大数据背景下关于算法合谋反垄断规制研究
2020-01-19张进
张 进
(贵州财经大学商务学院人文系, 贵州 惠水 550600)
一、问题的提出
随着人工智能技术的发展和普遍应用,人类已经悄然进入大数据时代。如今,很多人的生活无时无刻都在与大数据互联网平台发生联系,微信、钉钉、支付宝、百度、滴滴打车等APP,几乎与现代人的生活须臾不可分割,极大地方便了人们的生活。在享受大数据互联网平台带来的种种便捷时,各种隐忧也开始凸显,数据权属、信息安全、个人隐私、“大数据杀熟”等问题频频进入公众的视野,成为法律规制的重大难题,这些问题归根结底是由于在大数据环境下的算法共谋导致的。所谓“算法共谋”简单说可以理解为两个或者两个以上相互竞争的企业为了通过彼此分享定价算法,利用人工智能学习技术设置一种利润最大化的算法,并依据市场数据实时调整价格,通过编程对应其他平台价格变动,从而实现动态固定效果。一般认为“算法共谋”具有智能化、隐蔽化和定价高频化的特点,侵害消费者利益,损害互联网市场的公平自由的竞争秩序。然而面对算法共谋,我国现行的《反垄断法》并不能进行有效的规制,学界虽然也提出了一系列具有针对性的规制建议,但大部分在现阶段缺乏可操作性,效果并不理想,究其根本原因是没有对算法合谋问题的本质和性质有一个清楚的认识。结合大数据时代下智能产业的特点,就算法合谋反垄断规制的理念及相关问题做了一些思考,在此基础上试图找到一条规制算法合谋和鼓励市场创新有机统一的合理路径。
二、算法共谋的反垄断规制的困境
在我国,《反垄断法》将垄断协议定义为排除、限制竞争的协议、决定或者其他协同行为。根据各国立法实践,限制市场竞争协议可以分为横向限制竞争协议和纵向限制竞争协议两类。垄断协议的构成要件一般包括主体要件、客体要件和损害后果。但在大数据环境下,算法改变了合谋形成所需要的市场条件,传统的横向和纵向的二元分类已无法直接适用于算法合谋,这类共谋行为更多地表现为纵横交错的复杂性。因此,在认定垄断协议问题上要件变得不清晰,难以被现行反垄断法覆盖成为规制的对象。
(一) 主体责任难以认定我国《反垄断法》规定经营者作为垄断协议的成立的主体要件,而经营者具体包括自然人、法人和其他组织。无论是自然人、法人或者其他组织,它们的权利能力、行为能力以及责任能力在法律中都有明确的界定。而在算法共谋中,算法本质上是一种计算机程序或者说是一组数据,在法律上如何确定其人格属性,并承担相应的责任,在现行法律的运行模式下难以规制。
(二) 客观要件难以证明国家发改委在2010年公布的《反价格垄断规定》第6条对其他协同行为的认定因素予以明确,垄断协议参与方之间有意思联络是认定价格垄断协议的行为要件。在大数据时代,消费者在日常的活动中会产生大量的数据,因此加剧了市场透明度的提升,也增加了互联网平台依据算法技术达成合谋的风险。然而,这种合谋却缺乏意思联络的要件。在这种情况下实施价格垄断是否还构成垄断协议是一个值得探讨的问题。
(三) 损害后果难以判断世界各国《反垄断法》的立法目的都在于保护市场竞争,促进经济运行效率。大数据环境下算法合谋是损害了竞争还是促进了经济效率还难以判定。有学者认为:“大数据带动技术进步与创新,进而刺激竞争。大数据给科技巨头带来优势地位的同时,也确实增加了其他竞争者参与竞争的难度。但是,它并没有削弱竞争力,科技巨头对大数据的充分利用反而加速了数字技术的创新与换代,提升互联网行业的竞争强度。”在数字经济时代,数据企业通过并购实现强强联合优势互补,实现了算法的优化和产品的创新。如2016年6月13日,微软宣布以每股196美元收购全球最大的职业社交网络领英,实现了“云计算+大数据”优势。
三、算法共谋法律规制评析
针对算法共谋反垄断规制的上述困境,学界提出的适用对策主要有:明确算法规范的价值伦理,引入算法问题的市场化解决机制,启动算法运用的市场调研机制;重新界定“协议”概念,放宽主观要件证明要求,严格认定实际参与者以明确共谋的责任范围等。这些建议都从不同角度对算法共谋的规制问题提出了规制方法,具有一定的前瞻性和开拓性,但不容回避的问题是这些建议有的过于理想化与现行立法相悖,有的在当前的技术条件下还难以企及。因此这些建议仅仅停留在理论上,现阶段不具有可操作性。以下就“重新界定‘协议’”和“明确共谋责任范围”这两条具有代表性的建议做简要分析。
(一) 重新界定“协议”与现行立法相悖学界大多数学者认为反垄断法上的协议应基于双方或多方的共同意志协商达成,并且协议内容至少具有可能的反竞争效果。鉴于算法合谋主体责任认定的困境,有学者认为应重新界定“协议”概念,将有合意、无协商之类的预测类算法或自主类算法也纳入到垄断协议中予以规制,即经营者只要存在排除、限制竞争行为的“合意”,且这种“合意”与一致行为之间存在直接的因果关系就应该认定为存在“垄断协议”,从而谈化了主观上要求具有意思联络的证明要件。该做法姑且不论在实务中是否具有可行性,仅仅就“合意与一致行为存在直接的因果关系”这一点如何判断,其标准是什么,在实务中如何举证等问题并没有明确的说明。如果一味实施这种做法,则会存在类推之嫌,扩大垄断协议的范围,有损市场竞争秩序和经济运行效率。
(二) 明确共谋的责任范围当前技术难以企及所谓法律责任即违法行为的实施者应当承担相应的否定性的法律后果。通常情况下,行为主体对其实施违法行为必须承担相应的法律责任。依此逻辑,算法合谋的责任承担者同样如此,应由算法的设计者或者平台的经营者承担责任自不待言。然而事实却远非这么简单,在人工智能环境下,算法本身具有强大的自主学习能力,难以保证算法时刻保证与其设计者或者运用者目标一致,如果把算法只看作一种工具,背后起作用的还是人类。这种观点看似有一定道理,但人工智能技术下的算法已经超越了设计者的控制范围,一味地追究设计者或者经营者的责任是不公平的,也难以真正做到有效规制算法共谋导致的损害市场竞争行为的发生。
四、面对“算法合谋”应树立的基本理念
面对“算法合谋”导致的数据垄断带来的一系列问题,要从现行法律上进行有效的规制是非常困难的。其原因在于大数据是数字经济的产物,而现行的包括《反垄断法》在内的整个市场规制体系还是早期工业化时代的产物,现行的法律体系在调整机制上不适应数字经济时代的要求,对数据垄断的规制更是捉襟见肘。
(一) 风险社会的理念“算法合谋”产生的背景是第三次工业革命带来的后工业时代。随着电子计算机、互联网和新能源技术及大数据的快速发展,人类也进入了以数字经济为代表的后工业化时代。在后工业化时代,大数据、云计算、人工智能、物联网等现代科技深刻地改变了人类的生活秩序与行为方式。一方面,它们为人们提供了传统社会所无法想象的物质便利,将人类从自然力的奴役状态下解放出来;另一方面,它们也创造了众多的新生危险源,导致技术性风险日益扩散,如生态污染、核泄漏、电子病毒、转基因食品等等。正如德国学者贝克所指出的:“当代社会的研究表明,后工业社会经由其本身系统制造的危险而身不由己地突变为风险社会”。随着风险社会的来临,树立正确的风险社会的理念,是当前面临的一个现实问题。因此,一方面,应看到后现代社会充满风险这一现实,而不是否认风险的存在和无视风险对现代进程带来的冲击和影响,要采取各种有效措施来化解和应对各种风险,为现代化的进一步推进提供各种有利条件;另一方面,我们也不能任意夸大风险的消极作用,更不能因为现代化进程中充满各种风险就反对或阻止现代化进程,这无异于“因噎废食”,正所谓“现代化有风险,不推进现代化更危险”。同样面对大数据平台下产生的算法合谋,也不能一味地夸大其风险,而是应该采取措施化解和应对其带来的风险,使其朝着积极方向发展。
(二) 新生事物的理念唯物辩证法告诉我们:世界上没有什么永恒的东西,一切事物都是暂时的、过渡的,旧事物不断灭亡,新事物不断产生,整个世界就是一个新旧交替、川流不息的发展过程。所谓新生事物,就是指在历史发展过程中具有必然性的、进步的、具有远大发展前途的东西。应当看到,新生事物在开始的时候,总是有缺陷的、不完善的,对此不能求全责备,甚至压抑或者阻碍它的成长,而应该关心它,爱护它,帮助其逐步成熟起来。后工业时代出现的“大数据”平台无疑属于新生事物,不能因为其本身有导致诸如“算法合谋”之类的数据垄断的可能就一味地挑剔非难,甚至扼杀它的发展,而是应该因势利导,积极采取措施发挥其积极作用,限制其消极作用,使其尽快完善起来。
(三) 审慎监管的理念在许多情况下,“垄断”并不是贬义词。对于垄断现象和行为,在认识和实际工作中千万不能“一刀切”,而应该具体问题具体分析。垄断现象和行为可分为人为垄断和自然垄断。人为垄断又可分为经济垄断(包括垄断协议、滥用市场支配地位和经营者集中)、行政垄断(主要包括地区或者部门利益保护)和法定垄断(主要包括商标、专利等)。世界各国的反垄断法主要限制对象是经济垄断。在对合谋或垄断协议的认定上,采取审慎监管的理念,根据具体情况而分别遵循“本身违法原则”或“合理推定原则”,确定其为有益的经济垄断还是有害的经济垄断,是弊大于利,还是利大于弊。面对以“算法合谋”为主要表现形式的数据垄断问题,在不清楚其对市场竞争秩序造成的危害程度的情况下,贸然对数据进行反垄断执法,不仅违背反垄断法倡导的经济效率价值,还严重阻碍企业的创新。
五、现阶段算法合谋规制的思考和建议
(一) 对“算法合谋”保持一种宽容的态度通过上述分析可知,大数据平台下“算法共谋”属于出现在后工业化社会的新生事物,而对其规制也应树立“审慎的监管”的监管理念。从企业角度思考,在大数据时代,算法往往是企业的核心竞争因素,企业一般都将算法作为重要商业秘密进行保护,如果强制要求公开算法或者直接进行价格管制,不仅损害了企业的创新积极性,从长远看将不利于规模经济的形成,最终损害消费者的福祉。因此,现阶段对“算法共谋”应保持“让子弹飞一会”的宽容态度,大力鼓励创新,支持大企业发展壮大是一种现实的考虑,具有积极意义。
(二) 加强监管科技的运用“算法合谋”导致的侵犯个人信息权、价格歧视、大数据“杀熟”等问题归根结底源于算法的信息不对称,因此有人主张应该将算法强制公开。但是算法本质是由一系列的机器指令组成的源代码,简单地公开源代码也并非提高数据透明度的有效方式,一般的公众和执法部门似乎也没有相应的专业能力去理解和验证算法的垄断性。在现阶段数据垄断规则缺失的情况下,可以采用监管类算法加强对经营者的监控,来实时检验和监控经营者的定价算法,以技术应对技术,以此提升跟踪监管能力(当然在这种情况下,经营者应该向市场监管部门以备案的形式提交定价算法,但市场监管部门有保密的义务)。
(三) 积极探索数据治理的新维度历史表明,每一次人类社会重大经济变革,必然产生新的生产要素,形成新的生产力,如同农业时代的土地和劳动力、工业时代的资本与组织、数字时代最最重要的生产要素便是数据。数据最大的价值在于使用和分享,应进一步优化数据的流动分享机制,打造公共数据平台并且向全社会开放,在数据的采集、流转、储存和交易上建构新的制度体系,尽最大努力在更大程度上促进社会创新。