中国人民大学:平台与算法治理研究报告:多学科的视野(2026年)(可下载)

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来源：中国人民大学（文末附下载）

中国人民大学 2026 年《平台与算法治理研究报告：多学科的视野》融合法学、应用经济学、信息科学、公共管理等多学科视角，围绕规范算法权力、释放数据价值、实现人机协同三大问题，从算法共谋监管、AI 多角色平台治理、数据使用权治理、算法伦理治理国际比较四条线索展开研究。报告运用大规模现场实验、案例解剖、跨国政策文本对比等实证方法，直面算法动态、隐蔽的技术特征与既有制度静态滞后之间的核心矛盾，从不同学科切面解析平台算法治理的复杂难题。

四份子报告形成了系列核心研究发现。报告一将算法共谋分为信使型、轴辐型、预测型、自主型四类，指出传统竞争法以 “协议、合意” 为中心的认定框架难以应对自主学习算法带来的竞争风险；报告二依托直播电商、在线游戏、物流三大真实场景实验，提炼出 AI“正向赋能‑负面损耗” 双路径机制，提出要依据场景和人群差异设计人机协同方案，推动 AI 监督从 “监控型” 向 “赋能型” 转型；报告三提出要跳出纠结数据归属的确权范式，借鉴公共池塘资源理论走向使用权治理，划分九类数据情境，建议以可信数据空间为载体落地数据三权分置；报告四借助共生理论总结中美欧三种治理构型，即中国的政府主导监管型、美国的市场主导自律型、欧盟的全方位协同治理型，并分析各自的优势与局限。

四份报告共同提出平台算法治理需要完成三重转向：监管理念从事后处罚转向全过程动态防控，制度设计从静态的确权转向场景化的使用控制，治理结构从单一部门监管转向多元协同共治。针对我国现状，报告建议加快算法伦理治理立法体系化建设，打通科研机构、行业协会、社会公众的制度化参与渠道，强化事前风险评估与全链条监管，在创新与风险、效率与公平之间实现动态平衡，形成适配数字时代的平台算法治理路径。