算法虽然不是坏东西，但其本身也利弊各半，况且还容易被劫持和利用，也必然要求其应用谨守边界，能用而非滥用。

　　针对人们担忧的个性化推荐问题，个人信息保护法（草案）三审稿明确自动化决策应当遵守个人信息处理的一般规则，包括应遵循合法、正当、必要和诚信原则，目的明确和最小化处理原则，公开透明原则，信息质量原则，责任原则等；自动化决策，包括用户画像、算法推荐等，应当在充分告知个人信息处理相关事项的前提下取得个人同意，不得以个人不同意为由拒绝提供产品或者服务。

　　个性化推荐在网络广泛应用，如果你经常浏览几个固定类别的信息，那么平台更新推荐的都将集中在这些类别；而在电商平台，如果用户经常购买一些类别的商品，如书籍、书法用品等，那么这些类别的商品会是高频推荐的对象。

　　诸如此类，这些推荐是基于用户消费习惯信息数据算法产生的信息推送结果，应该说与用户的个体要求有较高的重合度。当这些数据中包括了个人消费能力判断时，不同用户搜索同一商品，出现推荐商品价格方面的差异，并不会令人意外。

　　客观来说，算法是一柄双刃剑，有利的一面是提高信息推荐与用户需求的匹配度，提高用户搜索的效率，帮助用户节约时间；不利的一面则会加剧用户“信息茧房”的困局，进而失去信息选择的能力。如购物，买的东西越贵、喜好倾向越固定，那么获得推荐并购买不符合喜好、突破风格习惯的商品就会越难，无形中给自身的消费思维上了道枷锁。

　　更关键的是，当机器算法有人为计算的加持，算法推荐的个性化便很可能变成被个性化，“信息蚕房”则可能变成薅羊毛的暗箱，如同样的商品，可以以不同的价格策略来匹配不同人群的信息推荐，便不可避免地出现大数据杀熟。

　　可见，算法虽然不是坏东西，但其本身也利弊各半，况且还容易被劫持和利用，也必然要求其应用谨守边界，能用而非滥用。个性化是用户选择的结果，真正的个性化推荐必须保证用户选择的自由，而非强制。因此，必须首先赋予用户对个性化推荐功能用或不用的权利，禁止强制使用，由平台替用户做主。其次，个性推荐商品不能与用户消费能力挂钩，使得消费者丧失对商品充分的知情权和选择权。

　　此次个人信息保护法（草案）相关规定，对这些作了进一步的明确，旨在给个性化推荐的应用划出清晰的红线，进一步织密大数据时代个人权利的保护网。

　　当然，防止个性化推荐损害公平，在完善立法的同时，更需要加强监管。如针对个性化推荐，应当督促平台落实标识提示和“一键关闭”功能，同时，针对个性化推荐可能发生的价格捆绑，明确将其纳入到大数据杀熟行为内进行管理和监督。（木须虫）