人工智能技术的工程伦理问题 --以美团外卖大数据杀熟为例_人工智能中的工程问题

引言

最近朋友圈刷屏的一篇文章《我被美团会员割了韭菜》很多人都看过，针对该事件，网经社电子商务研究中心主任曹磊指出：大数据“杀熟”暴露出大数据产业发展过程中的非对称以及不透明。由此也带来的最大伦理危机—个人隐私权问题。

背景信息

近年来，大数据杀熟现象不断被爆出，2020年12月17日，一篇名为《我被美团会员割了韭菜》的文章刷屏，该文作者基于自己点外卖的经历发现，在美团上的同一家店铺，用同一个配送地址，在同样的时间点单，会员比非会员的配送费更高。文章中称，本以为开通外卖会员会省钱，但附近几乎所有外卖商户的配送费都比非会员高1元~5元。一时间，买了美团会员的打工人觉得感情受到了伤害，在微博、知乎、黑猫投诉、朋友圈里发出了声泪俱下的“控诉”：“价格歧视”“割会员韭菜”“吃相难看”…网友们仿佛上足了弹药，齐齐瞄准美团打去。同时，#美团被爆杀熟外卖会员#迅速登上当日微博热搜榜第五名，截至发稿，该话题下已有5.7亿阅读，形成4.4万讨论。

1. 美团喜新厌旧？

在此次事件中，从法律角度其实并不好界定美团存在杀熟现象。不过，因为网友将#美团杀熟会员#推向了风口浪尖，而此事又恰好置于平台经济反垄断的讨论热度当中，同时，美团近年来力推会员服务，帮助其餐饮订单量实现节节攀升，此事引起了人们的争相讨论。美团外卖用户薇薇发现，“同一家店，同一个商品，昨天22元，今天变30多元”，商家给她发来了截图，说商家那边显示还是20多元。薇薇推断，商家设定的满减在不同用户手里都是不一样的，并不是所有用户都显示商家所设定的满减优惠价格。
此外，会员续费也体现出较大的差异。有网友称，“半年不用美团，会员月费只收3元，连续用美团会员，只给优惠3元”。也有用户指出，一个办公室里，同事之间饿了么的百亿补贴力度也不尽相同，有用户反映，下单越多，补贴越少，但是停两周之后，补贴力度又会变大。网友们将这种“差别对待”称为“杀熟”，具体表现是平台“对新用户比对老用户更好”。这里的“新用户”不仅仅是指新注册的用户，更多的是指停止使用一段时间又回归的用户。发现了这一“秘密”的网友，为了避免“被涨价”，总结出了应对攻略——在A平台点两三次后，就跳到B平台，在不用A平台的期间，A平台会推优惠券，这时候再跳回到A平台。为了一直享受到低价续费，他们也不会在一个平台连着续费，而是会在A平台的会员到期后，“冷落”A平台一段时间，选择B平台，等“回归”A平台时又能享受到低价开会员的“关爱”。
美团的声明中称，在知晓该问题后，美团外卖联系了上述发文的用户，并赴现场调查。但该用户在12月17日向自媒体《财经故事荟》表示，这份声明没有解答他的疑问。定位缓存仅能勉强解释12月9日的配送费差异，但实际上，他在12月11日又试着点了一次，依然存在配送费差额，他当场向美团工作人员提出了疑问，但美团方面称，绝对不会针对会员进行大数据杀熟。

2、美团到底杀熟了没有？

上海金融与法律研究院研究员刘远举向深燃表示，价格歧视是一个中性的经济学概念。市场中总会存在价格敏感人群和价格不敏感人群，平台通过算法将用户加以细分，通过给新用户更多的优惠，让一部分价格敏感的人群也能享受到服务，放到整个市场来看，能扩大整个社会的交易规模，具有一定的公平性。要注意的是，在2021年2月7日公布的《关于平台经济领域的反垄断指南》第十七条，特别提到了“差别待遇”。指南认为，具有市场支配地位的平台经济领域经营者，可能滥用市场支配地位，无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇，排除、限制市场竞争。不过指南中提到，分析是否构成差别待遇，需要考虑以下因素：基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，交易价格存在差异，新老交易人存在交易价格差异等。而针对新用户的首次交易开展的优惠活动，属于正当地实施差别待遇的理由。换言之，反垄断指南对于平台存在新老用户交易价格差异具有一定的容忍度。
“你可以从商业道德上谴责这种行为，但从商业逻辑上来讲其实是没问题的”，某外卖平台前员工任风从外卖平台的运营逻辑对深燃分析称，平台之前低价推广是有成本的，当这个平台市场份额较高、觉得用户习惯差不多养成了的时候，会重新拿回定价权，弥补之前低价推广的成本。“多快好省，又便宜、产品和服务又好是很难兼容的。”
“在提及新零售的千人千面时大家都那么憧憬，怎么真正落实的时候又开始排斥？”任风说，从他的视角来看，外卖平台根据不同用户的消费能力、习惯，推送不同的优惠券，本身是大数据分析能力的体现。从全盘的服务能力来看，渐渐减少对固有会员的补贴，用省下来的钱既能拉来更多的新用户、做大规模，也能让平台有能力做一些普惠性的服务提升，比如优化推荐界面等，这是对新老会员都有好处的事情。
但是，这种对老用户减少补贴、对新用户加大补贴的行为，很容易让大众觉得，平台是前期讨好用户，一旦用户成为忠实用户（购买会员），平台就开始“收割”。

一、大数据杀熟

1、什么是大数据杀熟

大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。经营者运用大数据收集消费者的信息，分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息，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更多消费者剩余的行为。

2、大数据“杀熟”的计算方法

1.1用户的数字画像

通过对用户基础数据、行为数据等进行分析之后，能够为每一位用户勾勒出一个大致完整的数字画像，从性别、年龄、教育程度等等各个方面方便机器认识你。

2.2行为数据分析

通过对所有用户的基础数据进行分析，可以得出更深层次的用户信息，比如你的价格敏感度。一般的商城平台在使用推荐算法处理问题的时候，并不是简单地依据消费者购买的商品数量和价格确定，而是会看他可能购买的商品在所有三级品类中的价格排序，比如，那些被他加入购物车的商品有着怎样的排名。另外，更深层次的算法还会额外关注物品从被加入购物车到最终购买的时间延长程度，甚至包括他以往是否点击、收藏或使用过优惠券等信息。
获取用户的信息可以通过多种渠道，最常见的是在APP上埋点采集、通过一些广告联盟来共享用户的浏览器记录、Cookies等信息，当然还会有专人倒卖用户基本数据和行为数据，甚至在用户电脑上植入木马病毒，以后台运行的方式来获取用户的行为数据。这就导致不论是在搜索引擎、淘宝还是在聊天软件上的记录，都有可能被获取到。

3、大数据杀熟的表现形式

“杀熟”的形式多样，主要有三种表现：一是根据用户使用的设备不同而差别定价，比如针对苹果用户与安卓用户制定的价格不同；二是根据用户消费时所处的场所不同而差别定价，比如对距离商场远的用户制定的价格更高；三是根据用户消费频率的不同而差别定价，一般来说，消费频率越高的用户对价格承受能力也越强。与其称这种现象为“杀熟”，不如说是“杀对价格不敏感的人”：一罐可乐，在超市只卖2元，在五星级酒店能卖30元。这不能叫价格歧视，而是因为人们能住得起五星级酒店，那么就是要被“杀”，这个理论套用在“大数据杀熟”上却并不恰当。一个关键问题是，一罐可乐的正常价格是透明的，所以在五星级酒店的溢价是公开的。但“大数据杀熟”却处于隐蔽状态，多数消费者是在不知情的情况下“被溢价”了。此外，将老顾客等同于“对价格不敏感的人”，也有偷换概念之嫌。

二、大数据带来的伦理问题

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。大数据对于未来企业发展的重要性无需多言，如今各大企业也通过各种手段来加大数据的丰富度，以夺得未来发展先机。但是，任何事物都是有两面性的，大数据在为我们的生活提供便捷的同时，其中潜在的伦理问题同样值得我们每个的思考！

1、数据采集中的伦理问题

以往的数据采集皆由人工进行,被采集人一般都会被告知,而如今的大数据时代,数据采集都被智能设备自动采集,而且被采集对象往往并不知情。例如我们每天上网所产生的各种浏览记录,在网上聊天时候的聊天记录,我们手机的通话和短信记录,我们在公共场合出入的监控记录,如此等等,都在我们不知情的情况下被记录和储存下来。

2、数据使用中的隐私问题

在大数据时代,各种数据都被永久性地保存着,这些数据汇集在一起形成大数据,这些大数据可以被反反复复永久使用。从单个数据来说,经过模糊化或匿名化,隐私信息可以被屏蔽,但将各种信息汇聚在一起而形成的大数据,可以将原来没有联系的小数据联系起来。大数据挖掘可以将各种信息片段进行交叉、重组、关联等操作,这样就可能将原来模糊和匿名的信息重新挖掘出来,所以对大数据技术来说,传统的模糊化、匿名化这两种保护隐私的方式基本上失效。

3、数据取舍中的伦理问题

在小数据时代,遗忘是常态。但是,由于网络技术和云技术的发展,信息一旦被上传网络,则立即被永久性地保存下来,就像白纸染上墨迹一样,我们很难彻底清除。于是,在大数据时代,记忆成了新常态,而遗忘则成了例外。有些人做过某种错事,大数据将此事永远存储下来,时不时又被人翻起而成为一个永远的伤疤。这种永久存储的技术让不少人失去了重新做人的机会,给当事人带来永远的灾难。因此,当事人是否有权要求删除自己的相关信息，在大数据时代成为了一大问题。

三、结论与启示

1、结论

大数据的判断过于冰冷，渥太华大学教授科尔说过，大数据系统只是算法，它并不懂得法律，如果它根据数据判定这些人不适合申请贷款或工作时，就会在法理上违反无罪推定原则。而且数据往往比人们想象的更易被操控。据Target前经理表示，公司管理部门曾尝试通过收集分析顾客问卷打分表以期提升顾客满意度，然而此举却造成员工伪造客户信息以夸大自己的工作表现。
可以看到，随着大数据来临，企业和政府部门甚至个人都可以掌握大量数据，但随之而来的，可能是企业为了实行精准营销，私自分析顾客的私人信息，甚至骚扰顾客，给顾客带来不便与烦恼；也可能给了网络犯罪者一个可趁之机，通过网络攻击窃取企业和他人信息，转而向不法组织兜售。由于法律规则的相对滞后，以及企业对获得大数据的急迫性，采用非法手段获得大数据的行为几乎从未停止。如通过短信、爬虫等等灰色手段获得第三方数据，已经形成一整套完整的产业链。

2、启示

大数据技术是信息技术的延续,信息社会刚刚提出并兴起之时,人们也曾担心害怕,一如当下的大数据革命。任何技术都是一把双刃剑,这把剑是利是害,完全取决于持剑之人。大数据技术只是放大了人类原本就存在的或明或暗的人类本性,所以对大数据的规制其实还是对我们人本身的规制。

2.1用技术解决技术

有杀熟的大数据技术，也就会出现反杀熟的大数据技术。可能会出现技术类的监控平台，通过模拟不同的设备、账户、行为等方式，去判断平台是否存在大数据杀熟，就像安全软件公布漏洞一样，对发现的情况进行公布，给平台压力；可能会出现购物助理这样的应用，就像过去的比价软件一样，不只是单纯地比较价格，而是在用户被杀熟时提醒用户；甚至可能会出现反杀熟应用，帮助用户去模拟各种行为，不被杀熟。

2.2完善法律法规来监管平台的大数据杀熟问题

《电商法》已经明确，电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益，这个要求实际上就是要预防可能出现的“大数据杀熟”行为，相信未来监管会更加完善、明确和可执行，覆盖到人们互联网生活的方方面面。
2.3平台需要进行商业模式创新
线下商业世界，存在杀熟现象的往往是不够标准化、同时缺少服务的场景，比如需要砍价的电脑城，消费者去苹果或者华为体验店，抑或去高端商场，是从来不用担心被杀熟的，因为这些场景中不需要降价，价格很透明，服务很好。电商、旅游、生活服务、娱乐等存在交易场景的平台，应该要寻求更加可持续的商业模式，大数据杀熟赚的是小钱，只有给消费者提供最好的体验，甚至消费者愿意额外付费的优质服务体验，才能走得长远。
现在很多平台推行的会员模式，将是未来的趋势，可以一定程度避免大数据杀熟：消费者花钱购买会员本质就是要更好的服务、更低的成本、个性的体验，平台从会员身上赚取了额外的钱，牢牢黏住了用户粘性，不需要再对他们进行大数据杀熟，如果这样做会员就会流失，得不偿失。会员模式之外，具备交易属性的平台都应该探寻更加持续的盈利模式，通过大数据杀熟赚快钱无异于杀鸡取卵。
大数据杀熟的本质是一种背信行为。用户和平台之间的忠诚度是相互的，平台无视品牌形象和长远利益，结果必将是透支信用、失去用户。