2026年，算法从推荐系统走向智能体、深度合成和生成式应用，监管框架也在同步更新。新修订的互联网信息服务管理办法草案专门增设智能信息服务专节，把算法推送、智能体分发纳入监管，备案、测试、内容标识成为刚性义务。对于做推荐、排序、分发、调度算法的团队来说，合规已经不是法务单独的事，而是产品上线前就要过的关。监管通报里，有平台因为算法推荐机制不透明、关闭个性化推荐路径难找被点名整改；也有企业核心算法迭代后没有更新备案，被抽查认定为未履行义务。备案和台账不是纸面功夫，抽查时拿不出材料，就是没做。新修订网络安全法首次把人工智能治理纳入国家基础法律框架，算法合规的上位法依据更清晰了。
算法推荐合规的第一件事，是搞清哪些服务要备案。具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务，包括生成合成、个性化推送、排序精选、检索过滤、调度决策等类型，都要完成算法备案。备案不是一次性动作，核心算法有重大迭代，要重新评估、重新备案。很多团队以为备一次就完了，实际版本迭代后没有更新备案，被抽查时依然算未履行义务。深度合成服务的算法备案已经发了多批，网信部门会滚动公布已备案信息，没上榜的说明还没完成。备案材料里要写清楚算法类型、应用场景、自评估报告，材料质量直接影响备案周期，别用模板敷衍。
第二件事，是建算法台账。除了备案，还要记录算法机制审核、更新、版本迭代的全过程。出了问题，能拿出台账证明不是自己的责任，比事后解释有用得多。台账要覆盖数据来源、特征标签、排序逻辑、干预机制，越细越能自证。个性化推荐要能给用户一键关闭的选项，关闭路径要可达，不能藏得很深，用户撤回后相关数据处理也要停得干净。
第三件事，是守住三条红线。不搞大数据杀熟，不操纵热搜榜单，不诱导成瘾。用户画像的构建要遵循最小必要，收集哪些标签、用于什么目的、保留多久，都要在隐私政策里写明。算法参数的调整要留痕，什么时候调、为什么调、影响什么人群，都要能说清楚，监管查算法问题，查的不只是结果，更是调整过程和决策依据，空白文档救不了任何人。推荐结果的干预同样要留痕，人工干预和算法自动调整都要记录，说不清楚就会被动。
我在省直属法院做了三十七年审判，技术类争议这些年见得越来越多，给算法团队几条落地动作。上线前把算法备案责任落实到具体负责人，备案材料提前准备，别等上架被点名才补。建立算法台账制度，每次更新记录版本、理由和审核结论，留痕可查。个性化推荐保留关闭通道，用户画像和特征标签的使用范围在隐私政策里写清楚。定价、调度类算法同样纳入合规清单，不是只有内容推荐才管，用算法做决策的场景都要过一遍。配合监管抽查时，材料能当场拿出，比事后补强得多。团队里最好有人专门对口合规，别让备案和台账成为没人认领的公共区域。模型上线前做内容安全测试，提示注入、越狱攻击这类风险要提前排查；涉及未成年人的，推送内容要符合分类管理要求，不能把不适宜内容推到未成年人面前。技术团队把合规当成本，但合规恰恰是产品的安全垫。算法备案信息公示后，用户投诉和监管关注都会增多，服务提供者要建立投诉响应机制，反馈闭环。透明、可控、可追溯，是算法合规的三个关键词。
算法越智能，越要讲规则。把备案、台账、关闭通道三件事做在前面，算法才能在合规轨道上跑得更远。