大数据时代如何应对算法合谋的执法挑战

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如何应对大数据时代算法合谋的执法挑战

□吴太轩谭娜娜

自2013年大数据第一年以来,该州已经发布了《中国大数据发展调查报告》《促进大数据发展行动纲要》。互联网,大数据,算法和人工智能的发展不仅刺激了商业的繁荣,也为我们做出了很好的承诺。市场环境高度透明,搜索成本降低,技术突破和效率提高,进入门槛降低,卖家削弱。互联网业务模式不断创新,最终走向完全竞争的道路。

当我们沉浸在市场中完全竞争的幻觉中时,算法经济已经扭转了传统的竞争机制。如何实现算法正义已经成为一个法律问题,难以回避技术创新。该算法对传统共谋理论的应用,如何识别传统执法工具,如何识别以及如何指责算法勾结等方面提出了挑战,并推动现有反垄断法勾结规则向新领域扩展。

值得注意的是,中国的算法勾结研究还处于起步阶段,有必要引导“算法正义”。笔者认为,数字市场的良好运作应遵循“竞争优先,谨慎使用控制”以及制度和技术保障的概念。具体而言,包括以下措施:

首先是降低市场价格的透明度。一定的价格透明度可以增加消费者的福利,过度透明的价格将使运营商更容易调查和了解市场定价行为,从而促进串通。在算法合谋中,企业使用算法来了解市场竞争者的价格并实时跟进,分解其他竞争者的降价行为的福利,并在透明的市场中“肆无忌”地“串通”。

高度的市场价格透明度导致公司之间没有谈判的明显勾结。采用相同的非透明算法和竞争对手之间的信息交换可以提高市场透明度,一方面可以提高效率和福利,另一方面可以提高反竞争风险。因此,执法者面临的挑战是如何提高算法的透明度,并将信息交换纳入反垄断法体系框架,以降低市场价格透明度。

为降低市场价格透明度,可采取以下措施。首先,适度披露损害社会福利的定价算法,提高此类算法的透明度,全面跟踪企业使用此类定价算法的思维和决策过程,并将其置于执法机构的监督之下。在下面,为了从根本上打破竞争对手的主观意义联系。第二,规范竞争对手的信息交流行为。信息交换行为有两个方面,因此应对竞争对手的信息交换行为进行规范。在实践中,市场结构,交换信息的性质以及非公开信息交换行为是分析信息交换行为合法性的重要因素。

二是建立算法共谋识别机制。由于算法共谋可以扭曲传统的共谋原则,实现明显的共谋效应,难以识别和识别,算法设计和操作的不透明性,共谋行为的高科技和隐蔽性,以及现有的共谋识别竞争执法机构挑战的机制。世界各地出现了算法共谋案例,如亚马逊(2015),优步(2015)和埃图拉斯(2016)。主要发达国家的竞争执法部门也采取了对策。德国垄断委员会发布《竞争政策:数字市场的挑战》,美国FTC发布《大数据:包容工具抑或排除工具》,而OECD也发布了《算法与合谋》等报道。

在识别算法合谋以及建立内部细分和外部监督机制方面存在实际必要性和合法性。内部破解机制应结合当地经验,增加宽恕政策的执法范围,制定足够透明的政策,提高算法勾结和惩罚的效率,从而增加投降的可能性,并通过以下方式创造垄断的垄断行为。通过反向游戏的“囚徒困境”解体算法。在外部监督方面,有必要建立市场调查机制和举报人奖励制度。一方面,通过监督市场结构和市场行为来决定是否采取补救措施,另一方面,有效实施举报人奖励制度,鼓励报告,防止滥用报告制度。

第三是使用间接证据的综合证据。执法人员认为,串通的关键是达成垄断协议,但由于算法勾结没有直接证据,如主观意图和垄断协议。缺乏明确的协议导致竞争执法机构面临具有明显共谋效应的算法的阴谋。基于对算法共谋行为的隐瞒,执法机构和法院有必要利用通信证据和经济证据等间接证据进行全面评估。

增加间接证据的确定性并澄清必要的证据数量是解决竞争执法机构和法院之间存在“垄断协议”的重要指标。由于间接证据具有更多的模糊性,因此不直接描述算法勾结的具体内容。因此,在应用间接证据的过程中,应实施审慎监管和审慎的概念,并对证据的采用作出适当的限制。同时,注意算法勾结行为效果的二重性,明确反垄断规制的界限。算法合谋不一定排除和限制市场竞争。算法带来的“数字效率”,“技术创新”和“社会公共利益”是衡量算法合谋是否适用豁免制度的关键要素。

第四是澄清算法串通的主体。在算法共谋的情况下,算法的作用继续增加,人为因素逐渐减少。算法本身并不违法,但放弃反垄断法的关注是不够的。竞争执法机构应该更加关注这些算法的使用方式。因此,澄清“人”勾结与“机器”勾结的关键点在于执法决定了责任的主体。最终的问题。

然而,现有的反垄断法并非完全不可能建立算法勾结。快递型和轴辐合算法勾结本质上是“隐式勾结”这一旧问题的一种新形式。虽然它可以基于现有法律,但仍有证据。收集和执法工具等挑战;预测性,自学习共谋更多地依赖于机器。

在前两种类型的共谋中,算法是人类意志的延伸,算法的使用者应对共谋造成的损害负责;但在后两种类型的勾结中,算法因素增加,如何确定最终责任主体,权衡定价算法类型应该是全面均衡的因素,如企业的主观意图和造成的社会损害的大小由算法机器人或算法程序的设计者或用户确定,以确保真正的责任实体不能逃离责任制度。

(作者单位:西南政法大学经济与法律学院)