算法共谋垄断及其法律规制_蔡哲亮.pdf
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1、Uber案引发公众对算法共谋垄断的关注,算法共谋垄断的影响及规制逐渐成为讨论热点。算法共谋垄断具有损害市场竞争价值、强化市场主体不平等地位、逃避反垄断法规制等危害,因此,有必要从算法共谋垄断的不同表现形式出发对其予以规制。在研究算法共谋垄断各类表现形式的规制理论的基础上,可从理念和模式两个层面出发完善对算法共谋垄断的法律体系规制。规制理念包括反垄断的克制适用、多元联动治理。具体模式则包括构建影响评估制度和备案审查制度的预防性模式,创新经营者、消费者、政府的协同问责模式,完善共谋协议认定和责任分配的救济模式。关键词:算法共谋垄断;垄断协议;法律规制中图分类号:DF59文献标志码:A文章编号:16
2、72-0768(2023)02-0056-06收稿日期:2022-04-12基金项目:2020年国家社科基金一般项目“人工智能算法的法律规制”(20BFX017)作者简介:蔡哲亮(1998),男,湖南岳阳人,广东财经大学法学院硕士研究生,主要从事国际法、电子商务法研究。孙占利(1970),男,宁夏固原人,广东财经大学法学院教授,法学博士,主要从事国际法、电子商务法研究。自2015年Uber网约车算法共谋垄断案件出世后,算法共谋垄断对市场的影响、算法共谋垄断的分类及规制逐渐成为讨论热点。其中,算法共谋垄断发展对传统反垄断法的最大挑战即造成主观要件认定的困境和归责问题,学者们提出可拓展适用市场支配
3、地位、适当拓展意思联络要件、增强竞争者的背离义务等措施以应对算法共谋垄断带来的挑战。其次,为预防算法共谋垄断发展带来人机责任边界模糊的问题,学者们提出了赋予算法法律主体、经营者的严格责任、区分责任等解决路径。总体而言,现有研究主要从算法的分类及构成要件(尤其是主观要件)切入,针对性地解决不同算法共谋垄断类型认定的难题以完成对算法共谋的规制。遗憾的是,目前对算法共谋垄断规制的研究仍较为扁平,缺乏对算法共谋垄断的体系研究。以大数据和算法为代表的信息技术正改变着市场竞争的格局,私有经营者算法权力可能逐渐形成,算法共谋风险对市场秩序的风险将不断加大。为此,本文将在算法共谋垄断成因和表现形式的理论基础上
4、,探讨算法共谋垄断的理论规制建议,进而构建适合中国发展的算法共谋垄断的法律规制理念和模式。一、算法共谋垄断及其危害性(一)Uber案与算法共谋垄断2015年美国居民Spencer Meyer起诉Uber案被认为是研究算法共谋垄断的第一案。该案中,Spencer Meyer认为打车应用开发商Uber和使用Uber程序的司机,以及司机相互间构成了共谋。此外,原告指出Uber曾组织过司机聚集设置更高费率的会议,正是这些行为使得司机间避免了价格竞争,并从中获利。被告辩称Uber与司机签订的数十万的协议都是独立签订的,构成共谋是不可思议且难以实现的。法院认为,在客观方面,基于Uber公司在移动应用生成的
5、共享乘车服务市场中占有接近80%的市场份额,在出租车、雇车服务以及移动应用所生成的共享乘车服务构成的混合市场中,U-ber也拥有50%70%的商务乘客的市场份额等事实,能够证明Uber具有市场支配地位。此外,Uber56DOI:10.14151/ki.jcxk.2023.02.002公司通过定价算法人为地为司机合作伙伴向乘客设定了票价,损害了乘客的利益。在主观方面,使用Uber算法程序的每个司机在与Uber就车费收取达成协议时,能够清晰地认识到其他司机也达成了同样的协议和价格的情况,存在“一致的共谋动机”。因此,Uber和司机间不仅构成纵向共谋,也构成横向共谋,是典型的“轴辐型共谋”。在U-b
6、er案中,Uber的市场支配地位以及显著的品牌认可度,排除了其他不遵循Uber算法的司机的竞争且使得潜在竞争者很难进入该市场1。由于Uber的定价算法,每个司机都清楚地明白自己可以通过使用Uber算法而获得更高的利益,也不用担心因为其他司机的降价而抢占客源的问题,因为Uber决定了价格2。在该案中,问题的核心在于Uber公司与司机是否达成共谋,难点则在于算法程序的应用带来了共谋协议认定的困境。传统的反垄断法若要规制共谋垄断,应证明存在共谋垄断协议,需要证明有共谋意图,并实施了共谋行为。算法定价程序的应用简化了Uber公司与司机间的意思联络形式,甚至完全掩盖了司机间的意思联络痕迹,对共谋协议存在
7、的主观要件认定提出了挑战。在Uber案中,原告提交了被告组织线下聚会讨论提高费率的证据直接证明了双方主观意思联络的存在。然而相较于Uber案中仍有协议形式的共谋,算法的发展正朝向更加隐秘化和自主化的方向前进,这种进步则可能对现有的反垄断法提出挑战。(二)算法共谋垄断的危害算法共谋垄断的危害主要体现在对市场秩序价值的破坏,具体包括损害市场竞争、强化市场主体间的不平等地位、逃避反垄断法的规制等。算法实质性地推动了更高的市场透明度和更高的经营者间的互动频率,被认为在更低信号代价、更高监督水平、更高背离成本等层面促成算法共谋垄断的完成,直接冲击了市场公平竞争的核心价值3。在传统反垄断场景下,共谋者往往
8、需要在某个特定的场合或借助特定的工具进行共谋,其主观恶性较为明显、共谋证据也较为充足,使得传统场景下共谋成本较高、失败风险较大。算法的运用提高了共谋所需的市场透明度和交流频率,极大程度上解决了共谋难题。由于算法强大的收集和分析信息的能力,算法具有对市场无与伦比的掌控力和反应力。通过运用算法程序,算法能够对价格进行实时监测和汇报,有助于共谋者传递共谋信号,算法程序捕捉动态价格和响应价格变化的速度也决定了共谋企业可以对背离者的行为做出快速反应和报复,实质性剥夺潜在背离者的背离企图。其次,算法发展加剧了经营者与消费者间的数据鸿沟。市场透明度增加并没有使消费者显著受益,算法权力的形成反而限缩信息资源向
9、消费者流通,造成大数据杀熟、价格歧视、搜索降序等垄断问题。与此同时,在实践中,经营者在互联网生态中位于事实上组织者的角色,利用算法设置价格、交易和竞争机制并进行干预,能够更便利地实现以自身为轴心的算法共谋垄断。最后,即使被立案调查,执法机构调查取证及认定其违法的难度较大。算法共谋以信号传输和网络通讯等方式帮助经营者迅速、高频地交换市场相关信息,并对共谋者的行为和履约情况进行监督。与传统会面、电话、传真等传统沟通方式相比,合谋成本低,不易为监管机构发现,即使被立案调查,执法机构调查取证及认定其违法的难度较大。因此,算法共谋垄断危害的广泛性、便捷性和隐蔽性等特征,会加剧市场的不平衡,损害秩序价值,
10、并阻却司法救济,较之传统共谋垄断具有更大的危害性。二、算法共谋垄断的表现形式与规制理论(一)算法共谋垄断的表现形式算法共谋垄断分为三个阶段:一是利用算法执行明示共谋协议;二是同时使用第三方提供的算法程序形成的共谋垄断;三是单方使用自主学习型算法导致的有意识的平行行为或串通4。具体而言,算法共谋可分为四种类型:信使型共谋、轴辐型共谋、预测代理型共谋和数字眼型共谋5。其中,预测代理型共谋和数字眼型共谋属于自主学习型共谋。根据共谋形态,算法共谋垄断还分为明示共谋垄断和默示共谋垄断,明示共谋垄断是指通过协议、口头协议或协同一致的行动来达成的共谋垄断6。默示共谋垄断是指每个竞争对手单方面采取行动以回应竞
11、争对手,从而将价格提高至超竞争水平的算法垄断行为(也被称为有意识的平行行为)。在默示共谋垄断情形下,算法将使得共谋垄断更容易达成和更容易维持,可能使得完全无共同目的的共谋垄断实现,造成司法判断主观意图困难或不能,排斥竞争的行为可能无法被追57诉7。一般认为,信使型和轴辐型算法的共谋仍属于明示共谋,预测代理型和数字眼型共谋则属于默示共谋。目前,算法共谋垄断主要是通过定价算法来实现的,通过使用同一算法定价程序以达成和维持共谋。由于目前的算法程序仍处于学习规律的“监督学习”阶段,同一算法对同一样本仅会输出一个稳定的符合预期的结果,经营者间便可以通过使用同一算法程序完成共谋。如Uber案即是如此,共谋
12、者间通过设定好的算法,基于算法软件来协调并统一定价。自主型算法技术的发展会带来更为隐蔽的算法共谋形式,机器学习系统能够通过启发式推断结构和重组输出非特定的结果。这将改变共谋行为的性质,使得明示共谋向默示共谋转变。概括而言,自主学习算法形成的共谋垄断可能仅需经营者的一个指示,甚至无需指示,仅凭其趋利避害的算法智慧自动完成对外的共谋,使得算法共谋垄断可能无法被简单认定。(二)算法共谋垄断的规制理论信使型共谋垄断是指共谋者利用算法程序来寻求串通信号,执行限制竞争协议的情形。在此情形下,共谋者需要通过算法达成明确的共谋协议,并使用算法实施或协助实施、监测和维持共谋。轴辐型共谋垄断同时涉及横向共谋和纵向
13、共谋,是指众多竞争者同时使用同一算法而将价格提高至反竞争水平的情形。在此情形下,多个竞争者会与算法设计者签订同一的纵向协议(往往表现为在使用程序时同意该算法程序对价格做出的修改)。纵向协议本身不一定产生反竞争效应,也不一定反映扭曲市场价格的企图,然而,开发商与这一行业的众多竞争对手达成的一系列的纵向协议可能实质上起到了协调整个行业串通的效果,由开发商算法确定的超竞争价格实质上帮助众多签署了该协议的主体获得了更多的机会和超额利润。上述两种算法共谋垄断属于较为简单的算法垄断类型,现行的反垄断法完全能够予以适用。我国反垄断法第13条即禁止具有竞争关系的经营者达成垄断协议,其中也包含排除、限制竞争的协
14、议协同行为,因此,通过直接证明经营者间存在利用算法进行算法共谋垄断的主客观要件就可以适用反垄断法对其予以规制。预测代理型共谋垄断是各竞争者利用算法实施平行行为或由算法自行实施平行行为而形成的共谋垄断。在此情形中,依托于算法对市场动态的捕捉和快速反应,一方竞争者价格的行为能够被其他竞争者的算法程序响应。这种对市场变化和竞争者价格变化的价格调整是依靠算法技术不约而同默契勾结的情况,因而难以直接证明反竞争的垄断协议的存在。对预测代理型算法共谋垄断的规制而言,难点有二:一是算法已经改变了共谋协议的沟通形式,模糊了协同一致的行为和平行行为间的边界,削弱了意思联络对认定共谋的重要性8;二是基于算法信息分配
15、不对称和算法黑箱等情景,证明难度的提高可能造成反垄断法执法的失灵。针对预测代理型共谋垄断的挑战,可采取如下措施:一方面,预测代理型共谋垄断中仍然存在人为因素,可通过适当拓宽意思联络的主观要件实现规制,如将经营者对共谋垄断行为知情并默认、明知共谋垄断已经形成却不采取补救措施、维持共谋的惩戒机制等情形视为共谋,若经营者不能提高反驳证据,则视为具有共谋意图;另一方面,可通过加强算法经营者的注意义务和证明责任,实现举证负担平衡,并倒逼算法经营者从共谋垄断的主导者向共谋垄断治理的参与者转变。由于算法已经独立于经营者而自行实施共谋垄断行为,规制数字眼型共谋垄断的最大难题即在于该类共谋垄断的责任承担问题。对
16、此,需要从人工智能算法的伦理层面进行回应。现有理论下对赋予人工智能算法法律主体地位的争论,反对者指出赋予人工智能算法主体地位存在诸多障碍,让机器人承担法律责任是荒谬和无意义的。但应当看到,人工智能的发展已经超乎人类的想象,算法完全超越人类并非无稽之谈,可加强分阶段赋予人工智能法律主体地位的考量。此外,对该类算法共谋垄断应着重事先的预防和矫正,可考虑从设计、开发和部署阶段入手限制算法技术权力的扩张,建立预警和纠错机制,也可通过加强算法透明和算法问责等方式加强监管。三、算法共谋垄断的法律规制理念和模式(一)算法共谋垄断的法律规制理念1.算法共谋垄断规制中应谨慎适用反垄断法反垄断法介入的目的本是维护
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