數字貨幣:姚前：警惕算法經濟的隱含風險及作惡的可能_區塊鏈

“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：央行數字貨幣將惠及沒有銀行賬戶的群體實現金融普惠:國際金融論壇（IFF）2021春季會議在北京舉行。在論壇“數字貨幣與未來數字化轉型”環節，中國證監會科技監管局局長姚前表示，央行數字貨幣研發需要在七個方面重點考量：

一、技術路線。基于賬戶，還是基于代幣？基于賬戶和基于代幣兩條技術路線不是非此即彼的關系，實質上代幣也是一種賬戶，只不過是新型賬戶——加密賬戶。相比傳統賬戶，用戶對加密賬戶的自主掌控能力更強。

二、價值屬性。央行直接負債，還是運營機構負債？本質區別在于中央銀行資產負債表負債一欄，記錄的是終端用戶的央行數字貨幣還是代理運營機構的準備金。

三、運行架構。雙層，還是單層？雙層架構正逐漸形成各國的共識。數字人民幣也采用雙層運營體系。個人以為，雙層運營與單層運營也并非二選一的關系。我們可設想，如果央行數字貨幣直接運行在以太坊、Diem等區塊鏈網絡，那么中央銀行可借助它們的BaaS服務，直接向用戶提供央行數字貨幣，而無須借助中介機構。單層運營可以使央行數字貨幣更好地惠及沒有銀行賬戶的群體，實現金融普惠。

四、是否計息。數字人民幣目前不考慮計息。

五、發行模式。發行，還是兌換？區別在于：前者由中央銀行發起，屬于主動供給；后者由貨幣使用者發起，屬于按需兌換。央行數字貨幣的生成是發行還是兌換？取決于它的定位以及貨幣政策的需要。

六、智能合約。數字貨幣不能只是對實物貨幣簡單的模擬，若要發揮“數字”的優勢，未來的數字貨幣一定會走向智能貨幣。當然，前期我們也觀察到一些由于智能合約安全漏洞而引發的系統災難，說明該技術成熟度還有待改進。所以央行數字貨幣應在充分考慮安全性的基礎上，宜從簡單的智能合約起步，逐步擴展其潛力。

七、是監管考量。在數字世界中，數字身份的真實性問題、隱私問題、安全問題或涉及更大的社會治理命題，需要我們做深入的研究。

姚前特別表示，已離開人民銀行，所說僅代表個人學術觀點，不代表人民銀行，也不代表其現所在機構。（新浪財經）[2021/5/31 22:57:43]

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。

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]

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：穩定幣與央行業務的潛在關聯性更強:日前，中國人民銀行數字貨幣研究所姚前、孫浩梳理了數字穩定代幣的分類，并剖析其背后的穩定機制和潛在影響，以及對央行業務的啟示。其一，穩定代幣希望“錨定”法定貨幣體系，以求獲得代幣價值的穩定，較之其他虛擬貨幣產品，與支付清算、貨幣市場、跨境資本流動等中央銀行業務的潛在關聯性更強。其二，穩定代幣可能對跨境資本管理框架帶來挑戰。其三，政府監管的穩定代幣與民間穩定代幣或有質的不同。其四，在數字資產的世界里，數字法幣的缺失是問題的根本，穩定代幣的出現一定程度上是這一癥結的體現。[2018/10/9]

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。

聲音 | 央行姚前：去中心化資產交易與中心化交易所并不沖突:數字貨幣研究所所長姚前認為，去中心化資產交易具有低成本、準實時、系統穩健等優點，但在性能提升、安全增強、隱私保護、監管接入以及場景挖掘等方面仍需進一步研究和探索。特別是，如何為監管提供“接入口”，應是各種去中心化資產交易技術方案的“不可或缺”要素。應看到，去中心化資產交易與傳統的中心化交易所并不沖突，兩者并不是完全替代的關系，傳統的中心化交易所也可以采用去中心化資產交易技術，從而充分發揮區塊鏈技術的能量，更好地提升金融市場的價格發現功能和資金配置效率，更好地服務于實體經濟發展。[2018/7/13]

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

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