杨东：从Facebook风波看大数据法律的“痛点”

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从“今日头条”智能算法带来的个性化显示，到利用大数据“杀人”的在线旅游平台，都表明大数据应用绝不是中性的，机器学习还不成熟。大数据技术本应“了解您，但不了解您”，现在却演变成了“了解您并利用您”。在分析了消费者的支付能力和消费偏好之后，针对不同的情况定制了不同的价格，例如，确定迫切需要预订以提高价格。

作者:杨东，中国人民大学法学院副院长

背景

前社交网络巨头Facebook陷入了前所未有的信任危机。面对数据泄露丑闻，五天后扎克伯格的声音不仅未能平息这一事件，反而激起了千层浪。此时，预防和处理大数据技术应用带来的各种法律问题尤为重要。

为了解决这些问题，中国人民大学金融技术与网络安全研究中心主任杨东教授在《社会科学》杂志上发表了这篇署名文章。

社会科学杂志，第4版，第1603号

大数据的使用应该建立行业标准

大数据和云计算的结合可以用作分析用户行为、偏好和信用的强大工具。然而，在商业利益的驱动下，可能存在负外部性，这可能导致危及个人信息安全甚至国家信息安全的恶性事件。在大数据环境下，用户操作行为、视频、文件和图片等数据几乎都可以被企业使用，但在这个过程中，面临着如何保护个人隐私和维护个人信息安全的问题。

facebook在此次事件中受到批评的一个重要原因是，它未能保护数据，并被怀疑积极向第三方开放api，这使得个人敏感信息成为政治定向广告操纵公众舆论的工具。事实上，2018年2月12日，柏林法院在“德国消费者组织联合会诉facebook”一案中裁定，它违反了德国的《联邦数据保护法》，具体包括在未获得数据主体同意的情况下默认开放个人信息的收集和使用，事先准备同意声明，以及实名制的强制性要求。由此可见，facebook并没有重视对个人信息的保护，并在数据的整个生命周期，即数据的收集、存储、处理、使用和删除过程中履行其职责，这也是中国许多互联网企业的现状。

基于此，中国人民大学金融技术与互联网安全研究中心于2017年与中国互联网金融协会合作制定了《移动金融用户数据收集和使用行业标准》，并于今年年初与杜南个人信息保护研究中心合作完成了《2018年移动金融用户个人信息安全评估报告》，旨在促进数据应用的法制化和规范化。 呼吁相关行业参与者将保护用户个人信息视为企业可持续发展和加强行业自律的根本保证。

大数据与算法鉴别

从“今日头条”智能算法带来的个性化显示，到利用大数据“杀人”的在线旅游平台，都表明大数据应用绝不是中性的，机器学习还不成熟。大数据技术本应“了解您，但不了解您”，现在却演变成了“了解您并利用您”。在分析了消费者的支付能力和消费偏好之后，针对不同的情况定制了不同的价格，例如，如果确定迫切需要订票，则价格会增加，并且固定路线会提供更高的价格。

不言而喻，大数据的“扼杀”违反了商业诚信原则，甚至违反了反垄断法，这可能构成价格歧视。根据消费者愿意为每种单位产品支付的最高价格，为每种单位产品设定不同的销售价格，称为完全价格歧视或一级价格歧视。实际上，因为企业通常不知道每个消费者能承受的最高价格，价格歧视很少发生。然而，借助大数据和人工智能算法，企业可以准确地描绘出各个方向的每个用户，并基于分析和预测做出差别定价。这种方法降低了消费者对互联网业务场景的信任，使原本方便普通人生活的大数据技术成为一种盈利手段，这将损害行业发展，阻碍技术进步。

此外，机器学习模式可能会导致种族或性别歧视。在从数据输入到决策制定的机器学习的中间过程中，甚至在更高级的自动学习中，人工智能的代码和算法背后都有我们无法理解的“技术黑箱”。然而，促进非歧视性数据挖掘技术的发展是一个尚未解决的研究领域。目前，应完善大数据算法应用的信息披露义务，并借助监管技术提升监管能力。

区块链和大数据的结合是有希望的

如前所述，如何有效利用数据形成数据的价值，同时有效保护每个消费者和用户的隐私，是目前各大企业和政府面临的问题。在2018年“315”新技术与消费者保护峰会上，中国人民大学启动了大数据链与监管科技实验室。我们相信，区块链技术可以更好地解决这一难题，不仅可以加密消费者数据，还可以与其他数据持有者共享数据。通过区块链技术和哈希值(指从任何一种数据中创建小型数字“指纹”的方法)共享相关信息后，同时保留原始数据，进行交流和交换，并保证每个数据的组成和交易都保留在原始企业或个人中，从而保证数据安全和交易能够一起实现。

区块链的设计是透明的，允许金融机构直接、即时、完全透明地向监管机构提供信息。因为几乎任何类型的信息都可以数字化、编码并输入区块链，所以这个数据库在原则上是防篡改和永久性的，其有效性已被一致认可的机制所证明。区块链技术和大数据的结合在未来将具有巨大的潜力和前景。

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