在数字经济纵深发展与人工智能加速迭代的当下，算法已跨越单一的技术工具属性，跃升为驱动社会运转、重塑生产关系与调配底层资源的核心引擎。如今，从消费推荐、出行调度到用工管理与公共服务，算法的触角已深度嵌入社会肌理的各个角落。然而，相较于传统技术，AI算法的高度自主性与复杂性在带来效率跃升的同时，也引发了算法歧视、“黑箱”决策及劳动者权益受损等频发隐患，客观上要求治理模式必须从被动应对走向主动作为。面对这一结构性挑战，单一主体的监管已难以适配。唯有汇聚政府、平台、工会与公众等多方力量，构建多元协同共治体系，才能有效补齐治理短板，推动“算法向善”。

一、 算法的质变与人工智能时代算法治理的紧迫性

正确认识人工智能时代算法的本质演进，是探讨算法治理的逻辑起点。传统算法多基于明确的规则与逻辑指令构建，其运行轨迹具备清晰的可解释性。然而，基于深度学习的人工智能算法在技术逻辑与社会角色上均发生了根本性跃升，使得算法治理成为亟待破解的时代课题。

破解这一时代课题，首先必须直面算法由“白盒”向“黑箱”异化的现实困境。在技术复杂性、商业护城河与治理空白的多重交织下，算法的决策过程愈发难以穿透。具体而言，技术层面上，深度学习依赖海量参数的非线性交互与模型的自主演进，打破了传统预设规则的因果链条，致使决策过程难以溯源；商业层面上，算法架构与权重参数作为企业的核心数字资产，受商业秘密严格保护，平台为保持创新与竞争优势往往拒绝全面披露；社会层面上，算法虽隐蔽地行使着资源分配的准公共权力，但在权责界定模糊的当下，平台天然倾向于以技术的封闭性来规避外部问责。这三重逻辑的相互交织，构成了当前算法治理必须跨越的深水区。

更深层次的变革在于算法角色的实质性异化——它已从被动的技术工具跃升为实质性的管理主体，使得算法治理变得空前紧迫。当不可对话的自动化系统取代了传统管理实体，且其运行逻辑被“唯效率至上”的工具理性所裹挟时，不仅放大了劳资双方的信息差与话语权失衡，消解了劳动环境的公平基石，更诱发了隐私数据过度攫取与算法驱动的过度劳动等一系列结构性风险。面对这一严峻挑战，亟需强化技术的伦理导向，将算法这一“隐形管理者”全面纳入社会伦理与法治框架的规制之中，以有效防范和化解技术演进伴生的系统性风险。

二、 单一监管的现实困境与多元共治的必然选择

面对算法引发的系统性风险，传统的治理惯性往往诉诸强化单一的行政监管，试图将算法牢牢关进制度的笼子。然而，政府监管虽然具有不可替代的权威性，但单一行政规制往往面临信息不对称与技术壁垒的客观制约。算法模型动辄包含数十亿参数，其决策逻辑在持续迭代中动态演化，而监管者获取的静态备案信息难以深入技术内核进行实质性审查。面对“规则代码化”的技术屏障，传统的事后审查模式往往力不从心。同时，监管的介入也需审慎，若合规成本过高、规则过于僵化，极易抑制平台企业的创新动能。如何在规范发展与鼓励创新之间寻找最优平衡，是对监管智慧的重大考验。

除了行政规制的客观局限，市场与社会机制的“各自为战”同样难以奏效。一方面，平台自律具有先天技术优势，但很难跳出“既当运动员又当裁判员”的利益怪圈。平台作为算法的设计者，效率优先的商业基因使其难以完全内化公共利益。当劳动者权益、用户隐私与平台营收目标发生冲突时，单纯依靠企业的道德自觉很难守住伦理底线。另一方面，公众与社会监督虽然敏锐广泛，却面临个体力量单薄、缺乏有效介入渠道的现实困境。身处决策末端的劳动者与消费者往往最先感知到算法的不公，但面对高度不对称的算法主导权，个体天然缺乏议价能力与救济渠道。零星的声音难以汇聚成改变的力量，必须依托工会、行业协会等社会组织的枢纽作用，将个体诉求转化为组织化力量，才能有效弥合维权的能力鸿沟。

跨越单一主体的规制盲区，构建多元协同的共治矩阵，已成为破解算法治理困局的内在逻辑要求。只有将政府的法治底座、平台的规则优化与工会等组织的协商维权深度嵌合，方能真正穿透算法黑箱，实现数字生态的长效治理。

三、 国内外多元协同治理的实践探索

面对单一治理模式的重重掣肘，全球范围内正加速探索算法的多元协同治理路径。尽管各国在法治传统与产业生态上存在差异，但“跨越单一监管、走向多方共治”已成为国际社会的普遍共识。

欧盟构建了“立法先行、多方联动”的硬治理模式。以全球首部系统性监管法律《人工智能法案》为核心，欧盟确立了风险分级监管框架，清晰界定了各方权责：政府层面设立专门委员会统筹协调并严格执法；企业作为算法部署者，必须履行合规举证与人工监督等法定义务；科研与第三方机构全面参与算法伦理审查与合规评估；同时，立法明确赋予公众算法知情权与救济权。这种模式通过强有力的制度兜底，形成了政府严格监管、企业主体尽责、专业机构支撑、社会公众监督的协同格局。

美国推行“联邦立框、州级补位、社会监督”的分层软治理模式。在联邦层面，以《安全、可靠及可信赖的人工智能》行政命令作为治理基础，国会多次推进《算法问责法案》草案，为算法影响评估与企业合规提供了方向指引；在州级层面，纽约州《负责任的人工智能安全与教育法案》与加州《人工智能损害责任法案》等相继落地，有效细化了地方监管规则。在此法律框架之外，美国主要依赖市场机制与社会力量，鼓励行业协会制定自律准则，推动企业设立算法伦理委员会。该模式注重发挥媒体与社会组织的监督作用，形成“法律兜底、自律补位、社会参与”的共治体系，在规范发展的同时最大限度保留了技术创新的弹性空间。

新加坡探索出“政府统筹、多方参与、工具赋能”的精细化治理模式。依托《人工智能治理示范框架》，新加坡政府牵头联合科研院所与头部企业，推出全球首个AI治理测试工具包（AI Verify），为算法审核提供切实的技术支撑。在治理实践中，新加坡鼓励企业与工会、社会组织开展常态化沟通协作，充分吸纳多方诉求以优化算法设计，致力于打造一种平衡商业发展、劳动者权益与社会公平的协同模式。

立足本土，我国在算法协同治理方面正稳步推进极具中国特色的实践探索。在顶层设计上，我国正加速构建算法分级分类与全生命周期备案体系，夯实法治底座。在产业端，国内部分头部平台已率先开启了将宏观伦理转化为底层规则的实践探索，通过逐步试行算法逻辑公开、建立防疲劳保障机制等方式，展现了产业界在多元协同中主动向善的内生动力。在社会参与端，工会等群团组织充分发挥桥梁枢纽作用，通过数字集体协商推动将劳动保护条款嵌入平台算法，并探索跨部门联合监督机制。这种刚柔并济的本土探索，正日益转化为驱动算法向善的治理效能，为构建包容、公平的数字新生态奠定了坚实基石。

四、 深化多元协同共治，推动算法向善

算法治理既是一场技术变革，也是一次深刻的社会治理创新。面对技术演进的不确定性与单一治理模式的局限，需进一步理顺政府、平台、工会与劳动者之间的联动机制，推动治理向度从形式规制向实质协同跃升，确保算法向善。

（一）深化敏捷监管体系建设，探索备案和审查协同

监管机制的迭代需与技术演进同频共振。在现有算法备案体系打下的良好基础上，相关部门可继续探索动态穿透式审查机制的构建。具体而言，针对那些深度介入劳动过程、直接影响资源分配的核心算法应用，在做好常规监管的同时，可由主管部门牵头，联合行业智库制定算法审计的基础标准。在此基础上，逐步探索引入独立第三方专业机构开展算法审计，精准识别运行过程中的潜在偏差，以此作为行政监管的有效延伸与技术补充。

（二）压实企业主体责任，倡导试点探索向行业通则转化

平台企业处于算法治理的核心节点，理应切实履行源头治理的主体责任。对于当前头部平台在防疲劳干预、算法逻辑披露等维度开展的积极实践，行业层面应加强引导，推动这些有益的个案经验推广为全行业的普遍共识与自律准则。鼓励平台探索设立常态化的伦理审查机制，在产品研发前端主动融入公平与非歧视等价值准则。对于涉及劳动者重大权益的自动化决策，进一步推动平台企业提升算法透明度，逐步扩大规则披露的范围与深度，并为劳动者提供清晰的逻辑说明与沟通渠道，以内生动力夯实科技向善的底线。

（三）拓展数字集体协商边界，提升工会协同治理效能

面对算法规制尚处探索期的现实，工会组织亟需通过机制创新主动作为，拓展数字时代的履职空间。一方面，工会应积极参与新就业形态劳动权益保障的调研与标准制定，推动将算法公平性评估、劳动定额科学测算等诉求，率先转化为行业公约或指导性意见。另一方面，立足集体协商基本制度，稳步推进数字集体协商实践，引导平台企业在调整派单规则、抽成比例等涉及劳动者切身利益的重大算法前，建立常态化的预先沟通与协商机制。通过畅通利益表达渠道，让劳动者诉求有序融入平台规则演进全过程，依法合规彰显工会在协同治理中不可替代的积极作用。

（四）聚焦产业工人数字素养提升，筑牢算法共治的群众根基

提升产业工人的数字化素养，不仅是助其顺应时代发展、适配智能产业升级需要并拓宽职业成长空间的必然要求，更是有效弥合数字鸿沟、夯实算法协同治理体系的关键所在。相关部门与工会组织可依托各类职工教育平台与技能培训体系，聚焦产业工人和广大新就业形态劳动者，开展针对性的人工智能基础与数字技能培训。课程设置需兼顾职业赋能与权益保障，系统涵盖前沿数字技术应用、算法逻辑认知、数据隐私保护及合法维权路径等实用模块。通过成体系地培养既能胜任数字时代产业需求，又具备基本算法认知与理性协商能力的现代产业工人队伍，形成多方互动、共建共享的协同治理生态。

（来源：人民政协网，2026年4月1日）