本文是一篇行政管理毕业论文，本文的主要结论是算法风险协同治理在现实运行过程中与理想状态还是存在一定差距的。本文在基于案例分析的基础上运用SFIC协同治理模型得出算法风险协同治理过程中所存在的问题，其中包括协同基础有待夯实、政府机构职能发挥有限、协同治理制度碎片化及协同机制运行梗阻的问题阻碍了算法风险协同治理的实践发展。
1绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
进入21世纪以来，我国在经济社会高速发展的进程中与数字技术革命形成历史性交汇，由此催生出具有划时代意义的数字经济形态。作为继农业文明、工业文明之后的新经济范式，数字经济展现出超常规的增长态势、全域性的渗透特征和深层次的变革效应，不仅深刻重构着人类社会的生产模式、生活样态和治理体系，更在全球资源再配置、经济格局重塑和国际竞争力重构中发挥着战略性作用。与数字经济相伴而生的数字社会生态系统日趋完善，当前互联网技术的深度应用使得算法机制已全面嵌入社会运行体系。搜索引擎、社交平台、电商网络等数字化载体依托算法引擎对海量数据进行智能解析与决策输出，通过个性化服务供给满足人民群众的多元化需求。然而，技术赋能的双刃效应日益显现：算法驱动下的信息过滤机制导致认知壁垒加速形成，数据挖掘与算力优势引发隐私安全危机，平台资本扩张催生市场垄断格局。这些技术异化现象既威胁公民的合法权益，也为社会治理埋下风险隐患，促使算法治理逐渐成为政府监管与公众关注的重要命题。
如何有效地治理算法、保障用户权益、促进市场的公平竞争，成为亟待解决的问题。2018年我国第一部关于算法治理的法律《中华人民共和国电子商务法》应运而生，为我国后续进行算法治理奠定了基础。随着法律的不断完善，《国家安全法》《密码法》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》五部法律架构起了我国算法安全规范体系的“四梁八柱”。2021年12月31日，国家网信办、工业和信息化部、公安部、国家市场监管总局联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》（简称《规定》），自2022年3月1日起正式施行。《规定》与《数字中国建设整体布局规划》中数字经济发展应坚持公平竞争、安全有序的基本原则相一致，是贯彻落实中央关于网络安全和信息化工作战略部署、推进互联网信息服务生态治理的重要举措。
1.2国内外研究述评
1.2.1关于算法风险的相关研究
20世纪后期，科技的快速发展促使社会结构发生了巨大变迁，特别是算法的出现，使得社会结构由“中心-边缘”转变为“多中心”或“无中心”结构，原始的权力结构也遭受到了动摇，权力由政府逐渐下放至社会。除此之外，公共事务的性质由低复杂性和低确定性转为高复杂性和易变性，传统治理模式正遭遇前所未有的挑战，风险社会也在此时悄然而至。算法作为企业谋取利益的工具，衍生出了一系列风险。目前国内外对于算法风险的研究主要集中在以下四个领域：（1）在法律领域的算法风险研究吴汉东[1]提出人工智能时代社会风险具有共生性、时代性与全球性，并在此基础上率先提出有关人工智能法律问题的框架。此后，相关学者就此框架对人工智能与算法的法律主体人格[2]、民事权责[3][4]、刑法适用[5][6]、司法裁判[7][8]等方面展开探讨，同时也加深了对算法风险的研究。Woodrow H认为效率低下和不确定性在自动化执法系统中有重要价值，人类比自动化系统更有能力做出合乎道德和情景化的决策，这种效率低下应该给予保留，因此反对整个执法过程的自动化[9]。算法风险在法律领域中一方面表现在算法自身归责难题上，如自动驾驶汽车事故责任认定困难暴露出现有法律应对该类事件的滞后性[10]，另一方面表现在算法嵌入司法上，即算法黑箱导致的算法隐蔽性与司法公正透明产生矛盾冲突[11]，可能导致司法权威及公信力受损、法官地位弱化，有损司法公正[12]。
（1）在治理领域的算法风险研究
数字技术不断扩展到越来越多的社会和政治生活领域，导致了社会秩序机制更强大[13]、敏感以及更加网络化[14]。自动化信息和决策系统越来越多地被用于构建社会过程，指导或取代人类的判断，从而影响人类行为[15]。由于人工智能技术向政府与公民赋权的同时强化了对其的双向约束，使得权力突破制度的牢笼，程序正义也将不复存在，取而代之的是“算法黑箱”中的“暗箱操作”[16]，“技术利维坦”将会加剧技术寡头统治的风险[17]。同时，算法由于其黑箱特征，可以隐秘地对某类个体实行歧视，进而对我国宪法规定的“中华人民共和国公民在法律面前一律平等”的法规发起挑战,因此算法嵌入社会治理将会侵害公民的平等权以及隐私权[18]。
2相关概念界定和理论基础
2.1概念界定
2.1.1算法
算法最初是九世纪波斯数学家Al-Khwarizmi用来指代其运算法则的拉丁语英译，西汉后期的《周髀算经》使用了“算法”这一中文翻译词，是我国算法的起源，到18世纪，算法Algorism演变为Algorithm，其概念有了更广的含义。目前提到的计算机算法来自于英国数学家图灵提出的图灵论题，即提出假想的计算机抽象模型（图灵机），通过在纸带上打孔进行计算，而算法则是图灵机解决相应问题的程序。1956年达特茅斯会议的召开标志AI的正式诞生，在此后的几十年中AI迅猛发展，然而发展的过程中出现了算法黑箱、技术异化等问题，对社会的和谐发展造成了巨大挑战。通过梳理有关算法概念的相关表述，发现狭义的算法指的是在数学或计算机领域的程序，是用于表述解决数学与计算科学难题的一系列规则[77]。唐纳德克努特(Donald E.Knuth)认为算法具有有限性、确定性、输入、输出及有效性的特征，即算法的运行步骤须能终止、每个指令都必须准确无误、能够在一定时间与空间内完成等[78]。与广泛意义上的算法相比较，现代算法不仅仅是程序化的，还是通过借助计算器实现的自动化。广义上的算法是行事的一套程序化的指令。克里斯托弗（Christopher Steiner）将算法定义为“通过所掌握的信息使算法使用者得到的某一针对性问题的答案”，认为算法与人类的一切活动息息相关，其本质就是解决问题的答案，算法技术是人感官的延伸表现[79]。
2.2理论基础
2.2.1协同治理理论
协同治理的理论渊源可追溯至系统科学领域的协同学理论。德国物理学家赫尔曼·哈肯于1973年构建的系统协同学理论框架，揭示了自然与社会系统中普遍存在的秩序演变规律[84]，阐释了开放系统中子系统通过非线性作用产生协同效应的动态过程，该理论为理解多元主体协作现象提供了重要的方法论基础。在公共管理视域下，联合国全球治理委员会于1995年将治理定义为“多元主体管理公共事务的联合行动体系”，强调公共部门与私人主体在治理过程中的互动关系[85]。爱德华·弗里曼在此基础上提出：协同治理是以共识决策为基础、多方利益相关者共同参与的问题解决机制。这种治理范式的核心特征体现在治理主体的多样性、决策过程的协商性以及责任承担的共享性。该理论在我国的学术演进呈现明显的跨学科特征，20世纪末学界主要将其应用于企业管理与经济协同发展研究，直至2003年公共管理学领域开始系统引入这一理论工具，逐渐形成具有本土适应性的分析框架。这一理论迁移过程既反映了全球治理理论的发展脉络，也体现了我国学者对复杂公共问题治理路径的探索创新[86]。
就我国的协同治理研究来看，其发展历程大致可分为理论萌芽与提出时期（1995-2006）、理论发展与成熟时期（2007-2012）以及理论反思与探索时期（2013至今）。改革开放以来，随着我国市场经济的发展公共事务的复杂性逐渐增强，迫切需要新理论引导治理结构的过渡与升级。于是治理与善治被引入我国，为协同治理打下理论基础[87]。党的十七大确立的“党委领导、政府负责、社会协同、公众参与”社会治理框架，标志着协同治理理论的体系化发展。继十七大提出这一创新格局后，十八大进一步推动了该理论的时代性演进，学者们围绕新时期社会治理需求拓展了理论维度[88]。刘霞从社会稳定机制构建角度论证了协同治理在化解转型期社会矛盾中的核心作用，而燕继荣[89]则通过国家与社会关系的理论框架，系统阐释了协同治理作为社会治理创新的实现路径。
3基于SFIC模型的算法风险协同治理的困境分析...................14
3.1起始条件：协同基础有待夯实.............................14
3.1.1算法治理主体认知不一致....................................14
3.1.2算法鸿沟加剧资源分配不均....................15
4算法风险协同治理困境的影响因素分析.................21
4.1案例收集与数据来源.......................21
4.1.1案例收集.....................................22
4.1.2数据来源................................25
5算法风险协同治理的优化路径............................37
5.1明确算法工具属性，推进去中心化协同..................37
5.1.1明确多元主体责任.................................37
5.1.2搭建治理合作平台...............................38
5算法风险协同治理的优化路径
5.1明确算法工具属性，推进去中心化协同
5.1.1明确多元主体责任
技术本无善恶之分，算法应用结果是否向善取决于人类的动机和利益。面对算法滥用所带来的社会风险，人类应该清晰地认知到算法的工具属性，明确算法设计的本质是为人类服务，而不是衍生权力进而危害社会。以外卖行业为例，平台将算法奉为唯一行为准则，极大低估了现实情况的复杂性以及消解了外卖员作为人的主体性，如今外卖员水深火热的原因追根究底就是将算法看作绝对仲裁者，而不是辅助决策者。在明晰算法的工具属性的同时，我们也应强调人之主体地位，明确各方责任。①政府应该充当元治理者，在算法治理的过程中为其他主体提供政策支持，必须敏锐地捕捉到社会的痛点及时更新政策，使之适应现实需要，同时也应直面新技术新业态的高度动态性以及风险的难预测性，借鉴国外成熟经验，将审慎监管与敏捷治理相结合，形成符合中国国情的框架。②社会深度监督。社会监督指的是社会组织、社会公众、新闻媒体等形成治理共同体，针对算法应用中出现的问题进行监督，督促问题的解决。其中新闻媒体监督在信息发达的现代社会是相对有效的，提供新闻媒体对算法风险的报道，易引起社会的广泛关注，并对地方政府解决问题施加压力，能有效推动地方政府的反思及审慎行政。一些社会组织能够督促企业对算法规制的反思及调整，如行业协会、消费者保护协会等，能够保护弱势群体利益，同时推动我国人工智能伦理和标准的建议。③企业自治。企业是算法的开发者，是算法风险的源头，在算法治理的过程中主要是自治。企业应在规定的情况下积极创新，建立起企业内部的风险防控系统，对所研制出的算法进行全面检查与调试，避免出现算法风险，同时企业也应建立起责任机构，使自身在审查的过程中具有一定前瞻性，并且及时与行业协会进行沟通，共同应对算法风险。④公民依法维权。目前公民对算法不甚了解，同时缺乏一定的维权意识，难以辨别自身隐私权是否遭受侵犯。当前我国应该加强对公民的教育培训，使其有意识通过举报、投诉等方式维护自身合法权益。
6结论与展望
人类社会已经进入第四次科技革命时代，算法成为新的生产工具，并给生产关系带来深刻的变化。算法运用的扩散性和分散性给社会带来了前所未有的风险，仅凭政府监管无法有效化解，亟须多元主体协同合作进行算法治理。本文主要是分析算法风险协同治理的主体及职责、在现实运行过程中存在哪些问题、影响因素是什么，以及如何优化算法风险协同治理。
本文的主要结论是算法风险协同治理在现实运行过程中与理想状态还是存在一定差距的。本文在基于案例分析的基础上运用SFIC协同治理模型得出算法风险协同治理过程中所存在的问题，其中包括协同基础有待夯实、政府机构职能发挥有限、协同治理制度碎片化及协同机制运行梗阻的问题阻碍了算法风险协同治理的实践发展。然后运用扎根理论对案例资料进行编码，得出算法风险协同治理有算法应对度、主体互动度、法规完善度、利益协调度、算法公开度五个维度的影响因子。随即本文针对该五个维度的影响因子提出了针对性的政策优化路径。比如在算法风险协同治理的过程中需要明确算法的工具属性，推进去中心化协同；完善利益协调机制，防范化解重大风险；构建算法审查制度，推进算法公开；强化法律制度供给，打造软硬结合的治理体系等。此外，还需要加强科技伦理教育，推进算法治理的国际合作，使算法风险协同治理在实践上能取得更好的治理效果。
研究的局限在于：首先，案例资料存在不完善的问题。本文以近期在国际上影响较大、波及范围较广的案例为基础，构建了算法风险协同治理影响因素的五维向度模型。但是由于网上案例资料的具体细节有所缺失，可能导致关键的要素被错失。二是缺乏实证研究。算法风险协同治理的主体权责划分、利益协调等由于笔者缺乏相关经验及研究能力，无法通过一系列实证研究进行探析，仅是聚焦于算法风险协同治理在现实中存在的问题及相关资料，运用扎根理论法得出其影响因素后提出自身的观点。
参考文献（略）