来源 | 数字治理研究

一、什么是算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入在有限时间内获得所要求的输出。

算法是人工智能技术的核心，其体现为一系列指令和步骤的集合，用于解决特定问题或实现特定目标。

二、算法是人工智能内在要素

多数意见认为，美国科学家约翰·麦卡锡在1956年达特茅斯学院夏季研讨会上最早提出人工智能（Artificial Intelligence，AI）一词。通常认为，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。

人工智能通过计算机系统和算法，使机器能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务，包括学习、推理、感知、理解和创造等活动。人工智能系统通过计算机程序实现，可以在一定程度上表现出类人智能。人工智能涉及哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论和不定性论等多个学科。

人工智能的发展以算法、计算和数据为主要驱动力。其中，算法是核心，它决定了人工智能系统的智能水平和能力；计算和数据则是基础，为算法的运行和优化提供了必要的支持和保障。

（一）数据

数据是人工智能系统的基础性资源。数据的收集、清洗、标注和预处理是人工智能应用的基础，也是确保系统性能的关键。高质量、大规模的数据集能够训练出更精准、更具鲁棒性的模型，提高系统的泛化能力。

（二）算法

算法定义了人工智能系统如何处理数据、如何做出决策。算法的选择和设计需要根据具体应用场景和需求进行定制化开发。

常见的算法包括机器学习算法、深度学习算法、自然语言处理算法、计算机视觉算法、推荐系统算法、进化算法、知识表示与推理算法以及集成算法等。这些算法通过不断优化和改进，不断提高人工智能系统的准确性和效率。

（三）算力

算力（Computing Power）是指数据处理能力，特别是在运用数字计算机执行数值计算或符号计算时的速度和精度。它代表了计算机或计算集群在给定时间内能够处理的信息量，是评价计算机性能的一个重要指标。

算力通常由硬件设备的计算性能决定，如CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）等。这些硬件设备通过执行各种算法和程序，能够处理大量的数据和信息，从而完成各种复杂的计算任务。

随着人工智能算法的日益复杂和数据规模的不断扩大，对算力的需求日益增长。强大的算力支持使得人工智能系统能够快速处理海量数据、执行复杂算法，从而完成各种智能任务。算力的提升主要依赖于硬件技术的发展，包括高性能计算芯片、云计算平台等。

（四）模型

模型是人工智能系统的核心组成部分，它基于算法和数据训练而成，用于对输入数据进行处理和预测，常见有监督学习模型、无监督学习模型、强化学习模型、深度学习模型等。模型通过不断学习和优化，逐渐提高其对数据的拟合能力和泛化能力。

模型的性能直接影响到人工智能系统的准确性和效率。模型的更新和维护也是确保系统持续稳定运行的关键。

（五）场景

场景是人工智能系统应用的具体环境或领域，目前有搜索引擎、电子商务、金融、医疗、交通、图像处理、语音识别与自然语言处理、游戏娱乐、网络安全、物联网、教育等诸多场景。

不同的场景对人工智能系统的要求也不同，因此需要根据具体场景进行定制化开发和优化。场景的选择和设计对于人工智能系统的应用至关重要，它决定了系统在哪里、在什么情况下发挥作用。同时，场景的变化也要求人工智能系统具备灵活性和可扩展性，以适应不断变化的需求。

人工智能运作中的数据、算法、算力、模型和场景等要素相互依存、相互促进，共同构成了人工智能系统的核心竞争力。

三、算法、人工智能与应用程序

总的来说，算法是基础，为人工智能和应用程序提供具体实现的思路和步骤；人工智能凭借先进算法提升智能程度并可融入应用程序；应用程序则通过采用合适算法及融入人工智能技术来更好地满足用户多样需求。

（一）人工智能与算法

算法是一系列解决问题的操作步骤或规则，用于指导计算机如何处理数据的规则和步骤，通过处理数据、分析问题和做出决策实现类人智能行为。算法作为人工智能领域的核心组成部分，提供了实现人工智能功能的步骤和方法。

算法是人工智能关键支撑。人工智能要达成如语音识别、图像识别、自然语言处理等智能任务，依赖于各类先进的算法如深度学习中的神经网络算法等。这些算法让人工智能系统可以从海量数据中学习规律、提取特征，进而做出准确判断和预测，是人工智能实现智能行为的重要途径。

人工智能是算法的应用和体现。人工智能涉及模拟、扩展和延伸人的智能的计算机科学，它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等众多技术领域。人工智能通过不断学习和优化算法，模拟和拓展人的智能能力，推动了人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用和发展。

算法与人工智能的相互促进。随着人工智能技术的不断发展，对算法的优化和改进成为了一个重要方向。通过优化算法，可以提高人工智能系统的性能和效果，使其更加高效、准确和智能。人工智能的快速发展也推动了算法的创新。新的算法不断涌现，为人工智能的应用提供了更多的可能性和选择。

算法在人工智能中的具体应用。机器学习是人工智能的重要分支，其基本思想是让计算机通过学习和训练数据来改善自身的性能。算法在机器学习中起到关键作用，通过优化算法可以实现更准确、高效的模型训练。

深度学习是机器学习中的一种方法，通过建立多层次的神经网络来模拟人脑的工作原理。深度学习的核心是算法，通过不断优化算法中的权重和偏差，可以提高模型的准确性和泛化能力。

自然语言处理是指让计算机能够理解、分析和处理自然语言的技术。算法在自然语言处理中发挥着至关重要的作用，通过强大的算法，计算机可以实现语义分析、信息提取、机器翻译等任务。

计算机视觉是让计算机能够“看”和“理解”图像和视频的技术。算法在计算机视觉中发挥着核心作用，通过图像处理、特征提取和模式识别等算法，计算机可以实现图像识别、目标检测、人脸识别等任务。

算法和人工智能是密不可分的关系。算法作为人工智能的基石，赋予了计算机分析、决策、学习的能力；而人工智能则通过优化算法、应用算法来实现智能行为。随着科技的不断进步和创新，算法和人工智能的关系将更加紧密。

（二）人工智能与应用程序

人工智能可以作为一种强大的技术嵌入到应用程序中，从而提升应用程序的智能化水平。例如在语音助手类应用程序中，运用人工智能技术实现语音到文本的转换、理解用户意图并给出准确回应；在图像编辑应用中，利用人工智能实现智能抠图、图像风格转换等功能。人工智能（AI）与应用程序的密切关系体现在多方面包括提高开发效率、增强应用程序功能、改善用户体验等。

1、人工智能对应用程序的影响

（1）人工智能在应用程序开发中的应用

自动化测试。人工智能技术在自动化测试中发挥着重要作用。它可以自动生成测试用例、分析测试结果，并自动执行测试过程，从而提高测试效率和准确性。如通过人工智能技术可以模拟用户的交互行为，发现软件中的缺陷和错误，并在软件上线之前消除这些问题，从而提高软件的质量和可靠性。

代码自动生成。人工智能工具可以自动生成代码片段，帮助开发者更快地实现功能。这不仅可以节省开发时间，还可以减少人为错误，提高软件的质量。如AutoML技术可以自动生成机器学习模型的代码，包括数据预处理、特征提取和模型训练等过程。

自然语言处理（NLP）。NLP技术可以被应用于语音识别、文本分类、自然语言生成和机器翻译等领域。在应用程序中，NLP技术可以帮助实现智能客服、智能推荐等功能。例如，集成NLP的聊天机器人可以提供24/7的客户支持，提升用户体验。

机器学习。机器学习技术可以帮助开发人员创建更加智能化和个性化的应用程序。通过分析用户的历史行为和偏好，机器学习技术可以向用户推荐相关的产品或服务。例如，Netflix和Spotify的推荐系统就是基于机器学习技术实现的。

（2）人工智能增强应用程序功能

智能化功能。人工智能技术使应用程序能够具备更加智能化的功能。如智能家居应用程序可以通过AI技术实现设备的智能控制和联动。

个性化服务。通过分析用户的行为和偏好，人工智能可以为应用程序提供更加个性化的服务。如电商平台可以根据用户的购买历史和浏览记录推送个性化的商品推荐。

数据分析与可视化。人工智能可以用于数据分析和可视化，帮助开发者更好地理解用户行为和市场趋势。这有助于开发者优化应用程序的功能和设计，提高用户满意度。

语音识别与自然语言生成。在移动应用程序中，语音识别技术可以帮助用户通过语音命令来表达需求。自然语言生成技术则可以将结构化数据转换为自然语言文本，为用户提供更加友好的交互体验。

生物识别技术。生物识别技术如面部识别、指纹识别等可以用于移动应用程序的访问控制和身份验证。这有助于提高应用程序的安全性。

图像识别技术。图像识别技术可以帮助移动应用程序处理数字图像或视频中的对象和功能。如在移动支付应用程序中，图像识别技术可以用于识别和分析付款选项。

（3）人工智能改善用户体验

响应速度提升。人工智能技术可以加快应用程序的响应速度。如通过智能预测和缓存技术，可以减少用户等待时间，提高用户体验。

交互方式优化。人工智能可以优化应用程序的交互方式。如通过语音识别和手势控制等技术，用户可以更加便捷地与应用程序进行交互。

智能推荐与辅助。人工智能可以为应用程序提供智能推荐和辅助功能。如智能语音助手可以帮助用户完成各种任务，如发送短信、制定日程安排等。

2、应用程序对人工智能的影响

（1）提升人工智能应用价值

促进算法优化。人工智能技术需要不断优化算法以提高性能和准确性。应用程序的不断优化推动了人工智能技术的不断进步，使其更加成熟和可靠。

增强用户体验。人工智能技术基于应用程序集成，可以使人工智能应用更加智能化和个性化，从而增强用户体验。

提高生产效率。人工智能技术可以基于应用程序自动化处理许多繁琐和重复的任务，提高生产效率。

（2）促进人工智能与行业深度融合

创造新商业模式。应用程序通过结合人工智能技术，可以创造出新的商业模式和盈利点。如基于人工智能的推荐系统可以为电商平台提供个性化的商品推荐，从而增加销售额和用户粘性。

推动行业数字化转型。应用程序作为数字化转型的重要载体，通过集成人工智能技术可以推动各行各业的数字化转型进程。这种转型不仅可以提高企业运营效率和管理水平，还可以创造新的业务增长点。

促进跨行业合作与创新。人工智能技术在应用程序中的广泛应用，促进了不同行业之间的合作与创新。如金融行业可以利用人工智能技术提高风险管理能力，而医疗行业则可以利用人工智能技术提升医疗服务的智能化水平。

（3）安全挑战与应对策略

安全挑战。随着人工智能技术在应用程序中的广泛应用，也带来了一系列安全挑战。例如，数据中毒、对抗性攻击、访问控制和数据泄露等问题都可能对人工智能系统的安全性和可靠性造成威胁。

应对策略。为了应对这些安全挑战，需要采取一系列措施来加强人工智能系统的安全防护。例如，实施严格的数据验证和来源跟踪机制，采用对抗性训练和输入验证技术，加强访问控制和数据加密等。

（三）算法与应用程序

算法和应用程序之间存在着密切的关系。算法是应用程序的核心组成部分，用于解决特定问题；而应用程序则是算法在实际问题中的具体应用和实现。二者相互促进，共同推动了软件和信息技术的发展。

应用程序要实现各种功能，比如社交软件实现信息的快速匹配推送、电商应用实现商品的精准推荐等，都需要依靠特定算法来完成这些任务背后的数据处理、逻辑运算等。算法为应用程序提供了具体的解决问题的步骤和方法。就像排序算法能让应用程序具备对数据进行有序排列的能力，搜索算法能使应用程序快速定位到用户所需内容。

1、算法和应用程序

算法是一系列解决特定问题的步骤或规则，这些步骤是有限的、明确的，并且能够在有限的时间内完成。

算法应具有明确性，即算法的每一步都应该有明确的定义。算法还应具有有限性，即算法应该在有限的时间内完成，如算法的输入应该是零个或有限多个，算法的输出也应该是一个或多个输，且输出与输入有某种特定的关系。

应用程序是一种特定的软件，旨在满足用户的某种需求或完成某项任务。它可以是桌面应用、网页应用、移动应用等。应用程序通常包含用户界面、数据存储、网络通信等多种功能，旨在提供方便、直观的用户体验。

2、算法与应用程序关系

算法是应用程序解决特定问题的核心逻辑。如在一个搜索引擎应用程序中，搜索算法是其核心组成部分，用于根据用户的查询返回相关的结果。

算法优化和改进显著提升应用程序的性能和用户体验。算法优化不仅提升了应用程序的性能和功能，还降低了成本、促进了创新和提升了用户体验。例如，优化搜索算法可以提高搜索引擎的准确性和速度。

应用程序通过实现算法来提供具体的功能和服务。算法是应用程序内部运行的逻辑，而应用程序则是这些逻辑与用户之间的桥梁。

应用程序的需求促进了算法的研究和开发。应用程序通过解决实际问题、不断性能优化、提升用户体验、应用新技术、市场竞争以及跨学科融合等多个方面推动了算法的创新发展，促进了整个计算机科学和相关领域的发展。

六、算法的法律地位

2021年12月31日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局联合出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》被认为是世界上第一部系统性、全面性以算法为调整对象的法律性文件。但该文件主要是对算法推荐服务进行规范和管理，并未直接对“算法”这一概念进行明确的法律定义，只是明确“前款所称应用算法推荐技术，是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。”

国家互联网信息办公室,中共中央宣传部,教育部,科学技术部,工业和信息化部,公安部,文化和旅游部,国家市场监督管理总局,国家广播电视总局《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》（国信办发文〔2021〕7号，2021年09月17日 发布）也未对“算法”作出规定。

算法在数据处理、决策制定等方面的作用日益凸显，使得算法在一定程度上具备了类似法律主体的影响力。从法律治理的角度需要明确算法的法律地位，以便对其进行有效的监管和治理。从法律治理的角度看算法与人工智能的关系，主要体现在算法的法律地位、算法的监管与治理、算法的法律责任以及算法与法律的冲突与协调等方面。

（一）算法与知识产权

判断算法是否具有知识产权，主要依据算法的具体表现形式、用途以及相关的法律规定。

1、知识产权定义与范围

知识产权是权利人依法就特定客体享有的专有的权利，这些客体包括作品、发明、实用新型、外观设计、商标、地理标志、商业秘密、集成电路布图设计和植物新品种等。

算法作为解决问题的一系列明确指令，体现了设计者的智力劳动，因此可以视为一种智力成果。然而，并非所有智力成果都自动受到知识产权法的保护，要获得保护，智力成果必须满足特定的条件，如具有独创性、可复制性等。

2、算法与知识产权保护

著作权法保护。如果算法以软件代码的形式表现出来，并且具备独创性，那么它可以作为计算机软件作品受到著作权法的保护。著作权法保护的是软件的表达形式，即代码的具体表达，而非算法的逻辑或功能。

专利权保护。在某些情况下，算法可能与特定的技术实现相结合，从而构成一项发明。如果该发明具备新颖性、创造性和实用性，并且符合专利法的其他要求，那么它可以申请专利并获得专利权保护。

需要注意的是，纯粹的算法或数学方法通常被认为是抽象的智力活动规则和方法，不属于专利法保护的范畴。但是，如果算法能够应用到特定的技术领域，并产生一套解决方案，这样便可以作为方法专利受到保护。

商业秘密保护。如果算法符合秘密性、价值性、保密性的要求，那么它可以作为商业秘密受到保护。商业秘密的保护主要依赖于企业的保密措施和合同约束，而非法律的直接规定。

对于许多公司而言，算法是其核心竞争力的重要组成部分。这些公司通过使用算法来提高生产效率、优化决策过程或提供创新的产品和服务。因此，这些算法往往被视为商业秘密，需要受到严格保护。商业秘密的法律定义通常包括未公开的信息、具有经济价值以及采取了合理的保密措施等要素。算法如果符合这些要素，就可以被认定为商业秘密，并受到相关法律的保护。

3、判断算法是否享有知识产权

确定算法的表现形式。首先需要明确算法是以何种形式表现的，如软件代码、数学模型、流程图等。

分析算法的独创性。判断算法是否体现了设计者的独特构思和创新点，是否具有独创性。

考虑算法的应用领域。分析算法是否应用于特定的技术领域，并产生了实际的解决方案或产品。

判断算法是否具有知识产权需要综合考虑算法的表现形式、独创性、应用领域以及相关的法律规定和司法案例倾向性观点综合认定。

（二）算法应用与表达合法

在某些情况下，如果使用算法来生成文本或图像可以被视为一种表达方式，因为这些生成物能够传递信息并被他人理解。如当一个公司使用算法来生成关于其产品的描述或广告时，这些内容可以被视为该公司的言论表达，需要遵守相关的言论法律，确保其言论内容的合法性。基于算法能够产生具有意义和信息量的输出，在法律上被视为表达，如陈述事实或发表观点，需要受到法律约束。

（三）算法应用与司法程序的正当性

在司法实践中，算法应用也引发了广泛的关注。一方面，算法可以为司法实践提供信息和便利性支持，如通过数据分析帮助法官做出更准确的裁决。另一方面，算法的应用也引发了关于正当程序的担忧。如在量刑过程中，如果法院使用算法来辅助决策，那么这些算法的透明度和公正性就必须得到保障。否则，算法可能会成为司法不公的源头。因此，在司法实践中应用算法时，必须严格遵守正当程序的要求，确保当事人的合法权益得到保障。

（四）算法其他法律性质

算法还可能涉及其他法律性质。例如在数据保护和隐私法方面，算法的处理和使用必须遵守相关的法律法规，以确保个人数据的安全和隐私。这些法律性质都反映了算法在不同法律领域中的复杂性和多样性。

算法的法律性质是一个复杂的问题，它涉及多个法律领域和不同的应用场景。无论是作为商业秘密，还是言论表达或司法实践中工具，算法都需要遵守相关的法律法规和伦理准则。随着技术的不断发展和法律的不断完善，对算法法律性质的探讨和研究也将继续深入。

七、算法的监管与治理

算法的应用范围广泛，涉及包括金融、医疗、教育、就业在内的社会经济生活每个领域。由于算法具有自动化和智能化的特点，但其决策过程可能受到数据偏见、算法设计缺陷等因素的影响，导致不公平或歧视性的结果；另外，算法还可能对公民的个人信息和隐私安全构成潜在威胁。

（一）基本措施

加强算法透明度措施，要求算法开发者提供算法逻辑、数据来源、决策过程等信息的备案和披露，以便公众和监管机构对其进行监督。

建立算法审查机制，对涉及公共利益、个人隐私等领域的算法进行审查和评估，确保其合法性和合规性。

建立健全算法问责机制，对算法决策导致的负面后果进行追责，确保算法开发者和使用者承担相应的法律责任。

（二）算法法律责任

1、责任主体

算法开发者。负责算法的设计、开发和测试，确保其符合法律法规的要求，避免产生不公平或歧视性的结果。

算法使用者。在使用算法进行决策时，应遵守法律法规，确保算法的合法性和合规性，并对算法决策产生的后果负责。

2、责任内容

对于因算法设计缺陷或数据偏见导致的负面后果，算法开发者应承担相应的法律责任，包括赔偿损失、道歉等。

对于因算法使用不当或违反法律法规导致的负面后果，算法使用者应承担相应的法律责任，包括行政处罚、刑事责任等。

（三）算法与法律的冲突与协调

冲突。算法的法律地位不明确，导致其在法律体系中的定位模糊；算法的自动化和智能化特点挑战了法律的确定性、解释性和中立性等基本原则；算法的广泛应用对传统法律体系中的隐私权、知识产权等法律制度提出了挑战。

协调。明确算法的法律地位，将其纳入法律体系的监管范围；完善相关法律法规，为算法的应用提供明确的法律指导和规范；加强跨学科研究，促进法学、人工智能等领域的交叉融合，为算法与法律的协调提供理论支持；推动国际合作与交流，共同应对算法技术带来的全球性问题，形成国际共识和规则。

综上，从法律治理的角度看算法与人工智能的关系，需要明确算法的法律地位、加强算法的监管与治理、明确算法的法律责任以及协调算法与法律的冲突。这些措施将有助于保障公民的合法权益和社会公共利益，推动人工智能技术的健康发展。（数字发展全球研报第二卷第45期）

往期回顾