劉奕麟

(吉林大學(xué) 法學(xué)院，吉林 長春 130000)

1 算法共謀對市場競爭的挑戰(zhàn)

算法本質(zhì)上是將輸入轉(zhuǎn)換為輸出的一系列操作。在OECD 2017年的研究報(bào)告中，將算法定義為：“算法是一組明確的、精確的、簡單操作的列表，這些操作被機(jī)械地和系統(tǒng)地應(yīng)用于一組指令或物體，例如，國際象棋棋子的配置、數(shù)字、蛋糕成分等?！敝噶畹某跏紶顟B(tài)是輸入，最后的狀態(tài)是輸出。[1]算法基于其開發(fā)和使用目的的不同，可以按照其功能類型進(jìn)行有效的分類，具體可以劃分為11個(gè)類別[2]，如表1所示。

表1 算法分類

其中，算法共謀主要集中在搜索算法、推薦算法、分配算法、監(jiān)控算法和定價(jià)算法之中，競爭監(jiān)管機(jī)構(gòu)的政策文件也主要關(guān)注這些類型的算法[3]。此外，算法還可以根據(jù)技術(shù)類型進(jìn)行分類，主要包括人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，由于和算法共謀的關(guān)聯(lián)有限，本文不再詳細(xì)展開。

定價(jià)算法可以提高企業(yè)之間相互依賴的效率，并促進(jìn)許多市場上的隱性共謀。首先，算法可以讓企業(yè)保持超競爭性水平的價(jià)格穩(wěn)定。如果其中一項(xiàng)承諾偏離了其他同謀者，將能夠通過快速交互迅速降低價(jià)格，使得共謀的結(jié)果更加持久[4]。其次，算法可能會影響市場的整體透明度。在其他企業(yè)行為可解釋的情況下，通過算法可以輕易得出使企業(yè)利潤最大化的價(jià)格水平。例如，成本函數(shù)和個(gè)別需求函數(shù)是設(shè)定價(jià)格的主要因素，而透明度導(dǎo)致可以更好地預(yù)測競爭對手所面臨的因素[5]。再次，算法也可以創(chuàng)造進(jìn)入壁壘。合算算法可以降低價(jià)格，使新的進(jìn)入者難以留在市場，從而導(dǎo)致競爭的結(jié)束。算法因此可以創(chuàng)造許多可維持的寡頭獨(dú)占市場，也可以在非寡頭獨(dú)占市場中實(shí)現(xiàn)合謀[6]。

由于企業(yè)之間就價(jià)格達(dá)成水平協(xié)調(diào)具有降低福利的作用，因此一直被認(rèn)為是一種對市場競爭有害的行為[7]?！斗磯艛喾ā返?6條明確規(guī)定：“本法所稱壟斷協(xié)議，是指排除、限制競爭的協(xié)議、決定或者其他協(xié)同行為?！苯雇ㄟ^協(xié)議或共同行為進(jìn)行串通，達(dá)成壟斷協(xié)議。因此，明示和隱含的協(xié)議都可能違反第16條。另一方面，通常意義上認(rèn)定企業(yè)違法性共謀，需要滿足幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：(1)各企業(yè)之間要有協(xié)調(diào)行為；(2)這種協(xié)調(diào)應(yīng)該是直接或間接溝通的結(jié)果；(3)溝通的目的應(yīng)該是減少市場中的不確定性，有效地改變企業(yè)在市場中的行為。

除了《反壟斷法》規(guī)定以外，《禁止壟斷協(xié)議規(guī)定》(2023年4月生效)、《關(guān)于平臺經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的反壟斷指南》(2021年2月頒布)以及《最高人民法院關(guān)于審理壟斷民事糾紛案件適用法律若干問題的規(guī)定(公開征求意見稿)》(最終生效稿還未頒布)，都對涉及算法的“新型”壟斷協(xié)議進(jìn)行了系統(tǒng)化的規(guī)定。其中《禁止壟斷協(xié)議規(guī)定》針對共謀或協(xié)同行為的認(rèn)定以市場主體“行為的一致性”與“意思聯(lián)絡(luò)或信息交流”為考慮因素；《關(guān)于平臺經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的反壟斷指南》第9條規(guī)定了在直接證據(jù)難以獲取的情形下，可以采納間接證據(jù)作出協(xié)同行為的認(rèn)定；《關(guān)于反壟斷民事訴訟司法解釋稿向社會公開征求意見的公告》第20條，對經(jīng)營者能否對行為的一致性作出合理解釋作出了進(jìn)一步的限定，實(shí)質(zhì)上是減輕了原告的舉證負(fù)擔(dān)，而將協(xié)同行為的證明義務(wù)更多地施加給經(jīng)營者。協(xié)同行為的認(rèn)定如圖1所示。

圖1 協(xié)同行為的認(rèn)定

算法幫助或促成共謀的主要方式大致可以分為四種情形，分別為：傳令共謀(Messenger)、軸輻共謀(Hub and Spoke Complicity)、可預(yù)測共謀(Predictable Agent)和算法自主共謀(Autonomous Tacit Collusion)。

傳令共謀是最直接的達(dá)成共謀的情形。企業(yè)在使用定價(jià)算法時(shí)顯式地相互勾結(jié)，決定參與串謀的經(jīng)營者達(dá)成協(xié)議，并實(shí)施定價(jià)算法以維持串謀行為[8]。算法的作用有幾個(gè)級別：首先，它監(jiān)控其他參與者發(fā)送的數(shù)據(jù)并做出反應(yīng)，以產(chǎn)生超有競爭力的價(jià)格水平。其次，該算法對企業(yè)的行為發(fā)出信號，以便其他參與者可以采取相應(yīng)的立場。第三，如果企業(yè)決定偏離協(xié)議的其他各方，它會做出反應(yīng)，懲罰偏離者[9]。懲罰的方法有很多種，例如，如果偏離者選擇降低其價(jià)格，其他參與者可以將價(jià)格降到低于偏離者的價(jià)格，并迫使偏離者退出市場。

軸輻共謀是一種比共傳令共謀更間接的手段。企業(yè)通過使用第三方的算法來實(shí)現(xiàn)相互勾結(jié)。因此，他們不是與橫向競爭對手達(dá)成串謀協(xié)議，而是利用樞紐作為串謀的間接推動者。例如，經(jīng)銷商可以作為下游市場的供應(yīng)商的價(jià)格固定者。橫向競爭對手可以選擇相同或類似的定價(jià)算法。通過外包價(jià)格制定過程，企業(yè)繞過了與橫向競爭對手溝通的需要，從而在超越競爭水平上制定價(jià)格。這些企業(yè)實(shí)際上是通過共享敏感信息成功地進(jìn)行了串通[10]。此外，軸輻共謀模式帶來的監(jiān)管挑戰(zhàn)在于企業(yè)之間的共謀意圖難以認(rèn)定，因?yàn)楫?dāng)企業(yè)選擇參與這種商業(yè)模式時(shí)，其目的不一定是操控價(jià)格。傾向采用相同算法定價(jià)的競爭對手有可能純粹出于算法優(yōu)勢而如此選擇。因此，企業(yè)應(yīng)可以優(yōu)先考慮采用性能更優(yōu)的算法，畢竟譴責(zé)沒有反競爭意圖而選擇最優(yōu)策略的行為違反了反壟斷法的本質(zhì)[11]。

可預(yù)測共謀，這種情況是可預(yù)測的代理。企業(yè)開發(fā)自己的定價(jià)算法，通過集體設(shè)定極具競爭力的價(jià)格來明確地追求利潤最大化。在博弈論中，企業(yè)對當(dāng)前市場的最佳策略是設(shè)定超競爭性價(jià)格水平。為了實(shí)現(xiàn)了剩余利潤，企業(yè)的目標(biāo)是在相關(guān)市場上可以實(shí)現(xiàn)隱性共謀。各企業(yè)的承諾行為像締結(jié)了卡特爾協(xié)議的參與方，可以通過經(jīng)典的信號與反饋模型加以解釋。企業(yè)的定價(jià)算法可以向其他競爭對手發(fā)出共謀信號，即價(jià)格高于競爭水平。其他競爭對手的定價(jià)算法需保持同一水平或跟隨上漲。如果價(jià)格未上漲至發(fā)起者水平，即向發(fā)起者證明其他企業(yè)無意形成共謀結(jié)果，發(fā)起者將再次降低價(jià)格。在后一情況下，其他企業(yè)的反饋信號構(gòu)成卡特爾準(zhǔn)協(xié)議。此時(shí)，參與方可以同時(shí)逐步提高價(jià)格，直至利潤最大化[12]。

算法自主共謀，又被稱之為算法的“數(shù)字之眼”，隨著客戶和供應(yīng)商一端數(shù)據(jù)集的不斷增長，越來越多的企業(yè)選擇實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)算法[13]。自學(xué)習(xí)算法是自動決定最優(yōu)解過程算法的一個(gè)專門子集。通常，自學(xué)習(xí)算法被要求以最好的方式執(zhí)行任務(wù)[14]。通過分析標(biāo)記數(shù)據(jù)集，監(jiān)督算法映射從輸入到最佳輸出的方法，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過程主要是在環(huán)境中尋求回報(bào)[15]。在完成足夠數(shù)量的測試后，算法在可觀察條件下以最佳方式執(zhí)行初步任務(wù)。

企業(yè)還可以采用自學(xué)習(xí)算法來確定價(jià)格的水平動態(tài)。當(dāng)利潤最大化被編碼為最終目標(biāo)時(shí)，可將客戶和供應(yīng)商的數(shù)據(jù)輸入，以確定實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需的最優(yōu)定價(jià)水平。在有監(jiān)督學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)可以按照相關(guān)市場的適當(dāng)市場條件進(jìn)行分配，算法會根據(jù)瞬時(shí)的市場條件，告訴企業(yè)最優(yōu)的價(jià)格水平[13]。人在定價(jià)中的作用主要是定義算法的最終任務(wù)、決定哪些數(shù)據(jù)集將提供給算法。正如“黑箱模型”所表明的，算法的運(yùn)作模式以及找到最佳解決方案的路徑并不總是可以理解的。

實(shí)踐中已經(jīng)出現(xiàn)了這種算法自主達(dá)成隱性共謀的案例。例如，德國汽油零售市場存在的算法勾結(jié)，根據(jù)德國16 027個(gè)加油站2014年初至2019年底每分鐘一次的燃料價(jià)格數(shù)據(jù)(超級E5、超級E10和柴油)，以及相關(guān)市場條件：(1)車站1公里半徑范圍；(2)五位郵政編碼范圍。算法定價(jià)可能通過兩種機(jī)制引起價(jià)格上漲，即 (1)未學(xué)會有效競爭，如未對競爭對手作出最優(yōu)反應(yīng)；(2)學(xué)習(xí)不競爭，即暗中串通[16]。該案印證了定價(jià)算法可以學(xué)習(xí)隱性的串通定價(jià)策略，而這目前在大多數(shù)司法管轄區(qū)是合法的。

2 制度挑戰(zhàn)：反壟斷法規(guī)制算法共謀的具體困境

由于算法存在自主共謀的情形，給法律的監(jiān)管造成了巨大的挑戰(zhàn)。基于默契而又“自覺的平行”，競爭對手之間并不存在任何非法的協(xié)議，甚至不存在任何接觸或溝通。算法的自我學(xué)習(xí)可以在沒有人類程序員的知識或意圖的情況下，獨(dú)立地達(dá)成默契[17]。機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步和市場透明度的提高，最終可能會使自學(xué)習(xí)算法單方面決定利潤最大化的價(jià)格。

因此，算法共謀會為反壟斷法的帶來的挑戰(zhàn)包括：當(dāng)價(jià)格優(yōu)化算法增強(qiáng)競爭對手暗中串通的能力時(shí)，當(dāng)前的反壟斷框架是否還應(yīng)該繼續(xù)以有意識的溝通為認(rèn)定要件？對于算法來說，協(xié)議的法律概念是否已經(jīng)過時(shí)？當(dāng)前的反壟斷法是否足以阻止和防止算法默契的共謀？執(zhí)法機(jī)構(gòu)應(yīng)該如何識別算法合謀的發(fā)生，特別是在定價(jià)是動態(tài)模型的情況下？應(yīng)該考慮哪些額外的措施來減少各行業(yè)使用定價(jià)算法帶來的風(fēng)險(xiǎn)？企業(yè)應(yīng)該以何種方式將道德和合法性整合到算法的設(shè)定程序中？企業(yè)是否應(yīng)該就算法的編程承擔(dān)義務(wù)，就算法的自主共謀承擔(dān)必要的責(zé)任？

在法律規(guī)制上的困境主要表現(xiàn)為：

(1)算法共謀在技術(shù)上存在著隱蔽性和難以證明性。算法共謀與“未簽訂書面協(xié)議”的協(xié)調(diào)行為不同，在促進(jìn)和加強(qiáng)暗中勾結(jié)的程度，以及證明協(xié)調(diào)價(jià)格的意圖上更具隱蔽性與可持續(xù)性[10]。即使私人原告、美國司法部或歐盟競爭委員會有充分的反競爭平行行為的證據(jù)，當(dāng)市場條件存在默許串通時(shí)，這些證據(jù)本身也不能作為協(xié)議或非法協(xié)調(diào)行為的證據(jù)。相反，法院將假定有可能存在暗中勾結(jié)，并要求提供額外的證據(jù)，這些證據(jù)通常包括非法通信的證據(jù)。只有當(dāng)平行行為不能被解釋為隱性共謀(或由于其他因素)的結(jié)果時(shí)，它才可以作為非法共謀的證據(jù)。而最重要的證據(jù)通常是非經(jīng)濟(jì)證據(jù)，表明存在一個(gè)實(shí)際的、明確的不競爭協(xié)議。

(2)對串通行為的認(rèn)定存在一定的爭議性。信息交換是維持合謀的必要條件，因?yàn)楹现\者需要發(fā)送和接收可能的業(yè)務(wù)操作的子集[18]。這一機(jī)制使企業(yè)能夠自我調(diào)整以適應(yīng)可持續(xù)的超競爭性價(jià)格水平。此外，不能僅憑信息交換就認(rèn)定構(gòu)成共謀。由于市場在最近幾十年變得越來越透明。例如，許多企業(yè)在網(wǎng)上公布價(jià)格，以便創(chuàng)造一個(gè)消費(fèi)者可以比較價(jià)格并作出相應(yīng)選擇的環(huán)境。甚至可以說，不分享即時(shí)價(jià)格會將企業(yè)逐出市場。企業(yè)為了競爭，監(jiān)測和分享信息可能是必要的。因此，以助長勾結(jié)為由，對所有情報(bào)交換行為采取敵對態(tài)度是有問題的[19]。

(3)算法共謀責(zé)任歸屬的界定存在分歧。由于“算法黑箱”的存在，企業(yè)預(yù)測這些算法將如何運(yùn)行的能力是有限的。對所有的算法勾結(jié)予以違法性認(rèn)定，可能會最終導(dǎo)致自學(xué)習(xí)價(jià)格算法被事實(shí)上禁止，將嚴(yán)重減緩自學(xué)習(xí)算法的發(fā)展。因此，競爭監(jiān)管機(jī)構(gòu)必須要有強(qiáng)有力的論據(jù)支持，綜合其他衡量指標(biāo)如市場份額、進(jìn)入壁壘以及行業(yè)特征等來證明算法自主共謀。

3 改進(jìn)方案：算法共謀違法性認(rèn)定的規(guī)則重構(gòu)

定價(jià)算法可以通過削弱競爭對手降價(jià)的動機(jī)從而影響其競爭力。因此，僅通過擴(kuò)大共謀或溝通的定義，并不能解決算法的軸輻共謀和自主性共謀的情形?，F(xiàn)有的司法框架無法完全涵蓋算法造成的反競爭效應(yīng)案件。這種不足表現(xiàn)為，其錯(cuò)誤地忽略了算法合謀案件中的關(guān)鍵點(diǎn)，即造成損害的是算法產(chǎn)生的合謀效應(yīng)本身，而非企業(yè)間的直接溝通。因此，考察算法可能產(chǎn)生的隱性合謀效應(yīng)本身具有重要意義。

至今為止，算法隱性共謀一直被視為邊緣案例。這種觀點(diǎn)存在如下限制：(1)操縱定價(jià)的共謀行為難以在沒有共同規(guī)則、威懾措施與必要溝通的情況下持續(xù)；(2)相關(guān)市場必須由近似同質(zhì)產(chǎn)品組成，價(jià)格平行調(diào)整才可能達(dá)到同一水平；(3)企業(yè)必須能夠迅速響應(yīng)價(jià)格變動[20]。然而，算法要么使上述條件過時(shí)，要么在這些條件失效的情況下產(chǎn)生限制競爭效應(yīng)。例如，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)場景下，橫向壟斷協(xié)議的達(dá)成不是由企業(yè)代表直接商定，而是算法自動產(chǎn)生[21]。信息交流的必要性也由于市場透明度提高與對企業(yè)行為的監(jiān)測而減少。

從各國執(zhí)法的實(shí)踐發(fā)展來看，算法自主性共謀已不再是個(gè)案。已經(jīng)出現(xiàn)的實(shí)例包括：(1)美國Topkins和英國GB Eye Trod的在線海報(bào)零售商使用簡單的定價(jià)算法來協(xié)調(diào)價(jià)格[22]；(2)立陶宛在線旅游平臺提供便利，向旅行社發(fā)送電子郵件，稱其為折扣上限；(3)西班牙房地產(chǎn)公司使用一種通用的經(jīng)紀(jì)軟件來協(xié)調(diào)價(jià)格[23]；(4)歐盟電子產(chǎn)品制造商限制零售商獨(dú)立，設(shè)定銷售價(jià)格實(shí)施轉(zhuǎn)售價(jià)格維持[24]。

此外，關(guān)于軸輻共謀，在美國最近關(guān)于算法合謀的集體訴訟中也有所體現(xiàn)。2023年1月25日，多家美國酒店共同向美國內(nèi)華達(dá)州聯(lián)邦地區(qū)法院提起集體訴訟。相關(guān)市場為拉斯維加斯大道上的酒店客房出租市場。本案中被告使用了第三方供應(yīng)商Rainmaker Group的三款算法：GuestRe、RevCaster、GroupRev。GuestRev是為賭場酒店量身定制的算法，可為單間客房推薦定價(jià)，Rainmaker Group聲稱其采納率達(dá)90%；RevCaster允許企業(yè)通過收集競爭對手的市場定價(jià)數(shù)據(jù)來監(jiān)測并響應(yīng)對手定價(jià)；GroupRev可預(yù)測團(tuán)隊(duì)預(yù)訂客戶的需求，如10人以上團(tuán)隊(duì)參加會議。本案中，被告使用第三方定價(jià)算法，雖然各酒店未直接分享定價(jià)信息，但通過算法均可獲得其他酒店的定價(jià)數(shù)據(jù)與策略，最終推高市場價(jià)格，協(xié)同排除價(jià)格競爭，損害了消費(fèi)者利益。產(chǎn)生的影響屬于典型的“輪輻式算法共謀”。

針對算法共謀盛行的現(xiàn)象，Michal Gal提出幾點(diǎn)解決算法共謀的補(bǔ)救建議[25]：(1)通過市場自發(fā)解決。即消費(fèi)者集中為購買群體，獲得購買權(quán)力。通過增加購買較低價(jià)格產(chǎn)品的激勵(lì)，可破壞賣家之間的協(xié)調(diào)。(2)通過合并審查，禁止或補(bǔ)救增加算法共謀風(fēng)險(xiǎn)而無相抵利益的合并。(3)引入推行破壞性算法。監(jiān)管機(jī)構(gòu)指定并資助一家企業(yè)運(yùn)營破壞性算法，提供相對較低具有潛在競爭力的價(jià)格，在供應(yīng)端制造噪聲，從而破壞協(xié)調(diào)。(4)規(guī)定定價(jià)算法對市場條件的滯后監(jiān)管。在不同時(shí)期凍結(jié)一家企業(yè)的價(jià)格(即最低價(jià)格企業(yè))，激勵(lì)其他企業(yè)以低于該企業(yè)的價(jià)格增加產(chǎn)能。Michal Gal的建議從市場層面與監(jiān)管層面提供了解決方案。市場層面，通過消費(fèi)者集權(quán)及購買激勵(lì)，破壞協(xié)調(diào)定價(jià)。監(jiān)管層面，通過合并審查制止不利競爭的并購，推行破壞性算法，引導(dǎo)定價(jià)調(diào)整。定價(jià)算法滯后反應(yīng)，在定價(jià)上制造不利差異，破壞算法的自主性協(xié)調(diào)。我國在補(bǔ)救措施的運(yùn)用上可以采取類似的方法。

另一種辦法是從管制層面入手來解決算法共謀問題。首先，通過事先對算法的設(shè)計(jì)施加影響，以避免算法的默示共謀；其次，在引入算法定價(jià)軟件后，如果價(jià)格上升到潛在的共謀水平，則采取監(jiān)管措施將價(jià)格降至競爭性水平[26]；再次，數(shù)字平臺可以通過使用平臺設(shè)計(jì)規(guī)則，例如，如何對產(chǎn)品進(jìn)行排名或向消費(fèi)者展示產(chǎn)品等方式來引導(dǎo)消費(fèi)者需求，從而避免擾亂在線賣家在其平臺上的串謀[27]。

結(jié)合算法共謀的特點(diǎn)與上述建議，在規(guī)制算法共謀的規(guī)則層面，反壟斷法可以納入以下制度優(yōu)化的建議：

首先，在價(jià)值選擇上兼顧公平與效率。定價(jià)算法可以創(chuàng)造大量的效率收益并降低交易成本，這一點(diǎn)已被廣泛接受[28]。由于算法本身具備提高效率促進(jìn)創(chuàng)新的價(jià)值，特別是在需求側(cè)和供給側(cè)層面[29]，算法提供了許多提高效率和促進(jìn)競爭的方法：(1)算法可以是顛覆性創(chuàng)新的基礎(chǔ)，從而產(chǎn)生新的或改進(jìn)的產(chǎn)品。例如，產(chǎn)品可以根據(jù)消費(fèi)者的具體需求進(jìn)行個(gè)性化和定制。(2)算法可以通過改進(jìn)生產(chǎn)流程或提高工人生產(chǎn)率來降低成本。(3)它們可以通過允許較小的新進(jìn)入者獲得市場洞察或以較低的價(jià)格開發(fā)新的顛覆性產(chǎn)品，來降低進(jìn)入壁壘成本。(4)算法可以為消費(fèi)者提供一系列合適的產(chǎn)品，并在競爭的關(guān)鍵維度(價(jià)格、質(zhì)量和消費(fèi)者偏好)上提供比較信息，從而降低客戶搜索成本。例如，比價(jià)網(wǎng)站為消費(fèi)者提供一系列商品和服務(wù)的即時(shí)價(jià)格比較；價(jià)格監(jiān)控工具可以在價(jià)格特別低的時(shí)候通知消費(fèi)者；人工智能甚至被用于產(chǎn)品識別，使消費(fèi)者更容易準(zhǔn)確地找到他們想要的東西。(5)算法可以更好地平衡供求關(guān)系。

其次，需要擴(kuò)大串通的定義和協(xié)同行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)[30]。共謀是否開始，取決于相關(guān)市場中其他企業(yè)的反應(yīng)。特別考慮到算法是專門為執(zhí)行這一操作而被設(shè)計(jì)時(shí)，算法為了達(dá)成共謀而做出的明智決定，強(qiáng)化了橫向價(jià)格一致的第一價(jià)格信號，從而加強(qiáng)了串通和協(xié)調(diào)一致。此外，還可以通過觀察隱性串通與協(xié)調(diào)一致行為的可持續(xù)性，來作為界定具有串通行為的動機(jī)要件，隨著定價(jià)算法的采用，針對這種協(xié)調(diào)一致的新通信形式可能會出現(xiàn)，除了定價(jià)算法的價(jià)格信號，在數(shù)字眼場景中，透明度也可能產(chǎn)生適當(dāng)?shù)臈l件來促進(jìn)共謀。自學(xué)習(xí)算法可以解碼彼此的行為從而相互勾結(jié)。因此，需要擴(kuò)展串通和溝通的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，算法勾結(jié)如果滿足動機(jī)性和持續(xù)性應(yīng)該被解釋為存在溝通和協(xié)調(diào)一致的行為。

最后，需要構(gòu)建和明確算法共謀的責(zé)任歸屬。針對算法自主實(shí)施的隱性共謀，目前的《反壟斷法》無法進(jìn)行有效規(guī)制，解決這一問題的突破口在于如何界定平臺企業(yè)的歸責(zé)問題。筆者認(rèn)為，平臺對自學(xué)習(xí)算法的自主性共謀需要承擔(dān)責(zé)任。而解決歸責(zé)問題的關(guān)鍵在于企業(yè)對共謀效應(yīng)的忽視可以被解釋為具有反競爭意圖。在此，可以借鑒波斯納(Posner)的觀點(diǎn)[31]。波斯納認(rèn)為暗中串通屬于企業(yè)的自愿選擇。在某些市場條件與證據(jù)下，即使沒有明示協(xié)議，企業(yè)的行為也顯示出一致共謀。鑒于此，波斯納提出了幾個(gè)判斷共謀證據(jù)的基準(zhǔn)：(1)價(jià)格歧視模式，即產(chǎn)品價(jià)格與邊際成本之間的系統(tǒng)偏差，可能顯示企業(yè)在維持過高定價(jià)。(2)長期產(chǎn)能過剩。企業(yè)選擇維持較低產(chǎn)能而非優(yōu)化生產(chǎn)，可能是共謀戰(zhàn)略的體現(xiàn)。(3)價(jià)格變動幅度較小。(4)異常利潤，與定價(jià)過高相呼應(yīng)。(5)僵硬的市場份額。共謀市場企業(yè)不會通過挖掘競爭者份額獲利，而是維持現(xiàn)狀。(6)共謀市場對需求或成本變化反應(yīng)不如預(yù)期，這顯示企業(yè)參與共謀或發(fā)現(xiàn)共謀后拒不退出。

4 結(jié)論

波斯納的分析方法為算法導(dǎo)致的共謀提供了參考?？傮w而言，判斷企業(yè)共謀存在需要考慮相關(guān)市場的認(rèn)定與企業(yè)的具體行為，而非僅憑主觀推定。這需要結(jié)合定價(jià)、產(chǎn)能、利潤與市場變化等因素進(jìn)行判斷。雖然算法的“Digital Eye”在作出定價(jià)決策時(shí)具有相當(dāng)?shù)淖灾鳈?quán)，這使企業(yè)難以直接操控或責(zé)備其行為，但企業(yè)作為算法的運(yùn)營主體，其對算法產(chǎn)生的效應(yīng)與結(jié)果并非完全無知。波斯納提出的判斷共謀的六大證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，為企業(yè)判斷自學(xué)習(xí)算法何時(shí)可能產(chǎn)生反競爭效應(yīng)提供了依據(jù)。此外，雖然企業(yè)無法直接影響算法的運(yùn)行機(jī)制，但其對算法結(jié)果與效應(yīng)的了解程度，以及對此采取的態(tài)度與行動，體現(xiàn)其競爭意圖。綜上，鑒于算法的工具性質(zhì)，對其行為導(dǎo)致的結(jié)果，平臺企業(yè)需要承擔(dān)充分的審查責(zé)任與注意義務(wù)。