共享經濟“下半場”的秩序規制

陳筱貞

一、共享經濟下半場的雙引擎

中國共享經濟在前期歷時將近五年的洗禮和探索，2019 年進入深度調整，盡管受國際國內宏觀經濟下行壓力等多重因素影響，共享經濟市場交易規模仍緩慢增長。國家信息中心分享經濟研究中心發布《中國共享經濟發展報告（2020）》顯示，2019年共享經濟市場交易額為32828億元，比上年增長11.6%①。2020 年初爆發新冠肺疫情期間，共享教育、共享醫療、共享自媒體、共享物流、共享制造等成為新增長極并且成長為持續性新業態。經歷了前半場野蠻競爭和資本積累，適逢互聯網5G技術應用升級，大數據、區塊鏈、人工智能等應運賦能，共享經濟在數字化和智能化浪潮的推動下進入下半場，開啟了平臺聚合性優勢與人工智能結合的雙引擎。

（一）聚合式平臺擴張升級

在與現代信息技術深度融合中，公共平臺成為了共享經濟一個標志性特征，人們通過平臺獲取積聚式信息、權衡選擇、操作使用、支付費用、評價信用，同時為平臺留下了不斷新生的用戶信息和行為軌跡數據。平臺商家也就此探索與上下游及相關服務的創新融合。共享平臺成為共享經濟的基礎支撐和核心載體，目前正通過資源集中整合，形成聚合模式，即“平臺的平臺”，用戶可以通過一個入口獲得多個平臺提供的資源服務，形成行業競爭新策略。

消費領域，共享平臺聚合式規模不斷擴大，業務生態鏈多元擴張。一方面多個同類服務平臺聚合在一個專業共享大平臺，便于用戶選擇；另一方面不同類型服務聚合在一個超級大平臺上，拓展服務生態鏈。如滴滴出行作為一站式移動出行服務平臺，提供出租車、快車、專車、代駕、共享單車、汽車服務以及企業版等多元化出行和運輸服務。美團已打造成集餐飲、打車、共享單車、酒店旅游等一體化綜合生活服務平臺。超級平臺以微信第三方服務為例，接入了滴滴出行、拼多多、美團外賣、貝殼找房等。支付寶平臺除了聚合滴滴出行、餓了么外賣、飛豬酒店等第三方商家服務外，還聚合了市民中心、醫療健康、教育公益等更多服務。

為加快中國制造業向共享制造轉型升級，重點考慮解決制造業產能過剩、產業結構失調、技術創新能力不足等問題，產能共享成為必然的路徑和選擇。國務院《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》強調，推動中小企業制造資源與互聯網平臺全面對接，實現制造能力的在線發布、協同和交易，積極發展面向制造環節的共享經濟。工信部2019 年10 月發布《關于加快培育共享制造新模式新業態促進制造業高質量發展的指導意見》，目標旨在協同中國制造2025 制造強國戰略，到2022 年形成20 家創新能力強、行業影響大的共享制造示范平臺。目前我國初步形成了眾創型、技術服務型、協同型等不同類型特色的產能共享平臺。如寧波的“生意幫”平臺集成了15000家工廠入駐，阿里巴巴旗下的“淘工廠”平臺匯聚了約3萬家服裝加工企業和1000 萬家企業商鋪，全球注冊企業用戶超過1.2 億個②。聚合式平臺共享制造成為我國共享經濟主力軍。

（二）人工智能提速共享經濟

大規模聚合性平臺搭建運營，依靠大數據和人工智能實現目標任務并發揮優勢。安德里亞斯·卡普蘭（Andreas Kaplan）和邁克爾·海恩萊因（Michael Haenlein）將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”?；诖髷祿С窒碌墓蚕砥脚_，只有應用人工智能，才能勝任巨量數據采集和處理，才能在整合、挖掘、分析、監控、預測市場趨勢及決策匹配等方面實現快速響應能力。配合高速率大容量的5G 技術，能夠承接聚合式平臺爆發式網絡服務流量，用戶訪問質量不受影響。阿里云將智能零售稱為“史上最大規模人機協同”，2017年“雙十一”當天，機器智能推薦系統生成超過5677 億個專屬貨架，AI 設計師“魯班”在雙十一期間設計4.1億張海報，阿里云華北數據運維中心機器人，接替了運維人員30%的重復性工作③。蘇寧超級云倉通過人工智能技術，采用大量物流機器人協同配合，實現商品分揀、運輸、出庫等流程自動化、智能化作業。美團智能配送、滿幫共享物流、春雨醫生、喜馬拉雅等共享平臺紛紛利用人工智能提高交易效率，拓展客戶布局。國家信息中心首席信息師、分享經濟研究中心主任張新紅評價，共享經濟是人工智能等新一代信息技術集成應用的產物，也是目前人工智能應用最活躍、最成功的領域。

二、共享經濟下半場的秩序難題

聚合式平臺與人工智能給共享經濟下半場帶來規模上和技術上的重大改變，從法律視角考察，相比共享經濟前期會出現新的問題。

（一）法律關系圖譜的變化

共享經濟前期的共享平臺，多為CtoC 模式，平臺主要提供信息，進行交易撮合，用戶與平臺之間的法律關系盡管在居間和租賃之間還有爭議，但關系鏈條比較單一清晰。之后平臺逐步引入專業化機構作為服務主體，走向BtoC 模式，用戶與提供服務的經營者之間是消費關系，服務經營者與共享平臺之間是商務合作關系，如網約車平臺。而當下的聚合式共享平臺發展方向是在互聯網環境中把自打造成一個“平臺的平臺”，更多出現了BtoB 模式。在同一聚合式平臺上可以積聚不同行業業務，多個同類平臺也可以進駐一個大平臺里，主體的多樣性與經營內容的多元使新發的行業競爭關系、外包服務關系、大規模混業監管關系等縱橫交織，聚合式平臺必須面對并尋求制度與法律的調整和處理。即使有些關系的調整能夠被原有框架容納，但運行難度并非能同日而語。

（二）數據安全全域放大

人機交融的互聯網時代，一切信息都以數據的格式被捕獲和存儲，如地理位置信息、生物識別信息、財務信息、交通軌跡、消費記錄、社會聯絡通訊等，這些數據積聚在共享平臺，被大數據加人工智能整合、分析和挖掘，實現共享平臺聚合式升級的同時，也把用戶和進駐商信息帶進更大的數據池。同時，平臺不斷創新業態，多業態長鏈條的運營，使得數據在更復雜的環境中增加泄露和侵權隱患。例如平臺逐漸加深與金融的協作與融合，向用戶拓展平臺理財、信貸、保險等金融服務，財務與信用信息被抓取，信息安全放大到金融安全；共享醫療基于醫療服務采集的健康大數據，遇泄露、竊取及服務決策影響下，信息安全被放大到生命安全；共享制造云平臺面向企業實現在網絡云端的全流程管理，包括需求采集、項目管理、流程管理、設計管理、研發管理，信息安全被放大到商業秘密、知識產權安全。

聚合式平臺對區塊鏈的推廣應用，實現著分布式記賬對權屬認證的信用，可以全程追溯、維權舉證，同時也使信息因不可刪除而永存風險。人工智能的深度運用，需要為其提供更大量的數據進行學習和決策，平臺及人工智能技術可能被黑客植入惡意代碼，攻擊關鍵信息。在聚合式平臺接入BtoB模式、行政處理及公益服務的趨勢下，如果攻擊對象是行政信息和國家秘密，有可能危及國家安全。

目前我國立法將個人信息、數據安全、商業秘密、知識產權、國家秘密分類專門保護，由于一切信息都能以數據形式體現，數據保護是關鍵，而我國數據安全保護法還在擬定中。數據脫敏后能作為資源，反向復原后又威脅各種權利和安全，數據保護在標準、程序和管理上難把控邊界，并且須與技術同步不斷演進。

（三）算法黑箱威脅決策公平

聚合式共享平臺的用戶無論是消費者類型還是商家類型，共同心理動機在于：希望更容易找到或被找到、交易安全、追責維權有保障。而平臺要實現這些效果，必須動用人工智能進行大量數據分析、營銷決策、篩選匹配、動態定價、跟蹤服務，以及威脅識別。核心競爭力就在于人工智能算法和決策，但是算法真的可靠嗎？目前處于“混合增強智能”階段，將人的作用或人的認知模型引入人工智能系統，人工智能算法是編程人員的主觀選擇合并預設的價值判斷，并可能在機器深度學習進程中自主演變和進化，不能保證算法決策的公平和透明。于是我們看到有算法歧視、殺熟抬價、排行排擠等決策結果的不公平。

我國目前對于算法監控規制非常有限，《電子商務法》第40 條規定，對于競價排名的商品或服務，應當顯著標明“競價”。這對算法提出了信息披露義務，保障消費者的知情權、自主性和選擇權，但沒有規制算法監管。在人工智能尚不能取得法律主體地位的當前，人工智能本身不宜成為責任主體，多數觀點認為算法責任還是由運用者承擔，同時不排除設計者的連帶責任。人工智能還屬于平臺的技術工具，目前對其內部運行的觀測監控技術以及機制約束還在探索。

（四）混業監管難于落地

共享經濟聚合式平臺監管，根據內容可以分平臺經營監管和行業經營監管兩方面分析。平臺有統一的準入資格、信用標準、評級體系、網絡安全防范、資金池等，這些是共享平臺對平臺內經營者統一監管的現實基礎和理由。但是隨著平臺經營的業務不斷擴張，有些幾乎覆蓋所有消費領域，甚至包括行政服務及公益，對平臺內經營者采統一監管模式顯得過于廣泛。《電子商務法》從法律層面規定，平臺內經營者須依法獲市場經營主體資格，意味著平臺負責監管進駐資質，經營者行業準入歸屬行政主管部門審批?？梢娏⒎ㄔ诒O管模式上把平臺經營與行業監管做了各司其職的劃分。而這對聚合式共享平臺是否適用？一是聚合式平臺里有很多進駐平臺，平臺客戶類型也多樣化，行業跨度越來越大。例如微信錢包支付平臺進駐滴滴出行、京東購物、火車票機票、醫療健康、轉轉二手等第三方服務平臺。截止2019 年7 月，短視頻共享平臺“抖音”入駐的機構超過16000 家，包括公檢法、教育、文旅、衛生等領域④。二是混業經營拓展中還未能將聚合式平臺定性為何物。例如支付寶等超級聚合式平臺在商業服務外，又迅速增加行政繳費、公益醫療教育服務等，平臺行業定位的不確定使得對其監管落地很難。在行業經營監管方面，中國貿促會商業行業委員會針對共享經濟努力推進團體標準規范，包括《共享經濟平臺資源提供者入駐審核通則》《共享經濟平臺糾紛解決通則》等，但均屬行業自律規范，相比法律規范，其強制力有限。國家信息中心分享經濟研究中心牽頭組織的我國共享住宿領域首個自律性標準文件《共享住宿服務規范》一定程度上對共享住宿行業起到了規范作用，但該規范也并不是法律強制執行標準。同時，基于民宿等資源在民間閑散資源與經營者資產之間的游走，行業管理介入顯得“觀察期”過長。對共享業態包容探索與強制監管之間的權衡，已超出規制技術本身，這是共享經濟監管落地的持續性難題。

三、共享經濟下半場的秩序規制

聚合模式發展及人工智能的深度應用，讓共享經濟在前期諸多規制未形成定論的情勢下，增加了更多新的未解。我們試圖在國外經驗和最具強制力的司法判解中尋找路徑，然而中國共享經濟在移植歐美共享經濟初級階段節約補充型理念后，迅速嬗變升級為大型全域產業化樣態，中國共享經濟已然在引領國際步伐，前無所瞻。同時在我國法律審慎未規制之前，我們還不能于法有據地主張權益，司法判例也鮮有參照。如果按事前防范，事中監管，事后救濟的劃分階段，在大規模聚合式平臺的共享經濟生態中，筆者傾向于更多地著力事前防范和事中監督，至于事后救濟可能會因當事人不易查找和舉證困難而不易實現，制裁和維權成本極高。

（一）數據安全

數據之所以有價值在于承載著信息，在BtoC模式中，信息安全比較關注的是個人信息保護，而進入下半場的共享經濟，在聚合式平臺環境中包括互聯網各類場景，如果還包括共享制造，所涉及的信息法律保護就具有很大張力，包括個人信息、商業秘密、知識產權和國家秘密。對數據安全的保護超越當初的個人信息權及隱私權的私法意義，應持數據生態環境中確權、采集、利用等保護鏈的理念去嚴謹構建。

1.數據權屬確認。數據權屬的厘清和確認，是數據安全保護鏈的第一環節，也是推進我國數據共享深度和廣度的第一邏輯。我國并沒有對數據權屬明確規定，在大數據作為國家發展戰略資源的趨勢下，數據在進行大規模交易，數據產權屬于誰？這是基于大數據的產業鏈條無法回避的邏輯起點。數據的價值基于其內容，所以建立在價值基礎上采集的數據，原始權源應在于內容價值所依附的被記錄人。如果在數據加工后添付了智力再加工價值，或進行了智力產品創意，可以對數據產品另行主張產權，但須遵循數據權源獲得的合法路徑。數據所承載的個人信息，雖然還沒有被立法專門系統保護，但我國《民法總則》在第111條規定上已明確了其權利歸屬于自然人本人，任何組織和個人需要獲取，都應當依法并確保信息安全。數據所承載的商業秘密、知識產權和國家秘密，其所有權及保護規則，我國已有專門立法保護，應嚴格遵循相應立法規定。

2.數據采集。數據采集應遵循權利人同意原則，包括知情并許可兩項內容。具體標準應是向權利人明示采集的目的、方式和范圍，并采避免歧義的明示許可方式，許可權的行使須讓渡國家安全、公共安全利益。國際上數據采集以歐盟為嚴謹先例，2016 年歐盟頒布《個人數據保護通用條例》，禁止一切未經同意而非法使用公民個人數據的行為，且設立知情同意、加密、默認保護隱私等程序，并聲明不得作涉及隱私權和數據保護原則的規避⑤。我國2017 年6 月1 日起施行的《網絡安全法》在第41 條、第42 條規定，采集數據和使用個人信息應當經被采集人同意，并依法和依約定進行處理和保存。未經被收集人同意，不得將信息提供給他人。但經處理無法識別特定個人且不能復原的除外。我們注意到，盡管當前存在脫敏后可以復原的技術，而且即使當前技術不能復原，未來技術可能將其復原，但在個人信息保護和數據產業發展之間，立法做了一個平衡性規制，對脫敏后的數據做了一個例外安排。實務中對數據采集“同意”原則的運用已比較廣泛，但形式上還存在捆綁簽約、格式條款等的違背權利人真實意思表示的強勢交易。2019年4月公安部網絡安全保衛局聯合三部門發布《互聯網個人信息安全保護指南》規定，個人信息收集應獲得個人信息主體的同意和授權，不應收集與其提供的服務無關的個人信息，不應通過捆綁產品或服務各項業務功能等方式強迫收集個人信息。2019 年國家計算機病毒應急處理中心發布《移動APP 違法違規問題及治理舉措》，我們期待從治理過度收集用戶信息APP開始，對數據采集秩序有效治理。

3.數據利用。數據利用應采必要性原則?；跀祿膹V泛采集和法律允許的脫敏利用，在大數據產業和人工智能技術的推動下，數據可能會進入無邊界開發使用。數據中攜帶的信息會引發各種風險，這種風險隨著數據的永恒性而永遠存在。例如今天我們利用人臉識別只是為了開啟一個門禁，未來可能因為人臉識別生物信息被利用，而成為無人機恐怖襲擊的目標，甚至不可知的風險也許會超出目前想象。所以，平衡大數據人工智能發展與數據安全兩方面利弊，我們堅持運營者利用數據，以業務必要為限。即使在人工智能領域，歐盟認為也應按照必要性原則。但事實上“業務必要性”在數據開發的不斷拓展中很難界定。同時數據利用在技術上應采統一標準運行，全國信息安全標準化技術委員會發布《大數據安全標準化白皮書（2018）》，分析了個人信息安全標準、大數據安全標準，對實現網絡空間安全與數據產業跨境發展都是有價值的技術參照。

（二）算法監控

算法透明和可責性是國際上可借鑒的算法監控策略。

1.算法透明。馬里蘭大學教授弗蘭克.帕斯奎爾（Frank Pasquale） 認為一切算法的本質是黑箱，機器學習神經網絡中存在隱層邏輯使得設計者無法對機器學習的優化結果做出合理的解釋。但從算法的外部效應來看，“算法黑箱”僅指對用戶的不透明，對設計者來說算法是一種公開且透明的技術實踐方案⑥。算法透明追求的其實是算法的簡要說明，包括算法的假設和限制、算法的邏輯、算法的種類、算法的功能、算法的設計者、算法的風險、算法的重大變化等方面的說明⑦。

歐盟議會通過的《機器人民事法律規則》要求在任何情況下都可以提供決策背后的算法設計規則。我國《新一代人工智能發展規劃》指出“建立健全公開透明的人工智能監管體系”，但沒有要求算法本身的透明。中國人民銀行聯合銀保監會、證監會、外匯局發布《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》，對人工智能在金融領域投資顧問中的算法透明有具體要求，這對平臺算法的透明化規制是一個可行性的參考。首先，我們可以要求經營者向主管部門和算法設計機構報備算法模型的主要參數和決策邏輯，向客戶充分提示人工智能算法的固有缺陷和風險，強化流程痕跡管理。其次，算法應用機構可以采技術手段，對算法程序和決策結果進行驗證。再次，應該要求設計者編制算法應當遵循行業規則和法律規則，以合理的選擇路徑運行，使其符合社會和秩序規范。最后，可以考慮將算法規范化標準嵌入系統，通過審計進行風險控制。另外，算法及其決策有效地接受中立第三方或機構的審查，接受專業監督和社會監督，也可以更好地防范人工智能算法設計和運用偏離社會倫理和秩序規范。

2.算法責任。算法責任是一個由責任主體、責任方式和責任強度構成的體系。將經營者作為算法法律責任的主體，在目前是可以形成共識的。歐盟委員會在調查谷歌公司涉嫌使用搜索算法等早期人工智能技術打擊競爭對手和支持自身廣告時，就主張定價算法不能以不正當競爭的共謀方式設計，且企業不能免除隱藏在計算機程序后面的共謀責任。我國《電子商務法》第18 條對經營者利用人工智能在平臺向用戶推送搜索結果進行了標識義務的約束，并對違規經營者施以行政處罰。無論國際經驗還是我國規制例，算法責任都應由運用算法決策結果的經營者承擔。

算法責任方式，目前已有的規制僅限于行政責任和行業責任，筆者建議進一步配套設計相應民事損害賠償責任和刑事懲罰，健全責任方式體系。我國《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》提出，因算法模型缺陷或系統異常，影響金融市場秩序穩定運行的，金融機構應當強制調整或中止人工智能使用。我國《電子商務法》對網絡經營者的算法責任，采行政處罰，包括市場監督管理部門責令限期改正、沒收違法所得，可以并處罰款。這些都是算法責任規制的有益嘗試。對責任的嚴苛程度，視治理需要，這在規制技術上不存在困難，我國在目前金融人工智能顧問和電子商務網絡經營者責任試點后，可以積累經驗，考慮在更多行業算法決策中推廣。

（三）混業監管的落地

對聚合式平臺監管，可以為其預留運營模式和行業領域擴張空間。國家市場監督總局設立全國網絡交易平臺監管服務系統已于2016年7月上線，通過匯集國內所有網絡商品交易平臺和經營者的相關數據，實現全國范圍內的工商管理部門聯動監管?？梢姽蚕砥脚_中市場范疇的監管已完成布局，那么市場之外的社會生活領域呢？如果將聚合式平臺發展為網絡生活城，要匹配一個能夠勝任的監管機構，那么建議是公安部門比較合適。既不會重復機構設置，又能與線下生活中的社會治安管理及犯罪查處職能對應。

至于共享經濟經營的具體行業監管，還是適合保持各行政部門各司其職，協同監管。國家發改委等八部門發布《關于促進分享經濟發展的指導性意見》第4條規定，合理界定不同行業領域分享經濟的業態屬性，分類細化管理。同時，還應加強部門與地方法規政策的協調制定，更有針對性地進行行業分類規制監管。

共享經濟的發展一直伴隨著國家引導、產業政策扶持，以及法律制度對其的認可和保障，在規制與技術交融的進程中，我們不懈地探索構建共享經濟在聚合式平臺趨勢下的人工智能時代新秩序。2020 年既是考驗也是契機，突發的新冠肺炎疫情對全球的貿易、消費、投資都造成明顯影響，全球經濟的不確定性和動蕩被進一步放大，產業布局、投資、就業、金融、外貿都會震蕩出與以往大不相同的格局。我國在疫情沖擊和宏觀經濟下行的壓力下，各領域都需要有序恢復，穩健回暖，持續發展。共享經濟已從上半場的民間補充模式跨越成為國家發展戰略，正以最低邊際成本的優勢模式破冰前行。在這一契機中，人工智能、大數據等科技賦能的大規模平臺化全域型共享經濟對消費、投資、貿易和服務業、制造業的帶動，既適合中國國情，又能對國際經濟環境產生積極效應。所以，有序推進中國特色的共享經濟，增強中國抗風險能力，并讓中國在世界經濟發展中的作用持續增強，是共享經濟下半場更深刻的使命。

注釋

①④國家信息中心．中國共享經濟發展報告2020[EB/OL]．https://www．100ec．cn/detail--6547821．html

②于鳳霞．加快推進我國制造業產能共享．中國發展觀察[EB/OL]．http://www．gkong．com/item/news/2019/07/97633．html

③一文看懂阿里巴巴人工智能產業布局[EB/OL]．https://www．sohu．com/a/253271186_799090．

⑤王鶄峰，欒群．如何確保人工智能安全可靠可控？[EB/OL]．https://www．ccidgroup．com/sdgc/11599．htm

⑥趙精武．人工智能安全的雙重規制體系[EB/OL]．http://www．china．com．cn/opinion/think/2019-02/22/content_74493026．htm

⑦徐鳳．人工智能算法黑箱的法律規制——以智能投顧為例展開[EB/OL]．https://www．thepaper．cn/newsDetail_forward_5197829