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算法源起于计算机及工业领域，本质上可被定义为一种有限、确定、有效的现实世界数字化、模拟化的工具。
在利用算法进行自动化决策的应用中，其基本流程包括建立模拟现实问题的模型，为模型输入数据，通过模型模拟问题，再通过算法计算出问题答案。
相较于人力推演，算法运算准确且高效的特征极为突出，正因为算法应用与21世纪经济发展的市场需求与时代趋势不谋而合，因此算法在我国各行业中日益得到了更为广泛的适用空间。随着算法应用型研究如火如荼地开展，我国法律层面上对于算法治理与算法规制的认知也越来越成熟。近年来，我国网络、信息、数据等基本法确立，立法上逐步开始完善针对算法应用的监管性与责任性规范。不可否认的是，我国对于算法向上向善的实现难以一蹴而就。基于算法技术发展所带来的可控风险和伦理风险的现实化，包括公民人格权、财产权、知识产权、公平竞争等权益都面临着算法挑战。因此，如何实现对算法的有效治理成了理论与实务研究中的焦点。
本报告主要针对世界各国在算法治理中的法律实践及理论研究进行梳理分析。内容上分为对算法应用与治理的整体观察与针对具体问题的重点观察。整体观察主要在于先行明确算法的主要应用场景、监管现状。重点观察则聚焦于推荐性算法、过滤性算法的法律规制问题，算法审计的规范路径以及算法共谋的反垄断法规制问题。在对以上各类行为中存在的种种问题抽丝剥茧，确定其核心争议后，同时借助比较法的分析方法，考察英美国家对以上问题的治理思路和治理逻辑。在此基础上，提出算法法律治理的基本范式和应对思考，在应用（发展）和规制（监管）间寻求平衡。