算法默示合谋对反垄断法的挑战及其规制路径.pdf
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1、 收稿日期:2022-12-10 基金项目:国家社会科学基金项目(20FFXB066);河南省高校科技创新团队支持计划阶段性成果(211RTSTHN012);河南省社科联年度调研课题(SKL-2023-359)作者简介:汪晓贺,男,讲师,博士,研究方向为经济法学。第 39 卷第 4 期 华 北 水 利 水 电 大 学 学 报(社 会 科 学 版)Vol.39 No.42023 年 7 月 Journal of North China University of Water Resources and Electric Power(Social Science Edition)Jul.2023D
2、OI:10.13790/j.ncwu.sk.2023.058投稿网址:http:/引用格式:汪晓贺.算法默示合谋对反垄断法的挑战及其规制路径J.华北水利水电大学学报(社会科学版),2023,39(4):82-89,97.算法默示合谋对反垄断法的挑战及其规制路径汪晓贺(河南财经政法大学 民商经济法学院,河南 郑州 450016)摘 要:随着算力的大幅提升和运算数据的海量供给,以机器学习与深度学习技术相结合为特征的算法正在越来越多的领域帮助经营者实现共同利润最大化,同时也极大程度地损害了消费者利益。更让人担忧的是,算法默示合谋的结果无法通过形式去认定和判断,只能通过竞争效果去评估,故而这种“虚拟合
3、谋”在主观与客观上都存在认定困难的现象,执法机关难以察觉更难以取证。因此,如何在符合“审慎谦抑”规制理念的前提下利用法律工具回应技术革新问题就成为当下亟待解决的问题。应通过分析默示合谋形成的构成要件,并从“协议”内涵角度明确反垄断法的规制态度,据此构建出兼顾消费者福利与技术效率的规制路径。关键词:算法;默示合谋;构成要件;审慎谦抑 中图分类号:DF414 文献标识码:A 文章编号:2096-7055(2023)04-0082-08 算法是一种机械、精准、系统地应用于特定标记或对象的操作流程1。随着数字经济与算法的深度结合,算法所主导的自动化决策不仅给传统市场带来了结构性变革,推动了信息的自由流
4、动,促进了充分竞争,还降低了经营者的生产和交易成本,提升了经营者对影响市场环境因素的应对能力与应对速度。因此,有学者认为数字经济也可以被理解为算法经济2。然而,算法与互联网的混合联动不仅增强了经营者的市场支配能力,还催生了经营者利用默示合谋达成垄断协议的可能性。早期国外对算法问题的关注主要集中在论证算法合谋的威胁和破坏。例如,Ariel Ezrach 认为算法合谋的威胁主要在于数据驱动下的算法能迅速监控对手价格并统一调整定价3。Nicola Petit 认为算法合谋已经被某些经营者用来破坏市场竞争环境,反垄断执法部门应对其进行足够的关注4。Rchard Whish 认为海量数据很可能使得算法自
5、动默示合谋所得定价高于竞争水平5598。鉴于此,一些国家的反垄断执法部门也相继实施了针对性措施,美国联邦贸易委员会2016 年发布了大数据:包容工具抑或排斥工具,经济合作与发展组织 2017 年发布了算法与合谋,法国竞争管理局 2020 年发布了数字经济下的竞争政策和挑战等报告。国内的相关研究则主要集中在算法默示合谋的基本解读与法律应对路径方面。韩伟认为,对于默示合谋的规制要秉承市场解决的原则,实行竞争规则优先,慎用直接管制措施6。周围则主要从自主学习算法共谋的特殊性与理论内核着手,探讨了自主学习算法实现共谋的现实障碍1。吴太轩通过对算法默示合谋概念的基本解读,进一步厘清了算法默示合谋的行为类
6、型和典型特征,主张主观方面引入“读心政策”7。以上研究对算法默示合谋的规制具有一定积极意义。然而,算法默示合谋给反垄断执法带来了哪些挑战?对于算法默示合谋的规制应秉承哪种基本态度?如何创设算法默示合谋的法律规制路径?这些基本问题仍有待于回应。一、厘清算法默示合谋对反垄断规制的挑战人类在思维层面的思考会有意或无意体现在数据合谋程序的设计和研发过程之中,有意识的平行行为概念也会被植入算法或计算机程序之中。因此,即便没有垄断协议或一致行动,算法与程序也会不断寻找与竞争对手形成相互依赖关系的可能性,并由此构成默示合谋。在这个过程中,市场竞争秩序的损害与消费者权益受损有时会非常明显,但是反垄断执法却因为
7、缺少垄断协议的确凿证据而举步维艰。(一)算法默示合谋的认定存在困难1.算法默示合谋具有隐蔽性与算法明示合谋的手动编写程序参数不同,算法默示合谋通过智能机器人处理海量数据信息,不断优化并形成最终形态。这种运作方式使得企业之间在无需明示沟通的前提下产生了相互影响与相互依赖。并且,经过反复地运算、协调和观察,算法可以慢慢觉察并推导出与之相互依赖的其他算法及其经营策略。经过算法间的协调与配合,企业可以将价格设置在最佳位置而无需经过实际沟通。也就是说,经过相互依赖及相互的自我意识,算法会通过协调将价格推向垄断水平,这与经典的“寡占问题”颇为类似8。具备自主学习能力的算法还使得默示合谋在更多的场合和环境中
8、得以持续,从而在非寡占市场结构中拓宽了寡占问题的适用范围1。传统的默示合谋是少见且小范围的,这是因为默示合谋不仅要求所在市场高度集中,还要求经营者之间经过反复沟通达成高度默契。然而,算法的广泛应用在一定程度上拓宽了默示合谋所依赖的市场条件和经营者条件。算法默示合谋具有高度的隐蔽性,这种隐蔽性主要体现在三个方面。第一,算法使得合谋不受市场集中度的影响。传统市场中,市场集中度较低意味着多数企业共享市场份额,想要达成所有参与者都自愿履行并使其普遍受惠的合谋协议难度很大9。得益于大数据时代传递信息的及时性与精准性,算法颠覆了传统市场的规律,通过迅速交换定价策略以达成共同利益最大化的合谋协议,使得经营者
9、之间的合谋摆脱了市场集中度的束缚。在不易产生垄断或者寡头的分散市场中,执法监督的关注度和力度都比较低,这也使得默示合谋易于逃脱惩罚。第二,默示合谋的形式不会留下信息交换证据。传统合谋的达成往往需要经过会议及协议等多种方式交换与传递信息,但默示合谋由于高度透明的市场环境,无需主观意思联络而仅凭借采用相同或类似算法就可以不留证据地交换信息并调整策略。此时,经营者虽然利用“算法黑箱”确定最优价格并达成合谋效果,但是并未留下任何信息交换证据。例如,通过采取特定定价系统或最惠国待遇,以合法商业目的掩饰非法反竞争行为时,就往往不会留存信息交换的证据。第三,区别于传统默示合谋的无主观意思联络,算法默示合谋的
10、合谋意图也往往无法被察觉。算法本身不具有意图与欲望,合谋结果也仅仅是海量数据分析后最理性商业选择的反映。尽管算法默示合谋所达成的合谋效果相较于明示合谋并无差别,但算法所自动实施的反竞争行为并非开发者或使用者的授意或初衷。因此,算法进行默示合谋时经营者的主观作用几乎不存在,主观意图的证明标准可能就陷入了僵局。38汪晓贺:算法默示合谋对反垄断法的挑战及其规制路径2.算法的机器理性突破了“人类中心主义”的规制框架人类在联合操纵价格的时候,彼此之间需要积累相当程度的互信10。当市场中存在一个领军经营者时,垄断协议的成形将会更有效率。在缺少领军经营者的时候,出于承担风险的考量,无论是明示合谋还是默示合谋
11、,参与的经营者数量都将大大下降。但机器学习引发的默示合谋不同:首先,计算机之间不存在互信之说;其次,自我学习的默示合谋在编程的过程中可以弱化人类的惯有思维(例如厌恶、沉没成本、框架效应);最后,计算机算法巩固默许合谋成立基石的基础上,依靠计算机机械地分析而非依靠感情或直觉,可以在谋求利润最大化的过程中找到最优解1189。与人类不同,计算机在默认合谋的过程中既不害怕经济处罚和刑事责任,也不会感情用事。不仅如此,计算机还能合理地估量合作带来的回报,即使面对“背叛者”也会基于理性考虑而网开一面。在这种情况下,虽然外观上没有排斥全部竞争者,但由于计算机通过自主学习后不约而同地围绕一个战略展开,市场中的
12、价格背叛者将会被迅速找出并遭受排挤,这完全可以看成是垄断企业对其他弱势企业的强势打压。当市场参与者都抱有利润最大化目标时,具备自我学习能力的算法或计算机在运行的过程中实现了合谋,与其说这是人类的想法,倒不如说自学算法搭建了默示合谋的平台。(二)算法默示合谋认定困境带来执法挑战无需人类干涉就能形成合谋是算法默示合谋的一个显著特点,但缺少人类因素又引发了合谋违法性不明、合谋意图不清、执法尺度不定等问题,这些都增大了反垄断执法的难度。在信使类合谋及轴辐类合谋的情形下,反垄断执法取证的关键在于找到垄断协议。但在默示合谋的场景下,垄断协议已不见踪影,企业不需要就价格操控达成协议。没有了垄断协议就等于没有
13、了确凿的证据,这令反垄断的执法难度大为提高。那么,执法者是否能将经营者通过使用相似数据定价而达成的这种默契视为扰乱市场竞争机制的行为呢?这种方法虽然在一定程度上有效,但若从进化论角度来解释该问题,就会发现这种方法并非良策。因为高效与强大的数据合谋很有可能会主导整个科技领域,经营者基于逐利性的考量会不断地向其靠拢并向其学习,由此可能形成更大范围上的默示合谋。对于执法机构而言,最大的挑战仍是判断默示合谋行为的合法性。如果说经营者没有任何沟通或者主观故意的前提下,商品的均衡价格高于竞争市场的一般水平,那么这种行为很难说违反了竞争法。虽说执法机关可以通过同一或相近时间内价格变动、频繁地交换商品信息、相
14、近时间内相同的重大决策、长期一致的反常价格等因素去推断经营者存在默示合谋行为,但这仍属于主观性较强的辅助性推定,充满了不确定性,执法机关在实践中极少适用。对于自学型默示合谋的执法,实践中最主要的问题在于不确定性。人类虽然创造了计算机,并且依赖计算机帮助自己进行决策,甚至知道运用计算机技术可能会带来默示合谋的后果,但人类依然无法预测默示合谋将在何时发生、会持续多久、会造成多大影响。垄断协议与反竞争意图的缺失给原告的举证造成了极大的困难,虽然在实践中存在缺乏合谋协议证据情形下依照“不正当行为”认定违法的情形,但更多情形下,由于缺失违法意图的证据,执法者的武器库中已缺少了弹药。实际上,在自主学习类合
15、谋规制方面存在一个规制与效率的矛盾,即禁止操纵价格的指令或许易于操作,但算法的学习过程很可能会从无数协调互动的方法中,找到一条法律认可的合谋路径。若连这个路径都要堵死,那么不对市场变化作出回应的指令虽然符合了法律规定,却违背经济规律而降低了市场效率。这些问题与矛盾直指反垄断法的核心,而不同的地区又对这些问题有自己的判断标准,因此执法面临的不仅有认证标准问题,还面临着执法目标不统一问题。此外,执法的“度”难以把控也是默示合谋执法面临的重要问题。若默示合谋达成的内容是不向竞争对手的“忠实顾客”进行积极营销,那么这种“克制”是否应被禁止呢?合谋形成的“克制”无疑损害了市场的竞争秩序,但执法者是否可以
16、据此命令这些商家进行充分的竞争呢?换48 华 北 水 利 水 电 大 学 学 报(社 会 科 学 版)2023 年第 4 期句话说,如果执法机构可以干涉企业放弃竞争的单边决定,那岂不是构成过度行政。二、确立审慎谦抑的规制态度默示合谋产生于千变万化的市场中,在达到一定条件的前提下,它通常会出现在市场集中度较高的行业中。当然,即便合谋的同盟形成,也并不意味着经营者之间的合谋就固若金汤,依靠算法与数据成立的合谋同盟同样会因为算法与数据的快速变化而瓦解。在大数据与数字技术发达的今天,默示合谋相较于以前确实更容易也更加频繁地出现。这不仅是由于数据可获取性提高、定价算法的开发、市场透明度不断改善,还因为线
17、上市场稳定性逐步提高,这些因素对于默示合谋而言,都是帮助其扩大影响力半径的有生力量。尽管默示合谋引起了一系列信息技术、法律与行政监督的难题,但是在一定条件下它还能提高经济效率,激发市场竞争机制的良性运作。降低市场透明度的协作行为一直是反垄断的打击目标,然而运用定价算法的默示合谋的确能在一定程度上改善市场透明度,因此,对于默示合谋所引起的竞争损害后果需要法律去限制,对于单纯工具性的数据或是“黑科技”,立法还是要持一个更加审慎谦抑的态度。(一)尊重数据的工具中立性算法是科学进步、技术创新的成果,对算法进行干预前首先要明确算法作为工具的中立性。默示合谋更多情形下是单方面行为,既不产生于协议也不产生于
18、数据中,而是产生于每个经营者在分析竞争对手经营战略后采取的对其自身最有利的行为。因此,单纯限制数据分析或限制“黑科技”的使用并不是解决该问题的良策。因为数据或技术具有工具的中立属性,单纯禁止无法从根本上解决默示合谋带来的问题。实际上,默示合谋带来的风险因素有可能对竞争起到鼓励作用。例如:市场透明度的提升可以降低消费者的搜寻成本,利用数据算法优化利润为经营者揭示了以前从未预见过的增长方式,调价频率的统一可以使得市场价格快速走低或抬高,从而提高资源配置效率。因此,在分析默示合谋对竞争秩序的损害时,要避免先入为主地认定数据和技术的原罪论。相反,要充分尊重数据与技术的中立性,并在此基础上加深对默示合谋
19、的理解。在认定数据中立性的基础上,还要认识到数据技术、前沿科技、新的市场动态不仅不意味着合谋的终结,还有很大可能带来一个崭新且更具有生命力的合谋形式。(二)关注破除信息不对称所带来的效率提升算法是结构化的判断流程,基于机器理性会提升市场透明度以加强互相监督,由此带来的信息共享会提升经营者运营效率。对于自主学习类合谋来讲,个人信息与市场数据就是最好的能量棒,当市场可获取数据不断丰富,有如“上帝视角”的市场透明度将为企业在千百种经营方案中敲定一条实现利润最大化的康庄大道。这不仅使得经营者能够更好更快地对竞争对手的行动做出更加精确的预测与理解,还使得经营策略更加稳健与可靠。若经营者之间都可以更好地理
20、解竞争企业发出的信号并依照相同原理予以信号回应,那么彼此间“互掷暗箭”的可能性就大大降低。通过这样的方式,默示合谋在提高市场透明度的前提下,通过获得额外数据来对竞争对手的竞争行为作出判断,那么市场环境带来的不确定性与误解有望得到化解。市场透明度提高所带来的“上帝视角”场景下的默示合谋,能够使由于信息不对称所造成的市场资源配置效率低下、不公平竞争等问题得到有效缓解。不仅如此,受益于默示合谋带来的信息通畅与信息高速传递,经营者们容易紧盯市场从而识别出最佳的经营策略。当然,市场透明度较高也有可能造成另一个极端,即竞争对手普遍误解与不信任,相互之间恶性竞争。但从博弈论角度来看,当市场竞争者普遍存在误解
21、与不信任情绪时,他们一半时间是在合作,一半时间是在背叛承诺。不过,对消费者而言,经营者之间的斗争会在短期内使得消费福利得到提升。(三)重视竞争秩序损害的消极后果算法默示合谋虽然在外观上披上了提升效率与促进行业发展的“伪装”,但以非法合谋手段58汪晓贺:算法默示合谋对反垄断法的挑战及其规制路径排除竞争以获得垄断利润的本质没有改变,因此应重视算法默示合谋的实质性损害后果。在当前商品丰富及商贾云集的外观下人们的确看到了激烈的市场竞争,在这背后默示合谋却往往隐藏在人们无法觉察的角落。这是因为在默示合谋还未达成之前,经营者往往会展开一定的价格竞争,并因此导致一定时期内的报复性降价销售策略。在这之后,由于
22、默示合谋的达成,竞争秩序已经被密集的市场数据收集与监测行为所削弱。数据化处理后的精细默示合谋甚至可以做到使同一市场中的多个经营者之间和平共处,免于竞争。从表面上看,稳定与均衡的市场状态是实现了充分竞争的,但实际上这是一种隐性消费者资源的合谋性分配,这使得每个经营者都得以锁定特定的消费者群体。由于默示合谋对资源配置效率及市场透明度的积极作用,并且默示合谋的违法性尚存争议,部分人可能反对针对默示合谋进行严格的限制与干涉。然而,默示合谋实质上对竞争秩序的损害与传统的垄断协议并无差别。基于追逐利润最大化的原动力或经营者的贪婪性与逐利性,经营者利用默示合谋成功地实现了财富由消费者到经营者的转移,并进一步
23、拉大了社会的贫富差距。随着数字技术与数据经济的蓬勃发展,由数据引发的默示合谋在将来必定得到强化,由此将带来更深刻的竞争秩序损害问题。因此,正确认识并持续关注默示合谋对于竞争秩序的损害后果,是我们避免自由市场可靠屏障出现裂痕的重要措施。三、构建算法默示合谋的规制路径(一)转变垄断协议的认定标准不同于传统“协议”对于意图与要约承诺间关系的严格考察,垄断语境下的“协议”应容忍一定程度的抽象,使具备竞争秩序损害性但内容模糊的默示合谋纳入反垄断的规制范畴。从全球反垄断执法经验来看,经营者之间达成的“协议”是规制合谋行为的前置条件。然而,算法默示合谋往往以复杂的编码为媒介去达成一致,缺乏“协议”所需的协商
24、行为及合意,难以被纳入协议范畴从而受到规制。垄断协议范畴内的“协议”与民法语境下的合同具有效力和内容上的显著区别:从效力角度去看,垄断协议对内不具有法律上的约束力和执行力,对外不具有对抗恶意第三人的效力;从内容角度去看,垄断协议不具有合同的高度精确性。即便二者具有明显差别,对于“协议”概念的解释也要遵循法律目的及普通意义的双重原则。虽然基于规则的模糊性可以在符合法律目的的基础上自由解释“协议”的含义,但是这些解释必须符合“协议”的普通意义。也就是说,垄断协议必须具备普通意义“协议”要求的要约与承诺、采取协同行为的共同意图、一定的精确性。然而,反垄断法中的“协议”所要求的证明标准有适度的弱化,并
25、具体表现为两方面。第一,虽然共同客观意图对垄断协 议 来 说 仍 为 必 备 条件1259-61,但这种意图无需指向为限制特定领域竞争而作出的准确承诺。对于要约而言,垄断协议只需具备引起竞争对手以反竞争形式响应即可,无需对协议内容进行精确性审查。对于承诺而言,垄断协议只需具备引起经营对手继续响应限制竞争行为的充分可能即可。也就是说,垄断“协议”应容忍一定程度的抽象,其要求的共同客观意图只需实施了限制竞争的协同行为即可。第二,垄断“协议”无需遵守民事合同要约与承诺对主观意图的精确要求,而只需具备共同损害市场竞争这一抽象主观意图。换言之,要放宽对要约与承诺精确性的要求,弱化主观意图的考察。总的来说
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