算法规制面临的机制设计挑战是空前复杂的。尽管算法规制方兴未艾，许多算法（甚至包括编写算法的多种计算机语言）也还处在成长期，算法规制已经显示出较了高的专业性与精确性要求。与此同时，算法规制所负载的风险亦在增长。自国内外法律实践观之，当前的算法规制尚主要在智能推荐、智能招聘、产品与服务定价以及刚刚起步的无人驾驶等方面着力。而在未来，算法规制可能需要全面介入无人驾驶、智能投顾、医事服务、工业制造、犯罪侦查乃至司法裁判等领域。与此同时，计算机语言和算法自身也在不断变化发展，使用C、C++、C#、Go、Java、JavaScript、Julia、Lua、PHP、Perl、Python、R、Ruby等语言中的不同组合完成的程序项目日益常见，程序员的专业领域也开始不断细分，算法审计与监管的难度与日俱增。一些领域算法复杂，关涉重要权益，同时潜藏巨大风险，算法决策的得失甚至有可能影响全球而又不可逆转（例如，算法决策结果在大型公有链的主链上广播并被确认）。质言之，信息技术和信息产业的飞速发展使得算法规制面临更深刻的机制设计考验。

面对新的规制对象，同样新兴的机制设计理论为算法规制提供了一个富有意义的参考。机制设计理论（mechanism design theory，或译“制度设计理论”），又可被称为反向博弈论，通过将机制设计目标转化为一定的博弈结果目标，进而逆推博弈过程和约束条件，从而寻找出最有利于实现目标的制度安排。[26]自赫尔维茨（Leonid Hurwicz）、马斯金（Eric Maskin）和迈尔森（Roger Myerson）等学者开创这一理论起，数十年来，机制设计理论已经在国外的立法和政策制定中得到了广泛的应用。算法规制的各种制度工具若致力于精确调控算法运行、最优化目标价值的实现，也应当从机制设计视角出发，形成有效的制度工具组合，在保障安全与自由等优先级目标价值的同时，避免对算法设计与应用企业产生过度的规制负担，窒息信息经济与信息社会的生命力。

自机制设计理论的一般原理观之，算法规制的机制设计应当注意形成以下若干基本安排：

第一，尽可能清晰界定算法风险及收益。如果不明确某一规制旨在保障的权益目标及相关权益可能具体承受的风险后果，规制就失去了最本质的意义。如果不明确规制所影响的利益，则规制可能变为单方面的压制，随意施加过于沉重的负担。更重要的是，唯有明确算法风险与收益，才能明确反向博弈设计的理想均衡状态，以及精准确定这一均衡中各方的策略选择。尽管有时算法风险难以预测和衡量，但仍需要尽可能大致判定受影响的法益、出现某种风险的概率及危害范围。如果有重大风险后果连大致判定概率及危害范围也难以做到，则应谨慎限制此种算法的使用，待算法成熟后再投入应用。因此，要求对存在显著风险的算法进行算法解释和测试是必然的前提，正如规制算法合同（algorithmic contract）的一个重要前提就是使算法之目标清晰化，[27]由此才能对算法的收益与风险做到深思熟虑，这是不可或缺的步骤。

第二，为各方主体建立合适的行动策略结构。由于算法风险所影响法益及其归属主体的多样性，规制中也应存在多元化的行动策略结构，也就是多种制度工具的组合。当算法风险影响一种直接归属于私主体的法益时，则为私主体配置一种防御机制或请求权；当算法影响一种归属于社会或国家的法益时，则考虑为具有代表性的团体或组织配置请求权，或为规制者配置一项规制权限。所有请求权与规制权限的配置都应与法益受侵害的可能性及危害程度大致相称。如果侵害风险较高，则应配置事前的防御机制，例如算法注册、算法审计或安全保障设计等；也鼓励市场自行发展针对算法风险的防御性应用，使社会显示出更准确的公共物品供应信息与条件，使各方主体更准确地报告其真实类型，并建立个人用户防御算法风险的补贴机制。(www.daowen.com)

第三，为理想的均衡状态创造条件。机制设计本质上是反向博弈推演过程，从一个理想的均衡解倒推各种行动策略的初始收益空间配置。需要注意的是，各方博弈的均衡状态只是一个稳态，未必是最优状态，在最基本的一些非合作博弈类型中，囚徒博弈和蜈蚣博弈是“双输”的均衡，智猪博弈是搭便车者片面获益的均衡，都不是理想的均衡状态。易言之，理想的均衡状态是符合价值目标的，而自然发生的博弈过程经常不导向这些目标。若要产生符合理想目标（例如帕累托最优）的均衡结果，就要改变各方主体报告信息以及采取其他行动的成本与收益结构。机制设计应当致力于减小各方的沟通与互动成本，增加造假或披露不实信息的负担，改变非合作博弈的收益结构，在有条件的情况下甚至可以尝试变非合作博弈为合作博弈（例如通过建立信用系统或联盟协议的方式），为理想的均衡结果创造条件。具体到算法规制，首先就应当使存在风险的算法按照风险水平设定算法解释水平，保障用户、相对方或相关方的知情权，并且设置算法解释的可验证性标准、检测机制以及相应的法律责任。其次，应当基于科斯定理合理配置初始权利，并通过发放补贴等方式改变预算平衡，观察真实的风险防范需求与算法应用收益，进而发现供给公共物品的最优水平。此外，对于机制设计所难以解决的一些问题，如算法伦理问题（反歧视、保障人格尊严等），则通过建立算法标准、设置权益保障机制和监管接口的方式解决。

在以上基本安排下可以容纳各种各样的具体机制设计。但是，算法规制仍有其更加独特之处。机制设计理论要求对参与博弈的角色、行动策略、收益与损失等有清晰的界定，在部分应用情境下非常适合于算法规制，甚至直接融入算法设计之中。将机制设计融入算法中运行的应用研究，不仅在世界范围内有大量探索，在我国也早已得到开展。[28]算法本身已经定义了各种各样的变量、参数与函数，在一定条件下可以直接转化为机制设计中收益空间或行动策略的参数，甚至可以直接清晰界定一种行动策略。在此种情形下，机制设计可以直接内置于算法架构之中。以基于POW共识机制的大型区块链为例，由于数学上特定区间哈希值的求解比验证困难得多，而碰撞一定长度的特定哈希值则几乎完全不可能，同时攻击又需要消耗巨大的算力支出，导致所有的攻击行为都需要比合作行为付出更为高昂的成本，从而实现了激励相容的均衡结果。基于序列到期可撤销合约（Revocable Sequence Maturity Contract）或哈希时间锁定合约（Hashed Time lock Contract）的侧链交易也是参与者以算法对算法、实现相互制衡的一个典型实例。不仅如此，算法自身也在不断发展出适合直接以算法进行规制的社会关系，例如算法合同，尤其是区块链上的智能合约。通过算法标准、形式检测、时间锁、智能风险预警等算法手段谋求算法之内的制衡，可能比传统的规制手段更有效。因此，在未来，算法规制更应当注重算法制衡体系的建设，把机制设计转化为算法中内置的安全保障设计和权益制衡设计；更借助市场开发的算法风险防御应用和竞争性的算法应用，最大限度地实现算法风险在信息经济生态内部消解，避免由规制成本以及规制失灵带来的额外负担。

我国法律体系中算法规制的内容方兴未艾，也为算法规制的机制设计留下了充分的空间。在我国行政法规层次以上的法律规范中，1991年制定的《计算机软件保护条例》第7条第一次提及“算法”，但却明确表示本条例保护的范围不包括算法；1999年制定的《商用密码管理条例》第5条第2款要求“编制的商用密码算法具有较高的保密强度和抗攻击能力”，这是我国第一次对算法提出明确的要求。“算法”一词第一次进入我国的法律层面是2004年制定的《电子签名法》，但该法仅仅是在附则中提及了这一术语。即使是在部门规章层面，算法规制的行政立法范例亦为数不多。工信部的《移动智能终端应用软件预置和分发管理暂行规定》（工信部信管[2016]407号）是罕见的实例。此外，存在大量技术性的标准（如住房和城乡建设部《建筑智能化系统运行维护技术规范》、国家密码管理局《密码模块安全检测要求》等），但还没有将算法规制上升到“硬法”的层面。在此种条件下，我国的算法规制完全可以在现有制度框架与工具基础上尝试各种制度工具及其组合，特别是形成基于算法本身的核心规制结构，以最符合信息科技内在规律的方式，达成算法规制的价值目标。