人工智能驱动“观察性定价”引发市场扭曲与伦理争议

路透社 — 人工智能（AI）技术催生的“观察性定价”模式，正从根本上改变传统定价机制，可能引发价格上涨、市场扭曲及一系列伦理与经济挑战。

定价模式的演变

19世纪，交易以议价为主，价格取决于排队长度、时段或买家支付能力，导致同一商品价格因人而异，有失公平。公开标价的出现开启了新纪元，它促进了商家间价格比较与竞争，客观上压低了价格，以“统一价格”保护了消费者利益。

然而，作为AI产物的“观察性定价”可能终结这一实践。如今，定价可再次基于个人化因素，而伦理问题则被归因于算法决策。

从动态定价到观察性定价

动态定价并非新现象，其根源可追溯至1970年代的航空业。1978年《航空公司放松管制法》通过后，航空公司获得完全定价自由。该体系基于一个原则：随着空座减少或航班临近，价格上涨；仅在利用率低时提供折扣。此后，该做法扩展至酒店业和汽车租赁业，几乎处处带来显著收入增长。

企业定价领域的新篇章由90年代的亚马逊开启，它开始尝试基于浏览数据、搜索历史或用户行为进行定价。2000年至2010年间，随着Cookie和IP地址收集实现更精准的用户数据分析，这一现象变得更为突出。

观察性定价则可明确视为人工智能的产物。关键区别在于：动态定价在需求高峰时对所有人统一提价；而观察性定价则基于居住地、购买模式、人口特征甚至设备类型等个人数据确定个体化价格。这使得企业能更轻易地从经济学角度获取所谓的“个人保留价格”——即让每个人面对其恰好愿意支付的最高价格。核心在于，企业收集海量消费者数据，并借此最大化从特定消费者身上榨取的收入。

技术、伦理与经济影响

技术进步总体上对降价有积极作用。技术发展是过去几十年来对价格产生持续下行压力的宏观趋势之一。然而，随着AI的出现，这一趋势短期内已陷入停滞。这在投资回报率低的AI投资或其企业适配，以及相关成本转嫁给消费者时尤为明显。观察性定价揭示：我们或许能以更低成本获取许多东西（如信息），但这只是表面上的免费。数据的不道德使用很容易被解读为消费者面临的附加费。

若考虑上述做法可能导致的系统性扭曲，情况则更为复杂。有人认为，这不过是累进税的一种隐蔽形式。但要接受此论点，需假设企业确实向弱势群体提供了显著折扣。

另一方面，线上与实体空间之间可能产生巨大鸿沟。在实体店难以实现收银时每人遇到不同价格，而在线上平台这却可轻松实现。

持续的价格跟踪和竞争对手分析可被视为正常商业活动的一部分。但这与工业规模的窥探行为不能相提并论。除了伦理考量，还需分析更宏观的图景，更重视消费者生活成本的上升。道德伤害常导致政治失败，因为众所周知，大多数社会阶层对其钱包的变化尤为敏感。

从经济角度看，情况同样复杂。一方面，货币政策更难追踪价格走势并用传统工具应对。因此，各国央行日益敦促开发基于技术成就的新型支付和金融系统（如数字央行货币），以实现更有针对性的货币干预，这并非偶然。然而，观察性问题在任何情况下均未得到解决。

另一方面，我们也不能忽视价格的信息含量，即价格传递着关于需求、供应、质量等信息。如果价格与价值之间的联系断裂，不仅会产生道德混乱，资源配置也可能出现异常。

实践现状与监管缺失

目前对此过程知之甚少，因为企业在定价方面常以商业机密为由不予透露；且人工智能进行的定价本身往往不透明。达美航空（Delta Airlines）宣布未来计划使用AI进行机票定价，使该话题受到广泛关注。类似研究也针对Instacart、Home Depot或其他杂货配送应用进行，且有结果显示iPhone用户被关联到显著更高的购买力。

该实践对企业也非毫无风险，一旦策略曝光，消费者可能轻易转向别处。长期来看，遵循公平原则符合所有企业的自身利益。对消费者而言，分享价格信息或使用VPN可能提供解决方案。但显然，该领域仍处于法律灰色地带，亟需监管方采取行动。