《算法的陷阱》 李南南解读
《算法的陷阱》| 李南南解读
关于作者
阿里尔·扎拉奇，牛津大学竞争法教授，牛津大学竞争法与政策中心主任。
关于本书
本书从法学的角度观察算法可能带来的负面影响，并且给出了一些很有启发的见解。在这本书里，作者不仅关注了算法技术的泛滥，可能对消费者本身造成的利益侵犯，更把这个议题提升到市场经济的高度，讨论了假如过度依赖算法，是否会颠覆原有的市场竞争机制，让垄断成为经济主导？同时，作者推演了商家使用算法获利的过程，他以一个法学专家的视角，指出了这些行为背后的经济原理和法律判定。假如算法发展到极致，它和人之间的关系是什么样的？人工智能会不会彼此密谋，串通一气来算计消费者？作者通过对未来大开脑洞的分析，给现有的法律制度，提出了建议。
核心内容
作者认为，针对算法技术，我们不仅要享受它带来的便利，也要提前意识到其中的隐患。在书中，作者给出了三方面提醒，第一，针对个人，算法和用户之间存在信息不对称，算法可能很了解用户，但我们对它却知之甚少，这可能会给别有用心的商家提供可乘之机。第二，针对行业，算法和人工智能技术，可能改写原来的竞争机制，让企业之间变相达成共谋，造成垄断，而且现行的法律制度缺少相关的监管。第三，针对法律制度，作者建议政府应该尽早介入市场，通过引入算法监管技术、赋予用户更多权限、扶植技术创新等方式，控制算法潜在的副作用。
你好，欢迎每天听本书。
前两年，有一件事在朋友圈里传得很火，我们先不说真假，你只要看过，就一定会留下印象。
说一些不法的化妆品电商，引进高档化妆品时，会故意进20%左右的假货。这20%的假货卖给谁呢？就是那些鉴别不出假货，从来没见过真货的人。商家怎么知道谁没有鉴别能力？答案是靠算法。
对于经常出现在购物网站里的推荐算法，你应该不陌生，它是一种根据用户的网上行为记录，来推测用户身份和喜好的技术。假如你在网上经常大手大脚地买些高档货，那么算法程序就会搜集这些数据，然后给你贴个标签，认为你是上层人士，有充足的奢侈品鉴别经验。假如你从来不买200块钱以上的东西，而且经常浏览打折促销的尾货，那么算法就会认为你没有鉴别奢侈品的能力，而很遗憾，当你偶尔想奢侈一把的时候，就成了这20%假货的接盘侠。
这件事之所以引起我们的关注，倒不是因为我们担心自己买到了假化妆品，而是一个更深层的担心。我们是不是被商家利用算法给算计了？
假如你也有这个担忧，那么今天我要解读的这本书，推荐你把它听完。今天为你解读的书，叫做《算法的陷阱》。这本书回答了两个核心问题：算法有哪些潜在的弊端？我们又该如何应对？
本书的作者阿里尔·扎拉奇是牛津大学的法学教授，他从法学的角度观察算法可能带来的负面影响，并且给出了一些很有启发的见解。
第一，他提出了新的高度。在这本书里，他不仅关注了算法技术的泛滥，可能对消费者本身利益造成的侵犯，更把这个议题提升到市场经济的高度，讨论了假如过度依赖算法，是否会颠覆原有的市场竞争机制，让垄断成为经济主导？
第二，这本书给读者赋能。在书中，作者推演了商家使用算法获利的过程，他更以一个法学专家的视角，指出了这些行为背后的经济原理和法律判定。假如我们的利益被侵犯，我们至少要知道它是怎么发生的。
第三，这本书有远见。算法发展到极致，它和人之间的关系是什么样的？人工智能会不会彼此密谋，串通一气来算计消费者？作者通过对未来大开脑洞的分析，给现有的法律制度，提出了建议。
虽然这本《算法的陷阱》是外国人写的书，但咱们中国用户更应该读。因为我们现在是世界上的第一网购大国，人均年度网购支出超过1.2万元，以北京为代表的一线城市，人们平均每6天就会网购一次，每当你在淘宝、京东、亚马逊上购物一次，就等于和算法打了一次交道。所以，算法的利弊，了解一下，还是很有必要的。
接下来，我将把这本书分成三部分，说说作者关于算法做出的三个重要提醒，第一个提醒针对个人，第二个提醒针对行业，第三个提醒针对现有的法律制度。你也可以把它当成围绕算法展开的三堂法律经济学普及课，或者是三个和算法有关的思想实验。
首先，咱们进入第一部分，说说书中带来的第一个提醒，这个提醒针对我们个人。作者说，要当心算法将我们引入价格歧视。价格歧视，是一个法律经济学的专有名词。这里的歧视是个中性词，不带有任何贬义，它的意思是区别对待。价格歧视，指的就是价格上的区别对待。
举个例子，很多人去健身房办过会员卡，除了一些大牌的连锁健身房，大多数小健身房的办卡流程都是不透明的。一个销售员先向你展示一套会员定价目录，然后告诉你，我们现在正在搞活动，会给你一些折扣。最后，你以比标价更低的价格办了卡。直到某一天，你跟身边健身的伙伴聊天时才知道，别人是跟你同一天办的卡，但办卡的费用，比你更低。
同一件商品，同一个时期，卖给几个人的价格却不一样，这种因人而异的定价方式，就叫价格歧视。
要想实现价格歧视，有两个条件，第一，是差别化的定价能力，也就是判断消费者的购买意愿和支付能力，并且针对每个人单独定价。说白了就是察言观色，看人下菜碟。健身房里，销售员做的就是这个工作，他的目标是弄清你的保留价格，也就是你愿意为这件商品支付的最高价，只要这个保留价格高于商家的成本价，那这笔生意就有得做。比如一张健身卡成本是800块钱，有人有迫切的健身需求，不在乎钱，愿意出2000，而有人觉得健身可有可无，只愿意出1500。那这两笔生意都是划算的，只是赚多赚少的问题。
价格歧视的第二个条件，是有限的套利空间。为了避免这些花1500办卡的人，把健身卡用1600的价格，转手卖给那些愿意出2000的人，健身房会制定一个规定，就是会员卡转让必须向健身房交500元的转卡费。说白了，就是确保这笔差价只有健身房能赚，别人赚不到，防止消费者之间倒买倒卖。也有的商家是采取转手后取消售后服务，或者像飞机票那样，索性不允许倒卖，目的都是提高买家之间的交易成本，限制套利空间。
当然，你在健身房里的遭遇，只是价格歧视的一种表现方式。再强调一遍，价格歧视不是个贬义词，只要是同一种商品的区别定价，在经济学上都可以称为价格歧视。比如拿着学生证去公园，门票可以打折，减肥药的厂商可以针对有潜在需求的人派发优惠券，航空公司可以针对订票的时间不同，给予一些不同的票价折扣，等等。
有关价格歧视，是个非常复杂的命题，我们在这里就不多说了。作者担心的事，不是那些促进市场交易，提升商家效率，并且让消费者拿到实惠的价格歧视，而是像健身房里那样，有点趁人之危的价格歧视。也就是没有统一的明码标价，而是根据消费者的需求程度和承受能力，故意抬高价格。消费者从中是得不到实惠的。
你可能会说，网络的出现，不是恰恰让价格歧视无所遁形了么？这是一个公开透明的交易环境，我们可以货比三家，找性价比最高的选择。但是别忘了，算法的本质工作，就是像健身房里的推销员一样，来了解我们的信息，它可以通过你在网上的一举一动，分析出你到底需要什么，你的经济能力如何，愿意为这件商品掏多少钱。这些以前需要通过大量的人力沟通、调查才能完成的工作，已经被算法轻而易举地搞定了。这就给一些别有用心的商家提供了可乘之机。
最著名的例子是2000年，美国亚马逊搞的一次大数据杀熟。当时，一款 DVD碟片，对老用户的报价是26.24美元，但对新用户的报价是22.74美元。被发现之后，亚马逊官方马上发出声明，说这只是一次技术测试，公司会把多花的钱返还给顾客。
再比如2012年，《华尔街日报》曝光了办公用品公司史泰博的价格歧视行为。史泰博采取的方法是，看地图。先看你所在的位置附近，有没有卖办公用品的实体店，假如方圆20公里之内都没有，就说明你大概率不会跑到20公里之外去专门买办公用品，只会在网上买，史泰博的网上商城，就会给你显示一个高价。注意，在这个场景里，算法针对的不是一个人，而是居住在这个区域里的一群人，即使你问问邻居，他们拿到的也是同样的报价，完全不会引起你的怀疑。
真正让作者担心的，不是亚马逊和史泰博的个案，而是从亚马逊到史泰博，所呈现出来的趋势。越来越强大的算法，已经让价格歧视来得越来越悄无声息，难以察觉了。而且这背后，还释放出一个更值得注意的信号，就是算法正越来越了解你，但它到底有多了解你，你自己却一无所知。算法是个黑箱子，我们和它之间，信息完全不对称。
它可能很懂你。有个真实的故事，说的是美国塔吉特超市数据系统。这家超市曾经给一个高中女生寄送了一些生育用品的优惠券，女生的父亲很愤怒，把超市狠狠地指责了一顿。但是几周后，这位父亲又向超市道歉，因为他发现，他女儿真的瞒着他怀孕了。塔吉特超市的数据系统里，记录了25种孕妇最常购买的商品，再对比这个女孩的购物记录，系统就可以猜出来，女孩很可能怀孕了。换句话说，塔吉特超市的数据系统，比这个女孩的父亲更了解她。
但是，它也可能很不了解你，比如 Facebook，搜集了用户的98项数据，包括年龄、收入、家庭情况、信用等级等等，按理说应该很了解你，但是，它也经常向用户推送一些错得离谱的广告。比如你前两天，很不情愿地被朋友拉着看了《速度与激情》，而 Facebook 却一厢情愿地把你当成跑车达人，整天向你推送跑车广告。这有可能是算法真的很傻，只注意到了相关性，也有可能是在装傻，故意把你包装成跑车爱好者，因为这样的你，对于他们来说更值钱，广告商愿意出更多的钱购买你的信息。
算法到底有多了解你，咱们并不知道，但可以肯定的是，它以后会越来越了解你。自从我们上网的那一刻起，就等于走进了羊圈，这些信息就像割羊毛一样被算法搜集走了，你的每一个行为，都伴随着一轮收割。
说到这，我们可以开个脑洞，假如算法发展到极致，会是什么样？答案并不是多了一个很了解你的私人管家，而是在云端生成了另一个你。
有一部英剧叫《黑镜》，其中一集讲了这么个故事。说一对夫妻，丈夫出意外去世了，算法就根据丈夫生前的网上数据，在云端模拟出了一个程序，这个程序里记录着他的全部习惯，包括喜欢听什么音乐、吃什么东西、被开玩笑时会做出什么反应等等。这个程序每天陪妻子聊天，渐渐的，妻子甚至以为这套程序就是自己的丈夫。
当我们每天打开电脑或者看手机的时候，云端的另一个你，可能正在成形，它正在一步步地观察你、模仿你，越来越像你。这可不是阴谋论，而是算法发展的客观逻辑，当这个“你”完全成形之后，就意味着我们的全部行为习惯，都已经存在云端，且不说它会产生什么后果，这件事本身，已经足够引起我们的重视了。
但是，算法技术毕竟已经成为现代商业的基础设施，我们又不可能因为一个理论上存在的风险而拒绝算法。这本书的价值就在于，把算法的隐患以及其中的逻辑展现给我们，给读者赋能，同时，发起议程设置，建议我们尽早把控制风险的解决方案提上日程。
作者也发出了两点方向性的呼吁，第一是加强隐私保护意识，免费的东西可能更昂贵，要知道网购平台、社交软件、手机应用，这些服务并不是白用的，只不过我们支付的不是钱，而是个人信息。第二是呼吁商家尊重用户的知情权，比如使用弹窗广告时，要告诉用户点开后，会获取到你的哪些数据，在区别定价时，也要告诉用户，这是针对某一类用户的个性定价，不是统一的市场价。
好，以上是第一部分内容，作者对个人作出的提醒，总结一下，算法正在变得越来越强大，越来越了解人。但我们和算法之间，却存在严重的信息不对称，这给别有用心的商家提供了可乘之机。我们要对此予以重视，加强隐私保护意识，并且呼吁商家尊重用户的知情权。
刚才我们说的是算法对个人数据的获取，这些事我们每天都在经历，但我接下来要说的，你估计就想不到了。接下来，我们进入第二部分，说说作者带来的第二个重要提醒，这个提醒针对所有的行业。
我们都知道，互联网的出现，创造了一个开放公平的竞争环境，带来了市场的繁荣，也给消费者带来了福利。但是，作者提醒，假如所有的企业都依赖算法，那么算法有可能会把市场引向竞争的反面——垄断。
你可能会说，算法和互联网的出现，不是恰好降低了市场的准入门槛，营造了一个更加透明、公平的竞争环境么？它怎么会制造垄断呢？
这是因为，垄断有很多种形式，不光是指一家巨头公司，垄断了一个行业，它还有另外一种形式，叫共谋，共同的共，谋划的谋。一些行业巨头，为了打破竞争，背地里串通好，切割市场，并且就价格上涨与产量缩减达成一致。共谋，就是几家企业达成协议，一起操控价格，搞垄断。比较常见的做法是，几家企业就价格达成一致，一旦发现别的对手降价，它们就把价格拉得更低，把对手挤出市场，别人出局后，它们再涨价。最终剥削的当然还是消费者的利益。
各国反垄断法对共谋的处罚是很严重的，其中以美国反垄断法最为严苛。2015年，包括花旗银行、摩根大通在内的6家银行，因为合谋操控美元兑换欧元的汇率，被美国司法部和美联储开出了58亿美元的罚单。2010年，一场针对汽车零部件行业的反垄断案件里，31家汽车零部件供应商接到罚单，46名涉事职员被指控，26人被判入狱，罚款总金额24亿美元。
反垄断法就像一把利剑，悬在企业头上，没人敢轻举妄动。但是，一旦算法介入，这个事就变得复杂了。根据作者的观察，假如所有的企业都越来越依赖算法，即使它们没有共谋的动机，也会造成和共谋一样的结果，也就是垄断。而且算法的介入，会给执法带来挑战，现有的法律制度，对这种新型共谋还束手无策。
作者把算法带来的新型共谋，分成了四种方式，在这四种场景里，机器的决策权逐步升级，并最终代替人类，掌控全局。
第一种共谋，叫做信使场景，也就是计算机作为信使，执行人类设定的共谋计划。一旦企业高管之间敲定了共谋协议，执行层面的工作则都交由计算机完成。比如2015年，亚马逊上的几家明信片制造商就串通一气，一起开发了一套定价算法，并且用这套算法来搜集竞争对手的价格信息，抄袭对方的定价策略，从而在价格上打压对手。
从本质上讲，信使场景还是一种很原始的共谋方式，计算机只是作为工具，背后的主谋，依然是人，只要找到他们密谋的证据，比如协议、文件、聊天记录，就能依法制裁。这个案例里，共谋的证据确凿，这几家明信片制造商也已经伏法。
但第二种情况就要复杂一些了，它叫中心辐射场景。也就是几家企业都决定使用算法，但是，他们并不是自己开发，而是把它交给同一家外包公司。注意，在刚才的信使场景里，算法是企业串通好，一起开发的，但在这个中心辐射场景里，算法是外包团队开发的，这就意味着，这家外包公司就像一个辐射中心，只要他给这几家企业提供了同一种算法，那么它带来的结果，很可能和信使场景一样，几家企业在价格上步调一致，共同进退，进而操控了整个行业的价格。但这只是结果，企业当初可能根本就没这个动机，共谋只是因为他们选了同一家外包公司而达成的巧合。这就给执法带来了很大的难度，除非能证明，这个外包公司同时串通好了所有的客户，否则，谁又能给一个巧合定罪呢？
说到这，你应该已经发现，共谋判定的关键，不是看结果，而是看动机。所以，接下来的第三种情况就更难以判定了，第三种情况，叫做预测型代理人场景，也就是每家企业都不再外包，而是自己动手，开发自己的算法。你可以想象一下，假如你是法官，应该怎么办。
我们再强调一下，在第一个信使场景里，几家企业串通好，开发了同一种算法。在第二个中心辐射场景里，几家企业把算法交给同一家外包公司制作，最终的结果还是用了同一种算法。在第三个预测代理人场景里，企业各自开发各自的算法，这些算法各不相同。
那么，这些各不相同的算法，最后为什么也会达成共谋呢？计算机又不会互相商量。问题恰恰就出在这，计算机虽然不会商量，但是商家之间是有强烈的竞争意识的，现代商业的竞赛，从某种程度上说也是一场算法的军备竞赛，每家企业都在寻找最优的算法，希望借此打压对手。正所谓幸福的家庭千篇一律，而不幸的家庭各有各的不幸，各家算法的缺点虽然各异，但最终的那个完美的算法，是大致确定的。算法军备竞赛的结果，会让不同公司的算法，越来越趋近于同一种完美的算法。这就等于回到了第二种情况，中心辐射场景，大家最终还是使用了同一种算法，在定价上步调一致，达成共谋。
试问，假如你是法官，面对一群各自追求上进，最后都把算法做到100分的公司，你能判定他们有罪，违反了反垄断法么？在这种情况下，企业不需要达成任何协议，只需要开发自己的定价算法就能达成共谋的结果，更可怕的是，这种共谋会自我复制。因为在算法时代，谁都不会采取人工定价，只要你也用算法定价，即便你没有任何垄断动机，也会不可避免的，在行为上达成共谋。
以上三种情况，虽然判定共谋的取证难度越来越大，但最终做出决策的，终归不是机器，而是人，而且只要企业之间有竞争，就总会有人做出变革，共谋不至于蔓延到整个行业。但接下来的第四种情况，可就和前三种完全不同了。
第四种情况，叫电子眼场景，也叫上帝之眼场景。它指的是未来，企业已经将定价的决策权完全交给人工智能，人类彻底不参与。这么做的结果，就是实现完美的共谋，不会留下任何痕迹，甚至不会有人注意到。
到这一步，共谋已经不是一个单纯的法律问题，而是涉及到道德和哲学层面了。人工智能是由人类创造的，而人类的基因里就有谋利的冲动，当它继承了这个目标之后，人工智能的第一步，也许和人类一样，还是想办法跟其他企业的人工智能竞争，打价格战，争取更多的市场份额。但是它们很快就会明白一件事，合作带来的利益比竞争要多，这时，人工智能就会互相商量，寻找合作机会，共谋就达成了。而且人工智能之间的共谋要比人类之间更稳定，它们不会相互怀疑背叛，也不会互相看不顺眼，它只会追求利益。全世界的人工智能，最终会形成一个整体，像上帝之眼一眼，监视着全世界的市场动态，操控所有商品的价格，赚取尽可能多的利润。
试问，就算我们发现人工智能在背后操纵价格，开展密谋，但是，人工智能可以接受法律的审判么？它们的共谋，没受任何人的指示，只是继承了人类骨子里的贪念而已，审判的尺度何在呢？
而且电子眼场景更让人担心的地方在于，它从根本上抹除了竞争这个概念，人类建立的竞争秩序，反垄断原则，都变成了伪概念，也许我们依然会看到两家企业之间的竞争，但这很可能只是人工智能商量好，在背后导演的一场戏而已，目的是赚我们的钱。
以上就是第二部分的内容，总结一下，对算法的过度依赖，很可能会带来另一种更复杂的共谋，它最终可能会颠覆原有的市场秩序，当人工智能成为决策者，共谋将无处不在，而竞争将不复存在。所以，作者认为，必须要从现在就重视起对算法的控制。
接下来第三部分，我们就说说作者带来的第三个重要提醒，这个提醒针对现行的法律制度。作者认为，在算法时代，完全依靠市场看不见的手，已经不能起到充分的调节作用，政府这只有形的手，很有必要介入。
看不见的手，也就是市场的自我调节力量，它主要来自于自由竞争。一些经济学者认为，政府即使不介入市场，看不见的手也会发挥效力，让市场达到一个良好状态。但是，随着算法的崛起，市场里又多了一股力量，作者把算法称为数字化的手，它正在逐渐支配市场。所以，这就需要一种新的力量制约，作者认为，政府介入是最好的办法。
政府到底应该怎么介入呢？作者提供了几点方向性的建议。
首先是升级监管制度，用算法来监管算法。在算法时代，监管的最大难度就在于信息的不对称，我们并不知道每家企业的算法到底是什么样的，很难由人实现监管。所以作者认为，既然企业可以使用大数据决定市场价格，政府也可以使用同样的技术来监管价格。通过定价算法，政府可以监测行业价格，或者直接敲定价格。这样企业采用算法定价时，一旦发生共谋或者不合理定价，很快就会被察觉到。作者也提醒，现在的算法发展很快，政府应该尽早着手，避免被商业公司的算法甩在后面。
其次，政府应该赋予消费者更多的权力。比如前面说过的知情权，用户的信息在网络平台和广告商之间流通买卖，很多商家都掌握了大量的用户信息，但唯独我们自己不知情。作者认为，商家应该尊重消费者的知情权，把自己获取用户信息的方式，以及获取了多少信息，都如实告诉用户。
再比如，政府可以倡导逆向拍卖，也就是改变现有的交易逻辑，消费者先发布一个商品需求，然后出售这个商品的商家之间开展竞价，谁报的价格最低，消费者就选择谁。目前，逆向拍卖主要用于B2B，也就是商家之间交易，美国通用电气在采购时就经常使用这种方式。作者建议，以后个人消费者也可以尝试逆向拍卖。
最后，政府还应该扶植技术创新。有一些公司专门开发算法的反制程序，比如有的公司开发出了隐私防火墙，可以阻止平台获取个人信息。但是这些公司往往盈利能力有限，不容易做大做强。作者建议，政府应该对这类技术的开发者予以补贴，让越来越多的用户能够用上他们的产品，维护自己的隐私权。
当然，以上是基于政策层面的解决方案，其实制约算法泛滥的力量还有很多。比如平台之间的竞争，安卓和苹果之间，谁都不会向对方公开自己的数据和算法，这就意味着谁都不会一家独大，创造出掌握全部信息的完美算法。再比如行业创新，未来很可能会出现越来越多高度标准化的产品，它们有着高度一致的工艺和定价，就像苹果手机一样，经销商很难从中开展价格歧视。
好，以上就是第三部分内容，总结一下，作者认为算法时代，数字化的手已经展现出越来越强大的力量，市场看不见的手已经很难制约，政府这只有形之手很有必要介入，并且通过升级监管制度、赋予消费者更多权限、扶持技术创新等方式，来更好的维护消费者利益。
到这里，这本《算法的陷阱》中的精华内容，已经为你解读完了。回顾一下，作者认为，针对算法技术，我们不仅要享受它带来的便利，也要提前意识到其中的隐患。
作者给出了三方面提醒。第一，针对个人，算法和用户之间存在信息不对称，算法可能很了解用户，但我们对它却知之甚少，这可能会给别有用心的商家提供可乘之机。第二，针对行业，算法和人工智能技术，可能改写原来的竞争机制，让企业之间变相达成共谋，造成垄断，而且现行的法律制度缺少相关的监管。第三，针对法律制度，作者建议政府应该尽早介入市场，通过引入算法监管技术、赋予用户更多权限、扶植技术创新等方式，控制算法潜在的副作用。
最后，我们可以顺着作者的思路进一步引申，你会发现，归根结底，人们对算法的警惕，来自于对新技术、新工具的不确定性。算法和人工智能，都是由人创造出来技术，但是，这项技术有着其它工具所不具备的能力，也就是深度学习。它们懂得完善自己，提升自己，这种自我升级的能力正是一切担忧的根源。假如它们强大到一定程度，会不会挣脱人类的控制？人工智能有一天会不会取代人类？我们又该如何跟人工智能和平共处？这些问题现在已经有必要引起人们的重视。
在这本《算法的陷阱》里，作者针对算法的商业用途，提出了担忧。除此之外，也有其它学者，从别的角度，探讨了算法技术和人工智能可能带来的影响，以及我们应该如何应对。在这里，我向你推荐三本书。
第一本书立足当下，书名叫《生命3.0》，这是2018年人工智能领域最重要的书籍之一，它主要探讨了目前人工智能的行为逻辑和目标体系，并且主张要从现在开始，就为人工智能装载人类的道德体系，来约束人工智能。
第二本书预测了不远的未来，书名叫《智识分子》，它的作者是万维钢老师，这本书将告诉你，当人工智能技术进入各行各业之后，人类应该具备什么样的能力，才能确保不被人工智能取代。
第三本书预测了更遥远的未来，书名叫《奇点临近》，它展望了更久远的未来，人类技术的终极图景，它将告诉你技术会如何帮助人类占领宇宙。这些书我们都已经为你解读过，只要出门左转，在首页搜索书名就能找到。我推荐你对比收听，会更有收获。
撰稿：李南南 脑图：摩西 转述：孙潇
划重点
1.我们和算法之间，存在严重的信息不对称，这给别有用心的商家提供了可乘之机。
2.算法和人工智能技术，可能改写原来的竞争机制，让企业之间变相达成共谋，造成垄断，而且现行的法律制度缺少相关的监管。
3.针对法律制度，作者建议政府应该尽早介入市场，通过引入算法监管技术、赋予用户更多权限、扶植技术创新等方式，控制算法潜在的副作用。