大数据时代下算法合谋的法律风险与规制

沈睿

摘 要：人工智能算法的广泛运用，给人们带来便利的同时也提高了企业的运营效率，并给企业带来了可观的收益。然而，大数据时代催生出包括算法合谋在内的一系列更加智能高效的算法技术，使得市场竞争手段更加复杂，不仅减损了消费者的各项权益，也对我国反垄断法规制提出了新的要求。为了消除算法合谋带来的不利影响，从算法合谋主体责任归责、企业数据资源垄断的角度出发，分析算法合谋现象存在的法律风险，提出具体的规制建议，以期使人工智能算法为市场平稳高效运行注入“正能量”。

关键词：大数据;算法合谋;算法风险;法律规制

中图分类号：D922.2        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）15-0158-03

引言

在互联网、人工智能、脑科学等新技术创新发展和跨界融合应用的背景下，人工智能迎来了第三次发展浪潮，推动着整个经济社会组织运行的变革。人类的行为、情感乃至所有存在的事物都可以被数字化。近年来，我国不断完善数字经济发展环境，深入推进“数字中国”建设，以数据为养分的人工智能算法技术成果，不仅有助于眼下的疫情防控工作，也为诸多包括跨国企业在内的互联网企业创造了更广阔的发展空间。

如今，人们已经能够深度学习算法利用机器来解决问题。例如，企业不仅可借助算法实现预测市场，还可以优化服务。算法已然变成了企业平台商业运营的有力工具。在教育事业中，可以借助算法手段筛选教职人员和符合录取条件的学生[1]。算法技术的应用范围和作用广泛而深远，可应用到教育、医疗、农业、金融、智慧城建、智慧出行、智能生活等方方面面。随着数字技术的不断进步，算法在给人们带来便利的同时所造成的影响也不可忽视。本文所讨论的算法合谋是算法在参与市场竞争的过程中带来的负面影响的典型。很多企业使用人工智能算法实现算法合谋，这一行为不利于行业的正常发展，也带来了一系列法律风险。基于人工智能算法快速发展的情境，其在技术上已经突破了传统技术的限制。对于技术创新，我们永远持鼓励态度，但不能因贴了创新的标签就可以突破法律的桎梏恣意妄为，应当遵照法律规范和道德规范行事。

一、“算法合谋”概述

（一）算法合谋的概念和特征

1.算法合谋的概念。算法是数学上有着古老历史的运算法则，今天所说的算法主要指的是计算机在计算时的方法，即通过语言或代码所表示的流程或规则的运算完成指令，从而得出相应结果的方法[2]。算法在近些年被广泛应用于人工智能领域，并逐渐发展出可以不受人为控制的机器自主学习算法。合谋，字面意思指共同策划，在商业领域大多指两个以上经营主体通过共同拟定协议等形式改变商品或服务的定价，从而形成排除竞争、利润最大化的效果[3]。那么对于算法合谋这一概念而言，算法是合谋的技术基础，合谋是算法的作用方式，可以理解为在算法的助力下，形成了一种全新的合谋方式。放到商业视域中可以理解为多个经营主体通过算法实施合谋行为。有关算法合谋的概念没有一个准确界定，简言之就是市场上的几家企业通过一定形式，共同决定产量或价格的行为。

2.算法合谋的特征。在数字经济中，随着深度学习算法的进步和大数据时代的来临，传统算法技术中的限制被一一突破。算法以庞大的数据为养分，对数据进行深度分析、挖掘和应用，尤其是类人神经网络的深度学习算法的成功研发相当于机器学习算法的“工业革命”，能够对个人生物特征信息数据进行分析处理，效率极高、功能强大，甚至可以摆脱人为操纵进行自主学习。其次，合谋行为大体可以分为明示合谋和默示合谋[4]。不同类型的算法合谋对应的特征也不尽相同。明示合谋也有学者称之为显性合谋，是指经营者之间通过书面、口头等方式达成限制竞争协议，相较于传统垄断协议操作手段更为高效;默示合谋也有学者称之为默契合谋，指经营者之间没有明确的协商形式，但也达到了合谋效果。该效果的达成通常要借助深度学习算法，具有很强的隐蔽性，不易被发觉[5]，也就给监管工作带来了不小的挑战。

（二）算法合谋的潜在风险

1.消費者权益受损。企业平台所采集使用的数据来自自然人的个人信息。企业在运营过程中，逐渐形成有着大量的用户数据资源的数据库，数据在今天的经济价值不言而喻，企业始终又是以利益为导向，为最大限度地获取利益，消费者的个人数据信息时常在不知情的情况下被获取。经营者可依据这些个人信息，运用深度学习算法为不同用户推送不同定价的相同商品或服务，许多消费者被被动卷入到大数据“杀熟”中[6]，许多消费者明知自己被杀熟了，但却苦于没有解决办法。这种深度学习算法协助下带来的后果不仅违背了商事交易的协议精神，还侵犯了消费者的隐私权，损害了消费者的利益。

2.企业数据捕捞背后的垄断危机[7]。数据作为一种生产资料，意味着谁掌握了数据，谁就掌握了未来。算法合谋恰恰是以数据为养分的技术。数据被称为21世纪的“石油”，但数据不同于有限的石油，数据是无限的，意味在市场竞争中，掌握了大量数据资源的企业决定了其在市场竞争中的地位。通常情况下，平台企业规模越大，数据收集和整合处理能力就会越强，又由于互联网平台的多边性，平台经济将得到长足发展，用户对大平台具有相当黏性。若大数据和人工智能被头部企业用来控制市场，其在市场中的垄断地位逐渐加强，阻碍中小平台企业发展，从而扰乱市场经济秩序，也不利于企业创新发展。

3.算法合谋责任主体归责不清晰。目前人工智能算法在GAN算法的成功开发和AI时代来临的作用下，已经可以通过机器设备摆脱人为因素实现自主学习，从而帮助经营者决策。这一过程十分隐蔽，不易被发现。未来人工智能算法将如何发展还不得而知，对其进行有效规制是必然选择。我国《反垄断法》中规定，具备责任能力的主体才可以担责。人工智能算法是否可以成为责任主体，在我国法律规定中尚且没有定论。也正是因为这样，企业得以逃脱处罚。因此，明晰算法合谋行为的担责主体对我国反垄断法的规制具有重大实践意义。

二、国外对于“算法合谋”的规制和启示

为了应对、防范人工智能算法带来的一系列后果，各国采取了一系列举措。2020年，美国众议院司法委员会发布了有关美国大型互联网公司的数字经济竞争的调查报告[8]。主要内容是调查硅谷几家科技巨头在市场中的市场份额及占有份额的能力。几家巨头公司近几年无不以限制竞争的方式扩大了市场份额，此次调查中指明了其造成的垄断地位和合谋意图都是使用了算法技术。美国对于算法合谋垄断的规制主要依托于1890年出台的《谢尔曼反托拉斯法》，该法规定了垄断协议的违法情形，构成违法垄断协议必须要有直接或间接证据，抑或直接证据与间接证据相结合。为解决模式算法合谋问题，美国还提出了“有意识的平行行为”的概念，并为认定平行行为这一难题通过司法判例给出了回答。

2017年欧盟委员会作出的一项调查研究显示，超过2/3的电子商务零售商使用算法来监测竞争对手的定价，并作出调整。欧盟委员会致力于推动共同市场支配地位制度，并将这一概念写进《欧盟运行条约》第102条和《欧盟委员会并购条例》中。

三、大数据时代完善算法合谋规制的建议

当一项创新技术出现的时候，要把握好对于新技术带来的负面影响的限制力度。如何在法律的约束下保障创新又可以维护安全，本文认为应当立足于国内实际，实施多层次、多样化的举措。虽然《电子商务法》《网络安全法》《计算机信息系统安全保护条例》《中华人民共和国数据安全法（草案）》都为人工智能和大数据经济发展提供了相关法律支撑，但现行法律的针对性、实效性还不够。

（一）保护消费者数据权益

平台、企业、网络服务商通过算法精准掌控消费者的各项信息，为消费者进行算法推算形成个人数据画像，从而针对性地投放动态定价的商品或服务。人人在大数据时代裸奔，消费者让渡了自己的隐私权、知情权、财产权等各项权利为行业巨头创造了巨大利润空间，甚至个人信息常常在消费者毫不知情的情况下被售卖网络。安全公司Pindrop在2018年5月对英、美、法、德500家企业展开网上调查，结果显示，2013—2017年，语音欺诈案件的数量增加了350%，每638个欺诈电话中就有1个是人工合成声音。在而且近年来更复杂的威胁有所增加，比如创建合成身份和交换移动设备SIM。在这样的情况下，既然不能避免个人数据信息被采集利用，那么该怎样将算法对个人隐私的损害降至最低是应当思考的重点。企业应当在遵循我国相关法律规定的前提下，将消费者数据信息的使用动态向社会同步公开，尽可能向消费者解释其数据信息在使用中的变化情况。同时，互联网企业应当在得到消费者授权同意后使用数据信息，应当给予消费者自由选择的权利。

（二）明确算法合谋行为担责主体

由于明示合谋的规制难度远远低于默示合谋，我国的《反垄断法》规定了对于明示合谋的规制可适用传统垄断协议规制，默示合谋是传统反垄断法无法包含规制的，因此对默示合谋目前没有作出规定。一般合谋协议需要“经营者合一、协商方式、限制竞争内容”三个构成要件，就算法合谋而言，“協议”的概念也有必要做扩大解释。对于算法合谋的规制，应当明确参与算法合谋的主体以保证相应责任落实到位。目前，关于算法合谋的责任承担，实践中存在责任承担主体是经营者还是算法制定者的分歧。算法合谋责任主体有以下三种：机器（算法）担责、研发人员担责、企业（使用者）担责[9]。而算法是一种由研发者开发的一套在没有人为操控下也可以自主学习的程序，现阶段不是民事法律主体，不能成为我国反垄断法的规制对象。此时可以将责任替代转移给有责任承担能力的使用者或者研发者，这样算法达成的垄断协议也应当推定为使用者或研发者达成的垄断协议。但应当权衡综合要素，不能将使用者和研发者作为当然的担责主体，要基于个案进行实质审查而不是强调违法的形式认定。

（三）改革市场份额推定

数字经济的发展颠覆了传统市场经济的结构，数据的采集和使用能力已然成为企业竞争的核心资产和竞争地位的决定因素所在。我国高度集中透明的市场环境和算法应用并不鲜见。而数据是启动算法程序的核心生产力。因此对数据资源处于占有支配地位的大型平台企业来说，数据资源是核心中的核心要素。

算法共谋的本质是经营者通过算法形成限制或排除竞争的合意。算法共谋如今更加智能和隐蔽，严重扰乱了正常的市场竞争秩序。《禁止垄断协议暂行规定》第13条、《反垄断法》第19条分别为监管部门的监管工作提供了法律依据和介绍了市场支配地位的推定规则。但遗憾的是，《反垄断法》第19条在我国的适用情况并不乐观，其内容虽然对市场支配地位的认定做了细化，但没有明确共同市场支配地位制度的具体内涵，也缺乏相应司法解释的说明，因此导致该项规定并没有发挥出其本该具有的导向作用。企业使用算法的初衷应当是增强企业自身硬实力，而不是以伤害消费者利益为代价，用合作替代竞争，从而滋生垄断。

传统互联网行业市场支配地位的认定根据企业在市场上的盈利程度，也可以根据企业的市场行为是否受竞争对手的市场行为影响来认定，还可以依据企业的市场份额大小来认定。其中依据市场份额的大小认定的方式也可称为市场结构标准，在司法实践中，得到了许多国家和地区的认可。因此对数据市场支配地位的认定，有必要结合市场份额理论[10]，但随着先进技术的迅速升级换代，市场结构标准也不能完全适应形势的变化。实践中出现了虽然该企业市场份额不大，但对该市场的影响力却不容小觑的情形。因此分析企业在进入市场时，是否存在进入壁垒能够在一定程度上削减企业在市场中的控制力。平台企业的数据收集和使用能力，是创新优化市场经济秩序、防控潜在风险的重要因素。此外，在认定互联网行业市场支配地位时，还有必要对企业的研发成本、盈利能力、对核心技术拥有量等因素予以充分考量。健康的市场应当是企业享有平等的发展权利，因此要打破企业数据垄断局面，促进数据市场健康有序发展。

结语

人工智能算法技术无论是从其生来就携带的背景光环来看，还是从其自身的能力来看，都将深刻影响经济秩序的发展，甚至最终会完全取代人为因素的影响，各国都不得不对其一路的成长和发展做出干预。算法作为智能时代的一种利器，无论使用者、研发者的动机是否纯粹，其影响有时甚至不能由使用者自由掌控，因此对算法所带来的一系列影响进行规制是必然的，也是必须的。面对大数据时代、AI时代带来的新挑战，不应将其视作洪水猛兽，而应当运用法律、技术、伦理等手段实现与先进技术和平共存，引导人工智能算法为新产业、新技术的发展注入正能量，推动相关法律的进步，将损害降到最低，保障市场交易秩序的稳定，实现各方共赢。

参考文献：

[1]  乔榛，刘瑞峰.大数据算法的价格合谋问题研究[J].学术交流，2022，（1）：82-95+191-192.

[2]  顾伟.人工智能算法的法律审视及规制[C]//2021年世界人工智能大会组委会.《上海法学研究》集刊（2021年第5卷总第53卷），2021.

[3]  韩伟.算法合谋反垄断初探——OECD《算法与合谋》报告介评（下）[J].竞争政策研究，2017，（6）：68-77.

[4]  陳永伟.人工智能的算法合谋挑战[J].互联网经济，2019，（4）：42-47.

[5]  ;孟昌，曲寒瑛.算法合谋及其规制研究进展[J].经济学动态，2021，（6）：128-143.

[6]  施春风.定价算法在网络交易中的反垄断法律规制[J].河北法学，2018，（11）：111-119.

[7]  崔海燕.大数据时代“数据垄断”行为对我国反垄断法的挑战[J].中国价格监管与反垄断，2020，（1）：56-64.

[8]  See Beef Industry Antitrust Litigation.907F.2d 510（5th Cir.1990）.

[9]  牛喜堃.数据垄断的垄断法规制[J].经济法论丛，2018，（2）：394.

[10]  叶明.互联网行业市场支配地位的认定困境及其破解路径[J].法商研究，2014，（1）：31.