划重点
01算法在辅助经济决策方面提升了决策速度与质量，为经济活动注入智能化元素。
02然而，算法辅助经济决策也可能由于数据质量不佳或偏差导致误导性结论，需要从制度、技术和伦理生态方面构建系统性防范机制。
03算法应用在决策流程、决策效率、决策质量等三个维度展现出根本性变革。
04为此，需要将算法非歧视原则作为治理底线，动态构建差异化的受保护特征清单，明确界定算法歧视的判定标准和法律边界。
05同时，需要深入理解算法歧视的技术机理，将伦理关切转化为可操作的技术方案，建立专业的算法公平治理团队。
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算法不仅在外卖、网约车等新业态中扮演着决策调度等重要角色，在辅助经济决策方面也提升了决策速度与质量，为经济活动注入智能化元素。但是，算法辅助经济决策也可能由于数据质量不佳或偏差导致误导性结论，模型假设可能不符现实，忽视人文因素与直觉判断，技术错误、网络安全威胁及更新不及时还可能造成重大经济损失。
算法应用究竟如何辅助经济决策？相较于传统经济决策方式有何差异？为此，南都大数据研究院专访对外经济贸易大学法学院教授、对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心主任张欣。在她看来，算法辅助决策在决策流程、决策效率、决策质量等三个维度展现出根本性变革，与此同时，需要从制度、技术和伦理生态方面构建系统性防范机制，来规避或者减少算法偏见、隐私与安全等潜在风险。
算法赋能决策正重塑经济治理方式
南都：算法应用给经济发展注入了新动能，具体表现在哪些方面？
张欣：算法应用为经济发展注入新动能，主要体现在以下几个关键维度：
首先，算法显著提升了生产效率和资源配置效率。企业能够借助算法优化生产流程、预测市场需求、实现智能化调度。例如，在物流领域，智能路径规划算法可以帮助物流人员优化配送路线，提高配送效率。
其次，算法推动了商业模式创新和产业升级。基于大数据分析和推荐算法，企业能够精准把握用户需求，提供个性化服务。以电商平台为例，算法驱动的智能推荐系统不仅提升了用户体验，也带动了新零售业态的发展。同时，算法赋能传统产业数字化转型，催生了智能制造、智慧农业等新业态。
最后，算法应用促进了产业链和供应链协同升级。算法对上下游企业数据的实时分析和预测有助于企业间实现更紧密的协同与联动。例如，在汽车制造领域，算法可以帮助整车企业与零部件供应商建立智能协同系统，实现原料采购、生产计划、库存管理的精准对接，降低供应链成本。
南都：在您的研究中，算法在辅助经济决策、提升决策质量与效率方面发挥了哪些关键作用？
张欣：算法在经济决策中的关键作用主要体现：
在宏观决策层面，算法通过整合和分析海量经济数据，为经济决策制定提供科学的支持。算法模型能够快速捕捉经济运行态势，预测经济走向，辅助决策部门进行政策评估和调整。
在行业决策层面，算法提升了产业规划和市场监管的精准度。通过对行业发展趋势、市场竞争格局的深度分析，算法帮助决策部门更好地把握产业发展方向，制定更有针对性的产业政策。
在企业决策层面，算法为企业经营决策提供了数据支撑和智能建议。通过分析市场需求、竞争态势、成本结构等关键因素，算法可以辅助企业进行投资决策、定价策略制定、产能规划等。
与此同时，需要注意的是，虽然算法赋能的决策机制正在重塑经济治理方式，但算法仅是决策的辅助工具，关涉高风险场景的最终决策仍需要结合人的专业、经验进行判断和价值权衡。
将算法非歧视原则作为治理底线
南都：相较于传统经济决策方式，算法辅助下的决策在流程、效率、准确性等表现出哪些显著优势与差异？
张欣：相较传统经济决策方式，算法辅助决策展现出了三个维度的根本性变革：
在决策流程方面，算法实现了数据驱动的系统化决策机制。系统能够同时处理多维度数据，持续收集市场信息、分析决策方案、评估潜在风险，形成闭环迭代的决策框架。
在决策效率方面，算法将决策周期实质性缩短，通过实时性的数据处理和方案生成，显著提升决策响应速度，特别是在面对突发事件时，算法可以快速评估多种应对方案。
在决策质量方面，算法通过科学的建模分析，提供更客观的评估和更精准的预测。算法模型可以综合分析历史数据、市场趋势、竞争态势等多个维度，不仅提升预测的准确度，也可强化风险识别和控制的精准度。
南都：为确保算法在经济决策中积极作用，如何采取相应措施来规避或者减少算法偏见、隐私与安全等潜在问题？
张欣：需要从制度、技术和伦理生态三个维度构建系统性防范机制，同时将算法公平和隐私安全等算法应用风险作为核心治理关切。
在制度层面，需要意识到，算法公平治理不能简单另起炉灶，而应将现有反歧视法律体系的革新纳入考量，在公平理念的指引下，以协调平等权保护和创建算法不公防范机制为路径，实现二者的有机融合。
同时，需要动态构建差异化的受保护特征清单，明确界定算法歧视的判定标准和法律边界，建立具有一致性和可预测性的算法歧视审查框架，将算法非歧视原则作为治理底线。
在技术层面，需要深入理解算法歧视的技术机理，将伦理关切转化为可操作的技术方案。在算法设计阶段，通过优化数据采样、调整模型参数等方式降低偏见风险，增强算法的可解释性和透明度，定期评估算法公平性并通过技术手段构建多层次公平治理体系。
在伦理和生态建设方面，需要凝练法律、伦理和科技之间的内在共识，推动跨领域融合。建立专业的算法公平治理团队，配备具备法律、伦理和技术复合背景的人才。加强从业人员在算法公平、伦理准则方面的培训，提升其对算法歧视的敏感度和防范意识。建立常态化的监测预警机制，对算法运行状况进行持续监控。
采写：南都记者 袁炯贤