèi)者的損失；倘若量化基金公司等主體利用算法黑箱違反市場(chǎng)規(guī)制，那么法律規(guī)制部門(mén)可依據(jù) 《私募投資基金監(jiān)督管理暫行辦法》 《關(guān)于加強(qiáng)私募投資基金監(jiān)管的若干規(guī)定》等對(duì)其追究行政責(zé)任，如通過(guò)市場(chǎng)禁入、責(zé)令改正、警示函等方式明確行政處罰；如果量化基金公司等主體利用算法黑箱引發(fā) “閃電崩盤(pán)”等風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重侵害社會(huì)公益或國(guó)家安全等，構(gòu)成刑事犯罪的，那么應(yīng)依法追究刑事責(zé)任 (見(jiàn)表2)。

4.2 在規(guī)制主體上，逐步構(gòu)建集中化的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)

在這個(gè)充滿(mǎn)風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)代算法社會(huì)，公眾對(duì)于算法黑箱的規(guī)制呼聲不斷。盡管人們呼吁 “最小政府”，但風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)下對(duì)政府的依賴(lài)日益嚴(yán)重，尤其在遭遇到復(fù)雜的信息技術(shù)時(shí)，人們對(duì)于 “技術(shù)利維坦”具有天生的懼怕性。即使當(dāng)前量化基金公司的算法黑箱風(fēng)險(xiǎn)能夠被相關(guān)的規(guī)制機(jī)構(gòu)識(shí)別，并提上規(guī)制議程，但是由于規(guī)制機(jī)構(gòu)主體之間的不溝通、不協(xié)調(diào)、不統(tǒng)一，導(dǎo)致對(duì)算法黑箱的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制效果相當(dāng)一般。

對(duì)于如何打破惡性循環(huán)與化解風(fēng)險(xiǎn)困擾，布雷耶通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的存在問(wèn)題與原因分析，提出了一個(gè)有建設(shè)性的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制進(jìn)路[24]，即集中化的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)。這種超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)由跨學(xué)科知識(shí)與跨部門(mén)的人員構(gòu)成，具有相對(duì)的機(jī)構(gòu)獨(dú)立性，屆時(shí)超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)充分發(fā)揮跨部門(mén)的協(xié)調(diào)功能，有機(jī)整合風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制資源，克服過(guò)度的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制甚至風(fēng)險(xiǎn)控制，從而削減風(fēng)險(xiǎn)與增加安全。

關(guān)于構(gòu)建集中化的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)的必要性，相對(duì)于其他普通基金公司與金融消費(fèi)者而言，量化基金公司利用數(shù)據(jù)、算法與模型等優(yōu)勢(shì)，不僅會(huì)形成算法黑箱，而且會(huì)形成一種 “超級(jí)權(quán)力”，可以被稱(chēng)之為 “超級(jí)平臺(tái)私權(quán)力”，與政府公權(quán)力、消費(fèi)者私權(quán)力構(gòu)筑三足鼎立之勢(shì)，打破了傳統(tǒng) “公權(quán)力—私權(quán)利”的均衡格局，因此對(duì)于這種 “超級(jí)平臺(tái)私權(quán)力”，我國(guó)需要一種 “集中化的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)”與之相對(duì)應(yīng)，從而形成更好的規(guī)制效率。

關(guān)于構(gòu)建集中化的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)的可行性，國(guó)內(nèi)外都已具備相應(yīng)的成熟經(jīng)驗(yàn)。為防范次貸危機(jī)的再次發(fā)生，美國(guó)2008年后改組美聯(lián)儲(chǔ)，將其改造成為 “超級(jí)金融規(guī)制者”，承擔(dān)更多的宏觀(guān)金融風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制責(zé)任；我國(guó)在2018年與2023年深化金融規(guī)制改革，將此前 “一行三會(huì)”改組為2018年的 “一行兩會(huì)”，并進(jìn)一步改組為2023年的 “一行一局一會(huì)”。然而，國(guó)家金融監(jiān)管總局與中國(guó)證監(jiān)會(huì)的規(guī)制職權(quán)與工作性質(zhì)在一定程度存在重疊，而且兩者所規(guī)制的市場(chǎng)規(guī)模相差較大，即銀行保險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模遠(yuǎn)大于證券市場(chǎng)規(guī)模。

綜上，在現(xiàn)代算法社會(huì)背景下，為更好從事一般化乃至跨行政部門(mén)的規(guī)制工作，建議逐步構(gòu)建中國(guó)集中化的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)，將目前的國(guó)家金融監(jiān)管總局與中國(guó)證監(jiān)會(huì)合并為涵蓋銀行、保險(xiǎn)、證券與基金等業(yè)務(wù)的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu) (國(guó)家金融監(jiān)管總局)，令其擁有跨機(jī)構(gòu)、跨業(yè)務(wù)、跨領(lǐng)域等規(guī)制權(quán)限，對(duì) “超級(jí)平臺(tái)私權(quán)力”實(shí)施更好的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制。

4.3 在規(guī)制手段上，完善法律與技術(shù)規(guī)制的綜合規(guī)制手段

(1)從法律規(guī)制上完善量化基金公司的算法解釋義務(wù)。在算法技術(shù)的深度應(yīng)用下，量化基金公司得以迅速發(fā)展，但是算法技術(shù)具有技術(shù)復(fù)雜性、代碼不透明性等特征，導(dǎo)致量化基金公司與金融消費(fèi)者、法律規(guī)制部分的信息不對(duì)稱(chēng)加劇。因此，我國(guó)有必要從法律規(guī)制上完善量化基金公司的算法解釋義務(wù)，提升量化基金生態(tài)圈內(nèi)的信息對(duì)稱(chēng)性，有效防范算法黑箱的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

從法律關(guān)系的基本原理看，量化基金活動(dòng)中所存在的法律關(guān)系包括平等主體之間的民商事法律關(guān)系與不平等主體之間的行政法律關(guān)系，其中前者法律關(guān)系主要體現(xiàn)為量化基金的交易活動(dòng) (量化基金公司與金融消費(fèi)者之間的基金交易活動(dòng))，后者法律關(guān)系主要體現(xiàn)為量化基金的規(guī)制活動(dòng) (法律規(guī)制部門(mén)與量化基金公司、金融消費(fèi)者之間的基金規(guī)制活動(dòng))。

首先，在量化基金的交易活動(dòng)中，算法技術(shù)的深度應(yīng)用加劇了量化基金公司與金融消費(fèi)者之間的信息不對(duì)稱(chēng)，導(dǎo)致金融消費(fèi)者難以理解量化基金公司的算法金融產(chǎn)品及其模型，無(wú)法有效保障金融消費(fèi)者的合法權(quán)益。作為平等關(guān)系的民商事交易主體，金融消費(fèi)者有權(quán)知曉基金算法決策的做出機(jī)制，尤其是當(dāng)金融消費(fèi)者認(rèn)為算法決策結(jié)果與其預(yù)期存有較大偏差時(shí)，此時(shí)金融消費(fèi)者可以要求量化基金公司對(duì)算法基金產(chǎn)品進(jìn)行解釋?zhuān)_保算法程序的公開(kāi)公正運(yùn)行。因此，量化基金公司有必要完善算法解釋義務(wù)，向金融消費(fèi)者合理解釋算法基金產(chǎn)品的數(shù)據(jù)、算法、模型及其結(jié)果等，以可理解的精準(zhǔn)方式向金融消費(fèi)者解釋自動(dòng)化算法決策理由，構(gòu)建金融消費(fèi)者對(duì)自動(dòng)化算法決策的信任[25]。

其次，在量化基金的規(guī)制活動(dòng)中，算法技術(shù)的深度應(yīng)用加劇了量化基金公司與法律規(guī)制部門(mén)之間的信息不對(duì)稱(chēng)，致使法律規(guī)制部門(mén)難以理解量化基金公司的算法技術(shù)以及決策模型，無(wú)法對(duì)量化基金公司實(shí)施有效的法律規(guī)制。算法可解釋性既可來(lái)源于量化基金的交易活動(dòng)，也可來(lái)源于量化基金的規(guī)制活動(dòng)，形成以干預(yù)為導(dǎo)向的算法解釋義務(wù)。值得注意的是，以算法透明為要求的算法可解釋性并不等于代碼的完全披露，更不會(huì)涉及量化基金公司的商業(yè)秘密泄露，旨在保護(hù)量化基金公司的算法技術(shù)創(chuàng)新與黑箱風(fēng)險(xiǎn)防范。概言之，對(duì)于量化基金公司的算法黑箱結(jié)果，我國(guó)需要構(gòu)建與完善相應(yīng)的法律規(guī)制，從 《個(gè)人信息保護(hù)法》 《數(shù)據(jù)安全法》等法律規(guī)范切入，以算法公開(kāi)透明為核心理念，逐步從原則立法到規(guī)則實(shí)施，夯實(shí)量化基金公司算法解釋義務(wù)的法律規(guī)制。

(2)加強(qiáng)技術(shù)規(guī)制作為補(bǔ)充手段的配合規(guī)制作用。為提升算法黑箱的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制效果，有必要引入算法審計(jì)，因?yàn)樗惴▽徲?jì)恰好契合了金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制要求，可以通過(guò)技術(shù)方式提升算法審計(jì)的實(shí)際效果。算法審計(jì)本質(zhì)上是一種技術(shù)審計(jì)、技術(shù)規(guī)制，其旨在通過(guò)引入外部專(zhuān)業(yè)審計(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)算法基金產(chǎn)品的運(yùn)作客觀(guān)評(píng)估，從而讓規(guī)制部門(mén)與社會(huì)公眾能夠快速且清晰地對(duì)金融算法是否符合法律規(guī)范全面檢視或作出判斷。算法審計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于審計(jì)機(jī)構(gòu)可以從第三方視角，以專(zhuān)業(yè)、有效且可信任的方式打開(kāi)算法黑箱，緩解信息偏在的局面，以便規(guī)制部門(mén)與消費(fèi)者有機(jī)會(huì)知曉黑箱內(nèi)部的潛在風(fēng)險(xiǎn)，并予以精準(zhǔn)規(guī)制和理性決策。

根據(jù)不同審計(jì)目標(biāo)和需求，算法審計(jì)的規(guī)制可分為兩類(lèi)：①?gòu)母深A(yù)角度出發(fā)，美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)公共政策委員會(huì)通過(guò)頒布 《算法透明性和可問(wèn)責(zé)性聲明》，明確提出應(yīng)當(dāng)在算法開(kāi)發(fā)、部署和運(yùn)行的每個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)其模型、代碼、參數(shù)、數(shù)據(jù)和決策等進(jìn)行記錄，以便在需要之時(shí)對(duì)算法展開(kāi)審計(jì)。②從市場(chǎng)角度出發(fā)，基于公共利益原則、介入無(wú)害原則和最小必要原則所開(kāi)辟出的依托用戶(hù)的算法審計(jì)路徑[26]。但無(wú)論從何種角度看，算法審計(jì)都高度依賴(lài)審計(jì)機(jī)構(gòu)的獨(dú)立性與專(zhuān)業(yè)能力。我國(guó) 《個(gè)人信息保護(hù)法》已初步構(gòu)建算法審計(jì)制度，但算法審計(jì)并非僅核查算法基金產(chǎn)品的基礎(chǔ)性要素，還應(yīng)全方位評(píng)估算法系統(tǒng)的自動(dòng)化決策結(jié)果，綜合考慮算法應(yīng)用的不同場(chǎng)景、處理數(shù)據(jù)的敏感度與涉及利益的重要性，從而判斷出具何種審計(jì)意見(jiàn)類(lèi)型并提供詳細(xì)的審計(jì)報(bào)告?？傊?，對(duì)算法的可把握與可審計(jì)有利于將量化基金公司算法黑箱的內(nèi)部構(gòu)造與運(yùn)作機(jī)理由隱性向顯性推進(jìn)。

隨著算法技術(shù)在量化基金公司的深入，算法黑箱問(wèn)題日益嚴(yán)重化，我國(guó)可以通過(guò)加強(qiáng)規(guī)制技術(shù)尤其是規(guī)制人工智能 (AI)建立自動(dòng)化的算法規(guī)制，提升配合規(guī)制的作用。首先，通過(guò)制定可量化的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，明確量化基金公司的算法基金產(chǎn)品在開(kāi)發(fā)中的特定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，建立算法與法律之間的協(xié)作與溝通機(jī)制。在引導(dǎo)量化基金公司算法自律時(shí)，我國(guó)可以將算法黑箱的套利動(dòng)機(jī)規(guī)制于事前，在事前準(zhǔn)入性規(guī)制階段揭開(kāi)算法黑箱 “隱層”。其次，針對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法形成的黑箱，我國(guó)需要強(qiáng)化規(guī)制技術(shù)特別是規(guī)制AI，在交易行為監(jiān)控、客戶(hù)身份識(shí)別、合規(guī)數(shù)據(jù)報(bào)送等應(yīng)用場(chǎng)景，逐步增強(qiáng)規(guī)制AI防范算法黑箱的能力，對(duì)量化基金公司算法黑箱的內(nèi)置程序、代碼結(jié)構(gòu)、參數(shù)樣本和考慮因素等具體指標(biāo)進(jìn)行更為嚴(yán)格的規(guī)制。

5 結(jié)語(yǔ)

算法技術(shù)驅(qū)動(dòng)人類(lèi)從傳統(tǒng)工業(yè)社會(huì)邁向現(xiàn)代算法社會(huì)，并因此進(jìn)入全新的算法風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)。量化基金公司在強(qiáng)大的算法技術(shù)以及旺盛的市場(chǎng)需求下應(yīng)運(yùn)而生，并在激烈的基金競(jìng)爭(zhēng)中成為中堅(jiān)力量。然而，在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)背景下，現(xiàn)代算法社會(huì)的算法黑箱天然具有的不透明屬性，為量化基金公司套利提供了放任空間，給傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制理論帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。

當(dāng)下，我國(guó)陸續(xù)對(duì)量化基金、程序化交易等出臺(tái)相關(guān)法律規(guī)范，但是相關(guān)文件依然主要以 “指南” “辦法”等形式存在，缺乏可操作的管理辦法。此外，量化基金公司利用算法黑箱逃避法律規(guī)制，依然屬于工業(yè)社會(huì)下的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制問(wèn)題，所以?xún)H僅采用風(fēng)險(xiǎn)控制的方法無(wú)法解決實(shí)際問(wèn)題。而且，對(duì)量化基金公司算法黑箱不能單獨(dú)局限于法律規(guī)制或技術(shù)規(guī)制的手段，而應(yīng)當(dāng)從規(guī)制目標(biāo)、主體與手段上開(kāi)展全面規(guī)制。因此，我國(guó)可以從風(fēng)險(xiǎn)控制向風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制邁進(jìn)，從規(guī)制目標(biāo)、主體與手段開(kāi)展系統(tǒng)規(guī)制。在規(guī)制目標(biāo)上，防范算法黑箱風(fēng)險(xiǎn)與促進(jìn)量化金融；在規(guī)制主體上，逐步構(gòu)建集中化的超級(jí)規(guī)制機(jī)構(gòu)；在規(guī)制手段上，完善法律與技術(shù)規(guī)制的綜合規(guī)制手段。最終，為量化基金公司利用算法技術(shù)創(chuàng)新向善保駕護(hù)航。