表面字节跳动占上风，实则美国尽获利！

据了解，这种新方法采用了一种基于“计算机视觉”摄像头的系统，其在经过训练后可以识别传送带上的每一件家用物品，然后指令机器人对它们面前的物品进行分类而不是让回收中心依靠人类手工筛选物品。

霍普大学数学、计算机科学与工程学院的Emanuele Lindo Secco博士表示，他们已经能证明这种方法有效且高精确度。

值得注意的是，他跟论文的合著者、工程和机器人导师Karl Myers还成功地以不到100英镑的价格制作出了这个分类系统使其有可能在全世界推广。

Secco和Myers在一份新的报告中写道：“由于快速城市化、人口增长和工业化，全球固体废物污染正在急剧上升。我们有能力处理如此多的垃圾吗？这个问题的答案是否定的。目前我们没有能力处理越来越多的垃圾，而且我们也没有能力处理我们正在回收的垃圾。因此，我们必须致力简化废物分类程序并加强智能回收废物的工作以进一步减轻物料回收设施的压力。”
 

不过，随着文化和旅游部发布《在线旅游经营服务管理暂行规定》，在“在线旅游平台”这一区域，画上了第一道“红线”。

《规定》将于 10 月 1 日起正式施行，明确规定了在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，侵犯旅游者合法权益。

值得一提的是，这也是首个对“大数据杀熟”行为作出规范的条款。

尽管电商、打车平台等还未有专门的行业规定出台，但根据《中华人民共和国消费者权益保护法》第 10 条规定，消费者在购买商品或者接受服务时，有权获得质量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件，有权拒绝经营者的强制交易行为。

相关律师表示，根据消费者权益保护法，如果对客户实施了价格欺诈，客户可以主张 3 倍赔偿，最少也是 500 元的赔偿。

另外，除了寻求法律层面的保障，消费者也可以自行采取措施避免被坑，根据网友给出的“反杀熟”策略，雷锋网整理如下：

1. 采用多个账号/不同移动设备交叉认证。下单之前，先通过不同账号不同设备进行比价，最终选定一个最低价账号进行下单。

2. 反向操作，模糊用户数据画像。既然机器是通过数据构建用户画像，那么如果无关数据增多，画像精准度也会随着降低。也就是说，如果你要买水，先搜索可乐、玩具等无关信息，刻意改变购买或搜索习惯，骗得过机器，也就少被坑了。

3. 伪装成价格敏感用户。这实则是前面两种方法的结合体，如果能被定义为价格敏感用户，那么利用“大数据杀熟”的平台定价也会有所不同。

4. 最后一点，也是最重要的一点是要注重个人隐私保护。虽然在使用平台资源会被要求授权部分个人信息，但要注意权限设置。另外在公共场景下要更注重个人信息的保护，包括地理位置、通讯录、相册、语音信息等。

Do not be evil

事实上，智能设备识别、采集信息已成为生活常态，在科技产品的包围下，个人数据被各方收集，甚至是共享，人们越来越向着“透明人”方向靠近。

但基于数据进行的用户画像分析应当是了解用户需求，进行服务优化，而不是定价差异化，利用大数据杀熟。

技术是中立的，但人有善恶，技术的价值观实质是人的价值观。

虽然个人数据的所有权和应用范围依然是大数据时代里悬而未决的难题，但无论何时，利用科技的首要前提都应当是——

Do not be evil !

（编辑：阳江站长网）

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