作者： 陈兵

　　平台经济近年来成为社会各界热议的重点，且从互联网平台金融领域延伸至互联网平台经济的方方面面，相关执法、司法案件不断涌现，在回应社会各界普遍关切的同时，也引发了社会各界对平台经济持续健康发展的深入思考。

　　4月中旬，国家市场监管总局会同中央网信办、税务总局召开互联网平台企业行政指导会，明确要求建立公平竞争、创新发展、开放共享、安全和谐的平台经济新秩序。4月底，中央金融四部委联合对部分从事金融业务的网络平台企业进行了监管约谈，并提出了整改要求。

　　在半个月的时间里，负责互联网平台经济市场监管、行业监管及安全监管等工作的中央各重要部门，就互联网平台经济领域目前运营中遇到的关键问题和高风险点展开及时有效、形式多样的业务治理与行为规整。其中，对平台企业所掌握和控制的数据及其算法运用均在不同程度上予以了强调，两次会议都提出打破平台企业垄断，保护各方合法权益的行动目标。

　　数据和算法“合谋”影响巨大

　　当前，互联网经济经营者特别是平台企业通过近十年来的宽松发展，甚或是近五年来的野蛮增长，在取得巨大经济社会效益的同时，也引发了诸多基于数据过度采集、大数据滥用、算法歧视、算法霸凌等经济社会领域的乱象。

　　譬如，平台借助个性化推荐算法，实现“用户数据收集+算法分析推荐+用户反馈增进”的“正反馈循环”，不断强化用户的选择性心理和交易习惯，在提供用户体验的同时，持续强化用户黏性，从而使广大用户从数据的生产者和算法的服务对象或享用者，经过大数据喂养的算法训练过程，逐渐演化为数据和算法的控制对象或奴役者，用户相对于平台的主体地位渐渐失去，用户的人格减等在数据与算法的“合谋”之下不知不觉得以蜕变。这里的“合谋”主要描述在海量数据不断产生且被广泛运用于算法训练时，算法会得到不断优化，优化后的算法又会提高其对数据的抓取与使用效率，数据与算法之间高效联动，形象地比喻为两者之间的“联合”行动。

　　与此同时，平台借助大数据算法所实施的个性化推送，形成“用户数据收集+算法数据画像+差异动态定价”的“精准营销”模式，最终将同一商品或服务以不同的价格卖给不同的消费者，从而获取甚至剥夺更多的消费者剩余，用户的财产利益也在数据与算法的“合谋”之下不断减少，其与平台企业的议价空间逐渐被压缩。

　　一方面是平台借由数据和算法的“合谋”不断侵蚀用户的合法权益，抑制用户有效做出正当合理选择的能力，使每一用户对于平台企业越来越依赖，越来越弱势；另一方面是平台经由对大量用户的锁定，不断强化对其所在市场和领域的控制力量，不断放大赢者通吃的竞争效应，使在位平台企业的“网络效应、规模经济、锁定效应、掌握和处理相关数据的能力”等因素不断强化，其算法训练和自学习能力不断提升，对数据获取和挖掘的效率越来越高，促使平台力量越来越强大，且此类力量的增进不局限于市场领域，已不知不觉中渗透至社会生产生活的方方面面。

　　一面是用户力量越来越弱，一面是平台力量越来越强，在这样一种平台经济生态环境下，任何忽视甚或无视均衡协调发展平台经济的思维和方式，都是不可持续的，甚至是危险的。当消费者用户端的力量不断萎缩，直至从主体演化为客体，失去主动性、自觉性、创造性之时，平台抑或商家亦失去了持续创新的动力和压力，整个消费与生产系统也就失去了升级创新的能力，最终导致整个产业链条的萎缩与滞胀。

　　及时更新理念，以监管促发展

　　在数据、算法与平台的迭代发展不断驱动经济社会发展模式向数字化、智能化发展方式创新转变之际，政府对平台经济治理与监管的理念和方式，也需要及时更新，补齐短板，从包容审慎的监管向常态化、精细化、科技化监管转向，在强化平台经济领域的反垄断和防止资本无序扩张的同时，做好分类分级精细化、科技化监管，以监管促发展，充分发挥平台经济积极作用，及时预防和消解其不利影响。

　　因此，亟待规范数据采集使用管理过程，防止算法滥用，特别是由平台设计和操作的规则算法的滥用，从数据入口到算法规则，再到数据计算、算法练习与改进的整个过程，均需在科学合理的法治框架下展开。平台经济下的法治设计，不仅仅要考虑经济发展的市场规律，还需要融合社会运行中公平、自由、民主、和谐等基础价值，并用科技向善的理念与方式，规范和支持平台经济健康发展，实现各方合法权益的均衡保障。

　　为达此目标，建议一是打通数据壁垒，促进数据合法合规流转，鼓励数据分享创新；二是严格规则算法的使用，建立算法审核与异议机制，鼓励算法创新的公众参与和社会监督，对算法依据其适用的场景予以分类，对规则算法予以严格监督，做好算法定期评估。两者同步推进，齐抓共管。

　　具体讲，考虑在现实场景中数据与算法结合的实况，互联网平台作为基础设施发挥了组织保障、资金供给、人员招募、场景开发等基础作用，故在回应和解决数据与算法的“合谋”可能带来的诸多风险甚或危害时必须考虑对平台企业的依法依规的科学监管，合理平衡市场上各方主体的合法权益。

　　随着平台企业规模经济的进一步增大，以及数据来源渠道的进一步扩围，平台所拥有的数据量越来越庞大，数据利用与数据安全的矛盾也越来越突出，故此，有必要从数据的全生命流转周期出发，审视并消除数据收集、清洗、存储、分析、利用、分享、挖掘、销毁等各环节存在的数据利用与保护之间的紧张关系。首要的是打通数据壁垒，促进数据合法合规流转，鼓励数据分享创新。

　　“数据壁垒”是当下平台企业发展面临的共性问题。虽然，我国目前尚未赋予数据以具体的财产权属性及明确的权益归属原则，但是，数据作为一种全新的生产要素，具有经济价值这一点早已成为共识，数据所具有的财产性利益，亦在司法实践中得到确认。《民法典》在肯定数据保护的合法性与正当性的同时，为数据保护的细化预留了空间。

　　实践中，鉴于数据对互联网企业，特别是平台企业竞争赋能的显著效果，其已成为各平台企业竞相争夺，“严防死守”的关键竞争原料。数据价值显性化，使得数据作为生产资料的普遍化与数据资料的私有化之间的矛盾日益凸显。必须打破不当存在且越筑越高的“数据壁垒”，连接“数据孤岛”，严格规范平台数据采集使用管理的全过程。

　　如果说数据是平台企业生产的“关键原料”，算法便是体现和挖掘数据价值，优化平台企业竞争力，增强平台企业“网络效应、规模经济、锁定效应以及掌握和处理相关数据能力”等竞争要素的“关键设施”。算法的正当利用可以实现数据价值增值和创新，更好服务用户需求和社会进步，算法的不当利用甚或恶意的滥用也能产生各种危害，不仅仅是对用户的人身和财产利益的损害，还会对整个社会乃至国家安全产生巨大风险。诚如阿里尔·扎拉奇在其《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》一书中所描述的，精妙的算法与数据运算改变了市场竞争的本质，复杂多变的市场现实已在悄无声息中将权力移交到少数人的手中，因此，必须由监管机构及时采取可行的方法和政策，有效化解算法带来的反垄断风险，维护市场公平竞争秩序，促使创新能够真正为社会带来正面意义。

　　当然，值得强调的是，技术具有中立性，算法技术正确使用能够带来创新和效率，对市场竞争和消费者福利有积极影响。若仅注重监管，忽视对算法技术分级分类分场景地进行具体考察，很可能出现“一刀切”的情况，在防止危险的同时，亦扼杀了创新。此时，就需要建立系统的算法检测体系，主动和被动相结合，对算法的具体应用场景和使用的数据进行具体分析，充分给予平台上各方主体有效的效率抗辩和异议机制，建立对算法的全面评价机制。

　　在加强算法监管的同时，给予算法学习、演练和应用的合理空间，在实践中完善对算法的科学监管。譬如，对算法应用的合规风险、风险程度，以及实际影响等进行“定期+实时”相结合的检查机制，建立国家层面的算法实时监测中心，接通主要平台企业的数据端口，通过对数据流的监测，反向检测和监督算法应用的情况。在保障数据与算法间正常交互的前提下，对数据和算法滥用的情形予以分级分类分场景地设置监管阈值模型，引入科技手段，提升监管的精细化与准确度。

　　此外，建议引入第三方算法治理机制，将算法备案、算法评估、算法公开、算法撤销等活动，在向政府相关主管机构赋权监管的同时，鼓励政府、社会第三方组织及平台企业、算法开发者等多元主体共治，平台、开发者自律，行业自治及政府外部性治理等多元方式并举，共同面对数据与算法的“合谋”所带来的风险与机遇，促进平衡经济持续健康发展。

　　（作者系南开大学法学院教授、竞争法研究中心主任。本文系教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“全球数据竞争中人权基准的考量与促进研究”的阶段性成果）