自主学习型算法共谋的事前预防与监管*
作者：王健 吴宗泽 2021-08-30 15:51 新传播 【字号：大 中 小】
近年基于人工智能技术的自主学习型算法在信息推荐、动态定价情境下显现出如价格歧视、性别歧视等异常，逐渐引发学界对自主学习型算法问题的担忧。囿于自主学习型算法的不透明性及行为隐蔽性，往往难以在反垄断执法、司法层面对其予以及时、有效规制。因而须依据自主学习型算法自身特点构筑起合法、有效的事前管控路径，从技术监管、数据控制、算法审核等层面对自主学习型算法加以规制，及时遏止自主学习型算法共谋不当影响的出现和扩张。
2.基于开源数据库的共谋情形 接入自主学习型算法的市场信息相似与否以及特殊信息有无都将对自主学习型算法的评估、预测行为产生影响，从而阻碍共谋的形成。为进一步促进自主学习型算法共谋的形成，较为直接的方式是共谋参与者相互开源数据库接口或共用某一开源数据库。如西班牙国家市场与竞争委员会（CNMC）于2019年4月12日发布的报告称，西班牙最主要的烟草批发商Logista基于其市场支配地位[13]搭建了可以每日发布烟草销售相关信息的计算机应用程序。基于烟草销售相关信息的共享，与Logista签订分销合同的各烟草制造商自2008年以来产品价格保持着高度一致。[14]该情形下的另一表现形式是预先就开源数据库内某一特殊信息进行协调，以该信息作为共谋信号。如美国司法部就曾在Spencer Meyer v. Travis Kalanick案件调查报告中指出，美国各航空公司会依据美国航空票务信息发行公司（Airline Tariff Publishing Co.）向社会公开的机票发行起止日期进行价格合谋。[15]
3.基于平台的共谋情形 如今电商、网约车等领域的个体经营者多会寻求平台型企业进行挂靠，以此减少经营成本、增强市场竞争力。为避免经营者间的恶性竞争，以优步（Uber）、滴滴出行为代表的平台型企业多会通过提供定价算法与经营者纵向的达成价格一致。此类缺乏横向沟通而经由平台型企业达成的共谋行为，被称为轴辐共谋（Hub and Spoke Conspiracy）。轴辐共谋由隐蔽的横向协议与若干外显的纵向协议共同构成，将传统横向协议、纵向协议二分法的界限变得模糊。由于轴辐共谋中处于轮辐的横向协议往往缺乏直接证据，如何对其事实及违法性进行认定则变得更为棘手。[16]
自主学习型算法在此基础上衍生出的另一情形是附条件的价格歧视行为，如前文提到优步（Uber）平台曾在一段时期内表现出向不常匹配平台订单的用户设置更高价格的倾向。我国反垄断法关于价格歧视的规定归于滥用市场支配地位的行为，其实施主体是具有市场支配地位的经营者。可附条件的价格歧视行为并不以实施者具有市场支配地位为要求，平台型企业仅在数据信息充分的情况下即可实施。用户信息控制情况与市场支配地位是否具有应然关系、如何对平台型企业市场支配地位进行判断，则使得轴辐共谋行为变得进一步复杂化。
[13]烟草批发商Logista自2008年以来，全国范围内的市场份额长期维持在99%。
[14]Comision Nacional De Los Mercados Y LA Competencia，Expediente S/DC/0607/17 Tabacos，2019.
[15]Organization for Economic Co-operation and Development (OECD): Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age,[2017-09-14], <www.oecd.org/competition/algorithms-collusion-competition-policy-in-the-digital-age.htm>.
[16]张晨颖：《垄断协议二分法检讨与禁止规则再造—从轴辐协议谈起》，《法商研究》，2018年第2期。
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