沈鴻藝，岳子祺，陳名芮，劉家熳，蔡俊亮

(華南理工大學(xué)，廣東 廣州510006)

一、 自主類算法共謀的源流及現(xiàn)實(shí)困境

大數(shù)據(jù)時(shí)代，算法由于能幫助經(jīng)營者更迅速、有效地分析和處理各類海量數(shù)據(jù)，而被廣泛地應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域中。 早在2015 年，已有超過1/3 的亞馬遜商家使用定價(jià)算法制定價(jià)格。 然而，算法在提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的同時(shí)，也為競爭者之間實(shí)現(xiàn)和維持價(jià)格共謀提供了更加隱蔽的技術(shù)手段。 2015年4 月，美國司法部首次依據(jù)《謝爾曼法》針對電子商務(wù)中利用算法的價(jià)格共謀行為，對托普金斯(Topkins)及其同謀利用特定算法交換價(jià)格信息并協(xié)調(diào)賣價(jià)，從而確保其所銷售的特定壁紙按價(jià)格高低顯示在亞馬遜網(wǎng)站搜索頁面最前端的行為提起重罪指控。 同年年底，優(yōu)步(Uber)的用戶在美國某地區(qū)法院提起訴訟，指控優(yōu)步聯(lián)合創(chuàng)始人與優(yōu)步司機(jī)之間通過定價(jià)算法達(dá)成合謀，限制了司機(jī)之間的價(jià)格競爭。 相關(guān)案例的涌現(xiàn)引起了各國反壟斷機(jī)構(gòu)的注意，算法共謀成為全球反壟斷領(lǐng)域的關(guān)注焦點(diǎn)。 其中，自主類算法共謀更是給反壟斷法領(lǐng)域帶來了諸多挑戰(zhàn)。

自主類算法共謀即自學(xué)習(xí)算法通過不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)其他市場參與者的行為，在經(jīng)營者未發(fā)出指令或做出其他干預(yù)行為的情況下自主達(dá)成的共謀。 區(qū)別于一般的定價(jià)算法，自學(xué)習(xí)算法(self-learning algorithms)是基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)高度智能化的算法，能分析和吸收市場中各種各樣的數(shù)據(jù)并做出歸納性推理，從中挖掘出潛在的信息，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，以保證企業(yè)利益的最大化。目前國際上的相關(guān)研究表明，自學(xué)習(xí)算法對達(dá)成共謀有促進(jìn)作用。 一是隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，自學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)周期將不斷縮短，在面對日益復(fù)雜的市場環(huán)境時(shí)其能快速學(xué)習(xí)并迅速做出反應(yīng)，降低偏離的風(fēng)險(xiǎn)，從而增加共謀的可能。 二是在企業(yè)效益最大化目標(biāo)的驅(qū)動下，獨(dú)立決策的自學(xué)習(xí)算法更有可能選擇共謀。 當(dāng)兩家企業(yè)均使用自學(xué)習(xí)算法時(shí)，博弈的主體便從經(jīng)營者轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓚€(gè)勢均力敵的算法，其在博弈過程中，為尋找效益最高的方案會主動選擇相互依存的戰(zhàn)略，而不考慮法律風(fēng)險(xiǎn)。

自主類算法不僅具備一般共謀中算法的輔助功能，還能實(shí)現(xiàn)自主決策，以達(dá)成排除競爭、限制競爭的目的。 其所具有的高度智能化特征給反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)識別和規(guī)制共謀設(shè)置了難以逾越的障礙。 首先，自學(xué)習(xí)算法提高了市場透明度，使共謀更容易維持。 自學(xué)習(xí)算法結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、可視化等技術(shù)，能對市場上各個(gè)渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具有監(jiān)控和快速改變價(jià)格的能力。 當(dāng)共謀形成后，自學(xué)習(xí)算法能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控并建立即時(shí)的報(bào)復(fù)機(jī)制，迅速對偏離共謀的行為進(jìn)行懲罰，從而限制破壞共謀所獲得的預(yù)期收益，減少參與者偏離共謀價(jià)格的動機(jī)。 執(zhí)法機(jī)關(guān)難以察覺共謀行為的發(fā)生，從而陷入技術(shù)監(jiān)管的困境。 其次，這種高度智能化的自學(xué)習(xí)算法有著極其隱蔽的決策過程。 自學(xué)習(xí)算法在達(dá)成和實(shí)施壟斷協(xié)議時(shí)，無須任何意思聯(lián)絡(luò)，其決策過程如“黑匣子”一般無法被探測和追蹤。 這增加了執(zhí)法機(jī)關(guān)收集證據(jù)的難度，使其難以對共謀行為進(jìn)行違法性認(rèn)定和有效規(guī)制。 最后，自主類算法共謀突破了人類主導(dǎo)的規(guī)制框架。 自學(xué)習(xí)算法憑借其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，自主觀察、接收、反饋市場信號，并據(jù)預(yù)設(shè)邏輯得出決策結(jié)果，完全規(guī)避了經(jīng)營者在市場競爭過程中的主導(dǎo)作用。 在脫離人的主觀設(shè)計(jì)的情況下，如何確定追責(zé)主體和主體之間的責(zé)任分配，將成為反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)的棘手問題。

近年來人工智能安全與倫理問題不斷涌現(xiàn)，全球新一輪人工智能政策部署的重點(diǎn)隨之轉(zhuǎn)向了創(chuàng)新與監(jiān)管的再平衡。在人工智能算法被廣泛應(yīng)用的商業(yè)領(lǐng)域，更應(yīng)注重協(xié)同治理，實(shí)現(xiàn)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會的健康發(fā)展。 目前，盡管我國尚未出現(xiàn)自主類算法共謀的司法案例，但作為全球重要的數(shù)字市場，我國仍應(yīng)警惕因自學(xué)習(xí)算法普遍適用而產(chǎn)生的系統(tǒng)性監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)。 因此，為了維護(hù)市場競爭秩序及保護(hù)消費(fèi)者利益，對自主類算法共謀進(jìn)行有效規(guī)制十分必要。

二、 自主類算法共謀的違法性認(rèn)定

自學(xué)習(xí)算法無須經(jīng)營者之間達(dá)成特定協(xié)議即可自主形成共謀。 此種共謀由于擺脫了對于參與者之間協(xié)商與合作的依賴，故難以通過壟斷協(xié)議的概念將其納入反壟斷法規(guī)制的范圍內(nèi)。 因此，為了能對其進(jìn)行有效規(guī)制，可以通過拓展“協(xié)議”的內(nèi)涵以明確自主類算法共謀的違法性認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)。

(一)自主類算法共謀違法性認(rèn)定的特殊性

自學(xué)習(xí)算法在達(dá)成共謀的過程中，經(jīng)營者之間無須進(jìn)行意思聯(lián)絡(luò)，僅依靠算法的實(shí)時(shí)監(jiān)測和對定價(jià)戰(zhàn)略的迅速調(diào)整，便能夠自主保持一致。 這與默示共謀的特點(diǎn)十分符合，且較之更穩(wěn)定、更隱蔽，達(dá)成目標(biāo)的能力和協(xié)調(diào)行為的持續(xù)時(shí)間也更勝一籌。 其對于市場競爭秩序和消費(fèi)者利益更大的潛在危害要求反壟斷法對其進(jìn)行有效規(guī)制。 根據(jù)各國反壟斷法的規(guī)定，競爭者之間達(dá)成特定協(xié)議是反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)規(guī)制共謀的前提條件，故通過壟斷協(xié)議對自主類算法共謀進(jìn)行違法性認(rèn)定是將其納入當(dāng)前反壟斷法規(guī)制范圍的唯一途徑。

在反壟斷法領(lǐng)域，“壟斷協(xié)議”可以概括為經(jīng)營者基于共同意志，通過協(xié)商就實(shí)施特定的限制競爭行為達(dá)成一致的約定。 可見，壟斷協(xié)議的構(gòu)成要件包括：①經(jīng)營者具有共同意志；②進(jìn)行了意思聯(lián)絡(luò)；③達(dá)成了一致行為；④產(chǎn)生了排除、限制競爭的效果。 自學(xué)習(xí)算法可以獨(dú)立、自主地達(dá)成一致行為，實(shí)現(xiàn)排除競爭、限制競爭的效果。 但由于不需要經(jīng)營者之間進(jìn)行任何溝通，反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)很難搜集到有力證據(jù)證明經(jīng)營者之間存在意思聯(lián)絡(luò)從而認(rèn)定其存在共謀的主觀意圖。 主觀認(rèn)定要件的缺失使自主類算法共謀在現(xiàn)有反壟斷法的框架下通過“協(xié)議”的概念進(jìn)行違法性認(rèn)定變得十分困難，因此，考慮擴(kuò)展“協(xié)議”的內(nèi)涵不失為一個(gè)行之有效的方法。

(二)拓展“協(xié)議”范疇的理論基礎(chǔ)

拓展“協(xié)議”的范疇是否具有合理性，首先需要明確這一概念的內(nèi)涵。 世界各國對于“壟斷協(xié)議”存在不同的表述形式。 美國反托拉斯法中稱之為“聯(lián)合”或“聯(lián)合行為”。 歐洲國家則更常用“卡特爾”這一術(shù)語代表。 我國的《反壟斷法》第十三條將壟斷協(xié)議限定為“排除、限制競爭的協(xié)議、決定或者其他協(xié)同行為”。 然而目前各國對于“壟斷協(xié)議”仍難以具體準(zhǔn)確地界定。

有學(xué)者試圖通過對比合同法中的“協(xié)議”概念以確定反壟斷法中“協(xié)議”的范疇。 合同法語境下的“協(xié)議”通常包含“要約”和“承諾”兩個(gè)要件，二者應(yīng)滿足一定的條件：①客觀性。 即要約和承諾都應(yīng)是基于文字或行為等形式并能夠被客觀理解的客觀行為。 ②對應(yīng)性。 即協(xié)議中的要約與承諾必須相互對應(yīng)，要約人與受要約人具有實(shí)施某種行為的共同意圖。 ③精確性。 即要約與承諾應(yīng)滿足一定程度上的具體和精確性，以使相對人之間形成特定的法律約束。 根據(jù)其觀點(diǎn)，前二者屬于“協(xié)議”所普遍固有的內(nèi)涵，故反壟斷法中的“協(xié)議”也應(yīng)當(dāng)具備此二者，即共謀參與者在客觀上實(shí)施了聯(lián)合限制競爭行為，且具有實(shí)施該共謀行為的共同意圖。 而精確性則是基于合同法上目的而產(chǎn)生的非固有定義特征，意在維護(hù)當(dāng)事人的合法權(quán)益。 不同于合同法中“協(xié)議”的目的，反壟斷法為打擊共謀等反競爭活動，維護(hù)市場的良好競爭秩序而設(shè)立“協(xié)議”，故不應(yīng)要求經(jīng)營者對某個(gè)聯(lián)合限制競爭行為做出準(zhǔn)確承諾。 因此反壟斷法中的“協(xié)議”在滿足客觀性和對應(yīng)性的條件下，具有一定的拓展空間，從而使可能產(chǎn)生反競爭危害而內(nèi)容模糊的自主類算法共謀得以被納入規(guī)制范圍。

(三)明確自主類算法共謀的判定標(biāo)準(zhǔn)

由于自主類算法共謀高度依賴于算法的自主學(xué)習(xí)和決策，在其達(dá)成和實(shí)施共謀的過程中可能并無任何意思聯(lián)絡(luò)，因此通過尋找其意思聯(lián)絡(luò)的證據(jù)來證明經(jīng)營者存在共謀意圖極難實(shí)現(xiàn)。 如此，不妨適當(dāng)放寬“協(xié)議”的范圍，即可在綜合考慮各方面因素的情況下，通過經(jīng)營者的客觀一致行為來證明其共謀意圖與“協(xié)議”達(dá)成。

例如，在1939 年的州際巡回放映公司訴美國案中，美國聯(lián)邦最高法院認(rèn)為銷售商之間的協(xié)議并不是認(rèn)定存在非法共謀的前提條件，“既然銷售商們之間的一致行為是策劃好的，銷售商們收到邀請后遵守這個(gè)方案，參與這個(gè)一致行為，知曉這些就足以認(rèn)定非法共謀存在了?！贝撕笤?946 年的美國煙草公司訴美國案中，美國聯(lián)邦最高法院繼續(xù)就缺乏明確協(xié)議的一致行為的認(rèn)定問題進(jìn)行闡釋：“要構(gòu)成非法共謀無須當(dāng)事人間存在正式的協(xié)議，只要從當(dāng)事人的全部行為中我們可以得出這樣的推論就可以了?！睔W盟的司法機(jī)關(guān)在認(rèn)定默示共謀時(shí)也不要求經(jīng)營者之間必須達(dá)成正式的協(xié)議，而常依據(jù)“一致行為”的概念進(jìn)行認(rèn)定并予以規(guī)制。 歐盟委員會曾明確指出，一項(xiàng)協(xié)議不需要以書面形式訂立，也無須合同的批準(zhǔn)或執(zhí)行措施，協(xié)議存在的事實(shí)可以清晰地或含蓄地體現(xiàn)在成員的行為中。

我國現(xiàn)行反壟斷法也可據(jù)此對自主類算法共謀進(jìn)行有效規(guī)制。 例如，在自學(xué)習(xí)算法引發(fā)的共謀中，市場參與者的算法獨(dú)立選擇共謀策略作為最佳定價(jià)策略。 某一經(jīng)營者的算法自主發(fā)出共同提高價(jià)格的信號，無須經(jīng)營者干預(yù)，其競爭對手算法通過觀察或接收到這一信號而自主選擇追隨以謀求超競爭水平的利潤。 同時(shí)，發(fā)出信號的算法在觀察到其他算法的跟隨和同意后，可以采取策略維持共謀的持續(xù)。 簡言之，發(fā)出“要約”的算法通常會將提價(jià)作為一個(gè)客觀信號，競爭對手則自主選擇是否跟進(jìn)。 如果被要約人的算法跟隨也即默示同意該提議，那么要約人算法將被誘導(dǎo)維持其高價(jià)。 盡管要約人和被要約人未達(dá)成正式協(xié)議，僅通過行為和默許，但仍足以滿足客觀性要求；盡管各方的承諾十分模糊，但仍可成為反壟斷法意義上的協(xié)議。

(四)自主類算法共謀的事實(shí)認(rèn)定

如何運(yùn)用證據(jù)在個(gè)案中識別自主類算法共謀的存在，是明確其法律認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)后的又一挑戰(zhàn)。 由于這種共謀具有高度隱蔽性和穩(wěn)定性，司法機(jī)關(guān)很難搜集到諸如往來信件、檢舉材料等直接證據(jù)證明共謀的存在，因此充分運(yùn)用間接證據(jù)、環(huán)境證據(jù)以及建立有條件的法律推定制度對于此種新型共謀的認(rèn)定顯得尤為重要。

1. 靈活運(yùn)用各類證據(jù)

默示共謀的隱蔽性使得收集直接證據(jù)十分困難，因此各國普遍采用間接證據(jù)證明共謀的存在。 自學(xué)習(xí)算法加劇了這一困境，故間接性證據(jù)的使用也將是認(rèn)定自主類算法共謀的主要方法。 例如，有外國學(xué)者提出，反壟斷機(jī)構(gòu)在調(diào)查過程中應(yīng)更加重視一些特殊文件，包括任何闡明算法設(shè)計(jì)目標(biāo)、記錄算法行為的內(nèi)部文檔，任何表明開發(fā)人員修改算法以促進(jìn)默認(rèn)協(xié)調(diào)或可能提高算法與競爭對手協(xié)調(diào)的能力的文檔、營銷和促銷材料。

目前可被有效利用的證據(jù)還包括環(huán)境證據(jù)、經(jīng)濟(jì)證據(jù)等。 環(huán)境證據(jù)是美國反托拉斯司法實(shí)踐中發(fā)展出的新名詞，它是指違反《謝爾曼法》的合并或共謀可以通過當(dāng)事人之間的交易過程或其他環(huán)境條件等來證明。 比如前文判定標(biāo)準(zhǔn)部分所述兩案中，美國最高聯(lián)邦法院均是運(yùn)用了環(huán)境證據(jù)來推斷經(jīng)營者之間存在共謀。 除此之外，經(jīng)濟(jì)證據(jù)、行為證據(jù)對自主類算法共謀的認(rèn)定思路也頗具參考意義。 在自主類算法共謀的主觀要件認(rèn)定中，可結(jié)合算法設(shè)計(jì)者、改進(jìn)者和使用者的行為及當(dāng)時(shí)市場的經(jīng)濟(jì)條件進(jìn)行判定，包括考察其對一致行為是否有合理的解釋，對設(shè)計(jì)、改進(jìn)或者使用的過程中是否具有反競爭目的等方面予以分析。

2. 建立有條件的法律推定制度

大數(shù)據(jù)時(shí)代，自主類算法共謀幾乎無法被直接證明，因此有必要使用法律推定制度來對其進(jìn)行認(rèn)定。 韓國對不正當(dāng)協(xié)同行為即采取法律推定的方法：兩個(gè)以上企業(yè)在一定的交易領(lǐng)域做出實(shí)質(zhì)上限制競爭的行為，而這種行為不存在任何約定進(jìn)行共同行為的明示合意，則將這種情況推定為協(xié)同行為。 自主類算法共謀本質(zhì)上屬于壟斷協(xié)議中的“協(xié)同行為”，在缺乏充足證據(jù)的情況下，通過綜合考量各方因素依法推定經(jīng)營者的行為屬于共謀有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)此類反競爭行為并予以規(guī)制。 但此類推定應(yīng)限制在合理范圍內(nèi)，即在某一市場環(huán)境下，共謀是經(jīng)營者們實(shí)施相同行為的唯一合理理由。 例 如， 在 Compagine Royal Asturienne des Mines and Rheinzink v.Commission 案中，一家德國公司發(fā)現(xiàn)比利時(shí)公司經(jīng)銷其商品時(shí)存在欺詐行為而拒絕繼續(xù)供應(yīng)，另一家德國公司也拒絕供應(yīng)。 歐共體委員會判定兩家公司存在協(xié)同行為，但歐洲法院否定了這一裁決，認(rèn)為二者的相同行為存在協(xié)同行為以外的合理解釋，即比利時(shí)公司信譽(yù)太差，故推定二者存在協(xié)同行為是不合理的。

三、 算法監(jiān)管的多元化體系構(gòu)建

鑒于自主類算法共謀使整個(gè)市場秩序面臨著潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)絕不可放任其野蠻生長，但又由于現(xiàn)代市場對科技效率的要求，嚴(yán)令禁止也絕非長久之計(jì)。 要想從根本上維護(hù)市場秩序的穩(wěn)定的同時(shí)推動市場技術(shù)的創(chuàng)新，還需構(gòu)建一套完善的多元化規(guī)制體系，對自主類算法共謀進(jìn)行全方位監(jiān)管。

(一)反壟斷委員會面向：合理的政策指南

根據(jù)我國《反壟斷法》第九條，反壟斷委員會主要負(fù)責(zé)組織、協(xié)調(diào)、指導(dǎo)反壟斷工作。 具體職責(zé)主要包括研究擬訂有關(guān)競爭政策、發(fā)布反壟斷指南、協(xié)調(diào)反壟斷執(zhí)法工作等具有方針性的競爭政策。 依其職責(zé)，反壟斷委員會在目前的競爭態(tài)勢下，應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮其政策引導(dǎo)的職能，為市場參與相關(guān)方釋放信號，提高經(jīng)營者在使用自學(xué)習(xí)算法時(shí)的法律風(fēng)險(xiǎn)敏感度，從而發(fā)揮政策的引導(dǎo)作用。

首先，反壟斷委員會應(yīng)當(dāng)制訂相應(yīng)自主類算法的開發(fā)準(zhǔn)則。 為了防止自學(xué)習(xí)算法自動實(shí)施算法共謀，應(yīng)當(dāng)為算法的開發(fā)制定行業(yè)準(zhǔn)則。 此方式適用于全部的算法共謀類型，而針對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較大的自主類算法共謀，還應(yīng)加強(qiáng)反壟斷指南層面的引導(dǎo)。 原因在于，自學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，使系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變得不可忽視。 例如，在金融市場上，2010 年的 Flash Crash 的算法失誤導(dǎo)致美國公司股票市值在20 分鐘內(nèi)蒸發(fā)了6000 億美元。 電商市場上，在2011 年亞馬遜提供的自動定價(jià)算法允許圖書零售商根據(jù)其他零售商的價(jià)格設(shè)定價(jià)格，這導(dǎo)致生物學(xué)教科書The Making of a Fly的售價(jià)進(jìn)入了正反饋循環(huán)，兩位零售商的定價(jià)根據(jù)對方的價(jià)格互相攀升，最終達(dá)至23，698，655.93 美元。 自學(xué)習(xí)算法對于數(shù)據(jù)的高度依賴性加之其高速的運(yùn)算能力，使業(yè)務(wù)商們獲得隱形的競爭優(yōu)勢。 行業(yè)中自主類算法共謀的不斷擴(kuò)大，必將損害其他競爭者以及消費(fèi)者的利益。 故此，制訂市場競爭中使用的自學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)則應(yīng)當(dāng)由反壟斷委員會做出直接指導(dǎo)或授權(quán)。

在推進(jìn)算法開發(fā)準(zhǔn)則的同時(shí)，還應(yīng)適當(dāng)擴(kuò)大自主類算法準(zhǔn)則的適用對象。 有學(xué)者提出，行業(yè)準(zhǔn)則針對的對象不僅包括程序員，還應(yīng)包括所謂的“中介機(jī)構(gòu)”，如以收集、匯總和評估數(shù)據(jù)為其主要業(yè)務(wù)模式，以協(xié)調(diào)用戶群體之間的供求關(guān)系的多邊數(shù)字平臺。 數(shù)據(jù)的中介機(jī)構(gòu)，算法的中間開發(fā)商，均屬于自學(xué)習(xí)算法開發(fā)基礎(chǔ)的重要提供者。 由于中介機(jī)構(gòu)掌握更加豐富的信息，了解整個(gè)市場的動向，高效助力自學(xué)習(xí)算法的快速學(xué)習(xí)，因此，中介機(jī)構(gòu)同樣應(yīng)當(dāng)被納入相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)制對象范圍。

其次，建立算法審計(jì)渠道，以便對算法進(jìn)行提前審查，保留備案。 反壟斷法應(yīng)當(dāng)為經(jīng)營者設(shè)定一定的主動報(bào)告義務(wù)，在進(jìn)入市場之前，經(jīng)營者有責(zé)任向反壟斷機(jī)關(guān)主動報(bào)告算法信息，說明他們使用的算法類型以及執(zhí)行的任務(wù)類型。 為保障算法審計(jì)的順利實(shí)施，可能需要開發(fā)算法認(rèn)證系統(tǒng)以及為算法開發(fā)團(tuán)隊(duì)配備社會代表，以便對其進(jìn)行較高程度的監(jiān)督。 此舉措不僅能夠有效地提升經(jīng)營者的可預(yù)測性，也便于反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)提前獲取高質(zhì)量的信息，促進(jìn)執(zhí)法效率的提升。

最后，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)國際競爭執(zhí)法的協(xié)調(diào)合作。 隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程日益加快，跨國公司的數(shù)量迅速增長，目前，已經(jīng)有多國聯(lián)合發(fā)布針對算法的年度競爭執(zhí)法報(bào)告，并提出希望尋求各國反壟斷機(jī)關(guān)精誠合作。 國際執(zhí)法合作的希望之光來自巴西經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)管理委員會(CADE)，其期望加強(qiáng)對北美機(jī)構(gòu)和歐共體正在討論的各種競爭問題的執(zhí)法，包括大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。 例如，CADE 最近的調(diào)查介入 Booking 和 Expedia 等在線酒店預(yù)訂平臺，并對谷歌在巴西搜索市場的做法進(jìn)行了三項(xiàng)獨(dú)立調(diào)查，凸顯了其為與國際競爭管理機(jī)構(gòu)調(diào)查時(shí)限相一致而付出的努力。

(二)反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)面向：具體案件的調(diào)查方案

傳統(tǒng)的反壟斷調(diào)查工具難以適用于具有“黑匣子”性質(zhì)的自學(xué)習(xí)算法，即便能夠調(diào)取相應(yīng)經(jīng)營者的數(shù)據(jù)，龐大的數(shù)據(jù)量以及輸出決策的內(nèi)部隱蔽性也讓反壟斷機(jī)關(guān)無計(jì)可施。針對隱蔽的“算法黑箱”，以下重點(diǎn)介紹兩種破解方式，既能幫助反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)減輕調(diào)查壓力，又有助提升調(diào)查結(jié)果的精準(zhǔn)度，以確保反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)的權(quán)威性。

1. 外部輸出推斷

外部輸出推斷主要指通過觀察自學(xué)習(xí)算法的外部行為，進(jìn)行“違法癥狀”的統(tǒng)計(jì)收集，從而判定是否形成算法共謀。此種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是其避免嘗試打開復(fù)雜的算法黑箱，并專注于觀察和解釋相關(guān)經(jīng)營者的行為。 有學(xué)者提出，直接監(jiān)視違反反托拉斯法的“癥狀”具有可操作性。 外部的一些“癥狀”使人們能夠明確地推斷出共謀行為，這被稱為“加成因素”。 例如，無法解釋的價(jià)格上漲或其他類型的價(jià)格異常已被認(rèn)為是加成因素。 同樣，當(dāng)價(jià)格相對較高或上漲且經(jīng)營者產(chǎn)能過剩時(shí)，穩(wěn)定的市場份額和缺乏客戶流失也表明競爭對手存在串通行為。 例如，在一個(gè)依靠銷售代表的行業(yè)中，要實(shí)施共謀，經(jīng)營者需要將代表的激勵(lì)從“銷售量先于價(jià)格”更改為“價(jià)格先于銷售量”。 這種激勵(lì)性變化被標(biāo)記為超級加成因子，超級加成因子一經(jīng)認(rèn)定，則此經(jīng)營者將會被合理懷疑具有共謀的傾向。 外部輸出推斷通過量化信息，更為直觀準(zhǔn)確地展現(xiàn)了共謀的傾向性，便于對自主類共謀行為進(jìn)行調(diào)查與判定。

2. 內(nèi)部算法破解

內(nèi)部算法破解顧名思義，即無須避過隱蔽性問題，直接對算法黑箱進(jìn)行有效破解。 換言之，其嘗試將“算法黑箱”變成“算法白箱”，主要措施包含強(qiáng)制披露并檢測企業(yè)源代碼以及通過語言處理技術(shù)解釋算法決策等。 反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)可以酌情要求經(jīng)營者披露算法源代碼，進(jìn)行反向檢測并制定算法“黑名單”。 針對高度智能化的自學(xué)習(xí)算法，其雖可以有效地進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)，但根據(jù)其源代碼仍舊可以檢測出是否具有共謀傾向。 有學(xué)者提出了明確的禁止原則，如果它以競爭對手過去的價(jià)格為價(jià)格限制條件，則需禁止此種定價(jià)算法。 算法可以被允許設(shè)置任何價(jià)格，但當(dāng)算法基于對手的過去價(jià)格對其進(jìn)行獎勵(lì)和懲罰時(shí)，此種算法就應(yīng)當(dāng)被納入禁止的范圍。

反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)可通過語言處理技術(shù)解釋算法決策。國外某公司開發(fā)了一種具有“檢測通信中的意圖與企業(yè)情緒”的技術(shù)。 這種技術(shù)可應(yīng)用于監(jiān)視競爭對手之間的通信，幫助檢測并最終制止串通行為。 這依托于RegTech(監(jiān)管技術(shù))行業(yè)的成功。 目前，有幾家RegTech 公司提供基于自然語言處理(NLP)和自然語言理解(NLU)的AI 技術(shù)，這些技術(shù)可以捕獲并理解語音和文字通信。 這種語言處理技術(shù)在自主類算法共謀中顯得格外重要，在許多備受矚目的國際反壟斷案件中，由于“通信”在調(diào)查中起著關(guān)鍵作用，因此反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)常常需通過收集大量證據(jù)證明競爭對手的“通信”行為，從而對共謀行為進(jìn)行判定。 利用NLP 和NLU 領(lǐng)域的AI 技術(shù)，算法能夠以經(jīng)濟(jì)高效的方式實(shí)時(shí)標(biāo)記有問題的通信，從而有效助力反壟斷執(zhí)法。 需要注意，由于破解算法內(nèi)部決策的工作技術(shù)性較強(qiáng)，因此，反壟斷機(jī)關(guān)也應(yīng)當(dāng)做好對應(yīng)技術(shù)領(lǐng)域的人才儲備工作。 例如，可以考慮仿照英國和澳大利亞建立專門的技術(shù)部門，其主要從事技術(shù)性研究工作，尤其是對算法的默認(rèn)勾結(jié)和自動人工勾結(jié)進(jìn)行仿制與破解。

(三)參與主體的義務(wù)面向：共謀責(zé)任的分配與歸屬

如前所述，自學(xué)習(xí)算法的決策結(jié)果缺乏直接的可解釋性。 其獨(dú)立自主做出的商業(yè)決策對市場自由競爭造成損害時(shí)，反壟斷執(zhí)法機(jī)關(guān)難以從中窺得人類的共謀意圖與行動，共謀的追責(zé)主體因此難以確定，更有人試圖探尋算法的承擔(dān)能力。 此前文章已充分討論三種可能的責(zé)任分配方式，即歸屬于機(jī)器人本身，部署它的人，或者無人承擔(dān)。 不追究任何人的責(zé)任，或是歸責(zé)于不具有人類的道德感的算法，都會產(chǎn)生一個(gè)相同的結(jié)果——開辟算法使用者、開發(fā)者、受益者們借助算法逃避共謀責(zé)任的避風(fēng)港。 兩種選擇都使得責(zé)任歸屬的威懾功能定位落空，法律的目的性價(jià)值最終無法實(shí)現(xiàn)，因而并非現(xiàn)實(shí)的選擇。 責(zé)任承擔(dān)仍應(yīng)歸位于可能的自然人或單位。

學(xué)界在進(jìn)一步的責(zé)任分配問題上爭議頗多，即軟件開發(fā)商、使用算法的經(jīng)營者等相關(guān)主體應(yīng)當(dāng)在何種程度上承擔(dān)責(zé)任。 首先，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，經(jīng)營者應(yīng)對其算法實(shí)施的行為承擔(dān)嚴(yán)格責(zé)任。 在德法競爭部門關(guān)于算法的聯(lián)合報(bào)告中，法國競爭委員會主席Isabel 堅(jiān)持認(rèn)為，即使算法是由第三方提供，經(jīng)營者也應(yīng)對其行為負(fù)責(zé)，并認(rèn)為經(jīng)營者應(yīng)該嚴(yán)格掌握其算法的運(yùn)行機(jī)制。 無獨(dú)有偶，Vestager 委員也認(rèn)為經(jīng)營者不能藏在電腦程序背后，逃避共謀的責(zé)任。 但報(bào)告中也有部分學(xué)者認(rèn)為只有當(dāng)經(jīng)營者違反了合理的謹(jǐn)慎原則和可預(yù)見性標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，才應(yīng)對自己的算法承擔(dān)責(zé)任。 其次，對于開發(fā)者，報(bào)告中的多數(shù)學(xué)者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)免除責(zé)任，而歐盟反壟斷委員會則主張對軟件開發(fā)商施加較高的責(zé)任與懲罰。 它呼吁制定追究軟件開發(fā)商責(zé)任的具體規(guī)則，因其開發(fā)算法定價(jià)軟件的行為增加了市場中的共謀活動，并表示較高程度的責(zé)任將首先阻止軟件開發(fā)商在算法中埋藏共謀隱患。

不能苛以軟件開發(fā)商過高的義務(wù)，但也不能完全免除其責(zé)任。 僅因其提供算法的行為就施加較高程度的注意義務(wù)與責(zé)任，有違比例原則，也不利于技術(shù)的創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)證明，競爭對手采用同樣或相似算法時(shí)較可能達(dá)成共謀。 因此，提供相同算法的行為作為引發(fā)共謀的契機(jī)，一定情況下可能會被追究責(zé)任。 在兩種情況下，軟件開發(fā)商具有明顯的過錯(cuò)，一是在于其設(shè)計(jì)的算法本身未通過算法設(shè)計(jì)合規(guī)的審查，代碼設(shè)置存在共謀隱患；二是在于未盡到對經(jīng)營者的一般告知義務(wù)，如未告知經(jīng)營者使用算法可能產(chǎn)生的后果。 軟件開發(fā)商在上述情況中理應(yīng)承擔(dān)必要的法律責(zé)任。

經(jīng)營者責(zé)任是規(guī)制的重中之重。 首先，借助間接證據(jù)能證明存在前述“協(xié)議”時(shí)，經(jīng)營者無疑需要承擔(dān)責(zé)任。 且類似于一般算法共謀，存在不同的獲益主體和控制主體時(shí)究竟需要按份承擔(dān)責(zé)任還是連帶承擔(dān)責(zé)任，主要取決于各方排除限制競爭的意圖。 其次，當(dāng)自學(xué)習(xí)算法獨(dú)立自主達(dá)成共謀，經(jīng)營者根本不具有共謀意圖時(shí)，經(jīng)營者也應(yīng)當(dāng)對算法的決策行為承擔(dān)責(zé)任。

根據(jù)算法雇員理論，算法可以被類比成經(jīng)營者的員工，而員工代理行為的后果便是由其所在的經(jīng)營者承擔(dān)。 在實(shí)踐中，歐盟的判例法和歐盟委員會《關(guān)于將第101 條適用于橫向協(xié)定的準(zhǔn)則的回函》就規(guī)定，經(jīng)營者應(yīng)當(dāng)對其員工的行為負(fù)責(zé)，除非存在員工實(shí)施的決策超出代理權(quán)限等例外情況。 在學(xué)理上，單一經(jīng)濟(jì)實(shí)體理論基于下列因素得出經(jīng)營者應(yīng)承擔(dān)其員工行為責(zé)任的結(jié)論：一是員工不會在市場上產(chǎn)生與雇傭組織相分離的競爭力量，員工的一切經(jīng)濟(jì)行為都被認(rèn)為是經(jīng)營者的行為；二是經(jīng)營者對于其員工具有很強(qiáng)的控制力，能夠?qū)ζ涫┘記Q定性影響，并決定員工行動的總體方針；三是該經(jīng)營者從違反競爭法的行為中獲益。 因此經(jīng)營者需要對其雇員和受其控制的其他人的反競爭行為負(fù)責(zé)。 對比上述三項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，算法與員工相似度極高，經(jīng)營者應(yīng)對算法行為負(fù)責(zé)。 首先，恰如經(jīng)營者與員工之間的雇傭關(guān)系，算法是經(jīng)營者的一部分。 算法執(zhí)行的每個(gè)業(yè)務(wù)操作都被認(rèn)為是經(jīng)營者的行為，而不會產(chǎn)生獨(dú)立于經(jīng)營者的競爭力量。 其次，算法的根本目標(biāo)是企業(yè)利潤最大化，與員工一樣在經(jīng)營者總體方針指導(dǎo)下為其提供服務(wù)。 算法只執(zhí)行經(jīng)營者所予的某項(xiàng)政策，而不會違背經(jīng)營者宗旨。 雖然算法有可能會獨(dú)立實(shí)施侵權(quán)行為，但人類員工同樣也有一定的自主性。 算法甚至因其“理性”而更容易控制，因?yàn)槔硇詭硐鄬Φ目深A(yù)測性，而人類可能會表現(xiàn)出非理性的情緒，并背離政策法規(guī)。 簡言之，算法較之人類具有更高的可控性。 最后，算法共謀行為所產(chǎn)生的收益歸經(jīng)營者所有，員工同樣為經(jīng)營者創(chuàng)造價(jià)值。因而兩者在反壟斷責(zé)任方面具有可比性，算法應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是經(jīng)營者這個(gè)經(jīng)濟(jì)實(shí)體的一部分，滿足三項(xiàng)要求的經(jīng)營者需要對此承擔(dān)嚴(yán)格責(zé)任。

四、 結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，自學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)驅(qū)動型市場中發(fā)揮的作用日趨重要，對市場競爭方式產(chǎn)生了深刻影響。 人工智能技術(shù)支持下的自學(xué)習(xí)算法因其高度智能化和隱蔽性的特征，通過分析海量數(shù)據(jù)，重復(fù)迭代學(xué)習(xí)，極大地增強(qiáng)了算法共謀的查處難度。 由此，我國反壟斷界需重新審視自主類算法共謀的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，通過構(gòu)建針對不同面向的多元化規(guī)制體系以減輕共謀的危害。 與此同時(shí)，中國反壟斷法學(xué)界與實(shí)務(wù)部門也應(yīng)保持精誠合作，完善大數(shù)據(jù)時(shí)代針對算法共謀行為的反壟斷理論體系與法律框架，圍繞新興技術(shù)和競爭理念進(jìn)一步探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的中國方案，贏得數(shù)字革命時(shí)代變革的領(lǐng)先契機(jī)。