一、引言

随着数字经济的迅猛发展，网络平台算法推荐技术已深度渗透至社会生活的各个领域。算法推荐通过自动化决策机制分析用户行为数据，实现个性化内容分发、商品推送和服务匹配，显著提升了信息传播效率与商业转化率。

然而，该技术的广泛应用亦引发了复杂的法律风险：用户隐私在数据收集与画像构建中面临泄露威胁，算法黑箱特性导致决策过程缺乏透明度，平台与用户间的权力失衡加剧了市场垄断与消费者权益侵害。

现行法律体系虽在《个人信息保护法》《电子商务法》等立法中初步回应了算法治理需求，但针对推荐算法的动态性、隐蔽性及技术复杂性，仍存在规制盲区与制度衔接不足。

例如，自动化决策的告知同意机制流于形式，算法歧视的认定标准模糊，消费者知情权与选择权难以得到实质保障。在此背景下，系统研究算法推荐行为的法律规制路径，既是平衡技术创新与权益保护的必然要求，也是构建数字时代法治秩序的核心命题。

二、网络平台算法推荐行为的基本概述

（一）算法推荐的定义与发展

算法推荐是以机器学习、自然语言处理等技术为基础，通过分析用户历史行为、社交关系及环境特征等数据，预测其偏好并自动匹配内容的信息分发机制。

其发展历程可划分为三个阶段：早期基于规则的专家系统（如协同过滤算法）主要用于商品推荐；中期引入矩阵分解等统计学习方法，提升长尾内容的分发效率[1]；当前深度学习模型（如神经协同过滤、Transformer架构）通过多模态数据处理实现了跨平台精准推荐。

技术迭代驱动应用场景从电商（如亚马逊商品推荐）扩展至社交网络（如Facebook信息流排序）、内容平台（如抖音短视频推荐）及公共服务领域。算法推荐的技术内核在于将用户抽象为数据向量，通过持续优化损失函数逼近“用户-内容”的最优匹配，其演进本质是数据处理能力与计算资源的螺旋式升级。

（二）网络平台算法推荐行为的特点

网络平台算法推荐行为呈现三重核心特征：

其一，技术隐蔽性。推荐结果生成依赖复杂模型运算（如深度神经网络的非线性映射），普通用户难以理解权重分配逻辑，形成“输入-输出”间的认知黑箱（《个人信息保护法》第24条所指的“自动化决策不透明”）。

其二，动态适应性。算法通过实时反馈循环（如点击率、停留时长等）持续优化推荐策略，导致用户行为数据与推荐内容间形成自强化闭环，加剧“信息茧房”效应[2]。

其三，权力不对称性。平台掌握算法设计权与数据解释权，用户沦为被动接收者，双方议价能力失衡在《反垄断法》第17条“滥用市场支配地位”框架下构成新型垄断风险。这些特性使得传统法律规制的静态性、事后性难以应对算法风险的即时性与系统性。

（三）算法推荐在网络平台中的应用现状

当前算法推荐已形成多维度应用生态：在电商领域，淘宝“猜你喜欢”基于用户浏览记录与协同过滤实现商品精准推送；在社交平台，微信朋友圈广告利用社交图谱分析进行定向投放；在内容聚合平台，今日头条依托兴趣标签完成新闻个性化分发。

据《中国互联网发展报告2023》，超78%的网民每日接触算法推荐内容，推荐系统贡献了电商平台60%以上的GMV。然而，技术滥用现象并存：部分平台通过“暗模式”（Dark Patterns）设计诱导用户授权数据（如默认勾选隐私条款），或在《电子商务法》第18条禁止的“不合理限制交易”边缘，利用算法对未付费商家实施流量降权。应用场景的泛化使得算法推荐的法律影响从商业领域延伸至公共舆论塑造与社会价值观引导[3]。

三、网络平台算法推荐行为的法律问题

（一）算法推荐的隐私保护问题

算法推荐对隐私权的侵害呈链式结构：在数据收集阶段，平台以“提升用户体验”为由过度采集用户位置、通讯录等非必要信息（违反《个人信息保护法》第6条的最小必要原则）；在数据处理阶段，通过跨平台数据融合构建超范围用户画像（如将购物数据用于信贷评估），突破《个人信息安全规范》第5.3条的“目的限定”要求；在决策输出阶段，自动化推荐引发“间接识别”风险——即便匿名化处理，频繁推送特定内容仍可暴露用户性取向、政治倾向等敏感信息（违背《民法典》第1034条对隐私权的绝对保护）[4]。

更甚者，部分平台利用《数据安全法》第21条“数据分类分级”制度的滞后性，将敏感数据标注为一般数据以规避监管。

（二）算法推荐的公平性问题

算法推荐的自我优化逻辑天然趋向马太效应，引发三重公平性危机：

其一，市场准入歧视。新进入商家因数据积累不足被算法降权，形成《反不正当竞争法》第12条禁止的“技术手段阻碍交易”行为。

其二，价格动态歧视。同一商品基于用户支付意愿展示差异化价格（如携程“大数据杀熟”），虽符合《价格法》第14条的明码标价形式要求，却实质上违反第7条“公平诚信”原则。

其三，算法共谋风险。平台间通过算法接口共享定价数据，达成《禁止垄断协议暂行规定》第3条规制的“轴辐协议”，例如外卖平台利用推荐算法同步调高配送费。现行法律对算法间接垄断行为的可归责性认定尚缺明确标准，导致《反垄断法》第22条“滥用市场支配地位”条款难以适用。

（三）算法推荐的消费者权益保护问题

算法推荐对消费者权益的侵蚀呈隐蔽性与系统性：

知情权虚置化。平台常以技术复杂性为由拒绝披露推荐逻辑（如《电子商务法》第18条要求的“不针对个人特征的选项”常被折叠至次级页面），导致用户无法理解推荐结果的生成依据。

选择权被架空。信息茧房效应限制用户接触多元商品（如短视频平台仅推送同类内容），实质上剥夺了《消费者权益保护法》第9条赋予的选择自由。

再者，公平交易权受损。算法通过操纵信息排序诱导非理性消费（如直播平台利用倒计时弹窗制造抢购焦虑），此类行为虽未构成《消费者权益保护法》第55条的欺诈，却实质违背第4条“自愿、平等”原则。更严峻的是，未成年人与老年人等弱势群体因认知局限更易被算法操纵，现有法律却未设置差异化保护机制。

四、网络平台算法推荐行为法律规制的必要性与可行性

（一）法律规制的必要性

网络平台算法推荐行为的法律规制具有迫切制度需求，其必要性植根于技术风险与权利保护的深度失衡。

从法理层面观之，《宪法》第38条人格尊严条款与第40条通信自由条款构成算法治理的宪法基础，而算法推荐对用户信息自决权的侵蚀已实质性威胁宪法秩序。

在私法维度，《民法典》第1032条隐私权与第1035条个人信息处理原则要求平台履行“告知-同意”义务，但实践中算法通过《数据安全法》第21条未明确界定的“关联数据”进行隐性画像，导致知情同意原则形骸化。

公法视角下，《反垄断法》第9条“禁止技术手段排除竞争”的立法目的，与算法流量分配导致的“平台-商家”结构性权力失衡形成直接冲突——据市场监管总局2023年报告，头部电商平台算法歧视行为致使新商家入驻成功率下降47%。

更为严峻的是，算法决策的跨国性特征使单一法域规制效力受限，如TikTok全球推荐算法导致欧盟《数字服务法》第27条“系统性风险评估”条款执行受阻。这些法律价值与实然状态的断裂，亟需通过专门立法填补制度真空[5]。

（二）法律规制的可行性分析

现行法律框架与技术发展为算法推荐规制提供了双重可行性支撑。

法律层面，《个人信息保护法》第24条确立的算法解释权、《电子商务法》第18条规定的非个性化展示义务，以及《互联网信息服务算法推荐管理规定》第12条要求的透明度报告制度，已构建起规制的基本支点。

司法实践中，杭州互联网法院2023年“算法价格歧视第一案”援引《消费者权益保护法》第8条，首次将推荐算法纳入知情权范畴，证明现有法律可通过目的解释扩大适用。

技术层面，联邦学习与差分隐私技术的成熟，使《数据安全法》第10条“数据可用不可见”原则得以落地，如腾讯隐私计算平台已实现跨企业数据协作下的合规推荐。

国际经验方面，欧盟《人工智能法案》将推荐系统列为高风险AI，其分级监管模式可为我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条提供参照。这些制度与技术资源的耦合，表明构建“预防-控制-救济”三位一体的规制体系具备现实基础。

五、网络平台算法推荐行为的法律规制建议

（一）完善隐私保护法规

隐私保护制度需在《个人信息保护法》框架下进行场景化细化。应修订《个人信息安全规范》第5.6条，将用户画像的隐含特征推断（如通过购物车数据推测健康状况）纳入敏感信息范畴，适用《个人信息保护法》第29条的单独同意规则。

可借鉴加州《消费者隐私法案》（CCPA）第1798.140节，在《数据安全法》实施细则中增设“算法数据可携权”，允许用户将行为数据迁移至其他平台以打破数据垄断。技术标准方面，强制要求平台部署《信息安全技术 推荐系统安全要求》（GB/T 35274）第7.3条的实时脱敏模块，对推荐系统输入数据实施动态匿名化处理。

司法层面，需通过最高人民法院司法解释明确《民法典》第1038条“隐私合理期待”在算法场景的认定标准，如用户连续拒绝个性化推荐后仍被追踪的行为应推定为隐私侵权。

（二）加强公平性与透明度的法律要求

建议在《反垄断法》修订中增设“算法公平性审查”专章，要求日均活跃用户超1亿的平台依据《互联网平台分类分级指南》提交算法影响评估报告，重点审查《反不正当竞争法》第12条禁止的“流量劫持”与“搜索降权”行为。

透明度建设方面，可参照欧盟《数字服务法》第15条，在《互联网信息服务算法推荐管理规定》中细化三级披露标准：向监管机构开放算法源代码（Level 1）、向第三方审计机构提供模型参数（Level 2）、向用户公示推荐逻辑简版（Level 3）。同时，应建立《电子商务法》第35条“平台-商家”公平交易条款的算法量化指标，如规定新商家商品在推荐位的初始曝光率不低于5%，防止《禁止垄断协议暂行规定》第8条所指的“隐性封杀”。

（三）强化消费者权益保护的法律保障

消费者权益保护需突破《消费者权益保护法》的被动救济模式，转向算法服务全过程监管。

立法层面，应在《消费者权益保护法实施条例》中新增“算法推荐服务专节”，赋予用户《电子商务法》第18条升级版的“一键关闭推荐”权利，并对未成年人及老年人群体设置72小时消费冷静期。

司法实践中，可扩展《最高人民法院关于审理网络消费纠纷案件适用法律若干问题的规定》第9条，将算法诱导冲动消费（如直播平台滚动式推荐）纳入“虚假宣传”范畴。

技术治理方面，强制电商平台嵌入《移动互联网应用程序（APP）系统权限申请指南》第6.2条的“疲劳度监测模块”，当用户连续浏览推荐商品超30分钟时自动弹窗提示。需建立《小额诉讼程序法》与在线纠纷解决机制（ODR）的衔接通道，使算法侵权案件实现“投诉-取证-裁决”全流程线上化。

（四）构建跨国法律协作机制

跨国规制需以《全球数据安全倡议》为基础推进制度互认。可在《个人信息保护法》第3条域外效力条款中，加入与GDPR第45条对等的“充分性保护白名单”，允许通过APEC跨境隐私规则（CBPR）认证的平台跨国传输推荐算法训练数据。应依托《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）第12章电子商务条款，建立东盟-中日韩算法治理联盟，统一短视频推荐的内容审核标准（如暴力标签定义）。司法协作方面，可参照《海牙判决公约》第5条，在最高人民法院国际商事法庭设立算法纠纷特别审判庭，对跨境平台推荐算法导致的竞争损害实施联合救济。技术标准互认环节，需推动IEEE《算法伦理认证标准》（ECPAIS）与我国《人工智能伦理风险分析指南》的指标对接，实现跨国企业“一测双认”降低合规成本。

六、结论

算法推荐技术的法律规制本质上是数字时代权力重构的法治化进程。本研究揭示，算法推荐引发的隐私侵蚀、公平性消解与消费者权益弱化，根源在于技术权利与法律权力的动态失衡。现行法律虽通过《中华人民共和国个人信息保护法》《反垄断法》等构建了初步回应框架，但面对算法的自我进化能力与平台资本扩张冲动，仍存在制度刚性不足、跨国协同缺失等结构性缺陷。

规制路径选择上，需摒弃“一刀切”管控思维，转而构建“风险分级-场景适配-多元共治”的弹性治理体系：在隐私保护领域实施数据流动的负面清单管理，在公平性维护中引入算法可审计性强制标准，在消费者权益层面建立算法服务的差异化保护机制。尤为关键的是，须通过《网络安全法》第37条确立的“关键信息基础设施”制度，将大型推荐系统纳入国家安全审查范畴，防范算法意识形态渗透风险。唯有实现技术伦理、法律规则与治理技术的三元融合，方能达成算法推荐服务效率与正义价值的均衡发展。

参考文献

[1]刘宁,谢仁和.算法推荐背景下网络服务平台过滤义务负担研究[J].太原理工大学学报(社会科学版),2024,42(05):66-75.

[2]赵煜.算法推荐下网络服务平台侵权问题研究[D].外交学院,2024.

[3]亓蕾.算法推荐法律规制的核心问题与实践应对——以网络平台侵权责任界定为视角[J].人民司法,2024,(16):64-70.

[4]于爽.算法推荐下网络服务平台著作权侵权责任的认定[D].青岛大学,2024.

[5]王紫婷.算法推荐背景下网络平台著作权侵权责任认定研究[D].桂林电子科技大学,2024.

（作者：吴妮璠，文华学院人文社会科学学院）