算法作为智能社会中的核心技术,既为社会的发展提供新动力、为人类创造更加优质便捷的服务,同时也带来了诸多社会风险。其中,个性化算法推荐技术对社会生活的影响最为明显和深刻,产生的风险也最为常见,比如个人获取信息范围狭窄、信息内容质量低下、个人信息泄露以及更深层次的社会价值观消极引导。算法风险的产生,既有一般技术风险产生的技术内部原因,又有技术外部的原因,前者主要体现为算法黑箱,后者主要和人为因素有关。这决定了对算法风险的治理不能简单沿用一般技术风险的治理方式,需要另辟蹊路。算法风险治理的关键是数据保护和网络安全,这二者的问题又涉及到对“自由”和“安全”价值目标的认识。国外算法风险治理的典型代表为欧盟和美国,虽然二者属于不同的法系,但在对算法风险的规制上不谋而合,选择“安全”为主、“自由”辅之的价值目标取向,让数据主体享有更多的权利保障、数据控制者（处理者）承担更多的责任。这也是对算法风险隐秘性的考量,人们往往对未知的事物感到恐惧,在未完全掌控算法技术之前,要尽可能保障社会的安全运行,因此在制定相关规则时“安全”成了首要选择。结合我国法律规制的现状来看,我国在保障“安全”的力度上还有所欠缺。在制定有关算法风险规制的法律规则时,应以“安全”作为法律价值目标的基础,给予数据主体足够的权利保障,同时还需弥补政府监管在人才和资金上的不足,组建政府和行业自律的协同监管模式,以期让算法技术良性运作,成为科技强国的有力推手。