區塊鏈:姚前：警惕算法經濟的隱含風險及作惡的可能_LIBRA

“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。

姚前：比特幣引發的全球“新型貨幣戰爭”剛剛開始:證監會科技監管局局長姚前近日在《比較》雜志上撰文，闡述央行數字貨幣的發展及其背后的理論邏輯。姚前表示，隨著現代信息技術革命的興起，技術對貨幣的影響正達到前所未有的狀態，比特幣已經引發了全球大規模的數字貨幣實驗。數字時代已然來臨，數字貨幣時代也必將來臨。這場“新型貨幣戰爭”才剛剛開始。（科技金融在線）[2021/2/5 18:58:41]

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：區塊鏈可以讓公之于眾的數據更加可信:8月6日下午兩點，螞蟻鏈、羅漢堂、新浪財經共同策劃的《尋找區塊鏈力量》系列訪談第一集正式開播，中國證監會科技監管局局長姚前與螞蟻集團董事長井賢棟共話區塊鏈如何賦能信任。

姚前表示，進入數字時代，如何超越紙質載體，立“數字“為據，如何打上數字手印，蓋上數字公章，以防止數字的易更改，就需要全新的技術來予以保障。而對數字貨幣或高價值的數字資產而言，還有“雙花“問題需要解決：100元的數字貨幣，即便被扣上了數字公章，比如由中央銀行簽署了數字簽名，也有被拷貝重復花費的可能。

區塊鏈技術就是數字時代解決上述一系列問題的綜合性數字技術的統稱。比如用對端的公鑰加密，用本端的私鑰簽名，可以解決數據的保密問題、按手印的問題、確定交易對手方的問題；用哈希算法輔之以時間戳生成的序列號可以解決數據的唯一性問題，防止“雙花“；用共識算法可以解決在沒有可信中間人的情況下，一人記錄數據、多人監督復核、不能隨意造假的問題。（新浪財經）[2020/8/6]

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。

姚前：Libra與數字美元結合將是公私合作絕佳典范:5月11日，中國證監會科技監管局局長姚前刊文“Libra2.0與數字美元”。文章指出，Libra2.0已明確表示，在接下來的幾個月里，收集區塊鏈測試網的反饋，并使其進入生產就緒狀態。短短一年的時間，這種開放和眾智的創新方式爆發出了驚人的能量。在各國央行仍在探索央行數字貨幣（CBDC）的熱潮下，Facebook居然朝著央行數字貨幣（CBDC）服務提供商的角色轉變。“Libra的使命是建立一套簡單的、無國界的貨幣和為數十億人服務的金融基礎設施”，雖說“貨幣”使命的調門大大降低了，但新一代全球金融基礎設施的初衷從未改變。只要美國政府愿意，借助Libra2.0的BaaS服務，數字美元或將指日可待。如此，則Libra與數字美元的結合將是公私合作的絕佳典范。（第一財經）[2020/5/11]

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。

央行姚前：賬本技術現代化是公司治理乃至國家治理現代化的基礎:央行數字貨幣研究所所長姚前今日在清華金融論壇發表題為《分布式賬本與傳統賬本的異同及其現實意義 | 央行與貨幣》的文章。文章總結如下：賬本技術現代化是公司治理乃至國家治理現代化的基礎。DLT有其獨特的優勢，有望發揮重要作用，當然它也存在不足，比如擴展性尚不能滿足要求，數據隱私和訪問控制有待改進，如何與現有會計核算體系相融合，如何更好地將其應用于各類賬本編制，需要進一步試錯和探索。顯然，高階的DLT賬本編制是建立在低階應用已然成熟的基礎上的，比如，若企業層面的賬本廣泛應用DLT，行業層面和國家層面的DLT賬本編制自然就順理成章了，因此應注意發揮技術應用的規模效應和協同效應，從而最大限度地釋放出DLT賬本的正能量。[2018/6/6]

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》（GDPR）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（SEC）、英國金融業監管局（FINRA）、澳大利亞證券和投資委員會（ASIC）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（2020-2025年）》，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

Tags：數字貨幣LIBLIBRA區塊鏈數字貨幣交易app哪個好一點libra幣官網魔獸幣是有使用區塊鏈技術嗎

火幣交易所