安旭東 攝資料圖大數據殺熟如何避免
大數據和算法工具技術的發展使得經營者可以不必再進行統一的定價，而是能夠充分了解每個消費者的支付意愿，從而確定最接近其最高支付意愿的價格。于是，大數據殺熟現象應運而生，在目前的中國互聯網服務市場屢見不鮮。今年3月，滴滴大數據殺熟時間持續發酵。當大數據殺熟發生時，消費者權益如何保障?“對其法律規制關鍵在于多法并舉”，中國科學院大學公管學院法律與知識產權系教授羅先覺認為。
他指出，實施大數據殺熟的條件主要有三點：經營者必須了解消費者接受的最高價格，消費者不存在串貨的可能性，經營者具有一定的市場支配地位。為此，他提出了看待大數據殺熟是否合法性的兩個視角——消費者福利標準和社會整體福利標準，當消費者或者社會整體的利益沒有增加時，此時的大數據殺熟就是違法的。
“目前，我們對這種大數據殺熟的法律規避必須多法并舉。《反壟斷法》(第17條第六項)《反不正當競爭法》(第2條)《價格法》(第14條第五項)都有針對消費者進行大數據殺熟認定的相關規定，可以在這個法律框架內進行處罰規制。”同時他指出，我們應該確立消費者對于價格差別定價的知情權，這也影響對于大數據殺熟行為的違法性認定。
機器人侵權怎么辦
近年來機器人發生傷人、破壞財產等事件時有發生，那么機器人侵權誰負責呢?“人工智能究其本質,我認為它更多的意義在于是人的助手、人類工具的延伸。”亞太網絡法律研究中心主任、北京師范大學教授劉德良指出，當前的機器人發展沒有從根本上改變現有的法律關系。人工智能迄今還是一個輔助工具，其產生的問題，歸根結底還是可以在方案提供者、廠商或者使用者之間進行歸責而解決。
劉德良教授指出，傳統侵權法上的過錯責任原則，在面對機器人時存在很大的不適應性。“人工智能造成的損害填補，常常是分配正義的問題，是對不幸損害在相關各方之間的合理分配，應淡化過錯的要求，實行嚴格的責任原則。”他舉例稱，當機器人發生傷人事件時，如果是硬件產生的侵權問題，適用于產品質量責任法。如果機器人軟硬件均產生侵害行為，或者分不清軟硬件的傷害來源，那么軟件的開發設計者、機器人的制造商都要承擔責任
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