中新经纬9月8日电 题：算法推荐应与平台责任相互匹配
作者 杨明 北京大学法学院教授
(资料图片仅供参考)
导语：平台竞争的本质为数据驱动，算法通过嵌入商业模式从而得以在平台竞争中发挥重要作用。在数据和算法支撑下的信息生态系统中，平台责任应当如何认定，人们仍然争议颇多。“推荐是纯算法输出、是一种协同”的观点显然无法解释不同信息生态系统的运行，应当遵循“风险与收益相匹配”的原则，实现算法推荐与平台责任之间的相互匹配。
我们已然深刻体会到了尼葛庞蒂所说的数字化生存，而这其中令人感触最深的，恐怕就是技术带来的便利、财富与不确定性交织在一起，进而造成了人类社会在认知与进步之间的分裂。人之所以厌恶风险，就是因为对未知的恐惧。过去，风险客观存在，但是否发生以及何时发生是未知的，即便如此，人们就已经会在行为决策时犹豫不决了，唯恐做出了令自己陷入最不利境地的选择。到了数字时代，风险是否客观存在都具有不确定性了，这是因为，人们对于隐藏在商业活动背后的技术甚至都难以察觉，所以，一旦这些技术被揭示出来，无论是否会带来风险，人们对于隐藏(并非技术)都是大为诟病的。
算法推荐就是平台经济领域人们担心不确定性问题的一个焦点。新近备受关注的争议即是，视频平台利用算法对包含特定内容的视频进行推荐、因而引发了相关著作权人对该平台发动著作权侵权之诉，例如“爱奇艺”以《延禧攻略》的著作权受到侵犯为由对“今日头条”提起的诉讼。该案的核心争议是，视频平台对其所传播的视听作品的合规性负有怎样的注意义务。虽然仍有少数人以技术中立为由、主张平台不应当在著作权治理问题上“负担过重”，但更多的人已经认识到，仅仅从物理层谈论技术中立是没有意义的，应当触及技术的应用层来分析平台是否具有技术中立的地位，进而探讨平台是否能因“技术不能”而免除责任。
从应用层来探讨技术是否中立，也就是我们所熟悉的经济学上关于网络中性(net neutrality)的大辩论，如果网络为中性，即意味着互联网服务提供商应当以相同的方式处理所有数据。在此模式下，内容提供者与平台经营者之间不能通过交易来差异化对待不同的内容，那么自然地，平台除了负有保障运营安全的义务之外，并不对平台上传播的内容的合规性负担额外的义务。所以，网络中性是与平台不应该控制内容联系在一起的，如果平台对内容具有控制内容的能力，其是不具有技术中立之地位的。
关于平台在保护著作权方面所负担的注意义务，最高人民法院于2012年11月通过的《关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》第7条第2款明确规定：“网络服务提供者以言语、推介技术支持、奖励积分等方式诱导、鼓励网络用户实施侵害信息网络传播权行为的，人民法院应当认定其构成教唆侵权行为。”但是，该规定中的“推介技术”是否可以涵涉算法推荐？对此各界仍存有较大争议。应当看到，该条款用“诱导、鼓励网络用户实施侵权行为”来限定“推介技术”的使用方式，这使得对“推介技术”的解释不能简单地利用“技术”概念的抽象性、强包容性来随意扩张。从该司法解释出台的时代背景来看，彼时中国平台商业模式之中才刚刚有了算法推荐的应用，而基于深度学习的算法推荐在平台经济领域遍地开花更是2016年之后的事情，所以2012年的司法解释不可能处理算法推荐所引发的问题。实际上，我们对照《互联网信息服务算法推荐管理规定》第2条第2款对“算法推荐技术”所作之定义——“利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息”——亦不难理解这一点。
然而值得深入思考的是，如果算法推荐的应用并未令平台负担更多的注意义务，这是否会因违背“风险与收益相匹配”的原则而产生逆向激励的效果？不仅仅是著作权侵权责任，涉及侵犯其它财产权、以及隐私权、个人信息权等时，平台责任制度应当如何配置都是同一逻辑下的问题。笔者认为，对平台责任的思考，必须紧扣“互联网活动的控制”与“法律义务的分配”之间的关系，前者代表了商业利益之间的竞争，后者则是正当竞争之边界的宣示，那么简单来讲，经营者对消费者参与商业活动的控制力越强，其所负之法律义务就应当越高。在协同推荐的算法世界里，表面上看，网络用户因为平台所供给的更多信息而享有更大的决策自由，或者说能够提高决策效率，但实质上，人们反而是被自己的偏好或习惯塑造得越来越固化。我们以为自己的需求越来越多地得到了平台经营者的回应，殊不知其实是我们陷入了平台商业模式而无法自拔。无论是信息茧房，抑或是数字规训，都是对这种平台控制力的精妙描述，有鉴于此，平台责任的基本理据再固守传统的“避风港”规则是不恰当的。
毫无疑问，人们总是处于特定的信息环境之中来决定自己的行为，换言之，人们的行为是由其所置身于的信息生态系统所塑造的。我们所熟悉的经济学概念——网络效应，即是对行为与信息系统之间关系的极佳诠释。数据驱动平台既是用户的“活动”场所，也是其决策所依赖的信息生态系统，决策效率的高低对用户流量的引导具有显著作用，而流量又是平台利润的根本来源，因此，平台之间的竞争就变成了比拼谁打造的信息生态系统更有能力锁定用户。在信息过载的背景下，利用算法来匹配网络用户的偏好或异质需求，现已成为平台竞争者争夺流量的重要方式，但我们也必须看到，数据驱动及算法匹配与用户异质性之间的相互关系不仅仅是单向的，在偏差和异化引导算法不断演进的同时，算法也在塑造着用户偏差和异化，也即是说，算法与用户是“互为主体”的，算法推荐本质上就是一种人为的控制，因而“推荐是纯算法输出、是一种协同”的观点显然无法全部涵盖实践中存在的不同运行机理的信息生态系统。
“风险与收益相匹配”的经济学思想在大陆法系传统民法中也能找到理论映射，诸如宪法上的住宅权转化为私法上的法定物权、基于组织者对商业活动的管领力而进行的绝对权赋权(邻接权的一种)，除了宪法和私法层面的价值宣示，它们的内在逻辑同样是控制与权利义务关系的匹配。于是，问题的关键就变成，平台在商业模式中嵌入特定算法，是否意味着其对平台上的商业活动具有管领力，或者说其是否为那些活动的组织者。质疑者认为，如果平台不采购内容、亦不生产内容，即使其参与内容传播收益的分成，仍然不宜认定这样的平台是内容传播活动的组织者、对传播行为不具有管领力；从技术层面来说，平台当下运用的算法推荐采用的是协同算法，技术上是一种加权推荐、最终表现为用户协同，故不能认为平台参与了内容分发活动、与内容提供者是分工合作的关系。
针对这一质疑，我们不妨也从算法推荐的本质论起：所谓推荐，是指对于某一给定物品，为提升消费者与之建立联系(或称发生交互)的概率而实施的行为；算法推荐就是通过原始数据进行训练，继而人工打标签完成排序，并最终将结果展示出来，人工打标签的方式和结果取决于算法所设定的特征向量及其相似度。由此可知，平台对算法推荐的运用，旨在帮助网络用户解决信息过载的问题，但显然是朝着平台所预设的方向解决，人工打标签的技术环节即显示平台参与了内容传播活动，特征向量预置得越多、相似度的要求越高，平台参与传播活动的程度就越深入。因此可以说，算法重新塑造了人与物之间的关系，这导致我们甚至应当从社会结构变革的层面来认知算法。
当然，平台经营者通过算法推荐来实现的人为控制，其力度大小与平台信息系统对用户所能产生的锁定效应是正相关的，而算法又系人为设计的，所以对用户的锁定效应其实也可以是人为控制的结果。鉴于平台控制力及其锁定效应是动态变化的，平台所负有的注意义务也不应当是固定不变的，这有别于过去人们局限在“有和无”之间进行选择、争论是否适用“避风港规则”。明确了这一点，我们在个案中通过分析平台所使用之算法推荐对其“控制互联网活动”的影响，即可就平台注意义务的大小得出结论；换言之，当平台利用算法努力促成流量倾斜的效果时，其为此而需要负担相应的注意义务也理所应当，算法对流量倾斜的影响越大，平台的注意义务就相应地越重。因此，个案中对平台注意义务的度量，就涉及到对算法本身的解析，从而评估算法推荐对促成流量倾斜究竟发挥了多大的作用。为满足司法实践上的这一需要，推行算法审计迫在眉睫。
结语：
平台经济的发展，就是在平台的公共性与排他性之间不断地产生矛盾，同时又促使社会治理结构和体系不断完善，以解决这些矛盾。当下之算法时代，与“避风港规则”大行其道的互联网产业勃兴时期已大相径庭，固守那个时代的平台责任制度配置，反而会违背应被恪守的“风险与收益相匹配”之基本原则。平台对算法推荐的运用，是为了在降低信息搜寻成本的同时还能提高人与物的匹配质量，这不仅仅是创新商业模式的问题，甚至会孵化出新的市场主体——平台的某个商业模式被剥离出来、演变成新的平台。如果我们对之视而不见，始终认为平台并不参与发生于其上的商业活动、对之缺乏管领力，表面上看激励了平台推动算法的发展，实际上是不利于平台治理语境下自治与规制的相互协调。前文反复提及的信息生态系统，意义即在于突出这一认知。(中新经纬APP)
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