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法学院
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武汉大学法学院孟勤国在《法律适用》2023年第3期上发表题为《治理算法歧视侵害消费者权益的关键问题——以大数据杀熟为视角》的文章中指出：
算法作为人机互动的机制，即人类通过代码设置、数据运算于机器自动化判断与决策，其公正性取决于人的意志而非算法技术。算法技术运用可能对特定群体或个体出现系统、重复的不公正结果，构成算法歧视，如算法价格歧视、算法就业歧视、算法信用歧视等。算法歧视侵害消费者权益，其中，以大数据杀熟最为普遍。大数据杀熟是经营者利用互联网平台优势收集消费者日常消费数据如承受能力、选择偏好、家庭成员、信息浏览等，依照一定的算法逻辑，输入具有推送对象与排斥对象的身份信息，自动生成和输出个性化的销售或服务定价，使不同消费者对相同销售或服务支付不同对价。治理算法歧视侵害消费者权益应首先解决法律实践中的价值取向、构成要件、法律成本问题。
对于算法歧视侵害消费者权益，现代社会已有明确的价值取向，这就是消费者权益保护。消费者权益保护是消费者权益保护法唯一目的和价值。在消费者权益保护法范畴内，根本不存在需要考虑保护消费者权益是否影响行业发展、经营者损害消费者权益是否有情可原、消费者自身有无疏忽大意的过失等问题。只要损害消费者权益，经营者无论有多少理由，即便是为了行业发展，均为消费者权益保护法必须制裁的不法行为。
算法歧视侵害消费者权益是大数据和算法技术运用引发的新型侵权，是否侵权应当坚持消费者权益保护的价值取向，围绕侵权法上的构成要件加以讨论和判断。算法歧视侵害消费者权益属于结果性侵权行为。消费者按照歧视算法消费即受侵害，行为和结果的因果联系不证自明，需要清晰和统一的是行为、后果、过错三要件。行为应是显性或隐性的使用歧视算法的不法行为，后果应以行为不法性确定差别性待遇的损害性，过错认定应适用过错推定责任原则，综合解决消费者不易举证的问题。
法律成本是法经济学的一个基本概念，是指法律系统运作的全部费用支出，即社会和当事人追求法律公正与权益所耗费的人力、物力、财力、时间等。法律成本是法律供给包括立法、司法、执法、守法的决策或行为的重要因素，法律成本的高低和效益往往决定社会对法律及其机制的选择和当事人守法、规避法律或违法的选择。法律成本的限度和效率决定治理机制的有效性，应形成大数据杀熟必须重罚的社会共识和立法、行政、司法联动机制，抬高经营者违法成本。
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| 孟勤国谈算法歧视侵害消费者权益——
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| 是大数据和算法技术运用引发的新型侵权
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| （ 2023-06-07 ） 稿件来源： 法治日报法学院 |
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武汉大学法学院孟勤国在《法律适用》2023年第3期上发表题为《治理算法歧视侵害消费者权益的关键问题——以大数据杀熟为视角》的文章中指出：
算法作为人机互动的机制，即人类通过代码设置、数据运算于机器自动化判断与决策，其公正性取决于人的意志而非算法技术。算法技术运用可能对特定群体或个体出现系统、重复的不公正结果，构成算法歧视，如算法价格歧视、算法就业歧视、算法信用歧视等。算法歧视侵害消费者权益，其中，以大数据杀熟最为普遍。大数据杀熟是经营者利用互联网平台优势收集消费者日常消费数据如承受能力、选择偏好、家庭成员、信息浏览等，依照一定的算法逻辑，输入具有推送对象与排斥对象的身份信息，自动生成和输出个性化的销售或服务定价，使不同消费者对相同销售或服务支付不同对价。治理算法歧视侵害消费者权益应首先解决法律实践中的价值取向、构成要件、法律成本问题。
对于算法歧视侵害消费者权益，现代社会已有明确的价值取向，这就是消费者权益保护。消费者权益保护是消费者权益保护法唯一目的和价值。在消费者权益保护法范畴内，根本不存在需要考虑保护消费者权益是否影响行业发展、经营者损害消费者权益是否有情可原、消费者自身有无疏忽大意的过失等问题。只要损害消费者权益，经营者无论有多少理由，即便是为了行业发展，均为消费者权益保护法必须制裁的不法行为。
算法歧视侵害消费者权益是大数据和算法技术运用引发的新型侵权，是否侵权应当坚持消费者权益保护的价值取向，围绕侵权法上的构成要件加以讨论和判断。算法歧视侵害消费者权益属于结果性侵权行为。消费者按照歧视算法消费即受侵害，行为和结果的因果联系不证自明，需要清晰和统一的是行为、后果、过错三要件。行为应是显性或隐性的使用歧视算法的不法行为，后果应以行为不法性确定差别性待遇的损害性，过错认定应适用过错推定责任原则，综合解决消费者不易举证的问题。
法律成本是法经济学的一个基本概念，是指法律系统运作的全部费用支出，即社会和当事人追求法律公正与权益所耗费的人力、物力、财力、时间等。法律成本是法律供给包括立法、司法、执法、守法的决策或行为的重要因素，法律成本的高低和效益往往决定社会对法律及其机制的选择和当事人守法、规避法律或违法的选择。法律成本的限度和效率决定治理机制的有效性，应形成大数据杀熟必须重罚的社会共识和立法、行政、司法联动机制，抬高经营者违法成本。
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