算法透明度立法路径：理论依据与实践方案
算法透明度立法路径：理论依据与实践方案
康京涛 陈至诚
（西安财经大学法学院，陕西西安 710061）
康京涛,陈至诚.人工智能算法透明法治化：底层逻辑与路径选择[J].武汉科技大学学报(社会科学版),2026,28(01):50-61.
摘要及关键词
摘要：人工智能算法透明度要求相关技术具备可理解、可阐释和可追溯的特性，对于消除算法不透明带来的担忧、遏制技术权力被滥用、厘清责任归属具有关键意义。从各国对人工智能算法透明度的规制要求审视，算法透明度并非单纯的信息传递，而是通过观察和认知相关信息，实现对信息的某种掌控，涵盖形式层面的透明与实质层面的透明。人工智能算法透明法治化应以维护公众知情权为目标，既要正视技术本身的局限性，也要兼顾商业机密的保护。具体而言，技术层面需根据不同场景和算法级别实施差异化治理，义务配置层面需依据不同主体分担透明度责任，同时妥善处理算法透明与商业秘密保护之间的平衡。
关键词：人工智能；算法透明；知情权；商业秘密；算法披露
全文概览
一、问题的缘起：从首例“搜索提示词”算法侵权案说起
二、人工智能算法透明法治化的需求识别
三、人工智能算法透明法治化的底层逻辑
四、人工智能算法透明法治化的实现路径
五、结 语
01
问题的缘起：从首例“搜索提示词”算法侵权案说起
2024年11月，北京互联网法院一审审理了因“搜索建议词”引发的网络侵权纠纷案（以下简称“搜索建议词”案），在该案中，深圳某科技企业起诉自媒体从业者夏某某在北京某信息服务企业运营的网络平台上发布十余篇含有“骗局”“被骗”等负面词汇的文章和视频，侵犯其名誉权。深圳某科技企业认为，夏某某的言论构成名誉权侵权，而网络平台通过算法生成搜索建议词扩大了侵权影响，应承担连带责任。法院认定夏某某的言论超出合理批评范畴，使用侮辱性词汇（如“忽悠农村老百姓”“套路贷”），缺乏事实依据，构成对深圳某科技企业名誉权的侵害，判决其赔礼道歉并赔偿经济损失及合理支出共计4.04万元。法院认为网络平台不承担侵权责任，原因是搜索建议词由算法依据用户历史搜索记录自动生成，无人工干预或主动聚集负面内容，同时网络平台已履行算法解释义务（书面说明技术机制），并采取必要措施拦截违法内容（如色情、暴力等）。
“搜索建议词”案在司法实践中具有双重示范价值：一方面，该案首次将《互联网信息服务算法推荐管理规定》中的“算法解释义务”具体阐释为裁判准则，明确算法推荐服务运营者需通过披露逻辑证明无主观恶意，为后续类似案件提供裁判参照；另一方面，审理过程揭示出立法层面亟待完善的制度课题——算法透明度边界应如何界定。作为数字经济基础设施的核心技术，算法决策过程不应成为“数字暗箱”，算法推荐服务运营者应当以显著方式告知用户其提供算法推荐服务的情况，并以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等，使用户能预判算法运行风险。“搜索建议词”案中，被告因未能阐明搜索建议词生成机制的关键信息，导致其行为可归责性陷入事实迷雾，客观上形成了侵权损害扩大的制度性缺口。
目前，我国算法治理与透明度的直接法律依据包括2021年发布的《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，以及2022年正式施行的部门规章《互联网信息服务算法推荐管理规定》。它们明确将“透明可释”确立为算法应用的核心原则，并详尽规定算法推荐服务运营者应秉持及时、合理、有效的原则，向社会公开算法运行的基本原理、优化追求目标以及决策制定的标准等关键信息。然而，对照当前人工智能算法安全监管领域日益凸显的法治需求，现有规范体系仍显露出若干短板与不足之处。2024年7月，党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》提出，完善生成式人工智能发展和管理机制作为人工智能技术核心组成部分的算法，其安全性和可靠性至关重要，必须得到严格监管和保障。因此，厘清人工智能算法透明的需求、底层逻辑和法治进路，对于建立人工智能安全监管制度具有重要意义。
02
人工智能算法透明法治化的需求识别
算法输出结果后，人类需要理解其内在逻辑，以判断结论的合理性。这种需求自然引出对算法透明的要求，打破算法黑箱，以保护相关方的合法权益。算法作为一种技术，本身不具有权益属性，其在编写、开发、交换、使用等过程中所产生的权益实际是人类本身理应享有的权益。因此，算法的研究应始终从人类视角出发，识别和理解人类对算法透明度的需求。
（一）人工智能算法透明的本质内涵
目前，法律政策对算法透明的定义尚无明确规定。基于算法在技术层面的独占性、知识的壁垒性以及运行过程中的自我决策特性，算法透明主要涉及三个核心问题：一是算法运行中被参考的信息在结论中产生了怎样的作用；二是算法运行参考的信息如何产生作用，各信息在结论中占了多大的比重；三是算法通过什么方式将结论反馈给相对人[1]。
其一，算法透明要求人工智能算法技术具有可理解性、可解释性和可观察性。可理解性关系到非专业的用户能不能有效理解和应用，对于非专业用户而言，了解算法技术往往存在着较大障碍。算法的开发者需要用比较清晰、简洁而且容易理解的方式，将算法的基本原理、运作过程以及可能产生的影响呈现出来。可理解性还要求算法透明应当具备良好的可阅读性和易使用性，避免使用太专业的术语，或在使用这些术语时提供必要的解释和说明。可解释性意味着算法的决策过程和输出结果可以被清晰地解释出来。在计算机领域，算法在最开始被设计时就呈现了一定的逻辑性。具体而言，一个算法在有限步骤之后必然要终止，算法的每个步骤都必须精确地（严格地和无歧义地）定义，且这个算法有零个或多个输入从而产出一个或多个输出[2]。简单地说，就是“如果A发生，那么B；如果A没有发生，则C”。可解释性要求算法作出决策时，不仅要给出结果，还要详细阐述得出这一结果的依据和逻辑，让用户能够知其然，更知其所以然。可观察性要求算法在执行的过程中，其内部逻辑、数据处理流程、决策依据以及最终输出结果，都以一种可追踪、可验证的方式呈现给外部，可观察性不仅有助于提升算法的可信度，还能在算法出现问题或争议时，为相关方提供有力的证据支持。
其二，算法透明的构成要件包括主体（谁来透明）、客体（透明的内容）、对象（向谁透明）（见表1），各要素之间构成一种新的法律关系框架。一般而言，算法的主体包括算法的开发者、算法的运营者、数据的控制者和数据的处理者，这四者应当承担起主要的算法透明义务，向公众说明算法的设计逻辑、决策过程、可能的影响以及潜在的风险，确保用户和社会能够基于充分的信息作出判断。尽管判断依据用户的专业性或认知水平而定，但由于算法决策的高度专业化，算法开发者应当主动承担起适当的帮助解释义务[3]。算法透明的内容应涵盖人工智能系统的身份界定与功能阐述，所收集或运用及共享的数据详情，算法代码的构成与逻辑，决策树的构建原理与节点选择标准，算法决策过程的全面阐释，输出结果的生成机制与验证方法，感知能力与目标设定等核心机制的详细说明，以及算法的开发流程、测试方法、部署策略与更新机制等。负有算法透明义务的主体在履行透明义务时，必然存在相应的接收者，通常是指特定的算法用户、监管人员或司法机关。当然，在某些特定的情形下，接收者的范围可能会更为广泛，甚至可能包括公众媒体、社会组织或普通公众。这是因为，算法的影响已经远远超出个体或特定机构的范畴，算法取之于人，用之于人，其应用必须始终遵循“以人为本”的原则[4]。
（二）人工智能算法透明的制度价值
首先，算法透明有助于打破对算法黑箱的恐惧。算法黑箱既是人为设计的产物，也受技术、数据等多方面因素共同作用形成，虽然它的输入与输出是可观测的，但其内部运作机制却是部分或全部隐藏的。在信息时代，算法广泛应用于众多领域，但其内部逻辑与运作机制往往不为外人所知，这种不透明性容易引发误解与不信任。《中国大安全感知报告（2021）》显示，有七成受访者感到算法能获取自己的喜好、兴趣，从而“算计”自己，近五成受访者表示在算法束缚下想要逃离网络、远离手机[5]。因此，推动算法透明化，有助于揭示算法潜在的不公平与偏见，确保公众对算法决策知情权与监督权的行使，激发技术创新与公众参与的良性循环。
其次，算法透明有助于防范技术权力滥用。当前使用算法技术的超级平台与传统的互联网平台的运作模式存在巨大差异。传统平台的运作模式往往是人找信息，即公众通过输入特定关键词获得众多信息，然后通过自主筛选，获取自己需要的信息。在应用算法技术的超级平台主导下，传统模式变成了信息找人，即算法通过分析用户的喜好向用户推送各种类似信息，由于平台搭载了强大的信息收集能力和算法计算力，平台权力与算法权力耦合交融。这种权力的集中与滥用，可能导致用户权益受损，如隐私泄露、信息茧房效应、不公平竞争等。更为严重的是，一些超级平台在追求商业利益的过程中，可能会利用算法技术侵害用户的合法权益。算法透明要求算法的设计、运行逻辑和决策过程全程公开，一方面，可以及时发现并且纠正算法中的偏见和错误；另一方面，可以防止侵犯隐私和不正当竞争。
最后，算法透明有助于明确相关责任主体。算法透明不仅是道德上的诉求，更是法律框架内明确相关责任主体的基石。对于算法透明的要求，其出发点或许是为了解决问责性的问题，希望通过观察算法的内部操作，以理解其如何产生结果，从而实现可解释性的要求，进而实施监管与追究责任[6]。无论是数据收集、模型训练，还是决策执行等阶段，算法透明要求每一步都要有迹可循、有责可究。明确责任主体意味着一旦算法出现问题，便能迅速锁定症结，高效解决，增强了公众对算法决策的信任。这样的制度设计，确保了算法不再是“黑箱操作”，而是置于“阳光”之下，接受各方监督。
（三）人工智能算法透明的规范要求
为切实保障公民的知情权与隐私权益，各国政府相继颁布了法规与指导原则，要求人工智能算法的开发者及运营者，必须坚持透明度原则，将人工智能算法的基本逻辑框架、决策流程以及可能伴随的风险清晰地披露给公众。从各国对人工智能算法透明的规范要求来看，透明并不仅仅是信息之间的直白传递，而是通过对相关信息的进一步观察和了解实现一定形式上对相关信息的控制。算法透明不仅涵盖了信息披露的形式性透明要求，还蕴含了可解释性的实质性透明要求[7]。
算法的形式性透明指的是算法技术的相关义务主体，即算法开发者、算法控制者、数据控制者及数据处理者通过特定途径实现信息的公开披露，将相关信息以不加修饰或不过度解读的方式，直接呈现给相关方。例如欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）就明确要求数据控制者需要提供关于自动化决策和内容搜索过程的详细透明信息，涵盖算法的逻辑构造、具体含义以及预期产生的后果；美国《加州消费者隐私法案》规定，企业须向消费者明确说明自动化决策的运行逻辑和具体用途；《中华人民共和国个人信息保护法》也要求个人信息处理者公开其处理规则并详细阐释自动化决策的逻辑流程及可能带来的后果。
算法的实质性透明，指的是在实现披露的基础上进一步对所披露的信息进行解释说明，此种透明往往面向的是监管主体，意在将算法框架尽可能地详细说明。在人工智能的相关领域，专业知识具有比较强的壁垒性，其交互语言往往使用计算机语言，包括C、C++、Java、Python、JavaScript、Ruby、PHP等，其共同特征便是晦涩难懂，若是将此种计算机语言直接呈现给算法透明的对象，那么算法透明将毫无意义，实质上也并未打破算法黑箱。部分国家和地区在创设法律和政策中注意到了这一点，如，欧盟《人工智能法案》要求高风险人工智能系统需提供详细的文档和透明度信息，确保用户理解系统的运作方式和决策依据。《美国法典》要求企业对自动化决策系统进行影响评估，确保透明度和公平性。
03
人工智能算法透明法治化的底层逻辑
人工智能算法透明法治化的核心在于平衡多方利益与价值，其法治化的建构需要紧密围绕保障公众知情权这一核心，充分考量技术的固有限制，细致协调各方利益相关者的诉求，同时严格保护商业秘密，依此逻辑推进。
（一）人工智能算法透明以保障公众知情权为基础
算法作为人工智能的核心，其隐秘性破坏了主体拥有自由思考的意志和自由行动的条件。为此，强调人工智能算法透明，首先要保障公众的知情权。知情权是公民的一项基本权利，也是民主社会的重要组成部分，知情权的理念自肯特·库珀在1945年首次提出后便受到各界的广泛关注，在国际和各国的法律以及政策框架中得到普遍的认可和保护。例如，1946年联合国大会将知情权列为基本人权之一。在多数情况下，算法技术会涉及大量的个人数据和敏感信息，如果这些信息被不当使用，甚至泄露，将对个人隐私和社会安全造成严重威胁。公众只有充分了解算法的工作原理、数据