如果说数据是数字经济时代的核心生产要素，那么算法则是推进这一核心生产要素资产化和价值化的运行基础。当数字技术赋能各个领域，催生了新产品、新组织模式、新商业模式和新产业业态的同时，也带来了诸如算法歧视、算法操纵、算法协同、算法黑箱等潜在风险。不同类型的算法经由设计和实施，其带来的算法应用潜在风险不同，并可能导致政府失灵与市场失灵。
中国传媒大学国际传媒教育学院院长金雪涛认为围绕“治理主体—治理对象—治理工具措施”探索算法治理的体系架构，可以融合多元主体协同、利益均衡和敏捷治理等三种机制，在元规制和全过程管理理念的基础上优化算法治理措施，推动三种机制并行。
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核心观点
算法应用存在哪些潜在风险？
1.算法歧视（AlgorithmicBias）；
2.算法操纵（AlgorithmicManipulation）；
3.算法协同（AlgorithmicCollaboration）；
4.算法黑箱（AlgorithmicBlackBox）。
对算法应用进行治理存在哪些难点？
首先，算法应用的过程中，人们知道“因和果”，却难以了解过程，这种算法的不透明性源于数据安全性的考虑，也源于技术的专业性，更源于智能技术的应用实现了“机器自我学习”，可以说算法的不透明性与生俱来，这给治理带来了难题。
其次，算法的研发具有物理上的隐蔽性、算法的应用具有广泛的分散性，当深度学习嵌入算法推动人的“决策”向机器让渡，对算法潜在风险的评估和责任主体的确认就变得更为困难。
最后，算法的应用基于各领域的平台，平台是联接着不同主体的多边市场，算法应用涉及的潜在风险既涉及个人用户、平台运营企业（平台枢纽）和平台参与企业，也涉及平台上的数字劳动者和政府管理部门，算法治理主体和算法治理对象都是多元的，相较于其他领域的治理问题，算法治理的难度更大。
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更多精彩观点
从技术的角度看，算法是一个解决问题的计算过程，是一个包含算术运算、逻辑运算、关系运算的从输入到输出的程序；从社会学的角度看，算法是设计者与算法参数（运算过程）及算法对象之间的互动，这个互动过程也伴随技术伦理问题的产生；从经济学的角度看，算法是完成对数据资源“输入—输出”的分析系统，提高生产力的同时也会影响生产关系。伴随数字技术的普及应用，社会体系中的微观、中观、宏观等各层级无一不被嵌入算法的技术环境与契约环境之中。依靠机器学习的算法通过数据分析更精准地掌握了需求侧的偏好，极大地促进了供给侧的生产、管理与运营效率的提升。然而，算法在深度赋能社会经济生活方方面面的同时，也带来了诸如算法歧视、算法操纵、算法共谋、算法黑箱等潜在风险。
算法的技术中立性产品特点与算法应用后“技术权力”滥用及垄断的矛盾，促使我们重新审视算法应用与潜在风险之间的关系。我们需要深入分析算法应用产生风险的特征以及风险产生的机理，本研究将从技术权力向资本权力和对公共资源控制转化的角度阐释算法应用所导致的市场失灵与政府失灵。进一步地，围绕“治理主体—治理对象—治理工具措施”探索算法治理的体系架构，提出融合多元主体协同、利益均衡和敏捷治理等三种机制，在元规制和全过程管理理念的基础上优化算法治理措施。
01
算法治理研究溯源
算法研究的总体趋势。早在公元前1世纪，我国《周髀算经》就对四分历法进行说明，同时用商高问答解释了“勾三股四玄五”这一勾股定律的特例，已经有了数学及算法的雏形。算法（Algorithm）一词来自于波斯数学天才花剌子模名字的拉丁化，在他的书籍中不仅阐释了如何将复杂的问题分解为更为简单的部分并加以解决，也阐释了沿用至今的“算数运算”“关系运算”等概念。此后在人类文明的进程中，推进几何学系统化的欧几里德算法、“软件之母”AdaByron的程序设计流程图、抽象了数学计算过程的图灵机，以及“Pascal创始者”NicklausWirth提出的“算法+数据结构=程序”等，每一次探索与进步都坚实了算法的应用基础。当人类从工业社会、信息化社会步入数字经济时代之后，依托高速互联的网络、大数据存储及计算能力，算法已融入个人的吃穿住行、企业的生产运营和政府的公共治理之中。
笔者对年～年国内外关于算法治理、算法规制的学术论文成果进行检索分析。国外文献数据来自WebofScience核心合集数据库，为了保证数据的全面性，利用专业检索，构造检索式“TS=（algorithm*）ANDTS=（governanceORregulation）”、选择语言“English”、选择文献类型“Article”，选择时间截至“年”，最终获取到篇国外文献。国内文献数据来自中国知网，为了保证数据的全面性，利用专业检索，构造检索式“SU=算法*（治理+规制）”，选择CSSCI期刊为检索范围，选择时间截至“年”，最终获取到篇国内文献。每年中外发表的论文数量变化的整体趋势如图1所示。综合来看，国外的研究起步早于国内，文章数量多于国内。国内外在算法治理领域的研究都是从年开始显著增加，这与年是算法编辑超越人工编辑的拐点之年密切相关，更佐证了算法技术应用广度与深度不断拓展的现实。
聚焦国内算法治理问题，研究发现，国内相关研究中最热关键词是“人工智能”，该关键词节点的“原点”最大，代表算法治理中与人工智能相关的研究最多。在国内研究排名前20的关键词中，有5个词与“算法”关联，分别是算法歧视、算法风险、算法规制、算法权力和算法伦理，说明学术界非常
