值得注意的是 ， 为了验证是否遭遇“大数据杀熟” ， 消费者需要通过登陆不同设备、账号 ， 在同一时间、地点购买同一商品或服务 ， 但考虑到账号的注册时间、动态的优惠策略、难以解析的算法模型、偶尔出现的bug等因素 ， 很难留下确凿的证据 。 加上缺乏有效的第三方监督 ， 事情往往陷入各执一词的“罗生门” 。
监管破局
以往当消费者认为自己遭遇“大数据杀熟”后 ， 主要依靠的是消费者保护法、电子商务法等法律法规 ， 通常难有确凿的证据证明确实遭遇了“大数据杀熟” ， 并以此成功维权 。
面对如何避免被“大数据杀熟” ， 多位互联网公司从事算法或数据相关的人士建议 ， 尽量少依赖单一软件 ， 同时多比较不同账号、软件间同一商品或服务的价格差异 。 只是这样操作起来相对麻烦 ， 消费者也难以彻底摆脱对占据主导地位公司的依赖 。
而在企业层面 ， 主动规避“大数据杀熟”的意识并不强 。 比如 ， 业务部门的人很少会讨论某个行为是差异化营销 ， 亦或是“大数据杀熟” ， 上级提需求后便会按照要求去执行 。
前述人工智能公司研发主管表示 ， 企业有很多办法可以去规避“杀熟”被发现 。 “比如 ， 可以将消费者不同类型的数据用不同代码存储在不同的地方 ， 不是设计者很难将这些数据联系在一起；甚至可以设置内存服务器存储数据 ， 那么在硬盘和磁盘里都发现不了该数据 。 当然 ， 这个成本会很高 。 ”
但随着反垄断加强 ， 以及国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南、数据安全法、个人信息保护法、禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）、互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）等一系列法律法规的出台 ， “大数据杀熟”现象有望得到遏制 。
“数据安全法和个人信息保护法全面确立了数据安全保障、数据利用及个人信息保护的基本原则及规则 ， 并针对企业差异化营销所依赖的自动化决策技术做出了明确规范 ， 将对平台数据及算法权力滥用形成有力规制 。 ”黄道丽认为 ， 相关法律法规表明 ， 具体到利用数据及算法进行差异化营销场景 ， 企业应当通过不断优化的算法和不断提升的算力向消费者提供更为高效、丰富、精准的优质服务 ， 而不是利用信息优势 ， 违背商业道德、诚信原则进行“大数据杀熟” 。
这也得到了夏海龙的认同 ， “在如何平衡企业自主经营权和消费者诉求这一问题上 ， 法律在保护企业自主定价、经营权的同时禁止企业滥用权利 ， 因此相关规定并不会妨碍企业通过大数据手段进行差异化营销 ， 可以说这些规定既约束互联网企业守法合规经营 ， 也从侧面说明 ， 消费者享受福利归根结底要靠创新企业来创造 。 ”
需要注意的是 ， 《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》强调 ， 互联网公司要以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、运行机制等 。 但事实上 ， 目前一些人工智能模型的场景 ， 其实算是一个黑盒子 ， 最后的输出结果甚至无法进行解释 。
张宇也表示 ， “最常见的人工神经网络的算法 ， 如果中间层特别多 ， 程序员也不知道最后会输出怎样的结果 。 ”
对此 ， 冯贺霞给出了自己的建议 ， “通过法律法规 ， 避免互联网平台出现垄断行为；可以通过让更多企业参与竞争 ， 缩小平台讨价还价的空间；建立智能化监管平台 ， 利用技术有效识别差异化营销和“大数据杀熟”；发挥第三方评价机制 ， 对互联网平台社会责任进行评价 。 ”
《个人信息法》也提到 ， 通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定 ， 个人有权要求个人信息处理者予以说明 ， 并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定 。 这意味着 ， 随着该法的正式实施 ， 用户的自主选择权得到进一步保障 ， “信息茧房”有望被打破 。