推荐算法的法律规制
北京工商大学法学院 沈亮
推荐算法调查问卷报告显示：超过3/4的用户认为各大平台的推荐算法利大于弊，反映出大多数用户较为认同平台的推荐算法机制，推荐算法在节省用户浏览时间、深度推荐、准确推荐、灵活推荐等方面让用户获得了更好的使用体验；
但与此同时，超过2/3的用户认为各大平台系统推荐机制侵犯用户的个人隐私。这种看似左右互搏的调查结果恰是目前推荐算法作为消费者和商家之间的纽带发挥着积极的作用，但推荐算法的运用又缺少法律规制的印证。事实上，推荐算法的合理运用可以惠及消费者与商家，但互联网企业运用推荐算法的行为若缺少规制则会引发消费者和商家的信任危机。推荐算法的规制目的是解决这种信任危机，而非因噎废食的禁止推荐算法的运用。
从法律的角度来说，算法推荐可能从以下的几个方面越过了法律的边界。对于平台用户来说：其一算法推荐可能侵犯用户的个人隐私，推荐算法运行的首要步骤就是对用户在网络平台中的使用数据进行收集、整理，在这个过程中可能会发生侵犯用户个人信息的情形；
其二推荐算法可能威胁到个体的自由，推荐算法精确化的消息推送容易导致用户接收信息的封闭化，这种个性化地推荐可能将个体置于'信息茧房“之中，个体接收到的信息经过推荐算法的加工，长此以往，每个人就像蚕蛹一样将自己束缚在自我偏好的信息城堡之中，无法逾越出自己的偏好和喜爱；
其三推荐算法的决策和辅助决策机制会挑战人类的自主决策，不透明的推荐算法很多时候成为决策的主体，这极大地挑战了人类的自主性。而对于平台内经营者来说：其一，平台内经营者依靠平台企业的数据处理能力开展商事活动能够降低销售和服务的成本，更加便利地开展经营活动，但平台内经营者相较于平台而言处于数据弱势地位，导致平台通过推荐算法对平台内经营者掌握'生杀大权“；
其二，分散的数字用户在遭遇算法滥用导致侵权损害发生时，碍于高昂的救济成本，难以通过《民法典》侵权责任编的相关规范获得救济。
目前关于算法规制研究的众多规制方法主要集中于算法公开、个人数据赋权以及反算法偏见。
算法公开的方式，主要是针对算法所具有的不透明性。只要对算法予以公开，使得算法为公众所知，即能在探明该平台所使用的算法是否具有合理性和正当性。但该方案，主要面临两个问题：一是互联网企业的所使用的推荐算法可能构成其核心竞争力或商业秘密，强制公开算法就是将企业存身的竞争优势...
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