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反乌托邦已近在咫尺（一）：数字版“猫鼠游戏”

bystander
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标题: 反乌托邦已近在咫尺（一）：数字版“猫鼠游戏” (15 reads) 时间: 2026-2-22 周日, 下午3:48

作者：bystander 在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

反乌托邦已近在咫尺（一）：数字版“猫鼠游戏”

人工智能驱动的数据抓取与算法交易如何暴露了监管颠覆性技术的结构性弱点——这些技术的演进速度远超法律自身的步伐。

在算法以微秒级速度执行交易、人工智能爬虫从公共互联网大规模采集个人数据的时代，一种根本性的张力已然浮现。这种张力将技术革新的飞速节奏，与民主立法所必需的审慎、渐进节奏相对立。其结果是一种结构性的脆弱性：那些本身并无恶意的技术——如人工智能爬虫和高频交易算法——正被、且日益被用于从侵犯隐私到大规模市场操纵等各类目的。本文主张，当前以事后应对为主的监管模式不仅缓慢，而且从结构上注定失败，唯有系统层面的全面改革，才能开始应对这一根深蒂固的问题。

一、工具：人工智能爬虫与数据抓取器

人工智能爬虫与网络数据抓取器是自动化工具，旨在系统性地收集海量在线数据。它们通过大规模浏览网络，从网站中提取信息，并将其汇编成可用于多种用途的数据集，其中最主要的是用于训练大型语言模型及其他人工智能系统。

这些工具处于法律与伦理的灰色地带。尽管部分开发者将数据抓取视为推动人工智能研究所必需且中立的步骤，但这种无差别、大规模的数据采集已造成显著且有记录的风险。学术机构对主要训练数据集的审计揭示了其中包含未经同意的信用卡号、护照信息和个人图像。内容创作者，包括《纽约时报》等大型新闻机构，已对人工智能公司提起诉讼，指控其违反网站服务条款，未经授权或未支付报酬地使用受版权保护的内容。

这一问题因恶意行为的蓄意利用而进一步加剧。攻击者伪装成合法的人工智能爬虫以绕过安全措施，一项研究发现，欺诈者约每六次请求中就伪装成OpenAI的爬虫一次。假冒的人工智能Chrome扩展程序已从超过90万名用户处窃取数据，窃取了专有代码和商业策略。这种“双重用途”特性——同一技术既可用于正当研究，也可被恶意利用——正是监管挑战的核心所在。

二、滥用：市场操纵与算法滥用

金融技术被滥用于市场操纵，提供了一个极具说服力的平行案例研究。前摩根大通交易员因在白银市场实施“幌骗”（spoofing）而被起诉，揭示了技术系统如何被不良行为者利用。在该案例中，交易员通过快速手动点击，下达并立即取消大量他们从未打算执行的订单，制造虚假的市场需求假象，诱使高频交易算法向其有利方向推动价格。

这一案例揭示了几个关键动态。首先，尽管操纵行为本身是手动执行的，但其目标明确指向技术系统：交易员将自身行为视为“人与机器的较量”，对抗高频交易算法。其次，随着监管机构对简单幌骗模式的识别能力日益增强，不良行为者已发展出更复杂的自动化手段。近期欧洲的法律纠纷涉及所谓“腐败投机触发”（corrupt speculative triggering）的指控，即企业被指利用算法每秒发送数百万条格式错误的电子消息，以在微秒级别上超越竞争对手。

趋势清晰可见：市场操纵正从人类驱动、利用技术的骗局，演变为完全自动化的算法战争。市场监控专家如今警告称，存在利用机器学习寻找人类观察者和标准检测软件无法察觉的、极其细微且短暂的订单流模式的操纵策略。人工智能可学会“引导”其他算法集中于特定股票，人为推高价格，再在人为制造的流动性中抛售——整个过程无需生成任何传统意义上的幌骗订单。这种操纵行为看起来如同正常的、复杂的市场活动。

三、诊断：为何监管者在结构上注定失败

监管者并非仅仅缓慢，而是在这场进化军备竞赛中从结构上处于劣势。创新者与监管者之间的不对称性在多个层面运作，使那些肩负维护市场完整性职责的人面临几乎无法逾越的劣势。

第一重不对称体现在“成功”的门槛上。恶意行为者只需一次成功即可。他们可以以数百万次微交易、AI驱动的模式或幌骗算法对系统进行探测，直到发现一个转瞬即逝的漏洞。一次成功即可获利数十亿美元。而监管者则必须构建一个能捕捉所有此类漏洞的系统。他们必须制定规则，预判所有可能的未来漏洞。若仅能捕捉99%的操纵行为，剩余1%的漏洞若侵蚀公众信任并为不良行为者带来丰厚回报，即意味着失败。

第二重不对称涉及创新本身。开发操纵性算法的交易员是在创造——从零开始构建一种全新且动态的事物。而监管者则是在逆向工程——观察异常的市场结果，再反向推断其成因。创造本质上比检测更快、更灵活，而检测则始终被过去事件所束缚。

第三重不对称体现在时间维度上。一个算法可在毫秒内完成完整的“幌骗-取消”策略。而监管调查，即使借助先进的法证工具，仍需数月甚至数年才能构建符合证据标准的法律案件。这些时间尺度如此不同，几乎如同存在于不同的宇宙。当法律终于追上某项技术时，它早已被更精巧的技术所取代。

硅谷“快速行动，打破一切”（move fast and break things）的哲学加剧了这一结构性问题。当应用于金融市场时，这种理念将市场视为一个活体实验室，打破旧模型被视为创新的荣耀。其扭曲的激励机制显而易见：先创新，再寻求宽恕或从不宽恕。由于潜在回报极高，而短期检测可能性极低，理性选择对不良行为者而言，是立即部署操纵性技术，而将法律后果推迟数年再考虑。

即使在最乐观的条件下——监管者聪慧且资金充足，监管俘获现象微乎其微，国际合作无缝顺畅——他们仍面临几乎不可能的任务。他们是在对抗熵增。一个高度复杂、动态、注入巨大计算能力与扭曲激励机制的系统，其自然状态是趋向混乱与剥削。剥削者顺应熵增的自然流向，而监管者则逆流而上。他们本质上是在与更快、更灵活、只需一次成功即可的势力进行一场被动的、逆风的战斗。

四、处方：系统层面的全面改革

仅通过调整罚款或增聘更多监管人员，只能治疗症状而非病因。真正的系统层面改革，必须改变游戏本身的底层结构。这种改革必须从“事后惩罚”转向“预先合法性”，将问责机制嵌入技术的DNA中，从根本上改变当前奖励“快速上市”而非“安全”的激励结构。

改革的技术支柱应建立“算法许可”制度。正如医生需持证执业、建筑需通过安全认证方可投入使用，与金融市场交互的算法应强制在模拟真实市场条件的监管沙盒中完成预部署测试。这将提前发现其操纵潜力，避免真实资金受损。算法还必须内置自动“紧急停止”开关，当预设风险参数被突破时立即暂停交易；每项决策必须生成不可篡改的实时审计轨迹。你无法维持一个“黑箱”系统，却仍期望参与公共市场。

法律支柱应适应技术现实。当前要求证明操纵意图的条款，在行为对象为复杂算法时几乎不可能实现。转向“严格责任”（strict liability）制度，意味着若算法产生操纵性结果，其运营者即负有责任，无论其是否有主观意图。这将迫使企业对设计与监控采取极端谨慎态度。为金融系统中部署的代码设立“注意义务”（duty of care）的法律框架，将使开发者与企业对其创造物可能造成的可预见损害承担职业责任，类似于工程师对桥梁安全所负的责任。

文化支柱则直接针对扭曲的激励机制。高管与交易员的薪酬应包含长期追回条款，若其任期内部署的算法日后被发现操纵市场，其奖金可被追回。这直接打击“先获利、后受罚”的计算逻辑。对那些内部举报潜在算法滥用行为的量化分析师，应提供更强的保护与奖励，以利用编写代码者自身的知识。为量化专业人员设立职业认证制度，附带具有约束力的道德义务，将创造个人责任，使其无法转嫁给企业。

结论

这一三管齐下的方法旨在弥合不对称性鸿沟。它通过预测试要求减缓创造速度，同时通过实时审计加速检测。它通过严格责任、个人责任与薪酬追回，使“一次突破”变得代价惨重，从而彻底改变“一次突破”问题。它直接打击扭曲激励机制，确保“快速行动、打破一切”所获得的利润，可在数年后被追回。

此类改革不仅意味着法律调整，更代表社会与技术关系的哲学转变。它从“信任，但验证”的被动姿态，转向“验证，然后信任”的主动立场。民主社会是否具备政治意愿，对强大的技术与金融利益施加此类约束，仍是一个开放性问题。但分析清晰明确：若无系统性变革，监管者将继续在进化军备竞赛中落败，而数字隐私与金融市场的完整性，将持续处于那些利用“创新与监管之间鸿沟”的人所制造的脆弱状态中。

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作者：bystander 在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

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