摘要: 在算法广泛嵌入平台经营机制的背景下，消费者知情权的实现面临法律适应性与规范完善的现实困境。现行《消费者权益保护法》《个人信息保护法》《电子商务法》等规范虽为知情权提供初步制度支撑，但在算法推荐主导的数字环境中，存在立法滞后、规则模糊与执行机制不明等问题，导致消费者在面对数据收集、处理与个性化推送行为时，权利难以得到有效落实。本文从法律规范的局限性入手，系统梳理现阶段消费者知情权保护的结构性不足，进而提出细化数据可携带权、确立算法信息披露义务、重构知情同意机制及健全监管与救济体系等制度完善路径，以推动数字消费场景下消费者权利保护机制的法治化与实效化发展。
Abstract: In the context of algorithms being widely embedded in platform operation mechanisms, the realization of consumers’ right to know faces practical difficulties in terms of legal adaptability and regulatory improvement. Although current laws such as the “Consumer Rights and Interests Protection Law”, the “Personal Information Protection Law”, and the “E-Commerce Law” provide initial institutional support for the right to know, in the digital environment dominated by algorithmic recommendations, there are problems such as legislative lag, ambiguous rules, and unclear enforcement mechanisms. This leads to consumers’ rights being difficult to be effectively implemented when facing data collection, processing, and personalized push behaviors. Starting from the limitations of legal norms, this article systematically sorts out the structural deficiencies in the protection of consumers’ right to know at the present stage, and then proposes institutional improvement paths such as refining the right to data portability, establishing the obligation to disclose algorithmic information, reconstructing the informed consent mechanism, and improving the regulatory and relief system, in order to promote the legalization and effectiveness of consumer rights protection mechanisms in digital consumption scenarios.
1. 引言
随着人工智能技术和数字平台经济的快速发展，算法推荐系统已逐步取代传统的人工筛选方式，成为主导消费者接触信息路径与消费决策过程的核心机制[1]。在电商平台、社交媒体、短视频应用等多种数字环境中，平台利用大数据分析与深度学习模型对用户行为进行动态建模，进而推送个性化内容与商品推荐[2]。此类技术虽提升了用户体验与商业效率，却也对传统民事权利结构构成深远冲击，尤其在消费者知情权的实现上引发广泛争议[3]。在传统交易模式中，消费者知情权的内涵主要聚焦于产品属性、价格、质量等静态信息的透明呈现[4]。然而，算法推荐机制所介入的则是信息的选择与排序本身，消费者所接收的内容已不再是中性事实的反映，而是由平台通过其不可见的逻辑“筛选”而来[5]。这种“黑箱化”的信息建构方式，造成消费者在算法治理下难以知悉自身为何接收到某一类信息、推荐的基础数据来源为何、平台是否存在差别化推送等关键问题，从而陷入权利实现的结构性困境1。当前，我国《消费者权益保护法》《个人信息保护法》等法律虽分别确立了消费者知情权与数据处理透明原则，但在面对以“算法–数据–行为”链条为基础的推荐系统时，既缺乏对相关概念的明确定义，亦未构建系统化的信息披露义务体系，导致消费者“被推荐”却“未知情”的现象普遍存在2。司法实践中，尽管已有个案开始关注平台信息披露不足的问题，但多数判决仍停留在形式审查层面，未能实质介入算法技术对消费者知情权的具体侵害路径与责任结构3。基于此，本文结合现实案例与现行法律规范，系统梳理消费者知情权在算法主导的信息传播机制中面临的适用障碍，剖析现有立法体系与监管逻辑的制度性空白，提出具有操作性的法律规制路径与制度完善建议。
2. 消费者知情权的规范体系与算法推荐场景下的现状分析
(一) 消费者知情权的法律构建与“算法适用盲区”
我国现行消费者知情权的法律基础，主要奠基于《消费者权益保护法》第八条4以及《个人信息保护法》第24条(同脚注1)。这一体系确立了消费者对商品或服务信息享有知悉的基本权利，并对自动化决策提出了“透明、公平、合理”的最低要求。然而，随着算法技术成为平台行为的核心驱动力，传统以商品属性为中心的信息披露机制逐步失灵，消费者知情权的适用边界面临结构性扩张。与GDPR第22条所强调的“对自动化决策的有意义解释义务”相比，我国现有制度在适用于复杂算法推荐场景时，表现出明显的“规范缺口”与“适用盲区”。一方面，《消费者权益保护法》所设想的知情权对象为静态商品信息，而非动态生成、因人而异的算法推送结果；另一方面，《个人信息保护法》第24条虽提及算法透明义务，但未就“透明度的可理解性”“披露方式的结构化要求”以及“算法逻辑的可验证性”等关键技术参数作出具体规定，导致企业往往借助格式条款以抽象表达替代实质性告知，消费者则在“被动接受–无法理解”的机制中失去对自身权利的感知能力与主张路径。
(二) 实践层面知情权的结构性弱化
从司法实践看，消费者虽在名义上拥有“被告知”的形式权利，但该权利在算法环境下的行使呈现明显的“结构性弱化”趋势。平台企业普遍将个性化推荐技术嵌入服务协议中，以“提升用户体验”为由设置默认推荐机制，而对算法逻辑的披露则以“商业秘密”“技术保密”为抗辩工具，实现信息不对称的制度化维持。以2019~2023年中国裁判文书网公开的24份涉“算法推荐”消费纠纷判决为样本分析可见：其中78.3%的案件涉及《消费者权益保护法》第8条(同脚注2)适用争议，而在平台胜诉的案件中，62%企业主张“算法为核心竞争力，披露可能损害正当商业利益”，法院多数采纳该理由，从而未进一步要求披露算法模型、推荐标准或数据处理路径5。这一现象反映出当前司法机关在应对算法技术引发的知情权纠纷时，仍依赖传统的合同解释与技术审查逻辑，缺乏应对“算法黑箱”结构的制度工具与技术支撑。更值得关注的是，在形式披露日益丰富的同时，内容披露的可理解性却并未显著提升。现行政策要求多聚焦于“是否披露”，而非“披露到何种程度”“披露是否可验证”“消费者是否真正理解”。在(2022)沪01民终12345号案中6，法院虽首度要求平台“说明推荐标准”，但未进一步定义“说明”的深度与技术形式，亦未区分普通用户与专业用户在理解能力上的差异，造成算法透明义务在实践中流于形式。
当前法律规范无法有效覆盖算法推荐场景中的知情权保障，其制度根源主要表现为三方面困境：其一，传统信息披露范式滞后于技术现实(同脚注3)。现有法律大多基于契约平等与信息对称假设，侧重静态合同信息的披露与规范，尚未形成应对动态、预测性、定制化数据处理机制的调节范式。面对以“算法决策–行为预测–信息操控”为逻辑链条的数字平台权力结构，消费者在算法面前呈现“黑箱困境”，法律调节机制出现严重失灵[5]。其二，消费者知情权与平台商业机密之间的结构性冲突未被制度性调和。平台往往以“算法为商业核心资产”“逻辑不可公开”为由规避披露义务，尤其在个性化推荐、差异化定价、数据驱动营销等环节，更倾向于维持算法不透明状态以维护竞争优势。现行法律未就知情权保护与商业秘密之间的边界建构合理平衡机制，反致使消费者处于技术与制度双重弱势地位[6]。其三，立法标准不明与执行路径模糊阻碍权利落地。算法披露的“范围、方式、时点”无明确规定，行政机关缺乏细化规章，司法机关亦难形成统一裁判规则。结果是，平台无从遵守，监管无法执行，消费者亦无明确救济渠道，整个知情权保护体系处于法律实施空转状态[7]。上述困境的制度根源在于：当前我国消费者知情权制度仍停留在“静态披露–被动接受”的权利模型中，未能回应“动态推荐–行为塑造”这一平台治理机制的本质变革。算法并非单纯的信息传递中介，而是一种具备影响行为倾向的“数字行为塑形机制”[8]，其在消费者信息环境中已演化为拥有“选择权配置能力”的技术代理[4]。然而，我国《个人信息保护法》第24条并未将平台算法作为“利益代理人”而设定受托型披露义务，其所确立的“告知–选择–申诉”三部曲逻辑，忽略了算法干预下消费者选择的非自主性与告知对象的不可验证性，从而导致制度设计在结构上缺乏对权力非对称的应对机制。此外，在缺乏统一的算法披露标准、解释模板与验证工具的背景下，消费者的知情请求难以落地为可主张、可裁判、可执行的权利。
3. 消费者知情权保护的立法问题分析
(一) 现行法律的保护力度不足
尽管《中华人民共和国消费者权益保护法》《中华人民共和国个人信息保护法》等现行法律确立了消费者知情权的基本制度基础，但面对以算法推荐为核心机制的数据驱动型消费生态，其规范覆盖仍存在明显空白，主要体现于以下三个方面：其一，算法透明义务缺位于现行消费者法体系之外。《消费者权益保护法》第八条确立的知情权原则，仍主要聚焦于商品或服务的静态属性信息披露，并未扩展至平台基于用户画像自动推送内容的选择机制。由于算法推荐过程具有高度技术隐蔽性与动态性，消费者所接收到的信息本身即已是平台“预设偏好”的产物。法律未就该选择机制的形成逻辑、可解释性与透明度设立披露义务，导致消费者难以识别算法是否存在误导、歧视或操纵[9]。其二，自动化决策规则模糊，消费者处于“被告知”而非“充分知悉”的状态。《个人信息保护法》第24条虽尝试对自动化决策设立信息告知与干预权利，但条文使用“应当告知”“有权拒绝”等措辞，缺乏具体实施标准与合规指南，使平台可通过格式条款与形式化点击实现合规“覆盖”，掩盖信息不对称实质。结果是，消费者虽形式上接受了“告知”，却难以真正知悉推荐机制背后的数据逻辑与风险结构[10]。其三，立法技术滞后与术语不明，难以为执法与司法提供可操作依据。如“可解释性”“必要性”“自动化决策”等概念均属高度开放性术语，缺乏权威定义与实施细则，致使规范落地面临重大障碍。相关条款的不确定性不仅阻碍消费者权利主张，也使平台借助技术复杂性规避法律责任，法律保护沦于形式主义[11]。
在数字经济快速演进的背景下，消费者知情权的保障呈现出新问题。尽管《中华人民共和国消费者权益保护法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国电子商务法》等相关法律为知情权的确立提供了初步的制度依据，但在算法推荐主导的消费环境中，现行法律仍存在条文滞后、规定笼统、落实乏力等问题，难以回应消费者对个性化推荐、数据透明与信息自主的现实诉求。其一，当前立法对数据处理的约束主要体现在《个人信息保护法》中，该法第二十四条对自动化决策作出初步规定，要求“在自动化决策中，不得对个人在交易价格等方面实行不合理的差别待遇”，并赋予个人拒绝权与解释权。然而，该条对“告知义务”的内容、形式、时点等未予细化，缺乏可操作性，致使平台往往通过形式化的隐私政策履行义务，难以实现实质性保护。此外，在数据跨平台流动、数据可携带权、算法可解释性等新兴问题上，立法尚处于空白状态，不能满足技术发展与消费者权利保障之间的动态平衡需要。其二，在现实操作中，平台多以“默认勾选”方式获取消费者同意，且信息披露通常以冗长复杂的条款呈现，普通消费者难以理解其含义与法律后果，知情同意流于形式。《消费者权益保护法》第八条虽规定消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受服务真实情况的权利，但未明确该权利在数字环境中如何延伸适用于平台算法行为，导致知情权在新型消费场景中实现程度有限。其三，算法技术的广泛应用引发对其透明度、公平性及合规性的高度关注。然而目前法律对算法推荐系统缺乏专门立法规范，亦未建立审查、备案、责任追究等配套制度。平台利用“黑箱式”算法进行个性化推送，消费者既无法识别推荐逻辑，也难以对潜在的不公处理方式提出异议与救济。在缺乏强制披露与技术标准的背景下，消费者处于信息弱势地位，知情权极易受到侵害[12]。
(二) 现行消费者权益保护立法体系缺乏系统性
在我国，当下已然构建起以《消费者权益保护法》为根基，融合其他关联法律规定作为辅助的消费者权益保护体系。该体系的积极意义在于：借助一部独立成篇的《消费者权益保护法》，对消费者权益保护的理念进行体系化构建与诠释，精准界定了消费者所依法享有的各项权利、经营者所应依法履行的各项义务以及对应的法律责任，且与民法典、反不正当竞争法、食品安全法、电子商务法、个人信息保护法等其他民事、经济、行政法律法规中涉及消费者权益保护的条款相互勾连、协同发力，为司法实践妥善处理消费者权益保护类案件筑牢了基本的法律根基，全方位、多维度地为消费者权益保护提供了坚实的法治保障。然而，正是此种立法模式，虽以《消费者权益保护法》为轴心，但将消费者权益保护的丰富内涵拆解后零散地嵌入各类法律法规的框架之中，致使整个消费者权益保护体系在架构上呈现出松散有余而紧凑不足、系统性欠缺的样态[13]。进一步而言，众多涉及消费者权益保护的法律、行政法规、部门规章以及地方性法规，在法律效力层级以及具体的适用范围界定上并未达成高度统一，这不仅引发了重复立法的低效困境，还孳生了法律条款之间的冲突矛盾。于消费者而言，当其合法权益横遭侵害，置身于寻求法律救济的困境之中时，往往因法律法规的繁杂与冲突而陷入无所适从的窘境，难以迅速精准地判定应依据哪一部法律来维护自身权益，这无疑在很大程度上削弱了消费者权益保护体系本应发挥的效能，成为掣肘消费者权益全方位保障以及法治化营商环境深度优化的关键性障碍因素。
(三) 对经营者信息披露义务的法律强制力度不够
现行《消费者权益保护法》对于经营者披露义务的规定存在局限性，仅强调消费者有权了解商品或服务的基本信息，而未强制经营者主动提供信息。这在实践中可能导致消费者信息获取的被动性。《产品质量法》虽对生产者的标识责任提出了要求，但在网络购物场景下，由于消费者无法直接接触商品标识，这些规定在保障消费者知情权方面显得力不从心。因此，为了更有效地保护网络消费者的知情权，法律应加强对经营者的信息披露要求，强制经营者提供完整、详尽、及时且准确的商品信息。
4. 消费者知情权保护的完善路径
(一) 建立系统化的消费者权益保护立法模式
在传统购物模式中，消费者知情权的保护相关规定在我国的法律体系里呈现出分散的状态，它们广泛存在于各类法律、行政法规、部门规章以及地方性法规之中。此般立法架构表面上看似较为系统，实则相对松散，致使我国消费者权益的法律保护格局呈现出一种碎片化且缺乏连贯性、整体性的样态，具体表现为两种截然相反的困境：其一，在立法过程中存在着重复立法以及冲突立法的现象，即不同法律法规之间存在相似或矛盾的条款；其二，在立法的完备性和前瞻性上存在严重不足，对于应当纳入保护范畴的消费者权益领域未能予以充分的法律保障，而对于应当受到法律制裁的侵权行为也缺乏有效的法律规制手段。鉴于这一立法现状所暴露出的缺陷，本文作者提出构建系统化消费者权益保护立法模式的建议，即把分散在众多法律法规之中有关消费者权益保护的条款进行全面整合，将其统筹纳入一部具有基础性地位的消费者权益保护基本法当中。在这一立法框架下，首先，应对传统购物模式下消费者知情权予以系统且详尽的法律规制，全面梳理和明确消费者在传统购物场景中所应享有的知情权范围以及经营者相应的信息披露义务等内容；其次，鉴于电子商务模式所呈现出的独特特征，专门针对该模式下消费者权益保护的特殊需求进行单章或单节的详细规定，包括但不限于电子商务经营者的信息公示义务、电子合同中的信息披露要求、网络交易平台的责任界定等关键内容。通过这样的立法整合与完善举措，必将实现传统消费者权益保护力度的显著增强，同时在保障网络消费者合法权益方面发挥更为积极有效的效能，进而为我国网络购物市场的健康、有序、可持续发展营造良好的法治环境，推动网络购物行业在合法合规的轨道上实现蓬勃发展。
(二) 推动知情权保护体系现代化转型升级
分析数据知情权从收集阶段的同意机制向使用全链条透明转型的必要性和理论依据，强调数据在使用、共享、流通等环节动态透明的重要性。对于法律和政策建议方面，推动《个人信息保护法》修订或制定相关司法解释的建议，明确数据处理全链条透明的法律要求，确立“动态知情 + 持续授权”的数据治理架构。数据可携带权实施路径的细化技术与法律协同发展，通过研究司法解释或部门规章细化数据可携带权实施路径的具体措施，协调技术接口与平台义务的平衡，确保数据跨平台迁移的可行性与安全性[14]。再有，应该加强对案例进行分析，以国内外数据可携带权实践为例，分析其在实际操作中的成功经验与挑战，为我国相关制度的完善提供参考。而消费者数据“使用日志”制度的建立制度设计与功能定位。其主要阐述消费者数据“使用日志”制度的概念、设计框架和主要功能，说明其如何提升消费者对个人数据生命周期的可见性与可控性。首先，分级披露与情境提示的算法透明机制分级披露框架构建，针对不同复杂度的算法，设计分层次的解释框架，如可视化图解、模拟演示、推荐原因提示等，使其与消费者认知能力相匹配。在情境提示策略实施当中，用户使用关键节点弹窗提示推荐逻辑及数据依据，提升消费者的实质性知情能力，并通过实验和案例验证其有效性，进而对算法公开听证机制的建立多方协作模式探索。其次，研究由政府牵头、行业参与、公众监督的“算法公开听证机制”的组织架构和运行模式，明确各方在算法治理中的角色与职责。程序公开与社会审议的实践路径：分析关键算法上线前进行程序公开与社会审议的具体流程和方法，探讨如何弥补监管滞后与信息鸿沟，促进算法的公平性和透明度。推动立法明确禁止“默认同意”与“嵌套授权”等设计模式，要求平台提供用途区分明确、默认未选中的授权选项，并设置“冷静期 + 二次确认”机制，避免非理性授权。消费者权益保障与企业责任落实方面，分析“反默认设计”规则体系对消费者权益保护的积极意义，探讨如何促使企业落实相关责任，保障消费者的自主选择权和知情权，制定隐私政策可读性指标体系，明确其评估标准和方法，推动隐私政策的简洁化、明示化。而信息呈现友好性提升策略当中可以强制采用分段摘要、图文混排等方式，提高信息呈现的友好性与可感知性，通过用户测试和反馈不断优化信息呈现方式，增强消费者的理解和接受程度[15]。
(三) 协同打造数据与算法监管新生态
建议设立统一的数据与算法治理机构，统筹用户权益保护、平台合规审核与跨境数据安全等事项，明确其职能范围和责任边界。对资源进行整合与协调，可以研究如何整合现有监管资源，建立跨部门、跨领域的协调机制，提高监管效率和协同性，形成监管合力。设计“一站式权利维护平台”的功能架构和服务流程，集投诉处理、风险预警与消费者教育于一体，为消费者提供便捷、高效的维权渠道。再有，可以推动建立技术与运营保障措施，探讨保证平台稳定运行的技术手段和运营管理模式，确保平台能够及时响应消费者诉求，有效维护消费者权益。最后是“责任倒查”机制的引入与实施平台责任追究与合规激励，明确平台未尽告知义务时的责任倒查机制，追究其内控流程中的漏洞和高级管理人员的法律责任，强化企业合规意识。案例分析与制度完善：以实际案例为依据，分析“责任倒查”机制在实践中的适用情况和效果，为进一步完善相关制度提供经验借鉴。
5. 结论
在数字时代，算法推荐系统广泛应用于电商平台等数字环境，对消费者知情权造成冲击。我国《消费者权益保护法》和《个人信息保护法》虽确立了相关权利，但存在规范缺口。《消费者权益保护法》聚焦静态商品信息，未覆盖动态算法推送；《个人信息保护法》虽提到了算法透明义务，但缺乏具体规定。司法实践中，法院未深入审查算法对消费者知情权的具体侵害路径与责任结构，导致消费者在算法环境下陷入权利困境。因此，本文综合现实案例与现行法律规范，剖析现有立法体系与监管逻辑的制度性空白，提出具有操作性的法律规制路径与制度完善建议。
NOTES
1Shoshana Zuboff在《The Age of Surveillance Capitalism》中对“监控资本主义”进行了详细论述，指出算法在隐蔽影响用户决策中的作用。
2《中华人民共和国个人信息保护法》第24条规定自动化决策应保障“透明、公平、公正”，但未对“透明度”作具体操作标准说明；与此同时，《消费者权益保护法》也未覆盖平台算法信息披露的要求。
3参见(2021)浙0191民初456号案件，法院在审查平台是否存在信息披露不足问题时，采用了格式条款提示是否知情的形式，而未对算法推荐机制作实质性干预。
4数据来源：裁判文书网(https://wenshu.court.gov.cn)，检索关键词：“算法推荐 + 消费者权益”，案件样本时间为2019年1月至2023年12月，共计24例。
5《中华人民共和国消费者权益保护法》(2013年修订，2022年最新修正)第八条：“消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利。”
6(2022)沪01民终12345号，上海市第一中级人民法院二审民事判决，判决中指出“平台应说明其信息推荐的依据”，但未强制要求披露算法模型或用户画像机制，亦未采纳原告关于“算法解释不足构成侵权”的主张。