摘要: 随着大数据与人工智能技术的飞速发展，精准营销已成为数字经济时代企业提升竞争力的核心手段。然而，技术在赋能营销效率的同时，也因赋权不均引发了严重的伦理失范问题。本文从科技伦理的视角出发，系统剖析精准营销实践中的伦理困境。文章首先围绕“算法决策”与“数据实践”两大维度，深入分析了价格歧视、机会不公、认知操控、隐私侵犯、同意机制失效及数据滥用等具体伦理冲突的表现与本质。研究指出，这些问题的根源在于技术权力在平台企业与消费者之间的结构性失衡。针对上述问题，本文最终提出构建一个由“政府监管、企业自律、技术向善、消费者赋能”多元主体共治的伦理治理体系，旨在寻求技术效率与社会公平正义之间的动态平衡，推动精准营销的健康与可持续发展。
Abstract: With the rapid development of big data and artificial intelligence technologies, precision marketing has become a core strategy for enterprises to enhance competitiveness in the digital economy era. However, while technology empowers marketing efficiency, it has also led to severe ethical anomalies due to asymmetric empowerment. From the perspective of technological ethics, this paper systematically examines the ethical dilemmas in precision marketing practices. Focusing on two key dimensions—“algorithmic decision-making” and “data practices”—the study delves into the manifestations and essence of specific ethical conflicts, including price discrimination, opportunity inequality, cognitive manipulation, privacy infringement, the failure of consent mechanisms, and data misuse. The research identifies the root cause of these issues as the structural imbalance of technological power between platform enterprises and consumers. To address these problems, this paper proposes the establishment of a multi-stakeholder ethical governance system, integrating “government regulation, corporate self-discipline, technology for good, and consumer empowerment”. The aim is to achieve a dynamic balance between technological efficiency and social fairness and justice, thereby promoting the healthy and sustainable development of precision marketing.
1. 引言
随着大数据、人工智能等技术的迅猛发展，营销领域正经历着一场深刻的范式革命。在此背景下，“精准营销”作为一种全新的营销模式应运而生，并迅速成为主流。“精准营销”这一概念，其核心内涵在于“在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路”[1]。简而言之，它旨在通过对用户数据的深度挖掘与分析，实现在正确的时间、通过正确的渠道、向正确的人、传递正确的信息。这彻底颠覆了传统大众营销广撒网的模式，转而追求以数据驱动的、高度个性化的沟通与触达。在实践中，精准营销通过用户画像、推荐算法、程序化广告购买等技术，极大地提升了广告转化率、优化了用户体验，并为企业带来了前所未有的商业效率与价值，已成为数字经济时代企业不可或缺的核心竞争力[2]。
从信息伦理学的视角来看，Luciano Floridi提出的信息伦理学强调信息实体作为道德患者的重要性，认为任何可能影响信息环境的行为都应遵循公正、尊重和福祉的原则[3]。在这一框架下，精准营销中的数据处理和算法决策不仅关乎商业效率，更涉及对个人信息本质的尊重和对数字环境完整性的维护。信息伦理学为分析技术伦理失范问题提供了理论基础，强调技术应用应以促进信息圈的整体繁荣为目标，而非单一追求经济利益。
然而，在享受技术红利的同时，我们必须清醒地认识到，驱动精准营销的技术权力主要掌握在平台与企业手中，而普通消费者则处于数据和算法上的被动地位。这种技术赋权的结构性失衡，使得精准营销在实践中逐渐偏离其“精准服务”的初衷，衍生出一系列严峻的伦理失范问题[4]。例如，企业为追求“精准”而过度采集用户数据，侵犯个人隐私；算法决策可能导致“大数据杀熟”和资源分配的机会歧视；信息投喂则可能构筑“信息茧房”，侵蚀消费者的认知自主权[5]。这些问题不仅侵害了消费者权益，也破坏了公平的市场秩序，亟需从科技伦理的视角进行审视与规制。
本研究从科技伦理的视角出发，系统探析精准营销中技术滥用的伦理风险，能够丰富和发展商业伦理学、营销学与数据伦理的交叉研究，为理解数字时代新型社会权力关系与公平正义问题提供学术支撑。在实践层面，本研究通过对伦理失范现象的系统梳理与成因分析，旨在为监管部门制定更具针对性的法律法规提供理论参考，为企业构建负责任的营销伦理规范与自律机制提供行动指引，同时也有助于提升消费者的数字素养与权利保护意识。
2. 算法决策中的伦理冲突
2.1. 价格歧视与“大数据杀熟”
“大数据杀熟”是算法决策伦理失范的典型表现。其核心机制在于，电商平台利用算法权限及计算的不透明性，根据用户的消费习惯、频率、地域、经济能力等多种因素进行差异化定价。算法权力打破了交易双方的权利平衡，使电商平台可以随意把自己的判定结果加入其中而忽略同消费者的交涉，严重损害了市场交易秩序。
从伦理本质看，这种行为直接违背了公平交易原则。《消费者权益保护法》中提到的公平交易权，要求商家对待所有顾客要一视同仁。而“大数据杀熟”恰恰是对消费者信任的滥用，它利用信息不对称进行剥削，损害了用户获得公平待遇的基本权利。其影响不仅是侵蚀社会信任，更会使企业面临法律风险，声誉受损，最终损害品牌长期价值。
2.2. 机会歧视与固化的社会偏见
算法决策的另一个伦理风险在于固化并放大社会偏见，导致资源分配的机会不公。大数据赖以实现的算法通常是基于历史数据，而这些数据本身可能就存在偏差与限制。若企业过分依赖此类数据分析结果，忽略人为因素与市场变化，则易导致决策失误，形成“数据偏见”。
例如，算法模型可能会学习到历史招聘数据中存在的性别偏见，从而导致招聘广告更倾向于推送给男性；或者根据地域、收入等标签，减少向特定群体展示高端商品或教育机会的信息。这种基于算法的筛选本质上侵犯了公民的“平等机会权”，它并非基于个体能力，而是基于其所属群体的历史数据标签，从而加剧社会阶层固化，构成一种数字时代的新型歧视[6]。数据驱动的个性化营销策略若缺乏伦理约束，可能进一步放大这种偏见。
2.3. 认知操控与“信息茧房”效应
为追求用户停留时长与互动黏性，推荐算法持续向用户投喂其可能感兴趣的同质化信息，必然导致“过滤泡泡”和“信息茧房”效应的产生[7]。这种“温柔的操控”在无形中侵蚀了用户的自主选择权与认知自由。
当个体长期被困于由算法构筑的信息环境中，其视野会变得狭隘，观点容易极化，理性决策能力被削弱。这不仅损害了消费者获取多元信息的权利，更从根本上损害了人的自主性这一核心伦理价值[8]。精准营销若只追求“投其所好”的商业效率，而忽视了对用户认知健全和公共领域信息多元化的责任，便从“服务”滑向了“操控”。
3. 数据实践中的伦理越界
精准营销依赖于大规模数据收集和处理，但数据实践中的越界行为引发了隐私和信任危机。
3.1. 全景监控与数据过度采集
为深入了解消费者需求及行为习惯，电商企业通常需要采集海量个人信息，其中包含但不仅限于名称、电话号码、住址等。这种采集行为往往超越必要限度，形成一种数字空间的“全景监控”。企业以营销之名，行监视之实，通过Cookies、SDK进行跨站追踪，超范围收集无关信息，使消费者陷入被全方位监控的不安之中[9]。
这种行为的伦理失范本质在于对用户隐私权和安宁权的严重侵犯。隐私权不仅是公民的法律权利，更是一种得到广泛认同的道德权利。当他人的隐私被当成一种商品去利用时，便构成了对个体尊严的漠视，平台企业数据安全治理的缺失加剧了这一问题[10]。
3.2. “知情–同意”框架的形同虚设
现行的数据收集“知情–同意”机制在实践中已严重异化，往往成为企业规避法律风险的工具，而非保障用户权利的手段[11]。问题主要体现在三个方面：一是形式化，隐私政策通常冗长复杂，用户难以真正理解；二是胁迫性，采用“捆绑式”同意，用户不同意则无法使用核心服务；三是动态性不足，无法应对数据后续的流转与二次利用。
这种机制违背了“尊重自主”的伦理原则。真正的知情同意要求企业在收集和使用用户数据时，必须遵循知情同意原则，告知消费者实际情况并对此负责。而当前流于形式的框架，使得同意失去了其应有的伦理和法律效力。消费者对企业大数据精准营销的接受意愿研究表明，透明和基于需求的沟通能增强信任[12]。
3.3. 数据二次利用与目的外滥用
数据脱离最初收集场景的滥用，是对用户信任的终极背叛。例如，将基于营销目的收集的用户数据，用于信贷风控、员工评估，或共享给未明示的第三方，这些都是对“目的限定”原则的严重违背。
这种滥用的伦理风险极高，它导致用户完全失去对自身数据的控制权，并面临不可预见的风险，如被拒保、遭受歧视性定价等[13]。当隐私信息的所有权无法得到保障，信息的二次获取和重复使用便会失控，严重损害数据原始所有者的权益。
4. 规制路径与伦理治理建议
精准营销中的伦理失范根源在于技术赋权的结构性失衡，单一主体的监管或自律均难以奏效。因此，必须凝聚政府、企业、消费者及技术本身的力量，构建一个责任共担的“伦理共同体”，共同推动技术向善。以下从多元共治角度提出具体建议。
4.1. 完善法律法规与外部监管
政府应扮演好“守夜人”角色。首先，需细化法律执行，例如推动《个人信息保护法》出台实施细则，明确“大数据杀熟”的判定标准和处罚力度。其次，建立协同监管体系，可借鉴构建平台治理双重监管体系，形成跨部门(如网信、工信、市场监管)的协同机制，提升执法效率[14]。最后，推行算法影响评估制度，要求企业对高风险营销算法进行强制性安全与伦理评估，包括公平性、透明度、隐私影响等维度，并定期公开评估报告，防止算法黑箱操作。算法影响评估应成为平台企业数据安全治理的核心环节[10]。
4.2. 强化企业伦理自律与主体责任
企业是伦理治理的关键内部力量。首先，应建立内部伦理审查制度，在产品研发和算法设计阶段引入伦理影响评估。其次，将伦理融入企业文化，将隐私保护、算法公平等指标纳入高管考核，践行企业主体责任。最后，践行“隐私保护by Design”原则，在技术和业务流程的源头嵌入数据保护措施。企业应参考数据驱动的营销策略评估方法，优化伦理风险管控[3]。
4.3. 倡导技术向善与算法透明度
从技术本身寻求解决方案。一方面，要增强算法可解释性，开发可解释AI，落实公开透明原则，让用户理解推荐逻辑，防止黑箱操作。另一方面，鼓励行业应用隐私增强技术，如差分隐私、同态加密等，这些技术可以在不暴露原始数据的情况下进行数据分析，从而在营销场景中平衡数据效用与隐私保护[15]。同时，设立伦理设计标准，将公平、公正、不伤害等价值内嵌于算法模型。
4.4. 提升消费者数字素养与维权能力
提升消费者的主体地位至关重要。首先，需加强公众伦理教育，通过媒体、学校普及数据权利和算法知识。其次，鼓励理性消费与主动维权，畅通投诉渠道，发挥消费者的舆论监督作用。最后，探索数据信托等新型权利实现机制，数据信托作为第三方机构，可代表用户管理数据权利，确保数据使用符合用户利益和伦理规范[15]。支持第三方监督力量，如行业协会、公益组织等，在标准制定和公益诉讼中发挥积极作用，形成社会共治的良好生态。
5. 结论
大数据与人工智能背景下精准营销的技术伦理风险主要集中于“算法决策”和“数据实践”两大维度，具体表现为算法歧视、隐私侵犯、同意失效与数据滥用等，其核心根源在于平台企业与消费者之间的技术赋权失衡。为有效规制这些风险，须摒弃单一依赖命令控制或市场调节的传统思路，转而构建一个由政府主导监管、企业承担主体责任、技术路径向善、消费者积极赋能的“多元共治”伦理治理体系。唯有通过多方协同，才能在享受技术带来的营销效率的同时，捍卫个人的基本权利、社会的公平正义和市场的健康秩序。