大数据 “杀熟”的法律规制问题研究

在人工智能时代，算法技术已经成为网络平台经营者处理用户信息、分析用户喜好以及精准推送服务的驱动力。但是由于算法技术的专业性和隐蔽性，极易导致网络平台利用其特点对用户进行价格歧视和精准“杀熟”。遏制大数据“杀熟”需要建立完善的监管措施，实现消费者与网络平台提供者之间的利益平衡；构建算法解释机制，以便于实现保护消费者知情权与平台创新动力的平衡；完善权利救济机制，确保消费者可以平等地与网络平台提供者进行交易。

一、大数据“杀熟”的基础理论 

（一）大数据“杀熟”的概念

大数据“杀熟”是指网络平台利用算法技术对消费者的个人喜好、消费能力、消费习惯等信息进行收集与处理，然后预测出消费者下一步的消费动向以及消费意愿，从而对消费者进行有针对性的价格歧视，具体表现形式是：

1.准确绘制图像。

以人工智能为基础的大数据“画像”就是互联网平台凭借其海量数据以及算法工具，将与用户消费有关的信息进行处理分析，最终把用户的信息变成一个可以进行标签化的模型，从而使得互联网平台进行一对一的产品以及服务推送。

2.个性化定价。

个性化定价也被称为差异化定价，即互联网平台提供者凭借收集与掌握的数据对不同的消费群体制定不同的价格方案。由此衍生出直接“杀熟”和间接“杀熟”两种方式。直接“杀熟”是指互联网平台经营者依据算法技术，直接对用户进行区别定价。间接“杀熟”是指商家通过给予其他用户消费券以及免费增值服务的方式进行，从而造成新旧用户支付同样价格却享受不同服务的结果。

（二）大数据“杀熟”的特征

一是针对性。由于大数据“杀熟”是根据消费者的消费能力以及消费习惯进行划分的，因此对平台依赖性大且支付能力强的用户常常是被算法针对的目标。二是隐蔽性。在以互联网为主的线上交易里，消费者相对来说是在封闭的购物环境里，且不知其他消费者的交易价格，因此往往处于一种不知情的状态。三是交易双方信息不对称。相较于传统的实体交易活动，在互联网时代的线上交易中用户对商家的信息知之甚少，大部分消费者对商家的侵权行为不能作出有效的抵制。

（三）大数据“杀熟”的行为定性

有的学者认为此行为属于价格歧视，虽然在我国现行的《价格法》和《反垄断法》中都明文规定了价格歧视的条款，但是由于《价格法》中规定的是经营者不得实施价格歧视行为，将行为主体限制在经营者之间，因此利用算法进行“宰客”的做法不属于《价格法》中规定的价格歧视行为。同样的在《反垄断法》中也禁止价格歧视，但是条款却规定实施歧视行为的经营者必须要有市场支配地位，且还要造成严重损害市场竞争环境的后果。因此，造成的结果即使是大数据“杀熟”也不能归属于《反垄断法》中的价格歧视。

还有学者认为这种行为的核心不在于对用户区别定价，而是这种个性化定价的方式给用户造成了事实上的误导。通过查阅《禁止价格欺诈行为的规定》可以发现，价格欺诈的行为主体包括平台提供者和消费用户等，但是大数据 “杀熟”的主体牵涉的较为复杂，当互联网平台提供者仅作为交易平台而未直接参与交易时，按照规定就不能归属于价格欺诈的主体。

综上所述，无论从《价格法》《反垄断法》还是《禁止价格欺诈行为的规定》，都无法准确地区分大数据“杀熟”的具体属性。因此不能仅从某个部门法分析和规制，而是需要各行政部门通力合作，共同为规范治理大数据“杀熟”发挥作用。

二、规制大数据“杀熟”的难点 

一是“告知同意”规则落实不足。在目前针对个人信息保护的法律规范中，虽然大部分都规定了保障用户同意权，但这一权利在实际执行时却发生了偏差。越来越多的网络平台直接将告知同意书默认设置为已勾选状态，有些网络平台甚至直接将告知同意书事先设置为不可改动的条款，用户想要使用软件就不得不服从此协议。除此之外，由于技术的不断发展，网络平台在针对个人信息收集的时间、应用范围上均突破了原有领域，目前法律条款规定的用户仅在进入平台时签订的告知同意书难以发挥其规范作用。

二是司法层面举证困难。在现实的司法审判中，大数据“杀熟”的受害人大部分都存在难以举证的情形。由于算法技术是以互联网平台收集的大数据为基础，用户难以从表象中去准确分析出大数据“杀熟”行为与正常交易行为之间的差异，这就造成了受害人掌握的信息比较少，往往难以获取和固定相关证据。在司法实务中，一些网络平台依仗其优势的市场地位以及先进的网络技术，通常会以时间、场景的变化以及数据传输处理异常为借口去掩饰其真正的“杀熟”行为，而普通用户又缺乏对算法技术的认识，这些都变相提高了其获取证据的难度。

三是缺乏事前监管机制。虽然目前《互联网信息服务算法规定》第二十三条规定了分级分类管理制度，即根据算法推荐服务的内容类别进行分级管理，但是这种监管往往是针对算法的安全性考虑，并未将大数据“杀熟”行为纳入行政监管的范围。当大数据“杀熟”行为被曝光后，损害后果往往已经不可逆转。所以为了减少损失，应尽快构建事前监管机制以便于进行合理的规制。

四是缺乏事中的算法解释机制。在线上交易中消费者与商家虽然都是核心主体，但由于消费者处于商品信息的弱势地位，无法作出完全的意思自治行为；平台或商家却可以借助这种信息差转移成本，这种信息差主要来源于算法定价的不透明。针对这一问题，目前现行的《个人信息保护法》第四十八条规定了信息主体有权要求信息的处理者对其具体的处理规则进行解释说明，《互联网信息服务算法推荐规定》也有类似于算法技术的提供者有义务公开算法规则的相关规定。但是这两个条款都没有明确规定算法技术需要公开的具体范围，如果网络平台公开的技术十分有限，就依然无法解决信息不对称的问题。因此，为了保护消费者的知情权以及交易自主权，有必要设立事中的算法技术公开说明机制。

三、治理大数据“杀熟”的法治化路径 

（一）完善“告知同意”制度框架

1.完善告知格式标准，强化告知义务。

鉴于目前的《个人信息保护法》已经规定了企业在使用用户信息时负有告知义务，并且也明确划分了信息的分级管理制度。因此可以尝试在此基础上制定一套完整规范的告知同意标准，从而减少不同网络平台各自制定标准所产生的差异。与此同时还要严格落实信息分级同意制度，即敏感度较高的个人信息要设置严格的同意标准，可以采用动态评估的形式划分信息使用的不同环境。

2.完善信息主体的撤回同意权。

撤回同意权是指信息主体可以享有撤回曾经作出的同意信息被处理的权利。虽然《个人信息保护法》新增了撤回同意权的具体条款，但是在实践中仍然有部分网络平台故意把撤回同意设置得过于复杂。对此笔者建议，在以后的立法活动中进一步完善撤回同意权，以确保自然人的权利得到真正的保障。

（二）合理分配举证责任

由于用户与网络平台的信息不对称以及用户对证明平台算法的歧视存在技术门槛，再加上我国民法中适用的一般侵权原则“谁主张谁举证”，普通用户的维权之路困难重重。同时《个人信息保护法》规定个人信息侵权实行过错推定原则，普通用户在面对复杂的算法技术下，往往不知晓具体需要使用的证据。对此，可以采取举证责任倒置的做法，尝试让平台来证明自己没有过错，从而降低普通用户的维权难度。

（三）加大监管力度

监管的核心在于加强宏观调控，以便于综合考量各方的利益分歧。鉴于大数据“杀熟”的基本形式是利用技术进行价格歧视，所以规制的重点可以从价格入手。首先在监管工具方面，采用动态的价格监管方式，为算法定价提供行政指导。其次在监管能力方面，采取兼收并蓄的方式，注重发挥技术对监管的作用，以便于降低行政监管成本。最后在环境建设方面，采用柔性激励与行政强制相结合的方式，充分激发算法技术的潜在生命力。

（四）完善算法解释机制和权利救济机制

为提高算法技术的透明度，保障消费者的知情权，促进信息从优势方流向弱势方，可以考虑让平台承担解释义务并由行业协会进行监督。这样既可以发挥平台的技术优势及其灵活性，同时又可以发挥协会的监管作用，这也符合社会效益最大化的基本目标。

建议建立以市场价格为基础的损失赔偿标准，并且突破传统的事后救济机制，赋予信息主体对算法技术进行质疑的权利，并在算法技术对信息主体造成明显损失之前就进行规制。除此之外，也可以建立黑名单制度，通过社会监督的方式增强算法的透明度，从而更好地维护消费者权益。