自20世纪九十年代后，伴随着党对国家的领导不断加强，政法委的职能不断扩展，尽管党的政法战线领导人不断强调必须尊重司法的法定职权、强调政法委只起到宏观领导作用，但在个别情况下，执政党仍然会具体地指导微观司法权力的运作。

从构建人类命运共同体的角度来看，在西方国家反思民主危机的过程中，借鉴我国民主实践和理念应该会有助益。基层立法联系点一方面克服了兼职代表联系原选举单位所面临的现实困难;另一方面则弥补了法律草案意见征求程序针对性不强的缺陷，通过组织创新为程序赋能。

目前，全国人民代表大会议事规则的修改工作已经完成，全国人民代表大会常务委员会议事规则的修改也已列入立法规划。早在1979年，邓小平同志就强调：民主和法制，这两个方面都应该加强……没有广泛的民主是不行的，没有健全的法制也是不行的。〔24 〕 更重要的是，通过加强法制来保障民主始终是我国完善民主制度的基本方略。实施好这些法律，不仅是落实人民民主的具体要求，也是践行依法治国的具体体现。〔28 〕习近平总书记在党的十九大报告中强调：要长期坚持、不断发展我国社会主义民主政治，积极稳妥推进政治体制改革，推进社会主义民主政治制度化、规范化、程序化。

〔46 〕又如，村民委员会组织法规定：任何组织或者个人不得指定、委派或者撤换村民委员会成员。例如，基层民主实践中的海选（吉林省梨树县）、预算监督领域的民主恳谈会（浙江省温岭市）、重大决策中的人大代表票决实事制度（浙江省）、旧区改造中二次征询制度（上海市）、监督问责领域的人大代表约见制度（广东省）等，无一不是来源于基层的创新。总之，从算法披露和说明的可能性和成本问题、保护商业秘密的需要、防止决策系统受到人为干扰和滥用的需要以及产业竞争与技术发展的需要等不同角度，都可以发现算法说明义务面临着各种阻力。

第二，即使承认该条款规定了所谓算法解释权，这也是一种非常有限的解释权，一方面在时间上仅针对作出决定后的解释说明，另一方面又有着重大影响的条件限制，适用范围极为有限。并且，比起可以存在法律、行政法规另有规定的除外的同意要求《民法典》第1035条第1款第1项。商业秘密保护缺乏明确的边界，也不像权利化的著作权、专利权那样存在法定的限制和例外，从而缺乏明确的权利保护的平衡机制，需要在个案中进行利益衡量，这就导致了算法商业秘密保护的复杂性。从竞争的角度看，算法开发者具有内在动力去保持算法的复杂性和晦涩性，这会致使算法难以得到充分的解释。

，可更好地保护个人信息。由上可知，在算法说明义务的程度和范围的构造中，需要充分考虑算法设计者或应用者的解释成本问题，并将之与公众的潜在收益进行大致的衡量。

在如此体系安排之下，个人是否享有算法解释权难免产生分歧。这具有比较法和法哲学上的足够底蕴。也正是因为如此，本文提倡的首要算法治理措施是算法说明义务。受决策影响者对决策结果的信服建立在对决策者的信赖基础之上。

依四要素说，义务人的‘职责是确立合理信赖的进一步的出发点和标准尚连杰：《缔约过程中说明义务的动态体系论》，载《法学研究》2016年第3期，第108页。前文也已论及，要求算法的彻底公开和完全披露也不尽合理。这主要是为了保持本文术语使用的一致性和连贯性。毕竟，商业秘密保护的是秘密点，这些模型算法的基本逻辑和主要参数很难落入商业秘密保护范畴。

算法的解释说明是这些相应程序的基础，可从实质和程序两方面保障和落实权力问责机制。个人信息保护的基本价值取向于尊重人格尊严及自由发展。

本文将首先从规范分析上论证算法说明义务，认为该项义务扎根于个人信息处理者的首要义务和基本义务即告知义务，孕育并脱胎于后者。在比较法经验不足的情况下，我们还是需要根据算法说明义务的基本原理去明确和限定其范围。

由此，对算法的解释说明也是算法信任危机的解决方案中不可或缺的重要组成部分。如无算法说明义务，算法决策中就会布满黑箱，决策权力将不受限制。网络服务商、数据企业等个人信息处理者①必须满足公开处理信息的规则和明示处理信息的目的、方式和范围这两项前提条件，这是《民法典》第1035条明文施加的告知义务，《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称《个人信息保护法》）第7条也对此进行了重申。最后，本文将探讨和明确算法说明义务的范围及其限度。概言之，在我国，算法说明义务不应当限于决策生成之后的解释说明，而应当囊括事前和事后的不同阶段，两者可以分别存在不同的规范依据。由此，算法说明义务需要以最为缓和的方法进行，减少和避免对商业秘密的侵害。

当然，相比直接适用的构成要件而言，动态体系的运用需要更多的说理论证。可不予说明的是算法的技术细节、具体运算方式、详细的参数和权重;动态化、智能化的人工智能神经网络层数和决策参数更是无需说明，在事实上也无法说明。

（二）从个人信息处理者的说明义务到算法说明义务 在基于个人信息处理的算法决策场合，个人信息实际上是通过算法的方式予以处理和分析的，信息处理者也应当有相应的说明义务。依莱斯格的网络法理论，互联网和网络空间在本质上受到代码的规制，人们在代码的规制下生活[美]劳伦斯·莱斯格： 《代码 2. 0： 网络空间中的法律》（修订版），李旭、沈伟伟译，清华大学出版社2018年版，第91-92页。

比如，算法决策的结果是用于信用评分、工作评估、定向广告还是其他用途？在应用过程中，是否存在人工干预？如果存在，人工干预的程度如何？决策结果是否可以受到重新审查？其条件和程序如何？当然，从算法应用着手进行解释，仍然难以回避对算法技术方案的解释，两者应当相辅相成。即使运用算法的是私主体，腾讯、阿里、百度等网络平台已经日益嵌入人们生活，其商业属性和公共属性已经难解难分丁晓东：《论算法的法律规制》，载《中国社会科学》2020年第12期，第151页。

本文从义务角度研究个人信息保护规范不仅具有学术上的转向作用，也具有重要的实践意义。与以牺牲效率为代价的集体决策相比，算法决策不仅可以提高效率，还可以转嫁决策风险、规避错误决策责任。因此，在理论上继续探讨个人信息权利（权益）的性质和地位之余，加强个人信息的保护义务研究，可深化对个人信息保护规范的理解，促进法律规则的实施。正如学者指出，如果不先公开和检查源代码，他人就不可能知道一种算法是否可以作为商业秘密See Charles Short，Guilt by Machine： The Problem of Source Code Discovery in Florida DUI Prosecutions，61 Florida Law Review 177， 190 （2009）.。

第一种思路是个人信息保护优先于商业秘密保护。对此，判斷的基准应当是通常理性人标准，在网络空间即为普通网络用户标准吕炳斌：《个人信息保护的同意困境及其出路》，载《法商研究》2021年第2期，第95页。

在论证个人信息处理者的说明义务以及进一步的算法说明义务时，此项义务的产生未必基于契约，双方未必存在信赖，因此，信赖紧密度该项要素不大适合。其实，这种告知义务中包含着说明义务。

算法决策也有效率上的优势，可提高人类社会的运转效率，促进社会福利。至于何为有用信息，这一判断具有事实依赖性，法律上难以形成明确的标准。

其实，动态体系论有别于构成要件论，各要素并非皆需满足，而是一种互相协作的关系，如其中之一的强度特别高，其亦得代替其他要素。在两项冲突的利益面前，探讨某项旨在保护其中一种利益的措施之程度是否合理时，可借鉴比例原则的思想。总之，算法说明义务具有十足的正当性理由，足以证成。基于技术障碍和说明成本的考量，一个初步的结论是算法设计者或应用者只需要解释说明到逻辑思路层面，而不是解释说明具体的运算方法，更不必提供复杂的数学解释。

然而，在另一方面，它也面临着一些障碍。当算法说明义务无法充分实现算法治理的目标、无法确定受决策的个人是否得到公平合理的对待时，才需要第三方审计和监督的介入。

恰当的法律规范和义务配置有助于促进技术的良性发展。从而，商业秘密成了算法及其源代码的默认保护方式See Sonia K. Katyal，Private Accountability in the Age of Artificial Intelligence， 66 UCLA Law Review 54， 125 （2019）.。

以商业秘密保护之由，拒绝算法的披露和说明，无疑会产生一定的负面效应。第二，在著作权（版权）保护方面，算法可以分解为一系列的数字化的代码和命令，犹如其他语法字符串，这些代码和命令可以获得版权保护。