法社会学视角下的算法规避及其规制

算法权力虽然强大，但仍可能受到规避，与其治理对象之间持续存在动态博弈关系。规避算法的基本策略，包括避免成为治理对象、调整满足治理要求与混淆迷惑治理主体。这一现象的成因在于技术的刚性有限，且不匹配处理边际性治理问题时所需要的利益衡量，无法将所有“标准”转化为“规则”,解决不了多元规范秩序背后的根本性社会矛盾。然而，大多数人并非算法规避者，算法权力总体有效；少数的算法规避也有利于限制算法权力，平衡治理与自由，促进社会稳定与治理的综合效率。只需坚持包容审慎的规制原则，在通过技术加强规制简单的算法规避之同时，对复杂的算法规避保持容忍，同时发挥社会规范的规制作用。     

人工智能算法辅助行政决策的法治风险及其化解路径

人工智能算法辅助行政决策契合行政决策体制改革方向，能够应用于行政决策的全过程和多领域。其意义在于通过辅助公众参与、识别公众需求、自动收集数据、深度学习自主推导、评估风险预测行为、全面收集和深度分析大数据，以提升行政决策的民主性、科学性。但人工智能算法辅助行政决策可能存在法治风险：算法隐匿和算法偏差可能危及利害关系人的实体权利，包括利害关系人的真实权益关切、隐私保护和平等对待要求；算法代表和算法至上可能危及利害关系人的程序权利，包括不符合正当程序原则的基本要求、不利于利害关系人的真实意愿表达、不利于利害关系人的真实程序性参与；当出现算法决策错误时责任承担主体不明确。这在一定程度上违背了行政法治原理中的良法善治要求。因此，应当围绕人工智能算法问题，从人工智能算法自身、行政机关、利害关系人三个方向寻找法治出路，完善人工智能算法的合法化设计，加强行政机关对人工智能算法的合法性、伦理性和合规性审查，完善算法公开制度，健全算法辅助决策的行政责任制度，从而契合行政法治原理的要求。     

迈向“算法学术”：高校网络思想政治教育的算法塑造风险及其化解

随着人类社会进入智能化时代，以算法为内核的智能技术不断塑造高校网络思想政治教育。主要表现在促进思想政治教育的智能化转型、拓宽主流意识形态在网络空间中的话语权，以及最大限度实现高校网络思想政治教育对社会文化的引领。由此归纳出算法塑造高校网络思想政治教育的三元要素集分别是作为能力要素的技术、作为价值要素的话语及作为观念要素的文化。但能力要素、价值要素及观念要素同高校网络思想政治教育的不匹配，使得高校网络思想政治教育的算法塑造有潜在风险。具体来看，算法技术的滥用导致高校网络思想政治教育有被算法控制的技术扩张风险，资本话语的渗透会引发高校网络思想政治教育被商业化平台价值宰制的风险，算法文化的杂糅形态或招致主流意识形态观念被弱化的风险。为有效化解高校网络思想政治教育算法塑造的风险，应当引入算法学术概念对算法现象的学理、逻辑、理性和批判立场展开分析，并提出超克路径。     

数字难民的武器：平台数字化垄断的刑法规制

平台数字化垄断是头部互联网企业利用强大的先发优势和市场地位，通过资本优势、业务包抄、免费定价、恶意挖人等方式形成市场中的支配地位，进而实施的固定价格、限制产量、划分市场等排除、限制竞争的行为。虽然平台经济属于新业态和新模式，但其通过数据支配优势和资本优势获得支配地位并加以滥用的垄断本质不变，同样对良性市场竞争环境和消费者利益造成了极大损害。由于平台数字化垄断对市场的公平竞争法益具有极大的破坏性及侵害危险性，实施垄断行为的主体具有良知上的可责性，加之平台企业遭受反垄断处罚并不会实际威胁到其持续经营能力，因此非刑事手段不能达到对垄断企业的威慑效果。借鉴以美国为代表的反垄断刑事立法，可在一定程度上弥补我国只规定了串通投标罪而没有对垄断行为进行整体化、系统化刑事规制的局限。故应对固定价格、限定产量、划分市场、联合抵制和串通投标的横向垄断行为进行刑法规制，算法共谋属于典型的应受刑法规制的数字化卡特尔行为。