算法个性化推荐商业应用、消费者损害及其多元救济

刘 珅，喻 玲

(江西财经大学 法学院，江西 南昌 330013)

一、问题的提出：算法个性化推荐崛起的法律挑战

算法个性化推荐是指生产者通过将数据、算法、人机交互有机结合，利用从消费者的行为或交易中推断出的信息为消费者定制产品和服务。[1]作为支撑平台经济快速增长的应用技术，算法个性化推荐技术被视为一种强有力的工具，为解决工业社会信息采集、信息推送和产品定价等难以最优的难题，为平台普遍采用。[2]在算法个性化推荐因其高效率的特点被广泛应用于购物、生活、社交等场景中的同时，处于技术、资源优势地位的经营者，尤其是互联网平台企业使用算法在数据采集、信息推送和产品定价中对消费者施加不利影响。[3]算法个性化推荐对消费者的损害具有源于技术、陷于数据、忠于商业、成于无形的特点。在信息偏在、技术劣势、监管包容等因素叠加效应作用下，消费者难以与平台企业抗衡。[4]

基于算法个性化推荐对消费者造成的损害普遍具有不透明性和风险系统性，这引起了监管机构与学界的关切。2021年12月31日，旨在规范互联网信息服务算法推荐行为的《互联网信息服务算法推荐管理规定》发布，但是，学者们对算法个性化推荐与消费者损害之间的关系探讨还未及时跟进。算法个性化推荐对消费者的损害具体为何？损害生成的场景与逻辑为何？较之于一般的消费者权益损害，该损害具有何种特殊性？对于该类损害既有的消费者权益保护法是否提供了充分的保护？如果没有，对于该类损害的防控需要提供哪些特殊的制度供给？凡此种种，皆因算法个性化推荐未在更为具体的层面被规制，成为了这个时代最尖锐的课题。[5]

本文拟从算法个性化推荐的商业应用场景切入，对算法个性化推荐的技术特征与逻辑予以描绘，将其对消费者权益和竞争秩序的损害予以分析，对社会应该以何种姿态来面对算法个性化推荐带来的规制挑战予以思考，以期增强算法个性化推荐的正向效应，谨防算法对消费者的不当损害发生，而这显然需要对消费者损害予以多元补救，在对法律规制和技术伦理的深层分析之上，对平台提出更为严格的合规要求，包括平台自身、行业协会等多方发力。最后，对算法个性化推荐技术造成的消费者损害补救有赖于消费者自身数字素养的提高与培育，对全社会不同环境之下的消费者提出数字素养要求是根本之策。

二、算法个性化推荐商业应用：场景与技术逻辑

(一)应用场景

算法个性化推荐主要应用于购物类、内容类、媒介类和生活类四大类场景，购物类包括电子商务、团购、定价与促销等场景，内容类包括新闻和广告等场景，媒介类包括移动互联网和社交网络等场景，生活类包括求职和招聘等场景。电子商务平台、算法新闻平台以及社交平台与个体消费者密切相关，故本文将着重描绘以上三种算法个性化推荐的商业应用场景。

1.购物类以电子商务为例。互联网平台的算法个性化技术能够分析不同消费者在网页上的不同记录，来挖掘消费者的个性化偏好，刻画用户画像，继而向不同消费者推荐不同的商品和服务，顾客能够享受个性化技术的服务，准确地获取到自己想要购买的商品的相关信息。[6]

2.内容类以算法新闻为例。算法个性化推荐结合基本用户信息、浏览记录等精准构建用户画像，进而为用户分发个性化技术新闻服务，以受众的喜好作为新闻分发的核心要素，算法技术基于海量的消费者数据，将消费者的浏览、点击等数据转化为对现实身份的定位，进而适用推荐技术，向个体推送相同、类似的信息，以此来攫取消费者注意力。[7]

3.媒介类以社交网络为例。社交平台的算法个性化推荐会模拟现实中的人际交往，通过获取用户的个人信息将可能认识的人或确定认识的人匹配到一起，协同过滤和LBS(基于地理位置的服务)使得社交网络能够向用户推荐和他们兴趣相投的好友。[8]

(二)技术逻辑

从以上三大场景管窥可知，个性化推荐技术的逻辑可描述为：平台企业通过消费者的注册、登录来创建消费者数据库，使用HTTP Cookie或Cookie技术、智能终端、API(应用程序接口)、SDK(软件工具开发包)、IoT设备、浏览器、传感器等自动收集消费者的个人信息，包括兴趣偏好、地理位置行动轨迹、社交范围、亲属关系群体、消费水平等，算法对以上个人信息进行管理，将生成的含有唯一标示符的信息与消费者的所有行为关联起来。个性化推荐技术通过算法强大的数据分析、辨别和处理能力，根据消费者过去一段时间喜欢的内容，构造用户的偏好，在掌握了消费者的绝大部分意愿后，将特定的内容推送给特定消费者。例如，根据消费者浏览的网站、点击的行为、购买的商品等，给消费者贴上数据标签，并对消费者进行用户画像与精准个性化服务，将消费者可能感兴趣的内容推送到消费者一端，最终向不同消费者展现不同的商品、服务或信息等。[9]

三、算法消费者损害辨析

(一)算法消费者损害之内涵

算法消费者是在数字经济背景下算法技术嵌入互联网平台而产生的一种消费者的新类型，其活动离不开“互联网平台+算法”，尤其“互联网平台+算法个性化推荐”两大条件。因此，可以将算法消费者定义为，为满足生活需要而在使用算法个性化推荐的平台上购买、使用商品或接受服务的人。

在侵权责任的构成要件中，损害事实作为损害救济的基本前提，具有无可替代的作用。民法学中，损害(damage)是指民事主体遭受的一种不利益，包括财产上的不利益(损失)和非财产上的不利益(伤害)。[10]构成损害的三种条件为：(1)损害是侵犯合法民事权益的结果，包括权利和利益。(2)可补救性。损害达到一定程度，具有补救的必要性和可能性。(3)确定性。损害是已经发生的客观事实，或具有充分现实依据证明即将发生的未来事件。[11]损害内涵的确定，必定涉及到主体、利益、损害和原因四个要素。[12]综上，本文对算法消费者的损害内涵从上述四个维度，概述如下。

表1 算法消费者损害的分类与内涵

(二)算法消费者损害的特征

算法消费者损害与传统消费者损害有着不同特征，主要体现在以下几个方面：其一，无形性。与财产权或物质性人格权的损害有形不同，算法消费者的损害通常表现为注意力损失，或是对以电子数据为形式的个人信息的无形损害。这种无形损害相较于有形损害更加隐蔽且难以确定。其二，潜伏性。与已经发生的实际损害不同，平台对算法消费者的损害后果并不会立刻展现出来，而是表现为长时间的“信息茧房”或个人信息被非法利用后的潜在威胁。其三，未知性。消费者对于算法个性化技术的损害所知甚少，包括损害方式、损害程度、损害时间等。其四，评估和计算困难。依照损害差额说，确定损害程度的前提是必须首先确定损害发生后的利益状态，才能与损害前的状态进行比较，然而对算法消费者的潜在无形损害而言，难以准确评估。其五，数据高度关联性。算法是依仗极为庞大数量的数据而运行的，缺少数据，算法就会丧失运行基础。算法执行的结果依赖于初始数据，不同的初始数据将会有不同的结果。如果数据量过小，容易导致算法运行结果失信，甚至无法执行。[13]

(三)算法消费者损害的解构

算法个性化推荐技术因其用户本位导向而隐含了一套成瘾机制，即算法制作用户画像并据此推送相应的信息，“投其所好”机制使得用户对信息平台的依赖加深，不断蚕食人的自主意识，平台控制力在悄无声息中不断强化。算法消费者不仅容易遭受直接的权益损害，同时还易遭受竞争性利益受损后带来的个体与集体利益的间接损害，[14]即通过破坏市场竞争秩序、恶化市场竞争环境而损害消费者利益。在此过程中消费者对损害的感知不明显、不直接，消费者难以判断其在何种算法的影响下损害了何种权益，这将会助长平台企业滥用算法来损害算法消费者权益的不当之风。

1.消费者个体权益的直接损害

消费者是由国家专门法律确认其主体地位和保护其消费权益的个人。“消费者的权益包括权利和利益两方面。权利由特定利益与法律上之力两要素构成，本质上是受法律保护的特定利益。”[15]我国《消费者权益保护法》通过专章的形式对消费者九大权利作出规定，据此，本文将算法个性化推荐对消费者带来的权利损害表述如下：

第一，侵害消费者安全权。算法消费者的安全权指消费者在接受个性化推荐服务时，享有要求经营者保障其人身、财产、信息安全不受损害的权利。在算法场景下，最明显且直接的损害是对消费者的个人信息安全损害。为了达到更加精细化的效果，提供更加精准的服务，算法往往会超过消费者允许的范围进行个人信息的收集，大量个体不想曝光的基本个人信息被收集，无法得到保密处理。全球最大社交平台Facebook多次卷入数据泄露的风波，2018年更是因为5000万用户数据泄露的“剑桥分析事件”而接受调查。[16]

第二，侵害消费者知情权。算法个性化推荐对消费者知情权的损害体现在两方面：一方面算法推荐技术逻辑单一，带来信息世界窄化；另一方面，消费者在不知情的状态下任由个人信息被采集和利用，对“技术黑箱”部分一无所知。消费者在接受算法的信息推送时，算法逻辑的加工和选择机制并不完全被消费者知悉，算法在其中如何过滤信息、推送信息对消费者而言是一个“技术黑箱”，普通消费者对“算法个性化推荐”的存在浑然不知，损害感知不明显、不直接，深陷“信息茧房”而不自知，在一定程度上算法个性化推荐影响了消费者对真实世界的认知与判断，影响了他们的社会公共参与，造成消费者知情权受到损害。[17]

第三，侵害消费者自主选择权。算法通过对个人数据的分析进行信息干预，改变受众态度和行为的风险增大。基于兴趣导向的算法个性化推荐，使得消费者所接触信息的种类、主体趋于同质化，造成消费者的自主思考性减弱，具体体现在认知和行为两层面。[18]在此情况下，消费者无法选择自己想要获取的信息、商品或服务，而只能任算法操纵。同时，互联网平台使用算法进行自我优待，提升己方商品和服务在搜索结果中的位次，也可能会损害消费者权利。

第四，侵害消费者公平交易权。(1)算法个性化技术获取过量消费者个人信息，在此基础上，对向消费者提供的产品和服务进行超高定价，导致消费者个人剩余转向互联网平台企业。同时，算法个性化推荐形成的高度集中市场会使得消费者遭受垄断定价，导致整体消费者剩余向平台企业转移；[19](2)消费者在使用互联网平台企业提供的程序时，将个人信息的处理权和使用权让渡给企业，而企业基于盈利的目的，提供给消费者的服务质量和商品质量往往与消费者让渡的信息质量无法达成匹配，致使消费者公平交易权受损。

第五，损害消费者其他利益。“所谓利益，就是人们受客观规律制约的，为了满足自己生存和发展而产生的，对于一定对象的各种需求”。[20]算法消费者利益指算法消费者在购买、使用商品和接受服务时所获得的实际好处和有利条件，包括两方面：一方面，消费者在购买、使用商品或服务时的人身安全；另一方面，消费者在与经营者进行交易时获得的平等对待，获得的商品或服务与其支付的对价相当。具体而言，消费者利益包含注意力、交易公平地位等。

(1)攫取消费者注意力、导致消费者陷入信息茧房。互联网经济为注意力经济，注意力经济是指企业通过吸引消费者注意力获取商业利益的一种经济模式，注意力可通过点击量、浏览量等方式进行精准计算。[21]算法在攫取消费者注意力换取经济利益的动机下，建立消费者和资源的个性化关联机制，为消费者进行精准的内容投放与分发。消费者在使用程序浏览信息时，在无意识情况下陷入了算法个性化推荐技术创造的信息茧房中，将信息自主选择权交由个性化技术。

(2)产生对消费者的偏见与歧视。算法个性化技术在分析消费者个人偏好，进行信息推送的同时，隐藏着对消费者的歧视和偏见。在算法设计过程中，不仅数据的来源、范围会影响算法运行的结果，算法设计人员的固有偏见也将会导致算法运行的不公正结果出现，“算法黑箱”使得技术中立难以实现。[22]

(3)剥夺消费者个人数据控制权。数据的使用是智能算法的一个重要组成部分，在增加了个人数据隐私风险的同时，算法对个人数据的使用剥夺了消费者对个人数据的部分或全部控制权。[23]在算法个性化推荐的隐蔽操纵下，消费者无从知晓个人数据的使用方式、使用时间和使用程度。FCO认定Facebook实施了剥削性商业条件。“用户所受的损害在于控制权的丧失。他们再也无法控制自己的个人数据的使用方式”。[24]

2.破坏消费者权益保护机制

“秩序是指自然界和人类社会发展和变化的规律性现象。某种程度的一致性、连续性和稳定性是它的基本特征。”[25]同时，竞争秩序是指一种以法律为基础，在国家维护下，经济主体在市场上自由进行活动的状态。竞争法以保护竞争秩序为首要目标，无竞争则无市场活力，市场无法实现优胜劣汰的转变，商品的经营者失去动力，经济市场无法维持运转，导致消费者可选择、可接受的服务或商品质量降低或种类减少，损害其权益。动态竞争观认为市场竞争形态多样、竞争关系错综复杂、充满强烈对抗，市场竞争本就是一个动态过程，对于市场竞争中的一般损害，若秉持一般侵权理念来予以评判，则无异于扼杀竞争，竞争者之间的利益流动必然造成不同程度的损害，若竞争者间的竞争损害了竞争秩序，则可认为其在一定程度上损害了消费者权益的保护机制，继而损害了消费者权益。[26]

随着时间推移，掌握算法技术的超级平台的扩张速度只会愈演愈快，其掌握信息的能力只会越来越强，社会分层逐渐加剧，最初的数字鸿沟逐渐演变为如今的数字不平等，超级平台掌握越来越多的核心资源，对竞争秩序的挑战逐渐加大，终将损害消费者权益。

四、算法消费者损害的救济

(一)现行算法消费者权益保护体系

在数字经济中如何保护消费者既享受算法便利，又不被算法算计极为重要。法律对算法消费者权益的保护重点集中在个人信息和隐私权两部分，具体体现在《民法典》《刑法》《消费者权益保护法》《电子商务法》以及《个人信息保护法》中。现有公私法对算法个性化技术给消费者造成损害的保护力度不足，无法形成有效救济。竞争法作为兼具公私属性的法律，能够从市场整体角度出发来对互联网平台的滥用行为予以治理，因此，竞争法理应作为最有力的规制工具来应对此问题。

1.《民法典》对消费者权益的保护

民法的保护对象为民事主体的权利和利益，包括人身权利、财产权利、人身权益和财产权益。《民法典》第六章“隐私权与个人信息保护”规定了个人信息保护的系列规则，第1035条确立了个人信息保护的“合法、正当、必要原则”+“同意”两项核心规则，增加了“不得过度处理”“同意规则的例外性规定”等内容。民法对于消费者权益的保护手段是依靠私力救济来请求侵权人承担责任，这是一种防御性、消极性的权利，在权利未被侵犯之前，权利人无法主张积极行权，而在诉讼中，相较于互联网平台，消费者受制于取证难度、诉讼资源而处于弱势地位，导致消费者权益无法得到有效保障。[27]

2.《刑法》对消费者权益的保护

法益为《刑法》所保护的利益，不同社会形态、不同历史时期、不同国度的刑法法益的内涵与外延不尽相同。[28]数字时代，我国《刑法》对于消费者权益的保护集中体现于消费者数据利益方面。《刑法》体现出对公民个人数据的收集行为是否违法的判断标准为“常态化标准”。例如，算法数据收集行为应根据收集者是否履行告知义务、是否在利用或向第三方提供时采取了可不为人所知的匿名化处理等，若是符合常态化标准，则排除违法的可能性，无法适用侵犯个人信息犯罪的条款，即《刑法》253条。互联网平台获取数据的方式呈现多样化的特点，《刑法》并未对获取数据的方式采取立法规制，同时其公法属性和规制力度较强，将惩治目标集中于犯罪行为，未对一般违法行为予以惩治，导致对一般违法行为的“放任”，造成其对违法行为规制不足，对消费者权益保护力度有限。

3.《消费者权益保护法》对消费者权益的保护

《消费者权益保护法》的目标为保护消费者合法权益，其兼具公法与私法的双重属性，对消费者权利和经营者义务予以规定，是对消费者权益的直接保护。消费者知情权、自主选择权等消费者权利均源于20世纪的消费者运动，依旧为传统保护框架下的保护模式，缺乏应对互联网平台利用算法新型手段损害消费者权益的保护措施。[29]同时，《消费者权益保护法》侧重于对消费者个体权益的保护，保护内容固化、力度有限，无法从宏观角度对消费者集体利益予以保护。

4.其他现存法律法规及部门规章对消费者权益的保护

算法消费者作为电子商务重要参与者之一，其个人信息也受《电子商务法》第23条调整，但该条仅作了“应当遵守法律、行政法规有关个人信息保护的规定”的指引性规定，而非强制性规定。《个人信息保护法》第44条规定了个人在个人信息处理的知情权、决定权，但该知情权的规定过于原则性，对知情权的范围与程度还需进一步解释。《电子商务法》和《个人信息保护法》对消费者权益的保护集中于个人信息方面，但其保护的力度有限，在法律适用上具有僵硬性，且未明确指出不同场景下不同的保护方式，无法应对算法个性化推荐对消费者带来的整体利益损害。《互联网信息服务算法推荐管理规定》虽对算法推荐服务提供者作出了明确的从业规定，借以维护消费者权益，但其效力位阶较低，无法从消费者整体利益角度对消费者进行有效保护。

5.小结：鸿沟的弥补者

从以上分析可知，既有的法律规定难以承担对算法消费者损害予以救济的重担。其理由有二：一则，其对消费者权益的保护集中在个体或少数群体之上，对此类损害的救济侧重于强调控制的侵权法路径，而对整个社会中算法个性化推荐行为的规制理应站在市场整体角度来考量，即应以市场力量和消费者损害间的因果关系出发，基于消费者整体利益角度对损害进行全面评价；二则，既有法律规定只是为互联网平台企业的行为设定了最低限度，无法形成有效治理。但竞争法尤其是反垄断法可以通过维持有效竞争秩序，将消费者保护水平提升至最低限度以上。

法律的功能包括除弊和兴利，[30]竞争法尤其是反垄断法是发挥除弊功能的有力工具，除弊意味着在既有的规定中斟酌损益，竞争法可以通过维持有效竞争秩序，将消费者保护水平提升至最低限度以上。对算法消费者损害的平台治理补救、算法补救等是兴利的有力工具，兴利意味着挣脱既有的框架，对算法等设定规则可以对算法消费者予以事前补救，追求更高的效率和价值。

(二)算法消费者损害救济缺口的填补

从根源上看，算法个性化推荐对消费者的损害并非单一法律问题，法律具有滞后性，不能在损害发生之前对消费者予以救济或预防损害的发生，且并非所有问题都在法律的治理范围之内。因此，算法个性化推荐对消费者的损害需要多元共治、多元救济，且对算法个性化推荐损害消费者权益行为进行全面有序的监管。

1.算法消费者损害的竞争法补救

从以上分析可知，民法等其他法律对算法消费者的损害提供的是最低限度的事后救济，这就需要竞争法通过维持有效的竞争秩序，将算法消费者的保护水平提升至最低限度以上。

(1)《反不正当竞争法》补救。《反不正当竞争法》对算法消费者的损害救济主要依赖作为“互联网专条”的第12条与作为一般条款的第2条。二者的适用应遵从以下顺序：(1)若案涉行为符合互联网专条第2款前三项，则优先适用以上条款，若不符合上述条款，则使用第四项兜底条款；(2)如该新型行为不符合互联网专条第2款所列明的任何具体特征，可以尝试使用第2条(1)《反不正当竞争法》第二条：经营者在生产经营活动中，应当遵循自愿、平等、公平、诚信的原则，遵守法律和商业道德。本法所称的不正当竞争行为，是指经营者在生产经营活动中，违反本法规定，扰乱市场竞争秩序，损害其他经营者或者消费者的合法权益的行为。本法所称的经营者，是指从事商品生产、经营或者提供服务(以下所称商品包括服务)的自然人、法人和非法人组织。一般条款进行评价，然而直至2020年“互联网专条第一案”(2)重庆市第五中级人民法院，深圳市腾讯计算机系统有限公司、腾讯科技(深圳)有限公司诉数推(重庆)网络科技有限公司、谭旺不正当竞争纠纷案(2019)渝05民初3618号。公开宣判，互联网专条方才得到适用。其原因在于，互联网专条的呈现结构为定义、列举和兜底，其中定义内容较为抽象，列举内容涉及到少量的典型情况，此举造成语言界定过于宽泛，搭配的列举内容涵盖范围相对偏小，在司法实践中会出现专条虚化无法有效适用的情况，故法官通常会选择适用一般条款。有学者指出，截至2018年11月17日，涉互联网不正当竞争案中有2705份司法文书援引了《反不正当竞争法》，有1651份裁判文书明确地对《反不正当竞争法》第二条的原则性条款进行援引，占比逾六成。[31]

在新型不正当竞争行为较多依赖一般条款进行裁判时，如何认定行为属于不正当竞争行为显得尤其重要。这套标准应当建立在普遍的规范、价值共识基础上，即“正当性”基础之上，对行为“正当性”判断的标准包括法律内和法律外，以此来进行不正当竞争行为的利益衡量与价值判断。判断一个行为的正当性与否，应从三个维度着手：经营者利益、消费者利益以及公共利益。(1)基于经营者利益的判断。经营者在法律允许的范围内自由经营，若其他主体造成经营者的交易机会被不当剥夺，则应视其行为违反“正当性”；(2)基于消费者利益的判断。《反不正当竞争法》对消费者利益的保护为消费者从“未被扭曲的竞争”中本应得的利益；(3)基于社会公共利益的判断。经营行为不仅会影响到经营者之间，而且会影响到其他市场主体的利益，公共利益指社会公众从“未被扭曲的竞争”中本应获得的利益。[32]故对平台行为的判断应基于社会规范、商业道德来着手，从而判断其行为是否应受《反不正当竞争法》第2条规制。

(2)《反垄断法》补救。平台企业主要是通过算法控制力滥用来实施对消费者的损害，因此，对该损害的补救要遵循滥用市场支配地位行为认定的一般逻辑，把握认定的三个核心环节。

第一，科学界定相关市场。任何竞争行为(包括具有或可能具有排除、限制竞争效果的行为)均发生在一定的市场范围内，界定互联网相关商品市场和相关地域市场应采用替代性分析法，包括需求替代和供给替代。在进行相关商品市场界定时，应着重考虑平台功能、商业模式和应用场景等要素；在进行相关地域市场界定时，应综合评估考虑用户的语言偏好和消费者习惯、不同区域竞争约束程度等。同时，应考虑互联网平台领域相关市场的两个特殊情况：双边市场及跨平台网络效应。相关性是界定相关市场的底线，在跨平台网络效应的作用下，“单一市场”向“多个市场”转向是互联网平台领域界定相关市场的新趋势。故在界定相关市场时，应考虑双边市场的消费者需求、服务类型等，界定多个市场，而非强行纳入一个单一市场。

第二，准确认定市场支配地位。从阿里案(3)参见国家市场监督管理总局《行政处罚决定书》，国市监处〔2021〕28号。和美团案(4)参见国家市场监督管理总局《行政处罚决定书》，国市监处罚〔2021〕74号。中可知，在互联网平台领域，认定经营者是否具有市场支配地位要考量网络外部性、动态性创新和平台特征等多重特点，从市场份额、相关市场集中程度、市场控制能力等方面进行认定，同时要重视技术因素和网络效应带来的技术垄断力。互联网平台的市场力量通常由源自消费者被平台所提供的技术产品或交易服务所锁定，以致于平台因转换成本过高而根本没有进行任何转向替代选择的可能，故可根据消费者的平台转换成本来界定互联网平台的市场支配地位，具有以下两个标准：(1)互联网平台掌握的技术是其他竞争性平台无法替代，且是消费者交易不可或缺的；(2)若平台的消费者数量较多、交易活跃度较大，则消费者转向的损失较大，转向可能性较低。[33]

第三，规范判断反竞争效果。对于互联网领域的竞争而言，认定损害应当衡量平台使用算法个性化推荐对整体市场竞争的损害及其可能产生的效率，从而进行个案分析，在分析中应将重点内容着重于科学的裁量因素，具体而言有以下内容：(1)竞争主体的市场地位。在进行反竞争效果分析时，应通过测算平台掌握的数据量级及其重要程度、经济规模、市场份额、消费者偏好等因素，来测算平台的市场力量，以此来判定其行为对市场的影响程度。(2)反竞争行为的持续时间。衡量平台实施行为的持续时间，需通过行为的起始时间和结束时间(被调查时间)来判断行为对整个市场的反竞争效果程度，一项行为持续的时间越长，其产生的效果就越明显，限定交易行为的持续时间越长，其对市场的排斥、封锁效果也就会越显著。(3)相关市场进入壁垒。界定平台行为造成的市场进入壁垒时，应考虑数据壁垒、交叉网络外部性和规模经济造成的壁垒等，对于市场壁垒的分析应考虑不同情况：当市场进入壁垒很低时，高封锁比例不一定代表有限制竞争效果。(4)对平台交易相对人的锁定程度。基于行为的锁定效应来评估其对市场竞争的排除效果，主要是判断平台锁定程度对交易相对人影响的广度和深度。平台往往具有交叉网络外部性，一端消费者数量的减少会造成另一端平台内经营者的数量减少，二者会形成循环反馈，故应当将对交易相对人的锁定程度视为重要裁量因素。(5)对消费者隐私的损害。平台为消费者提供的服务通常以零价格形式出现，以价格为中心的损害标准无法达到判定反竞争效果的目的，平台通过侵犯消费者隐私来精准投放广告，攫取消费者注意力，故应将平台对消费者隐私的损害作为重要裁量因素。(6)创新。在进行反竞争效果分析时，执法机构不应将创新作为平台违法行为的直接豁免理由。创新只是反垄断法保护的外在价值、间接法益，不应作为垄断行为的直接豁免理由，[34]应结合个案考量创新这一要素对竞争效果的实际影响，实现由创新豁免为中心向创新审查为中心的转向。

当然，竞争法尤其是“反垄断法不能包治百病”，“如果不加区分，把所有问题都交由反垄断法解决，反垄断法将不堪重负”。[35]对算法个性化推荐技术的治理手段不应单依靠竞争法，而应融合平台治理补救、技术伦理补救以及消费者数字素养补救。

2.算法消费者损害的平台治理补救

在平台经济合作治理的目标引领下，行政力量与平台规则需要进行资源整合和优化配置。平台经济作为一种新业态和新模式，对其治理应从合作视角去思考。

首先，重视平台自身规则作用。在事前，平台要保证数据收集合法合规。算法个性化技术的实质运作是利用消费者与经营者的信息不对称，借助隐蔽的分析技术来向消费者推送不同价格的商品，收取差异价格。在事中，平台要保证算法个性化推荐运行的客观性，平台要确保其对数据的运用和处理符合规范，保证算法个性化推荐不被滥用。在事后，平台要正视自身，对违法的入驻商家根据平台规则和国家法律进行规制，对自身的违法行为进行改正。

其次，发挥政府审查者、裁定者的角色作用。(1)政府需要审查平台的治理规则是否符合公开性、合法性以及合理性的标准，确保其正常运行；(2)政府应要求平台为其提供数据开放，要求平台定期披露访问权限、产品质量、平台绩效等关键信息。第三，在侵害消费者权益行为发生后，政府需对平台的治理行为进行审查，审查其是否尽到监管义务，判断其担责的性质与程度。

最后，行业协会应对算法个性化技术予以审查。(1)行业协会应对算法技术予以事前审查，在算法技术投入运营前，对其技术伦理和设计缺陷予以核准，确保其不会对竞争秩序和消费者权益造成不当损害；(2)行业协会应在算法技术运营过程中对其予以审查，相较于算法设计阶段，算法运营阶段的损害将会更为隐蔽。

3.算法消费者损害的技术补救

当前人工智能对人的地位的伦理挑战，实际是人的价值和意义陷入科学与人文两种文化鸿沟而产生的不确定性的恐惧。[36]人们所感受到的恐惧并非信息缺陷，而是无法在海量信息中获取有效信息。对于技术应用的风险，通常的逻辑是“以子之矛，攻子之盾”——用技术进行规制，这一点与技治主义的观点不谋而合。19世纪中期，美国爆发了技术主义运动(Technocracy Movement)，随之而来的是技治主义思想，其主张用科学方法和技术来治理社会，由社会精英人士即专家来掌握社会至高权力。数字时代下，为技治主义提供了绝佳的技术底蕴，海量的数据经由算法运算后能够得到最有效的利用，技治主义的实现似乎已经在不远的将来。人们相信数据就是世界上唯一的真神，只要有充足的数据，算法便能处理一切难题。然而事实并非如此，一则因为充分利用数据，算法的确能够解决人类之前在因果性与相关性问题上无法解决的难题，但这一结果的合理性是算法本身也难以解释的；二则因为技治主义的最终执行终归还是会受到算法的局限。算法个性化推荐的应用过程中存在着种种风险，如算法歧视、数字鸿沟、信息茧房、隐私权的侵犯等。

算法本身是不具备伦理性的，但设计算法的工程师受到现存的社会、文化、经济和政治力量的影响，数据输入和模型设计时会带有主观偏见，其带来的结果将会是颠覆性的。对于算法技术伦理的争议焦点也始终在工具理性与价值理性的取舍之间摇摆不定。工具理性指导下的行为是目的合乎理性的行为，强调结果的利益最大化；价值理性行为则是人对于价值的理性认识、范式建构及其自觉追求，相信行为的无条件价值，以人类为本位，强调动机的纯正和正确手段的选择。如何在各项利益中寻求平衡，以实现技术为人的自由全面发展而服务，始终未能达成共识。算法在技治主义运用中增加了极大不确定性，因此，要从算法本身出发，对算法个性化推荐予以治理，分为以下三个方面：

(1)提高算法透明度，实现互联网平台与消费者间的信息平衡。提高算法透明度旨在促使互联网平台向消费者公开算法程序和算法运用过程，避免“技术黑箱”产生，减少因互联网平台与消费者间信息不对称而带来的对消费者权益损害的问题。

(2)要求设计者在设计算法过程中嵌入算法伦理。在设计算法技术阶段，应确保算法通过道德伦理审查，以此来谨防对消费者不公情况的出现。在工具理性的作用下，算法更倾向于逐利选项，故应要求算法设计者在设计之初分配更多权重于价值理性之上，将公共价值与人文关怀作为算法的重要价值，增加对公平、正义、人性尊严的考量。

(3)要求算法设计者承担一定的设计责任。人类受到现存社会的观念、价值影响，无法保持绝对中立，故需要求算法设计者承担过失责任，以此来确保设计者保持相对理性。

4.算法消费者损害的数字素养补救

数字素养与技能是数字社会公民学习工作生活应具备的数字获取、制作、使用、评价、交互、分享、创新、安全保障、伦理道德等一系列素质与能力的集合。在算法已经深度嵌入生活各场景的当下，若消费者不具备基本数字素养，将无法正确运用以算法个性化推荐为基础的产品和服务，同时受到其影响甚至控制，落入被数字平台操纵的陷阱。针对此种情况，本文提出的建议有二：

(1)推进算法相关知识教育，培养消费者对算法推荐的理性认知和批判意识，使其能够知晓算法推荐的技术逻辑和运行机理。算法个性化推荐的运作流程为“数据收集——用户画像——信息推送”，了解该过程，消费者可以从保护个人信息等方面着手维护权益。例如，在使用购物平台时，坚持“货比三家”，打破算法定价魔障；在使用新闻聚合平台时，浏览不同种类信息，避免陷入信息茧房。

(2)建立面向全社会的数字素养培育体系。针对中小学生，激发数字科技兴趣，提升数字科技基础知识；针对大学生，培养创新型、复合型、应用型高端数字人才；针对老年人、残疾人等群体，加速推进数字设施设备和APP适老化、无障碍化改造，适当保留线下人工服务；针对偏远地区人群，加快数字基础设施建设，推出精准化的数字设备、数字服务优惠措施，培养其利用数字技术和设备致富的意识与技能。

五、结 论

“人机共生时代的到来使‘数据信息’和‘算法’成为重要核心要素”，[37]二者不只发挥工具性作用，同时它们重塑了我们寓居的真实世界，改变了人们的生活习惯和行为方式。[38]目前个人信息与隐私问题是法律界关注的焦点，但这些问题实则仅为冰山一角，深层的问题是数据侵权、算法滥用和个体与整体的消费者损害如何救济的问题，是平台与社会其他主体之间如何构建一个和谐共存的生态问题。

本文以算法个性化推荐在不同商业场景下对消费者造成的损害为研究对象，结合算法个性化推荐逻辑与特征，对算法消费者损害进行结构，并阐明了现行算法消费者权益保护法律体系，从政府、社会、平台和消费者四个角度对其损害进行多元救济，研究表明：(1)算法个性化推荐对消费者的损害包括权利和利益两方面，同时损害消费者个体权益和消费者权益保护机制；(2)《民法典》《刑法》《消费者权益保护法》等无法承担起对算法消费者权益予以充分保护的重任，竞争法作为鸿沟的弥补者，通过保护竞争秩序，可将消费者保护水平提升至最低限度以上，从消费者整体利益出发对损害进行全面评价；(3)对算法消费者损害的救济应结合社会各主体力量，促成政府、社会、平台和消费者四方共治，以此来实现维护算法消费者权益的目标。