大數據殺熟只是開始，未來演算法還將成為法律

來自專欄 首席發言者

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最近看到網上流傳著大量滴滴打車，面對不同用戶不同價格的截圖，並在互聯網上引發了大量的抨擊，認為滴滴的這種價格歧視是損害消費者的行為。

同樣類似的事情是來自於攜程，去年10月，演員韓雪在微博炮轟攜程機票銷售捆綁，在用戶不知情的情況下，對用戶進行各種套餐的捆綁銷售，極為流氓。

此外，細心的網友還發現，攜程有著非常強大的人工智慧系統，面對不同的用戶，操作，時段，攜程也會給出不同的機票價格，貓膩重重。

當然，這些事情在國外也其實屢見不鮮，早在2000年，亞馬遜就開啟了價格歧視的定價策略，被消費者發現舉報後，貝索斯親自出面道歉，不過這種事情並未好轉，亞馬遜繼續我行我素。

像Airbnb、以及國內各個酒店APP，同樣也在採用類似的動態定價方案，諸多酒店用戶發現線下價格反而比線上優惠的價格還要便宜。

此外，UBER的動態定價也經常被爆出與滴滴類似的事情。

所以我們必須反過來思考這些「屢見不鮮」的事情，到底是為什麼？

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表面上看，一個非常容易得出的結論是，科技公司們是在尋求利益的最大化，在供求關係中，儘可能的榨乾每一個人的錢包。

同時，對於消費者來說，其感受到的是一種被欺騙的損失，通過技術和壟斷，科技公司以更高的價格讓自己買到原本可以低價購買的產品，毫無公平而言。

絕大多數人都認為，科技公司不該如此大肆利用隱私數據，侵犯用戶利益，應當將這種行為進行收斂。

不過，在這裡我提出一些反對的想法。

這些行為有可能是科技進化的必然，並且未來，越來越多的利益權衡都將技術化，價格歧視將會是一個不可逆的趨勢。

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所有人都知道微觀經濟學中，有一個經典的供需關係圖，橫軸代表一個產品的需求量，縱軸代表一個產品的價格，而商家需要做的是找到一個價格的中間點，使得邊際利潤最大化。

只不過由於市場是模糊的，不確定的，需求量是難以衡量的，因此，商家需要不斷調整定價策略，並且對所有用戶進行價格一刀切的政策。

但是現在由於大平台已經壟斷了幾乎全部市場，市場不再是模糊的，而是可預測的，時間預測、用戶消費能力預測、承受需求能力預測等等都被數據化。

同時，微觀經濟學的理論依然奏效，因此這時，企業不過是把對於大眾的一刀切價格，更為精細的針對到了每一個人的供需上。

對於消費意願更低的人群，其可能採取被迫降價甚至平台補貼的策略，為了逐漸培養起其消費習慣，而對於剛需人群而言，其自然可以抬高價格，獲得最大的收益。

一個願意買，一個願意賣，並沒有什麼錯。

只不過這裡面還有一個問題。

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問題在於一些巨頭平台已經全面壟斷，用戶只能夠選擇是或者否，而很難獲得其他第三方類似的優質服務，因此只能進行二選一是或否的選項。

普通人都進入到了無法選擇的狀態，這才是最讓人感到憤怒與無奈的。

扎克伯格曾表示，要在2018年改寫Facebook的信息流演算法，因為希望給自己女而留下一個美好的遺產。

仔細想想，這裡面的意思其實是，Facebook有能力讓普通人看到任何東西，並對每個人施加影響與操控。

果不其然，今年爆出的Facebook「總統門」事件就顯示，一家名為Cambridge Analytica的英國公司，通過盜取Facebook相關數據，最後成功顯示了對全美5000萬人的影響，最終幫助特朗普上台，該事件正在越演越烈，Facebook股價不斷暴跌。

一個致命的問題是，全世界的人民都很難選擇放棄Facebook，因為社交關聯實在太強，其地位很難撼動，普通人只能接著用下去。

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不過Facebook事件，也揭示了世界存在的另一個真相，技術的權力正在越來越大，其可以隨意操縱任何人的情緒、意志、錢包，並且都在不知不覺中完成，所有人也都將樂在其中，這個世界正在越來越變成演算法統治的世界。

任何擁有技術的平台，演算法就必然會成為最終的統治者。

《未來簡史》曾預言，未來的時代將會進入演算法社會，這個社會的一切都將由演算法定奪，由於技術掌握了你的數據，因此比你自己更了解你自己，因此通過數據就可以對人定製出一些更為合理的方案。

比如養老金的法律，通過演算法，每個人都將獲得不同的養老金分配方案。這樣不僅可以為政府減輕更多的人力負擔，更可以讓一切更加簡單。

換句話說，誰來定製這樣的演算法？在《未來簡史》看來這樣的人就是神人，他們有一切權力為每個人進行演算法的裁決，但是又如何判定這些已經成為演算法的法律有著篤定的公正？

滴滴們所暴露出的大數據殺熟，正在反映著這一問題，沒有人相信這樣的動態價格歧視是合理的，我們更願意被「一刀切」，而不是被機器動態定義。

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所以這個趨勢，是矛盾的，但是又不得不承認它正在發生。

即演算法正在成為每個人的統治者，如同神明一樣，你做了什麼事，它都會如實記錄，並最終給你想要的回饋。

另一個問題是，設計演算法的人，是否公眾客觀？他的目的又如何檢驗？

下一次美國競選是否又會有Facebook的參與？

這一切都還沒有答案。

或許，是時候成立演算法倫理組織了。

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