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内容提要当前司法实践已在个案中初步确认商业自动化决策场景中相对人获得算法解释的正当性，否定商业秘密构成绝对抗辩，并适度强化算法使用者的举证责任，但仍面临权利基础不明、利益衡量失衡、解释标准不一和技术实现困难等现实问题。算法解释权的制度建构，应立足于规制"算法权力”、培育数字信任的价值目标，并以比例原则统摄权利边界与义务配置。具体而言，应将权利主体限定为受自动化决策实质影响的相对人，明确算法使用者为主要义务主体，开发者承担协助解释义务，以“重大影响”为启动条件，相对人仅承担初步证明责任。解释内容应限定为与个案相关的决策逻辑，实行系统性说明与个案性回应相结合，并坚持可理解性、相关性以及层级化、场景化的司法适用标准，从而实现权利保障与商业秘密保护的平衡。
一、问题的提出
基于社会建构与文化情境，商业和市场逻辑下的算法常体现为一系列嵌入具体场景的自动化决策。本文所指的“自动化决策”（又称“算法决策”）,系指算法使用者依据算法作出的且对算法决策相对人（以下简称相对人）产生法律或类似重大影响的决策。在这种情境下，算法使用者掌握着算法运行的全部数据与逻辑流程，而相对人有向算法使用者提出异议，要求其提供算法决策解释的权利，即本文所称的算法解释权。随着算法使用者与相对人之间就算法解释权相关争议的增加，法院已逐步将算法解释相关问题纳入司法审查视野.并开始围绕算法自动化决策与算法决策相对人之间的利益平衡作出裁判。
（一）算法解释权实质上获得司法认可
在相关案件中，原告虽未以“算法解释权”作为明确的
诉讼请求，但其围绕算法决策过程提出了程序正义方面的诉求，如要求平台说明算法决策的判断依据、运行逻辑与准确程度等.法院亦对于当事人就自动化决策机制提出质疑并请求解释的正当性予以认可。如在金某诉某交友平台网络侵权责任纠纷案中，法院指出：“被告作为涉案算法应用的设置和运营者，对其算法应用过程具有披露义务:”®在唐某诉某问答平台网络服务合同纠纷案中，法院指出：“当平台使用算法自动化决策时，用户有权对自动化决策提出质疑和申诉，进一步知晓决策的理由、算法的运作逻辑，只有在算法适度可见可知的前提下，用户才有可能在正当程序制度保护下进一步行使申辩的权利和寻求救济的途径，这其中就包括获得算法自动化决策结果解释的权利。”®由此可见，“算法解释权”已逐渐获得司法认可.法院的表述从“披露义务”“算法解释义务”到“用户获得算法自动化决策结
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① 参见北京互联网法院（2021）京0491民初30475号民事判决书：② 参见北京互联网法院（2023）京0491R.初16846号民事判决书°
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果解释的权利”，体现法院对于算法解释权的态度从功能性回应向权利建构过渡。
（二） 商业秘密不构成拒绝进行算法解释的绝对抗辩
算法使用者在面对相对人提出的算法解释请求时，常以“算法属于商业秘密”为由拒绝解释，并通常以格式条款的形式予以规定。法院对于“商业秘密豁免算法解释”持否定态度。如在陈某诉某软件服务公司网络服务合同纠纷案中，法院认定，平台服务协议中因商业秘密而豁免算法解释的合同条款无效；®在唐某诉某问答平台网络服务合同纠纷案中，法院明确指出，平台不能仅以涉及商业秘密作为抗辩理由拒绝公开决策的内容和理由严商业秘密不再构成算法使用者拒绝履行算法解释的“万能挡箭牌”，法院已经开始将算法解释权与商业秘密保护进行实质性的利益衡量，并倾向于有限保障个人用户的算法解释权。
（三） 举证责任适度向算法使用者倾斜
自动化决策的结果和运算过程完全掌握在算法使用者一方，算法使用者拥有强大的数据资源和专业技术知识，完全处于证据的优势地位。法院关注到了算法使用者与相对人之间的信息不对称、权利义务不对等的关系格局，适度将举证责任向平台一方倾斜。如在某科技公司诉夏某某、某信息服务公司网络侵权责任纠纷案中，法院指出：“司法实践中，算法解释义务主要涉及举证责任分担及算法释明的程度……有效回应案涉搜索提示词反映的算法风险及其产生的原因、是否存在避免可能等，完成举证责任。”®在唐某诉某问答平台网络服务合同纠纷案中，法院明确指出，事后的算法解释是分配给平台合规的举证责任。©可见，法院试图通过举证责任维系程序公平与实质公平，并鼓励算法使用者积极履行算法解释。
（四） 解释程度不要求算法源代码级别
在司法实践中，法院对于算法解释的内容与程度采取温和审慎的态度，普遍未要求算法使用者披露完整算法源代码、技术实现路径与大数据源。在金某诉某交友平台网络侵权责任纠纷案中，法院要求算法使用者对于“算法逻辑
机理”进行解释；®在唐某诉某问答平台网络服务合同纠纷案中，法院明确指出，仅履行与本案相关的、可为一般公众理解的算法运行机制机理和基本系统功能。®这种解释内容和程度的要求体现出当前司法实践在厘清“算法解释”与“技术公开”之间的界限，回应算法使用者在保护商业利益和履行解释义务之间的顾虑所作出的努力。
二、司法实践困境及成因分析
司法实践虽初步展示出司法对于处于弱势地位的相对人利益的关注及对算法解释权初步的探索，但整体来看，司法层面尚未形成可复制且可预期的系统性裁判标准，算法解释权在个案中“若隐若现”的体现尚未转化为稳定适用的权利框架。为揭示其深层症结，以下将分析算法解释权存在的4个难题，进而为后续规则建构明确方向。
（一）法律基础难题：未明确承认算法解释权作为单独权利
在法律制度层面，我国尚未专门立法确立“算法解释权”作为一项独立权利，但已有部分法律规范开始触及相关问题。2021年生效的个人信息保护法第二十四条规定可视为对“算法解释权”作岀的初步肯认。然而，解释权的适用范围、具体标准、权利义务边界等关键问题，仍处于模糊状态。现行法律体系并未明确承认“算法解释权”作为独立的民事权利，相对人仍需通过传统民商事制度以司法途径寻找救济途径。一种途径是相对人基于网络服务合同要求算法使用者承担违约责任，但在实践中，算法使用者并不会将决策合理正确作为其应该履行的合同义务，反而将“自证无罪”的义务赋予相对人，这将导致相对人很难通过违约请求权知晓具体算法的理由进而获取救济；另一种途径是相对人主张算法使用者构成侵权，但主观过错的证明难度高，相对人在其技术能力和信息获取能力的范围内很难证明数据偏差及算法偏见，法院难以认定算法使用者存在主观过错而非客观的“技术错误”。现有司法救济途径均未直接指向决策相对人要求算法使用者对于自动化决策进行解释的诉求，也增加了法院对新型权利解释的审理难度。
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① 参见浙江省杭州市中级人民法院（2018）浙01民终7505号民事判决书。
② 参见北京互联网法院（2023）京0491民初16846号民事判决书，③ 参见北京互联网法院（2023）京0491R初20794号民事判决书”④ 参加北京互联网法院（2023）京0491民初20794号民事判决书。
⑤ 参见北京互联网法院（2021）京0491民初30475号民事判决书。
⑥ 参见北京互联网法院（2023）京（）491民初16846号民事判决书。
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（二） 利益衡量难题：算法解释权与商业秘密保护关系紧张
实践中，几乎所有的算法系统都被算法使用者视作商业秘密，它们一般会拒绝将算法决策系统得以运行的方法与逻辑公之于众。©法解释意味着算法使用者需要将代表其核心竞争力的算法或相关内容告知他人，商业秘密不可避免地面临泄露风险。更加让算法使用者抗拒算法解释的是，履行算法解释义务可能会导致算法的秘密性灭失，从而失去获得商业秘密保护的基础。即便是在诉讼中.算法使用者也往往会拒绝进行算法解释，或仅提交技术性说明文件供法院参考，拒绝相对人査阅该文件并发表质证意见0算法解释权与商业秘密保护分别代表相对人与算法使用者对立的价值诉求。一方面，算法解释权背后关乎权利制约、平等等价值，相对人希望掀开“算法黑箱”，构建完善的算法解释规则；另一方面，商业秘密背后蕴含着激励技术与产业模式创新、维护公平竞争的商业秩序，算法使用者亦有算法保密的正当需求。在激烈的市场竞争中，二者的紧张关系进一步加剧。
（三） 标准统一难题：算法解释程度存在明显差异
从商品推荐、信用评估、个性化定价到信息排序与封禁审查，算法无处不在地塑造着用户的行为路径与市场参与方式。在当前司法实践中，在不同的场景下，法院考虑到相对人利益受影响的程度、算法决策与公共利益的关联程度等因素，对于算法解释权的具体内容与履行程度的要求存在明显差异。在部分案件中，法院认可算法使用者所提交的单方说明具有算法解释的功能；在部分案件中，法院需要以技术鉴定、专家辅助人意见、可视化验证等方式对于算法解释的内容进行验证。这种不一致虽然体现了个案裁判的特殊性，但缺乏统一标准容易诱发平台选择性履行义务，甚至规避义务。
（四） 技术实现难题：动态算法的解释难度升高
算法解释权行使的前提是算法解释在技术上的可行性。®随着人工智能技术特别是机器学习和深度学习模型的
广泛应用，算法系统已经从静态规则模式演进为具有自我学习与动态优化能力的复杂系统。这一变迁在极大提升算法效率的同时，也带来了算法“黑箱化”问题的加剧，成为限制算法解释权有效落地的技术瓶颈。有学者提出，机器学习模式下根本不可能要求算法使用者解释具体决定的逻辑和个人数据的权重；®有学者提出，对于机器学习算法而言，即使设置算法解释，也难以执行，易流于形式、形同虚设。©笔者虽然不认同这种因技术上存在困难而从根本上否定算法解释权的必要性和可行性的观点，但不可否认的是，算法越复杂，解释的难度和成本就越高，算法使用者可能还会通过晦涩难懂的算法运行逻辑来推卸责任，®从而规避追责。
三、算法解释权的正当性与适当性论证
目前，围绕着算法解释权的实然存在性与应然正当性，学界仍存在明显分歧。本部分将围绕算法解释权的“正当性基础”与“适当性配置”两个维度展开分析，旨在厘清该权利设置的合理逻辑及其可操作性路径，为后文提供理论支撑。
（一）算法解释权的正当性基础
算法解释权作为一种新兴权利，其不仅关系到个人权利的保护，也关乎数字社会治理体系的公正性和正当性。
1. 规制“算法权力”。算法解释权的设置体现着以权利控制权力的控权逻辑。算法社会中，算法成为法律，代码成为规则「算法使用者基于海量数据从而配置社会资源并逐渐掌握了新兴的“算法权力”。这种由算法塑造的新兴社会关系，绝非平等主体间单纯的市场关系，而是双方信息严重不对称、地位失衡的支配关系。“一切权利都易被滥用……直到遇到界限才会休止”，。权力的制衡不可或缺。算法权力同样存在滥用的风险，赋权相对人在遭遇不当算法决策时请求算法使用者进行解释的权利，能有效弥补个人面对算法控制时的弱势地位，进而实现两者之间的权力平衡，因此，算法解释权本质是对自动化决策“算法权力”的规制。
2. 建立“数字信任”。算法解释权的构建完善与算法使用者之间的利益诉求并非无重合之处，算法解释权有助于消弥个人与算法使用者之间的“数字鸿沟”，增强用户对算法
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① 解正山：“算法决策规制——以算法’解释权'为中心”，载《现代法学》2020年第1期。
② 辛巧巧：“算法解释权质疑”,我《求是学刊》2021年第3期。
③ 解正山："算法决策规制——以算法’解释权’为中心"，载《现代法学》2020年第1期；④ 杜小奇：“多元协作框架下算法的规制”，载《河北法学》2019年第12期⑤ 林沮民：“自动决策算法的法律规制：以数据活动顾问为核心的二元监管路径”，载《法律科学》2019年第3期：⑥ ［美］劳伦斯•莱斯格：《代码2』：网络空间中的法律》.李旭等译，清华大学出版社2009年版.第303页。
⑦ ［法］孟德斯鸠：《论法的精神》（上册），张雁深译，商务印书馆1961年版，第154页。
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运行规则的理解与信任，这也是商业主体获取并维系用户信赖的重要方式。倘若相对人无法知悉影响自身权益的关键依据，便难以及时对不利决定提出质疑，也难以有效寻求救济。长此以往，用户对算法决策的信任将不断削弱，甚至可能因担忧权利受损而尽量回避接受自动化决策，最终损害的仍是算法使用者自身的市场利益与持续发展能力。
（二）算法解释权的适当性论证
在解释权正当性已得到初步认可的前提下，进一步讨论该权利在何种边界、如何实现、如何与现有权利体系协调的问题，则需要从适当性角度进行论证。
1. 理论基础：比例原则的适用。比例原则源自宪法和行政法理论，其要义为“目的与手段间应有适切的关系，侵越受保护的法益，不能逾于被认可的目的所必要者”。©比例原则目前也被广泛适用于民法领域，®其主要包括适当性原则、必要性原则和均衡性原则。适当性原则要求手段与目的之间具有关联性；必要性原则又称最小损害原则，要求采取符合目的的最小损害手段；均衡性原则也被称之为“狭义比例原则”，要求某种手段所追求的法益与损害的法益之间必须成比例。®算法解释权的目的是使相对人了解对其不利的决定是如何作出的，以便在确有算法歧视和数据错误时提供救济异从比例原则角度出发，算法解释权的权利主体、解释内容与方式等均应与该目的直接相关；从必要性原则来看，算法解释权在有效维护相对人利益的同时，应对算法使用者的利益损害最小化；从均衡性原则出发，其应根据对于相对人利益及社会公共利益影响的程度，进行分场景多层次的标准讨论。
2. 现实价值：合理协调与商业秘密保护的张力。关于在实践中日益突出的算法解释权与商业秘密保护之间的冲突。有学者主张全然废除算法解释制度，认为其可能泄露商业秘密并为数据安全带来隐患，也可能会抑制相关投资与研发;®有学者认为，权利应分配给最珍视它们的人，相比
于受算法影响者，算法使用者是更珍视算法的人；®有学者认为，商业秘密应让位于代表公共利益的透明机制与问责机制o®有学者运用比例原则追求各方利益的平衡，但仅对于算法公开的内容进行限定，未涉及权利行使的主体与前提等方面；®有学者指出，商业秘密的保护应当考虑公共利益，提出“平衡各方利益的适度透明”，但未展开阐明利益衡量的考量因素。®应当看到的是，虽然相对人对算法解释的合理诉求与算法使用者对算法保密的现实需要存在冲突与张力，但二者本质上并非对立关系。商业秘密保护与算法解释义务均承载着社会公共利益，二者不论是从价值追求还是从制度设计考虑，均不应被舍弃，如前所述，算法解释权需要遵循适当性原则，同样，法律为商业秘密提供的保护原本就是有限的、相对的。另外，算法解释并不等于算法透明，并未要求公开算法本身。在比例原则与“目标一手段”理性方法论下，能够探索出在最小牺牲商业秘密的情形下实现算法解释权制度设计的最佳方案。
四、算法解释权的规则构建与司法审查路径
面对商业自动化决策不断扩展的应用边界，现有碎片化案例已难以提供系统性制度支撑。本文拟从“主体一条件一内容一标准” 4个维度出发，尝试搭建一套既具可操作性又能兼顾算法风险防范与企业创新发展、妥善处理平等保护与平衡保障关系的算法解释权规范体系。
（一）算法解释权的主体
在构建商业自动化决策中的算法解释权规则体系时，明确“谁可以请求解释” “谁应承担解释义务”是实现权利运行的首要前提，也为后续制度设计提供逻辑基础和制度支撑。
1.权利主体：自动化决策相对人而非社会公众。要解释算法解释的权利主体是算法决策相对人还是社会公众,首先要厘清“算法透明”与“算法解释”的区别.这两种方案都是打开“算法黑箱”的方案。但在前一种方案中，社会公众均有请求权；在后一种方案中，算法使用者只需在个案
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① ［德］卡尔•拉伦茨：《法学方法论》，陈爱娥译，商业即书馆2003年版，第282页。
② 郑晓剑："比例原则在民法上的适用及展开"，载《中国法学》2016年第2期。
③ 雷磊：“比例原则的规范论基础与方法论定位"，载《政法论坛》2025年第1期。
④ 张凌寒："商业自动化决策的算法解释权研究”，我《法律科学》2018年第3期'⑤ 辛巧巧：“算法解释权质疑”，载《求是学刊》2021年第3期。
⑥ 贾章范：“论算法解释权不是一项法律权利——兼评《个人信息保护法（草案）》第二十五条”，裁.《电于知识产权》2020年第12期。
⑦ 汪庆华：“人工智能的法律规制一一个框架性讨论”，载《现代法学》2019年第2期。
⑧ 李安："算法透明与商业秘密的冲突及协调”，裁.《电于知识产权》2021年第4期。
⑨ 李晓挥："算法商业秘密与算法正义”，裁.《比较法研究》第2021年第3期。
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中向算法决策相对人履行解释义务。©根据我国个人信息保护法第二十四条的表述，算法解释权的权利主体为“通过自动化方式作出的对个人有重大影响的决定”之相对人，即该权利并不面向一般公众，而应仅限于那些受到商业自动化决策实质性影响的个体。类似地，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）第22条也将“数据主体”设定为解释权的行使主体，其适用前提为“该决定完全基于自动化处理，并对其产生法律或重大影响效力”。因此，无论是中国还是欧盟的规范设计中，算法解释权都并非所有用户的普遍性权利，而是一种结果导向型的程序权利。算法解释权的权利主体限定符合比例原则的方法论，既满足提供救济与破除“算法黑箱”的适当性标准，也符合在最小牺牲商业秘密的情形下实现上述目的之必要性标准。
在司法实践中，算法使用者以“人工复核”或“辅助干预”为由，否认其完全依据“自动化决策”，拒绝履行说明义务。然而，在用户无法实际接触算法判断过程、人工干预仅形式存在的前提下，自动化决策依旧构成实质性支配，用户当然具备解释请求资格。也就是说，判断标准不应以“是否有人参与”为限，而应以“该人工参与是否对决策结果构成实质性制衡”为核心。如果人工复核仅为表面流程，并一味要求相对人提供证据“自证无罪”，无法改变或影响自动生成的判断结果，则用户的权利主体地位不应被否定。
2.义务主体：算法使用者与控制者。当算法使用者并非算法开发者时，关于算法开发者是否具有算法解释义务，是何种形式的算法解释义务，学界存在不同的观点。一种观点认为，由于技术能力等原因无法提供解释时，算法的开发者有义务进行协助，以为相对人提供具体决策的解释；®另一种观点认为，应基于不同的解释权模式分配解释义务，以算法系统功能为中心的解释权模式的义务主体主要是算法模型开发者，以具体决策为中心的解释权模式的义务主体是算法使用者。©因自动化决策由算法使用者作出，故算法使用者为算法解释权的义务主体，但为避免算法使用者与开发者“互相推诿”，从而形成相对人权利的真空地带，算法开发者应具有“连带解释义务”。
（二）算法解释权的条件
若不加限制地允许相对人请求解释，可能导致算法使
用者负担过重，亦会导致司法资源被过度占用，反而弱化了该权利的正当性。合理界定算法使用权的适用条件，不仅关乎权利边界，也涉及司法审查路径。
1. 实质性标准：“重大影响”采取广义解释标准。无论是我国个人信息保护法还是欧盟《通用数据保护条例》，都将“重大影响”作为算法解释权的启动条件。欧盟第29条工作组在《关于自动化个人决策目的和画像目的准则》中进一步指出：此类权利仅适用于那些产生“法律影响”或“类似重大影响”的情形。但在司法实践中，“重大影响”的判断难以形成统一的标准。为了防止算法使用者以“非重大”为由规避义务，在司法适用中，对于“重大影响”的理解采用适度扩张解释，既包括直接的经济损害，如账户封禁、交纳违约金、交易机会丧失、收益减少等，又包括声誉受损、信用受限、信息茧房、表达受限等后果。司法应对未构成“重大影响”而排除算法解释权的适用持十分审慎的态度，但可以根据影响的严重程度、结果的可逆性、制度性结构影响等因素分场景分配举证责任与确立证明标准。
2. 举证责任分配：相对人履行初步证明责任。当相对人提出算法解释的要求时，应当提出其受到自动化决策不利影响的初步证据。应当注意，这里的初步证据并不是指其应就算法决策的不合理、不公正进行举证，这无疑会使相对人面临“无证可举”的困境，也将使算法解释权陷入“制度空转”的窘境。相对人仅需履行初步的、合理的、在自身举证能力范围内的举证责任，主要包括两个方面的内容：一是自动化决策应用于相对人行为的场景中；二是自动化决策的结果使相对人受到了不利的影响。在司法实践中，根据民事诉讼法“谁主张谁举证”原则,相对人提交的违规处理记录、客服反馈、内容排序截图、价格差异截图等，均可构成合理怀疑算法存在不当使用侵害其权益的初步证据。在此基础上，算法使用者既是工具掌控方又是结果判断方，是使用算法工具进行自动化决策并使决策结果生效的一方，需要对其所依据的算法工具作出自动化决策的事实成立承担举证责任。这既能保证解释请求的正当性，又能保证算法解释权制度的价值实现。
（三）算法解释权的内容与标准
算法解释权最核心的问题当属解释的标准与内容，其
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① 丁晓东："基于信任的自动化决策：算法解释权的原理反思与制度重构”，载《中外法学》2022年第1期、② 张凌寒："商业自动化决策的算法解释权研究”，载《法律科学》2018年第3期③ 张恩典："大数据时代的算法解释权：背景、逻辑与构造”，载《法学论坛》2019年第4期：
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不仅关系到算法透明与商业秘密保护的关系问题，亦影响着算法解释权的可操作性与司法审查的边界。
1. 解释内容的核心定位：决策逻辑而非算法本身。“算法解释权”的概念容易使人将算法解释的内容误认为是“算法”本身，但其实算法解释的内容为“决定”，即解释的核心不在于“算法的技术细节是什么”，而在于“为何对我作出这样的自动化决策”以及涉及哪些关键的判断因素匚从算法使用者角度出发，显然不愿将算法的源代码及技术细节告知他人；从相对人角度出发，向几乎等同于“算法文盲”的相对人披露源代码和算法工作原理的复杂数学解释几乎没有任何实际意义，其更想要获取的内容为算法的运行逻辑。算法“解释权”力图实现的并非算法的完全透明，而是一种适当的高质量透明度，©故将算法解释权的内容限定为决策逻辑而非算法本身，既有助于算法解释的制度目的实现，也能在一定程度上化解算法解释权与商业秘密保护的紧张关系。
2. 解释内容的双重维度：系统性说明与个案性回应相结合。要厘清算法解释权的内容是限于一般意义上的算法系统功能，还是包括对特定的自动化决策所作的解释说明，首先要明确本文所讨论的算法解释权是事后的算法解释。事后的解释内容既包括系统性说明，即“自动化决策系统的逻辑、意义、设想的后果和一般的功能”，®又包括算法使用者对于特定的自动化决策作出具有针对性的个案性解释，具体包括特定自动化决策的理由和相对人特定的个体情况，包括其所使用的数据类别、特征权重及相关性.是否参考用户画像群体信息及相关性等，触发决策机制的场景信息，例如为何被限权、为何被标记、为何被差别对待。系统性说明为相对人提供规则认知和自动化决策的可预期，是相对人理解算法运行的基础；个案性回应则透露出更多特定自动化决策的信息，是保障相对人在遭遇具体损害时的程序救济。
3. 解释标准的原则：坚持可理解性与相关性原则。无论算法本身有多复杂，其解释义务的正当性基础在于打开“算法黑箱”，证实自动化决策可被信赖，从而建立“数字信任”，算法使用者在进行算法解释时，必须以“被解释者”
则。正如欧盟《通用数据保护条例》第12条第1款所规定的，算法使用者有义务以“简洁、透明、易懂和容易获取的形式，以清晰直白的语言”提供解释。算法使用者在进行算法解释时，应避免使用技术术语堆砌或高度抽象表达，尽可能用平时的语言描述算法的运行逻辑。必要时，算法使用者可以结合自然语言描述、图像示意、因果示例等方式，增强解释结果的可接受性。其次，应坚持相关性原则，即必须与相对人所受的具体自动化决策相关，且对于相对人理解算法决策有益处，这也是比例原则中必要性子原则的体现。真正有用的解释是有针对性的，而非冗余堆砌的，通过限制解释范围于“与决策有关的关键逻辑”.既能有效实现知情权保障，也有助于提高解释效率和精准度，减轻算法解释者的负担。
4.解释标准的适用：坚持层级化、场景化适用标准。
在算法解释实践中，统一适用于所有自动化决策场景的解释标准已难以回应实践中异质化的需求。已经有学者提出，算法解释的标准不能“一刀切”，涉及的权利越是基本和重要，对解释标准的要求应该越高。®笔者在此基础上，遵循比例原则中的适当性原则、必要性原则、均衡性原则，探索构建“层级化+场景化”的解释标准体系。“层级化”强调在不同程度影响个体权益的情形中，解释标准应当分级适用；“场景化”强调算法解释标准应根据实际业务逻辑与用户处境进行差异化判断，在不同的场景下，除了对相对人权益影响存在差异，算法使用者的能力边界、影响范围、数据敏感性及后果是否可逆亦明显不同。通过层级化与场景化的组合应用，既能实现算法治理的精准性，也能增强制度的可操作性与司法适配力。
结语
随着算法决策在商业领域的深度嵌入，算法解释权已成为重塑数字时代权利结构的关键支点。本文以“权利建构一司法审查”双维度展开论证，提出了“权利主体限定、内容分层披露、比例原则平衡、举证责任重构”的系统化方案。算法解释权的终极目标不应是限制算法.而是通过合理机制调节“技术正当性”与“权利可及性”的张力，实现算法赋能与权利保障的双重平衡。
：北京互联网法St ）
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而非算法决策主体为视角核心。首先，应坚持可理解性原
（作
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① 解正山：”算法决策规制——以算法’解释权’为中心”，我《现代法学》2020年第1期
② 张凌寒："商业自动化决策的算法解释权研究"，我•《法律科学》2018年第3期：
③ 张凌寒："商业自动化决策时算法解释权研究"，裁.《法律科学》2018年第3期：