摘要: 在互联网经济中，AI精准营销凭借数据驱动大大提高了交易效率，却引发理论边界突破与伦理挑战。理论层面，算法异化颠覆传统人货关系，使“人找货”转向“货找人”，消费者主权被平台数据策略消解，数字生产资料被少数平台垄断私有，打破了传统经济学中消费者主导与生产资料所有制的理论框架。伦理层面，算法黑箱导致价格歧视、流量分配不均及搜索权重操控，造成交易公平坍塌，拼团砍价等手段将社交关系异化为营销工具，直播间“秒杀倒计时”等营销策略剥夺消费者认知与决策自主权。乱象的治理需从底层规则重塑入手，一方面借鉴欧盟数字监管法规，制定针对超大型平台的法律，规范其数据使用与市场竞争行为，另一方面借助技术赋能重构数据生产关系，建立用户主导的数据所有权与控制权机制，并构建数据贡献值分红机制，让用户共享数据要素红利。这需要多方力量共同发力，以公平的理念推动数字经济可持续发展。
Abstract: In the Internet economy, AI-powered precision marketing, driven by data, has significantly enhanced transaction efficiency. However, it has also triggered breakthroughs in theoretical boundaries and ethical challenges. At the theoretical level, the alienation of algorithms has subverted the traditional relationship between people and goods, shifting from “people looking for goods” to “goods finding people”. The sovereignty of consumers has been eroded by the data strategies of platforms, and digital means of production have been monopolized and privately owned by a few platforms, breaking the theoretical framework of consumer dominance and ownership of the means of production in traditional economics. At the ethical level, algorithmic black boxes lead to price discrimination, unequal distribution of traffic, and manipulation of search rankings, causing the collapse of transactional fairness. Methods such as group buying and bargain-cutting activities have alienated social relationships into marketing tools. Marketing strategies like the “seckill countdown” in live streaming rooms deprive consumers of their autonomy in cognition and decision-making. To address these chaotic phenomena, it is necessary to start from reshaping the underlying rules. On the one hand, drawing on the digital regulatory laws and regulations of the European Union, laws targeting super-large platforms should be formulated to regulate their data usage and market competition behaviors. On the other hand, with the empowerment of technology, the data production relations should be reconstructed, and a mechanism for users to dominate data ownership and control rights should be established. Additionally, a dividend mechanism based on data contribution values should be constructed to enable users to share the dividends of data factors. This requires the joint efforts of multiple parties, and promoting the sustainable development of the digital economy with the concept of fairness.
1. 引言
在互联网经济蓬勃发展的当下，数据已成为推动电商经济营销变革的核心动力。数据赋能使得电商精准营销成为行业常态，各大平台凭借精准营销策略，实现了商品交易总额(GMV)的迅猛增长。然而，这一精准营销模式背后却潜藏着诸多问题。精准营销高度依赖海量消费者数据，在此过程中，消费者权利受侵犯甚至遭遇歧视的风险显著增加。一些平台过度收集消费者敏感信息，却未给予充分保护，导致消费者隐私泄露。同时，强制性、诱导性营销手段屡见不鲜，如频繁弹窗广告、虚假优惠诱导购买等，严重损害了消费者主权。此外，强力平台的“垄断式”营销愈发突出，资本积累推动算法优化，算法优化又进一步被用于强化资本积累，加剧了市场不公平竞争。这种技术赋能下的伦理失序，根本上源于数字生产社会化与数据私人占有的矛盾，直接表现为平台算法优化目标(GMV最大化)与消费者权益的对立。深入探究AI精准营销的理论边界与伦理挑战，对于规范行业发展、保护消费者权益、维护市场秩序具有至关重要的意义。
2. AI精准营销之下的理论边界突破
在互联网经济迅猛发展的时代，AI精准营销已成为推动营销变革的关键力量，其在多个层面突破了传统理论边界，深刻改变了市场运行的生态与逻辑。
2.1. 人货关系的算法异化
传统的人货关系构建于消费者主动搜索与筛选的基础之上，在实体经济中，消费者穿梭于店铺之间，凭借对商品的直观感受，结合自身的消费经验与偏好，做出购买决策。而在电商经济之中，消费者通过在搜索栏输入关键词，从海量商品列表中逐一甄别符合自身需求的产品。这一过程中，消费者始终处于主导地位，其决策过程较具自主性，人对货的选择具有明确的目的性与可控性。
随着AI精准营销的兴起，人货关系发生了颠覆性转变，从人找货转变为货找人，算法成为重塑人货关系的核心驱动力。在电商平台的运营体系中，算法通过对消费者多维度数据的深度分析，包括浏览历史、购买记录、停留时长等，构建起极为细致且精准的消费者画像。以小红书为例，平台算法将用户在社区内分享的各类内容，如美妆教程中的产品使用心得、时尚穿搭中的品牌单品展示等，与用户行为数据相结合，精准识别用户潜在的商品需求。当用户浏览一篇关于健身运动的笔记时，算法可能会根据其过往对运动装备的关注倾向，推送相关的运动服饰、健身器材等商品推荐。
这种转变使得商品与消费者之间的互动模式异化。在传统模式下，消费者对商品的选择是主动探索的结果，而如今，商品借助算法推荐主动接近消费者。算法不仅决定了消费者所能接触到的商品范围，还在一定程度上影响着消费者的购买意向。消费者在浏览推荐内容时，往往在不经意间受到算法引导，其自主决策的空间被压缩。从数据流动的角度来看，消费者产生的数据本应是其消费行为的附属产物，但在算法驱动下，这些数据被转化为商品推荐的依据，进而反向塑造消费者的消费行为，形成一种循环式的影响机制，这无疑突破了传统人货关系中相对单纯、直接的互动理论边界。
2.2. 消费者主权的消解
在传统经济中，消费者主权占据核心地位。消费者被视为市场的主导者，其需求偏好和购买决策直接决定了企业的生产与营销策略。企业通过市场调研等手段，试图精准把握消费者需求，以此生产出符合市场需求的产品，并通过合理的定价、促销等策略吸引消费者购买。
然而，在AI精准营销的环境下，消费者主权正面临着前所未有的挑战与消解。消费者不再是市场交易中的决策主体，而逐渐沦为数据生产的关键要素。以电商平台对用户数据的利用为例，在消费者日常使用电商平台的过程中，从注册账号时填写的个人信息，到浏览商品时产生的点击记录、浏览时长，再到购买商品后的评价内容等，每一个行为都被平台系统记录并收集。这些海量的数据被平台整合分析，用于构建消费者的行为模型与偏好画像。平台利用这些数据，一方面可以对会员进行分层管理，为不同层级的会员提供差异化服务，另一方面，通过对会员行为数据的分析，优化商品推荐策略与动态定价机制。对于购买频率较高、消费能力较强的会员，平台可能会推荐更多高端、高利润的商品，并在价格上相对保守，而对于价格敏感型会员，则侧重于推送性价比高、促销力度大的商品。
在这一过程中，消费者在无意识的状态下参与了数字劳动，为平台创造了巨大的价值。但消费者并未从这种数字劳动中获得与之相匹配的回报，相反，其在市场中的自主决策权受到严重削弱。消费者在购物时，所看到的商品推荐、价格信息等都经过了平台算法的筛选与调控，其消费行为在很大程度上被平台的数据策略所引导和控制。消费者原本基于自身需求和理性判断的决策过程，被平台算法所干扰和替代，消费者主权在AI精准营销的冲击下逐渐失去其原本的主导地位，这无疑突破了传统的关于消费者主权的理论边界。
2.3. 数字生产资料的私有化
在传统经济体系中，生产资料主要包括土地、厂房、机器设备等有形资产，其所有权归属相对明确，且生产资料的获取与使用受到法律、市场规则等多方面的约束与规范。然而，在互联网经济时代，数据作为一种全新且至关重要的生产资料，正逐渐改变着生产资料所有制的格局。
在AI精准营销的发展进程中，各大平台，尤其是强势平台，凭借其技术优势、用户规模以及市场影响力，积累并垄断了大量的数据资源。以美团为例，美团作为生活服务领域的重要平台，拥有海量用户在餐饮、酒店、出行等多个场景下的数据。其中，地理位置数据尤为关键，美团通过用户在使用APP时授权获取的位置信息，结合用户的消费行为数据，如消费频次、消费金额、常去的消费场所类型等，构建起详细的用户消费画像。基于这些数据，美团能够精准地洞察用户的消费需求与习惯，进而在商品推荐、价格制定等方面进行精细化运营[1]。
传统渠道霸权主要体现在企业对实体销售渠道的控制，如大型零售商通过占据优质的店铺位置、建立广泛的销售网络等方式，在商品流通环节获得主导权，而数字时代平台的数据垄断具有更强的隐蔽性和广泛的影响力。平台的数据垄断不仅仅局限于销售环节，而是渗透到整个经济生态系统的各个层面，从商品的生产研发、供应链管理，到市场营销与销售，数据都发挥着核心作用。从生产资料所有制的角度来看，数据作为新型生产资料，被平台私有化，使得平台在市场中拥有了强大的支配力。平台可以根据自身的经济利益，利用数据资源制定有利于自身的竞争策略，影响市场的资源配置与竞争格局，这打破了传统生产资料所有制理论在互联网经济下的边界，对传统的市场竞争理论与经济运行模式产生了深远的冲击。
3. AI精准营销之下的伦理挑战
在互联网经济蓬勃发展的当下，AI精准营销展现出强大的经济驱动力，然而，其背后潜藏的伦理挑战也不容忽视。
3.1. 交易公平坍塌
在传统交易模式中，价格机制相对透明，消费者能够基于公开的商品信息和市场行情进行比较与决策，不同消费者在获取商品机会和价格待遇上具有一定的平等性。但在AI精准营销时代，算法黑箱的存在严重破坏了这种交易公平，算法黑箱是指算法的运行过程和决策机制难以被外界完全理解和监督。
在价格歧视方面，电商平台借助算法对消费者进行细致的画像分析，根据消费者的消费能力、购买频率、价格敏感度等多维度数据，对同一商品向不同用户设置差异化价格。例如，对于经常购买高端商品且对价格不敏感的用户，平台可能会设置相对较高的价格，而对于新用户或频繁搜索低价商品的用户，则给予更多优惠价格[2]。这种价格歧视行为违背了市场交易的公平原则，使得消费者无法在平等的价格基础上进行选择，破坏了市场价格的公正性和一致性。
在流量分配方面，算法导致了严重的垄断现象。平台算法根据商家的品牌知名度、销售额、广告投放力度等因素，将大量流量导向头部商家。这使得中小商家在市场竞争中处于极为不利的地位，难以获得足够的曝光机会，限制了市场的公平竞争。中小商家即使拥有优质的商品和服务，也可能因缺乏流量支持而难以发展壮大，导致市场资源过度集中于少数头部商家，破坏了市场的均衡发展。
搜索权重操控也是算法破坏交易公平的重要表现。消费者在搜索商品时，看到的结果往往并非仅仅基于商品本身的质量和相关性，而是受到商家营销付费多少的影响。这种做法误导了消费者的选择，使得消费者难以获取真实、全面的商品信息，同时也破坏了市场基于产品质量和服务的自然竞争秩序，导致交易公平的坍塌。算法本应是提高交易效率的工具，但在这种情况下却异化为破坏交易公平、服务于平台和部分商家利益的手段，使消费者和中小商家在交易中处于被支配和受不公平对待的地位。
3.2. 社交关系资本化
在正常的社会交往中，人际关系建立在情感交流、共同兴趣和相互信任的基础之上，是一种纯粹的社会联系。但在AI精准营销的影响下，拼团、砍价等营销手段对社交关系进行了剥削，导致社交关系发生异化，逐渐被资本化。
以微信社交为例，在拼团、砍价等营销活动中，用户被鼓励邀请微信好友参与拼团或帮忙砍价。表面上看，用户通过社交关系获得了商品优惠，但实际上，这种行为将原本单纯的社交关系转化为营销的工具。用户为了获取经济利益，不断向亲朋好友发送邀请，使得社交互动充满了功利性。亲朋好友在频繁收到此类邀请时，亦会对这种社交关系产生反感，导致社交关系的质量下降。这种现象体现了社交关系在AI精准营销的影响下，从基于情感的联系异化为服务于经济利益的商品，破坏了社交关系的纯粹性和正常秩序，使得人们在社交互动中逐渐失去了对关系的自主控制权，沦为经济营销的附庸。
3.3. 认知与决策自主权的丧失
在理性决策过程中，消费者应基于自身的认知和对商品信息的充分了解，审慎思考后做出决策。然而，AI精准营销剥夺了消费者的理性认知与决策，这突出地表现在各大网络直播间之中。在这些直播间里，“秒杀倒计时”等手段被广泛运用，严重干扰了消费者的认知与决策自主权。
直播间通过设置“秒杀倒计时”，营造出一种虚假的紧迫感，这种做法将消费者的注意力从对商品本身价值的关注转移到对时间压力的应对上。在短暂的时间内，消费者难以对商品的质量、适用性、价格合理性等进行全面评估，往往只能在慌乱中匆忙做出购买决策。这种做法使得消费者的认知和决策过程被直播营销者所操控，消费者失去了自主思考和理性判断的能力。消费者原本应是具有独立认知和决策能力的主体，但在这种营销手段的影响下，逐渐异化为被营销者牵着鼻子走的对象，其认知和决策自主权被严重剥夺，无法真正基于自身需求和理性判断做出消费决策，损害了消费者的利益[3]。
4. AI精准营销乱象的治理路径探究
在互联网经济的浪潮中，AI精准营销虽展现出强大的经济潜力，但随之而来的诸多乱象严重影响了市场的公平与健康发展。为有效应对这些问题，需要从多个维度深入探究治理路径。
4.1. 针对超大型平台的法规制定
在互联网经济之中，超大型互联网平台寡头式地垄断了这一领域，因此乱象治理的首要切入点就是这些平台。在法律法规的限制与引导下，超大型平台可以成为市场公平的自觉维护者。当地时间2023年8月25日，欧盟的数字监管法规《数字服务法》(Digital Services Act，简称DSA)正式生效，次年3月7日《数字市场法》(Digital Market Act，简称DMA)全面适用。《数字服务法》侧重从内容及形式等方面规范数字企业提供的服务，要求在欧盟经营的大型门户网站和社交媒体公司必须加强对非法内容的审查和用户数据的保护，及时删除非法和有害的在线内容，《数字市场法》则旨在规范数字市场，尤其是数字企业之间的竞争，避免跨国科技巨头凭借垄断优势在欧洲市场过度扩张。在我国已有的关于互联网经济的政策中也已经有这种尝试，例如，《互联网平台分类分级指南(征求意见稿)》禁止超大型平台凭借规模、数据优势滥用非公开数据，《电子商务法》要求平台修改规则时公开征求意见，并禁止删除消费者评价[4]。欧盟的数字监管法规是我国数字经济监管的可行借鉴，但其也存在着一些问题乃至于困境需要规避。要求超大型互联网平台竞争中立，可能在落实中会误判良性竞争行为、抑制创新，要求平台承担公共管理责任，可能落于形式主义或导致平台权力的过度扩张，此外，欧盟出台的这两部数字法规受地缘政治博弈影响带有保护本土产业等政治目的，而现有互联网经济属性复杂，其面临的问题并不是单一法律能够解决的。总而言之，针对超大型平台的法规制定可能导致过度干预或流于形式，这是我国在制定相关法规时要尽力规避的。
4.2. 数据生产关系重构与数字劳动价值重估
AI精准营销的深度发展暴露出传统生产关系的滞后性——用户作为数据的核心生产者，其劳动价值被平台垄断收割，导致了劳动的贡献与回报的割裂[5]。用户的数据贡献构成新型劳动，但是用户并没有对于这些数据的实质控制权，也无法共享这些劳动的成果。重构数据生产关系与重估数字劳动价值，本质是对互联网经济底层规则的重塑，构建“用户主导、价值共享”的新型数据生态，让数据要素红利回归劳动主体。
当前，平台相对于用户的霸权在互联网经济领域较为突出，严重制约了市场的公平竞争与创新发展。发展去中心化互联网经济，如借助Web3.0技术，为重构数据生产关系提供了新的思路与方向。Web3.0强调用户对数据的所有权与控制权，通过区块链等技术手段，打破平台对数据的垄断，实现数据的去中心化存储与管理[6]。在这种模式下，用户能够真正成为数字经济活动的主体，掌握自己的数据权益，与其他参与者建立更加平等、公平的合作关系。
在数字经济时代，用户的数据贡献本质上是一种新型劳动，建立数据贡献值分红机制，正是对这种新型劳动价值的重估与认可。这一机制的构建具有多维度意义，对用户来说，它是对数据贡献的直接激励，能提升用户参与数字经济活动的主动性，促进高质量数据的良性流动；对平台来说，合理的分红机制有助于增强用户信任与忠诚度，扩大用户规模并提升平台竞争力；社会价值上，通过再分配调节数字经济中的贫富差距，推动数据要素价值回归“生产者共享”的公平轨道。实施这一机制首先要确保隐私安全与数据安全，明确数据的所有权与使用权，防止滥用。其次要建立科学的量化标准，区分不同数据的价值、不同客户的贡献。最后要涉及多元化的分红形式，满足不同用户的需求。这一体制需要政府与相关行业、企业的共同发力，政府需完善数据相关立法，行业应制定统一标准，企业应主动承担生态与体系建设的社会责任。
数据生产关系重构与数字劳动价值重估仍然面临多方面的挑战，但其秉持的公平理念是数字经济可持续发展必须要遵循的根本原则。
5. 结论
AI精准营销作为互联网经济的重要商业模式，在提升交易效率的同时，也暴露出传统理论框架与经济伦理的深层危机。AI精准营销突破了传统经济学中人货关系、消费者主权与生产资料所有制等经典理论的界限，用户不再是被动的价值接受者，而是通过数字劳动创造数据要素的核心主体，但平台通过技术霸权垄断数据控制权，形成“劳动贡献”与“价值回报”的断裂。这种异化不仅导致市场公平机制坍塌，更引发社交关系资本化、认知自主权丧失等伦理危机。这些乱象的根源在于数字生产社会化与数据私人占有的根本性矛盾，直接呈现为平台算法优化目标(GMV最大化)与消费者权益的尖锐对立，其治理不能停留在技术修补或局部规制，而需触及互联网经济的底层规则重构。
AI精准营销的乱象治理需多维度推进。首先要针对超大型平台制定法规，可借鉴欧盟《数字服务法》与《数字市场法》，但需规避过度干预或形式主义等问题。同时，要重构数据生产关系、重估数字劳动价值，借助Web3.0技术构建“用户主导、价值共享”的数据生态，建立数据贡献值分红机制，从法律确权、技术赋能、多元分红等方面保障用户权益，这需要政府、行业、企业共同发力。
展望未来，AI精准营销的治理不仅是解决当下乱象的实践命题，更是推动数字经济向普惠、共享方向发展的理论探索。只有打破贡献与回报的失衡，让数据生产回归“劳动创造价值”的本质，才能真正化解技术与人性的矛盾冲突，为互联网经济的可持续发展奠定伦理与制度基础。