互联网平台垄断问题的算法共谋根源及协同治理思路

黄晓伟 天津大学科学技术与社会研究中心教师

随着近年来人工智能安全与伦理问题的逐渐暴露，全球新一轮人工智能政策部署的重点转向重新平衡创新与监管之间的关系，更加注重通过协同治理实现人工智能的健康发展。2019年G20大阪峰会前夕成为各国和地区发布人工智能治理政策原则、参与人工智能风险全球治理的一个窗口期，诸如日本的 《以人类为中心的人工智能社会原则》 (2018年12月)、欧盟的 《人工智能道德准则》 (2019年4月)、 《OECD人工智能原则》 (2019年5月)，以及 《G20人工智能原则》 (2019年6月)等。2019年6月17日，我国也发布了 《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出了和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理的八项原则倡议。

纵观上述各个政策文本，如何治理数字化经济发展中的互联网平台垄断问题，已经成为近期人工智能风险全球治理的一大难题。笔者从风险社会理论出发，尝试剖析互联网平台垄断问题形成的根源，并探讨现阶段治理这一社会问题的务实思路。

1 作为社会问题的互联网平台垄断

作为支撑数字化经济的 “基础设施”，互联网平台 (以下简称 “平台”)通常是指那些促进两个或两个以上的群体之间的价值交换趋于便利化的中介。

从技术层面看，平台的技术基础是海量数据与智能算法。平台的产生受益于21世纪以来人工智能的突破性进展，其技术创新的基本流程是 “数据采取—数据标注—机器学习—算法模型—识别测试—场景应用”。其中，海量数据是一种服务于平台的原材料，智能算法是海量数据的提取装置，据此构建的技术创新生态系统产生了强大的经济威力。

从经济层面看， “网络效应”使得平台企业具有垄断的自然倾向。平台依赖于 “网络效应”，即特定平台上的用户越多，平台对其他人而言就越有价值。在经济学意义上，平台凭借其数据集聚优势，创造了一个 “双边市场”：一方面对用户个人免费，用免费服务换取用户的个人数据，仅需要较低的获客成本；另一方面对其他公司收费，平台迅速将用户数据转售给另一类客户用于价值开发，由此创造出一种不同于传统 (管道型)线性价值链的新型 (平台型)商业模式[1]。但是，多个平台间竞争的结果往往是走向 “赢者通吃” “一家独大”的平台垄断局面，而平台垄断者则依靠黑箱化的智能算法成为 “数据寡头”。这里的 “黑箱”隐喻折射出平台竞争时代的一个悖论：无论是从宽度还是广度而言，数据的延展速度都非常惊人。然而，有些与外行公众具有利害关系、能够产生重要影响的信息，却只有那些理解算法模型的 “局内人”才能获得[2]。

基于上述分析，平台垄断就不能仅仅是技术问题，或者经济问题。那么，平台垄断在何种意义上成为社会问题，并需要社会范围的集体行动加以解决呢？从风险社会理论分析，一旦公众不幸暴露于平台垄断导致的风险之中，算法处理数据过程的不透明性可能导致责任主体模糊、问责机制缺位等 “有组织的不负责任”问题[3]，进而加剧公众对平台方、监管方的不信任。因此，在一定程度上，平台垄断问题成为一大社会问题，意味着 “黑箱化风险社会”的来临。智能算法将更加广泛但隐秘地参与到人类的决策过程中去，在推动熟人社会加速转向陌生人社会的同时，也助长了社会运行与治理的不透明性，侵蚀着公众对社会的信任基础。

2 平台垄断问题的算法共谋根源

当前平台垄断问题产生的根源何在？这需要从平台的技术基础中去探究。在市场经济条件下，市场竞争这只 “看不见的手”在资源配置过程中起着决定性作用。然而，当市场经济进入数字化时代，消费者日常生活的各个方面都可以转化为海量的数据资源，智能算法则贯穿了数字经济的各个要素和全流程。因此，市场竞争的作用正在悄悄地被一只 “数字化的手”所取代，而后者显然是一种受控于人类的技术力量。正是在它的作用下，市场上出现了越来越多的反竞争性平台垄断行为，而这往往是由 “算法共谋” (Algorithmic Collusion)导致的。

共谋是竞争对手之间共同实施的、可能损害消费者利益的团体利润最大化策略行为。在数字化时代，算法共谋是将以黑箱化为典型特征的智能算法作为促进共谋的技术因素，从而导致更为隐蔽的新型共谋。根据智能算法所发挥的作用以及导致的不透明程度，英国学者阿里尔·扎拉奇 (Ariel Ezrachi)等区分出四种算法共谋机制：信使型共谋，轴辐型共谋、预测型共谋、自主型共谋[4]。

(1)信使型共谋的隐蔽程度较低，是把智能算法用来执行人类共谋限制平台竞争的意图，其角色类似人类的 “信使”。例如民航公司之间可能利用其电子票务系统传递价格信息，彼此暗示涨价。这种利用信息技术手段强化现有共谋效果的方式是人类意志在技术层面的延伸，智能算法不过是辅助人类共谋的工具，隐含了一种工具论的算法观。

(2)轴辐型共谋是指同行业的多个市场对手 (辐)使用了同一套动态定价算法 (轴)，该算法给出的价格将成为行业内卖家公认的市场价格。其中，定价算法的开发者作为一个枢纽中心，其任务是策划全行业范围内的共谋，从而实现最高定价。例如优步、滴滴等网约车平台运用独家的定价算法决定了每一笔出租车服务价格，形成了事实上的 “算法垄断”。

(3)预测型共谋更为复杂，定价算法充当了企业高管的代理人角色，持续监控市场价格的变化，并根据竞争对手价格的变化与市场数据的更新不断调整自己的定价。例如高频交易公司为了在数据传输速度上领先对手极小的时间差，不惜投入巨资用于技术研发，以捕捉外汇市场中的价格差从而攫取暴利，可能引发 “闪电崩盘”的系统性风险。由于全行业采用相似的定价算法，企业行为之间相互依赖，更容易产生平台垄断。

(4)自主型共谋最为棘手，在机器学习过程中，算法自发找到了优化利润的途径。信息技术手段好比开启了 “上帝视角”，能够获取全局视野的商业行动。当智能算法的功能不再局限于定价并进入更多市场时，消费者甚至可能察觉不到市场中的价格操纵力量。这种共谋形式预设了自主论的算法观，尽管拥有自主学习与决策能力的复杂算法尚处在思想实验阶段，但其潜在危害不应该被低估。

尽管算法在上述共谋机制中发挥的作用有所不同，但需要反思隐含其中的工具论或自主论算法观，更加对称性地看待人类与算法在决策过程中的角色与责任。笔者认为，在行动者网络理论的视域中，算法共谋风险是人类行动者与非人类行动者相互作用的产物。人类已经被纳入一个受算法驱动的复杂网络中，算法作为非人类行动者参与到人类的决策过程中[5]。算法为人类行为赋能，但受所输入数据的质量以及算法模型本身的限制，内在地嵌入了人类正面或负面的价值观，并能动地制造着各种风险后果。

3 平台垄断问题的协同治理思路

工业化时代的风险治理主要依赖属地化管理的条块分割体制，但数字化时代的风险生成在时间和空间上往往是分离的， “有组织的不负责任”现象有增无减。特别是，如今人工智能技术迭代升级的速度大大超过了现有治理主体的处理能力或现有治理规则的适用范围，导致人工智能技术在一定时期内处于无约束发展的局面。

平台垄断问题是人工智能技术发展到当前阶段引发的一大社会问题。尽管我国政府对数字化经济总体上采取 “包容审慎”的监管原则，但这并不意味着对互联网平台反竞争性的市场行为放任不管，或者一味地放松监管。在人工智能治理体系尚不完善的现阶段，多只 “看得见的手”之间的协同治理是破解平台垄断问题的务实思路，以多元参与的透明化举措遏制平台无序发展导致的黑箱化趋势。

首先，数据垄断是协同治理的重点。海量数据是数字化时代的战略性资源，是平台形成信息优势地位的先决条件。监管部门应该深入调研不同行业的市场集中度情况，不仅要考察独角兽企业的营业额，也考察其依赖数据扩张的交易额情况。要增强用户对个人数据的控制范围，尤其警惕那种旨在实现平台垄断的数据驱动型并购行为，防止平台滥用其市场支配地位，在未经知情同意的情况下就收集用户数据。国家要推动公共数据的开放共享和基础数据的互联互通，减少数据孤岛和数据壁垒。

其次，算法垄断是协同治理的难点。定价算法是平台得以实施共谋的关键技术手段，由算法驱动的市场策略使一些核心平台企业成为最大受益者。诚然，算法垄断的治理面临不少技术上和制度上的现实阻碍，但监管机构应该主动探索对平台的事前预防性监管试点，加强对平台定价算法的备案与审查，引入用于监测平台价格波动的人工智能技术，逐步改变问题倒逼式的事后监管局面。同样重要的是平台企业自身的责任建设，平台企业在保护自身算法模型知识产权的条件下，应该向相关监管机构和公众进行必要的信息披露。

最后，话语垄断是协同治理的盲点。从政策落实角度看，各国人工智能治理原则普遍缺少关于公众参与机制的设计。客观地讲，当前的人工智能风险治理原则还只是精英共识，在执行过程中甚至有可能沦为技术精英的专家话语垄断。笔者认为， 《新一代人工智能治理原则》下一步的重点应该是推动行业自律和公众参与，使得精英共识迈向社会共识。在平台治理问题上，人工智能行业协会、平台企业应该将公众利益优先、负责任创新等原则进一步细化为从业人员可操作的行为规则；学术界应该畅通自然科学与社会科学间的对话渠道，深化对人工智能相关法律、伦理和社会问题的研究，持续开展面向公众的风险沟通；公众应主动提升 “数字素养”，树立人机协同共生的前瞻意识，并在风险面前保持合理的怀疑精神。

综上所述，互联网平台作为支撑数字化经济的关键基础设施，在广泛增进公众利益和社会福祉的同时，在一定程度上也预示着 “黑箱化风险社会”的来临。海量数据与智能算法相结合的威力使得市场竞争这只 “看不见的手”逐步为 “数字化的手”所取代，较为隐秘的新型算法共谋机制将导致平台垄断现象向更多行业扩散。由于目前人工智能风险的全球治理体系仍不健全，破解平台垄断问题的务实思路是推动政府监管、平台有为、行业自律、学术对话、公众参与等 “看得见的手”之间的协同治理。