需遵循法律的制度理性与法律的规制逻辑

广东财经大学法学院黄伟文在《环球法律评论》2025年第3期上发表题为《算法信任的法律性质》的文章中指出：

算法信任可为多学科的研究对象，对之既可作描述性研究，如社会学或心理学视之为一种社会的或心理的客观现象，也可作规范性研究，如伦理学关于合理信任条件的讨论。在法律的视野中，算法信任是一种社会关系，而算法信任的性质则指涉算法信任的概念或其构成性要素。因此，算法信任的法律性质包含法律的、社会关系的与概念的三个维度。在法律意义上，算法信任是指信任什么、法律保障算法信任是在保障什么这两个核心问题。

算法信任的构成性要素包括算法能力、算法意图和算法认知三个方面。虽然算法能力是算法信任的构成性要素，但算法能力与算法信任不存在固定的对应关系，相反，算法能力与算法信任的关系具有群体性、个体性和场域性特征，而且算法能力与算法信任也不总是呈现正比关系。智能算法具有衍生性意图，因而算法与算法信任可成为法律的调整对象。算法认知属于算法信任的认识论，旨在回答信任的合理性问题，即何时应信任、何时不应信任。该信任时不信任，或者不该信任时却信任，都会造成不良后果。因此，何为合理的信任便成为重要问题。

建立和维护良好的算法信任，是一项系统工程，需要多方协同。就法律治理而言，算法信任依赖于法律保障，算法信任相关制度的建构，需要遵循法律的制度理性与法律的规制逻辑，并注重塑造制度的韧性空间。首先，算法信任作为一种公共性的社会关系，不能寄希望于内心情感与伦理道德的力量，必然仰仗社会制度，尤其是法律制度的保驾护航。其次，作为法律的直接调整对象，算法信任既不是指信任感，也不是指算法的可信性或算法治理制度，而是指算法提供者和算法用户之间的算法委托关系，这种关系是一种回应性规范关系，通过双方主体的外在交互性行为而实现。最后，塑造制度的韧性空间，应保障算法用户的充分选择权、以保障算法的规范性要素（构成性要素）为目标指向以及平衡算法权力与用户权利并向用户权利倾斜。