數據驅動的算法時代，機器在圖像識別、語言處理等領域取得顯著進步，但在此過程中產生的隱私洩露、算法歧視、信息繭房等問題日益凸顯。中國傳媒大學新聞學院副教授李建剛表示，構建完善的數字社會司法體系已是當務之急。

李建剛指出，政府通過法規規範企業和平台行為是算法治理的重要基礎，但要真正觸及問題核心，需要解決兩個更深層次的挑戰：一是平台的盈利驅動，二是流量分配權力的不對稱性。當前，許多平台的算法設計以點擊率和用戶停留時長為優化目標，導致低俗、煽動性內容氾濫，而商業內容往往佔據大部分流量資源。同時，平台掌握着流量分配的核心權力，控制着內容曝光的優先級，這不僅加劇了信息不平等，還可能對社會認知和公共輿論產生外溢效應。

「為破解這些問題，政府需要採取更深層次的干預措施，突破傳統監管的局限。」李建剛建議，首先要推動算法透明化，要求平台公開核心算法邏輯，尤其是流量分配的主要參數和機制，並制定透明性標準，明確哪些內容應該優先推薦，保障多樣性和公共價值內容的基本曝光。其次，應在算法設計中引入「公共價值」目標，通過調整權重確保公共新聞和公益內容得到合理的推薦，同時推動平台優化平衡機制，在商業利益與社會責任之間找到動態平衡點。

立法與執法雙管齊下

在立法與執法方面，北京資深法律人李玉斌認為，為應對數字社會帶來的挑戰，需要制定一系列針對性強、操作性高的法律法規。在立法上，應高度重視數據要素的所有權、使用權、監管權以及信息保護和數據安全等方面的立法工作，確保各類數據資源合法安全使用。在執法上，要建立健全數字社會監管體系，加強平台監管，確保其合法合規運營。同時，執法機構需加強對於算法的學習，具備高技術和專業素養，及時發現並處理違法行為。

李玉斌還建議，政府可以通過建立「合作沙盒機制」與平台共同測試算法對流量分配的影響，確保算法的運行符合法律法規和社會倫理要求，強化第三方監督，通過獨立的算法審計機構對平台的流量分配機制進行定期審查，並向公眾公開結果，增強治理的透明度和權威性。