近期，一篇名為《我被美團(tuán)會(huì)員割了韭菜》的文章刷屏，完美詮釋了什么叫“宰你不是因?yàn)槟阌绣X(qián)，而是因?yàn)楹湍闶臁薄Ｎ闹薪榻B，作者基于自己點(diǎn)外賣(mài)的經(jīng)歷發(fā)現(xiàn)，在美團(tuán)上同一家店鋪，用同一個(gè)配送地址，在同樣的時(shí)間點(diǎn)單，會(huì)員比非會(huì)員的配送費(fèi)更高。大家本以為開(kāi)通外賣(mài)會(huì)員會(huì)省錢(qián)，但附近幾乎所有外賣(mài)商戶的配送費(fèi)都比非會(huì)員高1-5元。一時(shí)間，買(mǎi)了美團(tuán)會(huì)員的“打工人”覺(jué)得感情受到了傷害，在微博、知乎、朋友圈里發(fā)出了聲淚俱下的控訴：“價(jià)格歧視”、“割會(huì)員韭菜”、“吃相難看”。

何為大數(shù)據(jù)殺熟？“大數(shù)據(jù)殺熟”主要的邏輯：只要你在互聯(lián)網(wǎng)上有留下痕跡，企業(yè)就可以通過(guò)各種手段，包括不僅限于買(mǎi)賣(mài)數(shù)據(jù)、濫用權(quán)限等來(lái)獲取用戶的訪問(wèn)/瀏覽/購(gòu)買(mǎi)等行為數(shù)據(jù)，收集消費(fèi)者的信息，分析消費(fèi)偏好、消費(fèi)習(xí)慣、收入水平等信息，建立用戶畫(huà)像/用戶行為，對(duì)不同群體/不同行為的用戶進(jìn)行歸類，方便實(shí)施不同的營(yíng)銷(xiāo)手段，以達(dá)到利益最大化的差別化價(jià)格策略。

用戶畫(huà)像元數(shù)據(jù)采集--圖片來(lái)源：知乎

用戶畫(huà)像對(duì)個(gè)人基本屬性、興趣愛(ài)好、購(gòu)物偏好、社交屬性等進(jìn)行分析，為每位用戶打上專屬標(biāo)簽。對(duì)用戶畫(huà)像加上機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)，可以用來(lái)做精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，分析產(chǎn)品的潛在客戶，針對(duì)特定用戶群體進(jìn)行推銷(xiāo)。 “大數(shù)據(jù)殺熟”就是基于大數(shù)據(jù)的人工智能算法。

“人工智能+大數(shù)據(jù)技術(shù)”是一把雙刃劍，初衷是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識(shí)，利用人工智能輔助決策，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的精準(zhǔn)匹配，讓現(xiàn)代企業(yè)具備無(wú)限提升效率和精準(zhǔn)服務(wù)的可能。然而這把“利劍”也被各類網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)用于悄無(wú)聲息地侵蝕“消費(fèi)者剩余”。網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)消費(fèi)者精準(zhǔn)靶向營(yíng)銷(xiāo)，不同用戶不同定價(jià)，特別是一些對(duì)價(jià)格不敏感的消費(fèi)人群，溢價(jià)提供服務(wù)，從而出現(xiàn)了越是老用戶價(jià)格越高、花錢(qián)買(mǎi)會(huì)員買(mǎi)到的不是優(yōu)惠而是高價(jià)的怪現(xiàn)象。

更多人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用及行業(yè)規(guī)范發(fā)展內(nèi)容，詳見(jiàn)伙伴產(chǎn)業(yè)研究院最新出版的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，2020-2021年中國(guó)新基建產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》，內(nèi)含人工智能、5G通信、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新能源汽車(chē)及醫(yī)療器械等7份產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告。

APP整改進(jìn)行時(shí) “大數(shù)據(jù)殺熟”的現(xiàn)象，不僅僅存在于美團(tuán)，也存在于餓了么、淘寶、當(dāng)當(dāng)、天貓、攜程、飛豬等平臺(tái)。如付費(fèi)會(huì)員的折扣被暗中取消；同一時(shí)間同一地點(diǎn)同一餐廳，付費(fèi)會(huì)員的配送費(fèi)會(huì)更高；通過(guò)訂票軟件高頻搜索某一班次的機(jī)票，機(jī)票就會(huì)越來(lái)越貴，諸如此類，林林總總。

面對(duì)頻繁爆出“大數(shù)據(jù)殺熟”引發(fā)民怨沸騰，2020年監(jiān)管部門(mén)對(duì)APP采取了全面檢測(cè)和整改措施： 2020年11月27日，工信部召開(kāi)了全國(guó)APP個(gè)人信息保護(hù)監(jiān)管會(huì)，到12月24日完成52萬(wàn)款A(yù)PP技術(shù)檢測(cè)工作，發(fā)現(xiàn)了一批有問(wèn)題的APP，責(zé)令1571款違規(guī)APP進(jìn)行整改，公開(kāi)通報(bào)了500款，對(duì)整改不到位的及拒不整改的120款A(yù)PP，采取直接下架的處罰。 2020年12月21日，工信部公開(kāi)通報(bào)了2020年第七批侵害用戶權(quán)益行為的APP名單。

伙伴產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，這批APP名單涉及問(wèn)題主要集中在違規(guī)收集個(gè)人信息、App強(qiáng)制、頻繁、過(guò)度索取權(quán)限、應(yīng)用分發(fā)平臺(tái)上的App信息明示不到位、欺騙誤導(dǎo)用戶下載App等方面。部分頭部企業(yè)APP檢測(cè)仍發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，且未按要求時(shí)限整改完成，上榜APP包括了：QQ瀏覽器、騰訊新聞、京東等。

與此同時(shí)，工信部制定了《App用戶權(quán)益保護(hù)測(cè)評(píng)規(guī)范》10項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)和《App收集使用用戶個(gè)人信息最小必要評(píng)估規(guī)范》7項(xiàng)系列標(biāo)準(zhǔn)，涉及圖片、通信錄、設(shè)備信息、人臉、位置、錄像、軟件列表等信息收集使用規(guī)范。下一步將繼續(xù)推動(dòng)制定剩余9項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋錄音信息、短信信息、房產(chǎn)信息、通話信息、身份信息、傳感器信息、日志信息、交易和消費(fèi)記錄、好友列表等個(gè)人信息的收集使用規(guī)范要求。規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的制定為APP侵害用戶權(quán)益專項(xiàng)整治工作提供依據(jù)和支撐，為企業(yè)合規(guī)經(jīng)營(yíng)明確規(guī)范要求。

App用戶信息收集規(guī)范政策--圖片來(lái)源：伙伴產(chǎn)業(yè)研究院整理制作

從純技術(shù)上講，數(shù)據(jù)和技術(shù)是中性的，但最終的走向卻讓人深感憂慮！伙伴產(chǎn)業(yè)研究院指出，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等為代表的數(shù)字技術(shù)正加速滲透經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域，各種互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)已成為人們高度依賴的工具。人們面對(duì)自己的隱私數(shù)據(jù)在各類平臺(tái)“裸奔”已是無(wú)力抵抗，但隱私數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，卻沒(méi)有最壞，只有更壞。面對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的巨大誘惑，去考驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)創(chuàng)始人、商業(yè)企業(yè)的人性，顯然不靠譜，以人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展衍生出來(lái)的技術(shù)倫理和監(jiān)管缺位的問(wèn)題亟待解決。

伙伴產(chǎn)業(yè)研究院認(rèn)為，治理大數(shù)據(jù)殺熟還需“技術(shù)+監(jiān)管”雙管齊下：如鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)反殺熟的大數(shù)據(jù)技術(shù)、使用技術(shù)類的監(jiān)控平臺(tái)、監(jiān)管部門(mén)出重拳整治、立法立規(guī)來(lái)監(jiān)管平臺(tái)的大數(shù)據(jù)殺熟問(wèn)題。

現(xiàn)代社會(huì)，新一代人工智能技術(shù)正加速應(yīng)用到人們生活的方方面面，大家正在面臨的以“大數(shù)據(jù)殺熟”“信息繭房”等新形式的不公、偏見(jiàn)或歧視，人臉識(shí)別引發(fā)道德倫理?yè)?dān)憂，自動(dòng)駕駛產(chǎn)生決策倫理等問(wèn)題的解決方式，將對(duì)每個(gè)人的生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。“人工智能+大數(shù)據(jù)技術(shù)”這把雙刃劍該怎么用，值得相關(guān)立法/監(jiān)管部門(mén)、企業(yè)家、技術(shù)開(kāi)發(fā)者和使用者深度思考。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：大數(shù)據(jù)殺熟：最懂我的人，傷我最深！

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