近期，随着国家市场监管总局就《价格违法行为行政处罚规定（修订征求意见稿）》向社会公开征求意见，“大数据杀熟”一词，再次成为热点话题并引发广泛讨论。大数据作为一种技术，本身没有是非善恶，但该种技术一旦用于非法场景时，或将引发各种社会问题，甚至造成严重的法律后果。我们需要全面剖析其实质性诱因，才能从根本上杜绝此类问题的出现。

一、大数据杀熟的法律界定

引用《光明日报》的表述，日常语境下的“大数据杀熟”指的是“同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多”。乍一看，这个问题是一个由技术引发的侵犯消费者权益的问题，被侵害对象是消费者对于价格的知情权和选择权。但我们研究大数据问题，不能从单个的现象来看，而是用数据化、整体论的大数据底层思维模式来思考。

大数据技术是基于大规模生产、分享和应用数据的互联网平台, 发掘数据价值的一种新形态的数据挖掘技术。这种技术最常见于平台型的经济组织，比如电子商务、旅游、团购、打车等线上平台。也正是因为数据的大量汇集，这些平台经济组织往往成为大数据杀熟的重灾区。除了侵害消费者的价格知情权和选择权外，其或涉嫌破坏网络安全、滥用个人信息、垄断和不正当竞争等违法行为。普通的经营者虽然也有可能“杀熟”，但大都没有数据积累和技术分析能力，故一般不能算作大数据杀熟。

国务院反垄断委员会《关于平台经济领域的反垄断指南》第十七条“差别待遇”对大数据杀熟进行了明确的法律界定，指的是“具有市场支配地位的平台经济领域经营者，可能滥用市场支配地位，无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇，排除、限制市场竞争。分析是否构成差别待遇，可以考虑以下因素：

（一）基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件；

......”

大数据杀熟法律界定的核心构成要素是：（1）滥用市场支配地位；（2）无正当理由实施差别待遇；（3）利用大数据和算法的优势；（4）实质是排除、限制市场竞争。

二、大数据杀熟的产生原因

大数据杀熟实质上是一种为了获得超额经济利益而采取的排除、限制市场竞争的非法商业行为。所谓限制竞争行为，是指经营者单独或者联合实施的妨碍或者消除市场竞争，排挤竞争对手或者损害消费者权益的行为。

笔者认为，大数据杀熟的产生的原因主要有以下两点：

1. 平台与用户的信息不对称

平台经济组织拥有海量的数据资源，可以全面掌握交易信息，可以利用人工智能算法、大数据等技术对用户精准画像并分类推送，让用户不知不觉陷入消费陷阱中。然而，对于某一普通用户来说，他并不能及时掌握其他用户的价格信息，也不清楚平台掌握的数据和算法推送机制。对于普通用户而言，平台的运作方式是一个彻头彻尾的“黑箱子”，这形成了严重的信息不对称，这是大数据杀熟存在的直接原因。针对诸如电商、打车、外卖等具体的使用场景，普通用户实际并没有多少可供选择的平台，往往只能进行“二选一”，这进一步加剧了用户信息不对称的局面。

在这种情况下，交易的天平往往会向信息资源优势的一方倾斜，这必将加速垄断的形成。新时代的垄断是基于数据、算法、算力的人工智能和大数据的垄断，这种垄断带来的影响会更深远。

2. 企业经济利益巨大，但政府监管手段缺乏

大数据和人工智能算法对企业决策效率的提升是惊人的，精准的数据分析和推送算法可以让企业获得超额利益。这种模式极具隐蔽性，受害人大都处于不知情的状况，即使后期觉察，往往因举证难度巨大、维权成本高昂而不了了之。如果某一普通用户认为自己遭遇大数据杀熟，他需要自己搜集证据并向法院提起诉讼，举证的责任由原告承担。这种状况下，用户的维权成本有多高，平台的侵权成本就有多低。

目前，对于平台经济组织的大数据杀熟行为，《价格违法行为行政处罚规定（征求意见稿）》第十四条给出了具体的处罚规则，可以给与警告，并处上一年度销售总额1‰以上 5‰以下的罚款，有违法所得的，没收违法所得；情节严重的，责令停业整顿，或者吊销营业执照。

另外，政府目前缺乏相应技术监督和执法手段处理诸如大数据和算法的“黑箱子”等问题，往往只能采取事后处罚的方式，这也给了一些企业侥幸心理。2020年12月22日，国家市场监管总局联合商务部召开规范社区团购秩序行政指导会，要求包括阿里、腾讯、京东、美团、拼多多、滴滴在内的平台经济组织严格遵守“九不得”，明确禁止得利用大数据优势杀熟。但没过多久，某打车平台就又爆出大数据杀熟的案例，在超额利益的驱使下，如果政府缺乏监督和执法的技术性手段，企业往往敢于突破道德底线铤而走险。

三、欧美大数据杀熟的案例与法律实践

其实，大数据杀熟并不是我国特产，互联网平台对于用户差别定价的行为早已有之。作为大数据杀熟最早一批的“从业者”，亚马逊早在2000年就出现根据潜在客户的人口统计资料、购物记录、上网习惯等进行差别定价的先例。在当时的美国社会造成了巨大影响，亚马逊的CEO贝佐斯亲自站出来向公众道歉，并以测试为名搪塞。美国在线旅游巨头Expedia旗下的订票网站Orbitz，在2012年也出现过用苹果电脑搜索出来的旅馆就是比其他品牌电脑贵的案例。Facebook、Twitter、Google等美国科技巨头因为数据安全、不正当竞争被欧盟处罚的案例已经屡见不鲜。

关于大数据杀熟的问题，欧盟、美国都有具体的法律实践，笔者针对区别于我国的特点做一些阐述：

1. 美国：差异化的定价是否构成歧视定价，要考虑到定价是否损害竞争

美国是一个提倡竞争的社会，法律对于垄断企业并不友好。美国联邦贸易委员会（Federal Trade Commission，FTC）常设了“科技执法处”（Technology Enforcement Division），由17名自身法院、律师和1名技术顾问组成，专门对科技企业监控和调查。

对于差异化定价是否构成歧视定价，美国的判定标准在于是否会损害竞争？如果一个差异化的定价行为并没有损害竞争，则不能当然被认定为违法行为。平台针对不同用户制定不同的价格，尤其是对于需求度高的用户制定高价格的策略，对需求度低的用户提供补贴招徕，并不必然导致“剥削性”滥用市场支配地位，要分析企业的差异化定价行为是令市场竞争加剧，还是减弱？有些时候，对于低收入者采取低价策略，甚至补贴的策略，往往是加剧了竞争；给高需求度的用户高价格，会促使社会整体需求分配更加有利，而且增加了企业的收入，这将进一步促进平台之间的竞争关系。当然，是否对消费者采取欺瞒的策略也应当是法官需要重点考量的内容。

2. 欧洲：整体保护性更严格，对平台的限制更严苛

2018年5月25日，欧盟颁布了《通用数据保护条例》（简称GDPR），该条例对个人信息的保护是目前全球最严格的。如果没有特定的、明确的、合法的目的，企业收集了用户的数据，或者虽然用户同意但企业搜集并达成目的后未立即删除的，就属于违法行为。违反GDPR的行为，最高或将面临年收入4%的处罚。简单的来说：不要说大数据杀熟了，用户个人信息如果被违法搜集或用于那些没有告知怎样被使用的，企业就会面临高昂的惩罚。

2015年德国联邦卡特尔局（FederalCartel Office，FCO）建立了由诸多法学家与经济学家组成的智库，为执法提供治理支持，进行了如《平台与网络中的市场力量》《竞争法与数据》等研究。2019年2月FCO对Facebook剥削性滥用案进行了裁决，认为Facebook未经用户同意下收集数据，实际上是采取了不公平的手段强逼用户妥协，是“剥削性”滥用市场支配地位。

欧委会（European Commission）负责欧盟竞争法的实施，以及包括AI、大数据、网络平台监管等在内的数字经济相关事务。Google已经三次受到欧盟竞争专员（Competition Commissioner）维斯特格的重创，因歧视购物搜索竞争对手而被处以创纪录的24亿欧元罚款，因将其搜索和浏览器应用程序绑定到免费发布的安卓手机软件中而被罚款43亿欧元。后与其广告合同有关的违规行为，该公司又被罚款15亿欧元。截止2022年，Google面临超过90亿欧元的天价罚单。未来，欧委会还将积极修订法律对平台公司的权力进行限制，如从“欧委会证明企业的违法行为对消费者造成的损失”改为“企业自证消费者获益，否则将面临惩罚”等。

四、基于信息安全的治理建议

从技术实现上讲，大数据杀熟是平台滥用支配地位对用户的数据进行搜集、分析和算法推送的过程。治理这一违法行为的关键是加强信息安全的保护。过去，对于企业搜集、分析用户信息的行为，我国缺乏法律体系的支撑；但随着《数据安全法》《个人信息保护法》以及相关的一批法律法规的逐步出台和实施，这种情况将大为改观。同时，国家网信部门和公安机关网安部门联动各个行业的主管部门，积极开展各种专项整治，也会大幅度改善信息安全的现状。

在这里，笔者提出一些个人的建议，供政府决策部门参考：

1. 提升数字化治理的能力：面对大数据和人工智能算法的客观需要，政府部门需要采取数字化的手段提升治理能力，通过可信的大数据和人工智能算法进行数字化的监管，用大数据对抗大数据，用人工智能对抗人工智能。

2. 加强复合型专家团队的建设：数字化治理属于跨学科的交叉专业板块，要引入法律、技术、经济的复合型专家团队，从多维度、多视角打开大数据和人工智能算法的“黑箱子”，引导向善的、可信的人工智能技术。

3. 建立快速维权处理平台：开展教育和培训加强民众的法律意识，由政府组织建立针对信息安全问题的快速处理平台，让民众可以最简单、便捷地办理投诉和维权，让违法行为彻底消失于阳光下。

(作者彭嘉昊为上海人工智能研究院数字化治理中心总监，宋海涛为上海人工智能研究院总经理、执行院长。本文为澎湃新闻特约撰稿，未经授权，禁止二次转载。）