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发布日期：2025/3/6
近日，由北京数字经济与数字治理法治研究会、北京市物权法学研究会联合主办，中国农业大学数据资产教授工作站、数据合规50人论坛承办，北京市盛廷律师事务所协办的“算法治理的法律框架与实践路径闭门研讨会”在京顺利召开。
本次研讨会由中国农业大学法律系副教授、北京数字经济与数字治理法治研究会副秘书长梁伟亮主持。会议汇聚了来自清华大学、中国人民大学、中国政法大学、中央党校（国家行政学院）、北京科技大学、中国农业大学，以及北京市盛廷律师事务所、北京市盛汉律师事务所等学界、实务界专家。会议围绕算法差异化定价的生成原理、算法差异化定价的法律救济、数据垄断的治理、算法自动生成中的个人信息保护等议题展开，深入探讨了算法治理的法律框架、实践路径等前沿课题。
会议由“李某某诉某出行平台公司滥用市场支配地位纠纷”一案的讨论展开。2021年，李某某发现某出行平台公司对其不同手机号存在打车价格、等待时长及打车模式选择权的差异，认为某出行平台公司滥用市场支配地位，遂提起诉讼。一审法院驳回其诉讼请求后，李某某上诉至最高人民法院。2024年11月25日，最高法作出（2024）最高法知民终452号终审判决：驳回上诉，维持原判。最高法认为该出行平台公司在相关市场内不具有市场支配地位，且其行为不构成滥用市场支配地位。
在讨论这一典型案例的过程中，与会专家发现了一些亟待解决的问题：
1. 算法定价机制隐蔽性强，消费者和合作方（如网约车司机）难以获取价格形成逻辑。违法算法定价一旦形成，由于算法的“黑箱”特性和技术复杂性，可能为企业带来持续性超额利润，同时导致交易相对方权益长期受损且取证困难，破坏市场竞争秩序。
2. 随着人工智能与算法技术迭代，人工智能自主学习可能突破人类预设参数阈值，在无持续人工干预下达成价格协同。市场透明度提升、算法驱动的新型共谋模式出现以及市场结构的垄断化、寡头化趋势，进一步加剧算法滥用的潜在风险。
3. 平台通过算法剥削用户和经营者（如“大数据杀熟”“算法压榨”），而非提升服务质量参与竞争，将引发市场“失灵”或“扭曲”，导致优质服务供给萎缩，消费者权益保护机制失灵。
4. 消费者在算法侵权举证中处于结构性弱势，算法的动态调整与商业秘密保护特性导致其举证难度显著增加。尽管部分法律法规涉及用户权益保护及举证责任倒置的相关原则，但在算法侵权案件中，司法实践中尚未形成统一的裁判标准。
5. 我国算法治理体系仍以专项行动和部门规章为主，《个人信息保护法》《反垄断法》等上位法与配套规则衔接不足，执法协同机制与常态化监管能力亟待强化。
6. 算法定价具有效率提升与竞争损害的双重属性，现行“合理原则”分析框架难以应对动态定价行为（如合法‘航空票价’与非法‘大数据杀熟’）场景，同时监管部门技术能力与算法审计工具储备不足，导致精准规制难以实现。
7. 行业普遍采用同质化算法策略且违规成本低，司法裁判、行政执法与行业自律未能有效衔接，跨部门数据共享与联合惩戒机制缺失，难以形成治理合力。
8. 不同行业算法歧视表现形式差异显著（如出行行业动态定价），隐蔽性操纵行为（如差异化信息推送）的违法性认定标准模糊，现有监管工具难以有效识别。
9. 《反垄断法》对算法滥用行为的规制主要依赖原则性条款，缺乏具体实施细则。
10. 反垄断民事公益诉讼面临专业壁垒，缺乏算法审计机构认证制度、有专门知识的人支持机制及惩罚性赔偿规则，叠加诉讼成本高、赔偿标准低等多方面因素，导致维权成本收益失衡。
11. 《反垄断法》第22条“条件相同的交易相对人”定义未涵盖同一自然人多账户差异化待遇场景，难以应对算法时代的身份碎片化特征。
12. 平台滥用市场支配地位实施算法歧视后，现有法律对算法歧视的民事赔偿规则不明确，多收价款退还机制缺乏强制执行力，尤其是自动化追溯（如区块链存证或大数据溯源）技术与执行程序衔接不足。
13. 现行法律对算法滥用行为的威慑力不足，尚未建立与算法滥用损害规模相匹配的梯度化惩罚性赔偿机制，企业违法成本显著低于预期收益。
14. 算法治理面临地缘政治复杂化挑战（如TikTok数据审查事件），需在《数据安全法》框架下平衡算法透明要求与核心技术保密需求，构建分级分类披露机制。
基于这些问题，与会专家在研讨中达成了以下共识：
1. 提升算法决策过程的透明度是解决“算法黑箱”问题的关键，也是保护消费者权益的基础。算法应当具备一定的透明度和可解释性，以确保其合法性和公正性。
2. 要有效应对算法治理中的挑战，必须加强司法、执法和行业监管部门之间的合作与信息共享，并探索市场调节、政策主导、司法指引、行业自律的联动机制。
3. 认识到算法滥用对社会和个人造成的长远损害，强调需要采取预防措施来减少这些负面影响，并优化程序以保障消费者权益。
4. 法律法规和技术标准需要不断更新以适应人工智能和算法技术的快速发展，确保法律能够有效规制新兴技术带来的挑战，特别是解决上位法与实施细则的衔接断层问题。
5. 在国内加强算法治理的同时，国际环境也对算法治理提出了新要求。在复杂的国际环境下，需在《数据安全法》框架下平衡算法透明要求与核心技术保密需求，构建分级分类披露机制、探索跨境算法审计协作机制。
针对上述问题，基于研讨共识，与会专家提出了以下建议：
1. 司法层面
（一）明确裁判标准：针对算法侵权案件，建议最高人民法院发布指导性案例，统一举证责任分配、侵权认定等裁判标准，为各级法院审判提供明确指引。
（二）落实举证责任倒置：在涉及超级平台或具有市场支配地位公司的算法侵权案件中，应推动落实举证责任倒置规则，要求平台企业承担主要举证责任，以证明其算法行为合法合规。
（三）细化法律适用：对《反垄断法》等相关法律中涉及算法滥用的原则性条款，通过司法解释或立法修订，细化具体适用情形和认定标准。
2. 执法层面
（一）加强技术能力建设：监管部门可加大对算法技术的培训投入，引进专业技术人才，提升执法人员对算法的理解和监管能力。
（二）完善算法审计工具：研发和储备先进的算法审计工具，对算法定价等行为进行实时监测和分析，实现精准监管。
（三）建立联合执法机制：加强不同执法部门之间的协同配合，建立跨部门联合执法机制，形成执法合力。
3. 行业监管层面
（一）规范行业算法应用：制定行业算法应用规范，引导企业采用差异化、合规的算法策略，避免同质化竞争带来的算法滥用风险。
（二）提高违规成本：加大对算法滥用行为的处罚力度，提高企业违规成本，形成有效预防机制。
（三）建立行业自律机制：推动行业协会制定自律公约，加强行业内部监督，引导企业自觉遵守法律法规。
4. 法律制度建设层面
（一）完善赔偿机制：建立与算法滥用损害规模相匹配的梯度化惩罚性赔偿机制，明确民事赔偿规则，增强对消费者的保护力度。
（二）修订法律定义：对《反垄断法》中“条件相同的交易相对人”的定义进行修订，明确涵盖同一自然人多账户差异化待遇场景。
（三）完善公益诉讼制度：建立算法审计机构认证制度，引入有专门知识的人参与诉讼，完善惩罚性赔偿规则，降低反垄断民事公益诉讼门槛，推动公益诉讼介入并探索返还不当得利机制。
5. 国际应对层面
（一）加强国际合作：积极参与国际算法治理规则制定，加强与其他国家的交流与合作，共同应对地缘政治等因素带来的挑战，建立跨境算法合规协作机制，针对数据主权争议（如TikTok数据审查）制定双边或多边解决方案。
（二）构建披露机制：在《数据安全法》框架下，制定分级分类披露机制，平衡算法透明与核心技术保密需求。
本次研讨成果可在以下几个方面转化运用，对具体方案和路径可在论坛组织进一步研讨：
1. 承接党政机关、企事业单位委托的算法治理专项咨询论证
为党政机关、企事业单位提供算法治理相关的法律、政策和技术咨询，协助其完善算法治理机制和合规体系。
2. 为各类平台企业提供算法合规方案和法律服务
为平台企业提供算法合规方案，帮助其完善算法透明度、数据互操作性和个人信息保护机制，降低算法滥用的法律风险。
3. 为执法机构和司法机关提供算法治理的专业培训和指导
为执法机构和司法机关提供算法治理相关的专业培训，提升其对算法技术的理解和监管能力，推动算法治理的执法和司法实践。
4. 为各行业提供研究起草算法治理标准的专业咨询服务
协助各行业制定算法治理标准，明确算法的透明度、可解释性和合规要求，推动算法治理在各行业的落地实施。
5. 为有算法治理诉求的自然人提供专业法律服务
为消费者提供算法治理相关的法律服务，帮助其维护自身权益，推动算法治理的公众参与和社会监督。
6. 推动算法治理的国际合作与交流项目
组织和参与算法治理的国际研讨会、交流活动，推动我国算法治理经验的国际化传播，提升我国在全球算法治理领域的话语权和影响力。
7. 开展算法治理相关的学术研究和案例分析
组织学术研究和案例分析，形成算法治理的理论共识和实践指南，为政策制定、执法实践和司法审判提供参考依据，推动产学研协同形成共识。
（按发言顺序排序）
