共享经济“下半场”的秩序规制

陈筱贞

一、共享经济下半场的双引擎

中国共享经济在前期历时将近五年的洗礼和探索，2019 年进入深度调整，尽管受国际国内宏观经济下行压力等多重因素影响，共享经济市场交易规模仍缓慢增长。国家信息中心分享经济研究中心发布《中国共享经济发展报告（2020）》显示，2019年共享经济市场交易额为32828亿元，比上年增长11.6%①。2020 年初爆发新冠肺疫情期间，共享教育、共享医疗、共享自媒体、共享物流、共享制造等成为新增长极并且成长为持续性新业态。经历了前半场野蛮竞争和资本积累，适逢互联网5G技术应用升级，大数据、区块链、人工智能等应运赋能，共享经济在数字化和智能化浪潮的推动下进入下半场，开启了平台聚合性优势与人工智能结合的双引擎。

（一）聚合式平台扩张升级

在与现代信息技术深度融合中，公共平台成为了共享经济一个标志性特征，人们通过平台获取积聚式信息、权衡选择、操作使用、支付费用、评价信用，同时为平台留下了不断新生的用户信息和行为轨迹数据。平台商家也就此探索与上下游及相关服务的创新融合。共享平台成为共享经济的基础支撑和核心载体，目前正通过资源集中整合，形成聚合模式，即“平台的平台”，用户可以通过一个入口获得多个平台提供的资源服务，形成行业竞争新策略。

消费领域，共享平台聚合式规模不断扩大，业务生态链多元扩张。一方面多个同类服务平台聚合在一个专业共享大平台，便于用户选择；另一方面不同类型服务聚合在一个超级大平台上，拓展服务生态链。如滴滴出行作为一站式移动出行服务平台，提供出租车、快车、专车、代驾、共享单车、汽车服务以及企业版等多元化出行和运输服务。美团已打造成集餐饮、打车、共享单车、酒店旅游等一体化综合生活服务平台。超级平台以微信第三方服务为例，接入了滴滴出行、拼多多、美团外卖、贝壳找房等。支付宝平台除了聚合滴滴出行、饿了么外卖、飞猪酒店等第三方商家服务外，还聚合了市民中心、医疗健康、教育公益等更多服务。

为加快中国制造业向共享制造转型升级，重点考虑解决制造业产能过剩、产业结构失调、技术创新能力不足等问题，产能共享成为必然的路径和选择。国务院《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》强调，推动中小企业制造资源与互联网平台全面对接，实现制造能力的在线发布、协同和交易，积极发展面向制造环节的共享经济。工信部2019 年10 月发布《关于加快培育共享制造新模式新业态促进制造业高质量发展的指导意见》，目标旨在协同中国制造2025 制造强国战略，到2022 年形成20 家创新能力强、行业影响大的共享制造示范平台。目前我国初步形成了众创型、技术服务型、协同型等不同类型特色的产能共享平台。如宁波的“生意帮”平台集成了15000家工厂入驻，阿里巴巴旗下的“淘工厂”平台汇聚了约3万家服装加工企业和1000 万家企业商铺，全球注册企业用户超过1.2 亿个②。聚合式平台共享制造成为我国共享经济主力军。

（二）人工智能提速共享经济

大规模聚合性平台搭建运营，依靠大数据和人工智能实现目标任务并发挥优势。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。基于大数据支持下的共享平台，只有应用人工智能，才能胜任巨量数据采集和处理，才能在整合、挖掘、分析、监控、预测市场趋势及决策匹配等方面实现快速响应能力。配合高速率大容量的5G 技术，能够承接聚合式平台爆发式网络服务流量，用户访问质量不受影响。阿里云将智能零售称为“史上最大规模人机协同”，2017年“双十一”当天，机器智能推荐系统生成超过5677 亿个专属货架，AI 设计师“鲁班”在双十一期间设计4.1亿张海报，阿里云华北数据运维中心机器人，接替了运维人员30%的重复性工作③。苏宁超级云仓通过人工智能技术，采用大量物流机器人协同配合，实现商品分拣、运输、出库等流程自动化、智能化作业。美团智能配送、满帮共享物流、春雨医生、喜马拉雅等共享平台纷纷利用人工智能提高交易效率，拓展客户布局。国家信息中心首席信息师、分享经济研究中心主任张新红评价，共享经济是人工智能等新一代信息技术集成应用的产物，也是目前人工智能应用最活跃、最成功的领域。

二、共享经济下半场的秩序难题

聚合式平台与人工智能给共享经济下半场带来规模上和技术上的重大改变，从法律视角考察，相比共享经济前期会出现新的问题。

（一）法律关系图谱的变化

共享经济前期的共享平台，多为CtoC 模式，平台主要提供信息，进行交易撮合，用户与平台之间的法律关系尽管在居间和租赁之间还有争议，但关系链条比较单一清晰。之后平台逐步引入专业化机构作为服务主体，走向BtoC 模式，用户与提供服务的经营者之间是消费关系，服务经营者与共享平台之间是商务合作关系，如网约车平台。而当下的聚合式共享平台发展方向是在互联网环境中把自打造成一个“平台的平台”，更多出现了BtoB 模式。在同一聚合式平台上可以积聚不同行业业务，多个同类平台也可以进驻一个大平台里，主体的多样性与经营内容的多元使新发的行业竞争关系、外包服务关系、大规模混业监管关系等纵横交织，聚合式平台必须面对并寻求制度与法律的调整和处理。即使有些关系的调整能够被原有框架容纳，但运行难度并非能同日而语。

（二）数据安全全域放大

人机交融的互联网时代，一切信息都以数据的格式被捕获和存储，如地理位置信息、生物识别信息、财务信息、交通轨迹、消费记录、社会联络通讯等，这些数据积聚在共享平台，被大数据加人工智能整合、分析和挖掘，实现共享平台聚合式升级的同时，也把用户和进驻商信息带进更大的数据池。同时，平台不断创新业态，多业态长链条的运营，使得数据在更复杂的环境中增加泄露和侵权隐患。例如平台逐渐加深与金融的协作与融合，向用户拓展平台理财、信贷、保险等金融服务，财务与信用信息被抓取，信息安全放大到金融安全；共享医疗基于医疗服务采集的健康大数据，遇泄露、窃取及服务决策影响下，信息安全被放大到生命安全；共享制造云平台面向企业实现在网络云端的全流程管理，包括需求采集、项目管理、流程管理、设计管理、研发管理，信息安全被放大到商业秘密、知识产权安全。

聚合式平台对区块链的推广应用，实现着分布式记账对权属认证的信用，可以全程追溯、维权举证，同时也使信息因不可删除而永存风险。人工智能的深度运用，需要为其提供更大量的数据进行学习和决策，平台及人工智能技术可能被黑客植入恶意代码，攻击关键信息。在聚合式平台接入BtoB模式、行政处理及公益服务的趋势下，如果攻击对象是行政信息和国家秘密，有可能危及国家安全。

目前我国立法将个人信息、数据安全、商业秘密、知识产权、国家秘密分类专门保护，由于一切信息都能以数据形式体现，数据保护是关键，而我国数据安全保护法还在拟定中。数据脱敏后能作为资源，反向复原后又威胁各种权利和安全，数据保护在标准、程序和管理上难把控边界，并且须与技术同步不断演进。

（三）算法黑箱威胁决策公平

聚合式共享平台的用户无论是消费者类型还是商家类型，共同心理动机在于：希望更容易找到或被找到、交易安全、追责维权有保障。而平台要实现这些效果，必须动用人工智能进行大量数据分析、营销决策、筛选匹配、动态定价、跟踪服务，以及威胁识别。核心竞争力就在于人工智能算法和决策，但是算法真的可靠吗？目前处于“混合增强智能”阶段，将人的作用或人的认知模型引入人工智能系统，人工智能算法是编程人员的主观选择合并预设的价值判断，并可能在机器深度学习进程中自主演变和进化，不能保证算法决策的公平和透明。于是我们看到有算法歧视、杀熟抬价、排行排挤等决策结果的不公平。

我国目前对于算法监控规制非常有限，《电子商务法》第40 条规定，对于竞价排名的商品或服务，应当显著标明“竞价”。这对算法提出了信息披露义务，保障消费者的知情权、自主性和选择权，但没有规制算法监管。在人工智能尚不能取得法律主体地位的当前，人工智能本身不宜成为责任主体，多数观点认为算法责任还是由运用者承担，同时不排除设计者的连带责任。人工智能还属于平台的技术工具，目前对其内部运行的观测监控技术以及机制约束还在探索。

（四）混业监管难于落地

共享经济聚合式平台监管，根据内容可以分平台经营监管和行业经营监管两方面分析。平台有统一的准入资格、信用标准、评级体系、网络安全防范、资金池等，这些是共享平台对平台内经营者统一监管的现实基础和理由。但是随着平台经营的业务不断扩张，有些几乎覆盖所有消费领域，甚至包括行政服务及公益，对平台内经营者采统一监管模式显得过于广泛。《电子商务法》从法律层面规定，平台内经营者须依法获市场经营主体资格，意味着平台负责监管进驻资质，经营者行业准入归属行政主管部门审批。可见立法在监管模式上把平台经营与行业监管做了各司其职的划分。而这对聚合式共享平台是否适用？一是聚合式平台里有很多进驻平台，平台客户类型也多样化，行业跨度越来越大。例如微信钱包支付平台进驻滴滴出行、京东购物、火车票机票、医疗健康、转转二手等第三方服务平台。截止2019 年7 月，短视频共享平台“抖音”入驻的机构超过16000 家，包括公检法、教育、文旅、卫生等领域④。二是混业经营拓展中还未能将聚合式平台定性为何物。例如支付宝等超级聚合式平台在商业服务外，又迅速增加行政缴费、公益医疗教育服务等，平台行业定位的不确定使得对其监管落地很难。在行业经营监管方面，中国贸促会商业行业委员会针对共享经济努力推进团体标准规范，包括《共享经济平台资源提供者入驻审核通则》《共享经济平台纠纷解决通则》等，但均属行业自律规范，相比法律规范，其强制力有限。国家信息中心分享经济研究中心牵头组织的我国共享住宿领域首个自律性标准文件《共享住宿服务规范》一定程度上对共享住宿行业起到了规范作用，但该规范也并不是法律强制执行标准。同时，基于民宿等资源在民间闲散资源与经营者资产之间的游走，行业管理介入显得“观察期”过长。对共享业态包容探索与强制监管之间的权衡，已超出规制技术本身，这是共享经济监管落地的持续性难题。

三、共享经济下半场的秩序规制

聚合模式发展及人工智能的深度应用，让共享经济在前期诸多规制未形成定论的情势下，增加了更多新的未解。我们试图在国外经验和最具强制力的司法判解中寻找路径，然而中国共享经济在移植欧美共享经济初级阶段节约补充型理念后，迅速嬗变升级为大型全域产业化样态，中国共享经济已然在引领国际步伐，前无所瞻。同时在我国法律审慎未规制之前，我们还不能于法有据地主张权益，司法判例也鲜有参照。如果按事前防范，事中监管，事后救济的划分阶段，在大规模聚合式平台的共享经济生态中，笔者倾向于更多地着力事前防范和事中监督，至于事后救济可能会因当事人不易查找和举证困难而不易实现，制裁和维权成本极高。

（一）数据安全

数据之所以有价值在于承载着信息，在BtoC模式中，信息安全比较关注的是个人信息保护，而进入下半场的共享经济，在聚合式平台环境中包括互联网各类场景，如果还包括共享制造，所涉及的信息法律保护就具有很大张力，包括个人信息、商业秘密、知识产权和国家秘密。对数据安全的保护超越当初的个人信息权及隐私权的私法意义，应持数据生态环境中确权、采集、利用等保护链的理念去严谨构建。

1.数据权属确认。数据权属的厘清和确认，是数据安全保护链的第一环节，也是推进我国数据共享深度和广度的第一逻辑。我国并没有对数据权属明确规定，在大数据作为国家发展战略资源的趋势下，数据在进行大规模交易，数据产权属于谁？这是基于大数据的产业链条无法回避的逻辑起点。数据的价值基于其内容，所以建立在价值基础上采集的数据，原始权源应在于内容价值所依附的被记录人。如果在数据加工后添付了智力再加工价值，或进行了智力产品创意，可以对数据产品另行主张产权，但须遵循数据权源获得的合法路径。数据所承载的个人信息，虽然还没有被立法专门系统保护，但我国《民法总则》在第111条规定上已明确了其权利归属于自然人本人，任何组织和个人需要获取，都应当依法并确保信息安全。数据所承载的商业秘密、知识产权和国家秘密，其所有权及保护规则，我国已有专门立法保护，应严格遵循相应立法规定。

2.数据采集。数据采集应遵循权利人同意原则，包括知情并许可两项内容。具体标准应是向权利人明示采集的目的、方式和范围，并采避免歧义的明示许可方式，许可权的行使须让渡国家安全、公共安全利益。国际上数据采集以欧盟为严谨先例，2016 年欧盟颁布《个人数据保护通用条例》，禁止一切未经同意而非法使用公民个人数据的行为，且设立知情同意、加密、默认保护隐私等程序，并声明不得作涉及隐私权和数据保护原则的规避⑤。我国2017 年6 月1 日起施行的《网络安全法》在第41 条、第42 条规定，采集数据和使用个人信息应当经被采集人同意，并依法和依约定进行处理和保存。未经被收集人同意，不得将信息提供给他人。但经处理无法识别特定个人且不能复原的除外。我们注意到，尽管当前存在脱敏后可以复原的技术，而且即使当前技术不能复原，未来技术可能将其复原，但在个人信息保护和数据产业发展之间，立法做了一个平衡性规制，对脱敏后的数据做了一个例外安排。实务中对数据采集“同意”原则的运用已比较广泛，但形式上还存在捆绑签约、格式条款等的违背权利人真实意思表示的强势交易。2019年4月公安部网络安全保卫局联合三部门发布《互联网个人信息安全保护指南》规定，个人信息收集应获得个人信息主体的同意和授权，不应收集与其提供的服务无关的个人信息，不应通过捆绑产品或服务各项业务功能等方式强迫收集个人信息。2019 年国家计算机病毒应急处理中心发布《移动APP 违法违规问题及治理举措》，我们期待从治理过度收集用户信息APP开始，对数据采集秩序有效治理。

3.数据利用。数据利用应采必要性原则。基于数据的广泛采集和法律允许的脱敏利用，在大数据产业和人工智能技术的推动下，数据可能会进入无边界开发使用。数据中携带的信息会引发各种风险，这种风险随着数据的永恒性而永远存在。例如今天我们利用人脸识别只是为了开启一个门禁，未来可能因为人脸识别生物信息被利用，而成为无人机恐怖袭击的目标，甚至不可知的风险也许会超出目前想象。所以，平衡大数据人工智能发展与数据安全两方面利弊，我们坚持运营者利用数据，以业务必要为限。即使在人工智能领域，欧盟认为也应按照必要性原则。但事实上“业务必要性”在数据开发的不断拓展中很难界定。同时数据利用在技术上应采统一标准运行，全国信息安全标准化技术委员会发布《大数据安全标准化白皮书（2018）》，分析了个人信息安全标准、大数据安全标准，对实现网络空间安全与数据产业跨境发展都是有价值的技术参照。

（二）算法监控

算法透明和可责性是国际上可借鉴的算法监控策略。

1.算法透明。马里兰大学教授弗兰克.帕斯奎尔（Frank Pasquale） 认为一切算法的本质是黑箱，机器学习神经网络中存在隐层逻辑使得设计者无法对机器学习的优化结果做出合理的解释。但从算法的外部效应来看，“算法黑箱”仅指对用户的不透明，对设计者来说算法是一种公开且透明的技术实践方案⑥。算法透明追求的其实是算法的简要说明，包括算法的假设和限制、算法的逻辑、算法的种类、算法的功能、算法的设计者、算法的风险、算法的重大变化等方面的说明⑦。

欧盟议会通过的《机器人民事法律规则》要求在任何情况下都可以提供决策背后的算法设计规则。我国《新一代人工智能发展规划》指出“建立健全公开透明的人工智能监管体系”，但没有要求算法本身的透明。中国人民银行联合银保监会、证监会、外汇局发布《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》，对人工智能在金融领域投资顾问中的算法透明有具体要求，这对平台算法的透明化规制是一个可行性的参考。首先，我们可以要求经营者向主管部门和算法设计机构报备算法模型的主要参数和决策逻辑，向客户充分提示人工智能算法的固有缺陷和风险，强化流程痕迹管理。其次，算法应用机构可以采技术手段，对算法程序和决策结果进行验证。再次，应该要求设计者编制算法应当遵循行业规则和法律规则，以合理的选择路径运行，使其符合社会和秩序规范。最后，可以考虑将算法规范化标准嵌入系统，通过审计进行风险控制。另外，算法及其决策有效地接受中立第三方或机构的审查，接受专业监督和社会监督，也可以更好地防范人工智能算法设计和运用偏离社会伦理和秩序规范。

2.算法责任。算法责任是一个由责任主体、责任方式和责任强度构成的体系。将经营者作为算法法律责任的主体，在目前是可以形成共识的。欧盟委员会在调查谷歌公司涉嫌使用搜索算法等早期人工智能技术打击竞争对手和支持自身广告时，就主张定价算法不能以不正当竞争的共谋方式设计，且企业不能免除隐藏在计算机程序后面的共谋责任。我国《电子商务法》第18 条对经营者利用人工智能在平台向用户推送搜索结果进行了标识义务的约束，并对违规经营者施以行政处罚。无论国际经验还是我国规制例，算法责任都应由运用算法决策结果的经营者承担。

算法责任方式，目前已有的规制仅限于行政责任和行业责任，笔者建议进一步配套设计相应民事损害赔偿责任和刑事惩罚，健全责任方式体系。我国《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》提出，因算法模型缺陷或系统异常，影响金融市场秩序稳定运行的，金融机构应当强制调整或中止人工智能使用。我国《电子商务法》对网络经营者的算法责任，采行政处罚，包括市场监督管理部门责令限期改正、没收违法所得，可以并处罚款。这些都是算法责任规制的有益尝试。对责任的严苛程度，视治理需要，这在规制技术上不存在困难，我国在目前金融人工智能顾问和电子商务网络经营者责任试点后，可以积累经验，考虑在更多行业算法决策中推广。

（三）混业监管的落地

对聚合式平台监管，可以为其预留运营模式和行业领域扩张空间。国家市场监督总局设立全国网络交易平台监管服务系统已于2016年7月上线，通过汇集国内所有网络商品交易平台和经营者的相关数据，实现全国范围内的工商管理部门联动监管。可见共享平台中市场范畴的监管已完成布局，那么市场之外的社会生活领域呢？如果将聚合式平台发展为网络生活城，要匹配一个能够胜任的监管机构，那么建议是公安部门比较合适。既不会重复机构设置，又能与线下生活中的社会治安管理及犯罪查处职能对应。

至于共享经济经营的具体行业监管，还是适合保持各行政部门各司其职，协同监管。国家发改委等八部门发布《关于促进分享经济发展的指导性意见》第4条规定，合理界定不同行业领域分享经济的业态属性，分类细化管理。同时，还应加强部门与地方法规政策的协调制定，更有针对性地进行行业分类规制监管。

共享经济的发展一直伴随着国家引导、产业政策扶持，以及法律制度对其的认可和保障，在规制与技术交融的进程中，我们不懈地探索构建共享经济在聚合式平台趋势下的人工智能时代新秩序。2020 年既是考验也是契机，突发的新冠肺炎疫情对全球的贸易、消费、投资都造成明显影响，全球经济的不确定性和动荡被进一步放大，产业布局、投资、就业、金融、外贸都会震荡出与以往大不相同的格局。我国在疫情冲击和宏观经济下行的压力下，各领域都需要有序恢复，稳健回暖，持续发展。共享经济已从上半场的民间补充模式跨越成为国家发展战略，正以最低边际成本的优势模式破冰前行。在这一契机中，人工智能、大数据等科技赋能的大规模平台化全域型共享经济对消费、投资、贸易和服务业、制造业的带动，既适合中国国情，又能对国际经济环境产生积极效应。所以，有序推进中国特色的共享经济，增强中国抗风险能力，并让中国在世界经济发展中的作用持续增强，是共享经济下半场更深刻的使命。

注释

①④国家信息中心．中国共享经济发展报告2020[EB/OL]．https://www．100ec．cn/detail--6547821．html

②于凤霞．加快推进我国制造业产能共享．中国发展观察[EB/OL]．http://www．gkong．com/item/news/2019/07/97633．html

③一文看懂阿里巴巴人工智能产业布局[EB/OL]．https://www．sohu．com/a/253271186_799090．

⑤王鶄峰，栾群．如何确保人工智能安全可靠可控？[EB/OL]．https://www．ccidgroup．com/sdgc/11599．htm

⑥赵精武．人工智能安全的双重规制体系[EB/OL]．http://www．china．com．cn/opinion/think/2019-02/22/content_74493026．htm

⑦徐凤．人工智能算法黑箱的法律规制——以智能投顾为例展开[EB/OL]．https://www．thepaper．cn/newsDetail_forward_5197829