本报告深入探讨了人工智能算法影响评价体系的构建与应用实践，旨在解决人工智能算法在实际应用中可能引发的歧视、公平和安全等治理风险。报告首先界定了人工智能算法治理的特殊性，并从算法歧视、算法公平和算法安全三个角度分析了治理风险。接着，报告描述了人工智能算法影响评价的内涵，包括其制度内涵、治理定位以及与算法审计的共性和差异。报告还分析了不同国家在人工智能算法影响评价方面的国别特征，并从协同治理、管理主义和制度同化三个理论视角探讨了算法影响评价的治理逻辑。

报告强调，算法影响评价制度应具备开放性、合作性和责任性三个核心特征，以确保不同主体间形成有效的治理合作，并在一定程度上回应实质性治理目标的实现。报告还提出了一个通用的人工智能算法影响评价体系框架，包括理论基础和层次结构，并讨论了如何构建这一体系。最后，报告总结了算法影响评价的未来改革方向，强调了理论与实践相结合的重要性，以实现算法影响评价的制度初衷和提升其绩效。

来源：清华大学产业发展与环境治理研究中心