随着互联网技术的飞速发展,信息逐步打破了地理空间的限制呈现出全球范围内集中处理的特征。2013年全球的数据存储量达到1.2ZB,2019年突增至41ZB①,其中我国数据总量约占20%。数据承载着主要的社会信息成为现代社会的入口,以推荐算法技术为主的信息分发方式,解决了人们对信息筛选与个性化信息接收的需求。推荐算法历经短短三十年的发展,便已渗入电商、社交服务、基于位置的相关服务、阅读、音乐视频等应用领域中,然而其在提供智能推荐服务时可能会对用户权益甚至社会利益造成侵害。推荐算法本身兼具不可解释性的技术特征与场景化的应用特征,又因相关权利配置不足、算法经营者与社会公众存在利益冲突等原因存在着难以规制的困境。本文从智能推荐算法的技术逻辑展开,分析其对自然人、企业及社会秩序可能造成的侵害,重点讨论了规制推荐算法的法律困境及具体进路。本文主体由五部分构成。第一部分主要介绍了智能推荐算法的结构、种类及技术特征。信息过载作为互联网治理的主要内容之一和用户碎片化的信息应用场景为新兴的信息分发技术提供了生发的土壤,计算机算法技术则为推荐算法应用提供了必要的物质条件。由于数据承载着当今社会的主要信息,推荐算法不仅仅影响了信息分发效率,也因其从传统的工具技术向社会化技术的过渡引致了技术失控的局面。第二部分分析了智能推荐算法的侵害。从改善用户的互联网体验、促进相关产业对大数据背景的利用到推动社会物质文明和精神文明的发展,再到对用户个人权益的侵害,对相关产业健康发展的侵害以及社会秩序的妨害。科技不断更迭的过程中,一方面为社会生产和社会生活提供了更为广阔的生存空间,另一方面科技本身也进入了传统治理规则无法适用的场域。因此,对于推荐算法侵害进行法律规制的实质是对于现有法律规制体系依照技术逻辑和应用场景进行相应的法律创新。第三部分对智能推荐算法与个人权利保护、推荐算法技术对社会关系、法律秩序的影响进行了分析,梳理民法中的基本法律原则对于解决不同权利主体之间的权益冲突的必要性和可行性。算法技术在信息分发过程中不仅仅提供了个性化的信息,也明确了用户之间的数字鸿沟,从工具演技术变为直接参与社会分化的组织技术。当前对于推荐算法的规制应当着手于平衡经营者与用户之间的权益、维护经营者之间竞争秩序、平衡推荐算法技术对于社会秩序的冲击。第四部分主要对欧美与我国的规制推荐算法的法律制度进行了比较研究。德国作为史上最早对个人信息权利进行专门立法的国家,也影响了后续欧盟相关法律的出台,在逐渐明确了个人信息权利的内涵及保护范围后,也关注到了不同主体之间关于数据权益的平衡关系,确立了主观故意和过失的责任认定体系。美国则主要是通过一般性的法律原则进行规制,将遵守现行宪法中有关隐私权的规定作为规制算法收集和利用个人信息的关键。此外,美国还在一般判决中针对算法内容进行分层审查,强调了算法规制过程中还应加强对算法内容本身的审查。我国关于推荐算法侵害的规制散见于法律规范、部门规章和国家标准之中。其中《网络信息内容生态治理规定》对于推荐算法的管理提出了明细的要求,并要求算法经营者建立人工干预与用户自主选择相结合的算法推荐机制。但从目前的规制现状来看,仍存在个人权利保护有待明确、算法责任认定困难以及推荐算法造成的公共妨害与经济利益难以有效衡平的困境。第五部分基于推荐算法的场景化应用特征和技术逻辑,结合国内外关于推荐算法规制的经验笔者对规制推荐算法提出了以下见解。在规制算法侵害方面,依据推荐算法的技术逻辑进行法律创新。当前学者主张的算法透明原则不仅无法实现真正的算法可视且公开源代码可能会被不法分子利用,一般用户不具备专业的算法知识也无法理解算法真正的逻辑。因此在算法责任认定方面,设立专门的算法审查机构,不仅弥补当前侵权责任体系的不足,也可以促进安全、有效的算法透明。在立法方向上,以安全和秩序的立法价值为引导,规制算法侵害以应对技术产出导致公民权利、社会利益陷入危险境地。在算法行业发展过程中,除了针对算法从业人员开展法律教育,还应强化算法行业的伦理责任推动行业自律,鼓励通过算法创新解决冷启动、数据稀疏等技术性问题,从技术层面促进推荐算法的良性发展。