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受访专家表示，如果“哭穷”反“杀熟”成立，说明算法对评论有效信息进行了抓取，但应对大数据“杀熟”，不能仅靠消费者“哭穷”。
“一时‘哭穷’成功不意味着一直都会成功，要看到其背后对规范算法的迫切需求。”刘忻说，“哭穷”砍价并非治本之策，甚至有可能还会让大数据在掌握更多个人信息后进一步完善“杀熟”机制。
甘肃政法大学民商经济法学院副教授盛玉华坦言，大数据“杀熟”问题屡禁难止，一方面在于消费者举证难、维权成本高，很难有力维护自身合法权益；更重要的是算法大模型备案尚在“成长期”，缺乏成熟规则指引，在责任主体上未对“服务提供者”等概念进行明确划分，不足以应对实践中的复杂角色定位，造成监管难、问责难。
多措并举破解算法“数缚”
业内人士和法律专家认为，人工智能隐藏的消费陷阱，有些恶意行为属于价格歧视，违反市场交易的公平原则，严重的已经涉嫌大数据欺诈。如何在促进大数据赋能市场发展的同时，更好完善人工智能算法治理体系，提升监管手段和能力，对大数据产业的发展和消费者权益保护都很重要。
目前，有关法律法规已对大数据杀熟问题作出规范。2024年11月，中央网信办等四部门联合发布通知，开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动，提出严禁利用算法实施大数据“杀熟”，各地陆续开展相关算法治理专项行动。
前不久，市场监管部门明确提出，要对大数据“杀熟”加强综合治理，提高算法透明度，优化算法规则，保障消费者合法权益。
刘忻表示，算法作为一种工具，其使用方向决定善恶，作为一系列代码的集合，它在某些领域属于核心资产，查看算法模型对执法者来说需要一定门槛，这是目前规范算法的薄弱环节之一。从技术角度看，需尽快完善大数据算法模型制定依据和检测办法；从管理角度看，需加强监管机制，明晰市场准入制度，让大数据走出技术“暗房”。
2023年，上海计算机软件技术开发中心筹建生成式人工智能质检中心，2024年验收通过，专门研究、控制和解决生成式人工智能带来的潜在风险。受访专家建议，未来亟需进一步加快推广设立第三方检测机构，对应用程序中的人工智能大模型开展安全性检测。
受访专家建议，要持续完善平台算法规则的解释机制，同时探索个人数据“所有权”保护问题。蔡立志认为，个人数据是极为重要的资源类型，各类App采集到的消费者数据如何使用和管理，是破解大数据“杀熟”的关键问题之一。
“个人在使用各类App时，可视为将个人数据交于App程序管理，应更加明晰其相关各方的权利义务。如果个人决定不再使用某款App，有权要求该App抹去此前的所有数据记录。”蔡立志说。
盛玉华表示，人工智能技术迭代快，其在市场及消费领域的应用也在快速多样化，设立统一的算法监管机构，对于提升算法常态化治理水平很有必要。
来源：新华每日电讯 记者 姜伟超 马莎 王铭禹 共2页 上一页 [1] [2]
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