1. 引言
个性化推荐算法是人工智能技术在电子商务领域最成功的应用之一，它极大地降低了用户的信息检索成本，提升了交易匹配效率，为平台创造了巨大的商业价值。然而，技术的中立性外表无法掩盖其被滥用的风险。当电商平台在利益驱动下，将算法用于操纵用户选择、实施价格歧视、限制竞争或推送不良信息时，它就不再是中立的技术服务提供者，而是通过算法获得了巨大的“算法权力”，这种权力一旦异化，便成为操纵市场、侵害用户权益的工具[1]。因此，必须穿透“技术中立”的面纱，追究其作为“算法控制者”的责任。由于“算法黑箱”[2]特性、技术壁垒以及用户与平台之间巨大的信息不对称，传统民事法律规则在应对此类新型侵权时显得力不从心，导致消费者维权举步维艰，平台责任难以有效追究。因此，系统性地研究电商平台滥用个性化推荐算法的民事责任，不仅是对现有消费者权益保护法、合同法、侵权责任法理论的重要补充，也是回应数字时代治理挑战、规范平台经济健康发展的迫切需求。
2. 个性化推荐算法滥用的主要形态及其损害
电商平台滥用推荐算法的行为隐蔽且多样，其主要形态及产生的损害后果可归纳为以下几类。
2.1. 大数据杀熟(“算法歧视”[3]定价)
这是最受公众诟病的滥用行为。平台利用算法对用户进行画像分析，针对粘性高、价格敏感度低的老用户，或在特定场景下(如急需、缺乏比价渠道)的用户，展示更高的价格。而同一种商品或服务，对新用户或愿意比价的用户则呈现更低价格。这直接侵害了消费者的公平交易权和财产安全权，构成了价格欺诈。同时也是一种隐蔽的反竞争行为，扰乱了市场价格秩序。电商平台与用户之间存在网络服务合同关系，平台滥用算法推荐的行为，违背了诚信原则，未按约定提供公平、诚信的交易环境，构成了违约，应承担相应的违约责任[4]。
行为经济学中“三级价格歧视理论”指出，平台通过用户画像实现的需求侧细分，本质是利用信息优势攫取消费者剩余。Kahneman 等提出的“损失厌恶”理论进一步解释，老用户因对平台产生信任预期，对价格上浮的敏感度较新用户低30%~50%，更易成为算法定价的受害者[5]。
典型案例：国内某在线旅游平台行政处罚案(2022)
事实分析：2022年，某省市场监管局接到12315平台投诉举报，反映某在线旅游平台存在“大数据杀熟”行为。执法人员通过技术监测发现，该平台利用用户历史预订频次、浏览时长、取消订单率等17项指标构建用户画像，将用户划分为“高价值”“稳定”“敏感”三类。对“高价值”用户(年均消费超2万元、预订频次超12次)展示的酒店价格平均高于“敏感”用户18.7%，最高差价达528元。例如，北京至上海的某酒店大床房，新用户显示价格为680元，而历史预订15次的老用户显示价格为890元。(该案例详情及数据来源于某省市场监管局2022年发布的《电子商务平台算法合规专项整治通报》，通报中公开了案件调查过程、技术监测方法及具体处罚依据。)
法理剖析：1) 该行为违反《消费者权益保护法》第十条“消费者享有公平交易的权利”，平台通过算法人为制造价格差异，剥夺了老用户的公平交易权；2) 依据《价格法》第十四条，其利用信息不对称实施价格歧视，构成“利用使人误解的标价形式诱骗消费者”的价格欺诈行为；3) 从合同角度看，平台服务协议中承诺“提供公平透明的交易环境”，算法定价行为构成违约。最终，监管部门责令其整改，没收违法所得320万元，罚款1000万元。
2.2. 制造信息茧房与诱导沉迷
算法以“用户engagement”(用户参与度)为核心目标，持续推荐用户感兴趣的内容，使用户深陷于重复、同质化的信息环境中，逐渐丧失接触多元信息和商品的机会。计算机科学领域指出，主流推荐算法(如协同过滤、深度学习推荐系统)因追求预测准确率，普遍采用“黑箱式”特征提取，导致信息多样性指标(Diversity Score)较传统推荐方法下降40%以上[6]。社会学视角下“信息茧房”理论表明，长期处于算法过滤环境中的用户，其认知偏差会扩大2~3倍，社会群体间的共识形成难度显著增加。同时，通过自动播放、无限下拉、奖励反馈等机制，设计令人沉迷的交互体验，过度占用用户时间与注意力。中国青少年网络协会2023年调查显示，受算法沉迷设计影响，12~18岁青少年日均刷短视频时长超2.5小时，其中67%存在“无意识滑动”行为。斯坦福大学行为科学实验室2022年在《自然·人类行为》发表的研究证实，算法的“间歇强化反馈”机制成瘾性与尼古丁相当，用户摆脱成瘾状态的平均周期达21天。这种行为直接侵害了用户的自主选择权和知情权，限制了其消费的广度。长远来看，它窄化了用户的视野，可能影响其理性决策能力，甚至对身心健康产生负面影响，尤其对未成年人危害更甚。
2.3. 自我优待与限制竞争
平台利用算法，在搜索结果和推荐列表中优先展示自营业务、投资企业或合作密切商家的商品，滥用推荐算法进行“自我优待”或对第三方竞争对手的商品进行流量降权或屏蔽，不仅侵害了平台内商家的公平竞争权，破坏了开放、公平、公正的平台生态系统，导致市场创新活力下降，消费者选择范围减少，还可能构成滥用市场支配地位的垄断行为，需从反垄断法的视角进行审视[7]。
经济学中“平台竞争理论”指出，当平台同时具备“交易中介”和“市场参与者”双重身份时，极易通过算法实施“纵向排斥”，抬高第三方商家的市场进入壁垒。欧盟委员会2023年发布的《数字平台竞争报告》显示，存在自我优待行为的平台，其自营业务的市场份额较无此行为的平台高35%~50%。
典型案例：欧盟诉亚马逊自我优待案(Case COMP/AT.40439, 2023)
事实分析：欧盟委员会经两年调查发现，亚马逊利用其电商平台的算法系统，将平台收集的第三方商家销售数据(如销量、客户评价、退货率)用于优化自营商品的定价和库存管理。在搜索推荐中，亚马逊通过“Buy Box”(黄金购物车)算法，将70%以上的黄金展示位分配给自营商品及支付高额广告费的合作商家，即便第三方商家的商品价格更低、评分更高。例如，在“咖啡机”品类中，自营商品在搜索结果前10位的占比达82%，而评分4.8分的第三方商家商品仅排在第37位[8]。(案件调查细节及数据来源于欧盟委员会官网2023年发布的《亚马逊自我优待案调查结论公告》，公告中公开了算法数据调取结果、商家访谈记录等核心证据。)
法理剖析：1) 亚马逊的行为违反《欧盟反垄断法》第102条关于“滥用市场支配地位”的规定，其通过算法实施的自我优待构成“拒绝交易”和“差别待遇”；2) 从消费者权益角度，算法人为限制商品展示范围，剥夺了消费者的选择权；3) 对市场竞争而言，该行为抑制了第三方商家的创新动力，2021~2023年欧洲电商领域新创企业数量下降28%。最终，欧盟法院判决亚马逊停止违法行为，处25.7亿欧元罚款，并要求其修改算法规则，保障第三方商家的公平展示权。
2.4. 推送虚假宣传与低质商品
为了追求高佣金或转化率，算法可能更倾向于推送那些使用夸大、虚假宣传手段的商品，或是对平台贡献广告费更多的商家的商品，而非质量最优、最符合用户需求的商品。信息经济学中“柠檬市场理论”可解释此现象：算法以“点击转化率”为核心指标，导致“劣币驱逐良币”——虚假宣传商品的点击转化率较真实宣传商品高60%，算法自然向其倾斜资源。市场监管总局2023年数据显示，电商平台虚假宣传投诉中，72%的涉案商品是通过个性化推荐进入用户视野的；在“618”“双11”等大促期间，算法推送的商品投诉量较非推送商品高2.3倍。这会直接侵害消费者的知情权和公平交易权，可能导致消费者购买到名不副实或低质量的商品，蒙受经济损失。
3. 追究平台民事责任的现实困境
尽管上述滥用行为危害显著，但在现行法律框架下，消费者欲追究平台的民事责任却面临重重障碍。
3.1. 责任主体认定困难：“算法黑箱”与法人面纱
平台的抗辩往往集中于“技术中立”，声称相关决策是由算法自动做出，而非平台的主观意图。算法的复杂性与不透明性，使得外部人员难以穿透“技术黑箱”追溯至背后的设计者、训练者或决策者，平台得以利用“法人面纱”和“技术中立”作为免责盾牌。在计算机科学领域，《European Union Regulations on Algorithmic Decision-Making and a “Right to Explanation”》中指出，基于深度学习的推荐算法包含超10亿个参数，其决策逻辑无法通过“因果链条”拆解，导致责任追溯陷入“技术不可知论”困境。司法实践中，法院往往因无法界定“算法决策”与“平台意志”的边界，难以认定责任主体。例如，在2022年王某诉某短视频平台算法侵权案中，用户因平台持续推送低俗内容导致精神困扰，但平台以“算法基于用户行为自动生成推荐”为由抗辩，法院经查发现算法训练数据由平台筛选、参数由技术团队设定，但因缺乏明确的责任划分标准，最终仅判决平台承担“停止侵害”责任，未支持赔偿请求。
3.2. 因果关系证明困难
用户需要证明其遭受的损害(如以更高价格购买商品)与平台的算法滥用行为之间存在直接的因果关系。然而，算法的个性化意味着每个用户看到的界面都是独一无二的，且随时变化。用户难以获取其他用户的页面信息进行比对，更难以固定证据证明是算法操纵导致了其非理性决策。举证难度极大。证据法学中“电子证据固定规则”显示，算法界面具有“实时生成、瞬时消失”特性，传统公证方式留存的证据完整度不足30%。中国消费者协会2023年统计，算法侵权案件中，因因果关系无法证明导致败诉的比例达68%。以2023年李某诉某电商平台大数据杀熟案为例，李某用两部手机(新老账号)同时搜索同一商品，发现价格差50元并截图留存，但平台辩称价格差异系“账号会员等级、优惠券叠加”导致，且拒绝提供算法运行日志。法院因李某无法证明“价格差异仅由算法歧视导致”，驳回其诉讼请求。
3.3. 过错认定原则的滞后性
传统侵权责任以过错责任为一般原则，用户需证明平台存在主观过错。然而，平台的过错往往深藏于算法模型的设计目标、数据筛选和参数设置之中，其形式是“刻意设计的疏忽”或“对可能损害的放任”，而非直接、明显的故意。要求用户证明平台的主观状态，几乎是一个不可能完成的任务。法经济学中“汉德公式”(BPL公式)显示，当平台预防算法风险的成本(B)远低于损害发生概率(P)与损害程度(L)的乘积时，可推定其存在过错，但现行法律未明确算法场景下的B、P、L量化标准。有学者认为鉴于算法侵害举证难问题，应适用无过错责任以更好保护用户权益[9]。但无过错责任一般适用于高度危险作业等领域，2022年全国人大常委会《算法治理立法调研白皮书》显示，83%的平台企业认为算法适用无过错责任将导致运营成本增加200%以上，可能抑制技术创新。因此，过错认定陷入“保护用户”与“鼓励创新”的两难。
3.4. 损害结果难以量化
某些损害，如“信息茧房”造成的选择范围窄化、时间浪费和注意力损耗，属于非财产性损害，难以用货币进行精确衡量和救济，在诉讼中不易得到法院支持。社会学中“注意力经济理论”将用户注意力视为稀缺资源，但其价值评估缺乏统一标准——有学者提出按“最低时薪 × 被占用时间”计算，也有学者主张参考平台广告收益分摊，但司法实践中均未被广泛采纳。
4. 电商平台民事责任的理论基础与路径重构
为克服上述困境，必须对传统的责任认定规则进行适应性调整与重构。
4.1. 明确“算法控制者”认定标准与举证规则
必须摒弃“技术中立”的绝对化理解。平台是算法的设计者、训练者、部署者和受益者，对算法拥有最终的控制权和解释权。因此，平台应当被视为“算法控制者”，其对算法运行产生的一切后果负有不可推卸的管理和监督责任。
具体可从以下三个方面来破解责任主体困境：
1) 将《个人信息保护法》第24“自动化决策主体”概念拓展为“算法控制者”，明确其包含三类主体：(a) 算法设计开发者(对核心逻辑负责)；(b) 平台运营者(对算法部署和参数调整负责)；(c) 数据提供者(对训练数据质量负责)。三者承担连带责任，平台作为最终受益者承担首赔责任。
2) 建立“技术中立抗辩排除清单”通过司法解释明确六种不得主张技术中立的情形：(a) 算法目标设置包含歧视性指标；(b) 刻意规避监管的算法设计(如“灰度测试”掩盖价格歧视)；(c) 收到侵权投诉后未及时调整算法；(d) 为追求收益放弃算法合规审查；(e) 拒绝向监管部门提供算法说明；(f) 训练数据存在明显偏见。
3) 操作落地路径：(a) 企业端：要求平台在算法上线前进行“责任主体备案”，向市场监管部门提交《算法责任图谱》，明确设计、运营、数据环节的责任人及职责边界，备案信息纳入企业信用档案。(b) 司法端：法院可依当事人申请，委托第三方技术鉴定机构(如工信部算法安全检测中心)出具《算法责任追溯报告》，界定各主体过错程度。此外，还可从解释论角度将侵权责任条款中“违反保护他人的法律的侵权责任”的义务范围扩大解释到公法义务，公民可根据平台违反行政义务并造成损害请求平台承担民事责任，从而缓解私法救济手段缺位的难题[10]。
4.2. 民事责任的归责原则：适用过错推定原则
鉴于用户与平台之间存在巨大的信息与技术不对称，应在此类案件中普遍适用过错推定原则。由于算法的复杂性和不透明性，受害者面临巨大的举证障碍。因此，有必要引入过错推定原则，将算法合规性、无歧视性的举证责任分配给信息与技术的优势方——电商平台[11]。一旦用户提供了其遭受损害的初步证据(如不同手机账号比对下的价格差异截图)，即推定平台存在过错。举证责任则转移至平台，要求其证明算法决策的公平性、透明性以及不存在滥用行为。若平台无法证明，则应承担相应的民事责任。这能有效平衡双方的诉讼能力。从功利主义视角审视之，鉴于算法侵害的隐蔽性和算法发展的需要，算法滥用行为应当适用过错推定责任。司法上也已存在相关实践，例如北京互联网法院审理的李某诉某公司算法风控系统名誉侵权案对被告适用了过错推定责任，要求平台提供相关证据证明不存在过错(该案例详情可参见北京互联网法院2022年发布的《(2022)京0491民初2138号号民事判决书》[12]。
4.3. 构建“初步证据 + 举证责任倒置”的证据规则
可通过以下三个方面的举措构建“初步证据 + 举证倒置”的证据规则，破解因果关系困境。
1) 明确初步证据标准：用户只需提供以下任一证据即完成初步举证：(a) 不同账号(同一人操作)的同期界面截图(需经公证)；(b) 平台算法规则的公开说明与实际体验不符的证据；(c) 第三方检测机构出具的算法歧视/茧房效应检测报告；(d) 其他用户的类似损害证言(3人以上)。
2) 强制平台承担举证责任：举证责任倒置的具体范围包括：(a) 算法运行日志(近6个月)；(b) 用户画像数据的收集与使用记录；(c) 推荐结果的生成逻辑说明；(d) 价格差异/内容推送的合理理由(需量化证明)。平台无正当理由拒不提供的，推定因果关系成立。
3) 操作落地路径：(a) 技术支撑：由市场监管总局建立“算法证据存证平台”，要求平台实时上传用户交互数据(脱敏处理)，用户可申请调取本人相关数据，存证数据具有司法公信力。(b) 程序保障：在诉讼中设立“算法证据质证专门程序”，允许原被告聘请技术专家辅助质证，法院可组建“技术 + 法律”合议庭审理此类案件。该路径设计参考了市场监管总局2023年启动的“算法证据存证试点”工作方案，以及《人民法院报》2023年刊发的《算法侵权案件专门合议庭审理模式探索》一文提出的实践经验
4.4. 拓展消费者公益诉讼的适用空间
公益诉讼制度可以帮助用户维权。算法滥用行为具有隐蔽性和支配性的特征[13]，用户可能难以察觉或缺乏法律知识和资源维护自己权益。公益诉讼制度可以为这些受害者提供法律援助和支持，帮助他们提起诉讼，维护自己的合法权益。其次，公益诉讼制度可以发挥法律监督职能，加强对国家利益和社会公共利益的保护。一方面，某些算法侵害对个人造成的危害是微小的，如某些过度推荐或错误推荐，可能仅仅影响用户体验而没有达到损害权益的程度，但是累积起来却对社会和集体造成可观的算法妨害[14]。另一方面，算法滥用行为存在大面积侵害用户权益的现象，如大数据杀熟、算法操纵等。因而应鼓励适格的公益组织或其他主体以民事公益诉讼的方式参与算法治理，应对算法公共妨害和大面积算法侵害，要求平台承担损害赔偿、停止侵害、排除妨害、消除危险等民事责任。
5. 结语
电商平台个性化推荐算法的滥用，是技术赋能异化为技术操纵的典型体现，对现行民事法律体系提出了严峻挑战。未来规制之路，必须立足于重新审视平台的法律地位，将其认定为负有高度注意义务和安全管理责任的“算法控制者”。在司法层面，应果断适用过错推定原则和举证责任倒置规则，破解受害者的举证难题。在立法层面，需进一步细化平台的算法透明度、解释权及公平性保障义务，为司法裁判提供更明确的依据。在执行层面，应鼓励和激活消费公益诉讼这一利器，实现对算法滥用的有效威慑和普遍救济。最终目标是构建一个“算法向善”的法律环境，在鼓励技术创新的同时，划清其应用的伦理与法律边界，确保技术进步的红利能为社会共享，而非成为少数平台剥夺用户权益、固化社会偏见的工具。这需要立法者、司法者、监管者与学术界的持续共同努力，推动民事责任制度在数字时代实现现代化的演进。