1. 引言
在数字化时代，人工智能技术的迅猛发展极大地推动了人工智能推荐的广泛应用。从电商平台的精准商品推荐，到社交媒体的信息推送，再到视频平台的个性化内容分发，人工智能推荐通过分析海量用户数据，精准预测用户需求，为用户提供个性化的内容和服务。在信息爆炸的时代背景下，人工智能推荐能够有效缓解用户的信息过载焦虑，显著提升用户的信息获取效率与体验质量。然而，人工智能推荐在带来便利的同时，也引发了诸多关于用户权益保护的争议，尤其是对用户心理的影响。内容平台持续推送精准匹配喜好的个性化内容，将可能导致用户过度依赖推送的内容，甚至沉迷其中，丧失独立思考能力[1]，对其心理健康造成潜在危害。
现有法律规制框架主要集中在数据隐私和算法透明度等方面，但对于用户心理保护的重视程度明显不足。由于心理损害的隐蔽性和复杂性，法律救济难以有效落实。这不仅削弱了用户对人工智能技术的信任与应用，也阻碍了数字经济的可持续发展。因此，本研究旨在从用户心理保护的视角出发，探讨人工智能推荐的法律规制路径，以期为完善相关法律法规提供理论支持和实践指导。
2. 个性化推荐技术对用户心理健康的危害及影响
人工智能推荐是一种基于大量用户数据和物品信息，通过复杂的数学模型和计算方法，分析用户的兴趣、行为模式和偏好趋势，然后从海量的数据中筛选出最符合用户口味的内容或产品，并以合适的方式呈现给用户的智能系统。根据消费者历史行为数据的输入形式和推荐算法的设计机制，可以推荐算法划分协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法、深度学习的推荐算法和混合推荐算法四种。协同过滤通过分析用户或物品间的相似性进行推荐，基于内容算法依据物品特征与用户兴趣匹配推荐，深度学习算法利用神经网络学习复杂特征实现精准推荐，混合算法综合了多种方法以提升推荐效果。因其高效的信息处理能力和精准推送能力，已在包括但不限于电商、短视频、社交平台中广泛应用。
然而，人工智能推荐的不当应用会造成用户的心理损害，心理损害是指个体在各种因素影响下，正常心理状态受到强烈冲击或长期不良刺激，导致认知、情感、行为等方面出现问题，包括思维混乱、注意力不集中、记忆力减退等认知障碍以及焦虑、抑郁、恐惧、愤怒等情绪反应，还有攻击行为、退缩行为等行为异常。作为用户健康权的重要组成部分，损害心理健康就是损害了用户的健康权[2]。
2.1. 认知层面
在互联网环境中，用户的私人信息处于高度透明状态，每个平台都会收集极为详细的用户信息和行为数据，这种数据收集行为不仅侵犯了用户的隐私权，还可能对用户的个人生活产生负面影响。互联网服务提供商会利用收集的个人信息，根据性别，年龄，地域文化等多种标签将用户分类，提供针对性的内容，这导致了“信息茧房”效应的出现。
所谓“信息茧房”是指个体或群体在信息获取和交流过程中，由于算法推荐、个人偏好等因素，逐渐形成的一种信息闭环状态[3]。“信息茧房”本质上是一种信息过滤机制，通过算法对信息进行筛选和排序，使得用户接触到的信息范围逐渐狭窄。这种效应会引发网络信息的“集中偏见”“流行度偏见”和“长尾效应”[4]，在这种算法构成的陷阱下，用户对事物的认知变得过于极化，批判性思维也被抑制。这种现象会导致用户的认知结构变得单一化，难以形成全面、客观的认知体系，进而影响其判断和决策能力。
人工智能推荐还会通过激发从众行为加剧群体极化现象，使得群体内部的观点和行为趋同，进一步限制了个体的独立思考能力。特别是对心智发展不成熟的未成年人，他们正处于探索世界的好奇心最重的时刻，世界观尚未发展成熟。在接触到猎奇或吸引眼球的不良行为时，会被这种内容吸引并关注这类内容，从而模仿这种行为，严重可能会伤害自己，对他们的三观以及身心发展产生巨大的负面影响。
2.2. 情感层面
用户在长期享受个性化推荐带来的便利后，会形成对推荐系统的依赖。他们不再主动去寻找能引发情感共鸣的内容，而是习惯于等待推荐系统将相应内容推送至眼前。当用户在情绪低落时，期望获得一些能安慰自己的文字或音乐，可能会直接打开常用软件，期待系统能精准地推送相关内容来抚慰心灵。这种依赖的形成，会使用户在潜意识中将自己的情感需求完全交给推荐系统，而忽视自身作为情感主体的主动探索能力，逐渐削弱了用户的情感自主性，只愿意待在推荐系统构成的舒适区中，失去了感受和体验多样化情感世界的机会。
个性化推荐系统为了满足用户的即时情感需求，其代价就是牺牲了所提供内容的多样性。其推送的内容大多是与用户过往情感偏好相似的内容，并将那些与用户当前情感偏好不一致、但同样具有价值的情感体验阻挡在外。这种单一化的情感体验，麻痹了用户的情感体验，还在不断强化用户特定的情感倾向，使得用户对这种情感模式产生一种过度的认同感，进而将这种情感模式固化为一种标准，用以评判他人和周围世界[5]。这种过度的情感依赖和单一的情感标准，使得用户在与他人相处时，更容易以自身标准评判他人，从而产生冲突和矛盾，难以建立和谐、稳定的人际关系。并且，人工智能推荐技术的“黑箱”特性导致用户使得用户无法主动调整自己的情感接收模式，只能被动接受推荐系统的情感引导，进一步加剧了情感依赖和标准固化。
2.3. 行为层面
个性化推荐根据用户观看视频的时长，以及点赞、评论等行为，不断推送吸引用户的内容，刺激用户不断点击和浏览，让用户在浏览过程中获得持续的愉悦感和满足感，延长使用时间，导致用户成瘾行为的发生[6]。这种成瘾行为不仅体现在用户对特定内容的过度关注上，还可能表现为用户对推荐系统的高度依赖，难以自主控制使用时长。
此外，个性化系统还会利用用户的从众心理和社交需求来诱导行为。它会推荐一些热门或好友关注的内容，这种推荐策略能够激发用户的社交参与感和归属感。用户为了不落后于他人或与他人保持共同话题，往往会跟随大众的选择去点击和浏览这些内容。平台通过这种方式，不仅增加了用户对推荐内容的关注度和参与度，还进一步强化了用户的成瘾行为。这导致用户在不知不觉中陷入了一种“被动参与”的状态，难以自主地选择和控制自己的行为。
成瘾行为一旦形成，会对用户的心理健康产生严重危害。用户可能会沉迷于虚拟世界中的内容，忽视现实生活中的重要事务，如工作、学习、家庭和社交等，导致生活失衡，甚至产生焦虑、抑郁等情绪问题。过度使用互联网和电子设备也会影响用户的睡眠质量和身体健康，进一步加剧心理问题。
3. 人工智能个性化推荐的法律规制困境
3.1. 法律界定的模糊性
用户心理损害的隐蔽性和复杂性导致损害难以在法律层面被精准界定，通常发生在用户的心智层面，通常不可被客观观察到，只能通过用户主观报告和表现出的行为推测用户的心理损伤程度，与传统物理损害或经济损害的明显可量化性形成鲜明对比。由于缺乏明确的量化标准，法律实践中难以确定侵权行为的具体范围和程度，并难以对损害的严重程度进行定性。
个性化推荐的法律属性亦存在模糊性。该系统既涉及数据处理技术，又具有内容推荐功能，在不同场景下其法律属性存在差异。在规制过程中，难以确定适用的法律规则和责任主体[7]。即使存在心理损害的可能性，也难以确定具体的侵权主体和责任归属，使得用户在维权时面临巨大困难。
3.2. 监管责任模糊性
人工智能个性化推荐系统涉及数据隐私保护、算法透明性、内容管理等多个领域，其监管职责分散于多个部门。根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》，全国算法推荐服务治理和监督管理工作由网信部门统筹协调，电信、公安、市场监管等部门依据各自职责参与监督管理。这可能导致管理领域重叠，进而使部门责任模糊，影响管理效率。
监管部门与企业之间的责任边界也不够清晰，监管部门需监督企业遵守法律法规，企业也需承担自我监管责任，确保推荐系统的合法性和安全性。但在实际操作中，当涉及用户心理健康损害问题时，由于缺乏明确的责任划分标准，监管部门和企业往往难以确定具体的责任归属，这不利于相关问题的及时解决，容易造成监管漏洞。
3.3. 法律救济的滞后性
公民、法人或者非法人组织遭受不法侵害时，可寻求行政救济[8]。然而，人工智能推荐导致的心理损害具有隐蔽性和复杂性，使得其在法律救济过程中难以被证明，用户需要提供充分的证据，自证心理损害是由人工智能推荐所直接或间接导致的。这种因果关系的证明在实践中极为困难，不仅增加了用户的维权成本，也使得法律救济难以有效落实。
现有的法律救济机制对于用户心理损害的救济方案相对匮乏。法律尚未明确规定用户因人工智能所导致的心理损害可以获得何种形式的赔偿或补偿，也没有建立专门的心理健康保护机制。这种法律救济机制的不完善，使得用户在面对心理损害时，难以获得有效的法律保护，进一步加剧了用户在数字时代中的脆弱性。
3.4. 立法与管制的滞后性
人工智能技术的创新速度远超法律的制定和更新速度，这使得现有的法律法规难以全面覆盖和有效规制新兴的人工智能推荐技术。随着人工智能技术的不断发展，新的应用场景和商业模式不断涌现，而法律的制定和更新往往需要经过较长的周期，难以及时跟上技术发展的步伐。这种技术与法律之间的“时间差”导致了法律规制的滞后性，反映了法律的稳定性和适应性之间的矛盾，需要通过动态立法机制来解决。
人工智能推荐的算法“黑箱”特性进一步加剧了立法与管制的滞后，普通人通常难以理解其内部机制，这种复杂性和不透明性使得监管部门在进行有效监管时面临巨大挑战。监管部门需要具备足够的技术手段和专业人才，才能对推荐算法的潜在风险进行全面评估和管理。然而，目前监管部门在这方面的技术能力和专业人才储备相对不足，难以满足对人工智能推荐技术进行有效监管的需求。这种立法与管制的滞后性不仅影响了监管的有效性，还可能导致法律的不确定性和不稳定性。当法律无法及时跟上技术发展的步伐时，企业和开发者可能会在法律的“空白地带”进行创新和应用，从而导致一些潜在的风险和问题得不到及时规范。
4. 基于消费者心理保护的人工智能个性化推荐法律规制建议
4.1. 明确法律界定与责任主体
为有效应对用户心理损害的法律界定模糊性问题，法律规制应从多个维度入手，明确心理损害的定义和范围，并根据不同的应用平台和场景制定法律。心理损害不仅包括认知偏差、情感依赖和行为成瘾等表现形式，还应涵盖由此引发的更广泛的心理健康问题，如焦虑、抑郁等情绪障碍和其他躯体化表现。通过制定详细的量化标准和评估体系，为心理损害的认定提供科学依据。这些标准应结合心理学研究成果，确保其科学性和可操作性，以便在法律实践中能够准确评估和确定侵权行为的具体范围和程度。
此外，个性化推荐涉及多个环节，应进一步明确其在不同场景下的责任主体，避免责任分散和推诿[9]。对于数据收集环节，应明确数据收集者的责任，并对数据的安全性和隐私性负责。在算法开发环节，应确保算法不会对用户造成心理损害。内容提供者应对其提供的内容质量进行审核，避免产生可能对用户心理健康产生负面影响的内容。平台运营者则应对其推荐系统的整体运作负责，确保推荐内容的多样性和公正性，并对用户的心理健康负最终责任。
4.2. 加强执法监管体制
要强化执法监管体制，得先厘清各部门的职责，只有职责明确，各部门才能各司其职，避免混乱。监管部门也需不断学习和提升，以跟上人工智能技术的快速发展，从而更好地监督企业，确保其行为符合法律法规要求。企业也不能将自己置身事外，不能只等着监管部门来监督，企业应当建立合规机制，从内部确保自己的行为合法合规。
除了对法治的重视外，也要引入社会化的评价机制来实现算法工具理性和价值理性的双重平衡[10]，公众是人工智能推荐的直接使用者，他们的参与可以让监管更加全面。应设立第三方专业评估机构，定期对推荐算法的社会影响进行系统性评估并公布结果，借助公众舆论形成外部监督压力，形成法律规制与社会监督相结合的治理模式，以保障消费者权益的同时促进推荐技术的健康发展。
此外，执法监管部门应根据不同的应用平台采取差异化的策略。针对电商平台，监管部门应重点关注商品推荐算法的公正性和透明度，防止平台利用算法诱导用户进行非理性消费；针对社交媒体平台，监管部门应加强对信息推送算法的监管，防止平台利用算法传播虚假信息或有害内容，并建立用户反馈机制，及时处理用户的投诉和举报，保护用户的合法权益。针对视频平台，监管部门应加强对内容审核的监督，确保平台推荐的内容符合法律法规和社会道德标准，同时鼓励平台采用多样化的推荐策略，避免用户过度沉迷于单一类型的内容。
4.3. 完善法律救济机制
对于已经造成的用户心理损害，应当完善法律，建立专门的心理损害赔偿机制，明确用户因心理损害可以获得的赔偿或补偿形式。心理损害的赔偿应包括经济赔偿和非经济赔偿，经济赔偿用于补偿用户因心理损害而产生的医疗费用、心理咨询费用等实际损失，非经济赔偿则用于补偿用户因心理损害而遭受的精神痛苦。为了确保赔偿机制的有效实施，应当规定相关企业设立心理健康赔偿基金，为用户提供及时有效的法律救济。
此外，还需通过立法完善心理损害的救济程序，确保用户能够方便地行使自己的权利。为简化用户的维权流程，可以设立专门的心理损害仲裁机构以处理用户与平台之间的心理损害纠纷，仲裁机构应具备专业的心理学和法律知识，确保仲裁结果的公正性和科学性。同时，法律应支持用户通过集体诉讼的方式维护自己的权益，降低用户的维权成本，提高维权效率。通过这些措施，可以为用户提供更加全面和有效的法律保护，促进人工智能推荐的健康发展。
4.4. 通过法律引导技术发展
在人工智能领域，法律规制应兼具灵活性与前瞻性，以适应技术的快速发展，同时保持自身的稳定性和可操作性。同时，法律规制需重点关注用户心理权益的保护，避免技术应用对用户造成潜在的心理损害。为此，我国应通过法律手段合理引导技术发展，完善规制体制。可以立法形式对技术进行预先规制，推动隐私脱敏技术的应用，如加密技术与数据匿名化处理等，确保消费者数据在推荐系统中难以直接关联至具体个人，从而在保障推荐质量的同时，最大程度降低对用户心理的潜在影响。并充分利用宏观调控优势，由政府牵头搭建第三方监管服务平台，设计能够平衡消费者与经营者利益的算法标准，设立技术底线，并对算法潜在影响进行量化评估。
5. 结语
人工智能推荐宛如一把双刃剑，一方面为我们的生活带来了前所未有的便利，另一方面却也潜藏着不容忽视的风险。技术的进步绝不能以牺牲人的身心健康作为代价，算法不应是生活的主宰者，而应是服务的助力者。为保护个体的权益，维护法律的公正，法律需要为技术划清边界，企业需承担社会责任，用户也需保持主动思考。这样，人工智能才能真正服务于人，为用户心理保护提供制度保障，为社会的美好筑牢法律基础。