人工智能时代的到来意味着算法时代的到来,算法在提供给人们生活巨大便利、促进社会进步的同时,其偏差性给个人、群体、社会带来巨大影响。对个人而言,信息茧房和大数据杀熟影响公民的公平交易权,基于算法的公众决策影响公民生命权等基本利益;对群体而言,算法的隐性歧视影响他们的平等地位;对社会而言,算法霸权可能加剧和固化社会本身的不公正,这些算法偏差可能来源于设计偏差、训练数据偏差、固有偏见和使用偏差。在对算法规制时,应注意到算法的黑箱问题,技术黑箱使得算法的运作过程不透明,在技术上解释有一定困难,法律黑箱使得要求披露相关算法信息时受商业秘密的制约,因此,在进行算法规制时应时刻关注这两个难点,寻求法律上的突破。美国采取自由的规制路径,以行业自治为主,以政府干预为辅,仍然使用现有法律规制算法。在以现有法律规制时,美国重点关注公权力机关对算法的使用,以卢米斯案为例,风险预测系统在量刑阶段的使用可能影响被告的正当程序权利。对此,法院提出书面警示,重视事前的预防。对于事后如何救济,现有的宪法修正案证明标准高,难以成为个人切实有效的救济手段;行政法下,商业秘密往往成为信息披露的例外;在侵权责任方面,产品责任中的严格责任或许是一种解决方法。欧盟采取严格的规制路径,以个人权利保护为基础,为数据控制者设定多项义务并施以高额的罚款责任。在《通用数据保护条例》中,对个人有重大法律影响或类似影响的完全自动化决策受到关注,在此情况下,数据主体拥有信息告知权、访问权、解释权等权利。其中解释权作为一种在序言中规定的权利,其存在受到质疑。根据历史解释、文义解释和体系解释,解释权的存在是必然的,但是其仍然受商业秘密的约束,需要根据具体问题具体分析。美欧的算法规制路径各有所长,各有所短,但在解释权、商业秘密的限制等问题上存在共通之处。我国目前人工智能处于发展阶段,现有立法和法律草案存在注重信息安全、忽视完全自动化决策保护、解释权规定不完善等情况,因此有必要借鉴和学习美欧的规制路径,扬长避短,建立以权利保护为主、以行业自治为辅的规制路径,坚持算法公平原则、算法透明原则和算法问责原则,以算法解释权为核心确保相对人理解并有能力反抗自动化决策,并形成事前预防、事后问责的规制体系,事前规定数据主体各项权利,事后则通过产品责任对算法侵权问题进行救济,同时强调公权力机关使用算法的独立性,使我国的人工智能产业在法律框架内能够健康发展。