导语
算法崛起对法律规制提出了挑战，它可能挑战人类的知情权、个体的隐私与自由以及平等保护。作为人机交互的算法决策机制，算法并非价值中立，具备可规制性。算法公开、个人数据赋权、反算法歧视是传统的算法规制方式，但机械适用这些方式面临可行性与可欲性难题。算法公开面临技术不可行、公开无意义、用户算计与侵犯知识产权等难题，个人数据赋权面临个体难以行使数据权利、过度个人数据赋权导致大数据与算法难以有效运转等难题，反算法歧视面临非机器算法歧视、身份不可能完全中立、社会平等难以实现等难题。传统算法规制路径面临困境的根本原因在于忽视算法的场景性，算法可能因为运用算法主体的不同、针对对象的不同以及涉及问题的不同而具有不同的性质。因此，算法规制应采取场景化的规制路径，根据不同场景类型对算法采取不同的规制方式，以实现负责任的算法为目标。在算法场景化规制原则的指引下，可以构建算法公开、数据赋权与反算法歧视等算法规制的具体制度。
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