全國人大常委會(huì)官網(wǎng)公布的電子商務(wù)法三審稿根據(jù)社會(huì)各界反映強(qiáng)烈的大數(shù)據(jù)殺熟等情況，增加了一個(gè)規(guī)范利用算法、大數(shù)據(jù)行為的條款：
“第十九條電子商務(wù)經(jīng)營者根據(jù)消費(fèi)者的興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣等特征向其推銷商品或者服務(wù)，應(yīng)當(dāng)同時(shí)向該消費(fèi)者提供不針對(duì)其個(gè)人特征的選項(xiàng)，尊重和平等保護(hù)消費(fèi)者合法權(quán)益。
電子商務(wù)經(jīng)營者搭售商品或者服務(wù)，應(yīng)當(dāng)以顯著方式提請(qǐng)消費(fèi)者注意，不得將搭售商品或者服務(wù)作為默認(rèn)同意的選項(xiàng)。”
該條文的立法意圖在于容忍算法推薦和大數(shù)據(jù)畫像、精準(zhǔn)推薦等新技術(shù)和新現(xiàn)象，同時(shí)也為完全處于被動(dòng)接受地位的消費(fèi)者爭取相對(duì)公平的交易條件，因而價(jià)值取向是正確的。
關(guān)于利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)應(yīng)用，最近幾年已經(jīng)比較常見，只不過形成司法訴訟的案件還不多，法律界對(duì)于這個(gè)問題還比較陌生。
大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要應(yīng)用就是精準(zhǔn)推薦，即通過收集分析用戶數(shù)據(jù)、通過建立大數(shù)據(jù)模型等手段，進(jìn)行用戶畫像，有針對(duì)性地去推薦商品和服務(wù)。最常見的精準(zhǔn)推薦現(xiàn)象就是，不同電腦打開搜索引擎或者網(wǎng)站網(wǎng)頁內(nèi)容不同，原因在于服務(wù)器根據(jù)每個(gè)機(jī)器以往的搜索記錄，匹配其收集的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，向用戶推送不同內(nèi)容。比如你搜索過書的名字或者時(shí)裝等關(guān)鍵詞，就會(huì)相應(yīng)看到很多相關(guān)廣告或產(chǎn)品優(yōu)先排序的推送;搜索過疾病的名字，可能就會(huì)被推送醫(yī)院或藥品廣告，包括按照廣告法標(biāo)明廣告的硬廣告，也包括以軟文形式存在的軟廣告。這個(gè)推送推薦誰優(yōu)先，就是企業(yè)的盈利空間所在。
精準(zhǔn)推薦的實(shí)現(xiàn)原理
利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，可以說有利有弊，其實(shí)很難用簡單的法律條文進(jìn)行規(guī)范。這次三審稿的這個(gè)條文，應(yīng)該說看到的仍是現(xiàn)象，而不是現(xiàn)象背后的技術(shù)實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜過程。
所謂“根據(jù)消費(fèi)者興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣等特征進(jìn)行商品服務(wù)推薦”，實(shí)現(xiàn)原理大致如下：
1.企業(yè)通過Cookie、客戶端程序等軟件終端，從消費(fèi)者終端和瀏覽行為中獲取用戶個(gè)人信息、瀏覽記錄、交易記錄等信息，包括自行獲取或與第三方合作，借助第三方的平臺(tái)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù);
2.企業(yè)通過自建模型或者其他技術(shù)進(jìn)行分析處理，對(duì)用戶行為進(jìn)行畫像、標(biāo)簽，或者其他技術(shù)處理，根據(jù)企業(yè)的需求和意圖，結(jié)合企業(yè)自己的業(yè)務(wù)，向用戶客戶端進(jìn)行反饋和推送;
3.數(shù)據(jù)的獲取和內(nèi)容推送并不如前述這么簡單清晰，信息獲取和分析都可以是企業(yè)自行進(jìn)行，也可能是通過程序由第三方進(jìn)行，也可能是交叉混同，比如企業(yè)可能既有自己的數(shù)據(jù)，也使用第三方的數(shù)據(jù)，按照一定技術(shù)和規(guī)則來提高準(zhǔn)確性;
4.與web1.0時(shí)代信息發(fā)布門戶網(wǎng)站等候用戶訪問不同，目前已跨過web2.0用戶與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器互動(dòng)，進(jìn)入web3.0即企業(yè)運(yùn)用算法等進(jìn)行智能識(shí)別和精準(zhǔn)推送。算法是進(jìn)入web3.0時(shí)代后出現(xiàn)的新問題，利用不同算法可以操縱、控制內(nèi)容推薦、推送，解決的是前文說的智能識(shí)別如何“智能”，精準(zhǔn)推薦如何“精準(zhǔn)”的問題。目前算法對(duì)社會(huì)影響最大的領(lǐng)域不是電商，而是網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容推送，比如今日頭條、抖音等，但這些按照本法定位不屬于電子商務(wù)法規(guī)范范圍。
規(guī)范算法推薦的難點(diǎn)
關(guān)于算法推薦的規(guī)范難點(diǎn)在于，算法推薦是個(gè)性化推薦，客戶端看到的是推薦結(jié)果，往往不重復(fù)，客戶端難以對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證、取證，雖然有些實(shí)務(wù)部門的同志也認(rèn)識(shí)到了算法是受人控制的，但要依照現(xiàn)行法律進(jìn)行處理，苦于無法取證，法律上也沒有抓手。
算法的使用者在用戶端程序的具體現(xiàn)象上幾乎沒有痕跡，技術(shù)上則有意做到盡可能不重復(fù)?？梢钥闯?，互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)的發(fā)展是不斷在對(duì)成文法開展規(guī)制與反規(guī)制的技術(shù)博弈，一方面讓你在用戶端難以取證，另一方面即使取證了，按照現(xiàn)有的法律規(guī)則，平臺(tái)可以抗辯不是在其服務(wù)器上或機(jī)器自動(dòng)非人工干預(yù)而主張免責(zé)。
借用經(jīng)濟(jì)學(xué)的一句話，算法有點(diǎn)像市場經(jīng)濟(jì)說的市場那只無形的手，它處處都在，但你抓不到它。
簡單粗略梳理一下技術(shù)原理和流程不難看出，條文里的“用戶習(xí)慣、興趣愛好等特征”其實(shí)已經(jīng)是數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，立法者想表達(dá)的其實(shí)應(yīng)該是，要規(guī)制的對(duì)象是這個(gè)數(shù)據(jù)獲得、分析處理、推送的行為，而不是要求既提供個(gè)性化推薦又提供非個(gè)性化推薦。
從歷史和文化角度來看，在沒有電商的年代，走進(jìn)商場，營業(yè)員會(huì)根據(jù)顧客的年齡、衣著、氣質(zhì)等去推薦不同商品;同樣的商品也可能給出不同報(bào)價(jià)。這種“看人下菜”在任何國家和文化中恐怕都是存在的，是否要規(guī)范?至少目前來看，研究還未必充分。法律不是萬能的，也不能否認(rèn)企業(yè)看客定價(jià)有一定合理性。飛機(jī)上的座位都差不多，每架飛機(jī)上多數(shù)人的票價(jià)都不完全一樣。所以不能只看具體問題點(diǎn)，要看提煉出什么法律關(guān)系。
建議
其實(shí)除了大數(shù)據(jù)殺熟、高頻交易，這類個(gè)案表象上看似乎都合法，但放在一起卻產(chǎn)生了嚴(yán)重不公平的問題。有些人通過程序參與“秒殺”搶奪本應(yīng)是消費(fèi)者的超低價(jià)商品，還有些人“薅羊毛”，利用程序搶奪推廣企業(yè)的優(yōu)惠，比如注冊(cè)返現(xiàn)金、點(diǎn)擊送紅包等，利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)把互聯(lián)網(wǎng)公司的優(yōu)惠全部搶占，而企業(yè)拿不到真實(shí)用戶或者達(dá)不到促銷目的。這些行為從現(xiàn)象上看完全合法，符合企業(yè)的交易規(guī)則，甚至在準(zhǔn)公共服務(wù)領(lǐng)域，有人通過技術(shù)手段搶占資源，也是這樣。這些都是這個(gè)條文可以解決的。所以搞清楚這些我們并不陌生的現(xiàn)象背后的法律關(guān)系的共性，就會(huì)明白，有這樣一個(gè)條文還是很有必要的。在此我只是建議再斟酌一下條文內(nèi)容措辭。
關(guān)于這一類行為的法律救濟(jì)方式，我曾撰文提出建議，就個(gè)人和一般企業(yè)來說，基本沒有尋求救濟(jì)的能力，不妨只做定性，把這類行為定性為其危害性本質(zhì)在于欺詐、誘導(dǎo)、濫用算法和技術(shù)優(yōu)勢(shì)不當(dāng)獲得或者占有資源，至于具體個(gè)案，可以適用具體情況牽涉的其他法律關(guān)于欺詐的法律規(guī)范。
綜上，筆者建議該條修改為：
“禁止不正當(dāng)利用軟硬件、技術(shù)或者算法優(yōu)勢(shì)，對(duì)相對(duì)人、公眾或者網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行欺詐、誘導(dǎo)，或者搶奪、消耗資源，謀取不法利益。
電子商務(wù)經(jīng)營者未經(jīng)顯著方式提請(qǐng)消費(fèi)者注意，不得以默示或者非用戶主動(dòng)操作方式訂立商品或者服務(wù)合同。”
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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