摘要: 随着生成式人工智能在电子商务平台中的广泛应用，平台运行逻辑与数据使用方式正在发生深刻变化。生成式人工智能通过持续学习与内容生成，深度嵌入平台内容生产、交易撮合与决策过程，在显著提升运营效率和服务质量的同时，也引发了数据权属边界模糊、算法责任认定困难以及平台权力进一步集中的新型治理风险。本文以电子商务平台为研究对象，基于平台治理与数据风险相结合的理论视角，系统分析生成式人工智能嵌入平台运行后所引发的数据风险及其对既有治理机制的冲击。在方法上，本文通过文献梳理与理论分析，归纳生成式人工智能在电子商务平台中的应用特征，识别其在数据权属、算法责任与市场结构等方面引发的主要风险，并进一步分析现有平台治理机制在生成式人工智能情境下面临的制度性不匹配问题。研究发现，传统以静态数据合规和事后责任追究为核心的治理逻辑，已难以充分回应生成式人工智能所呈现出的生成性、动态性与复杂性特征。基于此，本文从治理主体、治理对象与治理机制三个维度构建了面向生成式人工智能的电子商务平台综合治理框架。研究结论有助于深化对生成式人工智能重塑平台治理逻辑的理论理解，并为电子商务平台治理实践与相关监管政策的完善提供参考。
Abstract: With the rapid diffusion of generative artificial intelligence (GAI) across e-commerce platforms, fundamental changes are taking place in platform operations and data utilization practices. Generative artificial intelligence, through continuous learning and content generation, is deeply embedded in platform content production, transaction matching, and decision-making processes. While significantly improving operational efficiency and service quality, it also gives rise to new governance risks such as blurred data ownership boundaries, difficulties in determining algorithmic responsibility, and further concentration of platform power. This paper takes e-commerce platforms as its research object and, based on a theoretical perspective combining platform governance and data risk, systematically analyzes the data risks triggered by the integration of generative artificial intelligence into platform operations and its impact on existing governance mechanisms. Methodologically, this paper, through literature review and theoretical analysis, summarizes the application characteristics of generative artificial intelligence in e-commerce platforms, identifies the main risks it poses in terms of data ownership, algorithmic responsibility, and market structure, and further analyzes the institutional mismatches faced by existing platform governance mechanisms in the context of generative artificial intelligence. The study finds that the traditional governance logic, centered on static data compliance and ex-post accountability, is insufficient to adequately address the generative, dynamic, and complex characteristics of generative artificial intelligence. Based on this, this paper constructs a comprehensive governance framework for e-commerce platforms facing generative artificial intelligence from three dimensions: governance subjects, governance objects, and governance mechanisms. The research conclusions contribute to deepening the theoretical understanding of how generative artificial intelligence reshapes platform governance logic and provide references for improving e-commerce platform governance practices and relevant regulatory policies.
1. 引言
近年来，以大模型为代表的生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GAI)在自然语言处理、内容生成与智能决策等方面取得突破性进展，并迅速嵌入电子商务平台的核心运行环节。相较于传统算法工具主要承担信息检索、推荐排序等辅助性功能，生成式人工智能能够在大规模数据训练基础上持续生成文本、图像与决策建议，从而深度参与平台内容生产、交易撮合与市场治理过程。这一技术变革不仅重塑了电子商务平台的运行模式，也对既有平台治理体系提出了新的挑战。
从实践层面看，生成式人工智能已被广泛应用于商品描述生成、智能客服、内容审核、价格优化与信用评估等场景，使平台在提升效率和用户体验的同时，逐渐具备“智能决策者”的特征。然而，生成式人工智能基于多源异构数据训练，依托海量数据实现更全面的认知与生成功能[1]，且高度依赖数据训练与模型迭代，其运行过程呈现出生成性、动态性和不可完全解释性等特征，导致数据使用边界、责任归属与平台权力结构发生变化。已有研究指出，生成式人工智能在不同领域的应用均伴随着数据滥用、算法失灵与责任模糊等风险，其治理难度显著高于传统信息技术[2]。
从学术研究看，现有文献围绕人工智能与平台经济展开了多维度探讨。一方面，部分研究聚焦人工智能赋能效率提升与商业模式创新，强调其对平台竞争力和价值创造的积极作用；另一方面，越来越多的研究开始关注生成式人工智能带来的风险问题，包括数据安全、算法垄断、市场失序以及制度滞后等。例如，现有研究发现大型语言模型的发展促使用户数据的集中和内化，训练数据与反馈数据大规模扩展使得先进入者在最初的市场竞争中获得绝对的领先优势[3]；因此有学者从垄断与竞争角度分析指出，大模型与平台资本结合可能强化市场集中度，进而加剧平台权力不对称[4]；也有研究从数字治理和法治视角强调，生成式人工智能加剧了数据风险的复杂性，对现有治理框架形成系统性冲击[5]；同时，由于生成式人工智能在应用过程中间接作用于社会群体会产生长期性负面影响，如就业替代和人工智能鸿沟[6]，这一社会层面风险更是难以在短时间内有效解决。
尽管上述研究为理解生成式人工智能的社会影响提供了重要启示，但仍存在两个明显不足。第一，现有研究多从宏观治理或单一领域出发，较少将生成式人工智能置于电子商务平台这一高度数据密集、权力集中的情境中加以系统分析。第二，相关研究往往侧重风险识别或规范建议，缺乏对平台治理逻辑本身如何因生成式人工智能而发生变化的理论讨论。尤其是在平台从“中介角色”向“智能决策主体”转变的背景下，传统以数据合规和事后责任为核心的治理思路是否仍然适用，尚有待进一步探讨。
基于此，本文以生成式人工智能嵌入电子商务平台为研究对象，聚焦其引发的数据风险与治理挑战，在系统梳理相关研究的基础上，重点回应以下问题：生成式人工智能如何重塑电子商务平台的数据使用方式与权力结构？现有平台治理机制在面对生成式人工智能时存在哪些制度性不匹配？又应如何构建更具适应性的治理框架，以回应技术变革带来的新挑战？本文的研究贡献主要体现在三个方面：第一，从电子商务平台这一高度数据密集与权力集中的特定情境出发，系统识别生成式人工智能引发的数据风险类型，拓展了既有研究对生成式人工智能风险讨论的应用边界；第二，将平台治理逻辑作为分析主线，揭示生成式人工智能如何通过数据生成与算法黑箱等机制冲击既有治理假设，从而深化对平台角色由“交易中介”向“智能决策主体”转变的理论理解；第三，进一步构建由治理主体、治理对象与治理机制三维构成的综合治理框架，为平台企业治理实践与监管制度优化提供可操作的分析工具与理论依据。
2. 理论基础与研究视角
2.1. 生成式人工智能的技术特征与平台嵌入逻辑
生成式人工智能以大规模预测训练模型为核心，通过对海量数据的学习与迭代，实现内容生成与复杂决策支持。与传统基于规则或浅层学习的算法不同，生成式人工智能并非简单执行既定指令，而是在概率推断与模型优化基础上持续生成新的输出结果。这种技术特征使其在电子商务平台中的应用不再局限于辅助工具，而是逐步嵌入平台内容生产、交易决策和治理流程之中。
已有研究指出，生成式人工智能的生成性与自学习能力，使数据在平台中的角色发生转变，即从静态资源转向可被反复利用和再生产的关键要素[7]。在电子商务平台情境下，这一转变意味着用户行为数据、交易数据与内容数据不仅用于支持即时服务，还可能在模型训练过程中被持续吸收并转化为新的商业价值。同时，通过算法模型模拟真实数据分布生成的“合成数据”，可直接生成符合隐私规范的虚拟数据集，使跨境数据流动成本趋近于零[8]，这种数据循环机制在提升平台智能化水平的同时，也放大了数据使用边界不清与责任模糊的问题。
2.2. 平台治理与数据风险的理论基础
平台治理研究普遍认为，电子商务平台并非中立的技术中介，而是在规则制定、资源配置和行为约束中发挥关键作用。传统平台治理框架通常以数据合规、信息披露与事后责任追究为核心，假定平台行为具有相对可控性和可解释性。然而，生成式人工智能的引入打破了这一假定。
从风险治理视角看，生成式人工智能的运行过程呈现出高度不确定性，其决策逻辑往往难以完全追溯，这使得传统基于因果链条的责任认定面临挑战。有研究在数据法治与风险治理领域指出，生成式人工智能容易引发“责任真空”和“治理滞后”问题，单纯依赖既有制度难以有效回应新型风险[5]。在电子商务平台中，这一问题尤为突出，因为平台既是数据的控制者，也是生成式人工智能的应用者，其权力集中程度显著高于一般技术应用场景，这就会导致企业平台所掌握的数据涉及公共利益，所带来的价值高于公共数据，但并不会向社会公共开发，从而出现“公益数据的私人控制”的现象[9]。
2.3. 研究视角与分析框架选择
基于上述理论基础，本文从平台治理与数据风险相结合的视角出发，将生成式人工智能视为一种重塑电子商务平台运行逻辑与治理结构的关键技术变量。不同于将生成式人工智能仅视为外生技术冲击或单一风险来源的研究路径，本文强调其作为平台运行体系内生组成部分的制度性影响，关注生成式人工智能嵌入平台后如何改变数据使用方式、平台权力配置以及责任分配机制。在此意义上，生成式人工智能不仅影响具体业务流程，更对电子商务平台既有治理假设和制度安排形成系统性冲击。
从理论层面看，生成式人工智能推动的平台角色转变，可借助委托–代理理论与制度经济学视角加以解释。一方面，在传统电子商务平台中，平台主要承担信息中介功能，其责任边界相对清晰；而在生成式人工智能深度嵌入后，平台逐步参与甚至主导决策过程，使原有委托–代理关系发生重构，责任主体之间的界限趋于模糊。另一方面，从制度经济学视角看，生成式人工智能通过降低信息搜寻、匹配与决策成本，推动交易活动在平台内部集聚，客观上扩展了平台的组织边界。这种交易成本结构的变化，使平台不再仅是市场中立协调者，而逐渐演化为具备治理与决策权力的核心节点，为平台治理提出了新的制度性要求。
3. 生成式人工智能引发的电子商务平台数据风险
生成式人工智能在电子商务平台中的广泛应用，显著改变了平台对数据的处理方式及其在平台运行中的功能定位。与传统算法主要依赖既有数据进行预测和匹配不同，生成式人工智能通过对大规模数据的持续学习与内容生成，使数据从“被动使用的输入资源”转变为“可被反复生成和再利用的核心要素”。这一转变在提升平台智能化水平的同时，也引发了新的数据风险，对电子商务平台的治理提出了更高要求。
3.1. 数据权属与使用边界风险
在传统电子商务平台中，数据风险主要集中于数据收集是否合法、用户是否知情同意以及数据是否被超范围使用等问题。然而，在生成式人工智能情境下，数据的使用方式发生了根本性变化，原有以“收集–存储–使用”为核心的数据治理逻辑，难以全面覆盖模型训练和内容生成过程中产生的权属问题。
生成式人工智能模型通常依赖多来源、大规模数据进行训练。用户行为数据、交易数据、内容数据以及第三方数据在进入模型后，其具体用途和再利用方式往往难以被清晰界定。这使得原本相对明确的数据权属关系在模型训练过程中被弱化，数据主体对其数据的控制权和知情权面临被侵蚀的风险。
此外，生成式人工智能具有显著的生成性特征，即模型能够在既有数据基础上生成新的内容和决策结果。这些生成内容并非对原始数据的简单复制，而是对数据特征的综合重构。在此过程中，生成内容的权属归属问题变得尤为复杂，现有治理框架尚难以明确界定其归属主体。这种权属不清不仅增加了平台运营的不确定性，也可能引发用户与平台之间的利益冲突。
3.2. 算法黑箱与责任归属风险
生成式人工智能在电子商务平台中的应用，还显著加剧了算法决策的黑箱化程度。相较于传统基于规则或可解释模型的算法系统，生成式人工智能模型结构高度复杂，其决策逻辑难以被清晰追溯和解释。
在推荐、定价和内容生成等关键业务环节中，生成式人工智能模型的输出直接影响消费者的选择和交易结果。然而，当模型输出出现偏差、歧视或误导性结果时，平台、模型开发者以及数据提供方之间的责任边界并不清晰。平台往往将决策结果归因于算法系统的自主运行，从而弱化自身的责任承担，而消费者则难以识别具体的责任主体。
同时，算法黑箱特性削弱了现有治理机制中“可解释性”和“可审计性”的基础。即便平台具备一定的技术能力，也难以完全揭示模型内部的生成逻辑。这种不可解释性使得监管机构和社会公众难以对平台算法行为进行有效监督，增加了系统性风险。
3.3. 平台权力集中与市场结构风险
生成式人工智能的引入还可能加剧电子商务平台的权力集中趋势。在生成式人工智能驱动的商业模式下，数据、算法和算力构成平台竞争的核心资源，而这些资源往往高度集中于大型平台企业手中。
生成式人工智能模型的开发和运行需要持续获取高质量数据，这使得平台在数据积累方面形成明显的规模优势。中小商家和新进入者难以获得与大型平台同等的数据和算力支持，从而在算法能力和市场竞争中处于不利地位。这种结构性差异可能进一步强化平台的市场支配地位，抑制市场竞争活力。
总体而言，生成式人工智能不仅改变了平台的数据使用方式，也在一定程度上重塑了平台权力结构，为现有电子商务治理机制带来了新的挑战。
4. 现有电子商务平台治理机制的局限性
围绕电子商务平台运行形成的治理机制，在规范数据使用、算法推荐和平台责任等方面发挥了重要作用。然而，这些治理机制大多建立在传统算法和规则驱动系统的制度假设之上。当生成式人工智能深度嵌入平台运行体系后，既有治理逻辑在应对新型数据风险方面逐渐显现出不匹配性。
4.1. 现有电子商务平台治理机制的基本逻辑
从整体上看，当前电子商务平台治理机制主要围绕三个方面展开：数据合规、算法规范与平台责任。
在数据治理层面，现有规则重点关注数据的合法收集、合理使用以及隐私保护问题，通过知情同意、最小必要原则等制度，规范平台对用户数据的处理行为。在算法治理层面，相关机制强调算法推荐的公平性与透明度，要求平台避免利用算法实施不正当竞争或损害消费者权益的行为。在平台责任层面，平台被视为交易撮合者，其主要责任在于维护交易秩序和保障基本用户权益。
上述治理逻辑在传统电子商务情境下具有一定适用性，但其制度设计多以“决策路径可追溯”和“数据用途相对稳定”为前提。
4.2. 生成式人工智能背景下的治理不匹配问题
在生成式人工智能情境下，现有治理机制在多个方面显现出制度不匹配。首先，现有数据治理框架以静态数据合规为核心，而生成式人工智能的数据使用具有动态性和生成性特征。数据在模型训练和内容生成过程中被持续加工和再利用，使得原有基于初始授权的数据治理逻辑难以有效覆盖其实际使用范围。其次，现有算法治理机制强调可解释性和结果审查，但生成式人工智能模型的复杂性使其内部决策逻辑难以被清晰解释。这导致以可解释性为基础的治理要求在实践中面临可操作性不足的问题。再次，现有平台责任认定机制多以平台中介角色为制度假设，未能充分回应生成式人工智能背景下平台权力扩张所带来的责任升级问题。当平台逐步转变为智能决策的主导者时，原有责任界定方式难以有效约束其算法行为。因此，现有电子商务平台治理机制在治理逻辑和制度结构上均存在一定滞后性，难以系统回应生成式人工智能所引发的新型数据风险。
5. 生成式人工智能背景下电子商务平台治理框架构建
基于前文对生成式人工智能引发的电子商务平台数据风险及现有治理机制局限性的分析可以发现，相关问题并非源于单一技术缺陷或局部制度失灵，而是生成式人工智能嵌入平台运行逻辑后所引发的系统性治理挑战。不同于既有研究多从单一风险类型或单一治理工具出发进行规范讨论，本文进一步从平台治理整体结构入手，尝试构建一个能够回应生成式人工智能技术特征与平台权力变化的综合治理框架。该框架以治理主体、治理对象与治理机制为核心维度，旨在保障技术创新活力的同时，实现对电子商务平台数据风险的系统性识别与有效规制。
5.1. 治理框架构建思路
在生成式人工智能深度嵌入电子商务平台运行的背景下，平台治理有必要从以单一主体和事后合规为主的传统模式，转向多主体参与、覆盖人工智能应用全生命周期的综合治理模式。治理重点不再局限于事后合规审查，而应延伸至人工智能应用的全生命周期。同时，应将技术治理与制度治理相结合，在强化规则约束的同时提升治理的可执行性。
5.2. 治理框架的核心维度
在此基础上，本文从治理主体、治理对象和治理机制三个维度，构建生成式人工智能背景下的电子商务平台治理框架。
在治理主体维度上，生成式人工智能背景下的电子商务平台治理，需要进一步明确不同主体在数据生成与算法决策过程中的责任分工。平台作为生成式人工智能系统的主要部署者和运行者，应承担算法设计、模型更新与风险防控的核心责任；平台内商家在利用生成式人工智能进行内容生成和营销决策时，应对其使用方式的合规性承担相应责任；消费者作为数据提供者和算法影响对象，则可通过知情同意、申诉反馈等机制参与治理过程。此外，监管机构通过制定规则边界和引导行业标准，在多主体协同中发挥制度性约束作用。通过明确各主体在生成式人工智能应用中的角色定位与责任边界，有助于缓解因平台角色转变而产生的责任模糊问题。
在治理对象维度上，生成式人工智能背景下的电子商务平台治理，不宜仅笼统地指向“数据或算法”，而应根据风险特征进行分层识别。具体而言，原始数据与训练数据的治理重点在于合法性与使用边界，生成内容的治理重点在于真实性、合规性与潜在误导风险，而算法输出所形成的推荐、定价和排序结果，则需要重点关注其对市场竞争与消费者选择的影响。通过对治理对象进行分层界定，有助于避免治理目标泛化，使不同治理工具能够在具体风险场景中精准适用。
在治理机制维度上，面向生成式人工智能的电子商务平台治理可通过多种具体工具加以实现。例如，算法影响评估机制可在模型部署前后系统评估其对消费者权益、市场竞争和数据安全的潜在影响，适用于高风险算法应用场景；数据溯源与记录技术有助于提升数据使用过程的可追溯性，为责任认定提供技术支撑；引入由技术专家、法律学者和公众代表组成的外部伦理委员会，则可在平台内部治理之外形成补充性的外部约束。这些工具并非替代既有制度，而是在不同应用场景下与现有治理机制形成互补，从而增强治理框架的可操作性。
5.3. 治理框架的运行逻辑
上述治理框架并非静态结构，而是在生成式人工智能应用过程中动态运行的系统。不同治理主体围绕不同治理对象，通过多层次治理机制形成互动关系。该框架旨在保障技术创新活力的同时，有效控制生成式人工智能在电子商务平台中的数据风险，促进平台生态系统的长期稳定发展。
6. 结论与研究启示
随着生成式人工智能在电子商务平台中的广泛应用，平台运行逻辑和数据使用方式正在发生结构性转变。不同于传统算法主要承担信息处理和辅助决策功能，生成式人工智能通过持续学习与内容生成，深度嵌入平台内容生产、交易撮合与决策过程，使数据从静态的输入资源转变为可被反复生成和再利用的关键要素。这一转变在显著提升平台智能化水平和运营效率的同时，也引发了数据权属边界模糊、算法责任认定困难以及平台权力进一步集中的新型风险，对既有电子商务平台治理体系形成了系统性挑战。围绕上述问题，本文从平台治理视角出发，对生成式人工智能引发的电子商务平台数据风险及其治理机制进行了系统分析，并在此基础上提出了面向生成式人工智能情境的综合治理框架。
基于对生成式人工智能在电子商务平台中应用特征的分析，本文系统识别了其所引发的主要数据风险，并进一步指出，现有以数据合规和算法透明为核心的治理机制，在制度假设和治理逻辑上难以充分适应生成式人工智能所呈现出的生成性、动态性和复杂性特征。在此基础上，本文构建了一个由治理主体、治理对象和治理机制三大维度构成的电子商务平台治理框架，旨在为理解和规范生成式人工智能在电子商务平台中的应用提供系统化的理论视角。
从理论层面来看，本文的贡献主要体现在对生成式人工智能背景下电子商务平台治理问题的结构性分析上。现有研究多从技术风险、法律规范或单一治理工具出发讨论生成式人工智能治理问题，本文则以平台治理逻辑为分析主线，强调生成式人工智能对平台角色、责任边界与治理结构的系统性影响。在此基础上，本文提出的三维治理框架并非对既有监管规则的替代，而是为理解和整合不同治理工具提供了分析视角和理论补充。
从实践层面来看，本文的研究为电子商务平台治理提供了若干启示。对于平台企业而言，在引入和应用生成式人工智能的过程中，应更加重视数据使用边界和算法责任问题，通过完善内部治理机制，防止技术优势转化为治理风险。对于监管机构而言，有必要在现有治理体系基础上，逐步将生成式人工智能纳入平台监管视野，通过制度引导和规则创新，推动形成更加适应技术发展的治理框架。此外，商家和消费者也应通过反馈机制和协同参与，在一定程度上发挥对平台行为的制衡作用。
当然，本文仍存在一定局限性。由于研究采用理论分析方法，未对生成式人工智能在电子商务平台中的具体应用效果进行实证检验。未来研究可结合案例分析或实证数据，对本文提出的治理框架进行进一步验证和拓展。同时，随着生成式人工智能技术的持续演进，其在电子商务平台中的应用形态和风险结构也可能不断变化，相关治理问题仍有待持续深入研究。