内容提要：定价算法的利用加剧了经营者与消费者之间信息能力的不平等，竞争法和消费者法共同通过抑制强者、强化弱者保护的方式平衡能力差距。但两者侧重不同，竞争法主要规范目的是维护市场秩序和公共利益，兼顾个人权益的保护，因此难以成为个性化定价中受损消费者维权直接的请求权基础。消费者权益保护法和个人信息保护法法律定位相近，功能上互补、手段上互通，规范解释与法律续造彼此相同，二法衔接成为规范个性化定价的直接路径。在解释《个人信息保护法》第24条第1款中的“不合理的差别待遇”时，应追求结果公平、公正的实质合理，但实质合理性存在多方面的挑战，此时通过经营者的强制披露义务和保障消费者退出机制等手段，阻断法益侵害之可能，实现信息处理和算法的透明，亦能有效保障个性化定价的合理性。
一、问题的提出
定价算法正在迅速改变数字市场。监管机构和学界对此发展持谨慎态度，并认为定价算法可能促成明示或默示合谋的风险，使得竞争者更容易实现价格方面的“串通”。而定价算法带来的挑战远不止合谋行为，在竞争性市场中，即使没有合谋，算法个性化定价也可能导致消费者支付更高的价格，产生所谓的“大数据杀熟”。由于利用个人信息进行自动化决策已成为智能时代个人信息利用的重要方式，并且可能对个人权益造成较大的影响，我国《个人信息保护法》第24条对于利用个人信息进行自动化决策作出了规定，该条第1款明确要求：“个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。”这一规定是我国首次从法律上对“大数据杀熟”问题作出的回应。
然而，究竟如何判断差别待遇合理与否值得研究。要解决这一问题，需要先分析两个前置性问题。一是，个性化定价是什么？个性化定价是否可能导致结果上的不公平或不公正？二是，个性化定价行为究竟是应当通过《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》抑或《个人信息保护法》加以调整？它们各自的作用是什么？只有先解决上述两个问题，从而在自动化决策的技术特性与法律规制的公平价值之间建立合理的解释框架，才有可能对《个人信息保护法》第24条第1款中的“不合理的差别待遇”这一抽象表述予以科学合理的阐释，明确差别待遇的评估维度，并建立能够准确适用的判断标准。
二、个性化定价的原理
（一）概念廓清：算法价格歧视、个性化定价、“大数据杀熟”
目前学术界经常使用“算法价格歧视”（Price Discrimination）、“大数据杀熟”及“算法个性化定价”（Personalized Pricing）等不同的概念，来描述定价算法带来的价格差异化现象。这些概念并不完全等同，而是既有联系也有区别。经济学上认为，价格歧视是指，尽管生产某一物品的成本相同，但企业以不同价格把同一物品卖给不同的消费者的做法。价格歧视是企业实现利润最大化目标的一种理性经营策略。根据顾客的支付意愿来划分顾客，其可以增进经济福利。但是，在法律领域，人们认为歧视是建立在种族、肤色、性别、语言、宗教、政治或国籍或社会出身、财产、出生或其他身份等因素而对人们作出的区分，对此持否定态度。由于使用了价格歧视这样的表述，于是法律上对歧视的否定性评价也被延伸到价格歧视之上。显然，这种认识未尽合理。因为，某些形式的价格歧视本身是具有一定的合理性的，属于经营者的合理行为自由。例如，航空公司在一次航班上最后的几个可选座位上收取溢价；再如，商家通过价格折扣来吸引消费者提前消费。当然，基于特定身份或情事而实施的某些价格歧视显然是不合理的，例如，向需求更大的买家收取更多费用，或者对迫切想看望临终父母的客户提高机票价格。
经济学家通常将价格歧视分为一级价格歧视（即针对每个消费者的支付意愿定价）、二级价格歧视（即基于购买数量的定价）以及三级价格歧视（即基于市场细分的定价）。其中，伴随大数据和算法的广泛应用，针对每个消费者的支付意愿定价的一级价格歧视的“理想状态”逐渐变为现实，即针对产品或服务的特定需求者实施的个性化定价。不过，需要注意的是，商业惯例上的各类折扣、促销，包括针对不同人群的不同价格，如对弱势群体或特殊职业的折扣价格等，并非个性化定价。个性化定价的本质在于卖方通过处理个人信息而准确地掌握了每位消费者的个体支付意愿，并据此设定差异化的价格。
由于个性化定价是建立在对消费者支付意愿画像的基础上确定的，经营者的定价必须要尽可能贴近消费者的支付意愿，才能实现利润的最大化。因此，充分地收集并分析消费者的个人信息就变得至关重要。但是，在传统的线下市场中，获取消费者的个人信息相当困难。在信息有限的情形下，线下市场的个性化定价（价格歧视）往往只能基于购买或者使用协议本身的约定条件而实施，且常常发生在行政管制较松的交易领域。并且，线下市场的个性化定价发生的频率较低，且非常明显，容易被察觉。故此，即便是对消费者实施了个性化定价，一般也不可能对整体的竞争秩序和消费者权益造成损害或者引发全面的风险。但是，在现代网络信息社会，尤其是大数据和人工智能技术高度发达的今天所产生的个性化定价有很大的不同。首先，技术的发展简化了对消费者支付意愿进行画像的难度及成本；其次，更容易导致泛在的不合理的差别化待遇，例如使用安卓系统手机和苹果系统手机的用户购买同一物品可能需要支付不同价格；最后，具有更强的隐蔽性，很难被发觉，甚至由于算法的不透明，使得监管机关也难以查明。
随着定价算法的进步，杀熟的范围从传统的多次交易而形成的“熟客”，扩展到被算法精准捕捉画像的任何“熟人”，甚至可能有同一产品或者服务在相同条件下承诺有优惠待遇的会员价格高于非会员价格，杀熟程度趋近于完全价格歧视。在这种情况下，动态的定价会与一些诱导因素或营销方式相呼应，如财富状况（支付能力）、需求紧迫性等。于是，不少人更愿意使用“大数据杀熟”这一概念。人们普遍认为“大数据杀熟”是互联网服务领域中一种利用自动化决策对消费者实施不公平待遇的做法，应当受到法律的否定性评价。但我国法律本身并不禁止识别消费者的支付意愿以进行个性化定价，只有在滥用大数据及算法进行定价并导致了不公平和不合理的情形下，法律才予以禁止。美国《加州消费者隐私法案》更是明确表明了合理的差异化定价是为法律所允许的。因此，改用个性化定价这一中性的概念就会减少混淆。严格来讲，法学语境中的算法价格歧视的内涵和外延大致等于“大数据杀熟”，但“大数据杀熟”是一种现象描述，而非一个严谨的法律概念，本文主要采用个性化定价的术语进行讨论，在涉及负面评价时使用算法价格歧视，尽量减少使用“大数据杀熟”。
（二）个性化定价的构成要件
个性化定价是指在线经营者依托海量数据分析及人工智能算法等数字化工具，根据消费者个体行为偏好及支付能力差异，在交易条件一致的情形下对同一商品或服务实施差异化价格的策略。从该界定来看，个性化定价至少要包括三个要件：其一，利用了大数据处理个人信息以识别特定消费者的支付意愿；其二，经营者所提供的是同一商品或服务；其三，相同条件下设置差异化价格。
1.利用大数据技术处理个人信息以识别消费者的支付意愿
所谓自动化决策，是指通过计算机程序自动分析、评估个人的行为习惯、兴趣爱好或者经济、健康、信用状况等，并进行决策的活动（《个人信息保护法》第73条第1款）。自动化决策可以分为画像和决策两个阶段。第一阶段的画像必须涉及对自然人个人方面的评估，包括三个步骤：（1）数据收集；（2）自动分析以识别关联性；（3）将关联用于个人以识别该人当前或未来的行为特征。互联网服务提供者对消费者使用互联网服务所形成的浏览、收藏、搜索、交易、评价等信息进行记录、加工，分析并形成关于某个人的画像。就个性化定价而言，所谓画像就是指评估并识别消费者支付意愿。一方面，从需求侧分析，消费者的支付意愿与其个体偏好（涵盖支付能力）呈现显著相关性，比如消费者是演职人员的信息可能意味着其更愿意在健身、美容等方面投入，经常出入高端经营场所的行踪轨迹可能反映了其具备更高的支付能力。另一方面容易受到消费者的错误认知的影响。例如，同样爱好健身的消费者A和消费者B，A意识到自己每月会去健身四次，而B错误地以为其每周会去四次，因此高估了办会员卡的收益，这种错误认知对B的支付意愿产生重大影响，在偏好相同的情形下，他愿意比A支付更高的会员价格。经营者利用定价算法来识别和衡量这两个因素，摸清消费者承受能力，以便能够设定一个充分榨取消费者剩余的个性化价格。
消费者为个性化产品或服务支付个性化定价，其利弊难以一概而论。有学者指出，基于用户特征的动态定价机制本质上不存在负面经济效应，亦未产生侵害法律保护权益的实际后果，并指出个性化定价甚至能够有效缩减市场交易费用，优化数据资源配置效率，因而主张解除现行法律框架下的监管约束，由市场来进行信息产权的分配。如果支付意愿仅与偏好相关，虽然可能会损害消费者的权益，但个性化推荐能够更精准地将消费者与他们所需或所想的产品和服务匹配起来，提高了效率，从整体社会福利的角度看并不一定是负面的。仅在涉及歧视性行为的时候才构成违法，比如基于消费者的民族或性别的歧视性定价。但当支付意愿同时反映偏好和错误认知（尤其是需求膨胀的错误认知）时，一方面增加了对消费者权益的损害。这是因为，价格歧视与高估相结合，这使得处于边际位置的消费群体在商品生产成本高于实际获得效用（但低于其主观感知效用）的情况下仍然产生购买行为，实际上反映了消费者基于错误认知（即误解）而支付了超出合理水平的价格。与此同时，效率也会受损，因为消费者被推荐或提供基于其错误认识需要的产品或服务，很可能导致产品或服务最终无法被有效利用，比如利用消费者对自身可能会患某种疾病的担忧售卖的某种药品被闲置等情形，因此很可能构成价格欺诈。
2.同等交易条件下的同一商品或服务
《消费者权益保护法实施条例》第9条第2款规定，“经营者不得在消费者不知情的情况下，对同一商品或者服务在同等交易条件下设置不同的价格或者收费标准。”不同商品或不同服务有不同价格，同一商品或服务在不同需求的情形下，价格也有差异。这些都是市场基本规律的体现。只有在商品和服务相同且供需关系本身并没有发生重大变化的情形下，才可以衡量是否其他的因素加入导致了差异化定价，尤其是因为消费者的个人特征而导致的价格差异才会变得难以接受。所谓交易条件包括交易质量、交易价格、交易计量等。在市场交易过程中，购买商品或接受服务的消费者依法享有获得质量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件的合法权益。交易条件相同指在交易安全、交易成本、信用状况、所处交易环节、交易持续时间等方面不存在实质性影响交易的差别。在市场交易过程中收集的交易相对人的个人信息（包括但不限于隐私信息、交易历史、个体偏好、消费习惯等）构成判断消费者支付意愿的核心数据要素，这些要素的差异性并不影响交易条件同一性的认定标准。
3.差异化定价
在个性化定价场景中，决策即在交易条件相同的情况下实行差别定价。从文义上，差异化定价可被分为横向的差异化定价和纵向的差异化定价，前者指同一商品或服务，针对不同的消费者收取不同的价格，比如电商平台针对新客户和老客户不同的价格，或者有经营者识别消费者设备类型显示不同价格；后者指同一商品或服务，同一消费者在不同情况下（时间、情境或需求紧迫等）遭遇不同的价格，比如消费者浏览在线旅游的网站，浏览次数越多价格越高，越临近出行日期价格越高。
商品定价是商品价值与服务价值在消费者主观认知层面的综合反映，若仅依据价格差异这一单一因素即判定其违法性，实质上构成了对消费者自主选择权和经营者服务价值的双重否定。基于此，差异化定价应当突破单纯价格差异的表层含义，需要结合消费者主观感受进行合理性评估，典型表现为在出行服务领域消费者自愿接受高峰时期网约车调度价格的动态调整等。
三、个性化定价的规范路径选择
对个性化定价有两条规范路径，一是从使用定价算法的经营者入手，保护市场竞争，反对价格歧视，以此规制不合理的差别待遇；二是从数据、算法的源头出发，主要是通过增加算法透明度和消费者知情权来增强消费者的能力，并且在某些情况下禁止算法价格歧视。
（一）反垄断法及竞争法对个性化定价间接规范之不足
虽然不少人笼统地认为，“大数据杀熟”侵害了消费者的知情权、选择权、公平交易权等，扰乱市场交易秩序。但是，目前的研究也并未证明个性化定价算法是否会带来系统性风险以及何种风险，能够确定的只是对消费者的剥削是潜在且可能的。实践表明，个性化定价所产生的主要负面效应集中表现为对消费者的剥削，而非对市场竞争者的排他性限制，其本质属于价格水平超出合理范围的过高定价。虽然我国《反垄断法》《电子商务法》等法律均对基于差别待遇的消费者权益有所涉及，但是，受限于立法目的和义务主体等原因，这些法律对个性化定价的规范都是间接的且明显规范不足。
首先，《反垄断法》第22条第1款第6项将“没有正当理由，对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇”作为滥用市场支配地位的情形之一，因此，学界有观点主张以反垄断法对个性化定价进行规制，维护消费者权益。但垄断行为的发生取决于“一个特定的个人或企业对某一特定产品或服务有足够的控制力，以致能够在很大程度上决定其他人以何种条件获得此项产品或服务”。反垄断法的规制对象限定为在相关市场中具有支配地位的经营主体，由于个性化定价导致消费者权益的损害即便在企业未合谋、未滥用市场支配地位的情况下也可能发生，因此，反垄断法无法有效解决这一问题。此外，通说认为，反垄断法对消费者利益的保护主要体现为一种间接性的反射利益附带保护，不具有直接保护消费者利益的目的。甚至，倘若以反垄断法直接保护消费者权益，不仅可能影响该法维护市场竞争秩序的核心立法目标，还可能会突破其作为市场规制法的公法属性定位，进而导致与消费者权益保护法产生功能定位和调整范围上的界线模糊。
值得注意的是，《最高人民法院关于审理垄断民事纠纷案件适用法律若干问题的解释》（法释〔2024〕6号）第1条规定：“本解释所称垄断民事纠纷案件，是指自然人、法人或者非法人组织因垄断行为受到损失以及因合同内容或者经营者团体的章程、决议、决定等违反反垄断法而发生争议，依据反垄断法向人民法院提起民事诉讼的案件。”虽然该解释明确了消费者可以作为交易相对人起诉，但是，其在诉讼中必须证明存在垄断行为及经营者的支配地位。而即便对经营者支配地位采扩大解释，也不可能认为所有的经营者都会对市场形成支配地位。
其次，《反不正当竞争法》无法规范个性化定价。依据《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》，根据个性化定价的事实，竞争执法部门可能以是否侵害交易相对方权利、扰乱市场秩序来适用反不正当竞争法进行规制。学界研究表明，经营者事实的差异化定价策略可能引致不正当竞争优势的形成与差异化交易条件的产生，这种市场行为将对横向或纵向市场竞争者之间的公平竞争秩序产生实质性影响。但问题在于：不能因为经营者可能利用个性化定价进行不正当竞争，就能够反推出个性化定价必然损害竞争秩序，因而需要通过反不正当竞争法加以规制。况且，个性化定价存在于经营者与个人之间，而反不正竞争法调整的是经营者之间的关系。这样一来，利用个人信息进行定价而垄断经营或者进行不正当竞争的情形就被排除了。需要指出的是，与反垄断法一样，反不正当竞争法的核心价值也同样体现在竞争秩序的维护和社会公共利益的保障方面，消费者利益的保护只是作为附带的保护对象。
综上，作为主要规范社会竞争秩序和社会整体福利的竞争法，只能作为保护消费者权益的间接规范。而消费者权益保护法与竞争法恰恰相反，如果说竞争法是通过规范市场来间接保护消费者，那么从消费者权益保护法的发生史上观察，就是直接通过保护弱势的消费者来促进市场机制和生产力的健康发展。
（二）消费者权益保护法与个人信息保护法协同规范之路径
竞争法、消费者权益保护法和数据保护的规制手段之间相互补充，构建公平有序且充满活力的市场环境，将在客观上促进消费者权益保护水平的提升，但消费者权益受损构成个性化定价策略实施过程中最为显性的风险表征，因此，《消费者权益保护法》应当成为消费者维护自身权益的有力武器。而目前的在线定价本身就涉及了大量的个人信息处理，因此数据保护亦能成为规制个性化定价的重要路径。也有持有反对意见的学者认为个性化定价的形成机制与个人信息保护程度并无必然联系，若单纯以个人信息保护法进行规制，不仅可能导致相关法律条款的过度扩张使用，还可能会造成规制手段与规制对象之间的匹配失当。但这种观点僵硬地将数据保护和个性化定价问题区分开来，忽视了个性化定价成为引起全社会关注的社会问题本身就是技术所导致的，如果不解决源头上的数据滥用、算法不透明等问题，定价的公平合理也无法得到保障。笔者认为，消费者权益保护法和个人信息保护法应当成为保护消费者权益的最重要手段，协同规范个性化定价，具体理由如下：
首先，消费者权益保护法和个人信息保护法的法律定位均是维护个人（消费者、信息主体）权益。消费者保护主义发轫于19世纪工业大生产背景下的“大市场”结构，其核心理念是以法律的强力矫正消费者在市场交易中所处的结构性劣势地位，而利用自动化决策在价格等方面对消费者进行不合理的待遇，加大了这种权力上的不平等和不对称。因此规制技术，减少技术对消费者的负面影响也变得同等重要。通过个人信息保护法对大数据和定价算法这些加剧不平等的手段规制，协同消费者权益保护法对强势地位的经营者的法定义务要求，对于保护处于弱势的消费者是极有必要的。
其次，消费者权益保护法和个人信息保护法在功能上有互补之势，前者侧重于提供判断标准，后者侧重于预防。消费者保护规则的事实主要是确保消费者即使不具备专业卖家的议价和磋商能力，但在交易过程中依然可以被公平对等对待。而个人信息保护法规范个人信息处理的预防功能可及时阻断信息滥用导致的算法价格歧视，比如通过限制经营者获取消费者支付意愿相关信息的渠道来抑制极端形式的价格歧视。通过加强隐私保护和数据安全措施，最终保护的是消费者权益保护法所欲维护的消费者权益，包括公平交易权、自主选择权等。
再次，消费者权益保护法和个人信息保护法从保护手段上也存在相通之处。二法均通过信息规制的方式来实现规范目标，消费者权益保护法主要规制消费者的信息（消费者知道什么），而个人信息保护法主要规制经营者（信息处理者）掌握的信息（经营者知道什么）。消费者权益保护法明确要求经营者“明示收集、使用信息的目的、方式和范围”，确保消费者能够知情。同样，个人信息保护法也要求信息处理者履行自动化决策的告知义务，由此可见，告知义务在二法之间发挥着桥梁作用，其制度价值不仅体现在保障了消费者的知情权这一权利层面，同时也构成了规制信息滥用行为的有效法律机制。
最后，消费者权益保护法中的个人信息保护条款与个人信息保护法衔接，二法的规范解释与法律续造彼此相同，共同构成对不特定消费者受个性化定价行为侵害的救济规范体系。一方面，《消费者权益保护法》第29条作为前个人信息保护法时代个人信息保护的重要条款，其中规定的“合法、正当、必要原则”、保密原则、安全原则等为个人信息保护法所承继，成为个人信息保护的基本原则；同时，在当前的消费场景下消费者权益保护法依然发挥重要的指导作用，与个人信息保护法中的个人信息保护规则实现了体系联动，比如《个人信息保护法》第24条第2款中的信息主体拒绝信息推送、商业营销，以及捆绑禁止等规定，是对《消费者权益保护法》第29条第3款规定的同意原则、消费者的拒绝权在自动化决策场景下的细化。另一方面，虽然我国的个人信息保护法参照欧盟采取了统一式立法，并未如美国区分消费、医疗、金融等不同的社会场景，但消费场景也是我国的个人信息保护法中最为重要的场景之一，除当然适用个人信息保护的一般规则外，《个人信息保护法》中还有很多规则是针对消费场景而特别规定的；同时，消费者权益保护法中消费者组织的运行规则以及成熟的消费者公益诉讼制度，对个人信息保护法中的民事公益诉讼等制度均具有重要借鉴意义。
四、个性化定价的合理性判断标准
个性化定价的复杂性要求必须多部门法共同规制，《个人信息保护法》实际上形成了算法时代消费者权益保护的一道重要屏障。个性化定价合理性的认定应当区分实质合理和形式合理，前者的判定以是否构成严重的价格歧视或构成价格欺诈为标准，后者则围绕算法透明而展开。
（一）实质合理：结果公平、公正
1.法益侵害：价格歧视vs价格欺诈
目前对于个性化定价可能侵害的权益有两种看法。一种观点认为个性化定价构成了价格歧视，侵害了消费者的公平交易权。公平交易权的核心内涵体现为消费者在购买商品或接受服务时的多项权利，包括有权获得质量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件，有权拒绝经营者的强制交易行为。公平交易权受侵害的具体形态包括交易意思表示的非自愿性、交易条款设定的不合理性以及交易主体地位的不对等性。另一种观点则主张个性化定价可能构成价格欺诈，从而侵害消费者的知情权。我国《消费者权益保护法》第8条规定了知情权，包括消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受服务的真实情况的权利。根据美国消费者法的理论与实践，以对经营者“欺诈”行为的调整作为逻辑主线，仅在特定情境下，基于个性化定价实施的欺诈性行为方可能构成消费者权益保护领域的法律问题。同时通过对经营者信息披露义务的强调，确保市场不存在欺诈和欺骗，以便消费者可以做出知情的选择。
结合上文中对个性化定价构成要件的分析，笔者以为，应当区分不同的个性化定价行为认定其可能的侵害行为和造成的损害，具言之，当个性化定价仅仅通过识别个人偏好来差异化定价时，大部分情况下的个性化定价行为应由市场来调节，当且仅当造成了严重价格歧视的情形才需要法律的介入，严重性的判断应当参考《个人信息保护法》第24条第3款中“对个人权益有重大影响”的标准，指行为会“部分或全部地改变、塑造或决定相关主体的权利、义务，或带来的后果对个人的福利产生严重的不利影响。”仅包括两种情形，一是过高价格，即差别待遇（价格差距）过大，大到已超出一般理性人的认知范围，从而阻止了信息主体继续访问或接受这些服务；二是歧视性行为已突破了单纯经济层面的差别待遇，进一步上升至对人格尊严等基本权利上的差别对待，导致对个人的排斥或歧视。
判断是否构成价格歧视时，除了主观上的情绪感知，还应当结合客观要素进行判断，即兼顾信息主体自身对合理性的看法以及大部分人对合理的认知，且在诉讼中最终通过法院确定标准。此外，有三种信息处理行为更可能对个人权益产生重大影响，需重点予以关注：（1）场景是敏感的，比如劳动场景下为了进行个性化工资而识别支付意愿，显然个性化定价所处的消费场景不属于敏感场景；（2）信息主体的特殊身份，比如儿童、老年人；（3）信息类别是敏感的，比如利用敏感个人信息对消费者做出的决策，例如利用消费者的特殊身份进行过高定价。
而当个性化定价不仅识别个人偏好，同时经营者通过画像利用了个人的脆弱性（比如识别出亟需用药的消费者推荐高价药物），导致消费者的认知错误，则构成个人对交易的重大误解，这种误导、欺诈消费者的个性化定价行为应视为构成了价格欺诈，在该情形下，应当结合法律中关于价格欺诈及重大误解的条款，对价格欺诈的行为予以规制，保护消费者的知情权。
2.证明实质合理面临的挑战
但在证明实质合理性方面，消费者面临以下几个方面的挑战：第一，个性化定价的算法具有隐蔽性，消费者对自己被搜集了哪些信息，信息是否真实准确一般都不清楚，因此消费者往往对侵权事实并不知情；即便经营者提供访问被搜集的数据的渠道和方法，消费者也无法控制这些数据，因此事后救济无力。此外，在个性化定价情形下导致的消费者陷入错误认识而达成交易，消费者根据《民法典》第147条主张的合同撤销，举证责任由主张发生重大误解的当事人负担，消费者必须就重大误解的构成负证明责任，这对于对算法原理一无所知的消费者同样也是不可能的。
第二，从表面看，《个人信息保护法》第24条第1款给个性化定价遭受不合理的差别待遇的消费者提供了直接的请求权基础，而合理性的判断也赋予法官很大的自由裁量空间。毕竟，大量实证研究表明，消费者对于经营者进一步攫取消费者剩余存在不满，普遍认为个性化定价中存在不公平不公正的问题，有明显的“公平感剥夺效应”。但合理性标准不明。
第三，法院认定某一价格本身或为设定该价格而收集个人信息的行为在实质上存在不公平十分谨慎。比如在胡某诉上海携程商务有限公司侵权责任纠纷案（以下简称“胡某案”）中，该案法官审查了携程收集、处理个人信息的合法性基础，并未发现有违法之处，而对于定价行为本身是否可能构成不公平，法院则避而不谈。而在另一典型案例——刘某诉北京三快科技有限公司侵权责任纠纷案中（以下简称“三快科技案”），法院同样规避了对于个性化定价行为违法性的判断，仅认为依据大数据区别定价侵害的是公平交易权。造成法官判决谨慎迟疑的原因，主要是对构成不公平和不公正的差别化定价还存在理论上的争议。例如有学者认为一旦消费者存在心理上的不满，不论差异化定价是差几元，还是几十或上百元。即存在不公平和不公正，但也有反对观点认为不合理的个性化定价仅是过高定价行为。应当允许在成本之上上浮一定的利润，只有超出必要限度才构成过高定价，但如何界定超出了合理范围内的轻微浮动，同样是一个难题。此外，在个性化定价的情况下，价格一般也不会超出消费者的支付意愿，因此很难认为某个高价构成了实质性的不公平或不合理的差别待遇。
第四，既有的相关判例对认定个性化定价所造成的损害存在意见上的分歧。尤其是对个性化定价侵害的是公平交易权还是知情权，尚未有定论。比如在胡某案中，法院就认为“必要的信息收集、积累和数据加工是数字经济发展的关键要素和核心竞争力”，而携程公司如果不收集原告的个人信息就无法实现酒店预订的服务事项。二审法院认为“胡某通过携程APP预订酒店的房价远高于门市价，携程公司对此构成欺诈”。“携程公司的过错行为使胡某陷入了对交易对象的认知错误，继而基于对携程的信任而陷入了对交易价格优惠的认知错误，最终做出了不真实的意思表示。”也就是说，法院认为在个性化定价构成价格欺诈的情形下，应当支持消费者的诉求。而在三快科技案中，二审判决的最终理由是现有证据不足以证明被告多收配送费是“利用大数据区别定价，侵犯了其公平交易权等”。理论界对到底是构成价格歧视还是价格欺诈的争论，同样延伸到了实践之中，导致司法裁判不一。
既然消费者和法院在应对实质合理性存在上述挑战，相对而言，形式合理性的保障就显得更为重要。程序上的形式合理是手段，目的是为了保障结果实质的合理。正如有学者指出的，个性化定价实质焦点并非古已有之的“杀熟”定价，而是信息时代的“大数据”。只要能够有效保护个人信息，就可以有效阻断“大数据杀熟”。
（二）形式合理：算法透明度阻断法益被侵害
由于个性化定价是由大数据推动的，当形成极端形式的价格歧视时，可以通过限制卖家获取消费者支付意愿的信息来加以遏制。限制经营者获取消费者信息的方式有多种，最为极端的是直接禁止个性化定价，但这一方式过于粗暴和武断，未考虑个性化定价对市场及社会福利的正向作用。因此，针对定价算法不透明和不可预测的责难，应以数据透明原则作为指导，通过建立完善的信息披露机制，促使消费者充分认知定价模型的运作原理及决策的逻辑，同时帮助其理解商业运营的基本规则与决策形成过程，并赋予消费者退出信息收集和处理环节的权利。
1.经营者的强制披露义务
定价算法决策具有实时性和复杂性，非专业人士难以穿透技术屏障追溯个性化定价的生成逻辑。算法信息依法披露制度的核心是提高算法的透明度。透明原则从本质上保护了消费者的知情权利，它是对个人信息保护法和消费者权益保护法的进一步贯彻落实，是有效防止个人信息被滥用的重要原则。透明原则落实的程度也有高低之分，最低程度仅告知消费者存在个性化定价行为，最高程度的透明度下，经营者有义务指出制定个性化价格的主要技术与参数，并向公众公布相应的制定细节。
我国《个人信息保护法》沿用了国际一贯做法，将强制披露作为法定义务，要求信息处理者“公开个人信息处理规则，明示处理的目的、方式和范围”。比较法上，虽然欧盟《一般数据保护条例》中对数据控制者的告知义务涵盖包括消费场景在内的所有数据处理场景，利用个性化定价算法的经营者当然应当履行告知义务。而通知（Notice）义务从一开始就是美国“公平信息实践准则”（Fair Information Practice Principles）的准则之一，是实现透明原则的主要手段。强制披露成为共同选择的法定义务，主要是因为经营者常常将定价算法作为商业秘密来保护，要求经营者主动披露几乎是不可能的，只能通过施加法定义务的形式以实现透明。
关于强制披露的内容和事项，我国《个人信息保护法》第17条第2项要求“个人信息处理者在处理个人信息前，应当以显著方式、清晰易懂的语言真实、准确、完整地向个人告知（二）个人信息的处理目的、处理方式，处理的个人信息种类、保存期限”。其中处理方式包括了自动化决策处理的方式。《互联网信息服务算法推荐管理规定》第17条规定：“算法推荐服务提供者应用算法对用户权益造成重大影响的，应当依法予以说明并承担相应责任。”经营者的告知义务同时也是消费者知情权外延的必要拓展，但告知义务中是否应增加算法或算法目的的说明还存在一定的争议，例如强制披露个性化定价的原理和算法等是否可能会降低整体福利？笔者以为对于算法原理的告知范围应有必要的限度，以平衡经营者商业秘密及消费者知情权之间的利益冲突为宗旨，但如果经营者完全不披露或故意披露不充分的行为显然存在过错，尤其是导致了消费者的重大误解的，应当认定为实质不合理，构成价格欺诈。
强制信息披露的有效性可能会遇到两方面的困难，一是消费者缺乏阅读披露内容的能力和主观动机，强制披露缺乏可行性。因此有研究建议使用简单明了的语言和图表等工具，有效地向消费者提供至少最关键的信息。该方式在实践中的效果还需进一步考察。二是虽然披露哪些数据被用于算法进行个性化定价相对容易，但消费者无从得知被收集的哪类信息对预测结果造成了实质影响，进而导致了差别化定价，这一障碍同样可能会削弱披露的有效性。因此，有学者提出，可行的披露方案是用个性化法律来对抗个性化价格。应对个性化定价的世界，信息披露义务本身也应当是个性化的。具体而言，卖方应被要求向每位消费者提供关于该产品对其个人真实价值的个性化信息。有了这些信息，消费者将能够区分其支付意愿中基于错误认知的部分，并避免为产品或服务支付过高的价格。而经营者也可以避免被冠以价格欺诈的指责。
2.消费者的退出机制
如果说强制披露是实现算法透明的宗旨和核心，那么消费者的退出机制则是保障算法透明的兜底措施。一方面，《消费者权益保护法》规定了消费者享有撤回权。如前文所述，当个性化定价识别消费者支付意愿，既识别个人偏好，同时利用个人的错误认知，造成个人的重大误解，即便该重大误解并未真正形成，而仅具有潜在的妨碍消费者真实意思形成之可能性，消费者的撤回权即具有了正当性。另一方面，当消费者不想被收集个人信息，也不希望个人信息被经营者用以进行个性化推荐和定价时，《个人信息保护法》赋予了其选择退出的权利。
首先，在个性化定价的场景下，《个人信息保护法》第44条、第24条第2款规定了消费者拒绝的权利，如果将个性化推荐及定价作为一项为消费者提供的服务，那么当消费者被披露定价是个性化时，其选择拒绝自动化决策就尤为理所当然，毕竟强买强卖自古以来都是违法行为。此外，拒绝权与删除权不同的是，其可以贯穿个人信息处理的全生命周期，从收集到存储到分析，均可以随时提出拒绝。这对于消费者而言，保障是更为全面的。比如消费者因为不想被收集个人信息而随时撤回收集时信息处理者获取的同意，或当某个经营者与其他经营者形成了开放端口的数据共享协议，而在隐私政策中向信息主体披露其共享计划时，消费者可以基于对其他经营者的不信任（比如该经营者有价格歧视的负面舆论）而拒绝该数据共享。
其次，除拒绝权之外，《个人信息保护法》第47条规定了删除权，删除权的行使包括了主动删除和依申请删除，在个性化定价的消费场景下，主要是依消费者的申请而删除。比如消费者不想继续被画像，消费者注销账户要求删除过去的购买历史等信息。具体而言，当消费者与卖方反复互动时，例如在小红书或淘宝等电商网站购买商品，可以用于估算消费者支付意愿的数据大多来自于先前的交易，如果消费者在每次交易后都可以随时依申请行使删除权，那么删除这些数据将严重限制卖方实施个性化定价的能力。
当然，除了上述法律规定的强制披露义务和退出权利之外，消费者权益的保护还能够通过其他的一些方式。例如混淆，消费者可以采取选择性购买等策略行为来影响定价算法，从而在后续的购买中获得更低价格。此外，有技术能力的消费者也可以使用算法工具来反制经营者使用的定价算法效果。
