针对算法导致的“信息茧房”和“大数据杀熟”，我国已有多部法律搭建基础约束框架，再搭配举证规则优化、多维度责任协同等方式，可形成对算法不公平的全方位法律约束，具体方式如下： 1. 针对性法律条款直接规制 ：《个人信息保护法》是核心依据，其明确要求算法自动化决策需保证透明度和结果公平，针对“大数据杀熟”禁止交易价格上的不合理差别待遇；针对“信息茧房”，规定算法推送营销信息时，必须提供非个性化选项或便捷的拒绝方式。此外，《消费者权益保护法》可将“大数据杀熟”定性为价格欺诈，《网络反不正当竞争暂行规定》也禁止平台利用数据优势实施差别待遇，为维权提供多重法律依据。 2. 重构举证规则破解维权难题 ：面对算法“黑箱”导致的消费者举证难问题，可适用《个人信息保护法》第六十九条的过错推定原则，实行举证责任倒置。即由平台证明自身算法定价、推荐行为未滥用个人信息，若无法证明则需担责，这能倒逼平台公开算法逻辑，降低用户维权难度。比如“大数据杀熟”案件中，不再需要用户证明平台故意提价，而是由平台自证定价合理。 3. 强化行政监管与高额处罚震慑 ：监管部门可借助《个人信息保护法》赋予的权限，对违规平台处以最高达上一年度营业额5%或5000万元的罚款，还可责令停业整顿。同时开展“清朗·算法治理”这类专项行动，督促平台公开定价和推荐逻辑，对算法不合规行为常态化检查，形成强大监管压力。 4. 完善多维度责任与事前规制：民事层面可明确个人信息权益受损的独立赔偿标准，结合《消费者权益保护法》的“退一赔三”惩罚性赔偿，加大平台违法成本；公益诉讼层面，推动检察机关针对算法歧视提起公益诉讼，解决单个用户维权力量弱的问题。事前规制上，要求平台开展个人信息保护影响评估，对算法设计环节进行合规审查，还可引入人工干预机制，避免算法仅靠自动化决策造成不公。
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