數字貨幣:姚前：警惕算法經濟的隱含風險及作惡的可能

“算法經濟大幅改善市場經濟的匹配效率和交易成本。人們一方面歡迎和享受智能算法帶來的便利，另一方面卻擔心被智能算法替代，導致個人價值喪失。不僅如此，隨著算法經濟的快速發展，算法的滲透力和影響力越趨強大，其背后隱含的風險以及作惡的可能引起了關注。”2021年9月3日，中國證監會科技監管局局長姚前在2021年服貿會金融服務專題展期間舉行的“2021中國國際金融科技論壇”上表示。

姚前稱，首先是算法濫用。算法規則的背后是商業利益。為了追求利益最大化，算法有可能違背社會公平、道德和人性，比如大數據殺熟，同樣的商品或服務，老客戶的價格反而比新客戶要貴。只推薦給人們能潛在帶來商業利益的東西，而不是最適合、最恰當的東西。可能濫用人性弱點，過度激發、勸服、誘導客戶，使人習慣于被喂養，不自覺地對算法投放的產品沉迷上癮。只有算法邏輯，沒有考慮人性，將人“異化”為簡單的數據、商品和工具。算法的具體原理和參數只有運營企業的少部分人才能知道，有可能產生利益侵占問題。有的企業可能利用算法作惡，比如為了擴大流量，推送聳人聽聞的虛假信息；推薦虛假產品。

證監會姚前：利用區塊鏈技術與分布式文件系統技術，將底層技術的全量信息同步上鏈:證監會科技監管局局長姚前表示，中小企業數字化轉型的一個發力點是數字資產和數字金融，我國中小企業融資難、融資貴問題由來已久。一個行之有效的解決方案是，利用互聯網技術，尤其是區塊鏈技術與分布式文件系統技術，將底層技術的全量信息同步上鏈。平臺上的數據安全、數據隱私保護、數據跨境流動等也成為監管部門的監管重點。（新京報）[2020/12/16 15:22:30]

其次是算法偏見。算法的數據可能不一定全面，片面的數據得到的結果必然導致某種偏見。算法的設計者是人，算法設計師乃至企業管理者、價值觀的偏見可能被嵌入算法。算法的“技術光環”容易讓人盲從所謂的“科學”，但實質上有些算法卻存在很大程度的不可解釋性，比如類似“黑箱子”的機器學習算法；機器學習算法側重于相關性分析，而不是因果分析，可能產生錯誤的勾連與判斷；基于歷史數據的機器學習算法隱含著“過去決定未來”邏輯，以歷史宿命論定義和標簽每個人，某種程度上也是一種偏見。

姚前：央行可利用區塊鏈整合分布式運營，更好實現對CBDC的中心化管控:今日，國務院參事室研究員、前中國人民銀行數字貨幣研究所所長姚前發文《姚前：區塊鏈與央行數字貨幣》指出：目前大多數國家的央行數字貨幣實驗都是基于區塊鏈技術展開的。但時至今日，CBDC是否采用區塊鏈技術依然存有爭議，一種典型的觀點是區塊鏈的去中心化與中央銀行的集中管理存在沖突，因此不建議CBDC采用該技術。筆者認為，雖然區塊鏈的技術特點是不依賴中心機構，但不代表其不能納入到現有中心機構的體系內，只要通過合理的設計，中央銀行恰恰可以利用區塊鏈將分布式運營有效整合起來，更好地實現對CBDC的中心化管控，兩者并不存在必然沖突。（第一財經）[2020/4/2]

另外，算法鴻溝也值得重視。算法通常是隱秘的，或是專利，或是商業秘密。即便公開，也因技術門檻，也不是每個人都能看懂。這就形成新的數字鴻溝。不懂算法的人群在利益受損時有可能并不知情，即便知情，也可能無力舉證和對抗。

聲音 | 姚前：基于DLT的新一代金融市場基礎設施潛力無限:中國證券登記結算有限責任公司總經理、央行數字貨幣研究所前所長姚前于《中國金融》2019年第23期刊文稱：基于分布式賬本技術（DLT）的新一代金融市場基礎設施（Financial Market Infrastructures，FMI）可以使金融服務變得更加開放、更有活力、更有韌性，同時也使金融監管更加精準。 在數字化技術的手段下，基于DLT的FMI不僅可行而且可控，監管也可以做到更加精準。因此，它是規范的。DLT賬本不易偽造，難以篡改，且可追溯，容易審計，所以它又是透明的。同時它打開了傳統分布式系統的圍墻，使金融服務變得更加自由開放，更有活力，而且它還基于可信技術，容錯性強，更有韌性。 綜上所述，基于DLT的新型FMI是符合“規范、透明、開放、有活力、有韌性”五大標準的金融市場基礎設施，潛力無限，前景可期。[2019/11/27]

姚前還表示，在特定領域，算法還可能引致特定風險。比如在金融領域，智能算法給出的資產配置建議有可能是推薦了與金融機構自身利益高度攸關的產品，涉嫌利益侵占；智能算法形成信息繭房，強化投資者偏見，容易掩蓋金融風險復雜性，引誘過度消費和負債，甚至誤導投資者；智能算法若存在歧視，則損害投資者公平性；智能算法趨同導致“羊群效應”，加大金融順周期風險等。

現場 | 姚前：數字資產才是數字金融的核心命題:9月17日，由萬向區塊鏈實驗室主辦的第五屆區塊鏈全球峰會在上海舉行。中國證券登記結算公司黨委副書記、總經理姚前發表《數字資產和數字金融》主旨演講。姚前指出，數字資產才是數字金融的核心命題，通過數字化，資產屬性變得多樣化。數字金融發展將模糊場內和場外的界限。數字是價值，數字的流轉就是價值的流轉。數字金融自由而開放，不依賴傳統金融中介，資產數字化將催生金融的零售革命，將帶來更具深遠的金融變革。Libra提及的百分之百資產準備實際上是交由第三方存管，與央行數字貨幣不同。央行數字貨幣不僅僅只是法幣的數字化，未來的數字貨幣需要修補現有貨幣的弊端，未來的數字貨幣要超越美元，升級換代。

未來自金融模式下傳統金融業務將成為智能合約業態，智能合約承載著各種金融業務，從某種意義上來說管住了智能合約，就管住了自金融。某種意義上而言，數字資產實際上更加可控，監管更加精準。與其擔憂監管的不可控，不如擔心監管的過于嚴格。[2019/9/17]

因算法背后有一些風險，各國的監管部門高度關注算法隱含的風險。例如，歐盟《一般數據保護條例》第22條對自動化決策加以限制，如果某種包括數據分析在內的自動化決策會對數據主體產生法律效力或對其造成類似的重大影響，數據主體有權不受上述決策的限制。又例如，針對智能算法在投資顧問中的應用，美國證券交易委員會、英國金融業監管局、澳大利亞證券和投資委員會出臺了具體的智能投顧監管指引。

對于中國而言，也采取也一些措施。2018年發布的《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》也提出，要避免智能算法順周期性風險、羊群效應等相關規定。2020年12月，中共中央印發《法治社會建設實施綱要》，提出要制定完善算法推薦、深度偽造等新技術應用的規范管理辦法，要加強對大數據、云計算和人工智能等新技術研發應用的規范引導。網信辦就《互聯網信息服務算法推薦管理規定》向社會公開征求意見指出，算法推薦服務提供者應當落實算法安全主體責任，建立健全相應管理制度，制定并公開算法推薦相關服務規則，配備與算法推薦服務規模相適應的專業人員和技術支撐。應當堅持主流價值導向，加強信息內容管理，同時，算法推薦服務提供者不得利用算法實施自我優待、不正當競爭、影響網絡輿論或者規避監管。

“總的來說，智能算法已在很多行業大量采用，考慮到其生態規模巨大、潛在風險和社會影響不容忽視。而我國算法監管制度正逐步完善和健全，但具體內容有待細化完善。從機理看，算法監管的具體內容至少包括以下內容。”姚前表示。

一是信息披露，即作為算法的設計者和控制方，相關主體及利益相關者應該披露算法設計、執行、使用過程中可能存在的偏見和漏洞、數據來源以及可能對個人和社會造成的潛在危害。

二是解釋，即作為采用算法自動化決策的機構，相關主體及利益相關者有義務解釋算法運行原理以及算法具體決策結果。

三是留痕與可審計，即算法系統的設計、測試、運行表現及變動留有記錄，全程監測，并可審計。

四是質詢和申訴，即確保受到算法決策負面影響的個人或組織享有對算法進行質疑并申訴的權力。

五是內部治理。相關主體應建立清晰、有效的內部治理框架、內部控制機制和責任體系，防止算法濫用，防范算法風險，并提高算法對抗性，避免算法攻擊。

六是加強行業自律。通過行業自律機制，加強算法道德和算法倫理建設。

姚前表示，不可否認，算法催生了新的經濟模式，帶來社會整體效益的提升，有其獨特優勢，但“有一利必有一弊”，近年來算法濫用、算法作惡、算法道德、算法倫理等問題已引起廣泛關注。馬克思曾在《1844年經濟學哲學手稿》中對機器工業化時代人類“異化”現象提出警示，就像機器流水線凌駕于工人之上，算法亦有可能凌駕于蕓蕓眾生之上，其中風險同樣值得關注與警惕。為此，加強算法監管，以監管科技應對新型科技，既是順應之策，又是必然之舉。

文｜《財經》記者陳洪杰

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