一、AI定价算法及其在电商平台中的应用

二、电商平台的法律监管现状

三、实证研究：希尔顿等酒店巨头遭反垄断诉讼为例

四、电商平台法律监管策略

五、结论

作者：唐珺，广东金融学院法学院副教授，品牌建设与创新战略研究中心主任；廖睿，广东金融学院法学院21级

摘要：AI定价算法广泛用于电商平台，使得平台竞争力得到增强。但是，AI定价算法的应用也引发了不少法律问题，集中表现在消费者权益保护，数据隐私和市场公平上。AI定价经由分析消费者行为和市场需求来达成差异化定价，这样做有益于提高平台盈利水平，可也造成了价格歧视，大数据杀熟等情况的发生。本文剖析了AI定价算法在电商平台中的应用以及由此产生的法律风险，并探讨了当前法律框架在处理这些问题时存在的短缺。如算法缺乏透明度，不能保障消费者知情权等问题。 借助案例分析，显现出价格歧视，垄断行为和“大数据杀熟”等法律难点。本文提出了一些解决办法，涉及加强专门立法，推动跨部门协同监管等，促使电商平台AI定价算法合规发展。

关键词：AI定价算法；电商平台；法律挑战；消费者权益；算法透明度

人工智能技术疾速发展，它早就融入我们的生活场景之中，并且在竞争白热化的电商市场的表现尤为突出，AI定价算法凭借其强悍的数据处理能力，能够快速分析包括消费者行为、竞争对手定价、市场需求在内的各类因素。这样电商平台就能够完成针对不同人制定对应价格并即时调控这件事，从而在瞬息万变的市场中获得竞争优势和提升盈利能力。但随着这一技术的普及，一系列的法律和伦理问题也随之出现。价格歧视、大数据杀熟、算法合谋、数据隐私泄露，甚至透明度不足，都是AI定价算法应用中面临的挑战。AI定价算法被应用到电商平台时，会对不同的消费群体实行差别化定价，这种做法一方面影响价格公平性，另一方面可能削减消费者对平台的信任度，甚至造成社会信任危机出现。以往的法律法规大多针对人为合谋和价格操控而设，与之相比，AI定价算法这种新形式要复杂得多，带来了新的法律难题，怎样识别AI定价中的不公平行为，又如何判定算法有没有造成价格歧视，这些都是当下监管不易解决的问题，依托前述背景，探究电商平台应用AI定价算法的相关问题，研究在确保技术革新的同时，该怎么守护消费者权益，让平台运营始终行驶在法治轨道上。

一、AI定价算法及其在电商平台中的应用

（一）AI定价算法的基本概念与功能

人工智能技术不断快速提升时，电商平台渐渐将AI定价算法当作改进定价手段，巩固竞争力的重要工具。McCarthy 于1956年首次提出AI一词，他认为人工智能就是“要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样”[1]。在营销里，定价是重要的一个形成部分，在此方面已有研究说明增强定价能力对公司整个的业绩会有十分明确的提升作用。有效的定价除了能优化产品的市场定位，还能提升其盈利能力和竞争优势[2]。AI定价算法实际上是一个使用各种类似的机器学习及深层学习技术去处理海量数据，并且由这些数据自定或改变商品价值的一种自动智能系统。相比传统定价方式，AI定价算法的优势在于能实时监测市场变化、消费者需求以及竞争对手的价格，并根据这些因素把价格进行动态调整，从而优化定价策略和提高利润空间。可传统的定价形式往往不够灵活，难以应对市场的瞬息万变。数据显示，2019年黑五期间，亚马逊创下了接近72亿美元销售额的记录，而这种增长和AI定价算法之间联系相当紧密。AI系统不仅帮助亚马逊优化定价策略，还提升了整体销售效率，使其在激烈的电商竞争中占据主动。

AI定价算法、大数据杀熟和个性化定价虽然在概念和应用上有所不同，但它们之间的关系却紧密。AI定价算法则为核心技术赋予保障，个性化定价恰好是这一核心技术在电商中的重要表现形式，实际运行中为平台增强了转化率和盈利空间，各类型的顾客还可取得按要求其习惯形成的价格计划。然而，如果运作不当，很可能会变成成依托用户数据执行针对老客户采取高价策略的现象，造成价格不公平，也就是“大数据杀熟”。这种情况不仅妨害消费者权益，也可能影响平台的信誉和忠诚用户带来负面影响。因此，如何在提升定价效率的同时确保公平性就成为了电商平台需要重点考虑的问题。AI定价的典型表现之一就包含了大数据杀熟[3]。其中其关键技术表现为借助相关模型处理规模庞杂的数据信息，并按照处理所得结果自动规划相应的定价策略，此主要依托机器学习来落实。

定价受很多关键因素影响，历史销售数据，用户行为，市场趋势，商品库存等，深入分析这些数据以后，算法会找出价格波动的规律，预测市场需求，马上调整价格，从而更好地适应市场变化和竞争环境。经由深度学习模型，AI能依循消费者的个人偏好和消费历史达成个性化定价，对处于不同时刻的不同用户提供更加精准的价格方案[4]。AI定价算法还有预测性定价的能力，在分析历史数据和市场趋势的时候，AI既可以响应当前需求，又能预测未来的市场变化，这样电商平台就能够事先制定价格策略，规避潜在的市场波动。

（二）电商平台中AI定价的实际应用情况

个性化定价在AI定价策略中应用相当常见，它分析消费者购物记录，浏览行为与支付意愿等数据后，为不同用户制定不同的价格。这使价格依个人需求调整，从而推动购买并提升平台收入，以天猫的AI定价体系举例，它遵照用户资料制定专属的优惠计划，假如某位消费者频繁购买某一品牌的东西，那他很可能会收到促销信息方便继续唤起购买欲望，同时对于从未使用该类商品的顾客，他们可能对该商品抱有兴趣的情况下则更可能对较低售价产生关注，因而这种情况之下平台也许会规定低价引流促成首次交易达成。个性化定价同时体现在商品价格，还和运费，捆绑销售等策略调整相关，电商平台借助这种方式，既能改进消费者的购物体验，又能提升盈利能力。eBay的AI定价系统会监测竞争价格策略然后执行调整，这样做可让商品价格在市场上具有竞争力，其智能竞价机制会对比平台内外的商品价格之后进行动态调整，从而让eBay守住竞争优势。动态定价策略有帮助于扩充利润空间，加强市场竞争力，官方表示这个系统可追踪市场价格变化来自动调整，保证商品价格具备竞争力。灵活的定价方式能增强卖家适应市场需求的效率，进而改善销售转变率，该系统能快速应对市场变化，经过动态调整后商品平均价格有所削减，这种调整也会对销售量产生影响，AI定价系统能快速响应价格变化，增强定价策略，平台的快速反应机制能增进消费者对价格的信任，从而增强整体市场竞争力。

美团作为中国本地服务平台中采用AI定价算法的实例，其定价系统借助即时处理消费者需求，天气变化等数据，调整外卖，酒店预订和旅游产品服务价格，在节假日，周末以及高需求时段，智能定价策略的优势显著，价格调整后优化了服务销售与平台盈利并吸引更多消费者，根据美团公开数据称，采用AI定价算法后，外卖订单量提升了约15%，餐饮商家总体盈利增长10%，这来源于AI定价系统精准分析消费者需求峰值，价格敏感度，供需关系以及竞争对手策略。

二、电商平台的法律监管现状

（一）现行法律框架及相关法规

1. 国内相关法律法规

《中华人民共和国电子商务法》（一）电子商务经营者从事经营活动时，应当遵循自愿、平等、公平、诚信的原则。这些原则构成了电子商务活动的基础，也间接影响了价格的设定。例如，公平原则要求经营者在设定价格时，不得进行价格欺诈，确保价格的合理性和公正性。

（二）电子商务经营者的责任与义务中规定了电子商务经营者还应接受政府和社会的监督，这其中就包括了价格监督。政府和社会组织有权对电子商务经营者的价格行为进行监督，确保其符合法律法规和公平竞争的原则[5]。

《中华人民共和国价格法》规定经营者不得滥用市场地位进行价格歧视AI定价算法若依据消费者的行为历史或支付能力调整价格，可能被认为是对特定消费者群体的不公平定价[6]。

《消费者权益保护法》中规定了消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利。电商平台在使用AI定价算法时，若没有充分告知消费者定价机制，可能侵犯消费者的知情权[7]。

《个人信息保护法》明确规定平台在收集和使用消费者个人信息时必须取得消费者的明确同意[8]。若AI定价算法依赖消费者数据来进行价格调整，则平台必须确保该数据的合法收集与使用，防止消费者数据被滥用或泄露。

2. 国际相关法律法规

2018年，欧盟通过了《通用数据保护条例》，该条例严格管控了个人数据的使用，对互联网数据的使用和在个人数据的保护方面相比《个人数据保护指令》更加规范和完善，被认为是关于数据保护最全面系统的法律规定。《通用数据保护条例》增加了数据所有者的义务，强化了数据所有者的责任，企业获得消费者信息必须经过“消费者知情同意”，而这种同意是消费者自愿、清晰、知情的[9]，如果企业仅笼统告知消费者，仍然构成超出消费者同意的范围使用其个人数据，进而违反了《通用数据保护条例》。2020年12月，欧盟委员会基于《电子商务指令》制定了《数字服务法案》（DSA）草案，目的在通过完善数字服务供应商的义务和责任体系，切实保障在线用户的基本权利。经过多轮讨论与修订，DSA最终于2023年8月正式生效。这部法案是欧洲数字服务法律框架中的核心组成部分，标志着欧盟在数字领域规则制定方面的一次重要升级。DSA对算法推荐的“透明度”义务不再仅限于超大型平台供应商，而是扩展到了普通平台供应商。欧盟一直关注算法推荐的问题，并在《欧盟数据保护通用法案》中将其划分为算法匹配、算法推送和算法决策三类。DSA对平台供应商的透明度要求也大致对应这三种类型。DSA明确要求用户有权对算法匹配运作方式保持了解，平台供应商需要在用户协议中明确推荐系统所使用的核心参数，同时，平台供应商还必须向用户解释利用这些参数处理数据并推送特定内容的逻辑，确保推荐机制透明化。用户依据DSA规定可对推荐内容进行选择和调整，平台提供多种内容展示排序选项时，用户自由选择随时修改偏好设置。重新定义各类在线服务提供商的责任，不仅规范了数字服务市场的运行机制，还对数据垄断起到了遏制性积极作用，法案的实施提升了欧盟在全球数字治理中的影响力，巩固其技术监管领域的领导地位。

2015年时，美国白宫发布了一份名为《BigData and Differential Pricing》的报告，就算法个性化定价问题表明了自己的立场：既不是完全反对，也不是惩罚，而是呼吁加强监管。报告提出了几条基本原则：(1)区分“差别性待遇”和“差别性冲击”；(2)不鼓励市场竞争，而主张个性化定价；(3)对存在较大政策倾斜风险的市场应予以鼓励并持续观察；4.资料收集规范。为规范算法歧视行为，防止侵犯公民权益，美国联邦贸易委员会在强化“告知并同意”原则的基础上，建立了事后审查机制，并首次提出“隐私设计”概念，要求企业将隐私保护纳入其日常业务运营之中。2019年10月，美国参议院提出《过滤泡沫透明度法案》，该法案要求大型互联网平台向消费者提供更大的透明度，当使用“不透明”算法产出个性化推荐内容时须明确告知用户，并给予用户选择退出的权利。2021年5月27日，美国参议院提出《算法正义与在线平台透明度法案》，该法案通过提出披露算法收集个人信息的类别以及处理个人信息的方式、发布透明度报告以及长时间保留算法使用和处理记录等一系列方法，确保在线平台履行算法透明义务。

（二）电商平台定价行为的法律挑战

关于各电商平台定价行为在法律问题上的挑战，主要存在以下三个问题。首先是电商平台AI算法定价行为引发的价格歧视。其二是电商平台AI算法定价行为引发的可能垄断行为。最后是电商平台AI算法定价行为引发的“大数据杀熟”问题。

1. 价格歧视

价格歧视指的是企业对具有相同生产边际成本的商品或服务针对两个或两个以上的消费者收取不同价格的行为，且这种价格差异并不反映成本差异[10]。价格歧视主要分为三种。第一种是完全价格歧视也称为一级价格歧视。商家对每个消费者都收取其愿意支付的最高价格，这种形式在现实中较少见，拍卖属于一级价格歧视的一种，对每个拍卖物最终收取的费用即是消费者愿意支付的最高价格。第二种是分级价格歧视，也就是二级价格歧视。商家根据购买数量或消费等级提供不同的价格，例如购买的商品数量越多折扣越多。第三种是群体价格歧视，即三级价格歧视。企业根据消费者的特征（如地域、年龄、职业等）设定不同的价格，比如公交车的学生票折扣、老年证免费；餐饮类商家制定的学生价折扣优惠。消费者剩余指的是消费者购买某种商品或服务所愿支付的最高价格与市场售价之间的差额[11]，获取的消费者剩余越大，利润也就越大，而实施价格歧视的目的就是为了获取消费者剩余。在电商平台上，价格歧视大多靠算法定价来达成，平台会遵照用户浏览记录，购买习惯等数据，先实施收集与分析，之后预测用户的支付意愿，再借助动态调整价格形成不同定价。这个过程要依靠大数据分析，而且消费者很难发觉，于是价格歧视现象就被广泛性讨论，当消费者不能确定自己是否被区别对待的时候，这种定价方式就会影响到市场公平性。从法律层面看，价格歧视合法与否，常常取决于经济目的是不是合理，是不是符合社会利益，有没有损害消费者权益，合适的价格差异行为在一些情形下能够改良资源调配，增强市场效率，可要是缺乏透明度或者存在数据滥用的情况，那么市场秩序就会被破坏，消费者利益也会受到影响。

2. 可能导致垄断行为

执行协议时，算法表现冷静、理性、缺乏情感，使其能够在各种复杂环境下保持合作，从而增强算法共谋的稳定性[12]。互联网平台掌握算法后，可以利用其管理海量产品，实时监控市场价格，并迅速调整定价，从而对市场形成一定的控制。这类垄断情形既影响了其他竞争者公正参加市场竞争的能力，还可能导致消费者无法享受到价格下降带来的实惠。此外，算法共谋可能促使横向垄断协议的形成，使市场垄断问题更加严重。这类协议能够通过算法自动执行，无需人为干预，这就使竞争对手遭遇更艰难的局面，同时加剧市场的不公平竞争。维持公平开放的竞争环境秩序，重要的是确保经营者能够独立自主地执行决策活动。共谋行为借助隐性或者显性的协议手段达成之后，市场竞争所依赖的基础就被打破，在算法介入的情况下，经营者不再只是靠自己的经验与市场法则做决定，而要被算法掌控的价格调控体系所左右，削弱了原本的市场竞争。这种局面不仅降低了市场的活力，还会加剧垄断风险，导致盲目追求利益，损害经济效益和消费者的合法权益等情况出现[13]。自我优待现象在全球范围内正引起越来越多的关注。在当前平台竞争激烈的环境中，不少自我优待行为是通过算法来实现的，其指的是平台向自身或关联公司的商品或服务提供优惠或特殊待遇，同时对其他经营者的商品或服务采取不平等对待。自我优待这种行为的目的是在竞争中获取不公平的优势。这种行为既是平台依托自由市场功能来展开恶性竞争的体现，同时也是为了控制其他各方市场主体竞争力量的单方行为[14]。当平台经营者利用算法权力，通过自我优待等手段对其他经营者实施不公平竞争时，垄断问题也可能随之出现。一个典型案例是谷歌在2017 年被欧洲委员会指控的事件。谷歌被指利用算法优势提升自家比较购物站点的排名，同时压制竞争对手的购物平台。这一行为是谷歌进行不正当竞争的代表性例子。

3. “大数据杀熟“问题

“大数据杀熟”是指经营者利用复杂的算法和大数据收集消费者的个人隐私数据和消费行为数据来绘制消费者的个人用户画像，识别消费者最大支付意愿（Willing to Pay, 即 WTP），从而针对不同的消费者推出不同定价的商品或服务[15]。2017 年底，一名新浪微博网友表示自己遭遇了“大数据杀熟”。随后，2018 年，又有网友分享了一个经历：他用自己的账号和朋友的账号查询同一家酒店的房间，却发现价格不同。这一事件被评选为“2018 年十大消费侵权事件”之一。“大数据杀熟”一般涉及三个步骤。首先，平台通过收集或向数据中介购买大量现有和潜在消费者的个人数据，这些数据包括但不限于消费者的定位、IP 地址、下单时间、浏览记录以及购物历史等。例如 Uber 收集了大量的消费者的地理位置信息并且利用这些信息对消费者实施价格歧视。其次，平台利用算法技术分析和处理收集到的消费者数据，绘制出消费者的“消费画像”， 接着按照这个分析出个体顾客支付的心理价位最大范围。最后根据算法预测出的消费者的最大支付意愿，对不同的消费者实施价格歧视。

三、实证研究：希尔顿等酒店巨头遭反垄断诉讼为例

（一）案例背景介绍

2024年4月30日，美国旧金山联邦法院受理了一起反垄断集体诉讼，8名消费者指控6家知名连锁酒店利用人工智能软件操控客房价格，涉嫌反竞争行为。被告包括希尔顿全球、温德姆酒店、四季酒店、奥姆尼酒店、凯悦酒店以及精选国际酒店集团。原告认为，这些酒店集团使用Integrated Decisions and Systems, Inc. (IDeaS) 及其母公司SAS Institute, Inc.开发的“G3 RMS”软件调整价格，造成市场操控，损害消费者权益。软件的运作方式是收集并整合竞争酒店的房间可用性、需求、定价等敏感信息，实时监控市场价格，并通过人工智能算法动态调整酒店定价。尽管酒店之间没有直接沟通，但这一机制让它们能通过软件自动实现价格趋同，形成某种“默契”定价。这种做法减少了消费者的选择空间，并人为抬高了住宿成本。

（二）案例分析

1. 对于酒店运营商

涉嫌反竞争行为：根据《谢尔曼法》的第1条，任何形式的价格固定、市场划分或其他限制竞争的行为都是非法的。酒店运营商通过使用AI定价算法来操控价格的行为，可能被认作是反竞争行为。尽管没有明确证据表明酒店之间直接达成价格固定协议，但通过共享信息并使用相同的定价软件，它们的行为会引起市场价格协调，这种行为被称为“协同行为”，即使没有正式合谋，也能带来不正当竞争的结果。

滥用市场支配地位：处于领军位置的大企业利用自己在市场的占额来影响其他竞争对手的实力，通过操控定价排挤竞争对手，尤其是小型和中型规模的相关同行企业。如果法院认定这些行为限制了市场公平竞争并伤害了消费者权益，则构成滥用市场支配地位的行为。

2. 对于软件平台

协助反竞争行为的责任:根据《谢尔曼法》相关条款，任何协助或促进反竞争行为的实体也可能被追究责任。虽然IDeaS等软件平台主张“中立工具”原则，认为自身只是提供技术支持，可一旦算法设计造成市场价格协同变动，或助推了反竞争行为，则构成间接参与垄断。

不当算法设计的责任：根据《联邦贸易委员会法》第5条禁止“不公平或欺骗性商业行为”。平台未能对算法潜在的反竞争滥用进行有效监管，也将面临法律责任。特别是当一种算法使用默认参数来自动协调整个市场的价格，则被视为主动参与反竞争行为，而非“被动工具”。

四、电商平台法律监管策略

（一）加强对消费者信息的保护

电商领域差异化定价的依据主要为消费者个人信息。而在获取及使用这些信息时，消费者的权益必然会受到直接的影响，平台在用户注册，浏览行为，购物习惯，支付方式等行为中都在不断地搜集数据，这些数据就成了个性化定价的核心要素所在，目前相关法律法规在个人信息保护的具体细则仍不完善，尤其针对电商领域数据使用和定价透明度的规范存在者条款空白的情况。

我国尽管已出台《个人信息保护法》《电子商务法》《民法典》《网络安全法》以及《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法律，初步构建了个人信息保护的法律框架体系，但是这些法律法规更强调在宏观调控层面，电商平台如何合法使用消费者数据以及数据滥用的具体标准还未明确，AI定价算法的应用场景中，消费者难以得知平台使用个人数据的具体逻辑，更无法判断算法是否侵犯权益，法律在数据处理透明度和消费者数据权益声明方面缺乏明确规定，常使电商平台的差异化定价行为处于灰色地带。实际电商环境中，消费者的知情权益往往难以充分保障，使用平台服务时，消费者被要求提交大量个人信息，但对这些数据的用途，处理方式以及使用范围却知之甚少。在AI定价模式下，信息不透明的问题更为突出，消费者难以判断自己的数据是否用于价格歧视，也难以得知算法实施定价决策的依照。这种信息不对称使消费者购物时处于被动地位，缺乏对自身权益的有效掌控，消费者处理复杂的数据机制时，同样因为信息不对称处于被动地位，加强消费者知情权保障，并不指完全限制电商平台获取个人信息的权利，而是要求平台在处理信息时做到透明合法，并给予消费者一定的控制权。 电商平台应清晰告知消费者相关个人信息的使用领域，处理形式与具体用途，并且说明可能牵涉第三方访问的状况，知情前提下，消费者应对个人信息流转具备明确掌控权。平台指定处理方式时，消费者有权拒绝接受，此类拒绝不应成为正常使用服务的限制性理由，电商平台在与其他第三方共享或访问个人信息时，应积极告知并为消费者保留接受或拒绝的权利，这是对消费者隐私权和选择权的保护，并且尊重了其知情权。

（二）推进算法治理

电商平台利用算法优化盈利模式的背后，隐藏着算法黑箱这一棘手问题。由于算法深层的复杂特质和其本身短缺的公开度，使得消费者无法了解自己信息被处理的具体情形，而算法设计者的意图和规则也难以被外界察觉。这种难见真容的运作机制不仅加剧了消费者与平台之间的信息不对等，还使个人信息权的侵害问题愈发严重。当前电商平台的交易中，算法的决策过程对消费者而言几乎不可触及。要打破这一技术壁垒，需要显著提高算法透明度，同时明确算法开发者和使用者的披露责任，从根本上改变消费者在信息链条中被动的现状。平台和开发者要积极公开算法的核心逻辑，运行原理以及定价依照，让消费者知道自己的个人信息怎么被处理，按什么规则定价等，这样能有效削减算法的神秘感。比如，构建一个方便用户查询的工具，消费者就能轻松查阅自己的消费标签或者算法依照，进而更清楚定价机制，对于包含商业机密无法完全公开的部分，可以由中立的第三方机构来监督管理。经由第三方的参与，在不泄露核心商业机密的情况下，保证算法的公平性和合规性，平台可以让第三方发布算法合规评定报告，定期向监管机构提交透明度审查资料，以此回应外界对算法运行合理性的关切。用法律手段来明确算法信息披露的范围和形式到底是什么样的，还要制定全行业统一的透明化标准，披露的内容可以涵盖算法决策的关键参数，数据从哪来的，运行的逻辑等。披露的时候要用极易认识的语言来表现，好让消费者清楚地知道这些信息。增强算法的透明度既能给消费者的知情权给予保障，又能给电商行业营造更公平的竞争环境。算法治理的重点就是监管机构，平台和开发者一起合作，一块推动技术和规则协调发展，给消费者创建一个越发公开，值得信赖的数字经济生态。

算法解释权是指当算法决策对数据主体的权益产生法律或重大负面影响时，数据主体可以向算法控制者要求收获合理的解释，并能针对发觉到的误差提出疑问甚至要求修正的一种权利，这种权利的存在在保护消费者方面有着非常必要的作用。解正山认为，算法解释权涉及平台用户的尊严及人格，关乎平台用户的个人自主性保护，建立算法解释权制度有利于消弭数字鸿沟，对抗“算法霸权”[16]；另一方面，算法解释权有利于减少数字鸿沟现象，保障用户知情权，保护消费者权益[17]；张恩典教授提出，算法黑箱问题导致了算法自动户决策中责任性的缺失，但算法本身是可进行解释的，建立算法解释权可以使得复杂的算法决策被人所理解，加强了算法的责任性[18]。

（三）加强电商平台管理

当前，电商平台作为一种独特的商业实体，具有三重属性：独立运营主体、商业运作平台和社会资源配置平台[19]。在每个身份背后，社会责任都务必被重视。电商平台不仅是独立的商业主体，追求利润的同时也需要承担相应的法律和道德责任。在市场运作中，平台要保障交易的公平与透明，避免滥用定价权损害消费者权益。同时，作为社会资源配置的一部分，平台在信息流通和商品分配上也应考虑社会整体利益，确保资源合理分配。如今，电商平台积极履行社会责任已成为普遍共识。在推动商业发展时，它们还承担着助力技术更新，促使行业昌盛的使命，技术革新同市场机制改良结合，平台在此过程中改良市场运行效率，消费者也会得到商品和服务方面的更好选择。要达成这一目标，平台就要推动技术良性发展，改良商业模式，营造公平竞争的市场环境，助力整个行业可持续发展，身为社会资源调配平台，电商平台还承担着加强社会公平，做到社会正义的责任。在这种情况下，平台应该保证公平交易，捍卫消费者权益，采取措施保护公民人格尊严，这就必要平台在经营中充分考量社会整体利益，规避因差别化定价，数据滥用等行为致使的不公平现象，从而捍卫社会和谐与公正。解决电商平台差异化定价行为，行业自主管理建设被认作关键环节中的一部分。电商平台的差异化定价行为常因市场竞争激烈和技术手段的复杂性而变得难以监管，而行业管理规范的建立与行业协会的自律功能的发挥则是有效应对这一问题的基础。行业管理规范不仅能为平台提供行为框架，也能确保行业运作的公平性与透明度，进而对差异化定价的行为产生大幅限制效果。行业协会作为行业自律的重要力量，能够发挥积极作用，帮助市场参与者保持公平竞争，规范市场秩序，维持一种公平的商业角逐局面。行业协会的自律功能包括提供行业发展服务、约束经营者的行为、以及建立消费者投诉的渠道。它们不仅能够为行业发展提供技术支持和政策建议，还能及时有效地管理和调解电商平台间的行为冲突，防止不正当竞争和市场失灵。要规制电商平台的差异化定价行为，首先需要提升电商行业的自律意识，建立健全的行业自律监管模式，并完善行业自律公约，促使行业成员互相监督，形成自我约束机制。其次，应制定明确的算法认证准则。电商行业协会可以在自身能力范围内，设立算法认证标准，规范算法设计者与使用者的行为。可以参考欧盟《可信赖人工智能伦理准则》中关于定价公平和非歧视的条款，提倡算法技术应服务于电商平台的同时，不得损害消费者利益，从而制定出符合中国电商行业发展需求的算法认证准则。

五、结论

从本文实证案例显示，电商平台不同定价行为体现出AI算法潜藏的风险，价格歧视，数据滥用等情况。《个人信息保护法》《电子商务法》等既有法律虽然已在规范相关问题，但是由于这些算法繁杂且持续变动，法律在透明度，使用者责任界定，知情权保障等层面依旧存有诸多空白之处。国内法律还未完全适配算法应用的多元性，算法行为的监管存在滞后状况，从国际范围看，一些国家和地区试图就AI算法立法，可是算法定价的具体规范仍处于考察阶段，多学科交叉范畴的法律难题急需处理。 从案例分析可见，若包含AI算法引发电商平台价格歧视行为，会暴露出一些法律难题，算法决策缺乏透明度，责任主体难以界定，消费者维权困难等，针对这些情况，文中提出了一些治理策略，涉及政府要加强专门立法，达成跨部门协同监管，平台要完善内部审查机制，行业协会也要发挥自律作用等。对于政府监管而言，要在现存法律框架内细化具体条款，明确各方的责任与义务，形成多部门协作的监管体系，而企业平台就应该创建起严格的算法审核制度，保证算法的使用依照公平，无歧视的原则。同时，行业协会应强化自律，推动行业标准的建立与执行，防止算法被滥用于不正当竞争行为，相关方面在具体执行时可依据此类要求，细化应对举措并确保执行质量符合监管与行业要求。

本文对AI定价算法在法律监管中相关挑战进行探讨，但由于算法技术复杂性与法律体系监管的局限性并存，部分问题难以深入分析，AI算法与现有法律体系交叉应用时，其不同场景下细微问题及潜在影响就难以完全准确解释，AI技术不断发展，法律体系同样应当持续跟踪技术动向，特别是电商平台中潜在的应用风险，跨学科合作为解决此类问题提供重要前提。法律，计算机科学与信息技术等学科结合，可为技术解决方案提供更准确地依据。 通过AI技术识别和分析不公平定价行为，监管机构可以更高效地应对算法滥用问题，细化法律规制同样重要，尤其是具体规定算法透明度，消费者知情权以及平台责任，进一步完善法律责任体系，以处理新型技术引发的法律问题，通过立法完善，强化跨部门监管以及提高行业自律，电商平台中AI算法应用的公平性与透明性能够达到保障要求，同时确保消费者权益不为技术化市场逻辑和数字经济时代的法治化任务。

注释（上下滑动阅览）

【1】MCCARTHY J. What is artificial intelligence? [M/OL] 2018[2007, 09, 12] http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.html

【2】Gómez-Prado R, Alvarez-Risco A, Cuya-Velásquez B B, et al. Product innovation, marketintelligence and pricing capability as a competitive advantage in the international performance ofstartups: Case of Peru. Sustainability, 2022, 14(17):

【3】周围. 人工智能时代个性化定价算法的反垄断法规制[J]. 武汉大学学报(哲学社会科学版),2021, 74(01):

【4】董晶, 黄旭. 大数据差别定价现象解析及启示[J]. 金融纵横, 2018, 8: 30-3

【5】参见《中华人民共和国电子商务法》第二十二条

【6】参见《中华人民共和国价格法》第七条

【7】参见《中华人民共和国消费者权益保护法》第八条

【8】参见《中华人民共和国个人信息保护法》第十三条

【9】60 See GDPR, Article.4

【10】李春光;.数字经济背景下个性化定价反垄断研究[J].技术经济与管理研究,2021(11):69-73.

【11】[英]阿里尔·扎拉奇，[美]莫里斯·E·斯图克：《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》，余潇译，中信出版集团 2018 年版，第 87 页。

【12】殷继国,沈鸿艺,岳子祺.人工智能时代算法共谋的规制困境及其破解路径[J].华南理工大学学报(社会科学版),2020(04):34-41.

【13】刘晓婷.算法合谋与反垄断[J].市场周刊,2019(08):153-155.

【14】丁茂中.自我优待的反垄断规制问题[J].法学论坛,2022(37).87-97.

【15】王文君：《算法个性化定价的反垄断法反思》，载《甘肃政法大学学报》2021 年第 5 期。

【16】解正山：《算法决策规制——以算法“解释权”为中心》，载《现代法学》2020 年第 1 期。

【17】《商业自动化决策的算法解释权研究》，载《法律科学》（西北政法大学学报）2018 年第 3期。

【18】大数据时代的算法解释权：背景、逻辑与构造》，载《法学论坛》2019 年第 4 期。

【19】肖红军、李平：《平台型企业社会责任的生态化治理》，载《管理世界》2019 年第 4 期。

参考文献（上下滑动阅览）

【1】

周围

. 人工智能时代个性化定价算法的反垄断法规制[J]. 武汉大学学报(哲学社会科学版),2021, 74(01):

【2】董晶, 黄旭. 大数据差别定价现象解析及启示[J]. 金融纵横, 2018, 8: 30-3

【3】《中华人民共和国电子商务法》(2019)

【4】《中华人民共和国价格法》(1997)

【5】《中华人民共和国消费者权益保护法》(2013)

【6】《中华人民共和国个人信息保护法》(2021)

【7】李春光;.数字经济背景下个性化定价反垄断研究[J].技术经济与管理研究,2021(11):69-73.

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【15】大数据时代的算法解释权：背景、逻辑与构造》，载《法学论坛》2019 年第 4 期。

【16】肖红军、李平：《平台型企业社会责任的生态化治理》，载《管理世界》2019 年第 4 期。

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【20】60 See GDPR, Article.4

作者：唐珺 廖睿

编辑：Sharon