信息保護(hù)立法要給“算法”劃紅線

 

木須蟲

 

算法雖然不是壞東西，但其本身也利弊各半，況且還容易被劫持和利用，也必然要求其應(yīng)用謹(jǐn)守邊界，能用而非濫用。

 

針對(duì)人們擔(dān)憂的個(gè)性化推薦問題，個(gè)人信息保護(hù)法（草案）三審稿明確自動(dòng)化決策應(yīng)當(dāng)遵守個(gè)人信息處理的一般規(guī)則，包括應(yīng)遵循合法、正當(dāng)、必要和誠信原則，目的明確和最小化處理原則，公開透明原則，信息質(zhì)量原則，責(zé)任原則等；自動(dòng)化決策，包括用戶畫像、算法推薦等，應(yīng)當(dāng)在充分告知個(gè)人信息處理相關(guān)事項(xiàng)的前提下取得個(gè)人同意，不得以個(gè)人不同意為由拒絕提供產(chǎn)品或者服務(wù)。

 

個(gè)性化推薦在網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用，如果你經(jīng)常瀏覽幾個(gè)固定類別的信息，那么平臺(tái)更新推薦的都將集中在這些類別；而在電商平臺(tái)，如果用戶經(jīng)常購買一些類別的商品，如書籍、書法用品等，那么這些類別的商品會(huì)是高頻推薦的對(duì)象。

 

諸如此類，這些推薦是基于用戶消費(fèi)習(xí)慣信息數(shù)據(jù)算法產(chǎn)生的信息推送結(jié)果，應(yīng)該說與用戶的個(gè)體要求有較高的重合度。當(dāng)這些數(shù)據(jù)中包括了個(gè)人消費(fèi)能力判斷時(shí)，不同用戶搜索同一商品，出現(xiàn)推薦商品價(jià)格方面的差異，并不會(huì)令人意外。

 

客觀來說，算法是一柄雙刃劍，有利的一面是提高信息推薦與用戶需求的匹配度，提高用戶搜索的效率，幫助用戶節(jié)約時(shí)間；不利的一面則會(huì)加劇用戶“信息繭房”的困局，進(jìn)而失去信息選擇的能力。如購物，買的東西越貴、喜好傾向越固定，那么獲得推薦并購買不符合喜好、突破風(fēng)格習(xí)慣的商品就會(huì)越難，無形中給自身的消費(fèi)思維上了道枷鎖。

 

更關(guān)鍵的是，當(dāng)機(jī)器算法有人為計(jì)算的加持，算法推薦的個(gè)性化便很可能變成被個(gè)性化，“信息蠶房”則可能變成薅羊毛的暗箱，如同樣的商品，可以以不同的價(jià)格策略來匹配不同人群的信息推薦，便不可避免地出現(xiàn)大數(shù)據(jù)殺熟。

 

可見，算法雖然不是壞東西，但其本身也利弊各半，況且還容易被劫持和利用，也必然要求其應(yīng)用謹(jǐn)守邊界，能用而非濫用。個(gè)性化是用戶選擇的結(jié)果，真正的個(gè)性化推薦必須保證用戶選擇的自由，而非強(qiáng)制。因此，必須首先賦予用戶對(duì)個(gè)性化推薦功能用或不用的權(quán)利，禁止強(qiáng)制使用，由平臺(tái)替用戶做主。其次，個(gè)性推薦商品不能與用戶消費(fèi)能力掛鉤，使得消費(fèi)者喪失對(duì)商品充分的知情權(quán)和選擇權(quán)。

 

此次個(gè)人信息保護(hù)法（草案）相關(guān)規(guī)定，對(duì)這些作了進(jìn)一步的明確，旨在給個(gè)性化推薦的應(yīng)用劃出清晰的紅線，進(jìn)一步織密大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人權(quán)利的保護(hù)網(wǎng)。

 

當(dāng)然，防止個(gè)性化推薦損害公平，在完善立法的同時(shí)，更需要加強(qiáng)監(jiān)管。如針對(duì)個(gè)性化推薦，應(yīng)當(dāng)督促平臺(tái)落實(shí)標(biāo)識(shí)提示和“一鍵關(guān)閉”功能，同時(shí)，針對(duì)個(gè)性化推薦可能發(fā)生的價(jià)格捆綁，明確將其納入到大數(shù)據(jù)殺熟行為內(nèi)進(jìn)行管理和監(jiān)督。