| 713 | 2 | 664 |
| 下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
算法技术是当前经济社会发展的重要驱动力，对算法加以规制也是法治建设的重要组成部分。在法社会学看来，算法规制的适当性与人们涉及算法的观念息息相关，后者构成了算法规制的观念起点。其中，算法技术引发的用户控制权让渡焦虑继而滋生的“算法厌恶”就是典型的涉及算法的观念。立足中国当前算法应用的实际情况，通过多组情景实验对照研究发现：当决策结果不佳时，相较于自己决策，人们更不愿意接受算法决策；但若能适度参与决策过程，则可以显著提升对算法决策的接受度；同时，这种接受度的变化并不会受个体差异和其他观念的影响，仅有经济利益能部分缓解厌恶。研究结果揭示了中国社会语境下算法厌恶的独特机制，进而为技术性正当程序等算法规制方式的本土化实践提供了实证依据。通过对中国本土经验的深度挖掘，为构建符合国情、行之有效的算法规制规范体系提供经验支持，对于加快建构中国数字法治领域的自主知识体系具有重要意义。
Abstract：Algorithmic technology is a key driving force in current economic and social development,and its regulation is an essential component of the construction of the rule of law. From a socio-legal perspective,the appropriateness of algorithm regulation is closely related to public perceptions of algorithms,which form the conceptual starting point for such regulation. Among these perceptions,“algorithm aversion,”stemming from anxieties about the transfer of user control,is a typical example.Based on the current reality of algorithm application in China,this study,through a series of comparative scenario-based experiments,finds that when decision outcomes are unfavorable,people are less willing to accept algorithmic decisions compared to their own. However,their acceptance of algorithmic decisions increases significantly if they can participate moderately in the decision-making process.Furthermore,this change in acceptance is not affected by individual differences or other concepts;only economic incentives can partially mitigate this aversion. The research findings reveal the unique mechanism of algorithm aversion in the Chinese social context,providing an empirical basis for the localization of algorithm regulation methods such as technological due process. Through an in-depth exploration of China's local experience,this study offers empirical support for constructing an effective algorithm regulation system that aligns with national conditions and holds significant meaning for accelerating the development of an autonomous knowledge system in China's digital rule of law field.
1.艾伦·林德、汤姆·泰勒：《程序正义的社会心理学》，冯健鹏译，法律出版社2017年版。
2.蔡星月：《算法规制：从规范规制到分层规制》，《现代法学》2024年第4期。
3.川岛武宜：《现代化与法》，申政武等译，中国政法大学出版社2004年版。
4.戴维、王锡锌：《算法透明机制的局限性及其克服》，《华东政法大学学报》2025年第1期。
5.丁晓东：《论算法的法律规制》，《中国社会科学》2020年第12期。
6.冯果：《论中国法学自主知识体系之概念体系的建构》，《武汉大学学报（哲学社会科学版）》2023年第6期。
7.冯健鹏：《基于主观程序正义的技术性正当程序——我国算法治理的一种路径》，《法制与社会发展》2025年第2期。
8.冯健鹏：《主观程序正义研究及其启示》，《环球法律评论》2018年第6期。
9.冯仕政：《法社会学：法律服从与法律正义》，《江海学刊》2003年第4期。
10.郭春镇、勇琪：《算法的程序正义》，《中国政法大学学报》2023年第1期。
11.胡铭：《中国自主数字法学知识体系的研究进路》，《华东政法大学学报》2024年第3期。
12.雷磊：《构建面向世界的中国法学自主知识体系》，《新文科理论与实践》2024年第3期。
13.刘辉：《双向驱动型算法解释工具：以默示算法共谋为场景的探索》，《现代法学》2022年第6期。
14.刘泽刚：《论算法认知偏差对人工智能法律规制的负面影响及其矫正》，《政治与法律》2022年第11期。
15.刘振宇：《数字法学：一场中国法治话语事件的发生》，《数字法学评论》第4辑（2025年第1期）。
16.罗映宇、朱国玮、钱无忌、吴月燕、黄静、杨智：《人工智能时代的算法厌恶：研究框架与未来展望》，《管理世界》2023年第10期。
17.马平川：《平台数据垄断的法律规制》，《浙江社会科学》2025年第3期。
18.马长山：《数字治理的法治考量》，《数字法学评论》第4辑（2025年第1期）。
19.苗炎：《加快建构中国法学的自主知识体系》，《法制与社会发展》2022年第2期。
20.沈伟伟：《算法透明原则的迷思——算法规制理论的批判》，《环球法律评论》2019年第6期。
21.苏宇：《算法解释制度的体系化构建》，《东方法学》2024年第1期。
22.田思路：《技术从属性下雇主的算法权力与法律规制》，《法学研究》2022年第6期。
23.汪庆华、胡临天：《生成式人工智能责任机制的技术与法律建构》，《中国法律评论》2024年第4期。
24.吴习彧：《论人工智能的法律主体资格》，《浙江社会科学》2018年第6期。
25.夏锦文、胡锦华：《建构中国自主法学知识体系的法学方法论》，《江海学刊》2025年第3期。
26.詹姆斯·E.弗莱明编：《迈向法治》，窦海心译，浙江大学出版社2022年版。
27.张恩典：《算法透明度的理论反思与制度建构》，《华中科技大学学报（社会科学版）》2023年第6期。
28.张恒山：《论法治思维的观念基础》，《理论与改革》2013年第4期。
29.张文显：《法治与国家治理现代化》，《中国法学》2014年第4期。
30.张文显：《论构建中国自主法学知识体系》，《法学家》2023年第2期。
31.张雯、肖增瑞、吕明杰：《算法厌恶：理论框架及研究展望》，《科学与社会》2024年第2期。
32.张欣：《算法解释权与算法治理路径研究》，《中外法学》2019年第6期。
33.周翔：《算法可解释性：一个技术概念的规范研究价值》，《比较法研究》2023年第3期。
34.周赟：《法律预测功能的实现条件》，《浙江社会科学》2022年第8期。
35. Citron,D. K.，“Technological Due Process”,Washington University Law Review,2007,85(5):1249-1314.
36. Dietvorst,B. J.,Simmons,J. P.&Massey,C.，“Algorithm Aversion:People Erroneously Avoid Algorithms After See-ing Them Err”,Journal of Experimental Psychology:General,2015,144(1):114-126.
37. Dietvorst,B. J.,Simmons,J. P.&Massey,C.，“Overcoming Algorithm Aversion:People Will Use Imperfect Algo-rithms If They Can(Even Slightly)Modify Them”,Management Science,2018,64(3):1155-1177.
38. Huq,A.Z.，“A Right to a Human Decision”,Virginia Law Review,2020,106(3):611-688.
39. Huq,A.Z.，“Artificial Intelligence and the Rule of Law”,In Routledge Handbook of the Rule of Law,London and NewYork:Routledge,2024,pp.260-272.
40. Logg,J. M.,Minson,J. A.&Moore,D. A.，“Algorithm Appreciation:People Prefer Algorithmic to Human Judg-ment”,Organizational Behavior and Human Decision Processes,2019,151:90-103.
41. Mahmud,H.,Islam,A. N.,Ahmed,S. I.&Smolander,K.，“What Influences Algorithmic Decision-Making? A System-atic Literature Review on Algorithm Aversion”,Technological Forecasting and Social Change,2022,175:121390.
42. Schaap,G.,Bosse,T.&Vettehen,P. H.，“The ABC of Algorithmic Aversion:Not Agent,but Benefits and Control De-termine the Acceptance of Automated Decision-Making”,AI&Society,2024,39(4):1947-1960.
43. Sunstein,C. R.&Gaffe,J. H.，“An Anatomy of Algorithm Aversion”,Columbia Science&Technology Law Review,2024,26(1):290-317.
44. Tyler,T. R.,Rasinski,K. A.&Spodick,N.，“Influence of Voice on Satisfaction with Leaders:Exploring the Meaningof Process Control”,Journal of Personality and Social Psychology,1985,48(1):72-81.
(1)本研究采用情景实验法，其核心目标在于通过变量控制检验理论假设的因果机制，而非追求样本的人口学代表性。因此样本集中于高校学生群体，具有方法上的合理性：其一，高校学生群体在数字素养、认知能力与消费习惯上相对同质，可有效减少年龄、职业、收入等因素对结果的干扰；其二，教育背景的趋同性降低了因信息理解偏差导致的噪音，确保被试者对实验情景的解读与研究者预设保持一致。
基本信息:
DOI：10.14167/j.zjss.2025.11.011
中图分类号:D920.0;TP301.6
引用信息:
[1]冯健鹏,许颖.算法规制的观念起点——关于“算法厌恶”的实证研究[J].浙江社会科学,2025,No.351(11):39-52+157.DOI:10.14167/j.zjss.2025.11.011.
基金信息:
国家社科基金重点项目“共建共治共享社会治理法治化的程序保障机制研究”（20AFX003）的阶段性成果
2025-11-15
2025-11-15