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    聊聊AI“精推”的倫理邊界

    2019-07-26 03:23梁曉軒
    檢察風云 2019年14期
    關鍵詞:排他性食客公平

    梁曉軒

    時至今日,被大數據“殺熟”似乎已經是差旅族必備的人生體驗,與“今日頭條式精準推送你關心的”不同,此乃“精準推送你需要的——最貴的價格”。大數據“殺熟”常常被視為AI與大數據相結合的反面教材,其弊端主要包括價格欺詐、過度捕獲隱私與排他性歧視。

    價格欺詐

    每每飯點,居民區(qū)附近的生煎饅頭店往往生意紅火,筆者經常隨意找一家饅頭店尋一兩生煎權當早點。久而久之,滿足口腹之欲外,亦有所觀察,譬如這食客的類別,有精氣內斂的白領、有滿臉稚氣的小學生,還有步履蹣跚的老嫗。這一份生煎,無論男女老幼、無論貧富貴賤,童叟無欺6元錢。自己心里常常想,其實這價格比起寫字樓附近的早餐店可謂便宜了近一半,即使?jié)q一點也不貴啊??墒蔷鞯睦习鍌?yōu)槭裁床惶醿r呢?從經濟學上來講,老板們根據供給和需求曲線來定價——通俗而言,就是店老板們要找出賺錢總量最多的那個價格。因此,面館老板們考慮定價的核心是對價格承受能力較弱的大多數,即單位時間的盈利總額。假設單位成本3元,賣出一份10元貴的抵不上賣出三份6元便宜的(6×3-3×3>10×1-3×1)。

    經濟學上,把消費者能夠負擔但是又不用實際付出的X元錢,稱作“消費者剩余”。這部分消費者愿意付卻實際省下來的錢,商人當然是想賺的,而且有非常簡單的方法:相同的商品,看人定價,一人一價(即“價格歧視”)。比如同一款商品,對土豪們售價50元一份;上班白領,15元一份;金發(fā)碧眼的6美元一份……

    理論上雖然清晰簡單,但在眾多線下消費體驗中,老板們并沒有搞“價格歧視”,這可并非出于老板的良心發(fā)現,主要是依據客觀規(guī)律和市場競爭的約束。

    第一,搞“價格歧視”的基礎,必須以完全掌握受眾(食客)的支付意愿和支付能力為前提,這就有“信息成本”。食客的支付能力,或許通過外貌著裝可判斷一二,但不把握是否看走眼。那又該怎么識別支付意愿呢?這完全取決于食客的心理甚至店方與食客之間的心理博弈,這難度就太大了。所以說“信息成本”限制了“價格歧視”的運用。

    第二,“價格歧視”需要相對“封閉”的運用環(huán)境。我們仍以餐館為例,飯點人潮涌動,同樣的商品或服務,以不同的價格呈現,旁邊排隊的食客(潛在客戶)會直接感受到老板的伎倆,進而留下較壞的印象,對經營的潛在傷害往往更大。從這個角度,直面客戶尤其是開放環(huán)境下同時面對多個客戶的行業(yè),實施“價格歧視”的難度頗大。但互聯網的發(fā)展為“價格歧視”提供了空前的機會。假定仍然是餐飲領域,放到外賣或者網絡訂單上,就可以輕松實現“差別待遇”,客戶不易獲知自己被宰了,或者即使獲知也無可奈何。

    第三,“價格歧視”需要具有壟斷市場的能力,這是從行業(yè)的角度來講的。如果上海生煎饅頭都是同一個老板,你想吃這口都得上他家的館子,那老板給你來個一人一價,你也只能接受。當然,更多的是轉個街角就還有一家同類的某某館,“價格歧視”也搞不成。

    第四,搞“價格歧視”需要消費者對產品服務幾乎沒有可替代的選擇,這主要是從商品的獨特性來講。早點當中,除了生煎饅頭,還有大餅油條、油潑面、胡辣湯、煎餅果子等,那么從可替代性這個角度,“價格歧視”也無從落腳。

    所以,是否具有可替代性、信息成本、壟斷市場,約束了老板們的行為,產生了消費者剩余,增加了一部分消費者的消費福利。但是,“大數據”與AI相結合,正在以網絡科技的力量,將上述三者化難為易,悄無聲息地侵蝕“消費者剩余”。

    過度捕獲隱私

    與“價格歧視”俱來的,便是過度捕獲消費者(使用者)隱私——這幾乎是老板們實施“價格歧視”與“排他性歧視”的必要前提,盡管這些數據的收集、利用、分析環(huán)節(jié)很可能都是第三方提供的。我們在使用某些APP時,尤其是面對某些幾乎繞不開的領域上,不得不做出權限開放,尤其是在互聯網科技日趨“寡頭化”的今天,多多少少地,我們很難拒絕把自己的隱私貢獻給網絡另一端的“AI”。對于普通消費者,并無從知曉個人信息到底被拿去干嗎了,就好像進入暗箱一樣,其中的道德風險很大。

    排他性歧視

    和價格歧視類似,卻又更徹底,即對消費者選擇性地提供商品或服務,這一點在保險領域十分普遍。保險公司通過對一種或一類疾病的潛在指標進行分析,譬如尿酸、血脂等指標,盡管潛在的被保險人僅僅是幾個指標偏高,未有醫(yī)生確診患病、沒有治療必要或者進一步復查的必要,保險公司可能仍然將此列為“保障內容除外”“單獨上漲保費”甚至直接拒保,更有甚者,對那些仍然健康的、具有容易發(fā)生疾病尤其是癌癥的基因攜帶者進行拒保。這或可稱之為“基因歧視”,違背保險之設立初衷,且與基本公平之商業(yè)倫理相悖。

    從以上三個層面分析,其中“價格歧視”與排他性歧視歸根到底都是違背了公平原則,AI大數據的倫理拷問似乎已經明確,我們可以引申出其兩個倫理邊界。

    第一,大數據的分析、應用是否能夠符合基本的公平。

    從消費者的角度考慮,公平無非是是否能以相同的對價獲得同樣質量的商品或服務,相應的,其享有的權利不被扣減。媒體上常常報道的,諸如“XC”訂機票酒店對常用戶顯示價格較高,對普通會員則報價較低,就是典型的“價格歧視”,猶如某“ZFB”通過數據分析對用戶的需求和能力進行精準畫像,決定是否對客戶開放信用性質的小額貸款,但其標準往往是不公開的,這就是典型的排他性歧視。

    在科學技術日新月異的今天,新技術往往是通過不斷提高商品服務質量,精準錨定客戶,更好地滿足消費者需求這個角度去創(chuàng)造財富的。但利用大數據“殺熟”,既沒有提升商品服務的質量,反而“暗戳戳”地打擊“剛需”模式,著實違背了科技造福人類的宗旨,乃至與平等的基本理念背道而馳,甚至不符合基本的公平。

    第二,大數據的分析、應用是否能夠保證安全性。

    大數據“殺熟”,前提就是商家完全掌握消費者的支付意愿和支付能力。所謂完全究竟需要到什么程度呢,似乎越完整的個人信息,乃至社交APP的頭像等基本信息或動態(tài)信息的獲取,就越是對整個數據的分析處理更加有利。通過智能分析,可以如靶向藥一般直擊用戶需求,但這種對數據(個人信息)采集的方式或者采集的覆蓋面未必合理。商家為了更好地營銷,往往盡可能要求用戶共享更多的個人信息——而這未必是必需的。另一方面,對于已經收集過的數據,如果脫敏不當,很可能造成隱私泄露的重大事件,尤其是通過網絡購買特殊商品的消費者,不排除造成惡劣的后果。

    基于這兩點,我們進行分析,大數據AI是應當存在一定的倫理邊界的,最起碼地,應當以公平和安全為底線。值得一提的是,2019年4月8日,歐盟搶先發(fā)布AI道德準則,其內涵是十分豐富的,具體包括7個條件:1.人類的力量和監(jiān)督:人工智能不能侵犯人類的自主性。人們不應該被AI系統(tǒng)操縱或脅迫,而應該能夠干預或監(jiān)督軟件做出的每一個決定。2.技術的健全性和安全性:人工智能應該安全且準確。它不應該易于受到外部攻擊的影響,且應該相當可靠。3.隱私和數據管理:人工智能系統(tǒng)收集的個人數據應該是安全的、私有的。它不應該讓任何人接觸,也不應該輕易被盜。4.透明性:用于創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)的數據和算法應該是可訪問的,軟件所做的決定應能被人類理解和跟蹤。5.多樣性、非歧視和公平性:人工智能提供的服務應面向所有人,無論年齡、性別、種族或其他特征。同樣,系統(tǒng)不應該在這些方面存在偏見。6.環(huán)境和社會福祉:人工智能系統(tǒng)應該是可持續(xù)的(即它們應該對生態(tài)負責)并“促進積極的社會變革”。7.問責制——人工智能系統(tǒng)應該是可審計的,并被納入企業(yè)可舉報范疇,以便受到現有規(guī)則的保護……

    大數據“殺熟”或許只是科技發(fā)展一定階段的副產品。但不管最終如何定性、科技如何發(fā)展,一個安全、公平的市場環(huán)境及其背后蘊含的市場倫理,都應該是一個成熟的商業(yè)社會孜孜以求的。

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