[摘要]算法决策如今已经遍布人们的日常生活，随之产生的算法歧视问题是大数据时代的一大技术难题和法律难题。算法的自主性特征及其特殊的运行机理决定了算法歧视的规制困境，欧盟的数据赋权、美国的算法问责以及关于算法公开、可解释性的规制路径都存在一定的局限性，算法权力产生的算法歧视暴政需要公权力的介入，通过建立算法审查委员会和动态审查机制来进一步规制。[关键词]算法公开；数据赋权；算法审查；动态审查[中图分类号]D922.1[文献标识码]A[文章编号]1005-0183（2023）01-0116-072023年第1期总第496期法制与经济经济法大数据背景下算法歧视的剖析、困境与规制李玉莹————————————[收稿日期]2022-08-06[作者简介]李玉莹，广西大学法学院2020级在读硕士研究生。在大数据日益发展的今天，算法已经遍布我们生活的各个领域，乘车、旅游、购物、贷款、娱乐等都可以通过互联网进行，这都离不开对算法技术的应用。在大数据背景下，发展迅速的算法技术给消费者提供了更好的商品和服务，商家则通过数据分析和算法推荐来提高顾客的满意度和交易的效率。与此同时，因算法权力产生的算法歧视问题也逐渐凸显，诸如大数据“杀熟”、简历筛选系统的性别歧视、搜索引擎竞价排名等现象层出不穷，危害了公民的公平交易权、平等就业权、知情权等基本权利。社会中本来就存在基于性别、年龄、种族、职业等因素的各种歧视，算法的发展和应用则为歧视通过技术手段使这些偏见和歧视的“实施”变得更为变本加厉，扩大了不良影响，不当损害了有悖于人类共同价值的权益。算法歧视作为技术难题和法律难题，其规制离不开技术的支撑和制度规则的构建，欧盟的数据赋权和美国的算法问责都为规制算法歧视提供了方向和路径，但仍需要公权力的介入来对症下药，实现对因算法权力滥用而导致的算法歧视规制。一、算法歧视的基本问题（一）算法歧视的概念界定1.传统算法和当代算法算法是指将输入转换成输出的计算步骤序列，是计算机在计算或解决问题的过程中要遵循的规则。算法常常被界定为可以由计算机等具有信息处理能力的装置所执行的解决某一问题的具体处理过程[1]。算法根据不同的特征可以分为传统算法和当代算法[2]。传统算法的特点在于基本没有自主性，算法的全部内容都是设计者制定的，开发者和设计者知道且理解算法的全部内容。同时，传统算法缺乏自主获取信息的能力，无法从有限的数据中推测未知的信息。因此，传统算法不存在“算法黑箱”。当代算法的特点...
