【摘要】“大數(shù)據(jù)殺熟”是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中的一種消費(fèi)現(xiàn)象，涉及用戶多、場(chǎng)景廣，表現(xiàn)為經(jīng)營(yíng)者利用算法對(duì)用戶精準(zhǔn)畫像后實(shí)施不同定價(jià)，實(shí)則是濫用算法進(jìn)行不正當(dāng)利益侵奪。規(guī)制此行為需區(qū)分正常差異化定價(jià)與不正當(dāng)使用用戶數(shù)據(jù)、濫用算法的違法行為，后者侵犯了用戶數(shù)據(jù)安全，妨礙消費(fèi)者權(quán)利和個(gè)人信息權(quán)。即使用戶嘗試通過反向馴化算法等方式規(guī)避，仍收效甚微。規(guī)制“大數(shù)據(jù)殺熟”需準(zhǔn)確識(shí)別其本質(zhì)，融合技術(shù)與法治，規(guī)訓(xùn)算法設(shè)計(jì)、使用，促進(jìn)算法向上向善。在此基礎(chǔ)上，聚合多主體參與，堅(jiān)持法治思維，融合科技倫理、行業(yè)慣例等，形成多維度、多規(guī)則、多工具的算法治理進(jìn)路。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)殺熟 算法濫用 算法向上向善 軟法硬法協(xié)同 綜合治理

【中圖分類號(hào)】D922.29 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

“大數(shù)據(jù)殺熟”為近年來網(wǎng)絡(luò)社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活的流行語(yǔ)，隨著年輕人“反向馴化算法”的反殺熟的流行，“大數(shù)據(jù)殺熟”再次引發(fā)社會(huì)關(guān)注，其是指大數(shù)據(jù)技術(shù)根據(jù)各種數(shù)據(jù)，對(duì)用戶進(jìn)行畫像，使同樣商品或服務(wù)的價(jià)格，老客戶高于新客戶的一種社會(huì)現(xiàn)象，是“大數(shù)據(jù)差異化營(yíng)銷”的一種戲謔稱法。“大數(shù)據(jù)殺熟”重在對(duì)“殺熟”的理解，即針對(duì)老客戶的價(jià)格高于新客戶?，F(xiàn)在被廣泛詬病的具有可責(zé)性的“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，主要是平臺(tái)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)或算法推薦服務(wù)而進(jìn)行的、交易條件主要體現(xiàn)為定價(jià)歧視的行為①。

近年來，“禁止大數(shù)據(jù)殺熟”雖被頻繁提及，但各類殺熟事件依然屢禁不止，導(dǎo)致市場(chǎng)監(jiān)管部門深陷“在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域選擇性執(zhí)法”的詰難之中。然而，殺熟行為本身是否具備違法性？“大數(shù)據(jù)殺熟”屢禁不止的根因是什么？這些問題既與法律對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)界限密切相關(guān)，又構(gòu)成當(dāng)下算法治理中的重要一環(huán)。在此背景下，有必要探討“大數(shù)據(jù)殺熟”的本質(zhì)屬性，厘清“大數(shù)據(jù)殺熟”的規(guī)制困境以及用戶反向訓(xùn)化算法的實(shí)際效果，結(jié)合理論與實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”的科學(xué)有效規(guī)制，健全算法治理體系，從而保障消費(fèi)者利益，促進(jìn)算法向上向善。

“大數(shù)據(jù)殺熟”的表現(xiàn)與危害

中消協(xié)公布的2024年上半年十大消費(fèi)維權(quán)輿情熱點(diǎn)之一，即平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中的“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象頻現(xiàn)。這一現(xiàn)象在四川省消委會(huì)發(fā)布的《網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者知情權(quán)保護(hù)調(diào)查報(bào)告》中也有所體現(xiàn)，報(bào)告顯示，在有過網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)歷的消費(fèi)者中，39.64%的受訪者曾遭遇“大數(shù)據(jù)殺熟”。此外，2024年11月，京津冀三地消協(xié)聯(lián)合開展的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷差異化現(xiàn)象調(diào)查顯示，超過四成的消費(fèi)者明確表示遭遇過大數(shù)據(jù)差異化營(yíng)銷，而僅有8.7%的消費(fèi)者表示未遇到過。

從學(xué)理上分析，“大數(shù)據(jù)殺熟”是經(jīng)濟(jì)學(xué)上完全價(jià)格歧視行為在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)環(huán)境下的一種交易條件歧視或者差異化表象。從經(jīng)濟(jì)學(xué)上講，差異化定價(jià)或者交易條件的設(shè)定體現(xiàn)新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)中買賣雙方對(duì)信息產(chǎn)權(quán)的訴求，本身并沒有所謂的不道德性甚或法律上的可責(zé)性。

當(dāng)前，引發(fā)社會(huì)各界普遍關(guān)注甚或譴責(zé)的“大數(shù)據(jù)殺熟”行為之所以具有可責(zé)性，主要是源于相關(guān)經(jīng)營(yíng)者不正當(dāng)采集、使用用戶數(shù)據(jù)，濫用算法對(duì)用戶精準(zhǔn)定價(jià)的違法行為。該濫用行為不僅可能嚴(yán)重侵犯用戶的數(shù)據(jù)安全，還會(huì)妨礙用戶知情權(quán)、公平交易權(quán)、自由選擇權(quán)以及對(duì)算法解釋權(quán)等消費(fèi)者權(quán)利和個(gè)人信息權(quán)的實(shí)現(xiàn)，這才是“大數(shù)據(jù)殺熟”行為的本相，也是其具有不正當(dāng)性且可責(zé)性的根因。

實(shí)踐中，利用“大數(shù)據(jù)殺熟”的違法違規(guī)行為表象多樣。例如，在外賣平臺(tái)上，相同條件下，會(huì)員的配送費(fèi)高于非會(huì)員；在網(wǎng)約車軟件上，消費(fèi)者手機(jī)價(jià)格越貴，派單的車型越貴；在優(yōu)惠券的發(fā)放上，不同用戶享有不同打折優(yōu)惠形式；預(yù)訂酒店“黃金會(huì)員比普通會(huì)員貴”等。具體而言，不正當(dāng)使用用戶數(shù)據(jù)、濫用算法的違法行為主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

“大數(shù)據(jù)殺熟”可能侵犯用戶數(shù)據(jù)安全。一方面，“大數(shù)據(jù)殺熟”需要平臺(tái)收集大量的用戶數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)往往包含用戶的個(gè)人隱私。一旦這些數(shù)據(jù)被泄露，用戶的個(gè)人隱私將暴露無遺，可能面臨詐騙、身份盜竊等風(fēng)險(xiǎn)。此外，即使平臺(tái)沒有故意泄露數(shù)據(jù)，但由于技術(shù)漏洞或不當(dāng)管理，用戶數(shù)據(jù)也可能被黑客攻擊或竊取，導(dǎo)致用戶信息的安全無法得到保障。另一方面，“大數(shù)據(jù)殺熟”過程中，平臺(tái)可能會(huì)對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行不當(dāng)使用。例如，平臺(tái)可能會(huì)將用戶數(shù)據(jù)與第三方共享，或者用于其他未經(jīng)用戶同意的商業(yè)目的。這種行為不僅違反了用戶的數(shù)據(jù)安全權(quán)，還可能導(dǎo)致用戶遭受不必要的騷擾和損失②。

“大數(shù)據(jù)殺熟”可能妨礙用戶知情權(quán)的實(shí)現(xiàn)。知情權(quán)是消費(fèi)者權(quán)利的重要組成部分。然而，“大數(shù)據(jù)殺熟”卻通過隱蔽手段對(duì)消費(fèi)者實(shí)行價(jià)格歧視，嚴(yán)重妨礙了用戶知情權(quán)的實(shí)現(xiàn)。在“大數(shù)據(jù)殺熟”中，平臺(tái)會(huì)根據(jù)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)判斷其購(gòu)買意愿和支付水平，然后對(duì)不同消費(fèi)者提供不同的價(jià)格。這種差別定價(jià)行為，往往被平臺(tái)以“個(gè)性化推薦”“優(yōu)惠活動(dòng)”等名義進(jìn)行掩蓋，使得消費(fèi)者難以察覺其真實(shí)意圖。因此，消費(fèi)者在購(gòu)買商品或服務(wù)時(shí)，往往無法得知其真實(shí)價(jià)格，也無法與其他消費(fèi)者的價(jià)格進(jìn)行比較，從而無法做出明智的消費(fèi)決策。

“大數(shù)據(jù)殺熟”涉嫌侵犯用戶的公平交易權(quán)。消費(fèi)者享有公平交易的權(quán)利，包括價(jià)格合理、計(jì)量正確等公平交易條件。然而，“大數(shù)據(jù)殺熟”卻通過隱蔽手段對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行價(jià)格歧視，平臺(tái)會(huì)根據(jù)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)對(duì)不同消費(fèi)者提供不同的價(jià)格。這種差別定價(jià)行為不僅導(dǎo)致消費(fèi)者在購(gòu)買相同商品或服務(wù)時(shí)支付不同的價(jià)格，還可能使得消費(fèi)者在購(gòu)買商品或服務(wù)時(shí)無法獲得合理的價(jià)格優(yōu)惠③。

“大數(shù)據(jù)殺熟”易妨礙用戶的自由選擇權(quán)。根據(jù)《中華人民共和國(guó)消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第九條的規(guī)定，消費(fèi)者享有自主選擇商品或者服務(wù)的權(quán)利。在“大數(shù)據(jù)殺熟”中，平臺(tái)會(huì)根據(jù)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)和購(gòu)買意愿，向其推薦相應(yīng)的商品或服務(wù)。這種個(gè)性化推薦雖然看似方便，但實(shí)際上卻限制了消費(fèi)者的選擇范圍。消費(fèi)者往往只能看到平臺(tái)推薦的商品或服務(wù)，而無法了解其他可能的選項(xiàng)。因此，“大數(shù)據(jù)殺熟”使得消費(fèi)者在購(gòu)買商品或服務(wù)時(shí)無法獲得充分的選擇自由，從而妨礙了用戶的自由選擇權(quán)。

“大數(shù)據(jù)殺熟”可能侵犯用戶對(duì)算法的解釋權(quán)。算法解釋權(quán)，是指用戶有權(quán)了解平臺(tái)所使用的算法的基本原理、決策過程及其對(duì)用戶權(quán)益的影響。然而，“大數(shù)據(jù)殺熟”卻往往通過復(fù)雜的算法和模型進(jìn)行精準(zhǔn)定價(jià)和個(gè)性化推薦，使得用戶難以了解算法的真實(shí)意圖和決策過程。在“大數(shù)據(jù)殺熟”中，平臺(tái)所使用的算法往往涉及大量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計(jì)算過程。這些算法不僅難以被普通用戶所理解，還可能包含一些不透明和不可預(yù)測(cè)的因素。因此，用戶往往無法了解算法的基本原理和決策過程，也無法評(píng)估算法對(duì)其權(quán)益的影響。這種對(duì)算法解釋權(quán)的侵犯，不僅使得用戶無法對(duì)平臺(tái)的定價(jià)行為進(jìn)行監(jiān)督和質(zhì)疑，還可能導(dǎo)致用戶遭受不必要的損失和傷害。

“大數(shù)據(jù)殺熟”的規(guī)制困境

在信息技術(shù)與社會(huì)全面融合的當(dāng)下，大數(shù)據(jù)算法技術(shù)作為一把雙刃劍，在推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，也為平臺(tái)經(jīng)營(yíng)者濫用算法實(shí)施“殺熟”行為埋下了伏筆。然而，對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”行為的規(guī)制卻面臨諸多困境。

技術(shù)困境與法律監(jiān)管相對(duì)滯后。“大數(shù)據(jù)殺熟”依托先進(jìn)的算法技術(shù)，使得經(jīng)營(yíng)者能夠?qū)τ脩暨M(jìn)行精準(zhǔn)畫像，進(jìn)而實(shí)施差異化定價(jià)。算法治理本質(zhì)上是一項(xiàng)技術(shù)問題，多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使用的算法閉源，機(jī)器決策過程呈現(xiàn)“黑箱化”，這使得外界難以理解其內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制，這種不透明性也使得監(jiān)管部門難以及時(shí)識(shí)別和應(yīng)對(duì)算法帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種技術(shù)的高度專業(yè)性和復(fù)雜性給法律監(jiān)管帶來巨大挑戰(zhàn)。

一方面，監(jiān)管部門往往缺乏足夠的技術(shù)能力和專業(yè)知識(shí)來識(shí)別和判斷“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，導(dǎo)致監(jiān)管滯后于技術(shù)發(fā)展。從法律定性上看，“大數(shù)據(jù)殺熟”的法律性質(zhì)尚不可一概而論，學(xué)界對(duì)此存在價(jià)格欺詐說、價(jià)格歧視說、濫用市場(chǎng)支配地位說等多種觀點(diǎn)。這些學(xué)說各有側(cè)重，但均難以全面準(zhǔn)確地揭示“大數(shù)據(jù)殺熟”的本質(zhì)特征，導(dǎo)致在司法實(shí)踐中難以統(tǒng)一裁判標(biāo)準(zhǔn)。從立法層面來看，當(dāng)前我國(guó)相關(guān)法律法規(guī)，雖然對(duì)價(jià)格歧視、價(jià)格欺詐等行為有所規(guī)制，但針對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”這一新型價(jià)格歧視行為的規(guī)制卻存在漏洞和不足，對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”行為進(jìn)行規(guī)制存在困難。另一方面，即使監(jiān)管部門能夠初步發(fā)現(xiàn)和較好識(shí)別“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，由于算法的黑箱性質(zhì)和動(dòng)態(tài)調(diào)整特性，也難以有效追蹤和取證，增加了執(zhí)法的難度和成本。因此，如何在技術(shù)快速迭代的背景下，構(gòu)建有效的法律監(jiān)管機(jī)制，成為“大數(shù)據(jù)殺熟”法律規(guī)制的一大困境。

企業(yè)發(fā)展利益與消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)待平衡。對(duì)于企業(yè)而言，“大數(shù)據(jù)殺熟”在短期內(nèi)可能帶來顯著的利潤(rùn)增長(zhǎng)。通過收集和分析消費(fèi)者數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者需求，制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高營(yíng)銷效率。這種技術(shù)優(yōu)勢(shì)也為企業(yè)實(shí)施“大數(shù)據(jù)殺熟”提供了可能，通過向老客戶收取更高的價(jià)格，企業(yè)可以迅速增加收入。然而，這種增長(zhǎng)是以犧牲消費(fèi)者權(quán)益為代價(jià)的。過度采集和使用用戶數(shù)據(jù)可能侵犯用戶的隱私權(quán)，引發(fā)用戶對(duì)數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂，長(zhǎng)期來看，“大數(shù)據(jù)殺熟”會(huì)損害企業(yè)的聲譽(yù)和形象，導(dǎo)致客戶流失和市場(chǎng)份額下降。對(duì)經(jīng)營(yíng)者實(shí)施“大數(shù)據(jù)殺熟”行為的規(guī)制，又可能限制其正當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)使用和分析，影響企業(yè)的創(chuàng)新能力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。因此，如何在保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，確保消費(fèi)者的知情權(quán)和公平交易權(quán)不受侵害的同時(shí)，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，成為法律規(guī)制需要解決的關(guān)鍵問題。

法律責(zé)任與執(zhí)法力度難以確定。在“大數(shù)據(jù)殺熟”案件中，法律責(zé)任的認(rèn)定往往面臨諸多挑戰(zhàn)。由于“大數(shù)據(jù)殺熟”行為的隱蔽性和復(fù)雜性，使得證明經(jīng)營(yíng)者存在主觀過錯(cuò)和違法行為變得困難，當(dāng)前普遍適用的“誰(shuí)主張，誰(shuí)舉證”規(guī)則并不適用于不具備專業(yè)技術(shù)知識(shí)的消費(fèi)者群體。即使能夠證明經(jīng)營(yíng)者存在“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，由于相關(guān)法律法規(guī)有待完善，可能導(dǎo)致法律責(zé)任認(rèn)定不清、執(zhí)法力度不足的問題。此外，不同行業(yè)、不同場(chǎng)景下的“大數(shù)據(jù)殺熟”行為可能存在差異，也給法律責(zé)任的統(tǒng)一認(rèn)定和執(zhí)法帶來挑戰(zhàn)。因此，如何完善相關(guān)法律法規(guī)，明確法律責(zé)任認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，加大執(zhí)法力度，成為“大數(shù)據(jù)殺熟”法律規(guī)制的重要方向④。

用戶反向馴化算法效果有限

為了應(yīng)對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象，一些用戶開始嘗試反向馴化算法，試圖通過特定行為影響價(jià)格推送。反殺熟行為是指用戶在面對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”時(shí)，采取一系列策略來反擊企業(yè)的價(jià)格歧視行為。這些策略包括：重置賬戶，即用戶通過注銷當(dāng)前賬戶并重新注冊(cè)新賬戶的方式，以新用戶的身份享受優(yōu)惠價(jià)格；偽裝需求，即用戶在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布虛假需求信息，如頻繁評(píng)論“機(jī)票太貴了，買不起”等，試圖影響算法的定價(jià)策略；更換設(shè)備，即用戶使用不同的設(shè)備或?yàn)g覽器進(jìn)行訪問，以模擬新用戶的瀏覽行為，從而獲取更優(yōu)惠的價(jià)格；匿名瀏覽，即用戶通過清除瀏覽器緩存、使用隱私模式等方式，避免算法對(duì)個(gè)人信息的追蹤，以獲取更公平的交易機(jī)會(huì)等。這些反殺熟行為在一定程度上體現(xiàn)用戶對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”的抵制和反抗，也反映用戶對(duì)公平交易的渴望。然而，這些行為的實(shí)際效果卻往往有限，難以從根本上解決“大數(shù)據(jù)殺熟”問題。

反殺熟忽視算法模型的復(fù)雜性?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)的算法模型日益復(fù)雜，具備自我學(xué)習(xí)與優(yōu)化的能力。當(dāng)用戶采用反向馴化策略時(shí)，算法往往能夠通過數(shù)據(jù)交流系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與修正，從而更新產(chǎn)品定價(jià)策略以適應(yīng)新的用戶行為。這種自我學(xué)習(xí)與優(yōu)化的特性使得反殺熟行為難以持續(xù)有效。且“大數(shù)據(jù)殺熟”的本質(zhì)是差異化營(yíng)銷，即針對(duì)不同用戶制定不同的定價(jià)策略。這種個(gè)性化定價(jià)策略使得每個(gè)用戶面臨的價(jià)格都是獨(dú)特的，因此難以通過簡(jiǎn)單的反向馴化行為來影響整個(gè)定價(jià)體系。

算法廣泛應(yīng)用擴(kuò)大用戶與企業(yè)間的信息差。用戶在反向馴化算法時(shí)，往往只能基于自己有限的信息和行為來嘗試影響價(jià)格。然而，平臺(tái)企業(yè)的算法模型通常包含更多的用戶數(shù)據(jù)和行為特征，因此用戶的反向馴化行為很難對(duì)算法產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。加之算法的不透明性，用戶很難了解算法的具體邏輯和決策過程。這使得用戶在反向馴化算法時(shí)缺乏針對(duì)性和有效性，難以精準(zhǔn)地影響算法的定價(jià)策略。

用戶行為具有不可預(yù)測(cè)性。用戶的需求是多樣且多變的，即使用戶試圖通過反向馴化算法來影響價(jià)格，但由于其需求的多樣性，算法很難根據(jù)單一行為來準(zhǔn)確判斷用戶的真實(shí)需求。因此，反向馴化行為的效果往往有限。此外，用戶的行為還具有一定的隨機(jī)性。即使用戶采取了某種反向馴化策略，但由于其他因素的影響（如促銷活動(dòng)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等），算法也可能對(duì)用戶的價(jià)格進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。這使得反向馴化行為的效果難以預(yù)測(cè)和持續(xù)。

“大數(shù)據(jù)殺熟”的治理進(jìn)路

“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象是當(dāng)前社會(huì)治理面臨的重要挑戰(zhàn)，其不僅涉及廣泛的社會(huì)效果，也關(guān)乎深刻且系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效果，甚至關(guān)系到對(duì)算法設(shè)計(jì)、應(yīng)用、使用及消費(fèi)的全過程，對(duì)人工智能算法的創(chuàng)新發(fā)展與向上向善治理都有深刻影響。為了從根本上遏制“大數(shù)據(jù)殺熟”，需要多方主體參與，形成綜合治理格局，健全算法治理體系，完善生態(tài)系統(tǒng)。在具體措施上，需完善法律法規(guī)體系、建立政府監(jiān)管機(jī)制、發(fā)展監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)服務(wù)、強(qiáng)化行業(yè)自律、提高公眾意識(shí)和防范能力，并融合科技手段提升治理能力，逐步構(gòu)建多維度、多規(guī)則、多工具的算法治理進(jìn)路。

明確“法治思維為根本、融合科技倫理，結(jié)合行業(yè)慣例”的“大數(shù)據(jù)殺熟”多規(guī)則治理基本原則。面對(duì)涉及新興技術(shù)、多方主體、多樣場(chǎng)景的算法應(yīng)用行為，須“軟法”與“硬法”結(jié)合治理，既要為算法技術(shù)應(yīng)用劃定安全紅線，也要避免對(duì)算法技術(shù)的過分限制。

法治是現(xiàn)代社會(huì)治理的基本方式，對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”的治理同樣需要遵循法治原則，通過完善相關(guān)法律法規(guī)，明確大數(shù)據(jù)使用的規(guī)則與安全紅線，為執(zhí)法、司法提供堅(jiān)實(shí)的法律基礎(chǔ)。在現(xiàn)有法律基礎(chǔ)上，進(jìn)一步明確“大數(shù)據(jù)殺熟”的法律定義和性質(zhì)，并賦予消費(fèi)者更多的知情權(quán)和選擇權(quán)，細(xì)化算法推薦服務(wù)提供者的算法備案與用戶權(quán)益保護(hù)義務(wù)，提高算法的透明度和可解釋性，便于監(jiān)管和公眾監(jiān)督。同時(shí)，建立健全消費(fèi)者投訴舉報(bào)機(jī)制，鼓勵(lì)消費(fèi)者積極舉報(bào)“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，對(duì)舉報(bào)屬實(shí)的給予獎(jiǎng)勵(lì)。

科技倫理是科技發(fā)展的內(nèi)在要求，也是社會(huì)治理的重要組成部分，在治理“大數(shù)據(jù)殺熟”時(shí)，應(yīng)充分考慮科技倫理的約束作用，以倫理要求引導(dǎo)算法向善，明確算法應(yīng)當(dāng)遵循的公平性、透明性、可解釋性等基本倫理原則，避免濫用算法權(quán)力。

行業(yè)慣例是行業(yè)內(nèi)普遍遵循的行為規(guī)范，具有一定的自律性，且更加貼合行業(yè)內(nèi)算法的實(shí)際應(yīng)用特點(diǎn)，能夠?qū)λ惴☉?yīng)用提供更為細(xì)致的約束和可操作的治理。在治理過程中，需要充分尊重行業(yè)慣例，鼓勵(lì)企業(yè)通過行業(yè)自律來規(guī)范自身行為，共同維護(hù)市場(chǎng)秩序。

建立協(xié)同監(jiān)管機(jī)制，健全多主體參與、多工具治理的格局。面對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”的技術(shù)性、復(fù)雜性、隱蔽性等特征，亟需構(gòu)建和健全多主體協(xié)同的治理模式，包括政府、行業(yè)組織、企業(yè)、公眾等多主體共同參與治理。政府發(fā)揮主導(dǎo)作用，如網(wǎng)信部門牽頭，電信、公安、市場(chǎng)監(jiān)管等多部門協(xié)同，同時(shí)明確各方責(zé)任分工，制定權(quán)責(zé)清單。企業(yè)作為算法的開發(fā)者和使用者，需加強(qiáng)自我規(guī)制，行業(yè)協(xié)會(huì)則發(fā)揮自律作用，社會(huì)公眾積極參與監(jiān)督。

從監(jiān)管執(zhí)法角度看，首先，加強(qiáng)算法治理部門協(xié)同，建立政府監(jiān)管治理網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，成立專門的監(jiān)管機(jī)構(gòu)或部門，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)和算法治理的日常工作，開展動(dòng)態(tài)市場(chǎng)執(zhí)法，加強(qiáng)對(duì)平臺(tái)的監(jiān)管和治理。其次，創(chuàng)新監(jiān)管工具，包括以技術(shù)治理技術(shù)，從政務(wù)應(yīng)用、企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)、消費(fèi)者評(píng)價(jià)等多個(gè)渠道獲取數(shù)據(jù)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)的深度利用和關(guān)聯(lián)分析，提高監(jiān)管的精準(zhǔn)性和有效性；完善監(jiān)管流程，如簡(jiǎn)化舉報(bào)流程，提高查處能力，建立便捷的舉報(bào)渠道和高效的查處機(jī)制，鼓勵(lì)消費(fèi)者積極舉報(bào)“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，及時(shí)查處違法行為，維護(hù)市場(chǎng)秩序；通過建立黑名單公示制度對(duì)存在“大數(shù)據(jù)殺熟”等違法行為的企業(yè)進(jìn)行公示，提高違法違規(guī)成本，利用市場(chǎng)機(jī)制促進(jìn)行業(yè)優(yōu)勝劣汰。

從行業(yè)自律角度看，發(fā)布行業(yè)自律公約引導(dǎo)企業(yè)制定大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用用戶告知協(xié)議，鼓勵(lì)企業(yè)定期發(fā)布大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用發(fā)展報(bào)告，制定行業(yè)技術(shù)規(guī)范，共同維護(hù)市場(chǎng)秩序，加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部算法管控，要求企業(yè)建立完善內(nèi)部的算法管控制度，將算法倫理內(nèi)化為企業(yè)準(zhǔn)則，積極破解算法權(quán)力濫用的問題。

同時(shí)，還要充分發(fā)揮社會(huì)監(jiān)督的作用。鼓勵(lì)企業(yè)公開算法邏輯和決策規(guī)則，接受社會(huì)監(jiān)督，建立公眾參與機(jī)制，鼓勵(lì)公眾對(duì)算法應(yīng)用中的問題進(jìn)行舉報(bào)和反饋，提高算法的透明度和公正性。還可以通過媒體宣傳、教育培訓(xùn)等方式，提高公眾對(duì)算法的認(rèn)知和理解，增強(qiáng)公眾的監(jiān)督意識(shí)和能力。

【注：本文系教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“全球數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)中人權(quán)基準(zhǔn)的考量與促進(jìn)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：19JJD820009）階段性成果】

【注釋】

①王潺：《“大數(shù)據(jù)殺熟”該如何規(guī)制？——以新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)和博弈論為視角的分析》，《暨南學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》，2021年第6期。

②梁正、曾雄：《“大數(shù)據(jù)殺熟”的政策應(yīng)對(duì)：行為定性、監(jiān)管困境與治理出路》，《科技與法律（中英文）》，2021年第2期。

③胡元聰、馮一帆：《大數(shù)據(jù)殺熟中消費(fèi)者公平交易權(quán)保護(hù)探究》，《陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》，2022年第1期。

④朱建海：《“大數(shù)據(jù)殺熟”反壟斷規(guī)制的理論證成與路徑優(yōu)化》，《西北民族大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》，2021年第5期。

責(zé)編/李丹妮 美編/李祥峰

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