做股票配资规制大数据杀熟，关键在遏制算法滥用丨法经兵言

发布日期：2025-01-27 03:32 点击次数：81

近期，中央网信办等四部门联合发布《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》，利用算法实施“大数据杀熟”被列为重点问题之一。文件显示，严禁利用算法实施“大数据杀熟”，即严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征做股票配资，对相同商品实施差异化定价行为，要求经营者提升优惠促销透明度，清晰说明优惠券的领取条件、发放数量和使用规则等内容，客观如实说明优惠券领取失败的原因，严禁以“来晚了”“擦肩而过”等提示词掩盖真实原因，努力实现算法的公平公正，保护消费者公平交易的权利。

由于“大数据杀熟”存在诸多侵权可能性，部分消费者进行了反向驯化算法的“反杀熟”的尝试。“反杀熟”是指消费者通过各种手段使“老客户支付更高价格”的目的落空的一种反击杀熟的做法。例如，重置账户后以新客身份享受新用户优惠；在留言区刷起“买不起”的评论，影响算法对“用户画像”等。这些行为背后逻辑均是通过向算法投喂与个人真实消费习惯不同的数据，使其误认自己为新客户或对价格敏感。

消费者“反杀熟”的做法不仅体现了用户对“大数据杀熟”的抵制和反抗，也反映了用户对公平交易的渴望。部分用户“反杀熟”的行为如一条留言，对通过算法进行的综合画像影响有限，而且“反杀熟”可能在初期实现降价，后续算法还可能根据用户订单量等信息在用户再次购买时调整价格。因此若要从根本上抑制“大数据杀熟”这一不公平交易现象还需通过对“大数据杀熟”的内在逻辑进行剖析后从而进行规制。

难点在于对技术的监管

“大数据杀熟”体现为价格歧视，指商品或服务的提供者在向不同的接受者提供相同等级、相同质量的商品或服务时，在接受者之间实行不同的销售价格或收费标准，究其根源为算法的滥用。因此，对其有效规制的难点也在于对技术的监管，算法治理本质上离不开对技术使用的规制。

一方面，算法具有高度的不透明性。客观上，数据驱动算法中的神经网络技术因其非线性复杂性、训练优化过程中的复杂性以及参数空间的庞大使得使用者对学习过程也难以知晓。主观上，部分平台企业为实现自身利益诉求会将行为指向和利益追求预先植入规则驱动的算法中，并以商业秘密、算法安全等为由人为构建“算法黑箱”，监管部门难以及时识别和应对算法带来的潜在风险。算法不透明的直接结果就是信息不对称，消费者无法获知定价的依据和规则，而且因对商家的解释难以验证其真实性，常持怀疑态度。虽然目前不少科学家正在试图破解“黑箱”，但由于算法可解释性成本和负担过高，使得打开算法“黑箱”、实现算法透明存在极大难度。

另一方面，即使算法被公开，对于消费者而言也缺乏监督意义。一是比起算法的科学机理，消费者更关注商品或服务本身；二是普通消费者既很难获知算法的设计目标和责任归属也没有必要理解算法。根据《消费者权益保护法》第2条，以“生活需要”为目的进行购买的行为人为“消费者”，因此行为人只需意识到自己使用平台为购买商品或寻求服务，就应该受到《消费者权益保护法》的保护，而不要求行为人掌握提供服务或商品的算法应用情况。

我国对“大数据杀熟”的法律规制，形式上已较为完备，内容上也比较严密。形式上，规制大数据杀熟的法律规范，从法律到行政法规到部门规章再到规范性文件，效力位阶多样、数量丰富。内容上，既有要求经营者公平定价、保证算法决策透明和结果公正的原则性指导，也有不得滥用大数据分析等技术，根据消费记录、喜爱偏好等设置不同价格的明令禁止。

具体在法律层面，1998年《价格法》第7条与第8条和2014年《消费者权益保护法》第10条在原则性规范的层面上要求公平交易、诚实信用。2019年《电子商务法》第18条对电子商务经营者设定了“不针对选项”义务和2021年《个人信息保护法》第24条要求个人信息处理者不得对个人在交易价格等交易条件上，实行不合理的差别待遇的规定，这两部法律对大数据杀熟行为的针对性则更强。

在行政法规层面，2024年《消费者权益保护法实施条例》第9条第2款中规定经营者不得在消费者不知情的情况下，对同一商品或者服务在同等交易条件下设置不同的价格或者收费标准。该条款是专门针对“大数据杀熟”这类价格歧视与差别待遇行为而制定的条款，规定了经营者应该保证消费者对价格或收费标准的知情权，完善了网络消费方面的消费者权益保护规定。

部门规章层面有2020年《在线旅游经营服务管理暂行规定》第15条、2022年《互联网信息服务算法推荐管理规定》（下称《管理规定》）中第21条整体聚焦算法推荐服务；部门规范性文件层面有2021年《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》（下称《指导意见》）第13项提出要规范企业算法应用行为，保护网民合理权益，秉持公平、公正原则，促进算法公开透明。

依靠多方主体综合治理

徒善不足以为政，徒法不足以自行。遏制大数据杀熟，规训算法滥用，作为一项系统且强技术性的工作，现阶段虽在法律法规层面实现了形式完备、内容严密的规制体系，但若要在算法治理中实现算法的“善用善治”，让算法有标准、更透明，不能仅依靠监管部门的单向治理，仍需消费者、监管部门、相关行业多方主体综合治理；社会监督、行业监管、平台自律多种途径同心协力。

首先，作为大数据杀熟行为中关系切身权益的一方，消费者要善于拿起法律武器，依法维权。在司法实践层面，被称为“大数据杀熟第一案”的2021年胡某某诉某旅游公司侵权责任纠纷案中，法院判决该旅游公司应承担欺诈的惩罚性赔偿责任。在一审中法院因是否存在“大数据杀熟”与被告责任承担无关故并未对被告“大数据杀熟”予以查证，但也通过该案强调了电子商务平台经营者对个人信息的合理使用以及对平台内经营者发布数据的有效监管等需积极履行的社会责任。

其次，监管部门要协同治理，创新监管手段。表面上看，“大数据杀熟”直接损害了消费者的权益，对此市场监管部门应采取监管措施，但对其追根溯源后实质上是算法滥用，若要实现“标本兼治”进行综合治理仍离不开多部门间的统筹推进。近年来对应的规范文件也体现出这一特点。《指导意见》为中央网信办、中央宣传部、教育部、科技部、工信部等九部委联合制定的部门规范性文件，《管理规定》是由中央网信办、工信部、公安部与市场监管总局联合制定的部门规章。该两部文件在制定主体上即体现多元协同、多方参与的综合治理思维。执行主体上强调统筹协同治理，通过建立部门间的协同联动长效机制，更好履行监管职责，共同开展算法安全治理工作，各部门依据各自职责负责算法推荐服务监督管理工作。

之所以强调多元、协同，是因为互联网中的虚拟空间，与现实世界平行，治理现实中的问题需要各种各样的公共机关部门，实现算法的合理应用，也需要多部门共同发力，构建治理机制健全、监管体系完善、算法生态规范的算法安全综合治理格局。

面对算法的强技术性与不透明性，监管部门也需创新监管手段，提升监管技术与水平。如工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林所言，算法治理需要让平台企业和AI应用技术开发企业，都参与到规则制定中来，找到算法治理的可行方案，形成法治红线的行业共识。因此从创新监管手段的角度而言，需要以发展算法技术为根本的监管技术，如识别AI生成内容真假的监管AI等。对算法监管的技术提升，作为算法治理中监管工作的重点难点，需革新传统的监管思路，立足于算法有的放矢开发配套的监管工具；同时避免少数几个平台企业对算法的垄断控制，破除企业因主观因素构设的“算法黑箱”，才是真正的“用魔法打败魔法”。

最后，平台加强行业自律，是规制算法滥用的根本方法。规制算法滥用在针对现存问题对症下药“治已病”的同时，也要着眼于加强平台自律，实现“治未病”。目前，随着关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的展开，多家平台已经进行自查自纠，积极主动进行内部治理。抖音、拼多多、小红书等互联网平台企业针对算法和平台治理透明化、“大数据杀熟”、落实算法安全主体责任等问题实施了专门措施。可见，此次专项行动对“大数据杀熟”制定了针对性的具体规制措施，如此，既能通过义务性要求，形成促使平台自律的外力，也能够为平台自律提供明确清晰的指引。

规范任何社会现象的本质是对人的行为的规制，规训算法滥用的实质其实仍是规制算法背后的人，如算法研发者、算法应用者等。算法同任何时代的任何工具一样，本身中立，是人对工具的不同利用途径使得价值中立的工具看起来似乎有了评价意义，因此在对算法滥用的规制中应摒弃数据中心主义的观念，将对算法治理的落脚点回归至人本身，具体即行业自律上。平台加强行业自律，也就是要求平台经营者自觉克制滥用算法获取不当利益。同时，政府和企业之间应该形成合力，要纳入算法设计者、算法使用者、开发者等，对算法进行定期的安全检查，以增强促使平台自律的外部力量。自律意味着不需要外力干预，当然，“不需要”并非否认自律与外力之间的联系，很多情形下外力的震慑是自律的动机，消费者维权、监管部门增强监管力度、创新监管手段、健全治理机制等举措，都构成了促使平台自律的外力。此外，科技伦理、行业惯例等软法，也可作为平台自我约束的外力之一，这同内心信念、社会舆论等对自然人个体的道德修养的敦促是殊途同归的。

（作者系南开大学竞争法研究中心主任、法学院副院长、教授）

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陈兵