大數據時代下算法合謀的法律風險與規制

沈睿

摘 要：人工智能算法的廣泛運用，給人們帶來便利的同時也提高了企業的運營效率，并給企業帶來了可觀的收益。然而，大數據時代催生出包括算法合謀在內的一系列更加智能高效的算法技術，使得市場競爭手段更加復雜，不僅減損了消費者的各項權益，也對我國反壟斷法規制提出了新的要求。為了消除算法合謀帶來的不利影響，從算法合謀主體責任歸責、企業數據資源壟斷的角度出發，分析算法合謀現象存在的法律風險，提出具體的規制建議，以期使人工智能算法為市場平穩高效運行注入“正能量”。

關鍵詞：大數據;算法合謀;算法風險;法律規制

中圖分類號：D922.2 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2022）15-0158-03

引言

在互聯網、人工智能、腦科學等新技術創新發展和跨界融合應用的背景下，人工智能迎來了第三次發展浪潮，推動著整個經濟社會組織運行的變革。人類的行為、情感乃至所有存在的事物都可以被數字化。近年來，我國不斷完善數字經濟發展環境，深入推進“數字中國”建設，以數據為養分的人工智能算法技術成果，不僅有助于眼下的疫情防控工作，也為諸多包括跨國企業在內的互聯網企業創造了更廣闊的發展空間。

如今，人們已經能夠深度學習算法利用機器來解決問題。例如，企業不僅可借助算法實現預測市場，還可以優化服務。算法已然變成了企業平臺商業運營的有力工具。在教育事業中，可以借助算法手段篩選教職人員和符合錄取條件的學生[1]。算法技術的應用范圍和作用廣泛而深遠，可應用到教育、醫療、農業、金融、智慧城建、智慧出行、智能生活等方方面面。隨著數字技術的不斷進步，算法在給人們帶來便利的同時所造成的影響也不可忽視。本文所討論的算法合謀是算法在參與市場競爭的過程中帶來的負面影響的典型。很多企業使用人工智能算法實現算法合謀，這一行為不利于行業的正常發展，也帶來了一系列法律風險?；谌斯ぶ悄芩惴焖侔l展的情境，其在技術上已經突破了傳統技術的限制。對于技術創新，我們永遠持鼓勵態度，但不能因貼了創新的標簽就可以突破法律的桎梏恣意妄為，應當遵照法律規范和道德規范行事。

一、“算法合謀”概述

（一）算法合謀的概念和特征

1.算法合謀的概念。算法是數學上有著古老歷史的運算法則，今天所說的算法主要指的是計算機在計算時的方法，即通過語言或代碼所表示的流程或規則的運算完成指令，從而得出相應結果的方法[2]。算法在近些年被廣泛應用于人工智能領域，并逐漸發展出可以不受人為控制的機器自主學習算法。合謀，字面意思指共同策劃，在商業領域大多指兩個以上經營主體通過共同擬定協議等形式改變商品或服務的定價，從而形成排除競爭、利潤最大化的效果[3]。那么對于算法合謀這一概念而言，算法是合謀的技術基礎，合謀是算法的作用方式，可以理解為在算法的助力下，形成了一種全新的合謀方式。放到商業視域中可以理解為多個經營主體通過算法實施合謀行為。有關算法合謀的概念沒有一個準確界定，簡言之就是市場上的幾家企業通過一定形式，共同決定產量或價格的行為。

2.算法合謀的特征。在數字經濟中，隨著深度學習算法的進步和大數據時代的來臨，傳統算法技術中的限制被一一突破。算法以龐大的數據為養分，對數據進行深度分析、挖掘和應用，尤其是類人神經網絡的深度學習算法的成功研發相當于機器學習算法的“工業革命”，能夠對個人生物特征信息數據進行分析處理，效率極高、功能強大，甚至可以擺脫人為操縱進行自主學習。其次，合謀行為大體可以分為明示合謀和默示合謀[4]。不同類型的算法合謀對應的特征也不盡相同。明示合謀也有學者稱之為顯性合謀，是指經營者之間通過書面、口頭等方式達成限制競爭協議，相較于傳統壟斷協議操作手段更為高效;默示合謀也有學者稱之為默契合謀，指經營者之間沒有明確的協商形式，但也達到了合謀效果。該效果的達成通常要借助深度學習算法，具有很強的隱蔽性，不易被發覺[5]，也就給監管工作帶來了不小的挑戰。

（二）算法合謀的潛在風險

1.消費者權益受損。企業平臺所采集使用的數據來自自然人的個人信息。企業在運營過程中，逐漸形成有著大量的用戶數據資源的數據庫，數據在今天的經濟價值不言而喻，企業始終又是以利益為導向，為最大限度地獲取利益，消費者的個人數據信息時常在不知情的情況下被獲取。經營者可依據這些個人信息，運用深度學習算法為不同用戶推送不同定價的相同商品或服務，許多消費者被被動卷入到大數據“殺熟”中[6]，許多消費者明知自己被殺熟了，但卻苦于沒有解決辦法。這種深度學習算法協助下帶來的后果不僅違背了商事交易的協議精神，還侵犯了消費者的隱私權，損害了消費者的利益。

2.企業數據捕撈背后的壟斷危機[7]。數據作為一種生產資料，意味著誰掌握了數據，誰就掌握了未來。算法合謀恰恰是以數據為養分的技術。數據被稱為21世紀的“石油”，但數據不同于有限的石油，數據是無限的，意味在市場競爭中，掌握了大量數據資源的企業決定了其在市場競爭中的地位。通常情況下，平臺企業規模越大，數據收集和整合處理能力就會越強，又由于互聯網平臺的多邊性，平臺經濟將得到長足發展，用戶對大平臺具有相當黏性。若大數據和人工智能被頭部企業用來控制市場，其在市場中的壟斷地位逐漸加強，阻礙中小平臺企業發展，從而擾亂市場經濟秩序，也不利于企業創新發展。

3.算法合謀責任主體歸責不清晰。目前人工智能算法在GAN算法的成功開發和AI時代來臨的作用下，已經可以通過機器設備擺脫人為因素實現自主學習，從而幫助經營者決策。這一過程十分隱蔽，不易被發現。未來人工智能算法將如何發展還不得而知，對其進行有效規制是必然選擇。我國《反壟斷法》中規定，具備責任能力的主體才可以擔責。人工智能算法是否可以成為責任主體，在我國法律規定中尚且沒有定論。也正是因為這樣，企業得以逃脫處罰。因此，明晰算法合謀行為的擔責主體對我國反壟斷法的規制具有重大實踐意義。

二、國外對于“算法合謀”的規制和啟示

為了應對、防范人工智能算法帶來的一系列后果，各國采取了一系列舉措。2020年，美國眾議院司法委員會發布了有關美國大型互聯網公司的數字經濟競爭的調查報告[8]。主要內容是調查硅谷幾家科技巨頭在市場中的市場份額及占有份額的能力。幾家巨頭公司近幾年無不以限制競爭的方式擴大了市場份額，此次調查中指明了其造成的壟斷地位和合謀意圖都是使用了算法技術。美國對于算法合謀壟斷的規制主要依托于1890年出臺的《謝爾曼反托拉斯法》，該法規定了壟斷協議的違法情形，構成違法壟斷協議必須要有直接或間接證據，抑或直接證據與間接證據相結合。為解決模式算法合謀問題，美國還提出了“有意識的平行行為”的概念，并為認定平行行為這一難題通過司法判例給出了回答。

2017年歐盟委員會作出的一項調查研究顯示，超過2/3的電子商務零售商使用算法來監測競爭對手的定價，并作出調整。歐盟委員會致力于推動共同市場支配地位制度，并將這一概念寫進《歐盟運行條約》第102條和《歐盟委員會并購條例》中。

三、大數據時代完善算法合謀規制的建議

當一項創新技術出現的時候，要把握好對于新技術帶來的負面影響的限制力度。如何在法律的約束下保障創新又可以維護安全，本文認為應當立足于國內實際，實施多層次、多樣化的舉措。雖然《電子商務法》《網絡安全法》《計算機信息系統安全保護條例》《中華人民共和國數據安全法（草案）》都為人工智能和大數據經濟發展提供了相關法律支撐，但現行法律的針對性、實效性還不夠。

（一）保護消費者數據權益

平臺、企業、網絡服務商通過算法精準掌控消費者的各項信息，為消費者進行算法推算形成個人數據畫像，從而針對性地投放動態定價的商品或服務。人人在大數據時代裸奔，消費者讓渡了自己的隱私權、知情權、財產權等各項權利為行業巨頭創造了巨大利潤空間，甚至個人信息常常在消費者毫不知情的情況下被售賣網絡。安全公司Pindrop在2018年5月對英、美、法、德500家企業展開網上調查，結果顯示，2013—2017年，語音欺詐案件的數量增加了350%，每638個欺詐電話中就有1個是人工合成聲音。在而且近年來更復雜的威脅有所增加，比如創建合成身份和交換移動設備SIM。在這樣的情況下，既然不能避免個人數據信息被采集利用，那么該怎樣將算法對個人隱私的損害降至最低是應當思考的重點。企業應當在遵循我國相關法律規定的前提下，將消費者數據信息的使用動態向社會同步公開，盡可能向消費者解釋其數據信息在使用中的變化情況。同時，互聯網企業應當在得到消費者授權同意后使用數據信息，應當給予消費者自由選擇的權利。

（二）明確算法合謀行為擔責主體

由于明示合謀的規制難度遠遠低于默示合謀，我國的《反壟斷法》規定了對于明示合謀的規制可適用傳統壟斷協議規制，默示合謀是傳統反壟斷法無法包含規制的，因此對默示合謀目前沒有作出規定。一般合謀協議需要“經營者合一、協商方式、限制競爭內容”三個構成要件，就算法合謀而言，“協議”的概念也有必要做擴大解釋。對于算法合謀的規制，應當明確參與算法合謀的主體以保證相應責任落實到位。目前，關于算法合謀的責任承擔，實踐中存在責任承擔主體是經營者還是算法制定者的分歧。算法合謀責任主體有以下三種：機器（算法）擔責、研發人員擔責、企業（使用者）擔責[9]。而算法是一種由研發者開發的一套在沒有人為操控下也可以自主學習的程序，現階段不是民事法律主體，不能成為我國反壟斷法的規制對象。此時可以將責任替代轉移給有責任承擔能力的使用者或者研發者，這樣算法達成的壟斷協議也應當推定為使用者或研發者達成的壟斷協議。但應當權衡綜合要素，不能將使用者和研發者作為當然的擔責主體，要基于個案進行實質審查而不是強調違法的形式認定。

（三）改革市場份額推定

數字經濟的發展顛覆了傳統市場經濟的結構，數據的采集和使用能力已然成為企業競爭的核心資產和競爭地位的決定因素所在。我國高度集中透明的市場環境和算法應用并不鮮見。而數據是啟動算法程序的核心生產力。因此對數據資源處于占有支配地位的大型平臺企業來說，數據資源是核心中的核心要素。

算法共謀的本質是經營者通過算法形成限制或排除競爭的合意。算法共謀如今更加智能和隱蔽，嚴重擾亂了正常的市場競爭秩序?！督箟艛鄥f議暫行規定》第13條、《反壟斷法》第19條分別為監管部門的監管工作提供了法律依據和介紹了市場支配地位的推定規則。但遺憾的是，《反壟斷法》第19條在我國的適用情況并不樂觀，其內容雖然對市場支配地位的認定做了細化，但沒有明確共同市場支配地位制度的具體內涵，也缺乏相應司法解釋的說明，因此導致該項規定并沒有發揮出其本該具有的導向作用。企業使用算法的初衷應當是增強企業自身硬實力，而不是以傷害消費者利益為代價，用合作替代競爭，從而滋生壟斷。

傳統互聯網行業市場支配地位的認定根據企業在市場上的盈利程度，也可以根據企業的市場行為是否受競爭對手的市場行為影響來認定，還可以依據企業的市場份額大小來認定。其中依據市場份額的大小認定的方式也可稱為市場結構標準，在司法實踐中，得到了許多國家和地區的認可。因此對數據市場支配地位的認定，有必要結合市場份額理論[10]，但隨著先進技術的迅速升級換代，市場結構標準也不能完全適應形勢的變化。實踐中出現了雖然該企業市場份額不大，但對該市場的影響力卻不容小覷的情形。因此分析企業在進入市場時，是否存在進入壁壘能夠在一定程度上削減企業在市場中的控制力。平臺企業的數據收集和使用能力，是創新優化市場經濟秩序、防控潛在風險的重要因素。此外，在認定互聯網行業市場支配地位時，還有必要對企業的研發成本、盈利能力、對核心技術擁有量等因素予以充分考量。健康的市場應當是企業享有平等的發展權利，因此要打破企業數據壟斷局面，促進數據市場健康有序發展。

結語

人工智能算法技術無論是從其生來就攜帶的背景光環來看，還是從其自身的能力來看，都將深刻影響經濟秩序的發展，甚至最終會完全取代人為因素的影響，各國都不得不對其一路的成長和發展做出干預。算法作為智能時代的一種利器，無論使用者、研發者的動機是否純粹，其影響有時甚至不能由使用者自由掌控，因此對算法所帶來的一系列影響進行規制是必然的，也是必須的。面對大數據時代、AI時代帶來的新挑戰，不應將其視作洪水猛獸，而應當運用法律、技術、倫理等手段實現與先進技術和平共存，引導人工智能算法為新產業、新技術的發展注入正能量，推動相關法律的進步，將損害降到最低，保障市場交易秩序的穩定，實現各方共贏。

參考文獻：

[1] ?喬榛，劉瑞峰.大數據算法的價格合謀問題研究[J].學術交流，2022，（1）：82-95+191-192.

[2] ?顧偉.人工智能算法的法律審視及規制[C]//2021年世界人工智能大會組委會.《上海法學研究》集刊（2021年第5卷總第53卷），2021.

[3] ?韓偉.算法合謀反壟斷初探——OECD《算法與合謀》報告介評（下）[J].競爭政策研究，2017，（6）：68-77.

[4] ?陳永偉.人工智能的算法合謀挑戰[J].互聯網經濟，2019，（4）：42-47.

[5] ?;孟昌，曲寒瑛.算法合謀及其規制研究進展[J].經濟學動態，2021，（6）：128-143.

[6] ?施春風.定價算法在網絡交易中的反壟斷法律規制[J].河北法學，2018，（11）：111-119.

[7] ?崔海燕.大數據時代“數據壟斷”行為對我國反壟斷法的挑戰[J].中國價格監管與反壟斷，2020，（1）：56-64.

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

[9] ?牛喜堃.數據壟斷的壟斷法規制[J].經濟法論叢，2018，（2）：394.

[10] ?葉明.互聯網行業市場支配地位的認定困境及其破解路徑[J].法商研究，2014，（1）：31.