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聚焦《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》五大看點(diǎn)

m.zjsychem.com 來源: 新華社 用手持設(shè)備訪問
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  通過大數(shù)據(jù)“殺熟”實(shí)施不合理差別待遇,利用算法誘導(dǎo)用戶沉迷網(wǎng)絡(luò)、過度消費(fèi)……當(dāng)前,算法技術(shù)廣泛滲入互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,在給用戶帶來一定程度便利的同時(shí),由算法引發(fā)的侵害用戶權(quán)益問題也屢屢出現(xiàn)。

  算法推薦是指利用生成合成類、個(gè)性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調(diào)度決策類等技術(shù)向用戶提供信息。

  近日,國家網(wǎng)信辦等四部門出臺(tái)《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》,針對(duì)被詬病已久的問題提出明確要求。

  大數(shù)據(jù)“殺熟”如何解?不得實(shí)施差別待遇

  同樣的送餐時(shí)間、地點(diǎn)、訂單、外賣平臺(tái),會(huì)員卻比非會(huì)員多付錢;同時(shí)同地打同類型車到同一目的地,某打車平臺(tái)曾被用戶發(fā)現(xiàn)熟客反而收費(fèi)更高。

  當(dāng)前,越來越多的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析評(píng)估消費(fèi)者的個(gè)人特征用于商業(yè)營(yíng)銷。但也有一些企業(yè)利用個(gè)人信息搞大數(shù)據(jù)“殺熟”,對(duì)不同群體進(jìn)行差別定價(jià),實(shí)行“價(jià)格歧視”。

  規(guī)定提出,算法推薦服務(wù)提供者向消費(fèi)者銷售商品或者提供服務(wù)的,應(yīng)當(dāng)保護(hù)消費(fèi)者公平交易的權(quán)利,不得根據(jù)消費(fèi)者的偏好、交易習(xí)慣等特征,利用算法在交易價(jià)格等交易條件上實(shí)施不合理的差別待遇等違法行為。

  去年10月,騰訊、華為等20余家App運(yùn)營(yíng)企業(yè)承諾將嚴(yán)守用戶個(gè)人隱私邊界,保護(hù)用戶公平交易權(quán),不利用大數(shù)據(jù)“殺熟”。

  中國信息安全研究院副院長(zhǎng)左曉棟認(rèn)為,大數(shù)據(jù)“殺熟”等頑疾歸根結(jié)底是濫用用戶個(gè)人信息導(dǎo)致的。解決這類問題,首先要在治理違法違規(guī)收集用戶個(gè)人信息上下功夫,其次要保障用戶的選擇權(quán)、刪除權(quán)等權(quán)益。例如,要向用戶提供不針對(duì)其個(gè)人特征的選項(xiàng),或向用戶提供便捷的關(guān)閉算法推薦服務(wù)的選項(xiàng),并提供選擇或刪除針對(duì)其個(gè)人特征的用戶標(biāo)簽的功能。

  誘導(dǎo)用戶沉迷、過度消費(fèi)?促進(jìn)算法應(yīng)用向上向善

  設(shè)置誘導(dǎo)用戶沉迷、過度消費(fèi)的算法模型,已成為備受詬病的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)和娛樂現(xiàn)象。

  “有的游戲你玩不過去它就給你放點(diǎn)水,導(dǎo)致你像中毒一樣停不下來;或者看你反復(fù)瀏覽某件商品,它就顯示兩件八折、三件七五折這樣的優(yōu)惠,讓你盡可能多買。”中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院網(wǎng)安中心測(cè)評(píng)實(shí)驗(yàn)室副主任何延哲說。

  規(guī)定提出,算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)定期審核、評(píng)估、驗(yàn)證算法機(jī)制機(jī)理、模型、數(shù)據(jù)和應(yīng)用結(jié)果等,不得設(shè)置誘導(dǎo)用戶沉迷、過度消費(fèi)等違反法律法規(guī)或者違背倫理道德的算法模型。

  中國政法大學(xué)數(shù)據(jù)法治研究院教授王立梅認(rèn)為,算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持主流價(jià)值導(dǎo)向、促進(jìn)算法應(yīng)用向上向善的基本要求。規(guī)定提出不得設(shè)置誘導(dǎo)用戶沉迷、過度消費(fèi)等算法模型,正是將科技向善理念落實(shí)為具體業(yè)務(wù)要求的體現(xiàn)。

  “規(guī)定提出了要防范出現(xiàn)此類情形,需要相關(guān)企業(yè)切實(shí)做好算法的評(píng)估工作,從算法推薦的邏輯、面向的用戶群體、瀏覽和消費(fèi)行為等多個(gè)角度出發(fā)進(jìn)行綜合分析。”何延哲建議,為防止算法導(dǎo)致的沉迷或過度消費(fèi),必要時(shí)還應(yīng)引入第三方進(jìn)行評(píng)價(jià)和評(píng)議,以保證評(píng)估的中立性。

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