算法共谋的规制思路

摘 要：近年来，算法共谋问题逐渐成为各国反垄断司法管辖区关注的焦点。由于定价算法具有的特殊性，如在共谋方面弱化了人的意志、扩大了意思联络的形式，对传统的反垄断分析认定造成一定冲击。为了解决算法共谋等技术创新带来的新问题，应遵循谨慎管制的原则，避免过度执法以免造成寒蝉效应。

关键词：算法共谋;定价算法伦理;法律法规

中图分类号：F713.53文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）07-0155-02

一、 问题的提出

算法是解决问题的一系列指令，能够对一定规范的输入，在有限时间内自动给出相应的答案。在网络交易中定价算法被认为能有效改善商品的定价模型、提供定制化服务、分析预测价格趋势。有充分的理由相信使用定价算法可以让消费者从中受益，例如可用于帮助消费者比较价格与质量，预测市场趋势并提高决策速度，从而显著降低搜索和交易成本，增强消费者的买方力量。因此，算法有可能对消费者福利和社会福利产生积极影响。但不可否认的是，定价算法至少可以从两个方面促进价格共谋的产生：一方面，定价算法将提高市场透明度，增加经营者之间的互动频率等，使价格共谋更容易发生;另一方面，使用定价算法作为工具，经营者可以更隐蔽地实现默示共谋。

（一）算法共谋的行为性质

一方面，目前定价算法所引起的反垄断法、竞争法问题仍具有较大的争议。定价算法对于部分影响市场竞争的因素尚不足够明确，比如市场准入、市场竞争者数量等的影响，现有算法共谋行为仅存在少量司法案例，而对于算法共谋所造成的危害性也多是理论推导出来的。此外，新技术的产生、新现象的出现无疑会对法律的实施产生影响，定价算法亦可能带来正面效益。例如，可能带来数字经济整体效率的提升。那么如何算法共谋能引起世界各国竞争法执法机构的广泛关注，确实是一个值得深思的话题。

另外一方面，由于算法与合谋问题全球层面的研究仍处于起步阶段，国内一些研究多倾向于解释达成共谋行为的算法分类，例如信使类共谋、轴辐类共谋、预测类共谋、自主类共谋。前两者因存在人为控制的因素，只要有证据能够证明存在某种形式上的垄断协议，即可适用本身违法原则进行规制，而对于后两者则很难认定反竞争效果是人为因素所造成的。而目前很少有研究算法共谋行为的本质是什么，它是否为一种新型法律问题，能否纳入现行法律框架是一个值得思考的问题。此外，《电子商务法》第18条第1款所禁止的“价格歧视”也并不能规制这一问题。规制价格歧视的范围并不包括定价歧视，此处着重要求电商向消费者提供非定向的搜索结果，目的是消除搜索领域算法推荐当中的片面信息，但最终目的仍是避免價格歧视，从而确保公平交易的权益，而不是囿于有限的算法推荐和不可避免的高价。

（二）算法共谋的规制难点

传统经济学中通常会区分两种形式的共谋，即明示共谋与默示共谋。明示共谋是指通过明确的书面、口头协议维持的反竞争行为。典型的明示共谋指的是公司之间为实现共谋彼此串通，并就产品的最优定价或产出效益达成明确协议。相反，默示共谋是指反竞争的共谋行为可以在没有任何明确协议的情况下实现，竞争者能够通过它们相互承认的依存关系来维持。在一个默示共谋的背景下，每个参与者的非竞争性所得是根据自己公司利润最大化的策略，而且独立于竞争对手制定。这通常发生在市场参与者很少的透明市场中，企业间无须进行任何明确的沟通便可从集体市场中受益。

就明示价格算法共谋和默示价格算法共谋而言，两者本质上并没有超出价格共谋的旧有范畴，然而新增的算法因素则对现有的反垄断法规则提出了或大或小的挑战。传统反垄断法主要规制明示共谋，而不规制默示共谋。相较于明示共谋，默示共谋虽然有着共谋意图，但其更不容易达成。此外基于技术上的复杂性，算法技术产生的默示共谋也存在难以认定的情形。明示共谋和默示共谋之间的区别表明，在某些市场状况中，超竞争性的价格策略可能是市场中各个公司的理性经济行为所导致的正常结果。正是由于这个原因，默示共谋超出了原有竞争法所规制的范围——即规制竞争者协议。然而，从政策的角度来看，这种默示共谋的结果可能并不可取。因为在这种情况下，公司可以随意地压低产量或者提高价格，而不顾消费者的利益，其后果与明示共谋相当。所以，如何规制默示共谋行为给执法机构带来了挑战。

二、 进一步完善算法规制的建议

明确“算法共谋”的本质是完善现有规制措施的首要条件。“共谋”行为与传统的垄断协议之间有着紧密的联系，依据横向垄断与纵向垄断的分类方法，可将共谋相应区分为横向共谋与纵向共谋，而“共谋”行为主要是横向垄断协议。因其旨在避免同业经营者的竞争，经营者趋向于通过联合达成利益共同体，以共谋高价向消费者提供商品或服务。而纵向合谋则旨在为了提升品牌整体利益，若经营者引入算法实施纵向合谋，则多是出于提升品牌内部管理效率等方面的考虑，虽然一定程度上限制了竞争，但也可能存在防止“搭便车”等积极作用。所以，“算法共谋”不过是将算法视为一种工具达成更为隐蔽的共谋行为，在没有满足相应豁免责任的条件下，仍然属于反垄断法的规制范围。此外，借用算法实施横向垄断的行为已经在部分国家出现相应案例。例如在美国发生的Topkins案，该案中，Topkins是一家在线销售海报和其他产品的公司电子商务主管，并与其他亚马逊网站卖家达成协议，同意使用定价算法自动协调海报价格的变化，为商家提供维持和稳定商品价格的定价规则，因此违反了反垄断法。

（一）法律规制方面的建议

基于上述论证，算法共谋行为在目前并未脱离现有法律框架，如果共谋是经由协议而实现的，那么这种情况就可以认定为违法。之所以为各国所广泛关注主要是对司法机关的执法行为产生了冲击。例如如何认定算法共谋违法的边界问题，虽然司法机关在解释协议的概念时存在着一定的争议，但他们一般会根据某些能够表明公司没有彼此独立行动的直接或间接的证据来认定协议的存在，即所谓的“意思表示一致”。国内法律规制算法共谋行为的主要依据还是《反价格垄断规定》，虽然第7条并未明确提及算法价格协议，但也并未明确将算法价格协议排除在外，并可能依据实际情形构成：“约定采用据以计算价格的标准公式”“通过其他方式变相固定或者变更价格”“其他价格垄断协议”。也就是说算法共谋行为并未脱离现有的法律规制框架，也有学者强调要将之纳入原有的列举范围内，以表明其规制方向。

鉴于算法共谋的隐蔽性和默示性，一些司法机关，特别是欧盟地区的司法机关，还会依据“一致行为”的概念进行认定，这使他们能够处置竞争者之间的无法认定为协议但实际上能够限制有效竞争达到共谋效果的行为。在OECD报告中便指出：即便是在没有明确协议的情况下，如果除平行行为的证据外，还附带有其他要素，而且这些要素表明平行行为所导致的结果确实与单方面行动的结果不同，与各方协作的结果相同，法院就能认定这是违反竞争法的行为。这些附加要素的例子包括能够从中看出共谋意图的通信活动，或者参与促成共谋的实践行为，例如进行高频率信息交换的活动，经营者同时或几乎同时宣布提价，经营者保持长期的一致高价等等。

（二）构建算法伦理指引准则

算法内在地负载着设计者的价值，即算法的能动性或意向性是通过算法设计者的基本价值判断而实现的。正因为算法的代码不可见，大部分使用者不清楚其运行过程，以及为何算法会成为威胁，而设计算法的人有可能只手遮天，因此有学者提出要加强“算法伦理”的指引，其主要目标是创建符合伦理准则的算法，在决策时能够遵循伦理准则做出正确的决定。

结合有关文献，定价算法在设计之初应当具备的属性：其一，定价算法应当具备公平性，公平性意味着定价算法要承担起一定的法律责任，能够尊重消费者的身份，对于消费者这一弱势群体要给予充分的肯定与尊重。其二，定价算法应当具备独立性，独立性意味着公司运用定价算法进行价格设定的行为应当出于该公司合理决策的目的，防止在没有合理理由的情况下與其他公司的定价算法进行勾结，从事反竞争性的定价行为。其三，定价算法应当具备可解释性，定价算法既然为人所设计，有一定的代码构建可以追寻，而消费者对于定价算法如何设定却没有有效的信息获取渠道，为此算法设计者应该解释或者公开与消费者相关的一切必要信息，以增强消费者对定价算法的识别与判断，从而减少消费者对定价算法不确定性的担忧。

三、 结语

正如美国司法部助理检察长Makan Delrahim提出“通过定价算法能够便利实施协同行为”“这些在当代能够创造激励、能力和潜在策略而出现的新事物，但仍未超过最初的反垄断共谋协议的认定范畴”。为此，需要有针对性的根据算法的特点，及时更新监管理念和监管措施，引入定价算法伦理准则，以遏制定价算法阻碍竞争的不利影响。

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作者简介：

赵春杰，男，河南人，华东政法大学知识产权学院硕士研究生，研究方向：知识产权法学。