算法風(fēng)險(xiǎn)防控視域下企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利的三維構(gòu)建研究

葉嘉敏

（華東政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)法學(xué)院，上海 200333）

一、引言與文獻(xiàn)述評(píng)

當(dāng)今社會(huì)已步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，普遍認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代具有數(shù)據(jù)總量大、價(jià)值高但密度低等幾大特點(diǎn)（張玉宏等，2017）。[1]唯有應(yīng)用精細(xì)化的技術(shù)，方可提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)并對(duì)此高效利用，“論其實(shí)質(zhì)，技術(shù)是對(duì)現(xiàn)象集合有目的的編程”（阿瑟，2014），可見算法即為大數(shù)據(jù)處理技術(shù)關(guān)鍵的抓手。[2]

所謂算法，即處理問題的一系列指令，只要輸入初始條件即可輸出相應(yīng)的處理結(jié)果（Daniel 和Roisin，2016）。[3]在商事領(lǐng)域算法得以廣泛應(yīng)用，不可否認(rèn)，算法在分析市場(chǎng)供求關(guān)系、合理發(fā)放廣告、精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品、及時(shí)調(diào)整定價(jià)等方面具有不可替代的功用，但“相比算法對(duì)我們的生活影響之深，其對(duì)社會(huì)的擔(dān)當(dāng)則遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠”（Editorial，2016）。[4]大到2016 年Facebook 遭質(zhì)疑運(yùn)用算法大量制造假新聞?dòng)绊懨绹?guó)總統(tǒng)選舉（史安斌和王沛楠，2017），小到“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象泛濫，算法運(yùn)用的弊端在商事領(lǐng)域可謂無處不在。[5]

對(duì)此，盡管中國(guó)相繼出臺(tái)以《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》與《中華人民共和國(guó)民法典》 （以下簡(jiǎn)稱《網(wǎng)絡(luò)安全法》與《民法典》）為代表的法律法規(guī)對(duì)算法應(yīng)用帶來的相關(guān)問題予以規(guī)制，但相關(guān)規(guī)定的內(nèi)容并不精細(xì)，且主要以回應(yīng)性監(jiān)管為內(nèi)容，缺乏以前瞻性規(guī)制為重心的行為準(zhǔn)則，此外相關(guān)規(guī)定對(duì)算法應(yīng)用帶來的問題并未進(jìn)行系統(tǒng)性梳理，并不能切實(shí)解決所有問題。

有鑒于此，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)算法應(yīng)用帶來的問題進(jìn)行了一定的研究。在企業(yè)收集消費(fèi)者數(shù)據(jù)的法律規(guī)制方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)其研究很多，但著力點(diǎn)在于保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，對(duì)企業(yè)收集消費(fèi)者數(shù)據(jù)的權(quán)益保護(hù)論述極少。國(guó)內(nèi)對(duì)企業(yè)收集消費(fèi)者數(shù)據(jù)問題的研究，一方面致力于探究數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)過程中泄露的風(fēng)險(xiǎn)及其防范機(jī)制的構(gòu)建，另一方面著力于構(gòu)建個(gè)人信息權(quán)制度，界定其內(nèi)涵及侵權(quán)責(zé)任。如鞠曄與凌學(xué)東（2016）主張應(yīng)界定消費(fèi)者個(gè)人信息權(quán)的權(quán)能、侵權(quán)行為類型剖析及其法律救濟(jì)，張繼紅（2016）研究了金融消費(fèi)者信息權(quán)面臨的風(fēng)險(xiǎn)及其應(yīng)對(duì)措施，曾新宇（2014）主要闡釋了消費(fèi)者個(gè)人信息保護(hù)的法理基礎(chǔ)及舉證責(zé)任配置問題，王學(xué)菲（2017）著力于論述隱私權(quán)和個(gè)人信息權(quán)的區(qū)別及如何完善個(gè)人信息權(quán)。[6-9]而觀國(guó)外，德國(guó)《聯(lián)邦數(shù)據(jù)保護(hù)法》、英國(guó)《個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法》、歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》等立法對(duì)數(shù)據(jù)被收集者的知情權(quán)、被遺忘權(quán)與可攜帶權(quán)進(jìn)行了詳盡的規(guī)定，學(xué)術(shù)界對(duì)此也有充分討論。

在企業(yè)運(yùn)用算法的法律規(guī)范方面，學(xué)術(shù)界的研究較少，并且著眼點(diǎn)主要在于“大數(shù)據(jù)殺熟”問題，其立場(chǎng)依然是保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，且研究主要是為了解決現(xiàn)有問題而非構(gòu)建完善的消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)制度，而對(duì)企業(yè)算法應(yīng)用的權(quán)能與邊界的研究極少。如鄒開亮和劉佳明（2018）研究了“大數(shù)據(jù)殺熟”的技術(shù)路徑、法律規(guī)制困境與解決方案，孫善微（2018）著力于剖析“大數(shù)據(jù)殺熟”背后的價(jià)格欺詐行為，分析其危害并對(duì)其予以規(guī)制，禹衛(wèi)華（2018）主要闡述了“大數(shù)據(jù)殺熟”的技術(shù)原理及其遏制的長(zhǎng)效機(jī)制。[10-12]

而在數(shù)據(jù)能否成為民事權(quán)利客體的討論方面，學(xué)術(shù)界對(duì)此有分歧。部分學(xué)者從民事權(quán)利客體構(gòu)成要件的角度進(jìn)行研究，梅夏英（2016）認(rèn)為數(shù)據(jù)必須依賴于載體、代碼和其他因素才能發(fā)揮功用，數(shù)據(jù)的無形性使其缺乏獨(dú)立性，因而數(shù)據(jù)并非民事權(quán)利的客體。[13]程嘯（2018）不認(rèn)同這一觀點(diǎn)，認(rèn)為數(shù)據(jù)是民事權(quán)利的客體，原因在于信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)容，數(shù)據(jù)是信息的形式，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無法將數(shù)據(jù)與信息加以分離而抽象地討論數(shù)據(jù)上的權(quán)利，就數(shù)據(jù)而言，其之所以具有經(jīng)濟(jì)利益或者涉及人格利益，就是因?yàn)榘畔?，如果明確了數(shù)據(jù)與信息是一個(gè)整體，那么數(shù)據(jù)必定為民事權(quán)利的客體。[14]李愛君（2018）也認(rèn)為數(shù)據(jù)是民事權(quán)利的客體，因?yàn)閿?shù)據(jù)存在于人體之外，具有確定性與獨(dú)立性。[15]部分學(xué)者從數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性角度進(jìn)行探析，武長(zhǎng)海和常錚（2018）認(rèn)為應(yīng)當(dāng)構(gòu)建數(shù)據(jù)權(quán)利制度，原因在于數(shù)據(jù)權(quán)利的界定是數(shù)據(jù)交易、處理制度的核心。[16]吳曉靈（2016）指出明晰數(shù)據(jù)所有權(quán)是建立數(shù)據(jù)處理與流通規(guī)則的先決要件。[17]龍衛(wèi)球（2017）尤其強(qiáng)調(diào)建立企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)權(quán)規(guī)則。[18]可見國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)據(jù)能否成為民事權(quán)利的客體雖有分歧，但總的來說，無論是從民事權(quán)利客體構(gòu)成要件的角度還是從數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性角度，“數(shù)據(jù)可以成為民事權(quán)利的客體”已成為中國(guó)學(xué)術(shù)界的通說。

關(guān)于數(shù)據(jù)能否成為民事權(quán)利的客體，國(guó)外學(xué)術(shù)界存有一定爭(zhēng)議，但主流觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)據(jù)可以成為民事權(quán)利的客體。反對(duì)者往往從數(shù)據(jù)與信息的可分離性出發(fā)進(jìn)行批駁，如Nate Sliver（2012）認(rèn)為，數(shù)據(jù)本身并不具有任何意義，只有在被人們賦予內(nèi)容后，其才能找到自己的定位；Jessica Litman（2000）認(rèn)為數(shù)據(jù)是否具有財(cái)產(chǎn)性是由信息內(nèi)容來定義的。[19-20]支持者則往往從數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性出發(fā)進(jìn)行論述的，如Moon Jaeman（2014）認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，個(gè)人數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)性正在不斷增強(qiáng)；萊斯格（2009 年版）主張通過賦予數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)化權(quán)利，促進(jìn)數(shù)據(jù)大規(guī)模交易；Kenneth Arrow（1962）認(rèn)為，基于重要的需求考量，法律可將數(shù)據(jù)擬制為民事權(quán)利的客體。[21-23]

盡管國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界在數(shù)據(jù)可以成為民事權(quán)利客體方面基本達(dá)成共識(shí)，但在企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的收集與算法應(yīng)用層面的規(guī)范研究并不成熟，其研究大多基于數(shù)據(jù)被收集者與消費(fèi)者合理權(quán)益保護(hù)的立場(chǎng)，很少考量企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)收集與運(yùn)用的需求。而且國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)算法應(yīng)用帶來的相關(guān)問題梳理并不系統(tǒng)縝密，在某些問題的研究回應(yīng)上幾乎是空白，且相關(guān)研究大多注重后果的回應(yīng)性監(jiān)管，缺乏前瞻性的行為準(zhǔn)則視野。

二、算法在商事領(lǐng)域應(yīng)用的主要社會(huì)問題剖析

算法在商事領(lǐng)域運(yùn)用產(chǎn)生的弊端固然很多，但追根溯源，算法應(yīng)用產(chǎn)生的社會(huì)問題主要源于數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)的算法處理以及算法許可使用三個(gè)階段，相應(yīng)的算法運(yùn)用出現(xiàn)的問題可歸納為企業(yè)數(shù)據(jù)獲取的正當(dāng)性問題、企業(yè)算法處理中出現(xiàn)的算法歧視與信息繭房問題以及企業(yè)算法許可使用中出現(xiàn)的算法共謀問題。

（一）企業(yè)數(shù)據(jù)獲取的正當(dāng)性拷問

算法在商事領(lǐng)域得以應(yīng)用的前提是企業(yè)能獲取可供處理的大量數(shù)據(jù)，根據(jù)是否可識(shí)別自然人身份數(shù)據(jù)可分為個(gè)人數(shù)據(jù)與非個(gè)人數(shù)據(jù)。非個(gè)人數(shù)據(jù)主要是由政府或企業(yè)掌握，企業(yè)對(duì)非個(gè)人數(shù)據(jù)的獲取可通過與政府或企業(yè)訂立許可使用協(xié)議的方式實(shí)現(xiàn)。在以非個(gè)人數(shù)據(jù)為許可使用客體的協(xié)議中，訂立協(xié)議的雙方當(dāng)事人不存在依附關(guān)系，協(xié)商地位平等，協(xié)議是當(dāng)事人真實(shí)意思表示的反映，且當(dāng)事人在通常情形下都符合“理性人”的假定，雙方在締約時(shí)都會(huì)盡力維護(hù)自身權(quán)益。此時(shí)數(shù)據(jù)許可使用協(xié)議完全反映了當(dāng)事人的利益訴求，企業(yè)對(duì)非個(gè)人數(shù)據(jù)的獲取具有很強(qiáng)的正當(dāng)性基礎(chǔ)。

反觀企業(yè)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的獲取則法理障礙重重。與非個(gè)人數(shù)據(jù)的獲取類似，企業(yè)獲取個(gè)人數(shù)據(jù)同樣需要訂立數(shù)據(jù)許可使用協(xié)議，盡管數(shù)據(jù)體現(xiàn)一定的財(cái)產(chǎn)性，但單個(gè)個(gè)人提供的數(shù)據(jù)于企業(yè)效益而言其價(jià)值可謂微乎其微，事實(shí)上個(gè)人數(shù)據(jù)的提供的確沒有實(shí)物上的對(duì)價(jià)，現(xiàn)實(shí)中個(gè)人數(shù)據(jù)的對(duì)價(jià)往往是企業(yè)對(duì)個(gè)人提供的信息化服務(wù)。此時(shí)企業(yè)在協(xié)議中往往處于優(yōu)勢(shì)地位，原因在于通常情形下個(gè)人是出于使用信息化服務(wù)的考量而被迫向企業(yè)提供個(gè)人數(shù)據(jù)，于此情形，企業(yè)往往采用格式條款迫使個(gè)人同意提供個(gè)人數(shù)據(jù)，格式條款大多情形下無法保障個(gè)人數(shù)據(jù)的信息安全，即便格式條款充分保障了數(shù)據(jù)的信息安全，但數(shù)據(jù)許可使用協(xié)議的執(zhí)行由于信息不對(duì)稱與地位不對(duì)等的問題缺乏強(qiáng)有力的監(jiān)督，個(gè)人的信息安全難以保障。此外，個(gè)人在同意企業(yè)提供的格式條款時(shí)很多情形下都是非理性的，并不能合理預(yù)見同意協(xié)議帶來的信息安全隱患，遑論甄別保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)信息安全的必要措施。此時(shí)，政府的合理規(guī)制就顯得尤為重要，然而即將生效的《民法典》與《網(wǎng)絡(luò)安全法》等法律法規(guī)對(duì)此并沒有嚴(yán)密的規(guī)范。于此背景下，企業(yè)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)獲取的正當(dāng)性受到廣泛質(zhì)疑也就不足為奇了。

（二）企業(yè)算法處理中的信息繭房與算法歧視難題

算法的應(yīng)用總是包含價(jià)值判斷，算法運(yùn)用的結(jié)果因企業(yè)所持價(jià)值立場(chǎng)而異，企業(yè)在算法處理中出現(xiàn)的社會(huì)問題主要是由價(jià)值判斷引發(fā)的。企業(yè)在算法處理中出現(xiàn)的一大問題是“信息繭房”難題，該理論認(rèn)為人們通常只聽從他們選擇或愉悅他們的對(duì)象，公司一旦建立了信息繭房，形成的決策就不可能綜合各種因素，必然不會(huì)興盛（桑斯坦，2008 年版）。[24]同理，企業(yè)在進(jìn)行算法處理時(shí)若僅依據(jù)主觀偏好而非基于全面因素的考量，則必然會(huì)形成于己不利的公司決策或?qū)οM(fèi)者、雇員不利的后果。

此外，企業(yè)在運(yùn)用算法對(duì)數(shù)據(jù)的處理中，還會(huì)出現(xiàn)算法歧視問題。首先，企業(yè)在選取處理數(shù)據(jù)的樣本時(shí)，有時(shí)會(huì)因樣本選取量過小而覆蓋面不廣，忽視少數(shù)群體的數(shù)據(jù)信息與其利益訴求，造成對(duì)少數(shù)群體事實(shí)上的歧視。其次，企業(yè)在選取算法處理對(duì)象、對(duì)處理對(duì)象進(jìn)行賦值或賦予權(quán)重時(shí)，常常會(huì)因偏見而處置不當(dāng)，即便規(guī)避法律明文禁止的種族、性別等歧視，還會(huì)根據(jù)懷孕、基因、殘疾等因素對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)主體做出不利評(píng)價(jià)，并且“處理人員的初始偏見隨著算法的進(jìn)一步處理往往會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大”（周濤，2017）。[25]“大數(shù)據(jù)殺熟”就是算法歧視的典型應(yīng)用，企業(yè)根據(jù)消費(fèi)群體的購(gòu)買次數(shù)、付款時(shí)間與是否貨比三家等因素針對(duì)不同群體設(shè)置不同的價(jià)格。最后，如同大數(shù)據(jù)專家舍恩伯格所說，大數(shù)據(jù)時(shí)代重視的是關(guān)聯(lián)性而非因果性（Schonberger 和Cukier，2013），企業(yè)在算法處理中往往會(huì)出現(xiàn)關(guān)聯(lián)性而非因果性跳躍，這就給歧視的產(chǎn)生與作用提供了溫床，如企業(yè)將求職者住址距單位距離與合適求職者的條件直接關(guān)聯(lián)（Kim，2017），再如谷歌瀏覽器會(huì)將種族與犯罪背景審查廣告的數(shù)量相關(guān)聯(lián)（Sweeney，2013），二者分別構(gòu)成對(duì)求職者與種族的間接歧視。[26-28]

面對(duì)由價(jià)值判斷引起的信息繭房與算法歧視問題，中國(guó)法律中并沒有直接針對(duì)算法運(yùn)用的規(guī)制，而是采用了結(jié)果監(jiān)管的規(guī)制路徑，具體而言，監(jiān)管部門通過事后審查發(fā)現(xiàn)企業(yè)對(duì)算法應(yīng)用的不利法律后果，而后將其歸責(zé)于算法使用者。此舉不僅有治標(biāo)不治本之嫌，而且一些隱藏的不利后果無法得以歸責(zé)與救濟(jì)。監(jiān)管部門之所以僅采取事后監(jiān)管的規(guī)制路徑，與算法往往被當(dāng)作商業(yè)秘密予以保護(hù)有很大關(guān)聯(lián)（丁曉東，2017）。[29]如美國(guó)征信行業(yè)的歧視原因之一就在于征信算法評(píng)分機(jī)制的不公開性，評(píng)分機(jī)制由于受商業(yè)秘密保護(hù)而令外界監(jiān)管無法介入（Christopher 等，2015）。[30]

（三）企業(yè)算法許可使用中的算法共謀規(guī)制空白

共謀是指行為主體間達(dá)成協(xié)議，抑或通過相互間的依賴關(guān)系與心照不宣的意思推定，采取相同或相似的行為限制競(jìng)爭(zhēng)（李振利和李毅，2018）。[31]在商事領(lǐng)域，作為共謀的一種類型，算法共謀通常表現(xiàn)為企業(yè)間通過許可使用的方式，使用相同或相似的算法進(jìn)行商品定價(jià)，從而限制競(jìng)爭(zhēng)。與傳統(tǒng)的共謀形式相比較，算法共謀一方面能更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)定價(jià)變化并迅速調(diào)整價(jià)格，減少共謀策略出錯(cuò)的可能性（Mehra，2016），另一方面能很好地克服囚徒困境難題，在傳統(tǒng)共謀中，“盡管從整體來看維持共謀是最佳的選擇，但就單個(gè)企業(yè)而言，暗自降低定價(jià)進(jìn)而占有更多的市場(chǎng)份額往往能獲得更高的收益，因此每個(gè)企業(yè)都有破壞共謀的動(dòng)機(jī)”（施春風(fēng)，2018），但在算法共謀的情境下，若有一方破壞共謀協(xié)議，其他共謀方可通過算法很快發(fā)現(xiàn)違約情形，進(jìn)而快速對(duì)違約方進(jìn)行懲處。[32-33]綜合而言，算法共謀較傳統(tǒng)共謀具有更高的精準(zhǔn)性與穩(wěn)定性，對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序的危害更大。

根據(jù)不同算法在定價(jià)共謀中所起的作用，可將算法共謀分為軸輻類共謀、自主類共謀、預(yù)測(cè)類共謀和信使類共謀（張清和葉嘉敏，2020）。[34]信使類共謀是指企業(yè)間通過許可使用相同的算法進(jìn)行商品定價(jià)，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)予以限制；軸輻類共謀則為企業(yè)間通過使用第三方平臺(tái)提供的算法確定商品價(jià)格，間接達(dá)成壟斷協(xié)議，如美國(guó)Uber 公司向下屬司機(jī)提供相同的定價(jià)算法，使得司機(jī)的服務(wù)價(jià)位相同，法院認(rèn)定該情形下形成軸輻卡特爾（Mehra，2017）；預(yù)測(cè)類共謀是指企業(yè)間使用相似的算法進(jìn)行產(chǎn)品定價(jià)，且能夠及時(shí)地統(tǒng)一價(jià)格限制競(jìng)爭(zhēng)；自主類共謀則出現(xiàn)在智能化定價(jià)算法的情形，當(dāng)算法自主學(xué)習(xí)到共謀定價(jià)的技能后，無須企業(yè)間的共謀即可形成事實(shí)上的價(jià)格壟斷，博弈論中的一些研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)算法學(xué)習(xí)達(dá)成合作性結(jié)果的能力（Hingston 和Kendall，2019）。[35-36]

在四類算法共謀中，預(yù)測(cè)類共謀只能通過書面或口頭形式達(dá)成的明示壟斷協(xié)議實(shí)現(xiàn)，因此通過傳統(tǒng)的反壟斷監(jiān)管即可予以規(guī)制。但信使類共謀與軸輻類共謀既可通過明示壟斷協(xié)議達(dá)成，又可通過相互間心照不宣的默示壟斷協(xié)議實(shí)現(xiàn)，而后者在中國(guó)目前的反壟斷監(jiān)管框架下難以規(guī)制，在域外反壟斷執(zhí)法中也是一大難題。至于自主類共謀雖然在理論上可因形成事實(shí)上的價(jià)格壟斷而予以規(guī)制，但一方面從技術(shù)層面而言智能化算法的共謀動(dòng)機(jī)難以發(fā)現(xiàn)，另一方面難以確定處罰對(duì)象與方式。

三、算法風(fēng)險(xiǎn)防控視域下企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度構(gòu)建的必要性與可行性探析

（一）算法風(fēng)險(xiǎn)防控視域下企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度構(gòu)建的必要性

在商事領(lǐng)域中，企業(yè)對(duì)算法的運(yùn)用主要產(chǎn)生了數(shù)據(jù)獲取正當(dāng)性問題、信息繭房與算法歧視問題、算法共謀問題，這些問題反映了算法技術(shù)的運(yùn)用產(chǎn)生了很強(qiáng)的負(fù)外部性，對(duì)算法問題的治理可謂迫在眉睫。而“當(dāng)對(duì)技術(shù)治理路徑進(jìn)行選擇時(shí)，需要比照法律價(jià)值，才能使技術(shù)的運(yùn)用符合使用者的價(jià)值取向”（鄭智航，2018），可見要想有效治理算法運(yùn)用產(chǎn)生的社會(huì)問題，完善的法律制度的建立是必由之路。[37]

面對(duì)企業(yè)算法運(yùn)用的種種亂象，中國(guó)主要采用結(jié)果監(jiān)管的方式予以規(guī)制，但“這種頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳的法律監(jiān)管方式不僅實(shí)施困難，而且無法根治問題”（項(xiàng)焱和陳曦，2019）。[38]當(dāng)結(jié)果監(jiān)管無法滿足需求時(shí)，就需要針對(duì)算法建立起完備的風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制。事實(shí)上，完善的風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制較以結(jié)果監(jiān)管模式不僅能從根本上解決問題，而且更有助于建立人們對(duì)算法運(yùn)用的信任，這種信任能更有助于科技的創(chuàng)新與發(fā)展（龍衛(wèi)球，2016）。[39]

算法的合理運(yùn)用是建立在對(duì)數(shù)據(jù)的有效管理基礎(chǔ)之上，而對(duì)數(shù)據(jù)的管理當(dāng)從加強(qiáng)數(shù)據(jù)主體對(duì)數(shù)據(jù)的控制著手，明晰各類數(shù)據(jù)行為的內(nèi)涵與邊界，因此針對(duì)企業(yè)算法運(yùn)用的風(fēng)險(xiǎn)防控應(yīng)嘗試構(gòu)建企業(yè)的數(shù)據(jù)權(quán)利制度。有學(xué)者亦認(rèn)為，“規(guī)范算法運(yùn)用的核心在于強(qiáng)化主體對(duì)數(shù)據(jù)的控制，確立數(shù)據(jù)權(quán)利制度”（姜野，2018）。[40]事實(shí)上，明晰企業(yè)數(shù)據(jù)行為的內(nèi)涵與邊界不僅能有效防控算法風(fēng)險(xiǎn)，而且能避免過度監(jiān)管對(duì)企業(yè)帶來的效益損害，這彰顯了中國(guó)“包容審慎”的市場(chǎng)監(jiān)管理念。

（二）算法風(fēng)險(xiǎn)防控視域下企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度構(gòu)建的可行性

民事權(quán)利的客體是指民事權(quán)利所指的對(duì)象（王利明，2012），狹義的民事權(quán)利客體是指支配權(quán)或利用權(quán)的標(biāo)的，獨(dú)立性與財(cái)產(chǎn)性是財(cái)產(chǎn)性民事權(quán)利客體最主要的特征（牛彬彬，2020）。[41-42]數(shù)據(jù)表現(xiàn)為存在于網(wǎng)絡(luò)或計(jì)算機(jī)上在二進(jìn)制基礎(chǔ)上以0 和1 組合的比特形式（毛高杰，2020），大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，各行各業(yè)都利用數(shù)據(jù)分析供求關(guān)系、預(yù)測(cè)市場(chǎng)走向，極大地降低了運(yùn)營(yíng)成本提高了經(jīng)營(yíng)效率，中國(guó)各地設(shè)立的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)也凸顯了數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)性。①中國(guó)武漢、貴陽、北京中關(guān)村等地都設(shè)立了大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)性在交易中凸顯出來。[43]此外，數(shù)據(jù)還具有非獨(dú)占性，即數(shù)據(jù)可以在同一時(shí)間被不同主體收集和占有。

有學(xué)者認(rèn)為數(shù)據(jù)不具備作為財(cái)產(chǎn)性民事權(quán)利客體的要素，原因在于一方面數(shù)據(jù)具有無形性，且必須依賴于載體才能真正發(fā)揮作用，因此數(shù)據(jù)不具備獨(dú)立性；另一方面數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)價(jià)值其實(shí)包含在數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息中，即信息而非數(shù)據(jù)具備財(cái)產(chǎn)性（朱程程，2020）。[44]但事實(shí)上信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)容，數(shù)據(jù)則為信息的形式，數(shù)據(jù)與信息是不可分割的統(tǒng)一整體，討論信息權(quán)利與數(shù)據(jù)權(quán)利問題別無二致（謝永志，2013）。[45]數(shù)據(jù)權(quán)利較以信息權(quán)利的表述更符合大數(shù)據(jù)的時(shí)代語境，且更能體現(xiàn)出企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的控制與管理，②《網(wǎng)絡(luò)安全法》第76 條規(guī)定“本法下列用語的含義：……（四）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，是指通過網(wǎng)絡(luò)收集、存儲(chǔ)、傳輸、處理和產(chǎn)生的各種電子數(shù)據(jù)。（五）個(gè)人信息，是指以電子或者其他方式記錄的能夠單獨(dú)或者與其他信息結(jié)合識(shí)別自然人個(gè)人身份的各種信息……”因此討論企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利而非企業(yè)信息權(quán)利的問題更為合適。

至于攻擊數(shù)據(jù)獨(dú)立性的理由“數(shù)據(jù)具備無形性與依賴載體性”，確為數(shù)據(jù)區(qū)別于有體物的重要特征，但這兩個(gè)特征也同樣為知識(shí)產(chǎn)權(quán)的客體具備，因此“有形性與不依賴載體性”并非民事權(quán)利客體獨(dú)立性的必要條件。事實(shí)上，知識(shí)產(chǎn)權(quán)客體的獨(dú)立性是法律基于鼓勵(lì)知識(shí)創(chuàng)造、保護(hù)知識(shí)成果的價(jià)值考量賦予的（鄧?yán)颍?017），可見，民事權(quán)利客體的獨(dú)立性未必由客體自身性質(zhì)所決定，法律也可基于價(jià)值考量賦予客體的獨(dú)立性。[46]雖然數(shù)據(jù)是根據(jù)既定的手法推演而來，而非作者獨(dú)立安排、設(shè)計(jì)的成果，不具備知識(shí)產(chǎn)權(quán)客體的“獨(dú)創(chuàng)性”（杜小奇，2019），但在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，確立數(shù)據(jù)的獨(dú)立性有利于激勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)對(duì)其占有數(shù)據(jù)的控制與管理，進(jìn)而防控企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也能有效確定數(shù)據(jù)運(yùn)用監(jiān)管的邊界，這些價(jià)值考量決定了法律賦予數(shù)據(jù)獨(dú)立性實(shí)有必要。[47]

綜上所述，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，企業(yè)占有的數(shù)據(jù)因其具備巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值而具有財(cái)產(chǎn)性，因風(fēng)險(xiǎn)防控的價(jià)值考量而需由法律賦予其獨(dú)立性，由此企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)為民事權(quán)利的客體。作為一種新型民事權(quán)利，可以說企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利是回應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代需求的產(chǎn)物。

四、企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度的三維構(gòu)建研究

企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利的客體為企業(yè)占有的數(shù)據(jù)，具體包括直接獲取的數(shù)據(jù)、經(jīng)算法處理后的數(shù)據(jù)及事實(shí)上由數(shù)據(jù)組成的算法本身，三者都具備財(cái)產(chǎn)性與法律基于風(fēng)險(xiǎn)防控價(jià)值考量所賦予的獨(dú)立性。在企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度的構(gòu)建中，為促進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需賦予企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利取得的正當(dāng)性，同時(shí)應(yīng)兼顧個(gè)人信息安全的防護(hù)；為發(fā)揮算法的功用需賦予企業(yè)處理數(shù)據(jù)的權(quán)能，同時(shí)應(yīng)兼顧勞動(dòng)者與消費(fèi)者合法權(quán)益的維護(hù)；為促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享應(yīng)允許企業(yè)許可他人使用數(shù)據(jù)，同時(shí)需兼顧市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序的保護(hù)。

（一）以個(gè)人信息安全保護(hù)為要義的企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利取得制度

在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，要想使企業(yè)大規(guī)模地開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)提升效能，進(jìn)而發(fā)展數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)，必須賦予企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利取得的正當(dāng)性，同時(shí)應(yīng)注意防控獲取數(shù)據(jù)帶來的信息安全風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利主要是通過數(shù)據(jù)許可使用協(xié)議取得的，取得的數(shù)據(jù)權(quán)利為數(shù)據(jù)使用權(quán)。企業(yè)獲取的數(shù)據(jù)包括個(gè)人數(shù)據(jù)與非個(gè)人數(shù)據(jù)，后者的主要來源為政府或企業(yè)。以非個(gè)人數(shù)據(jù)為標(biāo)的訂立許可使用協(xié)議時(shí)，協(xié)議雙方幾乎不存在依賴關(guān)系而具有事實(shí)上的平等性，也并不存在很強(qiáng)的信息不對(duì)稱問題，而且協(xié)議雙方都可適用“理性人”假定，因此法律通常情形下無須采取“家長(zhǎng)主義”的保護(hù)模式加以干預(yù)。

然而在以個(gè)人數(shù)據(jù)為標(biāo)的訂立數(shù)據(jù)許可使用協(xié)議時(shí)，協(xié)議雙方往往存在強(qiáng)烈的依賴關(guān)系而導(dǎo)致事實(shí)上的不平等性，因?yàn)閰f(xié)議的一方“個(gè)人”往往是基于使用企業(yè)提供的信息化服務(wù)被迫向企業(yè)提供個(gè)人數(shù)據(jù)。此外，個(gè)人與企業(yè)間存在強(qiáng)烈的信息不對(duì)稱性，個(gè)人無法得知企業(yè)使用數(shù)據(jù)的目的與過程，遑論對(duì)此進(jìn)行監(jiān)督。再者，個(gè)人往往無法適用“理性人”假定，常會(huì)輕率地同意適用企業(yè)提供的數(shù)據(jù)許可使用格式條款?；陔p方事實(shí)上的不平等性、信息不對(duì)稱性以及“理性人”假定對(duì)個(gè)人的不適用性，居于優(yōu)勢(shì)地位的企業(yè)往往不會(huì)對(duì)個(gè)人信息安全提供周密的保護(hù)。此時(shí)就需法律予以介入，在企業(yè)取得數(shù)據(jù)使用權(quán)的同時(shí)強(qiáng)制性賦予其個(gè)人信息安全保障義務(wù)，以扭轉(zhuǎn)雙方的不平等性，削弱信息不對(duì)稱性，減少因個(gè)人的非理性產(chǎn)生的損害。

可見，對(duì)企業(yè)賦予的個(gè)人信息安全保障義務(wù)其實(shí)質(zhì)作用主要在于填補(bǔ)個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)使用的知情權(quán)與監(jiān)督權(quán)的缺失，因此在對(duì)個(gè)人信息安全保障義務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)著重保障個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)使用知情權(quán)與監(jiān)督權(quán)的目的實(shí)現(xiàn)。對(duì)于前者，應(yīng)通過確立目的限制原則與必要性原則予以實(shí)現(xiàn)（楊永凱，2019）。[48]目的限制原則是指企業(yè)一方面應(yīng)將數(shù)據(jù)使用的目的告知個(gè)人，另一方面使用數(shù)據(jù)的范圍應(yīng)以目的為限；必要性原則則要求企業(yè)不僅要將獲取與使用數(shù)據(jù)的必要性告知個(gè)人，而且獲取與使用數(shù)據(jù)應(yīng)在必要范圍之內(nèi)。此外，為確保個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)使用知情權(quán)的目的充分實(shí)現(xiàn)，還應(yīng)賦予企業(yè)接受用戶查詢數(shù)據(jù)使用情況的義務(wù)，事實(shí)上，這一義務(wù)已賦予征信機(jī)構(gòu)，但還需將義務(wù)主體擴(kuò)展至所有取得個(gè)人數(shù)據(jù)使用權(quán)的企業(yè)。最后，為確保個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)使用知情權(quán)與監(jiān)督權(quán)的有效行使，還應(yīng)完善企業(yè)數(shù)據(jù)使用的備案制度，這也有利于監(jiān)管部門對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)使用情況進(jìn)行有力監(jiān)管，進(jìn)而克服企業(yè)與用戶間的信息不對(duì)稱問題。

個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)使用監(jiān)督權(quán)的目的一方面在于糾正錯(cuò)誤信息，另一方面在于當(dāng)企業(yè)沒有使用數(shù)據(jù)的必要時(shí)及時(shí)取消對(duì)數(shù)據(jù)的許可使用，以此保障個(gè)人信息安全。對(duì)于保障監(jiān)督權(quán)目的的實(shí)現(xiàn)，可參照歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的規(guī)定，①《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第16 條規(guī)定“數(shù)據(jù)主體應(yīng)當(dāng)有權(quán)從控制者那里及時(shí)得知對(duì)與其相關(guān)的不正確信息的更正”，第17 條規(guī)定“數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求控制者擦除關(guān)于其個(gè)人數(shù)據(jù)的權(quán)利，當(dāng)具有如下情形之一時(shí)，控制者有責(zé)任及時(shí)擦除個(gè)人數(shù)據(jù)……”賦予企業(yè)更正信息的義務(wù)與附條件刪除數(shù)據(jù)的義務(wù)。前者出現(xiàn)于信息出現(xiàn)錯(cuò)誤的情形，而后者適用情形廣泛，包括企業(yè)使用個(gè)人數(shù)據(jù)對(duì)目的的實(shí)現(xiàn)不再必要、企業(yè)超越必要限度使用數(shù)據(jù)以及企業(yè)非法使用個(gè)人數(shù)據(jù)。此外，個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)使用監(jiān)督權(quán)最重要的功用在于保障個(gè)人信息的隱秘性，而保障信息的隱秘性可通過對(duì)數(shù)據(jù)的匿名化處理來實(shí)現(xiàn)，對(duì)此，應(yīng)賦予企業(yè)匿名化處置個(gè)人數(shù)據(jù)的義務(wù)。事實(shí)上，數(shù)據(jù)的匿名化是可逆的，很多情形下僅需將公開的數(shù)據(jù)與匿名化數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)即可還原原始數(shù)據(jù)（城田真琴，2016），[49]因此企業(yè)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)匿名化后還需開展后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以確保個(gè)人信息的隱秘性。其實(shí)，賦予用戶以要求查詢、修改、刪除信息的權(quán)能固然會(huì)導(dǎo)致企業(yè)增加運(yùn)營(yíng)成本，但較以用戶個(gè)人信息安全的保護(hù)價(jià)值，企業(yè)增加的這些運(yùn)營(yíng)成本是有必要的，原因在于公民群體的信息權(quán)價(jià)值高于企業(yè)的財(cái)產(chǎn)價(jià)值，這是以人為本的法政策理念的體現(xiàn)，事實(shí)上上述舉措亦納入歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》中，中國(guó)即將生效的《民法典》將人格權(quán)獨(dú)立成編，體現(xiàn)出中國(guó)對(duì)公民人格權(quán)的保障愈加重視，因此對(duì)企業(yè)課以接受查詢、修改、刪除信息的義務(wù)是很有必要的。

（二）以信息繭房與算法歧視規(guī)制為核心的企業(yè)數(shù)據(jù)處理權(quán)能

企業(yè)通過數(shù)據(jù)許可使用協(xié)議取得數(shù)據(jù)使用權(quán)后，針對(duì)數(shù)據(jù)主要進(jìn)行的是處理行為，因此企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度需對(duì)數(shù)據(jù)處理權(quán)能進(jìn)行設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)處理是指為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的目的，將收集到的數(shù)據(jù)通過適當(dāng)?shù)姆椒庸ふ?，其外延包括?shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)分組等操作（宋亞奇等，2013），[50]企業(yè)數(shù)據(jù)處理權(quán)能設(shè)計(jì)的目的在于厘定企業(yè)加工整理數(shù)據(jù)的正當(dāng)行為范圍。企業(yè)處理數(shù)據(jù)的工具便是算法，算法的不當(dāng)運(yùn)用會(huì)導(dǎo)致信息繭房與算法歧視問題，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)處理權(quán)能進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)著重規(guī)制這兩類問題。信息繭房的成因在于企業(yè)處理數(shù)據(jù)時(shí)的非理性，企業(yè)偏好于選擇符合主觀喜好的處理方式，非理性數(shù)據(jù)處理方式給消費(fèi)者、企業(yè)雇員甚至企業(yè)本身帶來嚴(yán)重的不利后果，因此就需要在企業(yè)數(shù)據(jù)處理方面設(shè)計(jì)一套符合各方利益訴求的行為規(guī)范，這套行為規(guī)范同樣可以規(guī)制算法歧視問題。

針對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)行為規(guī)范當(dāng)從數(shù)據(jù)樣本的選擇著手，企業(yè)應(yīng)盡可能選擇較大的數(shù)據(jù)樣本，以此盡可能全面覆蓋調(diào)研對(duì)象，保證信息的高度對(duì)稱。其次，在對(duì)處理對(duì)象進(jìn)行賦值或賦予權(quán)重時(shí)，應(yīng)注重客觀性，避免偏見或主觀喜好的影響，同時(shí)應(yīng)注意選取的處理對(duì)象需與處理目的具有關(guān)聯(lián)性，避免無關(guān)因素的干擾。再者，在進(jìn)行算法設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)注重步驟間的因果性而非關(guān)聯(lián)性，以此在提高處理結(jié)果精確度的同時(shí)減少歧視性因素滋生的空間。

除了對(duì)數(shù)據(jù)處理步驟進(jìn)行嚴(yán)格設(shè)計(jì)，還需在數(shù)據(jù)處理行為規(guī)范中增設(shè)數(shù)據(jù)處理監(jiān)督機(jī)制。對(duì)此可引入算法透明原則、算法解釋原則與算法審計(jì)原則，這是美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)提出的三類算法運(yùn)用基本原則（ACM，2019）。[51]其中算法透明原則是指企業(yè)應(yīng)向監(jiān)管機(jī)構(gòu)披露算法的基本原理及企業(yè)決策的基本方式，在算法受商業(yè)秘密保護(hù)的情形下，監(jiān)管機(jī)構(gòu)無法獲知算法的基本原理，算法運(yùn)用無法得到有效的監(jiān)督，算法透明原則不可能完全實(shí)現(xiàn)，但在算法受數(shù)據(jù)權(quán)利保護(hù)的視域下，這一原則得以充分落實(shí)。算法解釋原則是指企業(yè)須向監(jiān)管機(jī)構(gòu)解釋披露的相關(guān)內(nèi)容，解釋的對(duì)象包括算法系統(tǒng)的原理與企業(yè)決策的基本方式。具體而言，對(duì)于算法系統(tǒng)的原理，企業(yè)需解釋系統(tǒng)的需求規(guī)范、決策樹、預(yù)定義模型、分類結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，對(duì)于決策的基本方式，企業(yè)需解釋決策的理由、取樣大小、各項(xiàng)數(shù)據(jù)占據(jù)的權(quán)重、起參考輔助作用的信息等內(nèi)容（田旭，2020）。[52]算法審計(jì)原則是企業(yè)應(yīng)如實(shí)記述決策的基本方式及算法的基本原理，以備監(jiān)管機(jī)構(gòu)查驗(yàn)。

（三）以信息安全保護(hù)與算法共謀規(guī)制為重心的企業(yè)數(shù)據(jù)許可使用制度

數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展建立在數(shù)據(jù)共享的前提下，而企業(yè)的數(shù)據(jù)共享是非常關(guān)鍵的一環(huán)，因此需建立企業(yè)數(shù)據(jù)許可使用制度，同時(shí)應(yīng)防控許可使用數(shù)據(jù)帶來的信息安全風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)公共利益帶來的損害。在企業(yè)數(shù)據(jù)許可使用制度中，許可使用的類型構(gòu)建可參照知識(shí)產(chǎn)權(quán)許可使用的類型，包括普通許可、排他許可及獨(dú)占許可。普通許可是指企業(yè)許可不特定主體使用數(shù)據(jù)，排他許可是指企業(yè)在自身可以使用數(shù)據(jù)的同時(shí)許可唯一主體使用數(shù)據(jù)，獨(dú)占許可是指企業(yè)在許可唯一主體使用數(shù)據(jù)的同時(shí)自身也不可使用數(shù)據(jù)。企業(yè)許可他人使用數(shù)據(jù)的交易應(yīng)在法律規(guī)定有資質(zhì)的場(chǎng)所完成，以此起到監(jiān)督交易對(duì)象、交易價(jià)格等因素的功效。

通常情形下，企業(yè)占有的數(shù)據(jù)主要有取得使用權(quán)的數(shù)據(jù)、經(jīng)算法處理的數(shù)據(jù)以及事實(shí)上由數(shù)據(jù)組成的算法本身。對(duì)于企業(yè)取得使用權(quán)的數(shù)據(jù)，應(yīng)禁止企業(yè)以其為標(biāo)的許可使用。理由在于這些數(shù)據(jù)往往包含個(gè)人、企業(yè)或政府的重要信息，若允許企業(yè)許可他人使用這些數(shù)據(jù)，則勢(shì)必會(huì)對(duì)個(gè)人信息安全、商業(yè)收益乃至國(guó)家安全產(chǎn)生極大的危害。此外，從法理上而言，企業(yè)僅對(duì)這些數(shù)據(jù)具有使用權(quán)能，并無許可他人使用的權(quán)能。

對(duì)于經(jīng)算法處理的數(shù)據(jù)，可否許可他人使用應(yīng)視情形而定，只有匿名化且無法復(fù)原的數(shù)據(jù)才能許可使用。這一方面是基于保護(hù)信息安全的考量，另一方面從法理而論只有匿名化且無法復(fù)原的數(shù)據(jù)才真正與原始數(shù)據(jù)的主體脫離關(guān)系，企業(yè)只有在這種情形下才能獨(dú)立決定許可他人使用數(shù)據(jù)。事實(shí)上，中國(guó)各個(gè)大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)都有類似規(guī)定，如貴陽大數(shù)據(jù)交易所規(guī)定“只有經(jīng)清洗、分析、建模、可視化處理后的數(shù)據(jù)才可進(jìn)行交易”（張凌寒，2018）。[53]

至于事實(shí)上由數(shù)據(jù)組成的算法本身，對(duì)其許可使用雖不涉及他人信息安全，但極易引發(fā)算法共謀尤其是默示共謀，進(jìn)而對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序產(chǎn)生嚴(yán)重的破壞，且極難規(guī)制。對(duì)此，唯有鏟除算法共謀滋生的土壤才能從根本上解決算法共謀問題，“釜底抽薪”應(yīng)著眼于共謀發(fā)生的定價(jià)方面，即應(yīng)禁止企業(yè)許可他人在定價(jià)方面使用算法，這樣當(dāng)事人無法就產(chǎn)品定價(jià)通過算法達(dá)成一致，算法共謀難題得到根本解決。此外，由于智能化算法已被證明能自動(dòng)形成共謀，在合適的風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制形成之前，智能化算法在定價(jià)方面的應(yīng)用應(yīng)予禁止。概而言之，無論是企業(yè)許可他人在定價(jià)方面使用算法，還是智能化算法在定價(jià)方面的應(yīng)用，較以其帶來的經(jīng)濟(jì)效益，合謀帶來的消費(fèi)者權(quán)益侵害風(fēng)險(xiǎn)更不容忽視，這也是中國(guó)“包容審慎”市場(chǎng)監(jiān)管理念的應(yīng)有之義。

五、結(jié)語

在風(fēng)險(xiǎn)防控的視域下，企業(yè)算法運(yùn)用帶來的一系列問題應(yīng)用同樣為大數(shù)據(jù)時(shí)代產(chǎn)物的企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度加以解決。這看似巧合的背后實(shí)則有其必然性，原因在于企業(yè)算法運(yùn)用的基點(diǎn)在于企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的使用，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的使用體現(xiàn)的是各項(xiàng)數(shù)據(jù)行為，而各項(xiàng)數(shù)據(jù)行為的界定恰好與企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利的各項(xiàng)制度產(chǎn)生耦合。具體而言，在企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)利制度的視域下，在數(shù)據(jù)權(quán)利取得維度解決數(shù)據(jù)收集正當(dāng)性問題，在數(shù)據(jù)處理權(quán)能維度對(duì)算法歧視予以規(guī)制，在數(shù)據(jù)許可使用維度解決算法共謀問題。