演算法面臨更強監管 禁止“大數據殺熟”立法進程加快
反殺“大數據殺熟”面臨認定難舉證難等困境
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對演算法予以更嚴格的監管，已是勢在必行。近期，多部法律規范對違規使用“大數據演算法殺熟”重拳出擊，但立法的模糊、認定的困難等依然會成為消費者順利維權的現實障礙，亟待立法進一步明確監管機制，同時，互聯網平臺更當自律自治，主動擔負起重點保護和合理使用用戶隱私的主體責任。
同一時間，同一起點，同一目的地，不同手機使用打車軟件跳出的價格卻不同；
消費頻率越高的老顧客，在網上所看到的相同産品或服務的定價，反而要高于消費頻率低或從未消費過的新顧客；
買了外賣平臺的會員，看起來點外賣能省不少錢，但實際上所謂的“優惠”比非會員所能享受到的反而要少；
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“大數據殺熟”讓很多人在不知不覺中被“割了韭菜”，是近年來社會關注的一個熱點。近期，更有多部規范劍指“大數據殺熟”：先是國家市場監督管理總局公布《價格違法行為行政處罰規定（修訂徵求意見稿）》，明確對“大數據殺熟”予以處罰；後有十三屆全國人大常委會第三十次會議表決通過《中華人民共和國個人資訊保護法》，明令禁止“大數據殺熟”；還有國家互聯網資訊辦公室發布的《互聯網資訊服務演算法推薦管理規定（徵求意見稿）》，涵蓋外賣、出行、資訊、視頻、社區、電商在內多個行業，對違規使用“大數據演算法殺熟”重拳出擊。
顯然，對演算法予以更嚴格的監管，已是勢在必行。
以用戶畫像實現精準殺熟
多個互聯網平臺都曾深陷“大數據殺熟”的爭議泥潭。
據不完全統計，包括亞馬遜、搜狐視頻、百度、騰訊視頻、美團點評、淘寶、優酷、愛奇藝、去哪兒、天貓、貓眼電影、淘票票、當當網、餓了麼等多家平臺，均被曝疑似存在“殺熟”情況，涵蓋了網絡購物、交通出行、線上視頻、線上差旅、線上票務等多個領域。
前谷歌數據科學家賽思·斯蒂芬斯-達維多維茨曾經這樣描述：真正的“大數據殺熟”，是通過數據搜索，在茫茫人海中找到你的“二重身”。比如亞馬遜的推薦，不僅僅是根據你自己的偏好和歷史數據，而是在它的龐大數據庫中搜索你的“二重身”，把他們購買的商品推薦給你。
東南大學網絡空間安全學院副教授宋宇波則用“用戶畫像”來形容大數據實現“精準殺熟”的工具。“用戶畫像是指人工智慧演算法通過搜集用戶各類相關資訊，從而標識用戶的各類高度精煉特徵。每一種特徵描述了用戶的一個維度，用戶畫像即通過對用戶進行多個維度的描述，以實現對該用戶的精準定位。”其核心在于為用戶“打標簽”，通過收集用戶社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度數據，進而對用戶或者産品特徵屬性的刻畫，並對這些特徵分析統計挖掘潛在價值資訊，從而抽象出一個用戶的資訊全貌。
也有人將“大數據殺熟”通俗地稱為“看人下菜碟”，即部分平臺對于特定用戶會“格外關照”。例如，復旦大學教授孫雲金的研究團隊在針對網約車平臺的調查中發現，蘋果手機用戶在打車的過程中更有可能被舒適型車輛，即優享、專車等價格相對較高的車型接單，且這一比例是非蘋果手機用戶的3倍。此外，蘋果手機用戶所能享受到的打車優惠也更少。數據統計發現，蘋果手機用戶所能獲得的平均優惠約為非蘋果手機用戶的一半，優惠金額佔據每訂單原價的比例即折扣比，依舊支援上述結論。
密集立法禁止大數據殺熟
“大數據殺熟”一直以來惡名在身，被認為侵害了消費者的知情權、公平交易權等權益。
近年來，對“大數據殺熟”進行“反殺”，也成為立法的趨勢。
2019年1月1日實施的電子商務法第十八條規定，“電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特徵向其提供商品或者服務的搜索結果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特徵的選項，尊重和平等保護消費者合法權益”。
去年10月1日施行的《線上旅遊經營服務管理暫行規定》明確：“線上旅遊經營者不得濫用大數據分析等技術手段，基于旅遊者消費記錄、旅遊偏好等設置不公平的交易條件，侵犯旅遊者合法權益。”
今年2月7日，國務院反壟斷委員會制定發布《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》，規定“大數據殺熟”屬于差別待遇，也列舉了平臺經營者實施差別待遇行為可能具有的正當理由。
7月初，國家市場監督管理總局公布《價格違法行為行政處罰規定（修訂徵求意見稿）》，規定電子商務平臺經營者有利用大數據分析、演算法等技術手段，根據消費者或者其他經營者的偏好、交易習慣等特徵，基于成本或正當行銷策略之外的因素，對同一商品或服務在同等交易條件下設置不同價格的情形之一的，給予警告，可以並處上一年度銷售總額1‰以上5‰以下的罰款，有違法所得的，沒收違法所得；情節嚴重的，責令停業整頓，或者吊銷營業執照。
同樣在7月，深圳市公布《深圳經濟特區數據條例》，明確提出對“大數據殺熟”給予重罰——情節嚴重的，可處5000萬元以下或者上一年度營業額5％以下罰款。
近期，全國人大常委會表決通過了《個人資訊保護法》，國家網信辦發布《互聯網資訊服務演算法推薦管理規定（徵求意見稿）》，均明確互聯網平臺和商家不得過度收集個人資訊、不得濫用演算法權力、不得利用演算法對消費者進行“大數據殺熟”。
明確大數據殺熟判定標準
一個值得注意的現象是，“大數據殺熟”仍然存在著判定難的問題。從目前已經生效的相關法律規定來看，對“大數據殺熟”的明確界定和表現形式及交易相對方的相關權益還存在模糊之處。
南京郵電大學電腦學院、軟件學院、網絡空間安全學院教授李雲説，線上平臺所制定的異常復雜的銷售策略，通過多達上百種的價格組合使得普通消費者無法厘清實際的合理價格。
宋宇波説，商品價格的波動通常會包含很多因素，以線上打車平臺為例，每個行程的定價是根據乘客定位、實時路況、預估行駛裏程、時長計算以及優惠券抵扣金額等進行預估，在如此復雜的價格計算體係中，即使出現針對不同人群的價格變動，也很少有人會在完全一樣的場景來進行比對驗證。
這一方面意味著相對彼此獨立的交易模式容易讓精于計算的平臺“鑽了空子”，消費者難以舉證；另一方面也意味著平臺與殺熟無關的行為或被誤傷，“大數據殺熟”在事實上成為了什麼都能往裏裝的“大籮筐”。
上海金融與法律研究院研究員傅蔚岡就提出了一種值得警惕的傾向：平臺被課以義務。傅蔚岡以線上旅遊平臺為例，“同樣的商品或者服務，因為提供者不同和時間不同，它的價格並不一致，酒店價格在淡季和旺季，不同房型價格的差別都很大。在很多平臺上，我們都會看到同樣一家酒店同樣的房型有著不同的價格。其中原因未必就是‘大數據殺熟’，供應商不盡相同也可能是原因”。
傅蔚岡認為，平臺不可能也沒有必要去控制價格。根據電子商務法的規定，平臺經營者的各項義務大致包括四類：一是為了維護市場交易秩序而需要履行的義務；二是為了維護平臺正常運作所需要履行的義務；三是為了調整平臺經營者和平臺內經營者法律關係而需要履行的義務；四是調整平臺經營者和消費者之間的關係。“如果平臺的監督價格義務成立，那麼電子商務法所確認的平臺經營者和平臺內經營者的法律關係也將會打破，而平臺內經營者也將失去定價的自由。”
立法的模糊、認定的困難，也讓消費者的維權容易遭遇障礙。有業內專家指出，消費者的自行搜索和投訴往往是發現“大數據殺熟”的線索之一，但最終要證明平臺用了大數據手段並不容易，而執法機構也需要證明技術手段與價格差異化的因果關係，差異化的標準本身也需要明確。
網經社電子商務研究中心生活服務電商分析師陳禮騰説，“大數據殺熟”等違規行為的證據收集和判定仍存在一定難度，需盡快理順監管機制，讓相關規定順利落地。
消費者也應提升自我防范意識，及時保存證據，與平臺溝通了解情況，確認權益受損後發起維權。
各互聯網平臺更當自律自治，主動擔負起重點保護和合理使用用戶隱私的主體責任，畢竟如技術史專家克蘭茲伯格所説：“技術既無好壞，亦非中立。”互聯網公司有義務去預判一項新技術到底會帶來什麼樣的影響，確保科技向善。（記者 張維）
