秦 勇，韓世鵬

（1，2 中國石油大學(xué)（華東）文法學(xué)院財稅金融法研究中心， 山東青島 266555）

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、分布式記賬以及云計算等技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用， 傳統(tǒng)市場逐漸催生出數(shù)字經(jīng)濟這一新業(yè)態(tài)。 由于數(shù)字經(jīng)濟是以二進位制與代碼算法為底層架構(gòu)，進而構(gòu)建出具有較強流動性、跨界性、隱蔽性的規(guī)則與賦能體系，因此，數(shù)字經(jīng)濟也可稱為算法經(jīng)濟。 然而，算法在降低交易成本、提升交互頻率的同時也引發(fā)了頗具破壞性的反競爭行為——算法共謀。 在我國，因算法共謀引發(fā)的壟斷行為并未引起人們足夠多的關(guān)注， 有限的研究成果僅僅集中在算法共謀特征、 類型以及對反壟斷法挑戰(zhàn)的表面闡述； 對于算法共謀的法理意蘊以及更為細(xì)致的算法協(xié)同行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)、 責(zé)任分配則鮮少提及。 基于此，本文擬細(xì)致梳理算法共謀在反壟斷法尤其是壟斷協(xié)議領(lǐng)域引發(fā)的規(guī)制困境；同時，借助反壟斷法修改的歷史契機， 嘗試構(gòu)建算法卡特爾中協(xié)同行為與意思聯(lián)絡(luò)的證明路徑， 并在責(zé)任分配方面提出類型化的對策建議。

一、算法共謀的壟斷原理與類型分析

算法是以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等為主要底層架構(gòu)的智能設(shè)備通過系統(tǒng)描述、搜集分析、自動處理數(shù)據(jù)的策略機制。算法的出現(xiàn)深刻改變了社會進程與公眾生活， 其在市場經(jīng)濟領(lǐng)域的影響同樣不容小覷。 企業(yè)運用算法不僅可以預(yù)測市場趨勢、完善行業(yè)定價模型，還能進行精準(zhǔn)畫像，實現(xiàn)對顧客的個性化服務(wù)。但算法的不當(dāng)應(yīng)用同樣會對市場競爭產(chǎn)生消極影響，在壟斷協(xié)議中的表現(xiàn)尤為突出，非常典型的例子是，算法由最初的機械運算深化至市場交易行為的預(yù)測與協(xié)調(diào)，并由此產(chǎn)生了包括自動定價機制在內(nèi)的算法共謀現(xiàn)象。

（一）算法共謀的壟斷原理

根據(jù)經(jīng)濟學(xué)研究，達成市場共謀必須同時滿足以下三個條件：共謀各方能夠迅速達成壟斷合意；執(zhí)法機構(gòu)難以探測到偏離競爭的行為；建立對不忠行為的報復(fù)機制。算法的規(guī)模運用提升了經(jīng)營者之間的交互頻率，同時，共謀主導(dǎo)者通過高頻互動可以及時發(fā)現(xiàn)行為偏離者并施加處罰， 從而實現(xiàn)維持壟斷的目的。具體而言，算法共謀對市場競爭的影響表現(xiàn)在以下三個方面：

其一，算法共謀降低了交易成本，提高了市場進入壁壘。 基于算法自身智能化和主動化的特點，其改變了經(jīng)營者達成合意的市場結(jié)構(gòu)，從而使得壟斷共謀更加高效與便利。 首先，算法共謀降低了信息交流的成本，使競爭者更容易達成壟斷協(xié)議。數(shù)字經(jīng)濟時代，傳統(tǒng)意義上的直接交流變得危險且沒有必要。原因在于算法的智能決策機制會自動根據(jù)競爭對手的市場行為選擇符合自身利益最大化的措施，這種反應(yīng)是及時的也是動態(tài)的，可以極大壓縮溝通交流的成本。 其次，算法共謀改變了合意的形式。 算法從一開始的合謀工具之角色到可以脫離人類指令而自動決策的代理人，其智能化程度逐漸加深。 雖然合意形式的變化并不會改變壟斷效果，卻對違法分析施加了實質(zhì)性影響。最后，算法共謀強化了市場壁壘的作用。算法并沒有消除市場壁壘，相反，其在一定程度上提高了市場進入的標(biāo)準(zhǔn)。 算法出現(xiàn)以前，相比于共謀中的不忠行為， 寡頭經(jīng)營者更加忌憚頻繁出現(xiàn)的新的市場進入者。 因為對于偏離共謀的行為者，尚且可以通過監(jiān)督與懲罰機制加以震懾；但對于在時間、數(shù)量、份額均不確定的市場新進入者，寡頭經(jīng)營者無法在短時間內(nèi)說服每一個經(jīng)營者加入共謀，更遑論要求他們及時作出協(xié)同行為。 算法的出現(xiàn)使得上述目標(biāo)更容易達成，寡頭經(jīng)營者利用算法可以在最短時間內(nèi)察覺市場新進入者的詳細(xì)情況，如定價策略、產(chǎn)銷量、占有率等，進而采取應(yīng)對措施，這就必然導(dǎo)致算法主導(dǎo)下的市場壁壘高于傳統(tǒng)市場，壟斷共謀也將更容易達成。

其二，算法共謀使得壟斷形式更加隱蔽。 傳統(tǒng)壟斷共謀形式往往存在可被觀察到的協(xié)議、決議，但算法共謀卻通過算法動態(tài)性與市場透明性將經(jīng)營者之間的意思聯(lián)絡(luò)巧妙地掩藏起來。 一方面，算法共謀使得合意難以被察覺。智能算法的自動性隱去了經(jīng)營者之間反復(fù)博弈的磋商過程，不可能產(chǎn)生可見的書面協(xié)議。另一方面，算法共謀導(dǎo)致合意證明頗為艱難?；谛畔?yán)重不對稱的交易現(xiàn)狀，廣大消費者甚至是反壟斷執(zhí)法機構(gòu)難以察覺隱藏在算法中的價格變動，或者即便發(fā)現(xiàn)了也會因缺乏證據(jù)而“鎩羽而歸”。算法隱蔽性的來源主要是智能算法的非透明性，這就導(dǎo)致主觀意思聯(lián)絡(luò)始終無法被證實。 更有甚者，倘若算法只是預(yù)先設(shè)定了盈利目標(biāo)， 即便執(zhí)法機構(gòu)發(fā)現(xiàn)了協(xié)同行為，經(jīng)營者也會通過主張“平行行為”或者“跟隨行為”加以抗辯。 如此，法官裁判壟斷的可能將微乎其微。

其三，算法共謀有利于壟斷合意的長久維持。 立足經(jīng)濟學(xué)視角，寡頭依賴?yán)碚撘约安┺恼撓碌膲艛喙仓\并不容易維持。 因為，盡管所有經(jīng)營者都清楚維持共謀是最優(yōu)選擇，但他們?nèi)杂袕娏业膭訖C去擅自降價或者調(diào)整產(chǎn)量，從而謀取更多的私利。 不忠行為的頻繁發(fā)生加重了經(jīng)營者之間的猜疑，來之不易的共謀也將顯得異常脆弱。 在上述情形下，共謀者認(rèn)識到了監(jiān)督與懲罰機制的重要性，并嘗試通過算法消除不忠行為的可能性。 具體而言，壟斷共謀中經(jīng)營者不忠行為的發(fā)生概率主要受以下幾個因素影響：（1） 不忠行為的預(yù)期收益；（2）不忠行為被發(fā)現(xiàn)的概率；（3）可能遭受的懲罰。算法對共謀的影響便是通過上述三個因素實現(xiàn)的。 首先，算法共謀將市場與經(jīng)營者以及經(jīng)營者之間的行為緊密聯(lián)系在一起，市場互動頻率的加快使得經(jīng)營者預(yù)期收益趨于不穩(wěn)定。 其次，大數(shù)據(jù)、云計算、分布式記賬以及人工智能技術(shù)的參與使得傳統(tǒng)的市場壁壘逐漸消失，而與之對應(yīng)的數(shù)字經(jīng)濟市場的壁壘卻在不斷升高，壁壘內(nèi)的市場更加透明。 高度透明的市場有利于提升經(jīng)營信息的交互頻率，促進經(jīng)營者的共謀，同時意味著默示共謀的主導(dǎo)者以及參與者可以輕而易舉地監(jiān)測彼此的行為，不忠行為被發(fā)現(xiàn)的可能性也將增加。最后，算法共謀提高了懲罰的威懾性。算法出現(xiàn)以前，即便部分經(jīng)營者采取欺騙手段暗中降價或者調(diào)整產(chǎn)量， 待其他參與者發(fā)現(xiàn)卻為時已晚，不忠行為者早已“全身而退”。而算法極大提升了不忠行為的發(fā)現(xiàn)概率，從而提升了懲罰的及時性，不僅可以減少不忠行為者的獲利總額，還能使得其他參與者因不忠行為者的懲罰而彌補虧損，繼續(xù)保持壟斷共謀。

綜上，盡管算法本身并不會產(chǎn)生法律意義上的價值判斷，但這并不代表算法對競爭的影響始終是中性的。 一旦經(jīng)營者將算法作為壟斷共謀的工具，攫取市場超額利潤，便有可能落入反壟斷法的規(guī)制范圍。

（二）算法共謀的類型分析

最早將算法與共謀結(jié)合起來的是Ezrachi 和Stucke。 兩位經(jīng)濟學(xué)教授認(rèn)為算法共謀是在隱秘的協(xié)議、意思聯(lián)絡(luò)以及信息交流的前提下，經(jīng)營者通過算法達成并維持合謀的反競爭行為。 同時，Ezrachi 還將算法共謀分為四種類型，分別為信使型算法共謀、軸輻型算法共謀、預(yù)測型算法共謀以及自主型算法共謀。

1.信使型算法共謀

顧名思義，信使型算法共謀是指算法在經(jīng)營者合謀場景中充當(dāng)“信使”角色的情形。 在此類合謀中，經(jīng)營者始終是壟斷協(xié)議的主導(dǎo)者，而算法只是實現(xiàn)人類合謀意志的輔助工具。 具體而言，算法憑借“代理人”身份對市場上其他經(jīng)營者的定價行為進行監(jiān)測，通過實時數(shù)據(jù)追蹤，精準(zhǔn)掌控交易信息的變化，一旦達到算法使用者設(shè)定的閾值條件，則自動發(fā)出信號。 競爭者便可根據(jù)信號調(diào)整自身的經(jīng)營策略，從而實現(xiàn)價格協(xié)調(diào)。 從反壟斷執(zhí)法的角度來看，協(xié)議的法律概念能夠在信使型算法共謀中直接適用，執(zhí)法機構(gòu)在掌握充分證據(jù)的前提下可以毫不費力地譴責(zé)這種共謀行為，因此，有關(guān)意圖的證明作用是有限的。

2.軸輻型算法共謀

軸輻型算法共謀是結(jié)構(gòu)上迥異于其他三種共謀類型的形式，其概念可以大體描述為：以特定主體為中心，以算法為媒介，通過縱向協(xié)議與多個具有競爭關(guān)系的橫向經(jīng)營者之間達成的旨在排除、限制競爭的壟斷協(xié)議。 事實上，“軸輻”并不是一個嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆尚g(shù)語， 而是針對縱向、 橫向壟斷行為混合的形象描述?！拜S心”是指居于主導(dǎo)地位的上游（或者下游）企業(yè)，而“輪緣”則是傳統(tǒng)意義上的橫向競爭者，兩者之間通過縱向協(xié)議——“輻條”傳遞敏感交易信息，以實現(xiàn)橫向壟斷的實質(zhì)目的。算法在軸輻協(xié)議中往往充當(dāng)連結(jié)軸心與輪緣的“輻條”， 即被用來促進使用者之間的共謀，其本質(zhì)上類似于信使型算法共謀，只不過囿于復(fù)雜的內(nèi)在結(jié)構(gòu)而具有了特殊性。

3.預(yù)測型算法共謀

預(yù)測型算法共謀又稱為“算法支持的隱形串謀”。其運行機理在于，算法程序可由不同的經(jīng)營者設(shè)計開發(fā)，但就算法功能而言彼此之間高度重合，其不僅可以作為監(jiān)督市場活動的“電子眼”，還能利用定價算法增加市場交易的透明度以預(yù)測其他經(jīng)營者的行為趨向1See Scott S.Megregian et al., EU Commissioner Warns Companies of Potentially Unlawful Use of Pricing Algorithms, NAT′L L.REV.(Mar.31,2017), http://www.nat law review.com/article/eu-commissioner-warns-companies-potentially-unlawful-use-pricing-algorithms.2021 年3 月1 日最后訪問。。 在此情形下，經(jīng)營者之間并無明顯的溝通行為，但結(jié)果的可預(yù)測性決定了算法經(jīng)營者不必表現(xiàn)任何主觀聯(lián)絡(luò)意圖便可促成合謀行為的產(chǎn)生。更為重要的是，預(yù)測型算法還可以用來監(jiān)督共謀者內(nèi)部可能發(fā)生的不忠行為。 例如，預(yù)測型算法共謀可以及時發(fā)現(xiàn)超出共謀協(xié)議范圍的定價行為，并對背離共謀的經(jīng)營者施加懲罰措施。

4.自主型算法共謀

自主型算法共謀是在機器深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上達成的共謀形式，其不僅擁有更為強大的分析與預(yù)測能力，甚至可以擺脫經(jīng)營者的操控——以“上帝視角”觀察競爭對手的銷售策略，并通過調(diào)整、修正自身的交易行為達到默示共謀的目的。 質(zhì)言之，自主型算法共謀依托高度智能技術(shù)可以實現(xiàn)對市場交易信息與行為的持續(xù)學(xué)習(xí)， 并在沒有人類干預(yù)的情況下形成共謀。因此，相比于上述三種共謀形式，自主型算法共謀更容易促成經(jīng)營者之間利潤最大化的目標(biāo)，也能夠最大程度地?fù)p害消費者的權(quán)益。 不僅如此，對于毫無人工智能專業(yè)知識的反壟斷執(zhí)法機構(gòu)來說，自主型算法共謀的運算過程堪比“黑箱”，這就使得執(zhí)法機構(gòu)如何發(fā)現(xiàn)以及發(fā)現(xiàn)后如何舉證成為難題。

二、算法共謀對我國現(xiàn)行反壟斷法的挑戰(zhàn)

算法共謀改變了傳統(tǒng)市場決策的方式和效果，同時改變了數(shù)據(jù)巨人——算法驅(qū)動型企業(yè)與算法相對人——消費者的平等地位，從而將技術(shù)權(quán)力轉(zhuǎn)變?yōu)槭袌鰴?quán)力甚至社會權(quán)力，最終損害了市場正常的競爭秩序與消費者的合法權(quán)益。 因此，面對算法引發(fā)的壟斷難題，發(fā)端于工業(yè)時代的反壟斷法能否有效應(yīng)對尚需進一步觀察。 至少在當(dāng)前，我國反壟斷法理論以及實踐無法在認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)與責(zé)任分配這兩個層面妥善處理算法共謀的問題。

（一）算法共謀認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

《反壟斷法》對于合謀的認(rèn)定需要確定競爭者之間存在“協(xié)議”。倘若雙方的合作中沒有明示合作內(nèi)容與條款， 在缺少有效壟斷協(xié)議的情況下，《反壟斷法》對于“協(xié)議”的適用性就受到了挑戰(zhàn)。算法共謀面臨的執(zhí)法困境便是對“協(xié)議”的解釋困境。 同時，壟斷協(xié)議二分法（橫向壟斷協(xié)議與縱向壟斷協(xié)議）是我國反壟斷執(zhí)法機構(gòu)長期以來堅持的理論范式，對于兩者的違法性分析，司法實踐也逐漸形成了橫向協(xié)議適用本身違法、縱向協(xié)議適用合理分析原則的現(xiàn)狀，但依托算法的壟斷共謀對經(jīng)典二分法的法邏輯造成了現(xiàn)實沖擊。 具體而言：

一方面，壟斷“協(xié)議”范圍難以涵攝算法共謀。 根據(jù)文義解釋，立法層面的壟斷協(xié)議是指排除、限制競爭的協(xié)議、決議或者其他協(xié)同行為。 盡管學(xué)界對協(xié)議與協(xié)同行為的關(guān)系存在諸多爭論，但《反壟斷法（修正草案）》對該條文并未進行修改，協(xié)同行為當(dāng)前仍屬于協(xié)議的一種特殊形式。 因此，反壟斷法中的壟斷協(xié)議既包括含有共謀合意的書面合同、決議，也包括協(xié)同一致的客觀行為。 然而，算法共謀不可避免會對壟斷協(xié)議的適用造成諸多困擾：首先，算法共謀的合意表征難以被察覺。智能算法的自動性省去了經(jīng)營者之間反復(fù)博弈的磋商過程，不可能產(chǎn)生書面協(xié)議，留下的常常是協(xié)同一致的提價行為。 如此，反壟斷執(zhí)法機構(gòu)難以通過狹義的壟斷協(xié)議規(guī)則予以規(guī)制。 其次，即便無法證明書面協(xié)議的存在，可否通過協(xié)同行為反推壟斷共謀的成立呢？筆者以為同樣存在問題。原因在于，算法隱蔽性的來源主要是智能算法的非透明性，這就導(dǎo)致主觀意思聯(lián)絡(luò)始終無法被證實。 由此可見，算法共謀增加了壟斷協(xié)議概念與邊界認(rèn)定的模糊性。

另一方面，算法共謀模糊了壟斷協(xié)議二分法的邊界。 以軸輻型算法共謀為例，多個橫向經(jīng)營者同時與縱向經(jīng)營者達成價格協(xié)同策略，但橫向經(jīng)營者之間并無直接溝通交流的證據(jù)。 即便如此，經(jīng)營者仍造成了橫向壟斷的后果，顯然應(yīng)被歸類為《反壟斷法》禁止的共謀類型。 遺憾的是，對于軸輻型算法共謀，以縱向、橫向壟斷協(xié)議為核心的經(jīng)典二分法框架無法提供有效地規(guī)制路徑。 首先，軸輻型算法共謀雖然具有縱向協(xié)議的形式外觀，但兩者在主體條件、概念外延、行為目的等方面存在諸多不同，屬于“偽縱向協(xié)議”，不能當(dāng)然適用縱向壟斷協(xié)議規(guī)則。 其次，軸輻型算法共謀也不能簡單歸入橫向壟斷協(xié)議范疇。原因在于軸輻結(jié)構(gòu)體系中有縱向主體的參與，而縱向主體也有可能是壟斷的主導(dǎo)者。 最后，軸輻型算法共謀更不能認(rèn)定為新型壟斷協(xié)議。軸輻型算法共謀本質(zhì)上仍是壟斷協(xié)議的一種，只不過因為算法、結(jié)構(gòu)復(fù)雜而具有了特殊性，其仍脫胎于原有的壟斷體系，并無實質(zhì)上的創(chuàng)新。 而且從成本-效益角度來看， 新型協(xié)議的法律定位具有不經(jīng)濟性。 即便完成煩瑣的立法工作，該類壟斷協(xié)議與橫向、縱向壟斷協(xié)議存在諸多重復(fù)、沖突之處，未必能在司法實踐中發(fā)揮預(yù)期的作用。

類似的困境在自主型壟斷共謀等共謀形式中也有所體現(xiàn)。自主定價機制實施的競爭策略或許并非算法設(shè)計者、使用者的初衷，上述主體不僅未曾下達有關(guān)價格合謀的指令， 更遑論該機制究竟會在何時、以何種方式進行合謀行為。 因此，在沒有充足證據(jù)表明經(jīng)營者參與共謀，甚至無法明確智能算法是否具有法律人格的前提下，如何認(rèn)定自主型壟斷共謀的行為及其法律性質(zhì)，目前尚無定論。更重要的是，反壟斷執(zhí)法機構(gòu)在證明經(jīng)營者之間的壟斷合意時，往往衡量經(jīng)營者之間的行為意圖、共謀意愿以及對懲罰的恐懼情緒等心理因素，盡管算法在一定程度上可以模擬人類的思維方式，但對于情感與心理狀態(tài)等更為重要的判定要素卻難以復(fù)刻，而這也將給反壟斷執(zhí)法帶來諸多阻礙。

（二）算法共謀的責(zé)任承擔(dān)機制凸顯爭議

Mehra 教授認(rèn)為算法共謀中可能存在三種責(zé)任分配的選擇：其一，由算法本身承擔(dān)共謀責(zé)任；其二，由算法的使用者承擔(dān)共謀責(zé)任；其三，沒有任何責(zé)任主體2See Mehra，S.K.，Antitrust and the Robot-Seller: Competition in the Time of Algorithms，Minnesota Law Review (2015),http://www.Minnesota law review.org/wp-content/uploads/2016/04/Mehra_ONLINE PDF1.最后訪問時間: 2021 年2 月2 日。。 事實上，在已經(jīng)造成排除、限制競爭效果的前提下，沒有責(zé)任承擔(dān)主體顯然不符合反壟斷法的立法目的與執(zhí)法邏輯。而對于算法本身究竟能否成為共謀的責(zé)任主體以及經(jīng)營者之間又將如何對責(zé)任份額進行劃定的問題，學(xué)界眾說紛紜。傳統(tǒng)壟斷行為，即便是最為復(fù)雜的軸輻協(xié)議，對壟斷責(zé)任主體的判定標(biāo)準(zhǔn)也是清晰的， 即承擔(dān)壟斷的責(zé)任主體必然是具有權(quán)利、行為能力的自然人、法人或者其他組織。 至于承擔(dān)責(zé)任的范圍、程度以及方式，則需要綜合考量相關(guān)市場、競爭效果、參與作用等因素。但在算法共謀中，機器代碼逐漸替代了人類意識。 若遵循嚴(yán)格的法教義學(xué)解釋，智能機器并不具備法律意義上“人”的理性意識，無法成為責(zé)任承擔(dān)主體。 算法也與法人、其他組織在運行邏輯方面存在本質(zhì)區(qū)別，同樣不能借助“非人可人”的立法技術(shù)將其歸類為擬制主體的范疇。因此，算法成為責(zé)任承擔(dān)主體的結(jié)論存疑。 另外，算法共謀是一個適應(yīng)多元場景的持續(xù)性過程，多方主體對算法的利用方式增加了歸責(zé)難度，甚至有些經(jīng)營者會以算法共謀的自動性主張免責(zé)。在2015 年的“優(yōu)步案”中，美國優(yōu)步公司面對聯(lián)邦貿(mào)易委員會的指控， 便抗辯道：“算法只是用來確認(rèn)市場狀態(tài)的工具， 企業(yè)本身并沒有參與設(shè)定市場的共謀。”可見，面對違行為隱蔽且主體多元的算法共謀，如何明晰主體以及確定責(zé)任份額成為當(dāng)前亟待思考的問題。

三、算法共謀的反壟斷規(guī)制路徑

算法共謀這種隱蔽的共謀形式絕非僅停留在理論層面，一旦對其疏于管制，必將對現(xiàn)有的反壟斷執(zhí)法實踐造成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 因此，就當(dāng)前而言，關(guān)于算法共謀的研究極具現(xiàn)實意義。 而對于如何構(gòu)建算法共謀的反壟斷規(guī)制路徑，筆者以為應(yīng)當(dāng)從以下三個方面考量：

（一）算法共謀認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的明晰

由于算法共謀常常表現(xiàn)為默示的形式，與之聯(lián)系較為密切的是民法意思表示理論與刑法共同犯意的證明，而民、刑法律體系的理論與實踐也可為反壟斷執(zhí)法提供有益參考與借鑒。

默示作為民法意思表示理論中的存在最早起源于德國，卡爾·拉倫茨認(rèn)為，在某種特殊情形下，沉默（作為默示的一種形式） 以一種不作為的形式同樣可以產(chǎn)生法律行為上意思表示的作用。我國《民法典》總則編第一百四十條規(guī)定了規(guī)范性沉默（沉默只有在法律規(guī)定時，方可視為意思表示）與約定性沉默（沉默只有在當(dāng)事人約定或者符合當(dāng)事人之間的交易習(xí)慣時，方可視之為意思表示），《民法典》 合同編第四百八十條3《民法典》合同編第四百八十條：“承諾應(yīng)當(dāng)以通知的方式作出；但是，根據(jù)交易習(xí)慣或者要約表明可以通過行為作出承諾的除外?！迸c四百八十四條第二款4《民法典》合同編第四百八十四條第二款：“承諾不需要通知的，根據(jù)交易習(xí)慣或者要約的要求作出承諾的行為時生效。 ”規(guī)定的意思實現(xiàn)， 均彰顯出默示在法律制度中的重要作用。而隨著數(shù)字經(jīng)濟與算法的興起， 表意人的意思表示披上了科技的外衣，這是否預(yù)示著傳統(tǒng)默示理論歸于虛無呢？ 筆者以為不然。 盡管算法共謀充斥著不可知的代碼與程序，但其本質(zhì)終究是經(jīng)營者意思的延伸。 因此，算法共謀的性質(zhì)問題只不過是法教義學(xué)上的解釋問題。

而對于如何理解算法共謀行為中的壟斷真意，同樣可以借鑒刑法共同犯意的推導(dǎo)證明路徑。在犯意評價方面，日本刑法學(xué)者牧野英一認(rèn)為：“共同犯罪的主觀要件是意思聯(lián)絡(luò)。由于甲的意思和乙的意思互相聯(lián)絡(luò)，其兩者的行為，才產(chǎn)生法律上統(tǒng)一觀察的結(jié)果。 ”值得注意的是，共同犯罪中共同實行的犯罪意圖不要求以明示的形式，只要行為人之間存在相互默契的行為，就可以認(rèn)定為共同實行的意思。另外，對共同犯罪中過限行為的默許同樣視為同意，因為上述情形可以理解為以默示的意思聯(lián)絡(luò)確定了新的犯意范圍，從而實施了新的犯罪行為。因此，在結(jié)果上，無論是對于普通的共同犯罪還是過限犯罪行為的罪責(zé)均應(yīng)當(dāng)由各行為人共同承擔(dān)。 由于單獨的犯意并不會被刑法評價，只有該內(nèi)心活動具化為外在行為時方能落入刑法的規(guī)制框架中，因此，對于犯罪行為人的共同犯意必須通過客觀行為進行反推。 其原理在于，共同犯罪的行為人發(fā)出了“犯罪邀約”，即便“邀約”的內(nèi)容是模糊的，即便“受約方”并沒有明確表示是否接受以及承諾；只要“邀約方”對“受約方”的表意不加任何限制，或者通過考察共犯之間以往的習(xí)慣性的犯意內(nèi)容足以證明對行為有所幫助，就足以認(rèn)定行為人的共同犯意。 同時，綜合考量行為人的前科背景、社會關(guān)系、利益輸送等便可判斷共同犯罪的事實成立。 可見，共同犯罪中默示意思聯(lián)絡(luò)的作用是表明行為人之間相互溝通和支持的心理關(guān)系，這種心理關(guān)系同樣是算法共謀的意義所在。值得注意的是，與刑法共犯犯意不同，算法共謀作為經(jīng)濟法領(lǐng)域的失范行為，其證明標(biāo)準(zhǔn)要低于前者。 刑法規(guī)范的評價對象是犯罪行為，共犯理論的應(yīng)用對象是犯罪嫌疑人， 最終目的是打擊犯罪，維護社會公共秩序。 基于刑法謙抑性原則的考量，司法實踐對共犯犯意的證明往往更為嚴(yán)格。算法共謀同樣危害了社會秩序（主要指市場經(jīng)濟秩序）的正常與穩(wěn)定，但其終究未能對公民人身、財產(chǎn)權(quán)益造成直接的損害，因此在證明方面達到“可能知道”標(biāo)準(zhǔn)便足以推定共謀成立。

具體到算法共謀中，認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)是研究算法壟斷必須面對的問題，其核心在于如何認(rèn)定算法平臺一致行為以及如何證明算法共謀與一致行為的因果關(guān)系。算法出現(xiàn)以前，壟斷共謀的認(rèn)定通過直接證據(jù)；在缺乏直接證據(jù)的情形下，需要通過法律推定證明意思聯(lián)絡(luò)與協(xié)同行為的因果關(guān)系。算法的參與并未改變原有的證明路徑，只不過證明的過程將會更加復(fù)雜。 筆者以為，算法共謀的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵在于兩點：其一，應(yīng)用算法的目的在于便利對敏感交易信息的溝通。共謀的發(fā)起者通過算法傳遞共謀邀請，其他經(jīng)營者接收到共謀邀請后會形成信賴預(yù)期。如果沒有算法形成的溝通便利，競爭者之間不可能有太多的行為選擇，卡特爾也將難以達成。 而且，共謀者之間往往形成監(jiān)督與懲罰機制，以維護共謀的穩(wěn)定。 監(jiān)督機制可以追蹤各成員的行動，避免可能發(fā)生的不忠行為。 懲罰機制則是通過嚴(yán)厲的手段處罰背叛共謀的行為人，并通過威懾效應(yīng)防止其他經(jīng)營者的背叛。 其二，在算法共謀的作用下，經(jīng)營者之間開展了有意識的一致行為，而且此種一致行為區(qū)別于“平行行為”與“跟隨行為”。 具言之：

1.識別算法共謀邀請

算法共謀邀請是指具有反競爭目的且應(yīng)受反壟斷法譴責(zé)的經(jīng)營者利用算法邀請其他經(jīng)營者參與共謀的行為。 之所以強調(diào)算法共謀邀請，原因是這種隱蔽的信息交流一旦被接受， 將造成嚴(yán)重的反競爭行為。 因此，算法共謀邀請本身便代表著一種潛在的具有損害競爭的風(fēng)險。 而對于算法邀請共謀的判定標(biāo)準(zhǔn)，需要綜合考量經(jīng)營者的協(xié)議內(nèi)容以及抗辯事由。

以蘋果電子書案為例， 在裝有iBookstore 軟件的平板電腦之前，電子書的銷售主要通過亞馬遜公司的Kindle 平臺。 出版商往往采用傳統(tǒng)的批發(fā)模式與亞馬遜公司進行合作， 即Kindle 平臺以9.99 美元的批發(fā)價格從出版商手中獲取電子書，并自行設(shè)定零售價格進行銷售5See.Opinion & Order,U.S.v.Apple,Inc.,et al.,Penguin Group (USA) Inc.,et al.,12-cv-02826-DLC,July 10,2013,p.14.。然而，亞馬遜公司為了推廣Kindle 閱讀器并從而占領(lǐng)電子書市場，常以低于成本的價格進行銷售，這引起了出版商的極大不滿。原因在于，出版商認(rèn)為亞馬遜此舉會降低紙質(zhì)書的銷售數(shù)量， 徒然增加“沉沒成本”， 遂提出漲價要求但遭到了后者的拒絕。與此同時，蘋果公司憑借iPad 及“電子書店”軟件向出版商提出了代銷模式（出版商享有零售定價權(quán)，而蘋果公司則按比例收取一定的傭金）。 同時在該模式的基礎(chǔ)上，雙方又添加了最惠國待遇條款以及分層式最高價格機制6See.Opinion & Order,U.S.v.Apple,Inc.,et al.,Penguin Group (USA) Inc.,et al.,12-cv-02826-DLC,July 10,2013,p.39.。 代理模式的出現(xiàn)使得亞馬遜的電子書市場份額遭到了極大沖擊，股價應(yīng)聲下跌。最終，亞馬遜公司迫于競爭壓力，接受了代理模式，并按照出版商的要求進行了漲價7See.Opinion & Order,U.S.v.Apple,Inc.,et al.,Penguin Group (USA) Inc.,et al.,12-cv-02826-DLC,July 10,2013,p.40-50.。 地區(qū)法院認(rèn)為蘋果公司與出版商的合謀違反了《謝爾曼法》第一條，涉嫌串通、操縱電子書的銷售價格。 蘋果公司不服該判決，提出上訴，被上訴法院駁回8See United States v.Apple,Inc.13-3741-cv(L)(June 30,2015).。從本案中我們不難總結(jié)以下三點：（1）蘋果公司推出的代理模式（包含著定價協(xié)議、傭金比例、最惠國待遇條款等）本身構(gòu)成了對圖書出版商的共謀邀請。（2）此種共謀邀請并非善意的。對圖書出版商而言可以重新掌握定價權(quán)，避免沉沒成本的支出；對于蘋果公司而言，可以排擠亞馬遜公司，獨占電子書市場。 （3）對于蘋果公司提出的其為電子書新進入者的抗辯理由，也是完全站不住腳的。原因在于，蘋果公司在智能電子設(shè)備領(lǐng)域便占有大量市場份額，而電子書市場的跨界成本又極為低廉，所謂的“市場新進入者”的說辭并沒有實質(zhì)性依據(jù)。因此，上述三點分析思路便構(gòu)成了認(rèn)定算法共謀邀請的理由。

2.通過間接證據(jù)推導(dǎo)共謀與行為的因果關(guān)系

算法共謀的參與者往往竭盡全力掩蓋其共謀行為，以至于“冒著煙的槍”的決定性證據(jù)幾乎不會存在。 在美國，一個固定價格行為的密謀被聯(lián)邦當(dāng)局發(fā)現(xiàn)的可能性已經(jīng)被估計為最高能在13%-17%之間。因此，想要證明合謀與協(xié)同行為的因果關(guān)系已然不能依賴為數(shù)不多的直接證據(jù)，而是應(yīng)當(dāng)利用間接證據(jù)與環(huán)境因素進行推導(dǎo)，從而完成“共謀引誘-信賴預(yù)期-一致行為”證明邏輯鏈條。 算法共謀證明路徑中的間接證據(jù)是指表明寡頭企業(yè)之間將采取一致行動的輔助性證據(jù)； 或者寡頭企業(yè)存在消除產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量、價格、銷售范圍等敏感信息不確定性的聯(lián)絡(luò)。而“環(huán)境證據(jù)”是美國司法實踐的專有名詞，其最初的含義為：對于違反《謝爾曼法》的共謀行為可以通過主體之間的交易過程以及其他市場環(huán)境因素加以證明。其中的環(huán)境因素包括進入壁壘、產(chǎn)品同質(zhì)性、市場集中度、消費者需求彈性等。通過間接證據(jù)或環(huán)境證據(jù)進行推導(dǎo)的一個典型案例便是“Interstate Circuit 案”。 對于Interstate Circuit 是否違反了《謝爾曼法》第一條的規(guī)定，聯(lián)邦最高法院給出了三點間接證據(jù)：共享信息、獨立性以及復(fù)雜性。共享信息揭示了競爭者之間對共謀邀請的認(rèn)識具有普遍性，而獨立性則證明了競爭者理性人的角色預(yù)設(shè)，最后的復(fù)雜性強調(diào)競爭者之間的行為絕非巧合，而極有可能是共謀的結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，間接證據(jù)是通過推定進行判斷的，這就意味著任何一個單一的間接證據(jù)都不足以達到默示共謀的證明標(biāo)準(zhǔn)，而是必須依托間接證據(jù)組成的證據(jù)鏈條方能實現(xiàn)。而要將散亂無章的間接證據(jù)有機串聯(lián)起來則需要考量當(dāng)時的經(jīng)濟背景即環(huán)境因素的作用。 如此，方可實現(xiàn)協(xié)同行為的證明。

（二）算法共謀責(zé)任機制的形塑

數(shù)字經(jīng)濟時代下算法共謀的一大癥結(jié)便是責(zé)任規(guī)則的模糊。 因此，立法層面應(yīng)當(dāng)首先厘清智能算法與開發(fā)者、使用者的責(zé)任邊界。 鑒于算法與經(jīng)營者雙方力量的此消彼長， 可以進行類型化的責(zé)任制度構(gòu)建，即對信使型算法共謀、軸輻型算法共謀、預(yù)測型算法共謀以及自主型算法共謀分別進行規(guī)則設(shè)計。

首先，信使型算法共謀以積極責(zé)任為主，消極責(zé)任為輔。信使型算法共謀是當(dāng)前最為常見的算法共謀形式，對該類共謀行為的責(zé)任規(guī)則應(yīng)當(dāng)立足現(xiàn)有反壟斷法的執(zhí)法規(guī)則，同時考慮算法共謀本身的特點。 具體而言，對信使型算法共謀應(yīng)當(dāng)構(gòu)建積極與消極的行為責(zé)任機制。積極行為責(zé)任指當(dāng)算法使用者主動通過算法達成壟斷共謀尋求超額利潤時，反壟斷執(zhí)法機構(gòu)便可直接追究其相應(yīng)責(zé)任。而消極行為責(zé)任則對算法使用者提出了更高的要求，具體而言，由于算法固有的隱匿性的特點，經(jīng)營者與算法之間的溝通痕跡會被人為抹除，為避免經(jīng)營者有意或者無意“借助”固定價格，其應(yīng)與算法獲取或可接觸的商業(yè)敏感信息保持距離， 否則經(jīng)營者將因參與協(xié)同行為而承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。換言之，反壟斷法律責(zé)任不僅可由經(jīng)營者的主動行為產(chǎn)生，也可由其不作為產(chǎn)生。

其次，軸輻型算法共謀應(yīng)當(dāng)對橫向、縱向壟斷主體分別考量。 軸輻型算法共謀的本質(zhì)是軸輻協(xié)議，而軸輻協(xié)議的競爭效果始終落在橫向限制，其終局的壟斷影響在于競爭者之間。 囿于結(jié)構(gòu)與主體的復(fù)雜性，對該類特殊壟斷行為的責(zé)任規(guī)制應(yīng)當(dāng)依據(jù)主體類別分別考量，具體而言：一方面，厘清橫向主體的責(zé)任。此處的橫向經(jīng)營者適用本身違法原則，只需進行事實認(rèn)定，無須進行效果認(rèn)定。原因在于，算法共謀往往就產(chǎn)品定價等核心要素進行“商議”，這將對市場競爭造成不可估量的負(fù)面效果，并且該類行為沒有可抗辯的例外情形。另一方面，兼顧縱向主體的責(zé)任?？v向主體原則上適用本身違法原則，但要考慮可能提出的抗辯事由。 即縱向協(xié)議作為附帶工具加速了壟斷的形成，本身受責(zé)難的程度仍是要依附于橫向壟斷的實施效果。因此，處罰程度須具體問題具體分析，參照其發(fā)揮的作用大小、份額的占比、壟斷效果的程度等。具體而言，軸輻型算法共謀的縱向主體名義上是算法程序本身，實際上仍與上游經(jīng)營者密切相關(guān)。 由于算法以及算法的開發(fā)是中性的， 本身并不具備可被譴責(zé)的理由，只是因為使用人的不當(dāng)利用方成為壟斷共謀的幫兇。因此，就算法開發(fā)者而言，其不應(yīng)當(dāng)承擔(dān)任何反壟斷責(zé)任。而算法的使用者也就是經(jīng)營者則必須承擔(dān)相應(yīng)的壟斷責(zé)任，具體份額的分配需要參考其在軸輻型算法共謀中的作用。若縱向主體為傳統(tǒng)反壟斷法意義上的經(jīng)營者且積極促進了橫向壟斷共謀的形成，縱向主體便如橫向主體一樣成為共謀的當(dāng)事人，當(dāng)然受反壟斷法的規(guī)制。由于當(dāng)前反壟斷法尚未對中心輻射型壟斷協(xié)議加以明確，筆者建議可以參照橫向壟斷的規(guī)則進行；或者加速立法進程，將《反壟斷法（修訂草案）》第十八條“經(jīng)營者不得組織其他經(jīng)營者達成壟斷協(xié)議或者為其他經(jīng)營者達成壟斷協(xié)議提供實質(zhì)性幫助。 ”升格為正式法律，以“幫助犯”的思路予以懲戒。若縱向主體為經(jīng)營者但并未主動參與橫向共謀，而是基于脅迫或者不知情的情形，此時，執(zhí)法機構(gòu)便不能當(dāng)然將縱向主體歸入壟斷當(dāng)事人的范疇，而是應(yīng)當(dāng)綜合考量壟斷效果、參與程度以及縱向主體的過錯等因素，對縱向主體減輕甚至免除處罰。

最后，預(yù)測型與自主型算法共謀須考量算法與主體的分離程度，從而確定相關(guān)主體責(zé)任份額。 預(yù)測型與自主型算法共謀智能化程度較高，人類介入程度較低，因此，對于此類算法共謀的責(zé)任設(shè)計思路必須加入科技因素。 一方面，明確智能算法并不具有法律人格。 盡管人工智能具有遠(yuǎn)超人類的智識與能力，但其能否被賦予法律人格仍有爭議。 因此，在尚未厘清智能算法法理定位的前提下，于反壟斷法領(lǐng)域構(gòu)建定價算法的責(zé)任承擔(dān)規(guī)則并不可取。 筆者以為，智能算法無論如何都不具備賦予法律人格的可能性。 首先，智能算法未能發(fā)展出理性意識。智能算法只是人類行為與意識的高度模擬，并不會產(chǎn)生自我意識。其次，智能算法并沒有自身的獨立地位與社會實益，為其創(chuàng)設(shè)一個擬制主體的理由同樣不足。 可見，無論智能算法以何種形式作用于壟斷共謀，其終究是人類意識的輔助工具，本身并不具備可被譴責(zé)的“原罪”。誠然，我們不能否認(rèn)“奇點”來臨，但至少在當(dāng)前乃至未來相當(dāng)長的一段時間內(nèi)， 立法者仍應(yīng)將目光停留在算法的設(shè)計者、使用者身上。另一方面，在厘清算法無法成為責(zé)任主體的前提下， 責(zé)任劃分機制應(yīng)當(dāng)考慮算法設(shè)計者、使用者與算法自身的分離程度來確定。 若算法設(shè)計者、使用者同屬一人，則無須考慮責(zé)任分配。當(dāng)算法的設(shè)計者、使用者、獲益者分屬不同的人時，如何進一步劃分責(zé)任則需要具體案件的實證分析。需要考量的因素包括算法的獲益程度、人類參與程度以及設(shè)計者的主觀意圖等。 在高度智能化的自主型算法共謀中，則僅需要考慮算法設(shè)計者參與的程度甚至是算法本身的責(zé)任。當(dāng)然，若使用者為多數(shù)，則應(yīng)當(dāng)根據(jù)獲益以及主導(dǎo)程度進行具體份額的劃分，若無法劃分，則所有實際參與者承擔(dān)連帶責(zé)任。

（三）完善算法技術(shù)合規(guī)監(jiān)管制度

反壟斷執(zhí)法機構(gòu)應(yīng)對算法共謀力不從心的原因除了反壟斷法規(guī)則的固有缺陷之外，缺乏針對算法本身的精細(xì)化指引也是重要因素。而對于如何健全算法監(jiān)管規(guī)則，提升數(shù)字監(jiān)管能力，筆者以為在宏觀設(shè)計思路上應(yīng)以用戶利益為中心， 以行為合法性為原則，在算法審查制度、監(jiān)管科技以及算法開發(fā)行業(yè)準(zhǔn)則等方面加以完善。

1.算法審查制度

反壟斷執(zhí)法機構(gòu)的傳統(tǒng)監(jiān)管模式往往是事后監(jiān)管，但在算法共謀場景中，此種監(jiān)管模式難以識別共謀達成的時間、形式以及可能的效果。因此，當(dāng)前亟待突破固有的監(jiān)管思路進行制度層面的創(chuàng)新，而建立算法事前審查機制不失為一種可行的嘗試。算法事前審查機制的核心在于通過人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)分析可能產(chǎn)生壟斷共謀的市場條件，包括但不限于市場進入壁壘、市場集中度、市場透明度、經(jīng)營者交互頻率等。若通過算法測試、分析，發(fā)現(xiàn)經(jīng)營者確實存在共謀的可能性，甚至共謀正在持續(xù)，反壟斷執(zhí)法機構(gòu)便可以算法呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，預(yù)測經(jīng)營者的抗辯理由，判斷并決定對其是否進行規(guī)制、如何進行規(guī)制以及何時進行規(guī)制。 如此，既緩解了執(zhí)法資源短缺的不足， 增強了執(zhí)法人員對市場競爭態(tài)勢的認(rèn)識；也能未雨綢繆，將產(chǎn)生壟斷合謀的風(fēng)險因素扼殺在搖籃中，避免損害的進一步擴大。

在具體細(xì)節(jié)設(shè)計層面，筆者有如下建議：（1）企業(yè)代碼報備制度。報備制度強調(diào)算法驅(qū)動型企業(yè)應(yīng)當(dāng)及時將開源代碼公布于監(jiān)管機構(gòu)，監(jiān)管機構(gòu)對此進行審查并承諾保密。代碼報備制度的建立有利于消除經(jīng)營者與監(jiān)管機構(gòu)信息不對稱的風(fēng)險， 實現(xiàn)監(jiān)管的透明化、高效化。 （2）算法應(yīng)用的負(fù)面清單制度。 算法負(fù)面清單作為承接算法企業(yè)報備制度的樞紐，通過對算法企業(yè)的審查可以篩選最可疑的經(jīng)營者。審查的內(nèi)容主要包含以下三個方面： 是否主動促進非法信息交換；是否具有排除經(jīng)營者不確定性的行為；可能方便算法共謀的其他行為。（3）經(jīng)營者定期報告制度。在尚未打破算法技術(shù)壁壘的前提下，反壟斷執(zhí)法機構(gòu)不可能實時掌握經(jīng)營者的算法運行情況，此時便需要算法經(jīng)營者對審查內(nèi)容定期報告。定期報告機制的構(gòu)建方便了監(jiān)管者抓取、分析經(jīng)營者排除、限制競爭的證據(jù)，同時也有利于提升算法經(jīng)營者之間的競爭意識。

2.加強監(jiān)管科技的運用

考慮到算法共謀的特殊性以及執(zhí)法資源的現(xiàn)狀，當(dāng)前應(yīng)當(dāng)調(diào)整以“人”為中心的監(jiān)管思路，借助監(jiān)管科技轉(zhuǎn)向“算法監(jiān)督算法”的規(guī)制路徑。監(jiān)管科技最早由英國金融行為監(jiān)管局于2015 年提出， 其具體含義為“利用新技術(shù)達到監(jiān)管合規(guī)要求”9See FCA,Call for Input:Supporting the Development and Adoption of Reg Tech,http://www.fca.org.uk,.2021 年2 月10 日最后訪問。。 監(jiān)管科技在反壟斷執(zhí)法領(lǐng)域具有天然的優(yōu)勢：其一，監(jiān)管科技可以跨越各監(jiān)管系統(tǒng)難以兼容的障礙，可以最低的成本實現(xiàn)監(jiān)管目標(biāo)，符合行政執(zhí)法的比例原則。其二，監(jiān)管科技極大壓縮了人工參與的需求， 避免了權(quán)力尋租的風(fēng)險。其三，立足監(jiān)管整體，監(jiān)管科技的運用將助力監(jiān)管范式的轉(zhuǎn)型，同時在數(shù)據(jù)處理與系統(tǒng)兼容方面具有較強的靈活性。 具體到算法共謀中，監(jiān)管科技的應(yīng)用一方面要加強對執(zhí)法人員素質(zhì)的培養(yǎng)，即要求上述人員必須對算法基礎(chǔ)原理有所了解， 從而消除技術(shù)壁壘；另一方面， 反壟斷執(zhí)法機構(gòu)應(yīng)及時更新執(zhí)法工具，加強技術(shù)手段的引入與應(yīng)用， 如黑匣補漏器、 減速法、BRIAS 算法等。

3.制定算法開發(fā)行業(yè)準(zhǔn)則

為了避免經(jīng)營者不自覺地陷入算法共謀的桎梏中，算法驅(qū)動型企業(yè)在加強自身算法開發(fā)合規(guī)的基礎(chǔ)上，還應(yīng)加強與行業(yè)監(jiān)管部門的合作，進而制定出符合市場競爭秩序的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與自律規(guī)范。 當(dāng)然，準(zhǔn)則的設(shè)計必須兼顧企業(yè)創(chuàng)新與公平競爭，以審慎必要為前提，既要保證市場的競爭秩序，又不能過度限制企業(yè)算法創(chuàng)新的積極性。 一方面，推動算法認(rèn)證準(zhǔn)則的制定。算法與人工智能等相關(guān)領(lǐng)域的協(xié)會組織應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢以及行業(yè)影響力，制定符合數(shù)字經(jīng)濟市場實際的認(rèn)證準(zhǔn)則，從而確保算法運行符合國家市場規(guī)制要求。另一方面，設(shè)計算法倫理準(zhǔn)則。算法倫理準(zhǔn)則的核心是尊重人的自治，倡導(dǎo)算法開發(fā)、使用的公平與可解釋原則。 因此，我國相關(guān)行業(yè)協(xié)會應(yīng)當(dāng)積極引導(dǎo)和規(guī)范算法主導(dǎo)型企業(yè)的市場競爭行為，加強動態(tài)監(jiān)督與損害救濟。

五、結(jié)語

盡管從當(dāng)前來看并不現(xiàn)實， 但亞當(dāng)·斯密所主張的“看不見的手”確實存在被“算法之手”替代的風(fēng)險。在此背景下，如何破解算法平臺默示共謀的隱秘性特征，既是一個技術(shù)問題，也是一個法律問題。算法并未改變傳統(tǒng)反壟斷法所“沉淀”的基本原則與分析框架，只需緊跟市場演進趨勢，并適時作出立法修改與解釋即可，不必對現(xiàn)有制度作出過多的突破。 在具體規(guī)制路徑上， 比較穩(wěn)妥的做法是秉承謙抑性監(jiān)管理念，在尊重算法創(chuàng)新的基礎(chǔ)上對實施主體、責(zé)任份額、認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)等方面進行合理規(guī)制。