三月初，美國明尼蘇達州議員正式提出兩項法案，要禁止企業利用個人資料對消費者設定個別化價格。這個消息在美國政壇並不孤單，目前全美至少已有十多個州正在審議類似法規，從賓州、加州到馬里蘭州，立法者幾乎同步意識到一件事，網路上那個價格標籤，其實並不是給所有人看的同一個數字。

這場立法浪潮的背後，是一種名為「監控定價」（Surveillance Pricing）的商業行為正快速擴散。所謂監控定價，是指企業透過收集消費者的瀏覽紀錄、所在位置、使用裝置、購物習慣，乃至於手機電池剩餘電量等資訊，以演算法推算出每個人願意付出的最高金額，再對不同消費者顯示不同售價。這不是一般的供需調節，而是一種針對個人弱點精心計算的定價策略，其目的只有一個，在你不知情的情況下，從你口袋裡多掏出一點錢。

對於這種做法，經濟學界其實存在一種頗具挑戰性的反駁聲音。有學者指出，個別化定價在某種程度上可以發揮「累進稅」的效果，讓有能力負擔更多的人多付一些，讓低收入者以較低的價格取得同樣的商品或服務。這個邏輯乍聽之下似乎不無道理，全球製藥公司長期對不同國家採取差異化定價，確實讓貧窮國家的患者得以用較低廉的價格取得藥物。若監控定價能在市場上發揮類似的重分配功能，似乎值得一些肯定。

但這個論點存在一個致命的破綻，它的前提是演算法的偏好真的是「窮人少付，富人多付」。現實並非如此。AI演算法並非依照財富水準定價，而是依照「急迫程度」與「可被剝削的程度」定價。一個即將趕飛機的人、一個剛搬到社區的新居民、一個正在焦急搜尋嬰兒用品的新手父母，都可能在不知不覺中被系統識別為「願意多付」的對象，而這些情境與財富多寡毫無關係。過去研究已顯示，某些平台的差異定價呈現出與種族或族裔有關的模式，這正是讓監控定價從「市場工具」滑向「系統性歧視」的危險信號。

更讓人不安的，是這一切發生在黑暗之中。消費者不知道自己正在被觀察，不知道旁邊的人看到的是不同的價格，也不知道自己因為使用了舊款智慧型手機而被系統歸類為「價格敏感族群」，因而被引導購買更便宜但利潤更高的替代品。透明度的缺席，讓市場喪失了最基本的信任基礎。

紐約州在這個議題上走得較早，紐約已通過全美首創的「演算法定價揭露法」，要求企業在使用個人資料進行定價時必須向消費者說明。這是重要的第一步，但揭露本身並不等於保護。一個被告知「此價格係依您的資料個別計算」的消費者，在買不起替代品、又急需商品的情況下，只能接受這個資訊，卻無從拒絕這個現實。正因如此，紐約議員進一步提出「一個公平價格法案」，直接禁止企業以個人資料設定個別化售價，要求同一商品對所有人開出同樣的標價。

問題的癥結在於什麼樣的監理才算是適當的？完全放任顯然不可行，但一刀切的全面禁止，是否會連帶消滅掉一些對消費者有益的彈性定價機制，例如針對學生或長者的折扣？學者提出的監理框架值得思考，要求企業揭露何時使用個人資料影響定價，禁止以受保護的特徵如種族、性別、宗教為定價依據，並在「能力定價」與「急迫剝削」之間劃出清楚的界線。一個趕著出席葬禮的旅客，和一個臨時決定度假的旅客，或許不應該因為演算法識別了前者的絕望，就被收取更高的票價。

在聯邦層級，美國參議員已提出「2026年停止超市價格哄抬法案」，要求在大型連鎖超市禁止電子貨架標籤被用來即時調整個別消費者的價格。馬里蘭州與加州也相繼推進類似法案，各州的行動雖然方向一致，具體條文卻各有差異，反映出這個問題的複雜性仍在梳理之中。

整體來看，監控定價的爭論，其實是一場關於「我們想要什麼樣的市場」的更大辯論。市場效率固然重要，但一個以不透明的個人監控為基礎、讓演算法成為消費者對手的市場，終究不是一個公正的市場。當你打開一個購物網站，你有理由相信你看到的價格，是對任何人都一樣的。這個信念，不應該只是一種天真，而應該是一種權利。