摘要: 人工智能技术在数字营销领域中的应用带来了一系列的伦理问题，本研究采用扎根理论分析的质性研究法对当前人工智能技术营销领域中的伦理问题进行了系统化梳理，发现数据与隐私安全、算法偏见与歧视与用户信息处理能力受限是该技术应用过程中产生的3个关键伦理问题，并针对性提出提高算法推荐的公平性与透明度、构建用户可参与的决策机制、完善AI营销的相关法律法规的治理对策。
Abstract: The application of artificial intelligence technology in the field of digital marketing has brought a series of ethical problems. This study adopts the qualitative research method of grounded theory analysis to systematize the current ethical problems in the field of artificial intelligence technology marketing. It is found that data and privacy security, algorithm bias and discrimination, and limited user information processing ability are the three key problems generated in the application process of this technology, and the governance countermeasures are proposed to improve the fairness and transparency of algorithm recommendation, build a decision-making mechanism that users can participate in, and improve the relevant laws and regulations of AI marketing.
1. 研究背景
当前人工智能技术的迅猛发展推动着市场营销的深刻变革，特别是近年来生成式AI技术的新一轮浪潮下，AI技术带来的自动化与智能化已广泛应用在电子商务中的客户服务、市场预测分析、消费者需求分析、定价策略等环节，改变和重塑着营销理论与实践。然而，人工智能技术在为营销领域带来前所未有的技术优势的同时，该技术快速应用导致的伦理问题，如算法偏见与歧视、大数据杀熟、用户个人数据隐私与安全等也引起了人们的重视[1]。首先，国内目前的算法偏见与歧视相关研究主要是以算法偏见歧视的识别与缓解、相关法律规制为主题开展的[2] [3]，主要研究人工智能技术影响下算法偏见及歧视的演化、类型及对应的应对措施，其中也包括以大数据杀熟等典型的案例为主题进行深入剖析的案例研究。其次，用户数据隐私安全的相关研究主要集中在技术研究与应用研究两个研究层次，其中技术研究旨在通过分析现有算法技术在隐私安全中的漏洞，进而提出有助于加深数据保护的技术优化策略，而应用研究是对具体领域的数据隐私问题进行理论层面的分析探讨，如尹锐对社交媒体中用户隐私保护的探讨[4]。最后，智能信息技术个性化推荐所造成的“信息茧房”现象极大程度上限制了用户的信息选择，该领域的应用研究主要对在线学习推荐、社交平台推荐等不同环境中算法推荐的茧房效应进行深入分析[5]，技术研究则聚焦于造成信息茧房效应的技术优化[6]。综上，在人工智能技术崛起的时代，营销领域中人工智能技术拥有广阔的应用前景，但技术的不当使用将会使营销效果大打折扣，甚至引起用户的负面情绪。为此，有必要对当前人工智能技术在营销领域中带来的伦理问题进行系统化梳理，并针对性提出治理对策，以促进营销领域中人工智能技术的良性应用与发展。
2. 人工智能营销的伦理问题抽取
2.1. 人工智能营销概述
人工智能营销是指通过大数据与人工智能对市场营销活动过程中的趋势与模式实施智能分析，以提升企业营销的效果，最终达到企业与消费者之间价值共创的营销模式[7]。这种营销模式以大数据与人工智能为基础，对用户在网络购物中的浏览足迹、购买习惯、搜索偏好等海量行为数据进行智能化分析与学习，旨在通过监测营销效果，加强企业与用户之间的有效交流。
2.2. 研究方法
本文采用扎根理论的质性研究法，收集人工智能营销伦理的相关文献资料，运用NVivo11软件对相关概念进行归纳分析，最终分析出人工智能营销的伦理问题框架。研究以人工智能、营销、伦理问题相关的研究文献为研究对象，文献采用数据库检索的方式，搜索近年来国内外有关人工智能营销伦理的相关研究，突出“人工智能营销”“伦理”等关键信息，在CNKI与Web of Science中于2025年3月进行检索，检索方式如表1所示。考虑到不同类型文献的评审制度不同，在检索结果中剔除图书与学位论文，最终纳入分析的期刊论文共65篇，其中中文期刊论文31篇，英文期刊论文34篇。
Table 1. Database search mode
表1. 数据库检索式
数据库 |
检索式 |
检索结果 |
CNKI |
(SU% = '人工智能') AND TI% = ('营销') AND (SU% = '伦理') |
60 |
WOS核心集 |
TS = (Artificial Intelligence Marketing) AND TS = (ethics) |
109 |
2.3. 研究过程
扎根理论认为理论的提炼是一个自下而上逐步归纳的过程，具体的分析过程一般包括开放式编码、主轴编码、选择性编码的三级编码与理论的饱和度检验几个环节。在开放式编码阶段，通过对原始文献资料的分析归类与逐句编码，提取出108条编码，进一步进行概念类属合并，得到10个子范畴。在主轴编码阶段，对子范畴中的概念继续进行不断地比较和归纳，得到数据泄露、数据监控、未经授权的数据擅用、价格歧视、个性化推荐偏差、信息选择受限与信息透明度不足共7个主范畴。在选择性编码阶段，基于对上述两个阶段中生成范畴的梳理，形成3个核心范畴：隐私与数据安全、算法偏见与歧视、信息自主权受限。见表2。最后，在饱和度检验阶段，使用预留的6篇文献资料重复上述编码过程，发现没有新的概念类属与编码产生，因此判定生成的理论已达饱和。
Table 2. Results of rooted analysis
表2. 扎根分析结果
核心范畴 |
主范畴 |
子范畴 |
参考点 |
隐私与数据安全 |
数据泄露 |
对于财务等敏感信息的数据收集，消费者因担心数据泄露而持谨慎态度 |
11 |
数据监控 |
一部分消费者对于平台的自动化商品推荐持怀疑甚至反感，觉得自己的隐私被完全暴露在网络世界中 |
9 |
未经授权的数据擅用 |
某些企业平台在未获得用户明确同意的情况下，擅自对用户隐私数据进行分析利用 |
12 |
算法偏见与歧视 |
价格歧视 |
不同用户在同一时间对于同一商品的价格存在
差异 |
8 |
平台基于对用户消费意愿的预测，实施差异化定价。即使商品质量并无差异，高购买意愿的用户接收到的商品价格却更高 |
11 |
个性化推荐偏差 |
训练数据的全面性不足或者存在偏见，使得产品一直被推荐给某类型(某个年龄段、某种性别或某个种族)的人群，而其他人群的需求被忽略 |
13 |
用户信息处理能力受限 |
信息选择受限 |
人工智能算法会利用用户数据，基于预测在特定时间段内推荐商品左右或控制用户选择 |
9 |
个性化推荐机制长期给用户推荐商品，让用户处于一种被动接受的状态，从而产生了一种被算法控制的感觉，对AI购物产生抵触与恐惧心理 |
14 |
AI算法的推荐机制在识别用户浏览偏好后长期
未其推荐单一的内容，影响了用户全面选择的
能力 |
8 |
信息透明度不足 |
企业方面对于用户信息如何被使用的说明不足，会导致用户对人工智能营销的抗拒 |
13 |
2.4. 理论编码与研究发现
经过上述对文献资料的系统性分析编码与理论饱和度检验，形成了关于人工智能营销的伦理问题的理论模型，见图1。从图中可直观看到，隐私与数据安全、算法偏见与歧视、信息自主权受限是当前人工智能营销过程中关键的伦理问题。
Figure 1. Framework of ethical issues in AI marketing
图1. 人工智能营销的伦理问题框架
人工智能技术的兴起将个性化信息推送、广告精准投放等方式应用于营销实践，这纵然极大程度上提高了营销成功概率与成效，但也让消费者越来越关心技术更迭引发的一系列伦理问题。首先，随着人工智能与数字营销的融合，营销人员越来越多地使用人工智能技术辅助营销实现精准化投放。该技术本质是基于对海量用户数据的收集与挖掘分析，建立用户画像，从而实现精准营销并改善用户体验。因此，营销人员经常需要收集客户或者潜在客户的大量数据，用来调整营销策略[8]。但这些数据中极有可能包含用户个人隐私、敏感信息。当前，在用户数据分析过程中个人隐私的有意或无意披露、对用户个人隐私数据的收集与滥用已经成为人工智能营销导致的严重问题之一[1]。其次，人工智能算法在营销中的应用带来的另一个不容忽视的问题是潜在的算法偏见与歧视。人工智能算法中运用协同过滤、优先级排序、归类等处理对用户进行分类，实质上是一种标签化用户的行为，这种处理本身就是一种偏见[3]。在人工智能系统中存在偏见的训练数据与训练者存在的偏见也会在不经意之间导致算法偏见。算法歧视是指使用人工智能系统时，由于数据选择、训练方法的问题，导致某些人群受到不公正的对待。算法歧视强调行为层面确实导致某一类人群受到了不公正待遇，如大数据杀熟是近年来频频出现的算法价格歧视[9]。最后，人工智能营销基于标签化的智能算法处理，为被标签化的消费者推送内容，这会导致用户陷入“信息茧房”式的封闭世界[10]。算法推荐不同于用户的主动信息获取，前者目的在于通过不断为用户推动其感兴趣的兴趣留住用户，进而加大用户的消费概率。但随着人工智能技术的迅猛进化，用户越发陷入一种被动式信息获取的角色，甚至产生一种被AI反向控制的感觉，即用户发现自己在网络世界中的社交轨迹、点赞、浏览等等均被人工智能利用，难以维护自己的主体地位，信息获取的视野也越来越窄化[11]。
3. 人工智能营销的伦理问题治理策略
基于上述分析，本研究对人工智能营销中的关键伦理问题提出以下治理对策：
3.1. 提高算法推荐的公平性与透明度
当前营销领域中人工智能技术的应用，对于消费者而言仍然等同于“黑箱”，而由此带来的未知性导致了用户信任度的大幅度下降与被控制的恐惧感。鉴于此，企业方与人工智能技术研发者应考虑打开AI营销中的算法推荐“黑箱”，如在消费者页面为用户提供选择按钮——是否选择使用人工智能推荐结果进行购物、在算法推荐结果页面为用户提供文本解释，确保用户对AI技术结果推荐的知情权，这与FATE原则中算法透明性的要求相一致[12]。
3.2. 构建用户可参与的决策机制
人机交互设计中强调用户参与[13]，同理在AI营销过程中也应该让用户深度参与其中。具体而言，在网络平台页面以可视化的形式为用户呈现使用算法推荐的缘由与方式，同时在算法推荐页面为用户提供可选项，允许用户根据自己的偏好选择特定的推荐结果。此外，可以通过问卷、电话访谈、有奖留言等不同的方式允许用户对不同的推荐结果进行评论与评分，让用户深度参与到算法推荐与决策的过程中。在算法推荐的全过程让用户参与其中，有助于构建用户参与的决策机制，进而提升用户的控制感、信任感与满意度[14]。
3.3. 完善AI营销的相关法律法规
义务论强调技术应承担一定的道德责任，算法技术在应用时也应当避免对个体或某个群体造成伤害[15]。制定并完善AI营销相关的法律法规能够进一步明确责任主体，有利于监督算法实施过程的公平公正与对道德责任的落实。正如，“受雇算法”作为一种数字劳动力等同于雇佣公司员工一般，当公司雇佣的算法造成刑事或者民事损害，公司应该作为责任主体承担相应的责任[16]。此外，算法歧视作为一种基于算法所产生的不平等待遇，在实际应用中具有隐蔽性，企业自治与行业自律往往由于利益问题或缺乏行业标准而失效，因此只有明确提出并进一步完善算法歧视的相关法律法规，才能推动算法应用的有效优化。
4. 结语
人工智能技术在营销领域中的应用导致了一系列伦理问题的出现，本研究通过扎根理论分析发现隐私与数据安全、算法偏见与歧视、用户信息处理能力受限3方面的关键伦理问题，并提出相应对策以推动智能算法在营销领域中的良性发展与应用。
基金项目
本文系江苏省研究生科研与实践创新计划项目“高校图书馆空间用户声景体验的影响机理研究”的研究成果，项目编号：KYCX23_3788。