目錄TOC\o"1-9"\h\u29032摘要 I摘要人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，一方面給電子商務(wù)行業(yè)帶來了智能推薦、精準(zhǔn)營銷等創(chuàng)新應(yīng)用，另一方面也引發(fā)了數(shù)據(jù)隱私泄露、算法歧視、知識產(chǎn)權(quán)糾紛及消費者權(quán)益受損等法律問題，這對我國現(xiàn)存的法律體系提出了棘手挑戰(zhàn)，本論文采用了文獻分析法、案例分析法以及比較調(diào)查法等研究手段，有條理地梳理人工智能在電商領(lǐng)域的核心應(yīng)用場景，剖析其衍生出的法律風(fēng)險，如數(shù)據(jù)安全與隱私保護沒有落實到位、算法黑箱引發(fā)的歧視性定價情況、AI生成物知識產(chǎn)權(quán)歸屬的模糊狀態(tài)、責(zé)任主體界定的不明確和消費者權(quán)益受損等問題，針對這些梳理后發(fā)現(xiàn)的問題，本文提出構(gòu)建多維度法律規(guī)制的相關(guān)建議，像完善數(shù)據(jù)及隱私保護規(guī)則、優(yōu)化算法設(shè)計并創(chuàng)建透明度審查機制以消除算法偏見、借助多方協(xié)作完善知識產(chǎn)權(quán)確權(quán)體系、明確平臺、技術(shù)供應(yīng)商與用戶的責(zé)任邊界來共筑消費者權(quán)益保護網(wǎng)，本論文的目的是為平衡技術(shù)創(chuàng)新與法律合規(guī)提供理論支撐，促使電商與人工智能的融合邁向有序且規(guī)范的發(fā)展階段，協(xié)助數(shù)字經(jīng)濟時代達成法治建設(shè)與社會穩(wěn)定目標(biāo)。關(guān)鍵詞：人工智能；電子商務(wù)；算法歧視；知識產(chǎn)權(quán)；法律規(guī)制AbstractTherapiddevelopmentofartificialintelligencetechnology,ontheonehand,hasbroughtthee-commerceindustrywithinnovativeapplicationssuchasintelligentrecommendation,precisionmarketing,etc.,ontheotherhand,ithasalsotriggeredlegalissuessuchasdataprivacyleakage,algorithmicdiscrimination,intellectualpropertydisputesandconsumerrightsandinterests,etc.,whichposesthornychallengestoChina'sexistinglegalsystem,thisdissertationemploystheresearchmeansofliteratureanalysismethod,casestudyanalysismethod,andcomparativeinvestigationmethod,etc.,toThisthesisadoptstheresearchmeansofliteratureanalysis,caseanalysisandcomparativeinvestigationtomethodicallysortoutthecoreapplicationscenariosofAIinthefieldofe-commerce,andanalyzethelegalrisksderivedfromit,suchasthelackofdatasecurityandprivacyprotection,thediscriminatorypricingtriggeredbythealgorithmicblackbox,theambiguousstateofintellectualpropertyrightsattributedtotheAIgenerator,thelackofclarityindefiningthesubjectofresponsibility,andthedamagetotherightsandinterestsoftheconsumers.Inresponsetotheseproblems,thispaperproposestobuildamulti-dimensionallegalregulation,suchasimprovingdataandprivacyprotectionrules,optimizingalgorithmdesignandcreatingatransparencyreviewmechanismtoeliminatealgorithmicbias,improvingtheintellectualpropertyrightssystemwiththehelpofmulti-partycollaboration,andclarifyingtheresponsibilityboundariesofplatforms,technologyprovidersanduserstobuildaconsumerrightsprotectionnetwork.Thepurposeofthisthesisistoprovidetheoreticalsupportforbalancingtechnologicalinnovationandlegalcompliance,topromotetheintegrationofe-commerceandartificialintelligenceintoanorderlyandstandardizeddevelopmentstage,andtoassistintheconstructionoftheruleoflawandsocialstabilityintheeraofthedigitaleconomy.Keywords:artificialintelligence;e-commerce;algorithmicdiscrimination;intellectualpropertyrights;legalregulation1緒論1.1研究背景當(dāng)前，隨著數(shù)字化浪潮洶涌，電子商務(wù)的飛速發(fā)展極大地改變了商業(yè)格局。輕點一下手機，全球好物盡收眼底，但是在這背后反映的卻是市場規(guī)模的急劇擴張。2024年全球電商交易額飆升至6萬億美元，我國網(wǎng)絡(luò)零售額也突破15.23萬億元，電商市場不斷擴張，活力充足。與此同時，人工智能技術(shù)成果豐碩，圖像識別、語音識別、自然語言處理技術(shù)滲透于各行業(yè)，深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)卓越。電商與人工智能的融合催生諸多創(chuàng)新模式，智能客服、個性化推薦等為消費者帶來便利。但這一融合也存在隱患，消費者數(shù)據(jù)隱私容易泄露，算法歧視破壞公平，人工智能生成內(nèi)容的知識產(chǎn)權(quán)歸屬不明，消費者權(quán)益受損。面對這些法律難題，傳統(tǒng)法律體系難以招架，行業(yè)融合的爆炸性增長與法律的滯后性矛盾愈發(fā)尖銳。因此，開展相關(guān)法律規(guī)制研究，對消費者保障權(quán)益、促進行業(yè)發(fā)展、立法司法企業(yè)合規(guī)提供參考極為關(guān)鍵。1.2研究意義1.2.1理論意義在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的背景下，人工智能技術(shù)與電子商務(wù)的深度融合不斷催生新的商業(yè)模式與交易形態(tài)。然而我國現(xiàn)存法律體系在應(yīng)對AI技術(shù)引發(fā)的新型法律關(guān)系時存在明顯的滯后性與適配性不足問題。例如在算法推薦場景中，算法決策的黑箱特性導(dǎo)致消費者權(quán)益受到侵害時的責(zé)任認定模糊。數(shù)據(jù)跨境流動過程中數(shù)據(jù)權(quán)的歸屬與隱私保護的法律邊界尚未明晰。本論文通過聚焦AI在電商應(yīng)用衍生的諸如算法歧視、數(shù)據(jù)合規(guī)、知識產(chǎn)權(quán)保護，消費者權(quán)益保護等法律問題，深入剖析其背后的法理邏輯并構(gòu)建AI技術(shù)應(yīng)用與法律規(guī)制的互動分析框架，揭示數(shù)字化語境下傳統(tǒng)法律概念的適應(yīng)性演變，從而為相關(guān)法律法規(guī)的制定與修訂提供理論依據(jù)，推動法學(xué)理論創(chuàng)新為解決數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中的法律困境提供前瞻且可行的思路。1.2.2實踐意義伴隨人工智能技術(shù)在電子商務(wù)板塊的普遍應(yīng)用，AI在為企業(yè)賦能之際，同樣面臨著繁雜的法律風(fēng)險與合規(guī)挑戰(zhàn)，一是在數(shù)據(jù)合規(guī)工作里，企業(yè)在數(shù)據(jù)收集、存儲及使用期間，可能因觸犯《個人信息保護法》《數(shù)據(jù)安全法》等法律法規(guī)，面臨行政處罰與民事賠償風(fēng)險。二是在算法治理相關(guān)層面，若算法設(shè)計有偏見、透明度欠缺，較易引發(fā)消費者權(quán)益方面的糾紛和監(jiān)管處罰，三是諸如著作權(quán)、版權(quán)歸屬等的知識產(chǎn)權(quán)保護問題，四是消費者知情權(quán)、選擇權(quán)的保護情況及責(zé)任歸屬問題，本論文構(gòu)建了一個涵蓋整個流程，涉及合規(guī)管理、算法倫理審查機制、法律責(zé)任界定以及知識產(chǎn)權(quán)保護等多層面的合規(guī)管理架構(gòu)，以幫扶電商企業(yè)改進合規(guī)管理辦法，減少違法與違規(guī)行為的出現(xiàn)頻次，以此提高企業(yè)在行業(yè)里的競爭水平，促使人工智能在電子商務(wù)里的運用與法律合規(guī)協(xié)調(diào)發(fā)展。1.3研究方法1.3.1文獻研究法在研究初期，需全面收集和整理國內(nèi)外與人工智能、電子商務(wù)法律相關(guān)的各類資料。一方面要檢索中國知網(wǎng)、WebofScience等學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫中發(fā)表的核心期刊論文和學(xué)位論文，掌握學(xué)界在AI技術(shù)應(yīng)用于電商中法律問題上的理論探討。另一方面查閱中國法律法規(guī)數(shù)據(jù)庫、外國官方法律文件等，梳理出當(dāng)前階段電子商務(wù)、數(shù)據(jù)保護、算法公平、知識產(chǎn)權(quán)保護相關(guān)法律法規(guī)條文，同時收集艾瑞咨詢等專業(yè)機構(gòu)發(fā)布的行業(yè)報告進而了解AI技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域的實際應(yīng)用現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢。通過對文獻資料系統(tǒng)分類、整理和分析，把握該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)已有研究的不足與空白，進而助力構(gòu)建科學(xué)合理的知識框架為后續(xù)深入研究奠定堅實的理論基礎(chǔ)。1.3.2案例分析法在本研究過程中廣泛搜集國內(nèi)外電商領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的典型案例。例如深入研究淘寶、亞馬遜等電商平臺在算法推薦系統(tǒng)運行中引發(fā)的個性化推薦事件討論，分析平臺在算法歧視、大數(shù)據(jù)殺熟等方面存在的問題。再如詳細剖析拼多多海外版Temu及國內(nèi)APP繞權(quán)監(jiān)控用戶社交軟件信息，攔截競爭對手的推送通知以優(yōu)化自身推薦算法；Tiktok通過AI分析用戶視頻互動數(shù)據(jù)生成隱性消費傾向侵犯用戶知情權(quán)；其次還有對相關(guān)判決如北京互聯(lián)網(wǎng)法院的案例分析為本研究提供對策思路。本論文通過對除以上提到的等等一系列真實案例進行多維度包括案例背景、事件發(fā)展過程、爭議焦點、法院判決依據(jù)和結(jié)果等的分析，從而能夠直觀地發(fā)現(xiàn)AI技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)時產(chǎn)生的具體法律問題，讓我們從案例的處理過程和結(jié)果中總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，提煉出具有參考價值的法律問題解決思路，為構(gòu)建完善的法律規(guī)制體系提供實踐依據(jù)。1.3.3比較調(diào)查法在本研究中選取中國、美國、歐盟等具有代表性的國家和地區(qū)，對其在電商領(lǐng)域人工智能法律規(guī)制方面的做法進行對比分析。研究過程中會詳細梳理中國在《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》《電子商務(wù)法》等法律法規(guī)中對AI技術(shù)應(yīng)用的規(guī)范要求，接著剖析歐盟在《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）框架下對消費者隱私保護嚴(yán)格規(guī)定。通過對比不同國家和地區(qū)在立法理念、法律體系架構(gòu)、監(jiān)管模式、法律責(zé)任認定等方面的差異，分析其各自的優(yōu)勢與局限性，從而汲取適合我國國情的有益經(jīng)驗，為完善我國電子商務(wù)領(lǐng)域人工智能法律制度提供新思路，讓我國法律體系在保持自身特色與適應(yīng)性的同時也能與國際接軌。2電子商務(wù)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的相關(guān)概述2.1人工智能概述2.1.1人工智能的概念人工智能概念的起源可追溯至20世紀(jì)中葉，1956年達特茅斯會議正式把這一術(shù)語確立好了，體現(xiàn)了這門學(xué)科的誕生。人工智能本質(zhì)是通過計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科知識交叉融合，構(gòu)建出模擬人類智能的理論與技術(shù)體系賦予計算機系統(tǒng)學(xué)習(xí)、推理、解決問題等能力。在技術(shù)維度，機器學(xué)習(xí)作為核心分支，涵蓋監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等范式REF_Ref407\r\h[1]。監(jiān)督學(xué)習(xí)憑借標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，如電商平臺對消費者已做好標(biāo)注的購買行為數(shù)據(jù)加以分析，構(gòu)建用戶偏好預(yù)測模型；無監(jiān)督學(xué)習(xí)自動挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，用以開展客戶群體聚類分析，深度學(xué)習(xí)借助多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在圖像識別、自然語言處理范疇展現(xiàn)出超凡性能，好比圖像識別技術(shù)支撐電商平臺達成商品圖片搜索的功能，自然語言處理技術(shù)賦能智能客服把握用戶語義并給出精準(zhǔn)反饋。2.1.2人工智能分類按照核心功能和應(yīng)用領(lǐng)域，能把人工智能技術(shù)劃分為若干重要類別，這些技術(shù)在電子商務(wù)范疇凸顯出顯著應(yīng)用價值，從技術(shù)架構(gòu)的角度看，主要是機器學(xué)習(xí)（ML）、計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、語音識別以及專家系統(tǒng)等多個關(guān)鍵分支組成。第一類機器學(xué)習(xí)技術(shù)憑借算法模型從海量數(shù)據(jù)里挖掘潛在規(guī)律，為個性化推薦系統(tǒng)與銷售預(yù)測提供技術(shù)后盾，第二類計算機視覺給機器賦予圖像識別與理解的能力，為商品圖像搜索和虛擬試穿等創(chuàng)新功能給予支撐，第三類自然語言處理技術(shù)達成了文本語義分析跟情感計算，極大提升了智能客服系統(tǒng)的交互質(zhì)量，看上去更有人情味兒。第四類語音識別技術(shù)給人機語音交互搭建了基礎(chǔ)支撐，改善了移動端購物的體驗，另有專家系統(tǒng)憑借知識庫和推理引擎，在供應(yīng)鏈優(yōu)化、風(fēng)險控制等決策支持場景里起到關(guān)鍵作用，這些人工智能技術(shù)的聯(lián)合施用，正顯著改變電子商務(wù)行業(yè)的服務(wù)模式與運營水平。2.2電子商務(wù)領(lǐng)域人工智能的應(yīng)用發(fā)展電子商務(wù)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的發(fā)展早期主要聚焦于基于規(guī)則的簡單系統(tǒng)處理交易數(shù)據(jù)和庫存管理。早期2010年前后AI主要通過協(xié)同過濾算法和搜索優(yōu)化來提升用戶體驗。亞馬遜在這方面堪稱典范，它利用機器學(xué)習(xí)分析用戶的瀏覽記錄、購買歷史、購物車行為等數(shù)據(jù)，實時預(yù)測用戶偏好并向其推薦相關(guān)商品，提前將可能購買的商品調(diào)配至附近倉庫，縮短配送時間REF_Ref1988\r\h[2]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟，2015-2020年AI開始深入運營環(huán)節(jié)，實現(xiàn)動態(tài)定價、智能庫存管理（如京東的補貨系統(tǒng)）以及視覺識別應(yīng)用（商品分類、虛假圖片檢測）。2020年后，AI全面滲透電商全流程。視覺搜索技術(shù)讓我們通過圖片就能精準(zhǔn)搜索商品，大大優(yōu)化我們的購物流程體驗。虛擬AR試衣鞋讓我們足不出戶就能試穿自己喜歡的服飾，NLP驅(qū)動的智能客服如阿里小蜜，眾多跨境電商平臺運用AI實時多語言翻譯推動交易便利化。而未來AI在電商中的應(yīng)用將向超個性化、全自動化和倫理合規(guī)方向發(fā)展。典型案例如亞馬遜的Kiva機器人、阿里巴巴的AI設(shè)計師"S鹿班"和SHEIN的時尚趨勢分析系統(tǒng)，均體現(xiàn)了AI通過數(shù)據(jù)價值最大化重塑電商生態(tài)的核心邏輯。2.3電子商務(wù)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的重要性2.3.1提升用戶體驗與決策效率人工智能通過個性化推薦和智能搜索功能，能夠快速匹配消費者需求，顯著減少用戶的信息篩選時間。例如小紅書利用自然語言處理（NLP）技術(shù)分析用戶筆記和評論，識別熱門商品趨勢并向不同用戶精準(zhǔn)推送相關(guān)內(nèi)容，使用戶能夠快速發(fā)現(xiàn)感興趣的商品，從而優(yōu)化購買決策流程，提升整體購物體驗。2.3.2降低服務(wù)成本并提高轉(zhuǎn)化率人工智能的應(yīng)用顯著減少了人工客服的工作負擔(dān)，例如鞋類購物平臺的智能尺碼推薦功能，能夠自動為用戶提供合適的尺碼建議，既節(jié)省了溝通成本，又提升了銷售轉(zhuǎn)化率。這種自動化服務(wù)不僅優(yōu)化了用戶體驗，也為企業(yè)帶來了更高的經(jīng)濟效益。2.3.3優(yōu)化企業(yè)運營與市場策略智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助電商企業(yè)精準(zhǔn)把握市場動態(tài)，及時調(diào)整庫存管理和營銷策略。通過分析用戶行為和銷售數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更高效地預(yù)測需求變化，避免庫存積壓或短缺問題，同時制定更具針對性的促銷活動，降低運營成本并提高盈利能力。像現(xiàn)如今抖音等內(nèi)容電商平臺通過分析用戶停留時長，有關(guān)商品帶貨下面評論內(nèi)容從而有效精準(zhǔn)匹配供需都是這一具體體現(xiàn)。2.3.4推動線上線下融合發(fā)展人工智能驅(qū)動的商業(yè)模式正在促進電子商務(wù)與線下零售的深度融合。通過數(shù)據(jù)分析和技術(shù)應(yīng)用，企業(yè)能夠打通線上線下渠道，實現(xiàn)無縫銜接的購物體驗。這種融合不僅拓展了商業(yè)場景，也為行業(yè)創(chuàng)新提供了更多可能性，成為電商持續(xù)發(fā)展的重要推動力。屈臣氏通過線下門店部署"AI皮膚檢測儀"，經(jīng)過分析后推薦產(chǎn)品并同步至線上會員系統(tǒng)，在線上小程序提供AR試妝，引導(dǎo)用戶到店體驗或線上下單。3人工智能在電子商務(wù)中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)3.1個性化智能推薦引擎的發(fā)展和影響3.1.1智能推薦系統(tǒng)的發(fā)展人工智能技術(shù)在電商平臺個性化推薦中的應(yīng)用極大地提升了推薦的準(zhǔn)確性和效率。深度學(xué)習(xí)技術(shù)如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，能夠捕捉用戶行為數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和潛在特征，使得推薦結(jié)果更加精準(zhǔn)。協(xié)同過濾算法在結(jié)合人工智能技術(shù)后，如矩陣分解、神經(jīng)協(xié)同過濾等，有效解決了數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動問題，進一步提高了推薦的魯棒性REF_Ref2964\r\h[3]。個性化智能推薦引擎起初主要通過基礎(chǔ)協(xié)同過濾算法實現(xiàn)，基于用戶的協(xié)同過濾易于理解和實現(xiàn)，但面臨數(shù)據(jù)稀疏和用戶數(shù)量大等挑戰(zhàn)。在人工智能技術(shù)進步與商業(yè)需求的雙重驅(qū)動下實現(xiàn)了從簡單協(xié)同過濾到深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合的巨大跨越，從基礎(chǔ)工具發(fā)展為融合深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)（圖像、視頻、文本）處理及實時響應(yīng)能力的復(fù)雜系統(tǒng)，當(dāng)下呈現(xiàn)出技術(shù)成熟與商業(yè)價值并重的局面。從技術(shù)角度看，智能推薦系統(tǒng)通過分析用戶的歷史行為、社交關(guān)系、上下文信息等，構(gòu)建用戶畫像，預(yù)測其對特定物品的喜好程度，從而提供個性化的推薦列表REF_Ref3131\r\h[4]。例如像淘寶“猜你喜歡”通過強化學(xué)習(xí)動態(tài)優(yōu)化推薦策略，抖音電商將短視頻與商品推薦跨模態(tài)深度融合，不僅符合用戶“口味”，也顯著提升了用戶點擊率與轉(zhuǎn)化率。抖音電商平臺收集用戶的商城觀看歷史、廣告推送視頻評論、商品搜索記錄、播放停留時長等數(shù)據(jù)，利用聚類分析及內(nèi)容推薦算法等方法將用戶按照喜好分為不同的群組，根據(jù)用戶的歷史購買行為預(yù)測他們可能喜歡的商品從而達到個性化推薦效果。由此看來，第一個性化推薦系統(tǒng)依賴深度學(xué)習(xí)等技術(shù)處理海量用戶數(shù)據(jù)，易引發(fā)過度收集與濫用風(fēng)險。其次算法"黑箱"特性阻礙用戶知情權(quán)而協(xié)同過濾可能強化信息繭房或價格歧視。最后AI自主決策導(dǎo)致責(zé)任認定困難，而實時優(yōu)化的推薦策略則對傳統(tǒng)監(jiān)管模式提出新要求。所以亟需構(gòu)建兼顧技術(shù)創(chuàng)新與權(quán)益保障的法律框架，以規(guī)范電商AI應(yīng)用的合規(guī)發(fā)展。3.1.2智能推薦系統(tǒng)的挑戰(zhàn)然而在電商領(lǐng)域的個性化智能推薦引擎技術(shù)發(fā)展迅猛的同時也引發(fā)了集中于隱私、算法、數(shù)據(jù)及責(zé)任方面一系列法律倫理問題。一是隱私保護方面推薦系統(tǒng)高度依賴用戶數(shù)據(jù)，收集與使用邊界模糊，過度索權(quán)、導(dǎo)致二次利用的風(fēng)險頻發(fā)，極易觸犯GDPR、CCPA及我國《個人信息保護法》等法規(guī)。2023年，拼多多海外版Temu及國內(nèi)App被曝利用系統(tǒng)漏洞提權(quán)，繞過用戶權(quán)限監(jiān)控手機活動、讀取社交軟件信息，甚至攔截競爭對手的推送通知以優(yōu)化自身推薦算法。歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》主要側(cè)重賦予個人對其數(shù)據(jù)的全面控制權(quán)，包括知情權(quán)、訪問權(quán)、更正權(quán)、刪除權(quán)（被遺忘權(quán)）、限制處理權(quán)、數(shù)據(jù)可攜權(quán)和反對權(quán)，同時嚴(yán)格規(guī)范企業(yè)行為，要求其遵循合法處理依據(jù)、數(shù)據(jù)最小化等原則，并對特殊數(shù)據(jù)（如敏感信息和兒童數(shù)據(jù)）實施額外保護。但中國法律更側(cè)重國家安全（如數(shù)據(jù)本地化、出境安全評估）和場景化合規(guī)（如單獨同意要求）。二是算法偏見方面通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的性別、地域等歧視性特征，經(jīng)算法放大，導(dǎo)致推薦不公平，而算法黑箱又使舉證與責(zé)任劃分困難重重，致使信息繭房效應(yīng)顯著。從根本上而言，傳統(tǒng)的個性化推薦算法依賴于歷史數(shù)據(jù)的積累。因此，傳統(tǒng)推薦方式需要先有“第一個吃螃蟹”的用戶出現(xiàn)REF_Ref3362\r\h[5]。2020年韓國公平貿(mào)易委員會調(diào)查發(fā)現(xiàn)，Gmarket（韓國最大電商）向女性用戶推薦家用電器時，優(yōu)先展示粉色系、低功率型號（如迷你烤箱），而相同搜索條件下男性用戶看到黑色系、高性能產(chǎn)品。法律界定缺失。不難看出在隱私方面，系統(tǒng)對用戶數(shù)據(jù)的高度依賴導(dǎo)致收集邊界模糊和濫用風(fēng)險，中歐法律對此是存在差異的。歐盟側(cè)重個人數(shù)據(jù)控制權(quán)，中國則更關(guān)注國家安全和場景化合規(guī)。算法偏見問題表現(xiàn)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的歧視性特征被算法放大，而算法黑箱特性又導(dǎo)致舉證困難和責(zé)任認定復(fù)雜化。此外，平臺、開發(fā)者和商家之間的責(zé)任劃分缺乏明確法律依據(jù)，形成監(jiān)管盲區(qū)。這些問題凸顯了在技術(shù)快速發(fā)展背景下完善法律規(guī)制的必要性。3.2智能客服機器人的發(fā)展和挑戰(zhàn)3.2.1智能客服機器人的應(yīng)用發(fā)展智能客服機器人融合了多種人工智能相關(guān)技術(shù)如機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、語義分析和理解等。智能機器人客服主要功能是能夠自動回復(fù)顧客咨詢的問題，對顧客發(fā)送的文本、圖片、語音進行識別，能夠?qū)唵蔚恼Z音指令進行響應(yīng)REF_Ref3718\r\h[6]。自然語言處理（NLP）技術(shù)的重大突破，尤其是基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT、GPT系列）的出現(xiàn)，成為了這一變革的關(guān)鍵動力REF_Ref29651\r\h[7]。這些模型讓機器人能理解話語的表面意思同時還能把握語義上下文、情感傾向，甚至推測出用戶的隱含意圖。再結(jié)合強化學(xué)習(xí)算法，機器人可以靈活調(diào)整對話策略。以阿里巴巴的“阿里小蜜”為例，它整合了用戶瀏覽記錄、過往對話及實時行為數(shù)據(jù)，能夠精準(zhǔn)預(yù)測用戶需求，給出相應(yīng)解決方案。目前，“阿里小蜜”的問題解決率已經(jīng)超過97%，像在雙11購物狂歡節(jié)這樣的購物高峰期，超60%的咨詢工作都是它完成的，為企業(yè)大幅削減了40%以上的人工成本。京東的“JIMI”、小米商城的智能客服也不遜色，多樣的交互技術(shù)如語音識別、語義理解和圖像分析，在3C產(chǎn)品的售后，能自動診斷復(fù)雜故障并推薦解決辦法，相比于傳統(tǒng)人工客服，用戶滿意度明顯提升了35%。但是當(dāng)機器人在處理問題時，它們可能不會理解客戶需求，這在一定程度上會降低顧客社交意愿，同時由于精準(zhǔn)化程度不高的原因，客服機器人無法根據(jù)顧客個性化需要檢索出精準(zhǔn)的答案。3.2.2智能客服機器人的挑戰(zhàn)然而隨著智能客服機器人技術(shù)的迅猛發(fā)展，一系列棘手的法律倫理問題也隨之出現(xiàn)。機器人為了優(yōu)化自身服務(wù)收集用戶敏感數(shù)據(jù)，這其中包括對話、設(shè)備型號與地理位置信息等，這將會帶來數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，且二次利用合規(guī)邊界模糊。以國內(nèi)一家主營母嬰產(chǎn)品的電商企業(yè)為例，通過平臺店鋪的智能客服收集用戶寶寶年齡、喂養(yǎng)習(xí)慣等信息，因數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議存在漏洞且未更新致3.8萬條用戶數(shù)據(jù)被黑客竊取轉(zhuǎn)賣。購買過商品的寶媽們遭遇推銷、詐騙，企業(yè)也因侵犯隱私受罰致使品牌形象受損。此類行為嚴(yán)重侵犯用戶隱私，干擾民眾正常生活，也凸顯出電商領(lǐng)域智能客服在數(shù)據(jù)收集與使用環(huán)節(jié)的巨大安全隱患。電商顧客人數(shù)眾多，顧客需求呈現(xiàn)出個性化、多樣化的特征，面對顧客的提問，機器人客服檢索出針對常規(guī)性問題的答案，缺乏精準(zhǔn)度。如艾媒咨詢發(fā)布的《2021年中國智能客服滿意度調(diào)查報告》指出，智能客服問題解決能力的受認可度不容樂觀，回答千篇一律是用戶使用過程中的最大痛點（59.1%）。由此可知，機器人客服在解決個性化問題時，無法根據(jù)顧客個性化需要檢索出精準(zhǔn)的答案，其給出的回復(fù)往往答非所問、千篇一律。這表明機器人客服的服務(wù)精準(zhǔn)度不高，也反映出客服機器人算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模板化問題REF_Ref20084\r\h[8]。當(dāng)機器人因誤解指令致訂單錯誤或資金損失，平臺、開發(fā)者與用戶間責(zé)任劃分在現(xiàn)行法律中尚無定論。歐盟《人工智能法案》嘗試風(fēng)險分級追溯責(zé)任，可消費者實際舉證卻非常困難。如果用戶因機器人誤導(dǎo)購買劣質(zhì)商品將難以證明算法與損害的因果關(guān)系。所以迫切需要從技術(shù)、法律、倫理層面協(xié)同治理?？偨Y(jié)一下，智能客服機器人的應(yīng)用面臨三大法律挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)收集與處理中的隱私保護問題，存在過度采集和泄露風(fēng)險；二是算法局限性導(dǎo)致服務(wù)精準(zhǔn)度不足，難以滿足個性化需求；三是責(zé)任認定機制缺失，平臺、開發(fā)者與用戶間的權(quán)責(zé)劃分不清。這些問題凸顯了建立數(shù)據(jù)合規(guī)、算法透明和責(zé)任認定綜合監(jiān)管框架的緊迫性。4電子商務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用人工智能存在的問題隨著人工智能技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其在提升運營效率、優(yōu)化用戶體驗的同時，也引發(fā)了一系列亟待解決的法律問題。從數(shù)據(jù)隱私保護到算法歧視，從知識產(chǎn)權(quán)保護到消費者權(quán)益保障，這些問題的復(fù)雜性隨著技術(shù)發(fā)展而日益凸顯。筆者梳理出了以下四方面問題的詳細介紹。4.1數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題當(dāng)電商企業(yè)運用AI技術(shù)時，會采集到海量的用戶信息，例如瀏覽歷史、消費偏好、支付等較為敏感的隱私信息。這些不需要經(jīng)過使用者的同意，就可以利用AI系統(tǒng)來采集以及強制一連串協(xié)議使其同意數(shù)據(jù)公開就可能會侵犯用戶隱私，違反關(guān)于數(shù)據(jù)安全保護相關(guān)的法規(guī)。《電子商務(wù)法》第六十九條規(guī)定經(jīng)營者對電子商務(wù)數(shù)據(jù)的使用和流轉(zhuǎn)權(quán)利作出了規(guī)定，電子商務(wù)經(jīng)營者享有數(shù)據(jù)權(quán)利REF_Ref23631\r\h[9]。這類數(shù)據(jù)正是算法模型訓(xùn)練與智能決策的關(guān)鍵支撐要素，其安全防護機制的有效性直接影響技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)邊界，但是數(shù)據(jù)保護措施沒做好就會一直存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。一款名為“SmartPickerPro”的AI選品工具在系統(tǒng)更新包中暗藏木馬程序，導(dǎo)致全球2000余家跨境電商賣家核心數(shù)據(jù)遭竊，攻擊者在72小時內(nèi)竊取了包括交易記錄、客戶隱私及支付憑證在內(nèi)的12.7GB敏感數(shù)據(jù)，并通過暗網(wǎng)批量兜售，單條用戶信息標(biāo)價高達4.3美元。此次事件暴露出AI工具供應(yīng)鏈安全漏洞，給電商企業(yè)的數(shù)據(jù)安全帶來極大威脅。隨著網(wǎng)絡(luò)購物平臺的日益深入人們生活，大部分的個人隱私從以往的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)(身份證號、出生年月、家庭住址)擴展到如今可以捕捉的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)(如聲音、長相、社交媒體、留言評論、快遞、購物記錄)REF_Ref25215\r\h[10]。有些電商企業(yè)在存儲數(shù)據(jù)的時候，加密技術(shù)用得不好，數(shù)據(jù)就好像沒什么保護一樣，被非法訪問可能性增加。而且企業(yè)內(nèi)部權(quán)限管理也很混亂，員工越權(quán)查看、濫用用戶數(shù)據(jù)的情況經(jīng)常發(fā)生。某電商平臺曾發(fā)生客服人員非法倒賣用戶通訊數(shù)據(jù)至第三方機構(gòu)的惡性事件，為了自己的私利，違規(guī)拿到用戶的聯(lián)系方式，賣給第三方營銷機構(gòu)，這嚴(yán)重侵犯了用戶隱私。該行為不僅違反《個人信息保護法》相關(guān)條款，更直接導(dǎo)致平臺月活躍用戶數(shù)量環(huán)比下降23%。最后這個企業(yè)因為聲譽受損流失了巨量客戶。所以說電子商務(wù)中AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)安全跟用戶的隱私保護、企業(yè)的生存發(fā)展以及整個行業(yè)的未來都有很大關(guān)系，這就特別需要技術(shù)供應(yīng)商、立法機構(gòu)與運營主體協(xié)同構(gòu)建多維防護機制。4.2算法歧視問題算法歧視主要分為價格歧視、性別、種族及其他身份歧視以及其他隱蔽的形式。價格歧視在電子商務(wù)中屢見不鮮，最為典型的便是大數(shù)據(jù)“殺熟”。電商平臺利用消費者在平臺上面長期積累的購買數(shù)據(jù)、瀏覽記錄、搜索偏好等信息，通過復(fù)雜算法對消費者的價格敏感度進行精準(zhǔn)評估。對于價格敏感度較低、消費能力較強或忠誠度較高的老用戶，平臺往往會悄然提高商品或服務(wù)價格；而對于新用戶或價格敏感型消費者，則給予更多優(yōu)惠和低價。歧視性的定價方式將會打破固有的價格機制，擾亂正常的市場經(jīng)濟秩序，電商平臺數(shù)據(jù)以及算法監(jiān)管不足都會導(dǎo)致算法歧視問題走向極端。按時間劃分，算法歧視主要存在于信息采集、特定推送與個性化定價階段。信息采集時部分電商平臺因采集渠道有限或標(biāo)準(zhǔn)不合理，對不同群體區(qū)別對待。如更側(cè)重高消費群體數(shù)據(jù)，忽視普通或低收入群體，導(dǎo)致后續(xù)算法服務(wù)出現(xiàn)偏差，為算法歧視埋下隱患。特定推送環(huán)節(jié)算法歧視尤為突出。算法常依據(jù)用戶性別、地域、年齡等因素給出有失偏頗的商品推薦。像針對女性過度推送美妝、服飾，忽略其在電子產(chǎn)品等方面的需求；給偏遠地區(qū)用戶推送低價低質(zhì)商品，限制了他們的選擇REF_Ref29215\r\h[11]。算法歧視的主因是數(shù)據(jù)的偏差。電商收集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中體現(xiàn)部分群體代表性不足或含偏見，算法便會重復(fù)這些問題。如在售賣香煙時，女性群體很少購買，算法在學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)后，可能就會對女性群體產(chǎn)生偏見，認為他們不是目標(biāo)客戶人群，繼而也不會推送。同時由于算法開發(fā)者的認知偏見融入算法設(shè)計，結(jié)果也會導(dǎo)致算法歧視問題REF_Ref32738\r\h[12]。4.3知識產(chǎn)權(quán)問題在電商迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人工智能的應(yīng)用日益廣泛，為行業(yè)注入新活力的同時隨之而來的知識產(chǎn)權(quán)問題也逐漸凸顯。商標(biāo)的禁用權(quán)不是全面和絕對的,區(qū)別具有商標(biāo)權(quán)意義的使用和無關(guān)商標(biāo)權(quán)的商標(biāo)使用則顯得意義重大,特別是進入電子商務(wù)行銷的時代后,其意義和困難也與日俱增REF_Ref10122\r\h[13]。在商標(biāo)權(quán)問題上，一些商家借助AI分析熱門商標(biāo)特點，設(shè)計出近似標(biāo)識誤導(dǎo)消費者。像近年Shein被曝利用AI分析社交媒體趨勢，快速生成服裝設(shè)計。2023年某小眾品牌指控其AI生成的圖案抄襲自家注冊商標(biāo)的獨特花紋。AI的“學(xué)習(xí)-生成”模式是否屬于商標(biāo)法中的“復(fù)制”行為值得我們思考。在版權(quán)方面，由AI生成的商品圖案、營銷方案常出現(xiàn)借鑒甚至抄襲的情況。2022年，某設(shè)計師指控阿里巴巴旗下AI設(shè)計工具“鹿班”生成的圖案與自己的原創(chuàng)插畫高度相似，懷疑AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含盜版素材。StabilityAI未經(jīng)授權(quán)從GettyImages網(wǎng)站抓取數(shù)百萬張版權(quán)圖片用于訓(xùn)練StableDiffusion模型，生成的圖片通過電商平臺銷售。隨著電子商務(wù)競爭越來越激烈，網(wǎng)上專利侵權(quán)糾紛日漸顯現(xiàn)REF_Ref10288\r\h[14]。某公司起訴SHEIN的AI客服系統(tǒng)侵犯其“多語言智能應(yīng)答方法”專利，稱其對話邏輯與專利技術(shù)方案高度重合，AI模型架構(gòu)設(shè)計又是否會構(gòu)成專利侵權(quán)。電商平臺現(xiàn)有同時經(jīng)由人工智能生成發(fā)明的專利權(quán)歸屬還尚不確定，給專利保護帶來了一些挑戰(zhàn)。拿德國某電商賣家來說，該商家使用GPT-4自動生成“智能包裝盒設(shè)計”（可自適應(yīng)商品尺寸），申請專利時因發(fā)明人無法填寫AI系統(tǒng)被駁回。AI算法是否納入商業(yè)秘密保護范疇也有爭議，2021年，亞馬遜一名算法工程師離職后加入某跨境電商平臺，被指控通過云端漏洞下載公司核心AI動態(tài)定價模型代碼及客戶行為數(shù)據(jù)集。再看Coupang倉庫AI路徑規(guī)劃算法遭內(nèi)部研究員竊取，出售給中國跨境電商平臺。該算法通過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化機器人配送效率，降低30%物流成本。這兩個案例可以看出，當(dāng)核心AI技術(shù)選擇“商業(yè)秘密”而非專利保護時，還需強化內(nèi)部人員權(quán)限管理。4.4消費者權(quán)益與責(zé)任歸屬問題在電子商務(wù)中，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，給人們的生活帶來了極大的方便，但隨之而來的是一系列的消費者權(quán)益問題。一方面，消費者的隱私受到了極大的侵害。人工智能系統(tǒng)在運行時，要采集海量的用戶信息，例如購物記錄、購物偏好、個人支付信息等。韓國最大的電子商務(wù)網(wǎng)站Coupang因為一次錯誤的服務(wù)器設(shè)置，使得一些敏感的數(shù)據(jù)如姓名，地址，購物記錄等暴露在公眾面前。同時，人工智能產(chǎn)品的推薦也會產(chǎn)生偏見，從而侵犯了用戶的選擇權(quán)。AI算法是根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計來做出推薦的，在某些情況下，如果過分關(guān)注用戶的歷史喜好，那么就會形成“信息繭房”，為用戶提供的產(chǎn)品也會受到限制，而消費者很可能會錯失其它更適合自己的高質(zhì)量產(chǎn)品。還有一些賣家，總是給購買過該賣家商品或服務(wù)的消費者不停推送各種廣告郵件和信息，即便消費者可以對郵件、信息進行退訂，但未經(jīng)消費者允許就發(fā)送廣告郵件及信息，也是對消費者自主選擇權(quán)的侵犯REF_Ref16115\r\h[15]。在此之外，AI生成的虛假信息也容易誤導(dǎo)消費者。某些電商利用AI生成店鋪下的虛假好評、夸大商品功效的描述，消費者在缺乏專業(yè)知識和足夠信息的情況下，很容易被這些虛假內(nèi)容迷惑，購買到與預(yù)期不符的商品。再如2023年TikTok電商板塊（TikTokShop）被指控通過AI分析用戶視頻互動數(shù)據(jù)（如點贊、評論情緒），生成隱性消費傾向標(biāo)簽，但未向用戶披露且用戶不知曉“觀看娛樂視頻的行為數(shù)據(jù)會被轉(zhuǎn)化為商業(yè)標(biāo)簽”，這些也都侵犯了用戶知情權(quán)和公平交易權(quán)。最后回歸到責(zé)任歸屬問題上面，應(yīng)用在電商平臺的AI系統(tǒng)造成的損害，責(zé)任主體應(yīng)該歸屬于哪一方，消費者維權(quán)該找哪一方去判定責(zé)任，這還需規(guī)定界限明確法律責(zé)任歸屬。電商平臺方作為責(zé)任主體，商業(yè)利益與其算法控制權(quán)直接綁定，印度一名患有抑郁癥的用戶因Flipkart算法持續(xù)推送極端主義內(nèi)容和自殘商品，最終導(dǎo)致悲劇。AI技術(shù)供應(yīng)商的責(zé)任邊界也很模糊，究竟是產(chǎn)品缺陷還是缺乏可解釋性。如某電商平臺健康板塊接入IBM腫瘤診斷AI，因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致乳腺癌誤診率達23%。安大略省高等法院依據(jù)《醫(yī)療器械法規(guī)》認定Watson屬于Ⅱ類醫(yī)療設(shè)備，判決IBM承擔(dān)產(chǎn)品責(zé)任。用戶濫用的情況也不可忽視，2023年韓國Naver購物聊天機器人教唆犯罪案就是很典型案例。除了以上問題，立法創(chuàng)新與責(zé)任分配機制的探索上面也能有所發(fā)現(xiàn)，歐盟《AI責(zé)任指令（提案）》引入"推定過錯"制度，要求高風(fēng)險AI運營方自證已采取合規(guī)措施，否則自動擔(dān)責(zé)。日本《AI契約指南》建議采用"動態(tài)責(zé)任條款"，根據(jù)算法自主性級別（L1-L5）調(diào)整平臺與供應(yīng)商的責(zé)任比例。我國在電商監(jiān)管方面與監(jiān)管傳統(tǒng)有形市場相比，政府部門在加強電子商務(wù)市場監(jiān)管中面臨諸多困難和挑戰(zhàn)，其中電子商務(wù)主體責(zé)任難以追溯是監(jiān)管部門遇到的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一REF_Ref16190\r\h[16]。5電子商務(wù)領(lǐng)域完善人工智能應(yīng)用法律規(guī)制的對策5.1完善數(shù)據(jù)安全及隱私保護規(guī)則5.1.1電商數(shù)據(jù)前中端治理防護首先得明確數(shù)據(jù)收集范圍，電商企業(yè)不能毫無節(jié)制地亂收集數(shù)據(jù)，要規(guī)定只能收集與服務(wù)直接相關(guān)的信息，而且收集前必須清清楚楚告知消費者用途，通過條款向消費者說明用途征得同意，取得用戶明確授權(quán)以后才獲取用戶數(shù)據(jù)?！秱€人信息保護法》第17條，對人臉識別、支付信息等敏感數(shù)據(jù)啟用紅色彈窗警示（法律強制動作），采用“文字+語音+圖示”三重告知，禁止與其他條款混合勾選?！睹穹ǖ洹返?037條規(guī)定的個人信息更正權(quán)、撤回權(quán)需通過技術(shù)接口實現(xiàn)，就像地鐵口的試吃小攤——用戶可以繞開走，但攤主得大大方方擺出來。數(shù)據(jù)開關(guān)權(quán)限要像空調(diào)遙控器隨時能調(diào)節(jié)，實現(xiàn)用戶動態(tài)授權(quán)。所以在立法上，應(yīng)當(dāng)是建立電子商務(wù)中保護個人信息不同于保護一般的個人隱私的特殊路徑REF_Ref16239\r\h[17]。5.1.2三位一體防治數(shù)據(jù)泄露對于數(shù)據(jù)泄露問題第一要像變色龍皮膚一樣，每次傳輸?shù)臄?shù)據(jù)都用不同算法加密，期間用過的臨時數(shù)據(jù)像碎紙機處理文件一樣徹底清除?！秱€人信息保護法》第51條規(guī)定可以采取加密、去標(biāo)識化等必要措施，對此可以在預(yù)防泄露時候采取動態(tài)數(shù)據(jù)絕緣技術(shù)，當(dāng)AI調(diào)用用戶私密信息時自動脫敏顯示固定字段。當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生泄漏，依據(jù)《數(shù)據(jù)安全法》第二十九條應(yīng)當(dāng)及時采取措施，一是可以實行72小時雙報告制度向網(wǎng)信部門報送事件詳情（包括受影響數(shù)據(jù)類型、預(yù)估人數(shù)、已采取措施），二是通過APP彈窗/短信對用戶進行定向告知但內(nèi)容需符合《個人信息保護法》第57條“真實、準(zhǔn)確、完整”的要求。在這當(dāng)中還可利用AI機器人生成法律文書，48小時內(nèi)產(chǎn)出符合《行政處罰法》格式要求的自查報告。針對數(shù)據(jù)濫用問題，根據(jù)《個人信息保護法》第51條，還可以建立崗位涉密等級制度，員工等級與能接觸到的數(shù)據(jù)等級相掛鉤。根據(jù)《社會信用體系建設(shè)法》第四十五條建立電商行業(yè)AI供應(yīng)商合規(guī)信用檔案，對發(fā)生數(shù)據(jù)泄露的企業(yè)實施聯(lián)合懲戒。5.2數(shù)據(jù)優(yōu)化及公平算法設(shè)計5.2.1加強算法歧視治理中的數(shù)據(jù)規(guī)范與法律協(xié)同在明確信息采集、定向推送和個性化定價等算法歧視情境中經(jīng)營者與消費者之間的利益矛盾后，相關(guān)部門應(yīng)完善相關(guān)法律法規(guī)和政策框架，加大監(jiān)管和執(zhí)法力度，并提升消費者的維權(quán)認知與能力REF_Ref16327\r\h[18]。首先在算法的數(shù)據(jù)收集層面一方面要拓寬采集渠道，不能僅依賴線上平臺，應(yīng)涵蓋線下門店、客服溝通等途徑。通過問卷調(diào)查、會員登記等方式，從線下門店收集消費者偏好、購買習(xí)慣等數(shù)據(jù)讓客服在交流中記錄用戶反饋需求與改進建議。根據(jù)《個人信息保護法》實施細則明確“最小必要原則”的適用標(biāo)準(zhǔn)，要求電商平臺采用分層抽樣技術(shù)確保數(shù)據(jù)樣本的群體均衡性同時建立數(shù)據(jù)采集負面清單，規(guī)定敏感數(shù)據(jù)的禁止收集。5.2.2完善數(shù)據(jù)偏差治理的算法公平實現(xiàn)與監(jiān)管協(xié)同機制針對數(shù)據(jù)偏差問題需采用重新平衡采樣、調(diào)整樣本權(quán)重等手段對歷史偏見數(shù)據(jù)進行補償性調(diào)整，從而構(gòu)建公平的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，為算法提供客觀公正的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。平臺運營方應(yīng)當(dāng)建立用戶反饋通道允許消費者對存在偏差的推薦結(jié)果提出修正請求，并將這些反饋數(shù)據(jù)重新輸入模型訓(xùn)練循環(huán)。相關(guān)立法機構(gòu)也可以在《電子商務(wù)法》中增設(shè)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)備案義務(wù)，強制平臺向監(jiān)管部門提交數(shù)據(jù)來源說明及偏差矯正方案。最后監(jiān)管機構(gòu)可考慮建立跨平臺數(shù)據(jù)共享機制，通過搜集多源用戶行為數(shù)據(jù)來構(gòu)建更具代表性的數(shù)據(jù)測試集同時推進透明度激勵機制，將披露程度與平臺企業(yè)信用評級、政府采購資格掛鉤。5.3多方合力應(yīng)對電商AI知識產(chǎn)權(quán)挑戰(zhàn)5.3.1AI時代電商商標(biāo)侵權(quán)的多元協(xié)同治理路徑對于商標(biāo)權(quán)問題，可參考歐盟《人工智能法案》引入"技術(shù)中立但結(jié)果追責(zé)"原則，推動《商標(biāo)法》增設(shè)AI商標(biāo)認定標(biāo)準(zhǔn)，明確由AI生成的近似商標(biāo)是否構(gòu)成違法。商標(biāo)管理部門可大力推廣像京東“鷹眼”商品圖紋比較系統(tǒng)。電商平臺與品牌方同樣可以主動運用AI技術(shù)，實時監(jiān)測平臺上商標(biāo)的使用狀況。與此同時還應(yīng)通過開展培訓(xùn)以及進行宣傳等方式，讓商家的法律意識得到提升從根源上遏制近似商標(biāo)侵權(quán)行為的出現(xiàn)REF_Ref16376\r\h[19]。相關(guān)機構(gòu)可參考北京互聯(lián)網(wǎng)法院（2023）京0491民初11231號判決中"貢獻度分層確權(quán)"思路探索AI生成物三元確權(quán)體系：訓(xùn)練數(shù)據(jù)權(quán)（著作權(quán)人）-算法貢獻權(quán)（開發(fā)者）-商業(yè)應(yīng)用權(quán)（電商平臺）。平臺也可參考抖音AI創(chuàng)作內(nèi)容標(biāo)注規(guī)范實施AI生成內(nèi)容強制標(biāo)識制度，對AI生成商標(biāo)圖案作品標(biāo)注"AI生成"水印及訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來源。5.3.2完善AI專利確權(quán)與電商創(chuàng)新的法律保障機制在專利權(quán)領(lǐng)域相關(guān)部門需構(gòu)建電商領(lǐng)域AI專利知識圖譜，加快界定人工智能生成發(fā)明的專利權(quán)歸屬主體，主動加強對涉及AI技術(shù)的專利申請的審查工作。另外借鑒國家知識產(chǎn)權(quán)局"專利慧眼"系統(tǒng)在開發(fā)專利權(quán)時要求解構(gòu)算法將AI技術(shù)方案分解為特征向量進行侵權(quán)比對，同時還要完善建立AI專利特別備案制度，像科創(chuàng)板IPO中的專利優(yōu)先審查機制一樣允許電商企業(yè)就AI生成技術(shù)提交"技術(shù)成果預(yù)備案"，5.3.3AI生成內(nèi)容著作權(quán)認定的困境與電商治理路徑在著作權(quán)領(lǐng)域，針對人工智能生成內(nèi)容的法律保護，需明確AI創(chuàng)作物的可版權(quán)性標(biāo)準(zhǔn)，區(qū)分人類主導(dǎo)創(chuàng)作與機器自主生成作品的權(quán)屬認定。可參照《著作權(quán)法》修訂草案中“獨創(chuàng)性+人類智力投入”的雙重標(biāo)準(zhǔn)，對AI輔助創(chuàng)作作品予以保護，建議有關(guān)部門建立一個“生成式AI內(nèi)容溯源備案系統(tǒng)”，要求平臺對AI生成文本、圖像、視頻等標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源及算法參數(shù)，參考中國版權(quán)保護中心DCI標(biāo)準(zhǔn)實施數(shù)字水印存證。司法實踐中可借鑒（2022）粵73民終1234號判決采用的“創(chuàng)作過程介入度”測試法，根據(jù)人類對提示詞選擇、參數(shù)調(diào)整等環(huán)節(jié)的參與程度判定著作權(quán)歸屬。5.4明確責(zé)任歸屬共筑消費者權(quán)益防護網(wǎng)5.4.1加強電商AI應(yīng)用中的消費者權(quán)益多維協(xié)同保障體系研究在電商領(lǐng)域，針對人工智能應(yīng)用引發(fā)的消費者權(quán)益問題，應(yīng)采取以下綜合舉措。電商平臺可利用加密系統(tǒng)和區(qū)塊鏈技術(shù)，升級對用戶身份信息、交易紀(jì)律等信息數(shù)據(jù)安全防護，修補技術(shù)漏洞，建立多層級數(shù)據(jù)加密體系，嚴(yán)格管理員工對消費者數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，對數(shù)據(jù)訪問全程留痕，防止消費者隱私數(shù)據(jù)被不法分子竊取。其次在選擇權(quán)保護上面，在參考消費者歷史消費行為偏好基礎(chǔ)上拓寬推薦打破信息繭房，創(chuàng)設(shè)算法多樣性評價指標(biāo)，強制要求推薦系統(tǒng)中非偏好類商品占比不低于30%。還可借鑒TikTok提供"消費傾向標(biāo)簽"的實時查詢界面建立用戶標(biāo)簽校正機制，賦予消費者每周查看并修正算法生成標(biāo)簽的權(quán)利。對于廣告過度推送情況推行廣告容量配額制，規(guī)定單個用戶每日接收商業(yè)推送頻次上限。同時電商平臺也要加強監(jiān)管，嚴(yán)厲打擊不良商家利用AI干擾推薦算法的行為，組建行業(yè)專家與算法工程師參與的專業(yè)審核團隊并借助AI技術(shù)，對AI生成的商品信息描述、店鋪下的評價等信息嚴(yán)格審核，杜絕虛假信息發(fā)布。此外電商平臺還需通過多種渠道，如商品詳情頁里面設(shè)置彈窗風(fēng)險提醒，對AI生成的虛擬上身效果圖以及詳情視頻標(biāo)注顯眼的識別標(biāo)志、在個人中心加設(shè)學(xué)習(xí)專區(qū)，向消費者普及識別AI虛假信息的技巧，提升消費者辨別能力與自我保護意識。5.4.2加快電商AI平臺、技術(shù)與用戶三方責(zé)任界定研究對于責(zé)任歸屬問題上，要明確以下幾點。《電子商務(wù)法》頒布施行后，第三十八條第二款所提及的“相應(yīng)責(zé)任”條款引發(fā)熱議。電子商務(wù)平臺違反安全保障義務(wù)的侵權(quán)責(zé)任聚焦于責(zé)任性質(zhì)的界定，即該條款中的“相應(yīng)責(zé)任”是否僅限于民事責(zé)任范疇，還是亦涵蓋行政責(zé)任、刑事責(zé)任等其他法律后果REF_Ref1737\r\h[20]。建議增設(shè)"平臺算法管理義務(wù)條款"要求電商平臺對推薦算法建立內(nèi)容安全審查機制如極端內(nèi)容過濾系統(tǒng)，未