摘要：算法信任是技术信任的一种,隶属于传统意义上的人与技术之间的信任关系。算法与数据、智能的合力将这种技术信任推向了前所未有的境界。在数据被作为一种新型的生产要素的当下,作为数据核心动力之一的算法因其不透明性、偏见等技术不确定性问题所引发的算法风险构成了对算法信任的挑战。因此,需要从算法信任的缘起及其所蕴含风险的解析中找寻出路。有效的算法信任应当是算法自身的技术的鲁棒性与人类理性的契合。

摘要：在现代语境里,算法是解决问题的自动化程序,在公共管理、司法裁判、金融系统、以及商业领域等都得到广泛应用。算法应用一方面提高了社会整体的运行效率,另一方面也因其复杂的技术性特征导致了社会管理的失序。当前,我国算法规制体系立法较为松散、监管主体不够明析,而审计作为一种独立而成熟的审查制度,在算法设计监督、算法数据保护以及算法决策法律问责中都大有可为,可解决算法监管体系松散、监管责任不明等问题。在审计监管模式下,可由专业人员制定审计计划,根据特定的审计标准进行风险评估和事实审查,给出审计结论,制作审计报告、进行审计公开,对相关人员实施问责以及开展后续审计质量追踪。由第三方审计、平台自我规制与行业自律相结合,算法监管可迎来新的突破。

摘要：智能社会中随着算法技术的发展,运用算法进行社会治理逐渐受到治理主体的青睐,其中既包括提供公共服务的政府部门,也有作为私利主体的平台企业。相较于传统的治理方式,算法的治理效能能够适应复杂多变的社会环境,并且兼具高效性与准确性,促进了社会治理能力的提升和治理手段的创新。但与此同时,算法治理也带来了算法黑箱、算法歧视以及人格固化等现实风险,并对公众利益造成了负面影响,需要通过既有的法律规范和可行的制度设计来予以控制。在具体控制方式与路径选择上,应当充分考虑算法治理本身的复杂性和多元性,兼顾算法技术的创新发展与风险管控,从算法制定规范、算法运行监督和算法损害救济等方面着手实施。