1. 问题的提出
在数字经济时代，算法推荐日益成为网络电商平台精准营销的普遍方式。在信息过载的背景之下，为了有效回应信息生产者和消费者相向而行的市场需求，算法推荐系统应运而生。电商平台利用海量的消费者个人信息进行算法分析，预测消费者的偏好，推送个性化的商品信息。例如，许多电子商务网站30%左右的销售额来自个人推荐系统的运行，并将此视为网站的卖点之一[1]。这种平台经济中的算法推荐无处不在，其已经成为当前电商平台最为常见的一种智能产品形式，并通过互联网技术向用户提供内容丰富的各类电商产品。
电商平台算法推荐问题一直是我国立法所关注的重点话题。其中，《个人信息保护法》第二十四条赋予消费者个性化推荐拒绝权，初步构建平台和消费者的权利义务框架，但仍需进一步完善。同时在实践中也出现了诸如“算法歧视”、“个人信息泄露”以及版权侵权等由电商平台算法推荐而产生的相关法律问题。这些法律问题不仅侵犯了相关主体及消费者的合法权益，也影响了电商经济的良性发展。因此，应当在深入探析平台算法推荐的基础上，提出行之有效的治理思路，促进电商平台良性、有序发展。
2. 平台算法推荐规制的现实困境
2023年2月国家出台《数字中国建设整体布局规划》，为促进数字社会的融合和智慧化的发展，提出构建普惠便捷的数字社会，普及数字生活智能化，推进数字社会治理精准化。而电商平台经济的发展正是数字中国建设的具象化之一，电商平台的发展在很大程度上增强了社会运行效率，为社会智能化、数字化水平的提高添砖加瓦。电商平台经济的发展，主要是以内在算法和数据作为运行的轴心，其通过收集和处理用户信息进而为每一位使用平台软件的用户提供个性化的推荐。
2.1. 算法歧视违背公平原则
公平原则是《民法典》的基本原则之一，在平台经济迅速发展，算法普遍运用的时代，该原则的贯彻显得尤为重要。而公平原则在电商平台发展中的核心要义在于反对歧视，尤其是反对来自算法的歧视。如图1所示，算法的精准推荐会使数字技术在进行信息分发过程中自动过滤掉多元的、不符合用户信息爱好的信息，从而窄化公众获取信息的渠道和类型，左右着消费者的自由选择权。从这个意义上来说，电商平台为消费者们提供的是一种来自平台的排他性信息预设。
在这个过程之中，消费者在电商平台个性化推荐下进行消费。这其中主要包含两种行为，一种是消费者浏览电商平台个性化推荐的商品，另一种是消费者购买电商平台推荐的商品，关键在于前行为是否
Figure 1. Key process of algorithmic recommendation
图1. 算法推荐的关键过程
导致后行为意思表示瑕疵。电商平台的个性化推荐影响消费者所能浏览的商品种类，一定程度上影响了消费者的选择权，但并未导致消费者对具体商品性质的认识错误，消费者在购买商品时的意思表示不存在瑕疵，不符合民法上欺诈或者是重大误解的构成要件，故电商平台的个性化推荐并不当然具有违法性[2]。如果电商平台利用个性化推荐进行价格歧视，差别对待消费者，损害消费者的公平交易权，该个性化推荐便具有违法性，违背公平原则。电商平台的个性化推荐是否违法，取决于电商平台的操作是否合规，利用算法进行歧视的个性化推荐是法律明确禁止的[3]。尤其是对于用户来说，由于算法的极高专业性，一般的用户在使用平台软件消费的过程中并不一定能察觉和理解算法，极易在不知不觉中落入“大数据杀熟”“信息茧房”等陷阱中。因此，电商平台的算法推荐对消费者的损害已经实际发生，有必要采取手段加以规制[4]。
2.2. 算法推荐与个人信息保护发生冲突
在大数据时代，包含个人信息的数据因为能被二次利用而具有重要的价值[5]。而电商平台的算法推荐服务正是建立在对消费者个人信息进行算法模型运算的基础之上，涉及消费者个人信息的收集、利用等处理行为。尤其是当平台将“个性化推荐”、“量身定做”和“私人定制”作为吸引消费者的手段时，往往也意味着大量与用户个人相关的偏好信息将被平台收集。这意味着平台对用户信息的收集应当遵循《民法典》第1035条提及的合法、正当、必要原则，但实际情况却是在用户默认同意的情况下，用户的知情同意权越来越流于形式，无法发挥其应尽的作用。在电商平台利用算法收集个人信息形成个人偏好的过程中，平台可以通过技术收集消费者未公开的私密信息，很大程度能够还原用户的真实情况，但这种超越用户个人信息处理的必要限度的行为，也侵害着用户的个人信息权益。
另一方面，对于电商平台而言，遵守知情同意原则意味着在进行个性化推荐之前，即收集、处理用户信息时，就需要付出额外的、更多的时间和资源来确保用户的知情与同意，尤其是在处理敏感信息时，电商平台需要更小心翼翼，确保每一步都符合用户的意愿和法律法规的要求。否则，电商平台的处理行为一旦不完全正当，就有可能造成对个人信息权益的侵害，面临法律诉讼和严厉的处罚，这不仅会增加电商平台的法律风险，给平台带来经济损失，还会严重影响其声誉和形象。这些都导致平台在很多情况下，为了追求经济效益而缺少保护用户信息的动力，往往以同意协议的方式将相关条款纳入，并且不对收集个人信息的情况做任何特殊提示，用户为了完成注册使用软件，只能勾选同意，形成目前的默示同意模式。
2.3. 算法推荐使产权侵权现象频发
在流量经济环境下，电商平台往往借助短视频、直播等形式，利用算法实现平台效益的最大化。在这个过程中，由于电商平台经营门槛低、经营品类复杂，知识产权侵权现象频现。电商平台在利用算法对用户进行个性化推荐主要的商业考虑包括两个方面：一是，从用户角度出发，主要通过分析用户年龄、性别、浏览偏好等特征，获取该人群普遍感兴趣的内容，来实现对特定人群的产品投放推荐。这种情况下，算法推荐的产品更符合特定用户的喜好，比如女性推荐服饰的内容，小孩推荐动画的内容，以此提高用户满意度。二是，从平台商业的角度出发，平台会根据与其合作的上游授权方的需求，增加合作方提供的相关作品的曝光度，以此来增加该作品的知名度或者增加用户购买的概率。在实践中，平台会综合商业和用户这两方面因素，不会只管商业上的流量倾斜，否则若推荐的都是用户不感兴趣的，平台最终也会流失用户[6]。在了解平台个性化推荐商业考虑的情况下，正如图2所示，在整个平台算法推荐的过程中，不同阶段都有可能出现知识产权相关的法律问题。
Figure 2. IPR focus issues involved in different stages of platform personalized recommendations
图2. 平台个性化推荐不同阶段所涉及的知识产权焦点问题
这也导致了实践中，由于电商平台能够通过以上这种算法推荐方式快速集聚巨大流量，出现许多被平台和上游合作方合力打造的“爆款”产品，致使用户页面上出现许多同类的假冒高仿产品，而平台现有技术难以判定，算法又会进一步巩固此类推荐。这就使得电商平台知识产权侵权，呈现出快发、频发的现象。其次，电商平台交易过程涉及多个环节、流程，加上消费者与商家处于虚拟交流状态，消费者很难有效收集相关侵权证据。致使电商平台知识产权侵权行为证据收集、举证难度大。
3. 现存解决思路的不足之处
3.1. 电商平台规制笼统
根据《个人信息保护法》第24条第3款规定：“通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求个人信息处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。”这也就意味着在面对电商平台提供的个性化推荐时，消费者享有事后的拒绝权。但是这种权利在实践中基本流于形式。一是，消费者和电商平台是从不同的出发点衡量利益，对于是否属于“重大影响”的决定，在用户和电商平台之间难以明确。其次，出现在用户页面的个性化推荐，并非算法客观中立的结果，而是电商平台为了实现利润最大化将其价值立场嵌入算法中的产物，“仅通过自动化决策的方式作出决定”的规定限制了消费者行使权利的范围，在法律上仍有很大的规制空间[7]。
同时，尽管法律也规定了电商平台应当充分保护用户事后拒绝权，但由于只是笼统规定，缺乏明确的，诸如拒绝方式、拒绝后果承担等相关规定，仍旧难以在实践中发挥该条款应有的作用。因此，实践中电商平台通常会在用户注册之初将个性化推荐写入同意协议之中，用户往往是难以察觉，通常个性化推荐都是默认同意模式，用户在电商平台的引导下被动接受个性化推荐服务[8]。同时，用户在解除个性化推荐时，操作繁多。这些问题都亟待法律完善解决。
3.2. 被迫加重的用户责任
通常而言，用户在为使用某些网站或软件注册之时，已经需要阅读成百上千条的隐私协议。如果还对用户施加其他要求，这无疑是加重了用户的责任，将平台算法推荐的相关义务嫁接到用户个人身上，无疑是在加重用户的责任。尤其是当个性化推荐需要收集和处理大量用户信息时，不能既要求用户树立正确认识并提高警惕，同时又要求用户授权平台进行信息收集处理，促进个人信息的流转，让平台在利用个人信息方面获得更大程度的自由，以扩大其市场。诚然，平台通过分析不同用户间相似性，如用户的点击目标、兴趣分类、主题偏好、兴趣词汇乃至向量相似度等多个层面的相似，能够在海量用户行为数据的基础上，通过用户或物品的数据协同，为用户实现精准推送。这种基于算法的个性化推荐会为用户在相当程度提供便捷，但是这并不意味着用户应当承担过多的责任。个人信息保护最重要的环节应当在信息利用方面，而不是信息收集，平台不仅掌握着大量的个人信息，更对这些个人信息的流向、使用和管理起着着决定性的作用，因此，平台应当承担起保护个人信息的重任，而不是将责任一味地强加于用户。
3.3. 电商平台侵权治理协同能力不足
在实践中，面对因算法推荐而带来的侵权问题，电商平台应积极履行义务，承担侵权管控责任。但是，目前部分电商平台并未有效承担平台管理义务。平台在向用户进行个性化推荐的过程中首要目的是要实现效益的最大化，对于所推荐的产品或作品是否侵权缺乏审查动力，认为平台仅提供营销渠道、展示平台，不需要承担内容审核的责任。因而，电商平台为了适应市场竞争，很容易使用类似“避风港”的原则为自身辩护。其次，由于电商平台知识产权维权手段单一、处罚标准不一致以及平台侵权治理能力薄弱，较难有效解决知识产权的侵权问题。尤其是如果仅仅依赖平台对自己个性化推荐内容自检自查，很难真正解决知识产权侵权问题。同时，由于知识产权侵权治理往往涉及到多方主体，不同治理主体很难实现未能实现有效协同，甚至存在同一知识产权侵权行为出现判决结果相互矛盾的现象。最后，治理主体责任不明确，致使知识产权侵权纠纷无法在平台内部得到妥善解决，更多只能依赖行政执法或司法诉讼来完成，大大增加了知识产权侵权问题处理的司法成本。
4. 算法推荐困境的破解路径
良好有序的发展环境，不仅有助于维护电商平台内企业及消费者的合法权益，也为电商平台良性发展奠定了重要基础。为有效解决电商个性化推荐治理困境，应首先树立正确的价值观，以数字化治理为动力，以软硬结合为方向，通过细化电商平台责任，整合行政、司法、行业组织等多方力量，全面提升侵权治理效能。
4.1. 强调维护人的尊严的核心价值
德国学者康德曾经在书中写道，“人只能是目的不能是手段”[9]。法律的本质目的应当是服务于人，绝不能本末倒置，将人当作服务社会的工具，否则就与立法者的意图背道而驰。对平台算法推荐的规制也应当将维护人的尊严当作核心价值，但这并非是要限制平台数字技术的发展。技术发展是电商经济发展的重要力量，算法推荐在一定程度上便捷了人们的生产与生活的同时，也推动了平台经济的发展。但是也应当看到算法推荐在平台植入商业考虑之后对个人权益所带来的威胁，平台对算法推荐技术的应用是在用户黏性和流量倾斜之间寻求平衡，最终目标还是平台收益的最大化。所以，在面对相对弱势的用户时，不应将用户的个人信息仅仅视作冷冰冰的数据，应当始终强调维护人的尊严的核心价值。
随着电商经济的发展，算法运用、大数据的利用和权利保护存在的冲突是不可避免的，唯有平衡彼此冲突才能更好地顺应时代的发展。在不同情境下，冲突可能表现为不同的形式，如算法推荐和用户自由选择权的冲突、算法数据收集利用和个人信息保护的冲突、商业发展和产权保护的冲突等等。对算法推荐进行规制的重要一点就是应当平衡好各方利益，一方面要始终强调维护人的尊严，另一方面也应当正视算法推荐和大数据利用的特殊性，避免过度阻碍其发展。
4.2. 软硬结合：构建算法公正与信息安全的基础
电商平台作为信息交换和商业活动的重要载体，其为用户提供的个性化推荐过程面临着个人信息泄露、产权侵权等一系列数字安全问题。这些问题不仅威胁到电商平台的正常运营，还可能对消费者、平台自身信息安全造成严重影响。为了有效应对这些挑战，我们必须从技术和法律两个层面，即软硬结合的角度[10]，来构建全面的电商平台安全体系。
首先，对于与数字技术相关问题的立法、司法都应该走“先了解技术，再立规”的路径。法律在规制平台算法推荐的过程中，应当出台更加明确的规定，对事后拒绝权履行时其拒绝方式、拒绝内容细化规定。电商平台应严格遵守相关规定，履行保护用户事后拒绝权的义务，建立健全用户信息保护制度，明确用户信息收集、使用、处理等方面的标准和规范。一方面，在收集和使用个人信息前明确告知用户相关信息，并征得用户同意。另一方面，电商平台应采取有效的技术措施和管理措施，确保用户信息在存储、传输和处理过程中的安全性和完整性。
其次，要打破算法个性化推荐造成的信息壁垒，要充分发挥“软法”的作用，考虑行业信息优势，建立行业主体间合作、交流、对话的机制，使行业间的自律性组织发挥监管的优势，促成互联网行业的自律性监管。同时电商平台应加大对数据安全技术的投入，研发和应用更加先进的信息安全技术，确保信息在存储、传输和处理过程中的安全性和完整性。通过采用先进的加密算法和密钥管理技术，可以对敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。
4.3. 多元协调：优化算法推送机制
尤其是在电商直播带货这一新兴且快速发展的领域中，算法推送机制无疑扮演着举足轻重的角色。它不仅能够根据用户的偏好和行为数据，智能推荐相关的直播内容，还能有效提升用户体验，推动电商平台的业务增长。多方协调的治理机制有利于优化算法推送机制并维护数据公正，以确保电商经济能够健康、可持续地发展。
一是，引入多元化的评价指标，提升推送机制的全面性和公正性。单一的评价标准也可能导致推送机制的片面性，使得一些优质但流量较低的作品被忽视。为了避免这些问题，应引入多元化的评价指标，如用户满意度、内容质量、互动情况以及转化率以更全面地评估直播内容的优劣，引导商家和主播更加注重内容的质量和用户的体验，从而推动电商行业的健康发展。
二是，构建数字政府和生成式人工智能协同的重点监管审核机制。传统的、单一的政府监管面临着监管成本不堪重负、难以满足市场需求的挑战，应转变治理思路、开放监管权限、拓宽监管渠道，构建“企业–行业–政府”多元监管体制，促进多方监管的互动配合，探索共建共治共享的新格局[11]。例如，在研发阶段重视人工智能科技伦理的基准性意义，从人的视角和人的立场出发，强化算法研发和使用过程中“人的在场”效应，将“以人为本”作为算法研发和使用的底线，提高算法人文关怀；而在应用阶段，应当建立“信用内容风险检测机制”，同时捕捉敏感对话或有害对话、关注提示词的内容及内在逻辑，及时上报可疑信息，防止生成内容侵权风险。其次，拓宽监管渠道，为技术论坛、专业社群等非营利性组织以及用户社群参与协同治理提供途径。
5. 结语
借助大数据、云计算等数字技术的算法推荐在为电商经济注入了新的生机与活力的同时，也在交易公平、个人信息保护和著作权保护方面带来了新的挑战。法治是规范、程序、本质以及价值观的汇聚体，将平台算法推荐技术纳入法治轨道之中，营造良好有序的发展环境，不仅有助于维护电商平台内企业及消费者的合法权益，也为电商平台良性发展奠定了重要基础。未来电商平台算法治理应强调平台的算法透明义务，无论算法技术如何发展，应当始终强调人的尊严的核心价值，以数字化治理为动力，以软硬结合为方向，通过细化电商平台责任，整合行政、司法、行业组织等多方力量，全面提升侵权治理效能。
基金项目
“江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目”项目编号：KYCX24_3698。