算法、大数据与人工智能的蓬勃发展昭示着互联网的发展进入了新的时代,但技术的发展也带来了新的社会问题,以算法歧视为代表的各类算法妨害问题层出不穷,冲击着现有的法律规制体系。算法歧视可能侵害特定与不特定民商事主体的权利与利益,而其形成主要来源于以下三种路径:首先是效率导向下的算法决策流程偏差,其次是歧视背景下的算法输入数据偏差,最后是黑箱环境下的算法学习结果异化,但归根结底,算法歧视是传统社会中既存歧视的复现,且算法歧视实现了既存歧视的数字化与进一步隐秘化。法律价值冲突与权衡问题是法理学领域的核心问题,而其意义在于为实然的法律提供应然角度下的指引,因为它阐明了法在运行过程中所应追求的价值是什么,因此分析对算法歧视进行法律规制时所面临的价值冲突,并尝试确定具体的价值取向具有一定的现实意义。在宏观的视角下,算法歧视中的核心价值冲突实际上是技术发展与技术发展所带来的副作用间的价值冲突,其具体表现为公正与效率价值的冲突,如何调和这一冲突,是对其进行法律规制所必须回答的问题。而在微观的视角下,现有的针对算法歧视所提出的法律规制方案可提炼为两个核心要求:提高算法的透明度与限制算法对于数据的使用,这实际上是针对算法歧视的形成路径所作出的有效回应。但这些方案同样面临着具体的冲突问题:算法商业秘密保护与算法知情及解释权的冲突以及个人信息及数据保护与算法技术发展的冲突,而这些权利与利益的冲突在本质上仍旧是公正与效率价值间的冲突,因此宏微观视角下的价值冲突具有同一性。如何权衡公正与效率价值历来是富有争议的问题,尽管以效率价值为追求富有意义,但在系统论的视角下,公正价值作为法律系统所独有的职能性价值,理应被置于首要的位置,因而在如何进行价值权衡以为具体的法律规制举措提供指引的问题中,公正价值的首要地位不可动摇。公正优先,兼顾效率,是上述问题的最优解,但公正与效率之间的具体平衡状态并非绝对,而是伴随着实际的社会形势进行着动态的演变,只是在价值位阶中公正的优先位置不会发生改变。除此之外,当为保全某一价值而不得不侵损另一价值时,所保全的价值与所侵损的价值必然应当是达成均衡,符合适当比例的,即具体的价值权衡过程应符合比例原则,以达到二者间的最佳衡平。