随着人类社会数字化进程的持续加速和网络技术的迭代升级,作为人工智能核心的算法在公共领域和市场经济中得到愈加广泛的应用。算法在为社会生活和治理带来丰厚技术红利的同时,也引发了一系列新的风险与挑战,其中最为引人注目的问题莫过于算法歧视。算法歧视与人类的理性价值产生了激烈碰撞,对其进行法律规制已经迫在眉睫。除绪论和结语外,本文共分为四大部分。第一部分拆解了算法歧视的概念,分析了算法歧视有别于传统歧视的隐蔽性、无意志性以及精准性等特征,列举了价格歧视、信息歧视以及性别歧视等在当前社会生活中常见的三种算法歧视表现,阐释了包括不中立的数据、不客观的算法、不均衡的数字化进程以及宽松放纵的制度环境等在内的算法歧视成因,剖析了公平正义和保护隐私这两个规制算法歧视的法理基础。第二部分选取了欧盟和美国两个有代表性的域外主体,对他们规制算法歧视的法律实践进行了全面的考察。通过总结发现了两个经验和一个教训,经验是直接规制与间接规制双管齐下、法律规制与伦理调适相辅相成;教训是数据监管过严可能抑制算法创新。第三部分梳理了我国在规制算法歧视上的法律现状,并指出了我国以平台义务为主、用户权利为辅的算法规制格局存在四个不足之处,包括监管理念滞后、数据权利和义务不完善、偏重于平台义务以及缺乏事后救济。第四部分结合域外经验和我国算法规制格局存在的不足之处,有针对性的就完善我国算法歧视法律规制提出了一些建议,包括树立正确的监管理念、完善现有的数据权利和义务、实施算法分级分类监管以及建立算法歧视的事后救济制度等,以期提升我国的算法歧视法律规制水平,寻求算法歧视法律规制与算法创新保护的平衡点。