“个性化广告虽然已经有了相关法规指导，但落地合规标准仍存在规则不明晰的地方，企业处于‘左右为难’的境地。”《个性化广告合规发展研究报告》如是写道。

6月20日，《财经》商业治理研究院与中国社科院大学互联网法治研究中心联合发布了《个性化广告合规发展研究报告》，并于前一天举办了第十期《财经》商业治理沙龙。

上述报告从互联网广告行业的发展现状及趋势谈起，介绍了互联网广告演变的历史以及个性化广告原理，探讨了互联网广告合规落地存在的难题和各层级的相应举措与实践。

同时，上述报告提出，个性化广告背后的算法推荐机制应以何种形式披露，是否需包含技术细节，是否应确保用户充分理解？企业如何保证自身商业秘密、经营模式不被泄露的前提下履行算法透明性义务？对于算法的披露需要达到何种程度，标准如何界定？这些都有待于更明晰的监管指引，也需要企业为监管提出更多具体的落地建议，以实现用户体验和经济发展的平衡。

会上，对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任张欣指出，个性化广告推送在无形中会塑造了一个人的认知模式和行为模式。她认为，个性化广告的推荐过程很多时候并不来源于算法本身，而来源于个人主观的偏见和社会结构中的偏差，造成间接的算法歧视——更进一步来说，不同的App可能在用户标签池中共享用户标签，造成算法歧视的串联性，使得算法公平问题变得更加严重。此外，算法公平不仅需要从用户视角来考虑，也需要关注个性化广告合作商等多方利益的权衡。

针对用户标签，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，企业设定用户标签的目的，是方便归类用户类型，是基于算法设计和商业目的的设置，如果仅仅是针对用户的行为特征和消费习惯，那并不能构成《个人信息保护法》第4条所要求的可识别性。所以，像用户标签这类对一个群体性特征的表述，并不构成个人用户信息。

“现在学界有点泛化个人信息的趋势”，她提到，如果认为性别，收入水平这样动辄百万千万量级的信息都是个人信息的话，很可能造成企业合规任务过重，而且这种颗粒度的个人信息对商业没有任何意义。

中国电子技术标准化研究院网络安全研究中心测评实验室副主任何延哲则从获益者和受害者的角度来分析个性化广告带来的好处。

他指出，互联网广告肯定是不可逆的趋势，甚至可能变成“大国软实力”的一种战略体现。个性化广告推送实际上能使多方获益，比如产业层面上中小广告商和大型互联网平台都是获益者，经济、社会层面也是获益者，因为算法提高了广告投放效率，节省了很多隐性成本。非个性化广告的精准命中更少，这对知名品牌也许影响不大，但中小企业“没有办法”，只能线下发传单，或者推送垃圾弹窗，而这些垃圾弹窗给用户造成无关打扰，导致所有消费者变成了受害者。

《计算广告》作者刘鹏强调，现在公众对算法的监管存在一定误解——对传统模型的监管态度和方法论，面对引入深度学习后的算法则完全不起作用。

“如果看现在深度学习在业界的实践，你就会清楚，实际上所谓用户画像这件事是否还存在，是要打一个大大的问号了。它很可能已经是一个端到端的模型，输入这边把用户相关的数据直接一通灌进去，那头出的就是决策。中间已经不再是先做用户基础特征提取、再做用户画像这样的顺序，中间是一个多层的神经网络，它已经变成了完全不可解释的过程。”他说。

“完全可以说得再玄乎一点：互联网公司内部也没有任何一个人能够解释它的模型是怎么工作的。”刘鹏认为，监管当前更应该关注是算法的目标函数，他把目标函数称作“算法的阶级性”，即为某一参与者的某一利益服务。

他认为，不同的优化函数会带来完全不同的隐性的特征选择和最后的模型构建。例如美团的骑手调度算法优化的目标是客户的等待时间、平台收入，还是骑手的收入、骑手的工作的舒适程度。

会上，各方专家都肯定了个性化广告对数字经济的正向价值，认同数据已经成为新生产要素的客观规律，随着合规的逐步深入和完善，也期待平台、用户和监管共同探讨建设更加具象、可行的监管落地指引，让用户体验和经济发展达到理性平衡。

综合：实习生 程雨祺 南都记者 孙朝

编辑：蒋琳