1. 算法歧视的现状分析
算法歧视本质上是技术理性对价值理性的侵蚀。根据中国消费者协会2023年调查报告1，87.6%的受访者认为电商平台存在“区别对待不同用户群体”的现象，具体体现在多个维度。
1.1. 价格歧视的常态化
随着大数据时代的带来，越来越多的人使用电商平台进行购物，但有数据显示高收入用户比低收入者平均多支付14.3%的商品价格。典型案例是2023年3月，某头部生鲜电商平台因“新用户专享配送费立减”活动引发争议：该平台算法通过注册时长、历史订单频率、地理位置等标签将用户划分为“新客组”与“老客组”。而根据第三方调研机构测算，该平台老客组年均配送费支出比新客组高出23%，且中低频用户转化率下降19%。越来越多的案例显示，电商平台上的价格歧视现象呈现常态化2。
1.2. 性别与身份歧视的隐蔽化
除了算法歧视的常态化外，算法通过分析消费偏好数据，形成性别和身体的隐性歧视。例如女性用户在电商平台美妆类购买时遭遇的价格溢价率高达22%。典型案例是2023年“3·8女神节”期间，主打女性消费的跨境电商平台推出“闺蜜专属套装”，对包含化妆品、母婴用品的商品组合实施性别化定价，其通过cookie追踪、社交账号授权获取用户的性别、婚姻状况、浏览时长等数据。区别对待女性用户，女性用户购买“闺蜜礼盒”时，系统默认显示原价399元，但若切换至“男性账户”则显示折扣价299元；并且，部分母婴类商品对女性用户额外收取5%~8%的“节日服务费”，理由为“节日营销成本”。对于算法还针对老年人进行区别对待，根据《银发经济洞察报告》显示，55岁以上老年群体在APP内接收的优惠推送量仅为年轻人的17%。
1.3. 信息茧房的加剧效应
个性化推荐算法使用户接触信息同质化。实验表明，连续使用推荐算法3周后，用户接触新商品种类的概率下降42%。这种技术垄断导致消费者决策自由受限，形成新型数字霸权。这种系统性偏差正在重构社会权力关系：技术优势群体(年轻男性、城市中产)通过算法获得更多资源分配权，而弱势群体则被算法排斥至“数字暗区”[1]。更值得警惕的是，算法歧视具有自我强化效应——某招聘平台的算法系统因训练数据中男性占比过高，持续向女性求职者推荐低薪岗位，导致该领域性别差距扩大至31%。
随着人工智能技术的深度渗透，电商平台通过算法实现个性化定价(大数据杀熟)、用户画像推送(信息茧房)等商业策略，但算法决策的隐蔽性与数据依赖性加剧了消费者权益侵害风险。据北京市消协2021年调查，86.91%的消费者遭遇过大数据杀熟，其中网络购物占比44.14%3。这种技术驱动的歧视行为已超出传统法律框架的规制范畴，亟需构建系统性法律治理体系。
2. 电商平台算法歧视的法律规制困境
2.1. 立法滞后性与适用模糊性
2.1.1. 法律定性争议
算法歧视的法律属性尚未形成统一认定标准。以“大数据杀熟”为例，既可能由于针对不同消费者制定差异价格这一因素，从而构成《价格法》意义上的价格歧视，也可能因为通过隐瞒真实价格诱导消费从而被认定为《消费者权益保护法》中的价格欺诈。司法实践中，法院对同类案件的裁判逻辑差异显著：部分案件采用“价格欺诈”路径，比如携程“杀熟”案；另一些则强调“算法黑箱”下的知情权侵害[2]。这种法律定性模糊导致消费者维权路径选择困难，司法解释与立法规范难以适应算法动态化特征。
2.1.2. 责任主体划分不清
算法决策涉及数据采集、模型设计、运营维护等多环节，但现行法律未明确算法开发者、平台运营者、数据提供方的责任边界，当需要承担责任时，必然导致各方责任的推诿。例如，某外卖平台因“配送费差异”被起诉后，平台以“系统自动派单”为由推卸责任，而算法设计方的技术中立主张进一步加剧了责任认定难度。这种“技术中立”抗辩与“主体连带责任”原则的冲突，暴露了传统归责体系对算法权力的不适应性。
2.1.3. 立法空白与体系性缺陷
我国现行法律对算法歧视的规制分散于《个人信息保护法》《反垄断法》等法规中，缺乏专门立法。例如，《电子商务法》第18条4虽要求个性化推荐提供“不针对其个人特征的选项”，但未明确算法歧视的违法性认定标准。消费者权益保护领域尚未形成系统性的算法治理规范，导致平台在数据使用、定价策略等方面存在监管真空。
2.2. 技术与法律的鸿沟
2.2.1. 算法黑箱与透明性缺失
算法决策过程的高度技术化导致“算法黑箱”问题。例如，某电商平台的个性化定价模型通过机器学习实时调整价格，消费者仅能看到最终价格差异，无法获知定价逻辑，如设备型号、浏览时长等隐性变量。这种不透明性既阻碍了消费者行使知情权与选择权，也使监管部门难以通过常规手段审查算法公平性。
2.2.2. 数据溯源与偏见修正困难
算法训练数据的社会文化偏见难以彻底消除。例如，美国某招聘算法因使用含性别偏见的历史职场数据，导致女性求职者被系统错误标记为“低绩效风险”。尽管《个人信息保护法》第24条要求算法决策保证结果公平，但数据清洗标准、偏见检测机制等配套规范尚未完善，技术层面的纠偏能力有限。数据溯源与偏见修正困难也导致算法歧视情况的出现。
2.2.3. 技术审查与司法证明壁垒
司法机关缺乏算法审计的专业能力。在“胡红芳案”中，法院虽认定携程存在价格欺诈，但未深入解析算法参数与定价逻辑的因果关系。消费者需证明“算法决策与损害结果存在直接关联”，但数据获取、模型解构等举证成本高昂，导致维权成功率不足10%。维权成功率不足也使得公众面对算法歧视现象会显得犹豫不决，甚至出现不敢维权的情况。
2.3. 执法与司法实践不足
2.3.1. 监管资源与算法迭代的失衡
电商平台日均处理数亿次算法决策，而监管部门人力、技术手段有限。某市市场监管局尝试通过关键词监测识别“杀熟”行为，但面对动态调价、区域性定价等复杂策略时仍力不从心。而且由于算法的动态性导致难以进行事后处罚，传统“事后处罚”模式也难以应对算法的实时性与隐蔽性，事前审查与动态监测机制亟待建立。
2.3.2. 司法判例的示范效应不足
尽管已有“携程大数据杀熟案”等典型案例，但支持消费者诉求的判决仍属少数。部分法院以“平台已提供反馈渠道”为由驳回诉讼请求，实质容忍了算法权力的扩张[3]。这种司法态度模糊性削弱了法律威慑力，消费者对算法歧视的维权意愿进一步降低。
2.3.3. 跨境算法歧视的管辖困境
跨境电商平台(如亚马逊、TikTok)的算法决策涉及多国数据与用户，但现有法律框架以属地管辖为主，难以协调国际监管协作。虽然欧盟《数字服务法案》要求平台披露算法决策逻辑，但跨境数据流动与本地化存储的冲突仍待解决，否则在面临跨境电商平台时，法律会由于法律框架出现而掣肘正常工作的展开。
2.4. 社会认知与权利意识的局限
2.4.1. 消费者算法素养不足
调查显示，仅32%的消费者能识别“千人千面”推荐中的价格差异，多数人因技术认知局限而被动接受算法决策5。平台通过“个性化服务”等话术强化用户对算法的依赖，进一步削弱其批判性思维。当消费者由于自身算法素养不足，遭遇电商平台算法歧视时，最糟糕的情况便是无法意识到其遭受损失，更不用说后续维权的问题。
2.4.2. 权利救济机制不完善
现有投诉渠道(如12315平台)对算法歧视的响应效率较低，且缺乏专门的算法维权窗口。例如，当用户因系统误判“高风险用户”而无法参与促销活动，需通过多部门投诉与媒体曝光才得以解决，权利救济机制的不完善与复杂无疑阻碍了民众对于维权的需求。
电商平台算法歧视的法律规制困境是技术复杂性、法律滞后性和社会认知局限共同作用的结果。破解这一困境需从立法精细化，如制定《算法治理条例》；技术透明化，如推广可解释性算法；监管智能化，可引入AI监测系统以及权利教育，比如提升消费者算法素养等多维度协同推进。唯有构建“技术治理 + 制度创新”的复合型规制体系，才能在数字经济发展中实现效率与公平的平衡。
3. 电商平台算法歧视的法律规制路径
3.1. 立法完善与体系重构
3.1.1. 明确算法歧视的法律定义与责任主体
当前法律对“算法歧视”的界定模糊，导致司法实践中难以认定侵权行为。笔者建议在《电子商务法》中增设“算法歧视”专章，明确其构成要件为“基于用户性别、地域、消费历史等非正当因素，通过算法自动化决策实施的差别对待，导致消费者权益受损”。责任主体应覆盖算法全链条参与者：技术开发者(模型设计者)、平台运营者、数据提供方，使得三者承担连带责任，但根据过错程度分配赔偿比例。例如，若歧视源于数据供应商提供的偏见数据集，其承担主要责任；若平台未履行算法审查义务，则需承担次要责任。
为落实责任划分，需建立“算法安全委员会”，委员会成员包括法律、技术、伦理等专家共同组成，制定《算法透明度与公平性标准》在实践中进行运用。该标准应要求高风险算法必须备案，例如动态定价、个性化推荐等，并提交“算法影响评估报告”，说明其数据来源、模型逻辑及潜在歧视风险。对于未备案的算法，平台不得上线运行，违者处以年营业额3%~5%的罚款。
3.1.2. 填补立法空白与增强法律衔接
现有法律分散于《个人信息保护法》《反不正当竞争法》等，缺乏系统性。需出台《反算法歧视专项法》，覆盖数据采集、模型训练、结果应用三大阶段：
首先是数据采集阶段：禁止电商平台收集种族、宗教信仰等敏感数据，要求平台对训练数据进行“去标识化 + 均衡抽样”处理；其次是模型训练阶段：强制开发者记录特征权重调整过程，避免过度依赖地域、消费能力等歧视性变量；最后是结果应用阶段：赋予用户“算法解释请求权”，平台需在72小时内提供决策逻辑的简明说明。
同时，修订《反垄断法》，将“算法共谋”——典型情形是多家平台利用算法同步抬价，纳入规制范围，参照“核心卡特尔”行为实施顶格处罚。此外，构建“算法影响分级制度”，按风险等级匹配监管强度：一级即高风险，需事前审查 + 年度审计；二级即中风险，实行备案 + 抽查制度；三级即低风险，仅需自主承诺合规[4]。
3.2. 技术治理与透明度提升
3.2.1. 破解算法黑箱与数据偏见
算法黑箱导致歧视难以追溯，需通过技术手段强制透明化：一方面，推行“可解释AI”认证，要求平台使用LIME、SHAP等可解释性工具，向用户展示决策关键因素，例如“推荐此商品因您浏览过同类产品”。对于拒绝认证的平台，限制其使用“个性化推荐”功能。另一方面，构建数据溯源区块链系统。在系统上记录数据来源、清洗规则及模型版本，确保数据流可追溯。针对性别、地域等敏感字段，采用对抗性去偏技术，在模型训练中动态修正偏见，并留存修正日志备查。
3.2.2. 构建第三方技术审查机制
独立技术审查是打破平台自我监管局限的关键：一边由国家级实验室实行双盲测试，由工信部直属实验室对电商算法进行测试，模拟不同用户身份发起相同请求，检测结果差异率是否超过阈值。该阈值由国家相关部门进行认定，同时测试结果作为行政处罚依据。一边加紧司法取证工具的开发，联合高校与科技企业，开发“算法歧视检测模型”，嵌入司法系统。法官输入涉诉算法ID后，工具自动输出歧视概率报告，并固定电子证据，减少司法资源的浪费。
3.3. 执法优化与司法创新
3.3.1. 强化监管能力与跨境协作
传统执法部门缺乏技术能力，需设立“算法监管局”，其人员构成中技术专家占比不低于40%。该机构有权调取平台算法源代码，使用“算法沙盒”动态模拟运行环境，监测实时歧视风险。对于跨境平台比如大型电商如亚马逊、速卖通等，要求其在境内部署“算法镜像服务器”，确保监管机构可随时审查。
同时，推动《数字经济国际司法协助公约》，建立跨国联合调查组。例如，中国用户遭遇境外平台歧视时，可通过公约机制要求对方国家冻结涉事算法运行，并共享取证数据。
3.3.2. 司法实践采取过错推定
对平台需要采用过错推定原则，即平台需证明算法决策无歧视性，否则承担连带责任。司法案例中曾出现某外卖平台因“配送费差异”被起诉后，法院要求平台举证算法设计合理性，这是基于平台与消费者之间实际权利的不平等而给予的法律保护[5]。
3.4. 社会共治与权利救济强化
3.4.1. 提升公众算法素养与监督参与
制作《算法防坑指南》系列科普动画，在短视频平台投放，重点揭露“大数据杀熟”“搜索降权”等常见歧视手段。设立“算法歧视举报平台”，对提供有效线索的用户给予奖励。与此同时，试点“用户数据合作社”，消费者可集体授权数据使用权，并派代表参与平台算法设计评议。例如，合作社对某电商定价算法提出异议时，平台需在30日内回应并修改模型。加强公众对电商平台的算法进行监督，提高其责任感和参与感。
3.4.2. 完善低门槛救济渠道
在电商平台嵌入“一键反歧视”功能，用户触发后，系统需在10日内提供书面复核结果。对争议金额低于500元的小额案件，设立在线仲裁庭，采用“AI调解 + 人工审核”模式，7日内结案。同时，推行“算法责任险”，平台按算法风险等级缴纳保费。用户遭遇歧视后，保险公司先行赔付，再向责任方追偿。此举降低用户维权成本，倒逼平台优化算法。
3.5. 动态评估与迭代机制
每年发布《算法歧视治理白皮书》，评估指标包括：立法案件胜诉率、算法备案数量、用户投诉处理满意度等。根据评估结果，动态调整监管政策，例如对歧视率持续下降的领域(如价格歧视)降低审查频率，对新兴风险如生成式AI歧视加强立法储备。加强惩罚力度，设置红黄牌制度，对年度违规3次以上的平台挂“红牌”，限制其使用推荐算法3个月；挂“黄牌”平台需公开整改方案并接受月度审查。通过持续迭代，构建“监管–反馈–优化”闭环体系。
通过“法律强制 + 技术赋能 + 社会协同”的多维联动，既避免过度干预技术创新，又为消费者构建算法时代的权利护城河。
4. 结语
现有研究多聚焦技术规制与法律救济，但对算法权力异化的哲学反思尚显不足。群体主义平等观下的“反屈从原则”强调，算法设计应避免强化社会结构性不平等，例如亚马逊招聘算法因历史数据偏见导致女性求职者被系统性排斥。未来需将伦理审查嵌入算法全生命周期，建立“技术正当性”评估框架，要求开发者论证算法决策对社会公平的潜在影响。
电商平台算法歧视的治理在法律视角下，则需超越传统法律思维，构建“技术治理 + 制度创新 + 社会共治”的三维框架。短期内，应通过立法精细化与执法智能化实现“不敢歧视”；中长期，则需推动算法可解释性技术发展与算法伦理审查机制落地，最终实现“不能歧视”与“不想歧视”的协同治理。这一过程既是对数字时代法治文明的考验，也是推动算法向善、构建包容性社会的必经之路。算法歧视是技术发展与法律滞后的阶段性产物。通过构建“立法–执法–技术–社会”四维治理体系，既能保障电商平台的数据驱动创新，又能维护消费者平等权与选择权。未来需持续关注算法伦理的演化，动态调整规制策略，在数字正义与商业效率间寻求平衡。
NOTES
1《中国消费者权益保护状况年度报告(2023)》，中国消费者报，20240527。
2《2023年度中国生鲜电商消费投诉数据与典型案例报告》，网经社，20240306。
3“北京市消协调查显示超八成受访者经历过大数据杀熟”，中国新闻网，20220301。
4《电子商务法》第十八条 电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。
电子商务经营者向消费者发送广告的，应当遵守《中华人民共和国广告法》的有关规定。
5“三问‘大数据杀熟’为何屡禁不止”，新华网，20241022。