“十五五”规划建议明确提出“加强人工智能治理，完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则”。在此部署下，我国算法治理顶层设计不断完善。2026年1月，中央网信委印发《生活服务类平台算法负面清单（试行）》（以下简称《算法负面清单》），标志着我国算法治理从原则性倡导走向具体化规制，从“事后纠偏”迈入“事前划界”的新阶段。截至2026年5月，19家重点平台已实施优化改进措施63项，初步释放了制度创新效能。然而，我国算法治理仍存隐忧。中央网信办在通报算法治理实施进展时明确指出，个别平台存在“选择性整改”“别人不改我不改”等问题，使算法治理陷入处罚后反弹、反弹后再处罚的循环困局。究其本质，平台以“表面合规”替代“实质治理”，使制度约束在“象征性执行”中被虚化。因此，算法治理的深层挑战在于，揭示并破解平台机会主义整改的生成逻辑，并在此基础上探索制度创新机制，使算法治理从“有形”走向“有效”。

　　平台机会主义整改的底层逻辑

　　与传统企业不同，平台企业凭借信息优势、技术壁垒与规则定义权，能够在合规名义下策略性地规避制度约束。机会主义整改是平台在市场竞争、短期效益、能力约束三重压力下的策略性逐利行为，其成因可归结为三重逻辑的叠加。其一，博弈论视角下，缺乏有效外部约束时，每个平台的占优策略是“等待他人先合规”，以避免率先合规带来的成本劣势，导致行业陷入逐底竞争。其二，风险—收益视角下，严格合规的增量成本由平台即时承担，而违规惩罚具有滞后性与概率性，“等等看、慢慢改”便成为个体理性下的最优策略。其三，路径依赖视角下，“效率至上”的算法逻辑已贯穿平台商业模式，算法整改面临较高的技术重构与管理转型成本，使平台更倾向于既有路径的“小修小补”。在此背景下，算法治理的困境主要体现在三个方面。一是算法技术壁垒使外部监管难以穿透平台内部的运行逻辑，技术迭代与监管规则更新之间形成结构性错位。二是以“正面清单”为主的传统治理模式偏重原则性倡导，难以形成实质性制度约束。三是算法治理不能完全依赖平台的“自我纠错”，当前多部门监管格局下的权责划分与监管标准尚需进一步理顺。

　　算法治理的制度创新框架

　　破解平台机会主义整改困局，需从治理理念、治理工具、治理主体三个方面推进制度创新，共同构成算法治理制度创新的核心框架。

　　第一，治理理念的创新，从“技术应对”到“制度规制”。目前，我国算法治理正经历从“合规驱动”向“信任驱动”的转型，其核心在于构建可信赖的算法治理模式。为此，要逐步建立起兼顾个体权益保障与公共价值维护的治理模式，推动治理重心从技术应对向制度规制转移，并围绕公开透明、信息保护、公平公正、内容保障四大支柱，搭建起技术、规则、平台三位一体的治理结构。

　　第二，治理工具的创新，从“正面倡导”到“底线规制”。《算法负面清单》等制度的出台，是对现有法规体系的重要补充与创新，突破了“正面倡导”的软约束困境。一方面，负面清单通过明确列举禁止性条款，从源头上压缩机会主义的生存空间，以规则变革重塑平台主体的行为模式。另一方面，以类型化规制将隐蔽的算法偏见转化为可识别、可追责的具体行为，覆盖劳动者权益保障、消费者权益保护、公平竞争秩序维护等多个维度，增强治理的针对性与实效性。

　　第三，治理主体的创新，从“单一监管”到“多元共治”。西方国家侧重于个体赋权与公权力约束路径，治理核心围绕个体与平台之间的权利义务配置。与之不同，我国在算法治理实践中逐步形成“政府主导、平台主责、行业自律、社会监督”的多元共治结构，有效弥补单一监管力量的不足，形成多主体协同发力的算法治理体系，彰显了中国特色算法治理的制度优势与治理合力。

　　从“有形覆盖”走向“有效治理”

　　制度创新的生命力在于系统设计与有效执行的统一。破解平台机会主义整改困局，需在科技伦理审查、多元问责、正向激励与分层分类管理四个维度实现制度的系统性突破。唯有在底线刚性与制度韧性的有机统一中，以制度创新引领技术向善，算法治理方能从“有形覆盖”走向“有效治理”，最终构建起公平公正、智能向善的算法生态。

　　第一，以科技伦理审查制度实现治理重心的前移与全流程闭环。近年来，我国出台一系列规章制度以加速构建科技伦理审查体系；未来，应进一步推动各项制度的衔接与协同，形成“负面清单划底线、伦理审查控源头、备案评估强监管、协商共治促落实”的治理框架。这一制度框架的核心在于双重转型：一是治理重心的战略性前移，将伦理审查嵌入算法设计与开发的前端；二是治理流程的系统性闭环，使各环节相互衔接、循环反馈，实现全生命周期的治理监管。

　　第二，以多元问责的刚性制度终结“选择性整改”。具体来说，就是要构建行政、司法、社会三重问责相互衔接的制度体系。在行政层面，有关部门应持续强化平台整改监管，适时组织专项检查，对整改不力的平台依法处置。在司法层面，探索算法侵权的举证责任分配与因果关系认定规则，降低受害者维权门槛。在社会层面，逐步建立算法影响评估与公开制度，引入第三方审计与公众评议；凡涉及科技伦理敏感领域的开发主体，须设立科技伦理委员会并开展常态化自查。其目的在于通过三重问责的制度协同，使算法违规的预期成本显著高于合规投入，以制度刚性破除机会主义困局。

　　第三，以正向激励制度重构平台的合规认知。惩罚性规制难以实现可持续治理，需同步推进正向激励制度建设。2025年3月，市场监管总局印发《关于推动网络交易平台企业落实合规管理主体责任的指导意见》，首次要求平台企业配备合规管理人员，并初步建立起合规激励与差异化监管的联动机制。在此基础上，需建立先行者激励机制，使率先合规的平台在融资便利、牌照审批、监管审查等关键环节获得制度性倾斜；传递激励政策信号，引导平台从短期策略权衡转向长期战略投入，推动合规从成本负担转化为竞争优势，打破“谁合规谁吃亏”的逆向选择困局。

　　第四，以分层分类管理提升制度与场景的适配性。统一刚性的制度要求虽能强化规制效力，却面临“一刀切”的执行困境。制度创新需引入差异化治理逻辑：按风险等级分类，根据算法的应用场景与危害程度实施差异化监管；按平台规模与发展阶段分级，对中小平台给予过渡期和技术援助；建立动态调整机制，定期评估分类标准。工业和信息化部启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划，在国家人工智能产业创新应用先导区所在省份率先开展先行先试。通过分层分类管理，在保持制度刚性的同时嵌入必要的弹性空间，使算法治理既有规制的力度，又具备护航高质量发展的制度韧性。

　　（本文系国家社科基金重点项目“数字平台生态系统的算法管控与治理机制研究”（24AGL010）阶段性成果）

　　（作者系厦门大学管理学院教授）