1.公共利益与私人利益的平衡
政府对某一群体某项基本权利的保护义务往往是建立在对另一类群体另一项权利限制的基础上的。[10]由于算法推荐资讯给社会公共利益[11]带来了多方面的负面影响，所以很多国家以“算法公开”的方式来进行监管。例如，美国针对算法推荐的规制研究主要聚焦于设立“算法透明化原则”和“追责措施”。目前，美国联邦贸易委员会消费者保护局、计算机协会公共政策委员会已经意识到“算法推荐”可能涉及的偏见歧视及其对社会和个人带来的潜在伤害，鼓励对算法推荐基于的数据和模型进行公共审查，通过常规测算以评价和决定模型是否产生歧视性损害，并鼓励执法机构将测算结果主动公开。德国出台了《数据保护法》，其规定数据收集及开发者必须在算法设计中向其用户披露其所权衡的因素，但不必披露给予每个因素的权重。
资讯类媒体经营者主动或被动地披露算法的设计，保障公众的知情权的确是一种有效的规制途径，但也具有很大的规制挑战。其中主动公开是指新闻生产者的个人行为，或出于行业道德或出于社会责任感，正如计算机科学家汉森曾经说过：“公开代码是社会的责任，这样的过程可以使得公众参与进来”，而被动公开则是行政机关的强制性手段，即按照法律规定算法的全部或部分内容应当公开，一旦有关新闻平台没有依法公开而侵犯了社会公共利益，行政机关就会采取措施要求媒体披露该新闻算法运行的相关信息。这种被动的“算法公开”手段在维护社会公共利益的同时，却也侵犯了其他合法利益，没有认识到算法技术的特殊性质。算法是一种新型的新闻传播技术，也就意味着其是新闻行业的创新产物，另外算法技术的应用为某些资讯类媒体带来了突出效益的同时，也还代表着一种商业利益。根据我国《反不正当竞争法》中对“商业秘密”[12]的界定，算法推荐技术实则属于商业秘密中的技术信息，是企业的财产权利。算法推荐应用过程中涉及公共利益，但其本身又是一种商业秘密，所以在规制过程中如何平衡、把握边界是一大难题。即使走“透明化”道路，我们也要考虑到规制与保护企业技术创新、知识产权、商业利益之间的平衡。
2.技术创新与法律规制滞后性的固有矛盾(www.xing528.com)
社会的发展和产业的进步难以避免新矛盾和新问题的出现，科技和商业创新的同时必然会颠覆作为曾经的经济活动组织模式，随即便会出现现有法律规制结构与新兴产业不匹配现象。如果频繁就新问题新矛盾立法，那么相当于为了保护既得利益而惩罚创新，为了规制新型产业而破坏法律的稳定性。
目前我国有关互联网新闻信息管理的法律及行政法规并不在少数，与算法精准分发新闻密切相关的有两部，分别是《互联网信息服务管理办法》[13]和《互联网新闻信息服务管理规定》[14]（以下简称《规定》）。但其中的漏洞与不合理之处也不容忽视：一是过度依赖平台监管。《规定》明确了平台审核义务、监测、应急处置，其作为一种私主体，与用户之间的核心是民事协议关系，故而其行使行政部门“转移”的部分权责的行为无法从传统的行政授权、行政委托理论上合理生成。表面上平台与用户之间是民事合同关系，一旦平台对用户的行为进行过度行政性质的处置，就会使其背后掺杂行政法律关系。但是由于平台并不是行政主体，等同于关闭了用户寻求行政救济的途径，因此只能寻求民事法律救济。行政性质的行为却只能用民法调节，使得法律关系混乱，用户的合法权利无法得到保障。同时，主管机关把针对用户的管制活动交给平台，间接控制平台使自身隐藏于幕后，由此将出现大量“看不见”的行政活动，而且即使其中产生错误行为，也无法对行政部门进行有效问责。二是“釜底抽薪”式的规制。一直以来国家网信办等部门对算法新闻平台上所出现的问题都是“釜底抽薪”式的规制，即链条上一个环节出了问题直接关闭整个新闻的传播链，如暂停算法推荐功能、封号甚至直接暂停平台的运营。这种执法方式虽然能在短时间能及时控制低俗信息的传播，但是过于粗暴的执法也同样会影响到其他网民正常获取信息的合法权利。所以目前我国有关行政部门所采取的管制措施难免有违反均衡原则之嫌。[15]
新兴产业的出现总是有其内在的技术规律和经济逻辑，也有大量不确定的因素，法律和规制体系很难预见。因此，将现行规范僵硬地适用于新的经济活动是不合理的，而针对具体新技术的立法也并不能完全顺应行业的变化。正如美国著名联邦法院法官伊斯特·布鲁克曾告诫过：“立法出现错误是常见的，但是从来没有像今天技术飞速发展的时代那么多。我们不要试图用不完善的法律体系来生搬硬套我们尚不理解的正在处于演进中的世界。”
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