平台竞争的本质为数据驱动，算法通过嵌入商业模式从而得以在平台竞争中发挥重要作用。在数据和算法支撑下的信息生态系统中，平台责任应当如何认定，人们仍然争议颇多。“推荐是纯算法输出、是一种协同”的观点显然无法解释不同信息生态系统的运行，应当遵循“风险与收益相匹配”的原则，实现算法推荐与平台责任之间的相互匹配。
过去，风险客观存在，但是否发生以及何时发生是未知的。到了数字时代，风险是否客观存在都具有不确定性，人们对于隐藏在商业活动背后的技术甚至都难以察觉，一旦这些技术被揭示出来，无论是否会带来风险，人们对于隐藏（并非技术）都是大为诟病的。
算法推荐就是平台经济领域人们担心不确定性问题的一个焦点。从应用层来探讨技术是否中立，也就是我们所熟悉的经济学上关于网络中性的大辩论，如果网络为中性，即意味着互联网服务提供商应当以相同的方式处理所有数据。在此模式下，内容提供者与平台经营者之间不能通过交易来差异化对待不同的内容，自然地，平台除了有保障运营安全的义务之外，并不对平台上传播内容的合规性承担额外的义务。所以，网络中性是与平台不应该控制内容联系在一起的，如果平台对内容具有控制内容的能力，其是不具有技术中立之地位的。
平台经济的发展，就是在平台的公共性与排他性之间不断地产生矛盾，同时又促使社会治理结构和体系不断完善，以消除这些矛盾。当下的算法时代，与“避风港规则”大行其道的互联网产业勃兴时期已大相径庭，固守那个时代的平台责任制度配置，反而会违背应被恪守的“风险与收益相匹配”的基本原则。
平台对算法推荐的运用，是为了在降低信息搜寻成本的同时还能提高人与物的匹配质量，这不仅仅是创新商业模式的问题，甚至会孵化出新的市场主体——平台的某个商业模式被剥离出来，演变成新的平台。如果我们对之视而不见，始终认为平台并不参与发生于其上的商业活动，对之缺乏管领力，表面上看是激励了平台推动算法的发展，实际上是不利于平台治理语境下自治与规制的相互协调。
（作者系北京大学法学院教授）
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