2024年11月，国家互联网信息办公室联合工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局启动“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动。“清朗”行动作为《互联网信息服务算法推荐管理规定》实施以来的重要政策延续，聚焦算法偏见、信息茧房、大数据“杀熟”等典型问题，推动构建更加完善的算法治理体系。在此背景下，各大平台纷纷响应算法向善、算法透明化的倡导和要求，推进系统性的算法信息公开或知识科普。例如抖音通过“安全与信任中心”这一常态化信息发布平台定期披露算法推荐的变更和优化；小红书设立专项算法公示页，增设算法专线以搭建用户沟通渠道；微博推出热搜词解释标签，定期发布微博热搜趋势半年报和年报；微信“珊瑚安全”针对视频号算法进行透明度公示等。 在此之前，学界围绕算法透明、算法公开、算法可解释性等议题也已取得丰富的研究成果。但现有研究多聚焦于算法透明的技术实现或管理规范，对平台实践与用户感知层面的关注较少，算法透明化实践能否真正转化为用户信任有待进一步考察。基于此，本研究立足“透明”和“信任”两大核心伦理要素，运用质化和量化混合方法，考察平台的算法透明化实践以及用户的算法透明感知和信任倾向，探究从“透明”到“信任”的转化关键，以促进算法生态的科学、健康发展。 一、文献综述 (一)从有限公开到“可解释”的算法透明 当代社会已全面进入算法嵌入的技术治理时代，公众在享受智能服务便利的同时，也普遍面临规则隐遁与决策失语的困境。Frank Pasquale提出“算法黑箱”概念来揭示技术系统的复杂运行逻辑与社会主体知情权之间的认知悖论。①“算法透明”则被视为破解“算法黑箱”困境的核心原则，其通常指“算法设计或控制主体向监管部门及社会公众披露算法如何部署、如何工作以及被如何使用等相关信息”。②算法透明源于“透明即信息”这一理论基础。该理论认为信息供给不足以及信息不对称导致了不透明，从而主张通过建立信息对称机制消弭技术开发者与普通用户之间的认知鸿沟。由此，算法透明化被视作一个公开和披露信息的持续过程，衍生出算法公开和算法解释两大路径。③ 1.算法的有限公开 针对算法公开程度，Cary Coglianese提出“鱼缸型透明”(Fishbowl Transparency)和“合理型透明”(Reasoned Transparency)两种策略。前者强调源代码或数据库的完全披露，后者则主张建立差异化、选择性披露标准，且因平衡多方利益而更受业界推崇。④ “鱼缸型透明”或者说源代码透明，对信息披露的要求最高，对商业秘密的影响也最大。虽然其在检测算法偏见、应对算法信任危机等特定场景中具有必要性，但面临商业秘密保护与技术创新激励的需要、公众技术理解能力的欠缺，以及机器学习系统固有的技术不确定性和不可知性等多重障碍。⑤鉴于此，“合理型透明”成为实际应用中更受青睐的策略，包括“场景化算法透明”“分层算法透明”等具体方案，其主张根据算法应用领域、风险等级及受众特征实施差异化透明度。⑥例如国家级关键基础设施需履行算法全面公示义务，保障社会公众的知情权和监督权，大型商业平台应确保向行政主体进行算法备案公开，初创企业则可以采取相对较低的透明限度。⑦ 综上，学界主张对算法透明的条件与范围进行约束，呈现算法有限公开的倾向。专业知识壁垒的存在也意味着单纯地公开算法仍难以真正达到算法透明化的目的，算法的可解释性被认为是增强算法透明度的更优解。⑧ 2.算法的可解释性 可解释人工智能(XAI)作为用户导向型技术方案，致力于构建人机对话机制以弥合认知鸿沟。算法“可解释性”的核心价值在于将技术逻辑转化为可理解的决策依据，使算法系统获得社会主体的理解和认同。⑨ 按照解释策略划分，算法可解释性可分为可阐释性(Interpretability)与可理解性(Explainability)，前者关注算法内在技术逻辑是否可以被表征和观测，而后者强调面向用户提供定制化内容。按照解释范围划分，算法可解释性分为全局解释、局部解释和反事实解释。⑩全局解释是从整体上阐明算法系统如何做出决策，包括模型意图、训练数据、模型运行逻辑、信息处理过程，甚至模型背后的动机和环境等。局部解释聚焦于单个主题，提供特定自动化决策的原因，因此也被称为原因型解释。鉴于比起整个模型的运行逻辑，人们往往更关心与自身利益相关的算法决策原理，局部解释相对更具有实用性。反事实解释使用“若X不发生，则Y也不会发生”的表达式，通过提供反例来告知用户哪些特征影响了最终结果，其不需要呈现系统决策的具体细节，因而绕过了阐述复杂原理的难题，可以很好地用来解释某个具体事件的发生。 总体上，当前的算法透明研究主要从技术实现与管理规范两个层面展开。技术层面强调通过代码审计、信息分层披露等事前规制手段控制技术风险；管理层面要求将算法决策的具体原理以及获取用户信息可能产生的影响等向社会公众给出详细解释。但是现有研究较少关注算法透明的实践落地层面，平台公开或解释算法的具体实践方式及其程度如何、效果如何等问题有待进一步考察。
