①我们正在进入一个“算法”的时代。我们究竟应该买什么东西、看什么新闻、去哪里上学……在作出这些决策时，我们通常会遵循算法的指引。算法让我们完成过去难以完成的任务，还能为我们提供个性化的服务。

②在这样的背景下，如何对算法进行有效规制，让算法的好处得到充分发挥呢？有专家认为，必须让算法实现透明化；另一些专家认为，应该让算法可以被共享。这些观点在操作中面临的困难很大。以算法的透明性为例，尽管很多人都呼吁将算法公开，以便其被监督，但这很不现实。一方面，对于企业来说，算法是核心资产。强行要求将这些算法公开，是对企业知识产权的一种侵犯。另一方面，由于很多算法十分复杂，就算被公开、被共享了，要想对它们进行有效的监管，会面临很高的成本。由此，需要探索一条更为有效的路径。

③虽然，现在很难有一套完整的、明晰的算法规制思路。不过，有两条原则可以被参考，分别是：“将人的事情留给人，将算法的事情留给算法”，以及“用规制人的思路来规制算法”。

④先看第一条原则。在很多情况下，算法本身只是一种工具，要负责任的应该是人。例如，一些电商平台利用算法对用户进行分级，然后根据分级状况决定商品的销售价格。这就是价格歧视，要对此负责的是人，而非算法。

⑤再看第二条原则。很多人认为算法是一个黑箱，不知道里面的运行机制，因此难以被规制。这听上去有道理，但却存在纰漏。教科书上算法的定义是，为解决特定问题而规定的一系列操作。据此，人为了解决问题而进行的思考也是一种算法。虽然机器的算法很复杂，但至少我们还知道它所应用的编程语言和编程原则；而对于人脑中的算法，尽管我们已经研究多年，但却始终不了解其使用的“编程语言”，尽管如此，但这并不妨碍我们对人的行为进行规制，那么，我们为什么不能用类似的思路来思考对算法的规制呢？

⑥按照这一思路，举例来说，如果要指挥电工安装灯泡，一种思路是，在一边观察电工，一有问题就纠正。但这个思路成本很高，还会损害电工的积极性。另外一种思路是，告诉电工“你若安好，便是晴天；你若安不好，就要赔钱”。电工同意后，他一定会仔细地把灯泡安好。

⑦其中的道理在于，我们通过调整电工的支付状况，让他自身的利益和我们达成了一致。在经济学上，这被称为“激励相容条件”。对于算法规制而言，规制者只要设法调整算法的输入目标，保证它和我们想要的目标一致，就可以引导它达到我们想要的结果。

1978年，我国国内生产总值（GDP）只有1473亿美元，到了2007年我国国内生产总值（CDP）达到32801亿美元，2000年，我国GDP超过意大利，位于世界第六位，占美国国内生产总值GDP的12.3%，占日本国内生产总值的25.7%，占德国国内生产总值的63.1%，占英国国内生产总值的83.1%，占法国国内生产总值的90.2%。2005年，我国GDP超过英国与法国，位于世界第四位，是美国国内生产总值的18.1%，比2000年提高了5.8个百分点。是日本国内生产总值的49.3%，接近日本国内生产总值的一半，比2000年提高近一倍；是德国国内生产总值的80.5%，比2000年提高了17.4个百分点，2007年仍然位于第四位，但是位于第三位的德国的99.5%，比2005年提高19个百分点。

随着经济快速发展和经济总量大幅提高，国民总收入（GNI）得到大幅提高，1978年，人均国民收入为190美元，2001年人均国民收入为1000美元，2007年我国国民经济走上新台阶，达到2360美元，比1978年增长了11倍。我国人均GNI与世界人均GNI水平差距逐渐缩小，1978年我国人均GNI相当于世界人均国民收入水平的10.1%，2001年我国人均GNI相当于世界人均国民收入水平的19.2%，比1978年高9.1个百分点，2007年相当于世界平均国民收入的29.7%，比1978年高19.6个百分点，在世界银行的209个国家、地区排名中，我国人均GNI在世界排名中由1997年145位提升到2007年的132位。