人工智能算法影响评价(algorithm impact assessment, AIA)作为一种治理机制已经被普遍性地纳入各国算法治理的框架体系之下,但其本身的制度定位与制度逻辑却尚未得到充分讨论。较为典型的反思性问题例如:人工智能算法治理的何种关键特征,使得我们需要纳入人工智能算法影响评价(即人工智能算法影响评价的必要性问题)?与往往被视为其前身的环境影响评估、数据隐私影响评估相比,人工智能算法影响评价体现了更多的继承和连续性,还是差异性(即人工智能算法影响评价的特殊性问题)?人工智能算法影响评价治理绩效的发挥,受到何种因素的影响(即人工智能算法影响评价的局限性问题)?对于这些问题的探索性回答,构成了本报告的主要内容。