当权利面对市场：算法价格歧视的法律规制研究

□赵海乐

一、引言：算法价格歧视为何需要规制?

随着数字经济的兴起，以算法为基础的人工智能定价也广泛应用于电子商务中，尤其是在面向消费者的电商交易当中。由于电商平台背后的算法定价规则，不仅同一商品的价格在一天当中会有波动，即便在同一时刻，不同消费者能够获得的价格也会存在很大差异。此种情形在经济学中被描述为“个性化定价”(personalized pricing)，有时也被称之为“价格歧视”(price discrimination)。

在法学语境之下，“歧视”一词往往意味着对特定群体平等权的侵犯[1]，然而在经济学语境之下，“价格歧视”一词在很大程度上等同于“差异化定价”，在特定情形下甚至未必对消费者总体福利造成侵害[2]。不过，经济学上的合理性，并不是算法价格歧视免受法律规制的“避风港”。这是因为，一方面，从消费者主观感受来看，此种价格歧视直接有违商业伦理。传统商业伦理要求经营者公平待人，童叟无欺，而诸如“大数据杀熟”等现象与传统交易模式下的消费者心理预期(老客户应当更加优惠)直接相悖，某些自媒体甚至将此描述为对老客户的“恩将仇报”①典型论述参见：大数据杀熟：无关技术，关乎伦理[EB/OL].[2018－03－18].https：//guancha.gmw.cn/2018－03/18/content＿28020507.htm；新规出台，大数据杀熟，一场数字时代的“恩将仇报”[EB/OL].[2020－10－08].https：//www.sohu.com/a/423242113＿120087486.。电商经营者在实行价格歧视的同时往往以“技术原因”为由否认其歧视的故意，这又会进一步引发消费者对商家诚信的质疑②美团“大数据杀熟”背后的伦理之困[EB/OL].《财经》杂志2020年12月19日.此案例当中，美团对其“会员定价反而更高”的解释为“定位缓存错误”。http：//finance.sina.com.cn/tech/2020－12－19/doc－iiznezxs7802716.shtml.。消费者的普遍不满，必然会影响社会主义市场经济的有序展开，因而需要法律加以调整。另一方面，经济学对效率的追求必须与法治对公平的维护相一致。算法价格歧视的利益驱动特质本身就暗含效率最大化原则，放任其滥用则极有可能固化社会不公，将利益置于人的价值之上③对此的论述参见：洪丹娜.算法歧视的宪法价值调适：基于人的尊严[J].政治与法律，2020(8)：27－37；崔靖梓.算法歧视挑战下平等权保护的危机与应对[J].法律科学(西北政法大学学报)，2019，37(3)：29－42.。综上所述，以人民为中心，是社会主义法治建设的基本遵循[3]。而人民对算法价格歧视现状的不满，正是对其进行规制的现实需求；算法价格歧视可能造成的对人的尊严的侵害，意味着规制的法理必然。本文将从中国立法与司法实践入手，剖析算法价格歧视法律规制的困难，并从比较法研究的视角，为我国未来的立法改革提供对策。

二、我国对算法价格歧视的规制现状：“犯众怒但无制裁”

对我国算法价格歧视规制现状的回顾，首先始于对司法实践的综述。这是因为，我国目前还未专门制定以算法价格歧视为名称或规制对象的立法，当前对此的规制更多是现有法律的延伸适用。而究竟何种法律能够适用此问题，又有赖于对司法实践的回顾。不过，通过对案例检索发现，我国当前与“大数据杀熟”相关的司法实践正面临着“犯众怒但无制裁”的局面。所谓“犯众怒”，是指算法价格歧视已然引发包括从中国消费者协会到全国人民代表大会代表在内方方面面的不满①新华社.中消协：“大数据杀熟”如何影响消费者权益?https：//baijiahao.baidu.com/s?id＝1688326490365057982＆wfr＝spider＆for＝pc，全国人大代表陈晶莹：该给“大数据杀熟”踩刹车了，https：//www.guancha.cn/politics/2021＿03＿10＿583686.shtml.；而“无制裁”，则是指在我国司法实践当中并无一起消费者以算法价格歧视为由起诉电商并胜诉且获得赔偿的案例②本文对案例的搜索，是基于北大法宝司法案例数据库，先后以“算法＋价格歧视”“价格歧视＋消费者”“杀熟”“大数据杀熟”为关键词进行全文搜索，最后访问时间为2021年3月18日。此外，对2020年发表于权威法学刊物、与算法价格歧视相关的论文进行整理，同样未发现论文中有援引消费者在算法价格歧视案件当中胜诉的先例。。目前，两起相对有代表性的案例分别为“刘某诉北京三快科技有限公司侵权责任案”，以及“郑某诉上海携程商务有限公司侵权责任案”，遗憾的是，这两起案例均未引起法院对于“大数据杀熟”行为的法律分析。

在“刘某诉北京三快科技有限公司案”中，长沙市中级人民法院以刘某未能举证的确存在“大数据”区别定价为由，驳回刘某起诉。法院认为，刘某与其同事并非同时下单，因而配送费相差1元并不能证明区别定价的存在。而对于刘某所主张的、新华社对“被上诉人利用‘大数据杀熟’进行的价格欺诈行为”的权威报道，以及上诉人“补充提供更多同一时间同一地址同一商家同一服务的截图”以证明“新老用户不同价”，两审法院均未采纳其作为证据的效力③刘某、北京三快科技有限公司侵权责任纠纷上诉案，湖南省长沙市中级人民法院民事判决书，(2019)湘01民终9501号。。与之类似，在“郑某诉上海携程商务有限公司侵权责任案”中，上海市长宁区法院同样认为，“原告查询机票价格的时间存在一定间隔，机票价格的变动幅度也在合理范围内，不能因不同时间段机票价格存在波动就认定其属于‘大数据杀熟’行为”④郑育高与上海携程商务有限公司其他侵权责任纠纷案，上海市长宁区人民法院民事判决书，(2020)沪0105民初9010号。。

就请求权基础问题而言，“刘某诉北京三快科技有限公司案”并未明示；“郑某诉上海携程案”中，法院则并不支持原告以侵权责任为请求权基础。法院表示，被侵犯的权益必须在《侵权责任法》第二条列举的民事权益范围之内方可请求救济，但该条款中并不包括本案中原告主张的知情权和公平交易权。原告或可基于《消费者权益保护法》主张上述权利，但请求权基础应为合同之诉而非侵权之诉。不过，鉴于携程公司在该案当中主张其仅为订票平台，与原告不存在合同关系，因此，即便原告提起合同之诉，也未必能够获得有利判决。

从以上分析来看，消费者若需对算法价格歧视问题维权，将面临两重法律障碍：其一，在算法本身不透明的情况下，如何证明消费者的确受到了歧视?不论是权威媒体报道还是同一时间价格不同的订单截图，法院均未认可其证据效力。对于并不具有信息技术专业知识的普通消费者而言，显然无法破解电商的“算法黑箱”而证明价格歧视的存在。其二，请求权基础缺失。根据“刘某诉北京三快科技有限公司案”的判决结果，侵权法并不支持对知情权和公平交易权的侵权之诉；但根据上海携程公司的抗辩事由，电商平台与消费者之间是否存在合同关系仍有疑问，这客观上导致消费者难以寻得适当的诉因以维护其权利。

当然，在“郑某诉上海携程商务有限公司侵权责任案”中，原则上提及在消费者能够提出合同之诉的前提下，可依据《消费者权益保护法》提起诉讼，然而下文分析还将表明，该案当中郑某未选择依据《消费者权益保护法》或《电子商务法》起诉或许未必是其诉讼策略的疏失，而是因为这两部法律对其权益的维护同样力有不逮。

这是因为，《消费者权益保护法》应用到算法价格歧视问题中略显牵强。《消费者权益保护法》中与算法价格歧视最为相关的条款为第10条：“消费者在购买商品或者接受服务时，有权获得质量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件”；第8条：“消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利。消费者有权根据商品或者服务的不同情况，要求经营者提供商品的价格、产地、生产者、用途、性能等有关情况。”这也是上文所援引的“刘某诉北京三快科技有限公司案”当中论及的“知情权”与“公平交易权”的法律渊源。然而，问题在于，价格歧视并不等同于价格“不合理”，而合理的价格即便因人而异也同样属于“公平交易”。不仅如此，消费者知情权也仅仅限于“要求经营者提供价格”而非“要求经营者告知其他消费者可否获得更低价格”，更不会延伸到要求获得该价格的权利[4]。事实上，即便不谈“算法”，我国司法实践当中并不支持基于消费者公平交易权或知情权而主张商家价格歧视行为本身违法。如“柳某芳诉南方日报社案”①柳某芳诉南方日报社侵权纠纷案，广东省汕头市龙湖区人民法院(2004)龙民一初字第144号。中，法官就认定“报社对不同地区发行不同版数报纸”是市场经济条件下合法的价格歧视；“米龙与云南世博集团有限公司等消费索赔纠纷上诉案”②米龙与云南世博集团有限公司等消费索赔纠纷上诉案，云南省昆明市中级人民法院(2007)昆民五终字第363号。中，法官也认定“本地与外地消费者门票价格不同”不影响消费者公平交易权。以上分析表明，基于“知情权”或“公平交易权”的请求权基础对消费者而言或许并不完美。

除此之外，算法价格歧视多产生于电商经济，因而要受到《电子商务法》规制。《电子商务法》第18条的确对此进行了规制：“电子商务经营者应当向消费者提供不针对个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。”其中“选项”一词完全可以扩展解释为“向消费者提供不针对个人特征的价格”。此条款是我国法律层面对算法的首次规制，该条款也曾被解读为对抗算法价格歧视的利器[5]。然而，我国有学者对此条款作出完全相反的解读，认为“应当提供不针对个人特征的选项”这一措辞能够反证电商经营者拥有“针对消费者个人特征”进行营销乃至定价的权利[6]，否则“应当提供”就该表述为“应当仅提供不针对个人特征的选项”。事实上，此条款自《电子商务法》生效以来，在司法实践当中的应用同样极为有限，目前唯一一起有据可查的案件也与价格歧视毫无关联③此搜索结果为在北大法宝法律法规数据库中检索《电子商务法》第18条的结果，检索日期为2021年3月19日。。我国律师与法官放弃适用该条款，同样能够反证该条款并不能给予消费者充分的维权信心。

除上述规则之外，我国立法当中仍有可能对价格歧视进行规制的是《反垄断法》和《价格法》，但二者均无法应用于消费者权益保护。我国《反垄断法》第17条固然禁止了“交易价格差别待遇”，但行为人必须是“具有市场支配地位的经营者”，其行为也必须达到“滥用市场支配地位”的严重程度。我国《价格法》第14条第7款虽然不要求行为方具有市场支配地位，但价格歧视的对象仍然是“其他经营者”[7]。

以上分析直接意味着消费者“被杀熟”这一主观感受尚难以转化为法律所认可的权利主张，尽管从中国消费者协会到“两会”代表对此的关注已证明了解决此问题的必要性。当前存在的问题一方面是消费者举证困难，另一方面是请求权基础不够充分，不论是从“算法”本身入手还是从“价格歧视”问题入手均是如此。证据问题是否能够通过比较法研究加以解决仍然有待观察，但至少就请求权基础问题而言，下文分析将会表明，美欧虽由于其法律传统差异因而立法进路不同，但均提供了可供参照的法治经验。

三、算法价格歧视的美欧规制路径

(一)美国：基于民事权利的价格歧视规制

美国对算法价格歧视的规制，主要围绕“价格歧视”一词展开，并有限扩展至对歧视的载体——“算法”的规制，但后者效果相对不明显。之所以从“价格歧视”入手，是因为美国法“针对消费者的价格歧视”具有完善的规制。“算法”指的是基于计算机自动决策系统进行的筛选，但即便是在计算机尚未发明的年代，也同样存在基于性别、种族、年龄等各项因素的筛选行为，而且此种歧视并不局限在商品价格领域，在教育、就业、选举等各个领域都会存在。对于“歧视”这一问题，美国的总体规定源自1964年的《民事权利法案》(the Civil Rights Act of 1964)。此法律在各行各业也会随之落实为更加精细的立法，如《公平信用机会法》(Equal Credit Opportunity Act)就是在商业借贷方面的落实。不过，需说明的是，上述《民事权利法案》禁止的并非“一切歧视行为”，或者“将一群人与另一群人相区分的行为”，而是在特定场合对特定人群的歧视。例如，《民事权利法案》第7章第703条题为“非法的雇佣行为”，其中禁止的是雇主基于个人的种族、肤色、宗教信仰、祖籍对其进行歧视①the Civil Rights Act of 1964，Section 703(a).，但显然不禁止雇主基于个人的语言能力、学历或技能进行区分对待。又如，《民事权利法案》第2章禁止在任何公共场所基于同样因素限制个人享受货物、服务、设备、优惠的权利，但该法案当中的“公共场所”(public accommodation)仅限于宾馆、餐馆或咖啡厅、影院、音乐厅、体育馆等娱乐场所或以上场所的附属设施②id，42 U.S.C.§2000a.。具体到各州反歧视立法，其禁止的歧视内容可能会扩展到性取向、年龄、婚姻状况、性别认同，对于公共场所的定义也可能扩展到“任何商业设施”(如加利福尼亚州)③对此的详细研究参见：State Public Accommodation Laws，https：//www.ncsl.org/research/civil－and－criminal－justice/state－public－accommodation－laws.aspx＃CA1.。例如，上文提及的《公平信用机会法》就禁止债权人基于种族、肤色、宗教信仰、祖籍、性别、婚姻状况、年龄、是否接受了公共资助项目款项、是否行使《消费者信用保护法》项下权利而拒绝贷款。在美国法律当中，甚至专门有一个词汇描述“受保护的群体”(protected class)，只有该群体被通过“特征＋场域”方式精确划定，法律才会赋予其非歧视保护。

从这一角度来讲，“价格”一词虽未明确写入美国联邦或州的反歧视法律中，但“反歧视”也必然包括价格歧视，只不过美国法律对价格歧视的规制仍然要受到上述“特征＋场域”的限制：谁，在哪里遭受了价格歧视?鉴于消费者这一身份并未被任何反歧视法界定为“受保护的群体”，因此，“针对消费者的价格歧视”本身并不违法。然而，与之形成鲜明对比的是，一旦某一特定群体(如女性)受到价格歧视，则《公共场所法》就完全可以加以规制。例如，美国佛蒙特州总检察长办公室与人权委员会就于2016年联合发布了一份《货物与服务定价中的性别因素指南》，其中强调，“粉色自行车价格更贵”“女衬衫干洗费用一律更高”等现象足以构成性别歧视，且违反佛蒙特州《公共场所法》，消费者可以对此进行投诉并要求州总检察长对企业进行处罚[8]。又如，“消费者种族画像”(consumer racial profiling)向来是美国法律规制内容之一，而法院对此的分析方式同样是分三步走：其一，原告是否属于某一少数族群?(在特定场合下，白人同样可以构成被歧视对象)；其二，是否存在基于种族的故意歧视?第三，其受到的歧视是否是针对法律所保护的行为(如黑人有权在饭店与白人顾客享受同等服务)[9]?

与美国完备的价格歧视立法相比，美国对于算法的规制相对欠缺。这是因为，美国向来将算法作为商业秘密加以保护，对于一项无从得知其内容的技术进行规制因而并不现实[1]。目前唯一一部处于立法进程当中的成文法是2019年4月提交审议的《算法责任法案(草案)》④Algorithmic Accountability Act of 2019，H.R.2231.，其中的确涉及了“歧视”问题，但其本质上仅为一项“软法”。根据该法案第2.2条的规定，法案所覆盖的企业有义务进行自动决策系统影响评估，即对该系统准确性、公平性、歧视性、隐私性与安全性的影响评估。但是，此项义务一方面仅仅覆盖大企业，即“此前三年平均年收入在5000万美元以上的大企业或该企业的控制者，控制个人信息超过100万名消费者或100万个消费者设备的企业，以及经营个人信息贸易的中介或以此为主营业务的企业”⑤id，Section 2(5).。另一方面，此种评估需强制实施，但评估结果不需强制公示，仅企业一方才有权决定评估结果是否对外公布⑥id，Section 3(b)(2).。

不仅如此，美国对算法规制的困难还源自美国个人信息保护立法的缺失。在个人信息保护问题上，美国一直秉持行业自律原则，主张由行业协会与企业自主形成个人信息保护规则，反对以此为由对信息跨境流动造成阻碍。在美国立法与司法实践中，一直对企业获取消费者个人信息秉持“选择退出”(opt－out)机制，即企业无需获得消费者同意即可获取其个人信息，除非消费者对此明确表示反对。因此，美国一方面不要求算法本身的透明度，另一方面不限制电商将个人信息输入算法当中，因此从算法角度规制价格歧视并不现实。

综上所述，算法价格歧视问题在美国法项下，与其说是通过算法责任加以规制，不如说是通过民事权利保护法律加以规制。美国原则上尊重市场竞争中的定价自由，但一旦通过“场所＋群体”模式对特定场所中的特定人群进行赋权，那么市场必须对其负有非歧视定价义务，算法仅仅是“歧视”的新型手段之一。美国白宫网站上刊载的《大数据与差别定价经济学》报告也指出，大数据看似具有开创性，但在差别定价问题上并未改变其基本原则①The Economics of Big Data and Differential Pricing.https：//obamawhitehouse.archives.gov/blog/2015/02/06/economics－big－data－and －differential－pricing.。从这一角度而言，美国的电子商务即便发展较早，也并不必然具有对算法歧视进行特别规制的动力，其对基本民事权利的保护足以应对算法带来的新型价格歧视。

(二)欧盟：个人信息保护基础上的算法价格歧视规制

与美国相比较，欧盟算法价格歧视规制更接近基于个人信息保护的法律规制。在欧盟法框架下，个人信息权与隐私权是在《欧盟基本权利宪章》第7条与第8条当中作为“基本权利”受到保护的，其性质可以粗略等同于宪法权利。上述规则进一步细化为欧盟1995年“数据保护指令”与2016年《通用数据保护条例》。基本权利固然不包含“免受算法价格歧视”的权利，但正是欧盟在基本权利保护理念指导之下的个人信息保护，压缩了算法价格歧视存在的空间。

一方面，欧盟消费者个人信息保护客观上压缩了算法价格歧视的数据来源。价格歧视之所以能够产生，是由于电商能够获取消费者交易记录、购物偏好乃至于手机品牌等信息，并以此为基础作出歧视性定价安排。而在《通用数据保护条例》项下，企业获得消费者信息必须经过消费者同意，且此种同意必须是自愿、特定化、知情、无歧义的②GDPR，Article.4.。特别需要强调的是，所谓“消费者同意”，必须是对于“信息被应用于某一特定目标”的同意③GDPR，Article 5.1(b).。企业如果仅笼统告知消费者，“我们需使用你的信息提升用户体验”“信息将用于市场推广”，均不构成“对于特定目标的同意”④Article 29 Working Party(2013).Opinion 03/2013 on purpose limitation(WP 203)，2 April 2013.。从这一角度来讲，企业即便拥有消费者地址、交易记录乃至于商品浏览记录等特定化的个人信息，在将这些信息纳入算法并进行差异化定价之前，企业方仍然需要获得消费者关于算法价格歧视的许可，否则此行为就构成超出消费者同意的范围而使用个人信息，进而构成对《通用数据保护条例》的违反。欧盟对于“告知同意”的要求，直接区别于美国“选择退出”机制，这也在客观上保证了欧盟更有可能通过限制数据来源来对算法进行规制。

另一方面，《通用数据保护条例》同时存在明确的信息自动处理限制。此种“自动处理”在消费者保护语境下在很大程度上等同于“算法”。该条例第22条规定，数据主体有权不受完全由自动处理达成的决策规制，其中包含“用户画像”，且该决策会创设与其有关或产生实质影响的法律效果。鉴于算法定价行为通常不会受到人工干预，且算法定价的确会对消费者产生实质影响，算法价格歧视问题受到此条款约束是毫无疑问的。对此，根据《通用数据保护条例》项下的透明度要求⑤GDPR，Art.13(2)(f)，14(2)(f).，消费者虽然未必能够直接宣告算法定价行为违法，但至少有权要求数据控制者提供信息，证明自动决策的存在，以及自动决策基于何种逻辑运行、会产生何种后果。欧盟的这一要求直接区别于美国将算法作为商业秘密加以保护的态度，显然也有助于对算法本身实现直接规制。

综上所述，与美国的相关实践对比，欧盟对于“算法”本身和算法“原材料”——个人信息的规制，已经能够在很大程度上限制企业通过算法实现消费者价格歧视。除此之外，欧盟再无针对消费者市场定价的专门规则。事实上，欧盟完备的个人信息保护规则足以保证此处无需讨论其是否需效仿美国，以类似于美国1964年《民事权利法案》的方式限制对特定群体的价格歧视。这是因为，《通用数据保护条例》直接禁止基于敏感信息进行数据处理，除非通过严格的明示许可。此处的敏感信息包含种族、政治立场、宗教信仰、行业协会会员、基因信息、生物识别信息与性取向信息。基于此进行的价格歧视因而几乎不可能存在。因此，欧盟目前明确规定的价格歧视禁令，也仅有基于国籍或居住国的价格歧视，比如仅仅由于消费者外国人身份或在本国无住所而收取高价①https：//europa.eu/youreurope/citizens/consumers/shopping/pricing－payments/index＿en.htm.，这更多是为了维护欧洲共同市场而专门制定的规则。

(三)美欧算法价格歧视规制路径的共性与个性

综上所述，欧盟与美国当前的法律均能够对算法价格歧视进行相应的规制，尽管其路径或许有所不同。欧盟个人信息保护法律相对发达，因而更加倾向于对算法透明度的要求以及对电商获取个人信息的限制；美国个人信息保护规则相对欠缺，因而对算法价格歧视的规制派生于传统民权保护规则。从这一角度来讲，美欧路径不同但核心均在于“赋权”，尽管其赋予消费者的权利分别来源于民事法律和个人信息保护法律。美欧原则上均承认企业定价自由、市场竞争自由，因此仅在企业定价行为触犯了某些被保护的权利或至少是法益的情况下才会加以规制，此种殊途同归的“权利－市场”理念，无疑将会为我国的算法价格歧视规则构建提供借鉴。

四、“权利－市场”理念下我国算法价格歧视规则构建

上文对美欧相关法律实践的回顾与对二者“权利－市场”理念的综述，将有助于解决本文第二部分提出的消费者维权障碍问题。究竟如何对消费者进行“赋权”，才能在保障其权益的同时维护市场竞争?

首先，从理念上，我国应当沿袭美欧共同遵循的“权利－市场”理念，坚持市场主导、权利优先的立法与司法路径。“市场主导”是指尊重市场主体自由定价的权利；权利优先，则是指一旦消费者被明确“赋权”，则定价自由必须对此进行让步。差异性定价是否有助于社会总体福利或者有利于消费者总体福利②此问题在经济学语境下或有更加详细的探讨。参见：承上.人工智能时代个性化定价行为的反垄断规制——从大数据杀熟展开[J].中国流通经济，2020(5)：121－128；山茂峰，郑翔.算法价格歧视反垄断规制的逻辑与进路[J].价格理论与实践，2020(5)：27－31＋77.均不应成为侵犯权利的免责事由，这也是公平价值对追求效率的再平衡。当然，“市场主导”的另一重含义是让市场真正发挥其“看不见的手”的作用，如鼓励企业制定承诺“买贵必赔”“七天保价”等自律性规范，这同样有助于增强消费者对电子商务的信心。

其次，从“赋权”的具体路径上，我国目前的制度安排应当更加类似于欧盟路径，从算法与个人信息保护角度规制价格歧视。这不仅仅是因为我国当前基于民事权利对价格歧视的规制仍然缺乏请求权基础，而且当前我国关于平等权的立法与司法实践并不如美国那样发达，以此为进路还需从《中华人民共和国宪法》到《消费者权益保护法》，再到《民法典》的总体改进。与之相对，我国个人信息保护与算法治理规则已随着《个人信息保护法》立法工作的推进取得了一定进展，且整体进路与欧盟存在相当大的共性。目前，我国《民法典》当中虽未将个人信息定性为民事权利，但至少承认其属于法益③对于“权利还是法益”的回顾，参见：梅夏英.在分享和控制之间 数据保护的私法局限和公共秩序构建[J].中外法学，2019(4)：845－870.，因此这提供了对个人信息保护的合法性基础。我国《个人信息保护法(草案)》立法工作的推进，也为算法角度的“赋权”提供了可能。

第三，从“赋权”具体内容上，消费者首先应当具有个人信息不被纳入算法考量的权利。大数据背景下，商家用于决策的数据来源往往违背消费者意愿(如故意设置繁复的隐私政策)，甚至是在消费者不知情的情况下抓取并使用的。此种现象也被称之为“新熟人社会的人际失信”[10]。因此，规制信息纳入算法将有助于提振消费者信心，进而促进电商产业整体健康发展。一方面，这可以通过对“知情同意”的严格规制实现：消费者信息的收集与保存必须遵循“最小目的”原则，即非必要不收集、非必要不保存。此处的“必要”，应当限定为合同履行所必要，而非经营者商业经营所必要。对于“非必要不保存”，2020年《个人信息保护法(草案)》第20条已有规定；而对于“非必要不收集”，我国市场监督机关目前已经在大规模的APP治理活动当中禁止其收集消费者的定位、年龄、通讯录等非必要信息。另一方面，除对信息收集的严格控制之外，对于信息的使用目的同样需要严格规制。这是因为，对于电商而言，即便其未必有权获得消费者通讯录、相册等信息，但仍然能够合法持有并长期保存消费者交易记录、收货地址等能够形成算法歧视的信息。此部分信息固然不能强制电商“阅后即焚”，但可以限制其对信息的使用——消费者有权选择此部分信息是否仅用于合同履行而非市场营销。对此种信息使用目的的限制已出现在欧盟个人信息保护法律中，且在我国《个人信息保护法(草案)》第14条已有暗示①《个人信息保护法(草案)》第十四条第二款规定：个人信息的处理目的、处理方式和处理的个人信息种类发生变更的，应当重新取得个人同意。虽然该草案当中没有明确规定“个人信息的处理目的应当取得个人同意”，但“重新取得”一词暗含了“此前必然已经取得了个人同意”。当然，出于立法严谨性考虑，也可在法律文本当中加入“个人信息的处理目的、处理方式应当取得个人同意；且此同意不得与个人信息的收集捆绑进行”。。因此，可以乐观地预计，以上两方面内容一旦付诸实施，将能够严格控制纳入算法的信息内容，进而避免算法违法使用公民信息并形成价格歧视。

第四，消费者应当被赋权的第二项权利，是免受算法自动决策的权利。上文曾经论及，《电子商务法》第18条已经向消费者提供了“非个性化价格”的选项，在此基础上，2020年版《个人信息保护法(草案)》的算法规制条款(第25条)对自动化决策的要求，不仅包含“非个性化选择”，还包括“决策透明度”“处理结果的公平合理”“要求说明并拒绝仅用自动化决策方式作出决定”三项要求。从理论上讲，这意味着消费者有权要求获知价格形成方式，以及要求得知“非个性化价格”的权利。上述条款如能够最终纳入立法，则意味着在“大数据杀熟”诉讼当中，消费者举证责任将大幅度降低，至少无需负担对抗电商“算法黑箱”的义务。然而，考虑“权利”与“市场”必须协调发展，消费者的此项权利不宜视为要求公开算法本身，或要求获得某一特定价格，否则将不利于保护商业秘密。

最后，上文对于“赋权”的论述集中在算法与个人信息保护领域，但这并不代表我国无需对“歧视”一词进行规制。这是因为，从民事权利乃至于宪法角度对“非歧视”或“平等权”的定义，有助于对算法规制提供价值指引[11]。毕竟算法本身是一个技术中立的问题，真正需禁止的并非算法，而是通过算法有意或无意达成的某种特定结果。《个人信息保护法(草案)》第25条对于“自动化决策处理结果的公平合理”的要求也同样需要对此进行价值判断。因此，在对算法、对个人信息保护进行规制的同时，我国还需通过《中华人民共和国宪法》《消费者权益保护法》乃至《民法典》等对“受保护的群体”进一步定义。