电子商务领域人工智能应用的法律规制

目录TOC\o"1-9"\h\u29032摘要 I摘要人工智能技术迅猛发展，一方面给电子商务行业带来了智能推荐、精准营销等创新应用，另一方面也引发了数据隐私泄露、算法歧视、知识产权纠纷及消费者权益受损等法律问题，这对我国现存的法律体系提出了棘手挑战，本论文采用了文献分析法、案例分析法以及比较调查法等研究手段，有条理地梳理人工智能在电商领域的核心应用场景，剖析其衍生出的法律风险，如数据安全与隐私保护没有落实到位、算法黑箱引发的歧视性定价情况、AI生成物知识产权归属的模糊状态、责任主体界定的不明确和消费者权益受损等问题，针对这些梳理后发现的问题，本文提出构建多维度法律规制的相关建议，像完善数据及隐私保护规则、优化算法设计并创建透明度审查机制以消除算法偏见、借助多方协作完善知识产权确权体系、明确平台、技术供应商与用户的责任边界来共筑消费者权益保护网，本论文的目的是为平衡技术创新与法律合规提供理论支撑，促使电商与人工智能的融合迈向有序且规范的发展阶段，协助数字经济时代达成法治建设与社会稳定目标。关键词：人工智能；电子商务；算法歧视；知识产权；法律规制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绪论1.1研究背景当前，随着数字化浪潮汹涌，电子商务的飞速发展极大地改变了商业格局。轻点一下手机，全球好物尽收眼底，但是在这背后反映的却是市场规模的急剧扩张。2024年全球电商交易额飙升至6万亿美元，我国网络零售额也突破15.23万亿元，电商市场不断扩张，活力充足。与此同时，人工智能技术成果丰硕，图像识别、语音识别、自然语言处理技术渗透于各行业，深度学习算法表现卓越。电商与人工智能的融合催生诸多创新模式，智能客服、个性化推荐等为消费者带来便利。但这一融合也存在隐患，消费者数据隐私容易泄露，算法歧视破坏公平，人工智能生成内容的知识产权归属不明，消费者权益受损。面对这些法律难题，传统法律体系难以招架，行业融合的爆炸性增长与法律的滞后性矛盾愈发尖锐。因此，开展相关法律规制研究，对消费者保障权益、促进行业发展、立法司法企业合规提供参考极为关键。1.2研究意义1.2.1理论意义在数字经济蓬勃发展的背景下，人工智能技术与电子商务的深度融合不断催生新的商业模式与交易形态。然而我国现存法律体系在应对AI技术引发的新型法律关系时存在明显的滞后性与适配性不足问题。例如在算法推荐场景中，算法决策的黑箱特性导致消费者权益受到侵害时的责任认定模糊。数据跨境流动过程中数据权的归属与隐私保护的法律边界尚未明晰。本论文通过聚焦AI在电商应用衍生的诸如算法歧视、数据合规、知识产权保护，消费者权益保护等法律问题，深入剖析其背后的法理逻辑并构建AI技术应用与法律规制的互动分析框架，揭示数字化语境下传统法律概念的适应性演变，从而为相关法律法规的制定与修订提供理论依据，推动法学理论创新为解决数字经济发展中的法律困境提供前瞻且可行的思路。1.2.2实践意义伴随人工智能技术在电子商务板块的普遍应用，AI在为企业赋能之际，同样面临着繁杂的法律风险与合规挑战，一是在数据合规工作里，企业在数据收集、存储及使用期间，可能因触犯《个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规，面临行政处罚与民事赔偿风险。二是在算法治理相关层面，若算法设计有偏见、透明度欠缺，较易引发消费者权益方面的纠纷和监管处罚，三是诸如著作权、版权归属等的知识产权保护问题，四是消费者知情权、选择权的保护情况及责任归属问题，本论文构建了一个涵盖整个流程，涉及合规管理、算法伦理审查机制、法律责任界定以及知识产权保护等多层面的合规管理架构，以帮扶电商企业改进合规管理办法，减少违法与违规行为的出现频次，以此提高企业在行业里的竞争水平，促使人工智能在电子商务里的运用与法律合规协调发展。1.3研究方法1.3.1文献研究法在研究初期，需全面收集和整理国内外与人工智能、电子商务法律相关的各类资料。一方面要检索中国知网、WebofScience等学术数据库中发表的核心期刊论文和学位论文，掌握学界在AI技术应用于电商中法律问题上的理论探讨。另一方面查阅中国法律法规数据库、外国官方法律文件等，梳理出当前阶段电子商务、数据保护、算法公平、知识产权保护相关法律法规条文，同时收集艾瑞咨询等专业机构发布的行业报告进而了解AI技术在电子商务领域的实际应用现状以及发展趋势。通过对文献资料系统分类、整理和分析，把握该领域的研究现状，发现已有研究的不足与空白，进而助力构建科学合理的知识框架为后续深入研究奠定坚实的理论基础。1.3.2案例分析法在本研究过程中广泛搜集国内外电商领域人工智能应用的典型案例。例如深入研究淘宝、亚马逊等电商平台在算法推荐系统运行中引发的个性化推荐事件讨论，分析平台在算法歧视、大数据杀熟等方面存在的问题。再如详细剖析拼多多海外版Temu及国内APP绕权监控用户社交软件信息，拦截竞争对手的推送通知以优化自身推荐算法；Tiktok通过AI分析用户视频互动数据生成隐性消费倾向侵犯用户知情权；其次还有对相关判决如北京互联网法院的案例分析为本研究提供对策思路。本论文通过对除以上提到的等等一系列真实案例进行多维度包括案例背景、事件发展过程、争议焦点、法院判决依据和结果等的分析，从而能够直观地发现AI技术应用于电子商务时产生的具体法律问题，让我们从案例的处理过程和结果中总结经验教训，提炼出具有参考价值的法律问题解决思路，为构建完善的法律规制体系提供实践依据。1.3.3比较调查法在本研究中选取中国、美国、欧盟等具有代表性的国家和地区，对其在电商领域人工智能法律规制方面的做法进行对比分析。研究过程中会详细梳理中国在《数据安全法》、《个人信息保护法》《电子商务法》等法律法规中对AI技术应用的规范要求，接着剖析欧盟在《通用数据保护条例》（GDPR）框架下对消费者隐私保护严格规定。通过对比不同国家和地区在立法理念、法律体系架构、监管模式、法律责任认定等方面的差异，分析其各自的优势与局限性，从而汲取适合我国国情的有益经验，为完善我国电子商务领域人工智能法律制度提供新思路，让我国法律体系在保持自身特色与适应性的同时也能与国际接轨。2电子商务领域人工智能应用的相关概述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世纪中叶，1956年达特茅斯会议正式把这一术语确立好了，体现了这门学科的诞生。人工智能本质是通过计算机科学、数学、心理学等多学科知识交叉融合，构建出模拟人类智能的理论与技术体系赋予计算机系统学习、推理、解决问题等能力。在技术维度，机器学习作为核心分支，涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等范式REF_Ref407\r\h[1]。监督学习凭借标注数据训练模型，如电商平台对消费者已做好标注的购买行为数据加以分析，构建用户偏好预测模型；无监督学习自动挖掘数据的内在结构，用以开展客户群体聚类分析，深度学习借助多层神经网络架构，在图像识别、自然语言处理范畴展现出超凡性能，好比图像识别技术支撑电商平台达成商品图片搜索的功能，自然语言处理技术赋能智能客服把握用户语义并给出精准反馈。2.1.2人工智能分类按照核心功能和应用领域，能把人工智能技术划分为若干重要类别，这些技术在电子商务范畴凸显出显著应用价值，从技术架构的角度看，主要是机器学习（ML）、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别以及专家系统等多个关键分支组成。第一类机器学习技术凭借算法模型从海量数据里挖掘潜在规律，为个性化推荐系统与销售预测提供技术后盾，第二类计算机视觉给机器赋予图像识别与理解的能力，为商品图像搜索和虚拟试穿等创新功能给予支撑，第三类自然语言处理技术达成了文本语义分析跟情感计算，极大提升了智能客服系统的交互质量，看上去更有人情味儿。第四类语音识别技术给人机语音交互搭建了基础支撑，改善了移动端购物的体验，另有专家系统凭借知识库和推理引擎，在供应链优化、风险控制等决策支持场景里起到关键作用，这些人工智能技术的联合施用，正显著改变电子商务行业的服务模式与运营水平。2.2电子商务领域人工智能的应用发展电子商务领域人工智能应用的发展早期主要聚焦于基于规则的简单系统处理交易数据和库存管理。早期2010年前后AI主要通过协同过滤算法和搜索优化来提升用户体验。亚马逊在这方面堪称典范，它利用机器学习分析用户的浏览记录、购买历史、购物车行为等数据，实时预测用户偏好并向其推荐相关商品，提前将可能购买的商品调配至附近仓库，缩短配送时间REF_Ref1988\r\h[2]。随着互联网技术的成熟，2015-2020年AI开始深入运营环节，实现动态定价、智能库存管理（如京东的补货系统）以及视觉识别应用（商品分类、虚假图片检测）。2020年后，AI全面渗透电商全流程。视觉搜索技术让我们通过图片就能精准搜索商品，大大优化我们的购物流程体验。虚拟AR试衣鞋让我们足不出户就能试穿自己喜欢的服饰，NLP驱动的智能客服如阿里小蜜，众多跨境电商平台运用AI实时多语言翻译推动交易便利化。而未来AI在电商中的应用将向超个性化、全自动化和伦理合规方向发展。典型案例如亚马逊的Kiva机器人、阿里巴巴的AI设计师"S鹿班"和SHEIN的时尚趋势分析系统，均体现了AI通过数据价值最大化重塑电商生态的核心逻辑。2.3电子商务领域人工智能应用的重要性2.3.1提升用户体验与决策效率人工智能通过个性化推荐和智能搜索功能，能够快速匹配消费者需求，显著减少用户的信息筛选时间。例如小红书利用自然语言处理（NLP）技术分析用户笔记和评论，识别热门商品趋势并向不同用户精准推送相关内容，使用户能够快速发现感兴趣的商品，从而优化购买决策流程，提升整体购物体验。2.3.2降低服务成本并提高转化率人工智能的应用显著减少了人工客服的工作负担，例如鞋类购物平台的智能尺码推荐功能，能够自动为用户提供合适的尺码建议，既节省了沟通成本，又提升了销售转化率。这种自动化服务不仅优化了用户体验，也为企业带来了更高的经济效益。2.3.3优化企业运营与市场策略智能数据分析技术帮助电商企业精准把握市场动态，及时调整库存管理和营销策略。通过分析用户行为和销售数据，企业可以更高效地预测需求变化，避免库存积压或短缺问题，同时制定更具针对性的促销活动，降低运营成本并提高盈利能力。像现如今抖音等内容电商平台通过分析用户停留时长，有关商品带货下面评论内容从而有效精准匹配供需都是这一具体体现。2.3.4推动线上线下融合发展人工智能驱动的商业模式正在促进电子商务与线下零售的深度融合。通过数据分析和技术应用，企业能够打通线上线下渠道，实现无缝衔接的购物体验。这种融合不仅拓展了商业场景，也为行业创新提供了更多可能性，成为电商持续发展的重要推动力。屈臣氏通过线下门店部署"AI皮肤检测仪"，经过分析后推荐产品并同步至线上会员系统，在线上小程序提供AR试妆，引导用户到店体验或线上下单。3人工智能在电子商务中的应用及挑战3.1个性化智能推荐引擎的发展和影响3.1.1智能推荐系统的发展人工智能技术在电商平台个性化推荐中的应用极大地提升了推荐的准确性和效率。深度学习技术如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，能够捕捉用户行为数据中的复杂模式和潜在特征，使得推荐结果更加精准。协同过滤算法在结合人工智能技术后，如矩阵分解、神经协同过滤等，有效解决了数据稀疏性和冷启动问题，进一步提高了推荐的鲁棒性REF_Ref2964\r\h[3]。个性化智能推荐引擎起初主要通过基础协同过滤算法实现，基于用户的协同过滤易于理解和实现，但面临数据稀疏和用户数量大等挑战。在人工智能技术进步与商业需求的双重驱动下实现了从简单协同过滤到深度学习、多模态融合的巨大跨越，从基础工具发展为融合深度学习、多模态数据（图像、视频、文本）处理及实时响应能力的复杂系统，当下呈现出技术成熟与商业价值并重的局面。从技术角度看，智能推荐系统通过分析用户的历史行为、社交关系、上下文信息等，构建用户画像，预测其对特定物品的喜好程度，从而提供个性化的推荐列表REF_Ref3131\r\h[4]。例如像淘宝“猜你喜欢”通过强化学习动态优化推荐策略，抖音电商将短视频与商品推荐跨模态深度融合，不仅符合用户“口味”，也显著提升了用户点击率与转化率。抖音电商平台收集用户的商城观看历史、广告推送视频评论、商品搜索记录、播放停留时长等数据，利用聚类分析及内容推荐算法等方法将用户按照喜好分为不同的群组，根据用户的历史购买行为预测他们可能喜欢的商品从而达到个性化推荐效果。由此看来，第一个性化推荐系统依赖深度学习等技术处理海量用户数据，易引发过度收集与滥用风险。其次算法"黑箱"特性阻碍用户知情权而协同过滤可能强化信息茧房或价格歧视。最后AI自主决策导致责任认定困难，而实时优化的推荐策略则对传统监管模式提出新要求。所以亟需构建兼顾技术创新与权益保障的法律框架，以规范电商AI应用的合规发展。3.1.2智能推荐系统的挑战然而在电商领域的个性化智能推荐引擎技术发展迅猛的同时也引发了集中于隐私、算法、数据及责任方面一系列法律伦理问题。一是隐私保护方面推荐系统高度依赖用户数据，收集与使用边界模糊，过度索权、导致二次利用的风险频发，极易触犯GDPR、CCPA及我国《个人信息保护法》等法规。2023年，拼多多海外版Temu及国内App被曝利用系统漏洞提权，绕过用户权限监控手机活动、读取社交软件信息，甚至拦截竞争对手的推送通知以优化自身推荐算法。欧盟《通用数据保护条例》主要侧重赋予个人对其数据的全面控制权，包括知情权、访问权、更正权、删除权（被遗忘权）、限制处理权、数据可携权和反对权，同时严格规范企业行为，要求其遵循合法处理依据、数据最小化等原则，并对特殊数据（如敏感信息和儿童数据）实施额外保护。但中国法律更侧重国家安全（如数据本地化、出境安全评估）和场景化合规（如单独同意要求）。二是算法偏见方面通过训练数据中的性别、地域等歧视性特征，经算法放大，导致推荐不公平，而算法黑箱又使举证与责任划分困难重重，致使信息茧房效应显著。从根本上而言，传统的个性化推荐算法依赖于历史数据的积累。因此，传统推荐方式需要先有“第一个吃螃蟹”的用户出现REF_Ref3362\r\h[5]。2020年韩国公平贸易委员会调查发现，Gmarket（韩国最大电商）向女性用户推荐家用电器时，优先展示粉色系、低功率型号（如迷你烤箱），而相同搜索条件下男性用户看到黑色系、高性能产品。法律界定缺失。不难看出在隐私方面，系统对用户数据的高度依赖导致收集边界模糊和滥用风险，中欧法律对此是存在差异的。欧盟侧重个人数据控制权，中国则更关注国家安全和场景化合规。算法偏见问题表现为训练数据中的歧视性特征被算法放大，而算法黑箱特性又导致举证困难和责任认定复杂化。此外，平台、开发者和商家之间的责任划分缺乏明确法律依据，形成监管盲区。这些问题凸显了在技术快速发展背景下完善法律规制的必要性。3.2智能客服机器人的发展和挑战3.2.1智能客服机器人的应用发展智能客服机器人融合了多种人工智能相关技术如机器学习、大数据、自然语言处理、语义分析和理解等。智能机器人客服主要功能是能够自动回复顾客咨询的问题，对顾客发送的文本、图片、语音进行识别，能够对简单的语音指令进行响应REF_Ref3718\r\h[6]。自然语言处理（NLP）技术的重大突破，尤其是基于Transformer架构的预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的出现，成为了这一变革的关键动力REF_Ref29651\r\h[7]。这些模型让机器人能理解话语的表面意思同时还能把握语义上下文、情感倾向，甚至推测出用户的隐含意图。再结合强化学习算法，机器人可以灵活调整对话策略。以阿里巴巴的“阿里小蜜”为例，它整合了用户浏览记录、过往对话及实时行为数据，能够精准预测用户需求，给出相应解决方案。目前，“阿里小蜜”的问题解决率已经超过97%，像在双11购物狂欢节这样的购物高峰期，超60%的咨询工作都是它完成的，为企业大幅削减了40%以上的人工成本。京东的“JIMI”、小米商城的智能客服也不逊色，多样的交互技术如语音识别、语义理解和图像分析，在3C产品的售后，能自动诊断复杂故障并推荐解决办法，相比于传统人工客服，用户满意度明显提升了35%。但是当机器人在处理问题时，它们可能不会理解客户需求，这在一定程度上会降低顾客社交意愿，同时由于精准化程度不高的原因，客服机器人无法根据顾客个性化需要检索出精准的答案。3.2.2智能客服机器人的挑战然而随着智能客服机器人技术的迅猛发展，一系列棘手的法律伦理问题也随之出现。机器人为了优化自身服务收集用户敏感数据，这其中包括对话、设备型号与地理位置信息等，这将会带来数据泄露风险，且二次利用合规边界模糊。以国内一家主营母婴产品的电商企业为例，通过平台店铺的智能客服收集用户宝宝年龄、喂养习惯等信息，因数据传输协议存在漏洞且未更新致3.8万条用户数据被黑客窃取转卖。购买过商品的宝妈们遭遇推销、诈骗，企业也因侵犯隐私受罚致使品牌形象受损。此类行为严重侵犯用户隐私，干扰民众正常生活，也凸显出电商领域智能客服在数据收集与使用环节的巨大安全隐患。电商顾客人数众多，顾客需求呈现出个性化、多样化的特征，面对顾客的提问，机器人客服检索出针对常规性问题的答案，缺乏精准度。如艾媒咨询发布的《2021年中国智能客服满意度调查报告》指出，智能客服问题解决能力的受认可度不容乐观，回答千篇一律是用户使用过程中的最大痛点（59.1%）。由此可知，机器人客服在解决个性化问题时，无法根据顾客个性化需要检索出精准的答案，其给出的回复往往答非所问、千篇一律。这表明机器人客服的服务精准度不高，也反映出客服机器人算法训练数据的模板化问题REF_Ref20084\r\h[8]。当机器人因误解指令致订单错误或资金损失，平台、开发者与用户间责任划分在现行法律中尚无定论。欧盟《人工智能法案》尝试风险分级追溯责任，可消费者实际举证却非常困难。如果用户因机器人误导购买劣质商品将难以证明算法与损害的因果关系。所以迫切需要从技术、法律、伦理层面协同治理。总结一下，智能客服机器人的应用面临三大法律挑战：一是数据收集与处理中的隐私保护问题，存在过度采集和泄露风险；二是算法局限性导致服务精准度不足，难以满足个性化需求；三是责任认定机制缺失，平台、开发者与用户间的权责划分不清。这些问题凸显了建立数据合规、算法透明和责任认定综合监管框架的紧迫性。4电子商务领域应用人工智能存在的问题随着人工智能技术在电子商务领域的广泛应用，其在提升运营效率、优化用户体验的同时，也引发了一系列亟待解决的法律问题。从数据隐私保护到算法歧视，从知识产权保护到消费者权益保障，这些问题的复杂性随着技术发展而日益凸显。笔者梳理出了以下四方面问题的详细介绍。4.1数据安全与隐私保护问题当电商企业运用AI技术时，会采集到海量的用户信息，例如浏览历史、消费偏好、支付等较为敏感的隐私信息。这些不需要经过使用者的同意，就可以利用AI系统来采集以及强制一连串协议使其同意数据公开就可能会侵犯用户隐私，违反关于数据安全保护相关的法规。《电子商务法》第六十九条规定经营者对电子商务数据的使用和流转权利作出了规定，电子商务经营者享有数据权利REF_Ref23631\r\h[9]。这类数据正是算法模型训练与智能决策的关键支撑要素，其安全防护机制的有效性直接影响技术应用的合规边界，但是数据保护措施没做好就会一直存在数据泄露风险。一款名为“SmartPickerPro”的AI选品工具在系统更新包中暗藏木马程序，导致全球2000余家跨境电商卖家核心数据遭窃，攻击者在72小时内窃取了包括交易记录、客户隐私及支付凭证在内的12.7GB敏感数据，并通过暗网批量兜售，单条用户信息标价高达4.3美元。此次事件暴露出AI工具供应链安全漏洞，给电商企业的数据安全带来极大威胁。随着网络购物平台的日益深入人们生活，大部分的个人隐私从以往的结构性数据(身份证号、出生年月、家庭住址)扩展到如今可以捕捉的非结构性数据(如声音、长相、社交媒体、留言评论、快递、购物记录)REF_Ref25215\r\h[10]。有些电商企业在存储数据的时候，加密技术用得不好，数据就好像没什么保护一样，被非法访问可能性增加。而且企业内部权限管理也很混乱，员工越权查看、滥用用户数据的情况经常发生。某电商平台曾发生客服人员非法倒卖用户通讯数据至第三方机构的恶性事件，为了自己的私利，违规拿到用户的联系方式，卖给第三方营销机构，这严重侵犯了用户隐私。该行为不仅违反《个人信息保护法》相关条款，更直接导致平台月活跃用户数量环比下降23%。最后这个企业因为声誉受损流失了巨量客户。所以说电子商务中AI应用的数据安全跟用户的隐私保护、企业的生存发展以及整个行业的未来都有很大关系，这就特别需要技术供应商、立法机构与运营主体协同构建多维防护机制。4.2算法歧视问题算法歧视主要分为价格歧视、性别、种族及其他身份歧视以及其他隐蔽的形式。价格歧视在电子商务中屡见不鲜，最为典型的便是大数据“杀熟”。电商平台利用消费者在平台上面长期积累的购买数据、浏览记录、搜索偏好等信息，通过复杂算法对消费者的价格敏感度进行精准评估。对于价格敏感度较低、消费能力较强或忠诚度较高的老用户，平台往往会悄然提高商品或服务价格；而对于新用户或价格敏感型消费者，则给予更多优惠和低价。歧视性的定价方式将会打破固有的价格机制，扰乱正常的市场经济秩序，电商平台数据以及算法监管不足都会导致算法歧视问题走向极端。按时间划分，算法歧视主要存在于信息采集、特定推送与个性化定价阶段。信息采集时部分电商平台因采集渠道有限或标准不合理，对不同群体区别对待。如更侧重高消费群体数据，忽视普通或低收入群体，导致后续算法服务出现偏差，为算法歧视埋下隐患。特定推送环节算法歧视尤为突出。算法常依据用户性别、地域、年龄等因素给出有失偏颇的商品推荐。像针对女性过度推送美妆、服饰，忽略其在电子产品等方面的需求；给偏远地区用户推送低价低质商品，限制了他们的选择REF_Ref29215\r\h[11]。算法歧视的主因是数据的偏差。电商收集的训练数据集中体现部分群体代表性不足或含偏见，算法便会重复这些问题。如在售卖香烟时，女性群体很少购买，算法在学习这些数据后，可能就会对女性群体产生偏见，认为他们不是目标客户人群，继而也不会推送。同时由于算法开发者的认知偏见融入算法设计，结果也会导致算法歧视问题REF_Ref32738\r\h[12]。4.3知识产权问题在电商迅猛发展的当下，人工智能的应用日益广泛，为行业注入新活力的同时随之而来的知识产权问题也逐渐凸显。商标的禁用权不是全面和绝对的,区别具有商标权意义的使用和无关商标权的商标使用则显得意义重大,特别是进入电子商务行销的时代后,其意义和困难也与日俱增REF_Ref10122\r\h[13]。在商标权问题上，一些商家借助AI分析热门商标特点，设计出近似标识误导消费者。像近年Shein被曝利用AI分析社交媒体趋势，快速生成服装设计。2023年某小众品牌指控其AI生成的图案抄袭自家注册商标的独特花纹。AI的“学习-生成”模式是否属于商标法中的“复制”行为值得我们思考。在版权方面，由AI生成的商品图案、营销方案常出现借鉴甚至抄袭的情况。2022年，某设计师指控阿里巴巴旗下AI设计工具“鹿班”生成的图案与自己的原创插画高度相似，怀疑AI训练数据包含盗版素材。StabilityAI未经授权从GettyImages网站抓取数百万张版权图片用于训练StableDiffusion模型，生成的图片通过电商平台销售。随着电子商务竞争越来越激烈，网上专利侵权纠纷日渐显现REF_Ref10288\r\h[14]。某公司起诉SHEIN的AI客服系统侵犯其“多语言智能应答方法”专利，称其对话逻辑与专利技术方案高度重合，AI模型架构设计又是否会构成专利侵权。电商平台现有同时经由人工智能生成发明的专利权归属还尚不确定，给专利保护带来了一些挑战。拿德国某电商卖家来说，该商家使用GPT-4自动生成“智能包装盒设计”（可自适应商品尺寸），申请专利时因发明人无法填写AI系统被驳回。AI算法是否纳入商业秘密保护范畴也有争议，2021年，亚马逊一名算法工程师离职后加入某跨境电商平台，被指控通过云端漏洞下载公司核心AI动态定价模型代码及客户行为数据集。再看Coupang仓库AI路径规划算法遭内部研究员窃取，出售给中国跨境电商平台。该算法通过深度学习优化机器人配送效率，降低30%物流成本。这两个案例可以看出，当核心AI技术选择“商业秘密”而非专利保护时，还需强化内部人员权限管理。4.4消费者权益与责任归属问题在电子商务中，随着人工智能技术的不断发展，给人们的生活带来了极大的方便，但随之而来的是一系列的消费者权益问题。一方面，消费者的隐私受到了极大的侵害。人工智能系统在运行时，要采集海量的用户信息，例如购物记录、购物偏好、个人支付信息等。韩国最大的电子商务网站Coupang因为一次错误的服务器设置，使得一些敏感的数据如姓名，地址，购物记录等暴露在公众面前。同时，人工智能产品的推荐也会产生偏见，从而侵犯了用户的选择权。AI算法是根据数据的统计来做出推荐的，在某些情况下，如果过分关注用户的历史喜好，那么就会形成“信息茧房”，为用户提供的产品也会受到限制，而消费者很可能会错失其它更适合自己的高质量产品。还有一些卖家，总是给购买过该卖家商品或服务的消费者不停推送各种广告邮件和信息，即便消费者可以对邮件、信息进行退订，但未经消费者允许就发送广告邮件及信息，也是对消费者自主选择权的侵犯REF_Ref16115\r\h[15]。在此之外，AI生成的虚假信息也容易误导消费者。某些电商利用AI生成店铺下的虚假好评、夸大商品功效的描述，消费者在缺乏专业知识和足够信息的情况下，很容易被这些虚假内容迷惑，购买到与预期不符的商品。再如2023年TikTok电商板块（TikTokShop）被指控通过AI分析用户视频互动数据（如点赞、评论情绪），生成隐性消费倾向标签，但未向用户披露且用户不知晓“观看娱乐视频的行为数据会被转化为商业标签”，这些也都侵犯了用户知情权和公平交易权。最后回归到责任归属问题上面，应用在电商平台的AI系统造成的损害，责任主体应该归属于哪一方，消费者维权该找哪一方去判定责任，这还需规定界限明确法律责任归属。电商平台方作为责任主体，商业利益与其算法控制权直接绑定，印度一名患有抑郁症的用户因Flipkart算法持续推送极端主义内容和自残商品，最终导致悲剧。AI技术供应商的责任边界也很模糊，究竟是产品缺陷还是缺乏可解释性。如某电商平台健康板块接入IBM肿瘤诊断AI，因训练数据偏差导致乳腺癌误诊率达23%。安大略省高等法院依据《医疗器械法规》认定Watson属于Ⅱ类医疗设备，判决IBM承担产品责任。用户滥用的情况也不可忽视，2023年韩国Naver购物聊天机器人教唆犯罪案就是很典型案例。除了以上问题，立法创新与责任分配机制的探索上面也能有所发现，欧盟《AI责任指令（提案）》引入"推定过错"制度，要求高风险AI运营方自证已采取合规措施，否则自动担责。日本《AI契约指南》建议采用"动态责任条款"，根据算法自主性级别（L1-L5）调整平台与供应商的责任比例。我国在电商监管方面与监管传统有形市场相比，政府部门在加强电子商务市场监管中面临诸多困难和挑战，其中电子商务主体责任难以追溯是监管部门遇到的严峻挑战之一REF_Ref16190\r\h[16]。5电子商务领域完善人工智能应用法律规制的对策5.1完善数据安全及隐私保护规则5.1.1电商数据前中端治理防护首先得明确数据收集范围，电商企业不能毫无节制地乱收集数据，要规定只能收集与服务直接相关的信息，而且收集前必须清清楚楚告知消费者用途，通过条款向消费者说明用途征得同意，取得用户明确授权以后才获取用户数据。《个人信息保护法》第17条，对人脸识别、支付信息等敏感数据启用红色弹窗警示（法律强制动作），采用“文字+语音+图示”三重告知，禁止与其他条款混合勾选。《民法典》第1037条规定的个人信息更正权、撤回权需通过技术接口实现，就像地铁口的试吃小摊——用户可以绕开走，但摊主得大大方方摆出来。数据开关权限要像空调遥控器随时能调节，实现用户动态授权。所以在立法上，应当是建立电子商务中保护个人信息不同于保护一般的个人隐私的特殊路径REF_Ref16239\r\h[17]。5.1.2三位一体防治数据泄露对于数据泄露问题第一要像变色龙皮肤一样，每次传输的数据都用不同算法加密，期间用过的临时数据像碎纸机处理文件一样彻底清除。《个人信息保护法》第51条规定可以采取加密、去标识化等必要措施，对此可以在预防泄露时候采取动态数据绝缘技术，当AI调用用户私密信息时自动脱敏显示固定字段。当数据发生泄漏，依据《数据安全法》第二十九条应当及时采取措施，一是可以实行72小时双报告制度向网信部门报送事件详情（包括受影响数据类型、预估人数、已采取措施），二是通过APP弹窗/短信对用户进行定向告知但内容需符合《个人信息保护法》第57条“真实、准确、完整”的要求。在这当中还可利用AI机器人生成法律文书，48小时内产出符合《行政处罚法》格式要求的自查报告。针对数据滥用问题，根据《个人信息保护法》第51条，还可以建立岗位涉密等级制度，员工等级与能接触到的数据等级相挂钩。根据《社会信用体系建设法》第四十五条建立电商行业AI供应商合规信用档案，对发生数据泄露的企业实施联合惩戒。5.2数据优化及公平算法设计5.2.1加强算法歧视治理中的数据规范与法律协同在明确信息采集、定向推送和个性化定价等算法歧视情境中经营者与消费者之间的利益矛盾后，相关部门应完善相关法律法规和政策框架，加大监管和执法力度，并提升消费者的维权认知与能力REF_Ref16327\r\h[18]。首先在算法的数据收集层面一方面要拓宽采集渠道，不能仅依赖线上平台，应涵盖线下门店、客服沟通等途径。通过问卷调查、会员登记等方式，从线下门店收集消费者偏好、购买习惯等数据让客服在交流中记录用户反馈需求与改进建议。根据《个人信息保护法》实施细则明确“最小必要原则”的适用标准，要求电商平台采用分层抽样技术确保数据样本的群体均衡性同时建立数据采集负面清单，规定敏感数据的禁止收集。5.2.2完善数据偏差治理的算法公平实现与监管协同机制针对数据偏差问题需采用重新平衡采样、调整样本权重等手段对历史偏见数据进行补偿性调整，从而构建公平的训练数据集，为算法提供客观公正的数据基础。平台运营方应当建立用户反馈通道允许消费者对存在偏差的推荐结果提出修正请求，并将这些反馈数据重新输入模型训练循环。相关立法机构也可以在《电子商务法》中增设算法训练数据备案义务，强制平台向监管部门提交数据来源说明及偏差矫正方案。最后监管机构可考虑建立跨平台数据共享机制，通过搜集多源用户行为数据来构建更具代表性的数据测试集同时推进透明度激励机制，将披露程度与平台企业信用评级、政府采购资格挂钩。5.3多方合力应对电商AI知识产权挑战5.3.1AI时代电商商标侵权的多元协同治理路径对于商标权问题，可参考欧盟《人工智能法案》引入"技术中立但结果追责"原则，推动《商标法》增设AI商标认定标准，明确由AI生成的近似商标是否构成违法。商标管理部门可大力推广像京东“鹰眼”商品图纹比较系统。电商平台与品牌方同样可以主动运用AI技术，实时监测平台上商标的使用状况。与此同时还应通过开展培训以及进行宣传等方式，让商家的法律意识得到提升从根源上遏制近似商标侵权行为的出现REF_Ref16376\r\h[19]。相关机构可参考北京互联网法院（2023）京0491民初11231号判决中"贡献度分层确权"思路探索AI生成物三元确权体系：训练数据权（著作权人）-算法贡献权（开发者）-商业应用权（电商平台）。平台也可参考抖音AI创作内容标注规范实施AI生成内容强制标识制度，对AI生成商标图案作品标注"AI生成"水印及训练数据集来源。5.3.2完善AI专利确权与电商创新的法律保障机制在专利权领域相关部门需构建电商领域AI专利知识图谱，加快界定人工智能生成发明的专利权归属主体，主动加强对涉及AI技术的专利申请的审查工作。另外借鉴国家知识产权局"专利慧眼"系统在开发专利权时要求解构算法将AI技术方案分解为特征向量进行侵权比对，同时还要完善建立AI专利特别备案制度，像科创板IPO中的专利优先审查机制一样允许电商企业就AI生成技术提交"技术成果预备案"，5.3.3AI生成内容著作权认定的困境与电商治理路径在著作权领域，针对人工智能生成内容的法律保护，需明确AI创作物的可版权性标准，区分人类主导创作与机器自主生成作品的权属认定。可参照《著作权法》修订草案中“独创性+人类智力投入”的双重标准，对AI辅助创作作品予以保护，建议有关部门建立一个“生成式AI内容溯源备案系统”，要求平台对AI生成文本、图像、视频等标注训练数据来源及算法参数，参考中国版权保护中心DCI标准实施数字水印存证。司法实践中可借鉴（2022）粤73民终1234号判决采用的“创作过程介入度”测试法，根据人类对提示词选择、参数调整等环节的参与程度判定著作权归属。5.4明确责任归属共筑消费者权益防护网5.4.1加强电商AI应用中的消费者权益多维协同保障体系研究在电商领域，针对人工智能应用引发的消费者权益问题，应采取以下综合举措。电商平台可利用加密系统和区块链技术，升级对用户身份信息、交易纪律等信息数据安全防护，修补技术漏洞，建立多层级数据加密体系，严格管理员工对消费者数据的访问权限，对数据访问全程留痕，防止消费者隐私数据被不法分子窃取。其次在选择权保护上面，在参考消费者历史消费行为偏好基础上拓宽推荐打破信息茧房，创设算法多样性评价指标，强制要求推荐系统中非偏好类商品占比不低于30%。还可借鉴TikTok提供"消费倾向标签"的实时查询界面建立用户标签校正机制，赋予消费者每周查看并修正算法生成标签的权利。对于广告过度推送情况推行广告容量配额制，规定单个用户每日接收商业推送频次上限。同时电商平台也要加强监管，严厉打击不良商家利用AI干扰推荐算法的行为，组建行业专家与算法工程师参与的专业审核团队并借助AI技术，对AI生成的商品信息描述、店铺下的评价等信息严格审核，杜绝虚假信息发布。此外电商平台还需通过多种渠道，如商品详情页里面设置弹窗风险提醒，对AI生成的虚拟上身效果图以及详情视频标注显眼的识别标志、在个人中心加设学习专区，向消费者普及识别AI虚假信息的技巧，提升消费者辨别能力与自我保护意识。5.4.2加快电商AI平台、技术与用户三方责任界定研究对于责任归属问题上，要明确以下几点。《电子商务法》颁布施行后，第三十八条第二款所提及的“相应责任”条款引发热议。电子商务平台违反安全保障义务的侵权责任聚焦于责任性质的界定，即该条款中的“相应责任”是否仅限于民事责任范畴，还是亦涵盖行政责任、刑事责任等其他法律后果REF_Ref1737\r\h[20]。建议增设"平台算法管理义务条款"要求电商平台对推荐算法建立内容安全审查机制如极端内容过滤系统，未