算法合謀的演生邏輯與治理路徑

王延川

在電子商務(wù)領(lǐng)域，算法一直發(fā)揮著輔助企業(yè)決策的功能。近十年來，借助計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大算力，算法運(yùn)行速度大幅度提升，運(yùn)行成本卻大大降低，使算法輔助企業(yè)決策逐漸成為普遍現(xiàn)象。〔1〕算法決策是人類依據(jù)算法系統(tǒng)作出對社會(huì)關(guān)系或法律關(guān)系塑造的決定。算法決策與算法不同：算法只服從于確定的指令和計(jì)算路徑，算法決策卻受決策者認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)的影響。算法不具有感知能力而相對客觀，算法決策卻受算法模型建造者的觀點(diǎn)、傾向和價(jià)值模式的影響。參見張宇暉：《算法決策的結(jié)構(gòu)化問責(zé)機(jī)制：歐盟經(jīng)驗(yàn)與中國借鑒》，載《上海政法學(xué)院學(xué)報(bào)（法治論叢）》2022年第 4 期，第127 頁。但是，算法輔助決策在提升企業(yè)運(yùn)營效率的同時(shí)，也引發(fā)了一系列問題，其中之一就是競爭者借助定價(jià)算法軟件〔2〕所謂定價(jià)算法，是指將價(jià)格作為輸入來使用，或者使用計(jì)算機(jī)確定價(jià)格并作為輸入的算法。促成商品或服務(wù)方面的價(jià)格合謀，從而獲取超競爭利潤。算法使用帶來了一個(gè)更易于合謀的數(shù)字市場。算法讓數(shù)字市場的商品或服務(wù)價(jià)格及其相關(guān)信息變得更加透明，這在一定程度上降低了整個(gè)市場的競爭程度。市場透明度是一把雙刃劍，其讓消費(fèi)者選擇更符合自己偏好的商品和服務(wù)的同時(shí)，也讓競爭者更容易實(shí)施價(jià)格方面的“串通”。實(shí)現(xiàn)“串通”的方法是，一方面，競爭者通過算法獲取與分析信息，并解讀彼此的行動(dòng)策略，進(jìn)而獲得商品和服務(wù)價(jià)格的均衡點(diǎn)；另一方面，算法便利競爭者通過探尋消費(fèi)者的偏好價(jià)格以印證彼此達(dá)到價(jià)格均衡點(diǎn)的合理性。價(jià)格方面的“串通”在傳統(tǒng)物理交易市場需要花費(fèi)高昂的成本，而在數(shù)字市場中，這些成本顯著降低。本文認(rèn)為，算法除了讓價(jià)格合謀更易產(chǎn)生之外，還會(huì)改變價(jià)格合謀的基本結(jié)構(gòu)，即消除價(jià)格合謀中的協(xié)議或者溝通因素，同時(shí)，算法獨(dú)立使用也會(huì)帶來價(jià)格合謀的結(jié)果，這兩種方式都將使算法合謀“逃逸”出法律的規(guī)制范圍，給反壟斷執(zhí)法和司法帶來“前所未有”的挑戰(zhàn)。

一、算法合謀的出現(xiàn)：技術(shù)發(fā)展與協(xié)議“弱化”

（一）“逃避”法律規(guī)制的算法合謀

傳統(tǒng)價(jià)格合謀的核心要素是協(xié)議，協(xié)議的存在一方面表明競爭者故意追求價(jià)格固定的結(jié)果，另一方面也構(gòu)成價(jià)格合謀的證據(jù)。所以，包含協(xié)議的價(jià)格協(xié)調(diào)屬于法律涵攝的對象，缺乏協(xié)議產(chǎn)生的價(jià)格固定結(jié)果充其量是市場中的“偶然事件”。但是，基于算法的使用，價(jià)格合謀這一根本邏輯逐漸被改變，給反壟斷法的適用帶來挑戰(zhàn)。

在經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（以下簡稱“經(jīng)合組織”）的研究報(bào)告中，算法合謀基本分為四種情形：〔3〕See OECD, Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, www.oecd.org/competition/algorithms-collusioncompetition-policy-in-the-digital-age.htm，accessed May 8, 2022.一是算法促進(jìn)和執(zhí)行競爭者已經(jīng)達(dá)成的價(jià)格協(xié)調(diào)協(xié)議，此為顯性合謀；二是競爭者使用相同算法形成的“軸輻卡特爾”，即競爭者自己或者委托第三方開發(fā)算法，然后共同使用該算法以協(xié)調(diào)價(jià)格，此時(shí)執(zhí)法者并不能發(fā)現(xiàn)競爭者之間存在（橫向）價(jià)格合謀；三是兩個(gè)以上競爭者利用各自算法獨(dú)自決策而形成默契合謀，即在競爭者人數(shù)非常少的情況下，競爭者之間沒有明確的協(xié)議或者溝通，僅通過相互獲取價(jià)格信號或者信息而達(dá)成合謀結(jié)果；四是競爭者利用自主學(xué)習(xí)算法形成虛擬合謀，即一些具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)和決策能力的算法，通過不斷學(xué)習(xí)和重新適應(yīng)市場的價(jià)格行為，能夠在不需要任何人類干預(yù)的情況下與其他競爭者的算法進(jìn)行合謀。在顯性合謀和“軸輻卡特爾”的形成過程中，表面上看是算法在進(jìn)行“串通”，實(shí)質(zhì)上是競爭者之間的明示或默示協(xié)議在起作用，因此，二者均由法律所調(diào)整?！?〕顯性合謀的代表性案例是2015 年Topkins 案，競爭者先達(dá)成針對海報(bào)價(jià)格的協(xié)議，然后使用自己開發(fā)的算法實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。“軸輻卡特爾”的代表性案例是歐盟2015 年Uber 案和美國2016 年Eturas 案，所有的競爭者使用第三方開發(fā)的算法以達(dá)到價(jià)格協(xié)調(diào)目的，因?yàn)槭褂玫谌教峁┑乃惴?，競爭者之間并不存在事先達(dá)成的任何協(xié)議。但是美國和歐盟法院在對“軸輻卡特爾”的法律認(rèn)定上有所區(qū)別，前者持一種保留態(tài)度，后者明確認(rèn)為“軸輻卡特爾”屬于法律意義上的合謀。Plea Agreement United States v.Topkins No.15-201（N.D.Cal.Apr.30, 2015）［ECF No.7］；Meyer v.Kalanick, 174 F.Supp.3d 817, 820-821（S.D.N.Y.2016）；C.J.U.E., E-turas UAB e.a.contre Lietuos Respublikos konkurencijos taryba, Arrêt 21 Janier 2016, Affaire C-74/14.

在算法支持的價(jià)格協(xié)調(diào)中，算法會(huì)將競爭者的交互推向相互依賴狀態(tài)，進(jìn)而擴(kuò)大法定價(jià)格合謀之外的價(jià)格協(xié)調(diào)范圍，這就是默契合謀。長期以來，物理市場的默契合謀被排除在反壟斷執(zhí)法范圍之外，原因是這種情形下不存在競爭者的協(xié)議或者溝通，競爭者“互動(dòng)”導(dǎo)致超競爭價(jià)格被視為企業(yè)對于市場狀況的理性反應(yīng)。另外，在傳統(tǒng)物理交易市場中，通過默契促成合謀是不穩(wěn)定的，〔5〕See Ezrachi, A., Stucke, M., Virtual Competition: The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy, Harvard University Press, 2016, p.77.出現(xiàn)的頻率較低，因此，即使會(huì)造成“壟斷”結(jié)果，但它對整體市場的“傷害”是可控的。但是，在數(shù)字市場中，借助于算法，市場透明度增強(qiáng)，競爭者之間的控制更容易實(shí)現(xiàn)，而且算法還會(huì)有效排除潛在競爭者加入市場，這些因素都極易促使競爭者之間出現(xiàn)價(jià)格合謀的“巧合”。與此同時(shí)，算法訪問和處理數(shù)據(jù)的速度極大加快，使企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測市場的價(jià)格趨勢并緊跟這種趨勢，這使默契合謀在數(shù)字市場有普遍化的趨勢。這種現(xiàn)象足以引起反壟斷執(zhí)法和司法的關(guān)注。

由自主學(xué)習(xí)算法支持的虛擬合謀更難以被法律涵攝。自主學(xué)習(xí)算法是通過創(chuàng)建類似于驅(qū)動(dòng)人類思想和行為的生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來復(fù)制人類大腦，與“普通”算法相反，它能夠根據(jù)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行決策，即在很大程度上獨(dú)立于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和參數(shù)。它們可以在給定的數(shù)據(jù)集中找到模式，并通過監(jiān)督自己的操作，開發(fā)關(guān)于這些模式的合適的反應(yīng)或策略。即使對那些開發(fā)或?qū)嵤┧鼈兊娜藖碚f，自主學(xué)習(xí)算法隨時(shí)間產(chǎn)生的輸出很難預(yù)測或引導(dǎo)。借助自主學(xué)習(xí)算法，競爭者的協(xié)議或者溝通從合謀中徹底消失，其結(jié)果是，許多消費(fèi)者“遭遇”的不合理價(jià)格無法追及具體的競爭者，這讓《反壟斷法》徹底失去規(guī)制方向。

默契合謀和虛擬合謀擺脫競爭者的協(xié)議，使算法而非協(xié)議成為導(dǎo)致合謀結(jié)果的關(guān)鍵因素，因此屬于真正意義上的算法合謀。本文所討論的算法合謀是指默契合謀和虛擬合謀。

（二）算法合謀：“不可避免”抑或“法學(xué)科幻”

關(guān)于算法合謀在現(xiàn)實(shí)中是否存在較大爭議，大致可以分為認(rèn)為算法形成的默契合謀以及虛擬合謀已經(jīng)“不可避免”的“激進(jìn)派”和認(rèn)為缺乏協(xié)議支持的算法合謀只是“法學(xué)科幻”的“保守派”。

1.算法合謀“不可避免”的論斷

所謂算法合謀“不可避免”有兩層意思：一是就發(fā)展趨勢而言，數(shù)字市場必將出現(xiàn)大量的基于算法的合謀狀態(tài)；二是就具體場景而言，算法交互會(huì)選擇價(jià)格協(xié)調(diào)而非相互競爭。“激進(jìn)派”對算法合謀表示擔(dān)憂：由于競爭者將價(jià)格協(xié)調(diào)交由算法處理，導(dǎo)致“機(jī)器人賣家”大量出現(xiàn)，〔6〕See Mehra, S.K., Antitrust & the Robo-Seller, Competition in the Time of Algorithms, https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=2576341, accessed May 8, 2022.后者通過學(xué)習(xí)收集到的市場海量交易數(shù)據(jù)建立自己的價(jià)格協(xié)調(diào)策略，要么通過與其他競爭者的算法之間形成默契合謀，要么通過強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)算法，促使自動(dòng)化定價(jià)高于競爭價(jià)格水平，從而對市場競爭構(gòu)成較大的威脅。〔7〕See Ezrachi, A.& Stucke, M., “Artificial Intelligence & Collusion: When Computers Inhibit Competition”, 5 University of Illinois Law Review 1775 （2017）.

其一，由算法支持的默契合謀不僅可能出現(xiàn)在競爭者較少的雙寡頭市場中，而且還會(huì)出現(xiàn)在競爭者較多的廣泛寡頭市場中?！?〕See Ezrachi, A., Stucke, M., Algorithmic Collusion: Problems and Counter-Measures, https://one.oecd.org/document/DAF/COMP/WD（2017）25/en/pdf, accessed May 8, 2022.經(jīng)合組織的一份評論文件指出，“算法可能會(huì)影響數(shù)字市場的某些特征，以至于可能在更廣泛的背景下維持默契合謀，從而將寡頭壟斷問題擴(kuò)展到非寡頭壟斷市場結(jié)構(gòu)”?！?〕OECD, Algorithms and Collusion-Background Note by the Secretariat, DAF/COMP（2017）, 21-23（2017）.其二，算法不僅可以作為促進(jìn)價(jià)格合謀的工具，而且可以作為自主代理發(fā)揮自動(dòng)決策作用。通過不斷學(xué)習(xí)并與市場參與者互動(dòng)，自主的算法代理可以獨(dú)立發(fā)現(xiàn)合謀定價(jià)策略是自己可采用的最佳定價(jià)策略，最終使市場參與者在不需要人類輸入和交互的情況下獲得合謀結(jié)果。

2.算法合謀系“法學(xué)科幻”的懷疑

“保守派”指出，“激進(jìn)派”并未論證算法合謀如何形成，而是直接省略了其中的交互推演過程，所以，其理論建立在毫無根據(jù)的猜想之上，“激進(jìn)派”的結(jié)論只是一種“法學(xué)科幻”。〔10〕See Schrepel, T., Here’s Why Algorithms are NOT （really）a Thing, https://www.networklawreview.org/algorithms-basedpractices-antitrust/, accessed May 8, 2022.在“保守派”看來，算法既具有確定性，也具有隨機(jī)性，即使在可預(yù)測的代理場景中，協(xié)調(diào)價(jià)格是否必然會(huì)超過競爭水平，從而使共同利潤最大化仍然值得懷疑。

其一，算法可以形成默契合謀，但目前只是在雙寡頭市場中發(fā)揮作用。針對價(jià)格合謀的研究已經(jīng)表明，“在有兩個(gè)賣家的市場中經(jīng)常觀察到關(guān)于共同利潤最大化價(jià)格的隱性協(xié)調(diào)，在有三個(gè)賣家的市場中很少觀察得到，在有四個(gè)或更多賣家的市場中幾乎從未觀察得到”?！?1〕See Potters, J.& Suetens, S., “Oligopoly Experiments in the Current Millenium”, 27 Journal of Economic Surveys 448 （2013）.其二，在算法自主協(xié)調(diào)競爭者價(jià)格的環(huán)境下，“法學(xué)科幻”這一觀點(diǎn)也是成立的。有學(xué)者認(rèn)為在多個(gè)算法代理的環(huán)境下，合謀存在嚴(yán)重的技術(shù)挑戰(zhàn)：〔12〕See Ashwin Ittoo & Nicolas Petit, Algorithmic Pricing Agents and Tacit Collusion: A Technological Perspective, https://ssrn.com/abstract=3046405, accessed May 8, 2022.了解多個(gè)算法代理的偏好是件困難的事情；競爭者交易環(huán)境和相關(guān)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性；算法隨著對方算法的價(jià)格變動(dòng)而調(diào)整其價(jià)格并非易事；尋找價(jià)格均衡的計(jì)算具有復(fù)雜性。

3.評價(jià)

關(guān)于算法合謀存在的分歧，原因在于對合謀構(gòu)成要素認(rèn)識(shí)不同。“保守派”認(rèn)為價(jià)格合謀應(yīng)該有協(xié)議這個(gè)核心條件，缺乏協(xié)議的默契合謀并不屬于法律涵攝的范圍。對于競爭者之間的默契行為導(dǎo)致的合謀結(jié)果，“保守派”并不認(rèn)定為合謀，而傾向于認(rèn)為是市場中的某種“巧合”。雖然該“巧合”會(huì)給消費(fèi)者帶來損害，但如果算法與默契合謀不具有明顯因果關(guān)系的證據(jù)，不能將其納入法律涵攝范圍。“激進(jìn)派”則認(rèn)為，在算法決策已經(jīng)普遍化的今天，不應(yīng)再固守“意志主義”傳統(tǒng)，將協(xié)議或者溝通視為價(jià)格合謀的核心要素，而應(yīng)該將重心放在算法這種顛覆性技術(shù)上。算法之所以具有革命性意義，就是因?yàn)槠潆m然沒有協(xié)商和溝通能力，卻可以實(shí)現(xiàn)協(xié)商和溝通的結(jié)果。所以，對于算法合謀而言，問題不在于競爭者之間是否具有協(xié)議，算法是否具有溝通能力，而是價(jià)格協(xié)調(diào)的結(jié)果可能不需要協(xié)議或者溝通就可以實(shí)現(xiàn)。

（三）技術(shù)發(fā)展催生算法合謀

1.默契合謀對雙寡頭架構(gòu)的突破

關(guān)于算法默契合謀的成立，雖然在理論上還存在爭議，但是，非合作博弈論已經(jīng)表明，當(dāng)競爭者反復(fù)博弈并不斷持續(xù)時(shí)，在一定的限制條件下，默契合謀在很大程度上會(huì)達(dá)到均衡?！?3〕See S.Feuerstein,“Collusion in Industrial Economics-A Survey”, 5 （3）Journal of Industry, Competition and Trade 163-198 （2005）.

默契合謀主要發(fā)生在雙寡頭市場，但在廣泛寡頭市場也開始出現(xiàn)?！?4〕在德國，最早使用算法定價(jià)軟件的是零售汽油企業(yè)，算法的使用讓企業(yè)商品價(jià)格和利潤率不斷提升，對競爭已經(jīng)產(chǎn)生重大影響。數(shù)據(jù)顯示，整個(gè)零售汽油市場在廣泛采用軟件大約一年后利潤率開始增加，據(jù)此可以推斷該市場中的算法已經(jīng)學(xué)會(huì)了默契合謀策略。See Stephanie Assad et al., Algorithmic Pricing and Competition: Empirical Evidence from the German Retail Gasoline Market,https://www.cesifo.org/en/publikationen/2020/working-paper/algorithmic-pricing-and-competition-empirical-evidence-german, accessed April 12, 2022.按照傳統(tǒng)的價(jià)格合謀理論，在雙寡頭市場中，競爭者對彼此非常了解，如果有了高度的依賴，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行經(jīng)濟(jì)計(jì)算，雙方的合謀容易達(dá)成。反之，在規(guī)模較大的市場中，競爭者之間的依賴不容易形成，合謀結(jié)果必然很難出現(xiàn)。原因有二：一是多人之間存在互信和猶豫問題；二是由于害怕被發(fā)現(xiàn)合謀證據(jù)，競爭者之間的信息傳遞變得消極。在算法支持下，這些困難都不再成為問題。算法要實(shí)現(xiàn)的是某個(gè)確定目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，并不會(huì)有所謂的主觀情緒對合謀行為影響的問題。算法更容易捕捉對方算法釋放出來的信息，在達(dá)到一定閾值情況下不再變化，從而形成競爭者預(yù)想的價(jià)格。因此，在算法支持下，默契合謀更容易實(shí)現(xiàn)。

之前學(xué)者在對定價(jià)算法建模時(shí)多使用Q-learning 算法，其有限的計(jì)算資源使建模只能設(shè)定在具有二至四家競爭者的場合。隨著市場參與者數(shù)量的增加，合謀的程度開始降低。當(dāng)出現(xiàn)七家或以上公司時(shí)，“串通”就會(huì)徹底消失。所以，Q-learning 算法接近默契合謀均衡的能力依然存在嚴(yán)重的技術(shù)挑戰(zhàn)。最新的DQN 算法〔15〕DQN 算法是指Deep Q-Network 算法，是將自主學(xué)習(xí)（deep learning）與增強(qiáng)學(xué)習(xí)（reinforcement learning）結(jié)合的結(jié)果，其目的在于通過深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（DNN）的幫助將Q-learning 直接增強(qiáng)為函數(shù)逼近的方法。該算法的優(yōu)點(diǎn)是對復(fù)雜特征的提取有很好的效果。使在更為廣泛的寡頭市場中實(shí)現(xiàn)價(jià)格合謀成為可能，因?yàn)橐环矫妫鼤?huì)減少默契合謀形成的一些障礙；另一方面，它有能力學(xué)習(xí)競爭對手算法的Q 值。通過對算法的狀態(tài)表示（state representation）進(jìn)行輕微調(diào)整，整合有關(guān)算法學(xué)習(xí)行為的知識(shí)，DQN 算法可以增強(qiáng)競爭者在規(guī)模上的合謀能力，讓更多的競爭者實(shí)現(xiàn)合謀效果?！?6〕借助于算法默契合謀，可以在七人以下的競爭者之間形成價(jià)格協(xié)調(diào)關(guān)系。See Matthias Hettich, Algorithmic Collusion:Insights from Deep Learning, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3785966, accessed April 12, 2022.但是，DQN 算法模型的運(yùn)行穩(wěn)定性還有待繼續(xù)研究?！?7〕See Ashwin Ittoo & Nicolas Petit, Algorithmic Pricing Agents and Tacit Collusion: A Technological Perspective, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3046405, accessed May 8, 2022.

如果說在眾多競爭者之間通過算法實(shí)現(xiàn)默契合謀還處于繼續(xù)探索狀態(tài)，那么借助于交易模型就可以解決眾多競爭者之間的合謀問題。譬如，十家競爭者委托一種算法，另外十家競爭者委托另一種算法，如果兩種算法協(xié)調(diào)成功，事實(shí)上會(huì)在二十家競爭者之間形成默契合謀。

2.虛擬合謀的“先兆”

隨著技術(shù)的發(fā)展，算法之間的溝通已經(jīng)初露端倪，這給虛擬合謀的產(chǎn)生創(chuàng)造了條件。雖然能夠彼此交流的算法的開發(fā)仍然處于非常早期的階段，但是，最近的一些研究結(jié)果表明，算法確實(shí)可以學(xué)習(xí)溝通。不過這種溝通要區(qū)分不同情況，一方面，對于比較高級的算法來說，協(xié)調(diào)變得更加困難；另一方面，更為復(fù)雜的算法可能會(huì)學(xué)習(xí)彼此溝通，從而使協(xié)調(diào)更容易出現(xiàn)?！?8〕See Ulrich Schwalbe, Algorithms, Machine Learning, and Collusion, https://ssrn.com/abstract=3232631, accessed May 8, 2022.全世界頂尖的實(shí)驗(yàn)室都在研究人工智能的溝通問題。早在2017 年，臉書（現(xiàn)在稱為“Meta”）的人工智能研究部門進(jìn)行一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，開發(fā)人員設(shè)計(jì)讓兩個(gè)人工智能聊天機(jī)器人互動(dòng)，聊天語言設(shè)定的是英語，但兩個(gè)機(jī)器人臨時(shí)將聊天語言更改為一種開發(fā)人員不懂的速記語言，由于事發(fā)突然，實(shí)驗(yàn)人員馬上終止了實(shí)驗(yàn)?！?9〕See Griffin, A., Facebook’s Artificial Intelligence Robots Shut Down after They Start Talking to Each Other in Their Own Language, Independent, July 31, 2017, http://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/facebook-artificial-intelligence-aichatbot-new-language-research-openai-google-a7869706.html.這個(gè)案例表明算法會(huì)出現(xiàn)某種所謂的“突變（emergence）”，通過不斷自主學(xué)習(xí)從而達(dá)到超乎開發(fā)人員設(shè)想的能力狀態(tài)。這個(gè)例子既可以說明機(jī)器人之間溝通的不可預(yù)測性，也可以說明算法具有脫離人類而自主溝通的可能性。最新的算法合謀研究也表明，即使沒有得到具體指示，或者彼此缺乏溝通，算法仍然能夠通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以協(xié)調(diào)的方式將其價(jià)格提高到競爭水平以上。〔20〕See Emilio Calvano, Artificial Intelligence, Algorithmic Pricing and Collusion, https://ssrn.com/abstract=3304991, accessed April 12, 2022.因此，只要算法之間獨(dú)立決策形成合謀的對標(biāo)案例，經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練，就可以促進(jìn)算法之間溝通，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)虛擬合謀。

關(guān)于虛擬合謀，也有學(xué)者認(rèn)為，即使自主學(xué)習(xí)算法目前不太可能促進(jìn)競爭行為，但競爭管理機(jī)構(gòu)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)還是應(yīng)該對自主定價(jià)算法保持足夠的警惕?！?1〕See Timo Klein, Autonomous Algorithmic Collusion: Q-Learning Under Sequantial Pricing, https://ssrn.com/abstract=3195812,accessed April 12, 2022.因?yàn)樗惴夹g(shù)在不斷發(fā)展，如果某一天算法之間可以進(jìn)行溝通，〔22〕近年來，美國斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)一直致力于用大型語音模型促進(jìn)生成式智能體之間的交互，通過對信息交換、關(guān)系建立和協(xié)同行為等方面的訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)這些智能體之間產(chǎn)生了可信行為，建立了新的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了信息的闊安，其行為形成了協(xié)調(diào)。宋佳鈺：《當(dāng)生成式人工智能像人一樣互動(dòng)》，來源：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)微信公眾號，2023 年4 月26 日訪問。虛擬合謀也就“指日可待”。

二、缺乏協(xié)議的“另類”算法合謀

實(shí)踐中，基于算法的使用，會(huì)促成價(jià)格協(xié)調(diào)結(jié)果的產(chǎn)生，這種價(jià)格協(xié)調(diào)結(jié)果背后潛藏著競爭者有意或者無意的追求，但是，很難將這種追求歸結(jié)為競爭者具有協(xié)議或者溝通。這些“另類”算法合謀同樣難以被《反壟斷法》涵攝，需要引起反壟斷執(zhí)法者和司法者的高度關(guān)注。

（一）算法“懲罰”機(jī)制

“保守派”仍然堅(jiān)持溝通在價(jià)格合謀形成過程中的關(guān)鍵作用，但是，競爭者之間的相互“懲罰”也不容小覷。由于合謀是非法行為，競爭者對合謀協(xié)議的“違反”在法律上不會(huì)受到追責(zé)，合謀者在權(quán)衡利弊的基礎(chǔ)上可以選擇退出。所以，合謀形成過程中協(xié)商固然重要，但要讓合謀得以維系，競爭者之間的監(jiān)督和懲罰也至為關(guān)鍵。因?yàn)閮r(jià)格合謀作為“一種獎(jiǎng)懲機(jī)制，旨在激勵(lì)企業(yè)持續(xù)以高于競爭水平的價(jià)格定價(jià)”。〔23〕Harrington J.E., “Developing Competition Law for Collusion by Autonomous Artificial Agents”, 14 Journal of Competition Law & Economics 336 （2018）.在法國和德國的一份官方報(bào)告中，研究人員從獎(jiǎng)懲角度理解價(jià)格合謀：“企業(yè)采用獎(jiǎng)懲機(jī)制，獎(jiǎng)勵(lì)遵守超競爭后果的競爭對手，懲罰背離超競爭后果的對手?！薄?4〕剌森譯：《算法會(huì)帶來壟斷嗎？法德〈算法與競爭〉報(bào)告摘要》，來源：https://www.secrss.com/articles/15042，2022 年10 月5日訪問。

價(jià)格合謀面臨的一個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)是競爭者的背信，如果某競爭者將商品價(jià)格提高時(shí)，別的競爭者悄悄降價(jià)便可以贏得客戶。因此，合謀必須配備監(jiān)督和懲罰機(jī)制，以觀測對方是否下調(diào)價(jià)格，并以“價(jià)格戰(zhàn)”方式進(jìn)行報(bào)復(fù)。這種過去由人力實(shí)施的監(jiān)督和懲罰，由于自動(dòng)化系統(tǒng)的助力將變得更加快捷和高效?！?5〕See Margrethe Vestager, Comm’r & Eur.Comm’n, Algorithms and Competition, Remarks at the Bundeskartellamt 18th Conference on Competition, Berlin, https://ec.europa.eu/commission/commissioners/2014-2019/vestager/announcements/bundeskartellamt-18th-conference-competition-berlin-16-march-2017_en.譬如，美國許多加油站使用高端的監(jiān)控算法來檢測競爭者的燃油價(jià)格，具體是由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)視覺算法檢測并讀取移動(dòng)相機(jī)從價(jià)格板圖像中收集到的燃油價(jià)格。算法識(shí)別對方是否偏離合謀行為更為高效，懲罰也更為有力。〔26〕在經(jīng)合組織發(fā)布的報(bào)告《算法與合謀：數(shù)字時(shí)代的競爭政策》中，共列舉了四種和算法合謀有關(guān)的算法，其中一種叫監(jiān)督算法，主要功能是對競爭對手的價(jià)格進(jìn)行追蹤，同時(shí)為了維持這種固定價(jià)格，針對競爭者的違反協(xié)調(diào)行為，可以啟動(dòng)懲罰機(jī)制，甚至推動(dòng)價(jià)格戰(zhàn)。假設(shè)有兩個(gè)使用算法的競爭者，當(dāng)一方發(fā)現(xiàn)對方偏離價(jià)格均衡的情況時(shí)可以迅速改變價(jià)格，促使其回到既有的軌道上，以執(zhí)行某種“心照不宣”的價(jià)格。

雖然競爭者可以通過欺騙獲得高額利潤，但在“一錘子”買賣后會(huì)被對方拋棄，其未來還要面對與對方競爭的局面，而且這種競爭很可能演變?yōu)閻盒愿偁?。競爭者意識(shí)到“以牙還牙”的不利結(jié)果，自然不會(huì)選擇偏離合謀?！?7〕也有學(xué)者認(rèn)為，個(gè)性化定價(jià)可能存在的市場中，大部分消費(fèi)者剩余都可以被提取出來，這降低了合謀的動(dòng)機(jī)。See Ulrich Schwalbe, “Algorithms, Machine Learning, and Collusion”, 14 Journal of Competition Law & Economics 3 （2019）.還有學(xué)者認(rèn)為，更好的預(yù)測也會(huì)影響公司偏離合謀戰(zhàn)略的動(dòng)機(jī)，因?yàn)樗黾恿嗣考夜驹陬A(yù)計(jì)消費(fèi)者愿意支付高價(jià)期間降價(jià)的誘惑力。也就是說，競爭者在選擇均衡的過程中也會(huì)選擇偏離均衡并提出較低的價(jià)格，這樣可以在獲得利潤的同時(shí)，偏離非競爭價(jià)格均衡。See Miklos-Thal et al.，“Collusion by Algorithm: Does Better Demand Prediction Facilitate Coordination Between Sellers?”, 65 Management science: Journal of the Institute of Management Sciences 1552-1561 （2019）.當(dāng)然，“以牙還牙”有一個(gè)前提，競爭者需要知道對手的所有交易歷史信息以及未來交互策略信息。在傳統(tǒng)物理交易市場中，競爭者很難獲得這樣的信息，〔28〕See Francisco Marcos, The Prohibition of Single-Firm Market Abuses: U.S.Monopolization Versus E.U.Abuse of Dominance （IE Law Sch., Working Paper No.AJ8-238-I, 2017）, https://awards.concurrences.com/IMG/pdf/ssrn-id3028629.pdf, accessed April 12, 2022.但在數(shù)字市場中，由于算法既有快速且全面?zhèn)鬏斝畔⒌膬?yōu)勢，又有通過讀取對方信息而預(yù)測其未來可能采取的策略的能力，因此可以輕松做到這一點(diǎn)。目前數(shù)字市場中普遍使用一種稱為“針鋒相對（tit-for-tat）”的算法模型?！?9〕See Trinko, 540 U.S.at 407.在重復(fù)博弈環(huán)境下，一方算法會(huì)復(fù)制對方算法之前所有的行為，很容易促成合作。

（二）變相算法合謀：隱性合謀

“保守派”關(guān)注的是競爭者之間明確的協(xié)議或者溝通活動(dòng)，但競爭者為了規(guī)避法律，會(huì)使用一種更為隱蔽的行為。算法可以幫助競爭者實(shí)施非完全的價(jià)格合謀，或者具有“沖突”表象的價(jià)格協(xié)調(diào)，這種合謀從外表來看并不明顯，甚至看起來像是一種競爭，筆者稱這種“偽裝”的合謀為隱性合謀。隱性合謀的原理如下：算法通過隨機(jī)輕微調(diào)整產(chǎn)品溢價(jià)，以至于這個(gè)價(jià)格變化看起來像平常的競爭行為一般。具體而言，由于算法可以監(jiān)控對方算法的價(jià)格調(diào)整，并快速地做出反應(yīng)，即如果一家公司降低或者提升價(jià)格，另一家公司會(huì)立即跟進(jìn)并調(diào)整價(jià)格。2011 年，亞馬遜網(wǎng)站上一本名為《Making of Fly》的生物書，其價(jià)格達(dá)到了23 698 655.93 美元，引起全球網(wǎng)民熱議。這個(gè)事件的起因是兩種算法針對該書競相追求自己的定價(jià)策略，其中一種算法這樣設(shè)計(jì)，“要價(jià)是競爭者普通價(jià)格的1.27059 倍”，而另一種算法這樣設(shè)定，“要價(jià)是競爭者最低價(jià)格的0.9983 倍”。兩種算法彼此互動(dòng)，書的價(jià)格達(dá)到了夸張的程度?！?0〕See David Murphy, Amazon Algorithm Price War Leads to $23.6-Million-Dollar Book Listing, https://www.pcmag.com/article2/0,2817,2384102,00.asp, accessed December 10, 2022.“競爭性合謀”不存在競爭者之間的協(xié)議或者溝通，卻促成超競爭價(jià)格的出現(xiàn)，給案件的查處帶來很大的難度。

（三）市場競爭與算法趨同

目前，競爭者為了不被執(zhí)法者識(shí)破，同時(shí)也為了防止別的競爭者窺探自己的算法技術(shù)，基本上都使用不同種類的算法。但是，由于不同算法之間存在競爭，最終會(huì)導(dǎo)致競爭者在算法使用上產(chǎn)生趨同效應(yīng)。有學(xué)者建模顯示，更快的DQN 算法與較慢的Q-learning 算法之間針對價(jià)格博弈時(shí)，前者的獲利高于壟斷水平，而后者的獲利僅僅接近靜態(tài)納什均衡，原因是DQN 算法在產(chǎn)品價(jià)格、數(shù)量和利潤的監(jiān)督方面，具有更強(qiáng)的能力。DQN 算法會(huì)不斷提升市場對其產(chǎn)品的需求，最終獲得豐厚的回報(bào)，相反，Q-learning 算法由于不能快速優(yōu)化其行為并降低其價(jià)格，會(huì)被DQN 算法趕出市場?！?1〕See Matthias Hettich, Algorithmic Collusion: Insights from Deep Learning, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3785966, accessed April 12, 2022.基于最終利益的考慮，不同競爭者會(huì)選擇更強(qiáng)的算法，這種選擇會(huì)導(dǎo)致市場中所使用的算法逐漸趨于一致。雖然算法競爭產(chǎn)生算法趨同性很難得出競爭者或者算法之間具有合謀的結(jié)論，但是算法的統(tǒng)一使用導(dǎo)致價(jià)格很難反映競爭環(huán)境下的市場價(jià)格。與此同時(shí)，這種算法還可能被用于操縱市場價(jià)格，破壞價(jià)格競爭機(jī)制。因?yàn)橐粋€(gè)行業(yè)內(nèi)的多個(gè)競爭者使用了相同或者相似的算法來定價(jià)，這會(huì)導(dǎo)致算法在“學(xué)習(xí)”能力和信息收集以及分析能力方面逐漸趨同，價(jià)格合謀無疑更容易形成?；蛘哒f，如果某一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的競爭者使用相同或者相似的算法，這些競爭者無形中就會(huì)構(gòu)成所謂的“軸輻卡特爾”形式。

三、算法合謀治理：從發(fā)現(xiàn)協(xié)議到規(guī)制算法

（一）重新發(fā)現(xiàn)協(xié)議的“嘗試”

從技術(shù)角度來看，讓算法合謀被法律涵攝，進(jìn)而找出法律責(zé)任承擔(dān)者，是未來反壟斷執(zhí)法和司法要解決的重要問題。有一種觀點(diǎn)認(rèn)為，由算法來定價(jià)雖然會(huì)加劇傳統(tǒng)的合謀風(fēng)險(xiǎn)，卻不會(huì)對《反壟斷法》產(chǎn)生破壞性影響。〔32〕See UK Competition and Markets Authority, Pricing Algorithms: Economic Working Paper on the Use of Algorithms to Facilitate Collusion and Personalised Pricing, http://www.yidianzixun.com/m/article/0KDsPHte, accessed December 10, 2022.通過算法進(jìn)行“串通”屬于常規(guī)的反壟斷做法，因此不需要對現(xiàn)有規(guī)則和理論進(jìn)行任何重塑。譬如，關(guān)于算法合謀問題，美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)代理主席奧爾豪森（M.Ohlhausen）表示，算法在數(shù)字市場中的普遍使用引發(fā)的并非新問題，這些問題完全可以在現(xiàn)有的法律框架內(nèi)得到解決。〔33〕See Ohlhausen, Maureen，Should We Fear the Things That Go Beep In the Night? Some Initial Thoughts on the Intersection of Antitrust Law and Algorithmic Pricing, Remarks from the Concurrences Antitrust in the Financial Sector Conference, https://www.ftc.gov/news-events/news/speeches/should-we-fear-things-go-beep-night-some-initial-thoughts-intersection-antitrust-law-algorithmic，accessed April 12, 2022.有學(xué)者指出，算法只是實(shí)施壟斷協(xié)議的工具和手段，因此，算法合謀仍然可以適用傳統(tǒng)的壟斷協(xié)議規(guī)則。〔34〕See Chander, Anupam, “The Racist Algorithm?”, 115 Michigan Law Review 1023-1045 （2017）.究其原因，算法合謀是競爭者借助算法達(dá)成的競爭者之間的合謀，而非算法獨(dú)立于競爭者意志自主達(dá)成的算法之間的合謀。〔35〕參見王先林、曹匯 ：《平臺(tái)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域反壟斷的三個(gè)關(guān)鍵問題》，載《探索與爭鳴》2021 年第9 期，第59 頁。也就是說，算法在價(jià)格合謀中只具有附屬性地位，它僅僅是競爭者用來實(shí)施合謀的工具，算法合謀的主角依然是競爭者，核心依然是協(xié)議或者溝通。對人工智能算法共謀進(jìn)行反壟斷規(guī)制的根源在于“共謀”行為，而非“算法”技術(shù)本身?！?6〕參見劉佳：《人工智能算法共謀的反壟斷規(guī)制》，載《河南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2020 年第4 期，第83 頁。按照這種思路，要在現(xiàn)有《反壟斷法》框架下解決算法合謀問題，依然要努力發(fā)掘其中的協(xié)議因素。鑒于算法合謀中難以發(fā)現(xiàn)協(xié)議的存在，需要對其做必要的擴(kuò)展理解?！?7〕See Giuseppe Colangelo & Francesco Mezzanotte, Colluding Through Smart Technologies: Understanding Agreements in the Age of Algorithms, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3912587, accessed December 10, 2022.有學(xué)者認(rèn)為，在算法合謀中，對協(xié)議進(jìn)行擴(kuò)展理解的方法是將算法認(rèn)定為“協(xié)同實(shí)踐”或者“附加因素”，〔38〕See Michal S.Gal, Algorithms as Illegal Agreement, https://ssrn.com/abstract=3171977, accessed December 10, 2022.二者可以作為合謀存在的間接證據(jù)（circumstantial evidence），從中推斷協(xié)議的存在?！?9〕參見楊文明：《算法時(shí)代的壟斷協(xié)議規(guī)制：挑戰(zhàn)與應(yīng)對》，載《比較法研究》2021 年第1 期，第196 頁；周圍：《算法共謀的反壟斷法規(guī)制》，載《法學(xué)》2020 年第1 期，第48-51 頁。

在傳統(tǒng)價(jià)格合謀理論中，“協(xié)同實(shí)踐”是指競爭者之間直接或間接的“接觸”行為。由于直接溝通會(huì)產(chǎn)生壟斷風(fēng)險(xiǎn)，為了避免該風(fēng)險(xiǎn)，競爭者在本可以達(dá)成協(xié)議的情況下故意放棄協(xié)議，采取較為隱蔽的實(shí)際合作方式來追求價(jià)格協(xié)調(diào)效果?！?0〕“沒有達(dá)到協(xié)議已經(jīng)訂立的階段，故意用它們之間的實(shí)際合作來消除競爭風(fēng)險(xiǎn)?！盨ee Cases C-48, 49, 51-57/69, ICI v.Commission （Dyestuff）［1972］ECR 619.所以，“協(xié)同實(shí)踐”也被認(rèn)為是一種企業(yè)之間的交互，但該交互并不具備一個(gè)協(xié)議在事實(shí)上的約束性承諾。如競爭者之間存在商品價(jià)格的公告或者信息的交換，即可推導(dǎo)競爭者之間存在協(xié)同行為，進(jìn)而成為價(jià)格合謀協(xié)議存在的依據(jù)。譬如，甲公司將自己下一年度的產(chǎn)品價(jià)格通過郵件或者傳真發(fā)給乙公司，乙公司業(yè)務(wù)人員看到甲公司產(chǎn)品下一年將要漲價(jià)的情況，進(jìn)而修改自己產(chǎn)品的來年價(jià)格。此時(shí)，只有甲公司的信息傳遞行為，并沒有乙公司的回應(yīng)行為。〔41〕“協(xié)同實(shí)踐”除了信息交換之外，還包括激勵(lì)管理，如競爭者訂立一致競爭條款，一家企業(yè)宣布其價(jià)格不會(huì)高于另一家企業(yè)公布的最低價(jià)格。See Steven C.Salop, “Practices that （Credibly）Facilitate Oligopoly Coordination”, in Joseph Stiglitz & Frank Mathewson eds., New Developments in the Analysis of Market Structure, MIT Press, 1986, p.271.在傳統(tǒng)的價(jià)格合謀案件中，由于原告很少能拿到競爭者之間“協(xié)議”的直接證據(jù)，因此法院允許其提供間接證據(jù)證明“協(xié)議”的存在，該額外的間接證據(jù)即“附加因素”?！?2〕See Kovacic, W.et al., “Plus Factors and Agreement in Antitrust Law”, 110 Michigan Law Review 393-436 （2011）.“附加因素”通常需要滿足以下條件：競爭者之間存在持續(xù)的并行行為，存在一致行為的合理動(dòng)機(jī)，且該一致行為可能違背每個(gè)競爭者的個(gè)人最大利益；被告曾經(jīng)參與合謀案件；有證據(jù)表明競爭者有機(jī)會(huì)進(jìn)行溝通或?qū)嶋H上這樣做了。關(guān)于“附加因素”，主流的理解是，盡管缺乏直接證據(jù)，但事實(shí)上競爭對手之間已達(dá)成“協(xié)議”，因?yàn)橹挥型茖?dǎo)出協(xié)議，才是對競爭者所涉行為的唯一合理（或壓倒性）的解釋?！?3〕See William E.Kovacic, “Antitrust Policy and Horizontal Collusion in the 21st Century”, 9 Loy. Consumer L. Rep.97 （1996-1997）.“協(xié)同實(shí)踐”與“附加因素”雖然在形式上有區(qū)別，譬如，前者比后者更容易證明。但二者均表明競爭者之間彼此“明了（aware）”對方的行為且這種“明了”是彼此固定價(jià)格的基礎(chǔ)，實(shí)質(zhì)上都是發(fā)現(xiàn)潛在合謀協(xié)議的手段?！?4〕“附加因素”和“協(xié)同實(shí)踐”的關(guān)系還可以這樣理解：一方面，二者互為表里，其中前者是一種間接性證據(jù)，后者是實(shí)質(zhì)性依據(jù)；另一方面，二者也存在一定的交叉，其中前者的大部分內(nèi)容還是在解釋競爭者之間的相互協(xié)同。在新形勢下，“協(xié)同實(shí)踐”或者“附加因素”又被拿來解釋算法合謀這種現(xiàn)象，其實(shí)質(zhì)依然是對競爭者協(xié)議的探尋，只不過這里的協(xié)議不再是明示協(xié)議，而是默示協(xié)議。

但是，將算法本身理解為“附加因素”或者“協(xié)同實(shí)踐”，并作為推斷競爭者之間存在“潛在”協(xié)議的證據(jù)，也難以解釋為何法律要涵攝算法合謀。“附加因素”和“協(xié)同實(shí)踐”之所以產(chǎn)生，是因?yàn)楦偁幷呋谟幸庾R(shí)協(xié)調(diào)和信息交換而產(chǎn)生相互依賴關(guān)系。但是，算法獨(dú)立設(shè)計(jì)并列入決策參數(shù)，這些參數(shù)以增強(qiáng)或維持共同協(xié)調(diào)結(jié)果的方式對其他算法的決策進(jìn)行回應(yīng)，從而檢測價(jià)格偏差并相應(yīng)地改變價(jià)格，這些程序的完成并不需要算法之間形成依賴。譬如，“協(xié)同實(shí)踐”需要競爭者之間通過交換價(jià)格信息或者信號形成相互依賴，而算法根本不需要交換價(jià)格信息或者信號，它們通過監(jiān)測算法、平行算法和信號算法中的一個(gè)或者多個(gè)結(jié)合，均可以獨(dú)立在市場上獲取價(jià)格信息，然后按照其程序自行決策。也就是說，在數(shù)字市場中，基于算法的使用，競爭者對信息交換的需求越來越少，因?yàn)橥ㄟ^算法相關(guān)數(shù)據(jù)可以被自主收集，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和快速分析使信息交換協(xié)議變得多余。算法獨(dú)立發(fā)揮作用，不需要所謂的相互依賴關(guān)系，便可以導(dǎo)致合謀結(jié)果的發(fā)生。

在數(shù)字市場中，算法合謀并非人類意義上的協(xié)議和溝通，而是直接解鎖和獲知對方意圖并預(yù)測對方行為模式的結(jié)果。這是因?yàn)樗惴ǚ钚袛?shù)理邏輯，沒有人類的意圖隱藏這一特征，所以彼此更容易預(yù)測對方行為的模式和未來走向。算法在準(zhǔn)確預(yù)測對方意圖的基礎(chǔ)上，彼此會(huì)在博弈過程中的某一個(gè)時(shí)點(diǎn)停止競爭，形成一個(gè)價(jià)格均衡點(diǎn)，這個(gè)均衡點(diǎn)的形成并非依靠協(xié)議或者溝通，而是來自獨(dú)立的決策。同時(shí)，算法掌握著大量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，且這些數(shù)據(jù)內(nèi)容具有一定的趨同性，這樣算法對個(gè)體和整體意義上的消費(fèi)者的偏好都有清晰的認(rèn)知，〔45〕參見胡元聰、馮一帆：《大數(shù)據(jù)殺熟中消費(fèi)者公平交易權(quán)保護(hù)探究探究》，載《陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》2022年第1 期，第164 頁?？梢员苊獗舜酥g的反復(fù)博弈。

每一部法律都有其特定的制定背景。今天各國的《反壟斷法》脫胎于一百年前的經(jīng)濟(jì)學(xué)和法學(xué)思想。當(dāng)時(shí)價(jià)格合謀針對的是一個(gè)人類交互的場域，其中的基本概念，如協(xié)議等，假設(shè)了典型的人類意志狀態(tài)。在面對算法合謀的交互場域時(shí)，由于“機(jī)器人賣家”的大量出現(xiàn)，《反壟斷法》預(yù)設(shè)的合謀協(xié)議逐漸被消解，仍繼續(xù)使用過去的價(jià)格合謀判斷方法便存在很大的局限性。強(qiáng)調(diào)協(xié)議這種思路并不能讓法律順利涵攝算法時(shí)代的價(jià)格合謀。當(dāng)算法無須協(xié)議而實(shí)施合謀策略時(shí)，既有的監(jiān)管方法無疑會(huì)變得“乏力”。

（二）構(gòu)建算法規(guī)制體系

從市場角度而言，由于算法的普遍使用，導(dǎo)致整個(gè)數(shù)字市場的透明度增，使默契合謀順利實(shí)施。而算法競爭產(chǎn)生的算法趨同更是讓默契合謀便于達(dá)成。從技術(shù)角度而言，默契合謀主要在雙寡頭市場出現(xiàn)，但在廣泛寡頭市場也開始適用。算法技術(shù)在溝通能力方面不斷發(fā)展，虛擬合謀在不久的將來或許可以實(shí)現(xiàn)。從設(shè)計(jì)角度而言，啟動(dòng)算法的監(jiān)督和懲罰機(jī)制或許比溝通更為有用。隱性合謀逐漸偏離固有的價(jià)格合謀，成為反壟斷執(zhí)法的難點(diǎn)。上述基于不同角度形成的算法合謀，均反映出是算法而非協(xié)議在競爭者價(jià)格協(xié)調(diào)中發(fā)揮著巨大作用，算法合謀開始成為“祛意志化”的操作程序。針對這個(gè)特點(diǎn)，未來反壟斷執(zhí)法和司法的關(guān)注焦點(diǎn)或許應(yīng)該有所改變，將算法作為考量算法合謀的獨(dú)立和核心因素。對此，已有學(xué)者提出許多有益的解決思路。有的學(xué)者提出算法使用者的自律方案，即鼓勵(lì)競爭者對涉及消費(fèi)者利益的敏感算法向公眾主動(dòng)釋明其核心機(jī)制，并作出不壟斷保證?！?6〕參見王先林、曹匯：《平臺(tái)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域反壟斷的三個(gè)關(guān)鍵問題》，載《探索與爭鳴》2021 年第9 期，第61 頁。這個(gè)屬于企業(yè)社會(huì)責(zé)任的范疇，雖能起到一定的積極作用，但由于不具有強(qiáng)制性，其作用有限。有的學(xué)者提出利用黑箱補(bǔ)漏器發(fā)現(xiàn)并暴露算法“黑箱”的不當(dāng)行為，從而制約算法的隱蔽活動(dòng)?！?7〕參見柳欣玥：《壟斷協(xié)議規(guī)制中算法合謀分類研究》，載《競爭政策研究》2019 年第5 期，第38 頁；李振利、李毅：《論算法共謀的反壟斷規(guī)制路徑》，載《學(xué)術(shù)交流》2018 年第7 期，第80 頁。有的學(xué)者提出監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以要求算法設(shè)計(jì)者適當(dāng)降低算法調(diào)整市場交易條件的速度和頻率。如每個(gè)算法一天只能進(jìn)行一次價(jià)格調(diào)整，以此降低算法發(fā)起合謀行為的風(fēng)險(xiǎn)?！?8〕參見李振利、李毅：《論算法共謀的反壟斷規(guī)制路徑》，載《學(xué)術(shù)交流》2018 年第7 期，第80-81 頁。前面兩種設(shè)想由于涉及對算法使用和設(shè)計(jì)的提前管控，并不一定符合營業(yè)自由原則。目前，披露算法這種實(shí)質(zhì)干預(yù)方法或許最為有效，但該方法存在許多困難。譬如，對于算法代碼的理解需要建立在對代碼生成的底層數(shù)據(jù)以及代碼與底層數(shù)據(jù)相關(guān)性的基礎(chǔ)之上，〔49〕參見許可：《馴服算法：算法治理的歷史展開與當(dāng)代體系》，載《華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2022 年第1 期，第105-107 頁。但是，“今天的計(jì)算機(jī)代碼可以打開和檢查……然而，通過大數(shù)據(jù)分析，這種可追溯性將變得更加困難。對于大多數(shù)人的理解力而言，算法預(yù)測的基礎(chǔ)往往過于復(fù)雜”?！?0〕Tvrtko-Matija ?ercar, Viktor Mayer-Sch?nberger & Kenneth Cukier, “Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think”, Organizacija Znanja 16-17 （2013）.另外，算法的運(yùn)行過程多呈現(xiàn)為動(dòng)態(tài)，其規(guī)則不斷變化以適應(yīng)數(shù)據(jù)中的新模式，因此，沒有放之四海而皆準(zhǔn)的運(yùn)行模式，動(dòng)態(tài)算法“本質(zhì)上來自個(gè)體培育（ontogenetic in nature）”，需要進(jìn)行“編輯、修改、刪除和重啟”?！?1〕See Rob Kitchin, “Thinking Critically About and Researching Algorithms”, 20 INFO. COMM. & SOC’Y, 14 （2016）.這進(jìn)一步加大了披露算法的難度。

筆者認(rèn)為，鑒于目前難以通過發(fā)現(xiàn)競爭者協(xié)議來規(guī)制算法合謀，可以將算法合謀的規(guī)制重點(diǎn)放在算法身上，具體可以從事前防范、事中監(jiān)督和事后執(zhí)法三個(gè)方面著手。

首先，算法合謀的事前防范措施是建立“算法管家”程序，即消費(fèi)者可以使用自己的算法來對抗競爭者的算法?！?2〕See Michal S.Gal & Niva Elkin-Koren, “Algorithmic Consumers”, 30 Harvard Journal of Law & Technology 309-353 （2017）.這一倡議得到經(jīng)合組織的肯定，并被寫入2017 年發(fā)布的《算法與合謀：數(shù)字時(shí)代的競爭政策》報(bào)告中?！?3〕See OECD, Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, www.oecd.org/competition/algorithms-collusioncompetition-policy-in-the-digital-age.htm, accessed May 8, 2022.“算法管家”相當(dāng)于一個(gè)算法代理，它通過聚集消費(fèi)者的需求，然后與競爭者算法進(jìn)行交互，其好處在于避開算法“黑箱”問題，在一定程度上解決算法合謀給消費(fèi)者帶來的負(fù)面影響。這種實(shí)踐并非新生事物，目前消費(fèi)者與在線商家或數(shù)字社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)互動(dòng)時(shí)，已經(jīng)開始使用被稱為“算法管家”的算法數(shù)字代理?！?4〕ShadowBid 是一款幫助消費(fèi)者監(jiān)控 Amazon 商品價(jià)格的軟件，消費(fèi)者需要輸入自己的心理價(jià)位，當(dāng)商品價(jià)格降低并達(dá)到設(shè)定的心理價(jià)位后，軟件就會(huì)自動(dòng)下單。目前蘋果手機(jī)就在使用該軟件。軟件的工作原理為：軟件顯示某一種商品的價(jià)格歷史圖表，并讓消費(fèi)者說明他們的個(gè)人預(yù)訂價(jià)格。然后當(dāng)（市場）價(jià)格跌至此閾值以下時(shí)自動(dòng)購買。這種軟件的好處在于隱藏你的消費(fèi)偏好，同時(shí)克服你在購買時(shí)的猶豫心態(tài)。市場上也在使用諸如“Tor”和“Anonabox”之類的軟件來達(dá)到消費(fèi)者隱匿個(gè)人數(shù)據(jù)的目的。算法管家的作用在于四個(gè)方面。第一，可以更好地識(shí)別對消費(fèi)者不利的價(jià)格，進(jìn)而影響供應(yīng)商的價(jià)格形成。第二，可以保障消費(fèi)者的買方權(quán)利，對抗供應(yīng)商的協(xié)調(diào)活動(dòng)。第三，可以模糊消費(fèi)者的數(shù)字輪廓，破壞算法合謀的產(chǎn)生環(huán)境。第四，當(dāng)發(fā)現(xiàn)競爭者的價(jià)格合謀“跡象”時(shí)，可以向監(jiān)管機(jī)構(gòu)提示。“算法管家”不會(huì)消滅算法合謀，但消費(fèi)者可以通過其與競爭者的算法進(jìn)行博弈，提升市場競爭力，緩解甚至瓦解算法合謀。為了解決消費(fèi)者的集體行動(dòng)困境問題，建議由消費(fèi)者保護(hù)機(jī)構(gòu)牽頭開發(fā)“算法管家”并組織消費(fèi)者使用。

其次，事中監(jiān)督是啟動(dòng)政府監(jiān)督算法，當(dāng)出現(xiàn)算法合謀情形時(shí)，可由監(jiān)管機(jī)構(gòu)警告競爭者以中斷合謀行為。為了保證競爭者在使用算法時(shí)做到合法與合規(guī)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要建立自己的算法系統(tǒng)來檢測競爭者算法的違法行為?！?5〕歐盟反壟斷專員瑪格麗特?維斯塔格曾表示，“我們希望有自己的算法出現(xiàn)在市場上，用于檢測是否發(fā)生了不正當(dāng)競爭事件”。參見《歐盟計(jì)劃使用算法監(jiān)測企業(yè)不正當(dāng)競爭行為》，來源：http://mini.eastday.com/a/180505072232117.html，2022 年10 月5 日訪問。該算法代理通過信息收集、發(fā)現(xiàn)、監(jiān)督、審計(jì)等方法確保被監(jiān)督的算法處于合規(guī)狀態(tài)，并在被監(jiān)督算法形成算法合謀或者出現(xiàn)價(jià)格反常時(shí)及時(shí)發(fā)出警示。利用政府算法來監(jiān)督競爭者的算法活動(dòng)以及基于算法協(xié)調(diào)的價(jià)格異常波動(dòng)，一方面可以盡早識(shí)別算法合謀，制止其對消費(fèi)者的損害；另一方面可以提供合謀證據(jù)，配合執(zhí)法或者司法機(jī)關(guān)的工作。該種方法要得到有效實(shí)施，監(jiān)督機(jī)構(gòu)必須擁有級別和功能更為高端的算法，這就需要監(jiān)督機(jī)構(gòu)與計(jì)算機(jī)專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家建立緊密合作關(guān)系。目前已有國家開始開發(fā)和應(yīng)用政府監(jiān)督算法。俄羅斯聯(lián)邦反壟斷局（FAS）開發(fā)了一套系統(tǒng)（Big Digital Cat），用于跟蹤市場上出現(xiàn)的算法合謀。巴西競爭執(zhí)法部門（CADE）開發(fā)了一套名為Cerebro 的篩選系統(tǒng)，用以識(shí)別和衡量公共競標(biāo)中卡特爾發(fā)生的可能性。此外，美國斯坦福大學(xué)CodeX 中心于2021 年啟動(dòng)“計(jì)算反壟斷”項(xiàng)目，旨在促進(jìn)反壟斷技術(shù)分析以及自動(dòng)化執(zhí)法程序，該項(xiàng)目已吸引全球60 多家反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)參加?！?6〕參見熊鴻儒、韓偉：《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)反壟斷的新動(dòng)向及啟示》，載《改革》2022 年第7 期，第55 頁。

最后，事后執(zhí)法措施是當(dāng)出現(xiàn)數(shù)字市場價(jià)格波動(dòng)進(jìn)而趨于一致的異常情況，即出現(xiàn)競爭者之間建立價(jià)格合謀的合理嫌疑時(shí)，執(zhí)法者可以介入調(diào)查。調(diào)查分為兩個(gè)層面。

其一，如果競爭者有更多的新算法可以選擇，卻有意識(shí)地使用相同或者類似的舊算法，或者這些算法雖不相同，但其計(jì)算交易條件的操作部分應(yīng)該產(chǎn)生相對類似的結(jié)果，此時(shí)就可以推定競爭者之間存在價(jià)格合謀“嫌疑”，競爭者有義務(wù)證明其行為不屬于價(jià)格合謀。如果競爭者算法掌握的數(shù)據(jù)或者訓(xùn)練的案例基本上具有同一性或者相似性時(shí)，也可以推定競爭者之間存在價(jià)格合謀“嫌疑”。〔57〕在美國航空公司關(guān)稅案中，一家供旅行社使用的數(shù)據(jù)庫被航空公司用來協(xié)調(diào)超競爭機(jī)票并確保超競爭價(jià)格實(shí)現(xiàn)。See United States v.Airline Tariff Publishing Co., 836 F.Supp.9, 12 （D.D.C.1993）.因?yàn)樽灾鲗W(xué)習(xí)算法得以運(yùn)行的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)和案例，如果訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)或者案例存在限制競爭的內(nèi)容，算法就可能以此為基礎(chǔ)實(shí)施排除限制競爭的行為?！?8〕See Michal S.Gal, Algorithms as Illegal Agreement, https://ssrn.com/abstract=3171977, accessed December 10, 2022.競爭者通過算法可以獲取彼此的信息以及消費(fèi)者的數(shù)據(jù)，彼此的數(shù)據(jù)可以讓算法合謀得以實(shí)現(xiàn)，而消費(fèi)者的數(shù)據(jù)讓合謀更為現(xiàn)實(shí)，避免產(chǎn)生對價(jià)格的反復(fù)協(xié)調(diào)。對有“嫌疑”的算法合謀結(jié)果，執(zhí)法者可以要求相關(guān)開發(fā)人員公布訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)和案例內(nèi)容，以發(fā)現(xiàn)合謀的相關(guān)證據(jù)。

在傳統(tǒng)的物理交易市場中，即使產(chǎn)生價(jià)格合謀結(jié)果，執(zhí)法機(jī)構(gòu)有了對競爭者之間合謀的懷疑，卻很難證明競爭者之間的合謀意圖，而針對算法合謀的執(zhí)法，如果將重點(diǎn)放在算法或者數(shù)據(jù)的使用上，就可以構(gòu)成合謀存在的合理懷疑，這反倒成為數(shù)字時(shí)代執(zhí)法的一個(gè)很好的切入點(diǎn)。

其二，如果競爭者使用的是不同的算法，重點(diǎn)是觀察算法的使用是否導(dǎo)致競爭者之間存在“相互依賴”關(guān)系，即查看算法之間是否存在行為跟隨、決策趨同、相互“懲罰”等涉嫌壟斷的證據(jù)。這個(gè)措施對于隱性合謀也比較有效。如果針對競爭者一方的價(jià)格浮動(dòng)，另一方迅速做出同向反應(yīng)，而且該種契合持續(xù)存在，且該種存續(xù)對市場價(jià)格有一定的負(fù)面影響，此時(shí)構(gòu)成算法合謀的“合理”懷疑。執(zhí)法者可以要求競爭者舉證證明其算法并沒有形成“相互依賴”，如果算法的使用者不能詳細(xì)解釋算法產(chǎn)生相應(yīng)結(jié)果的原因，此時(shí)執(zhí)法機(jī)構(gòu)可以提示競爭者，如果競爭者故意或者放任算法之間的合謀行為繼續(xù)進(jìn)行，無意采取措施阻止合謀行為的發(fā)生和延續(xù)，則認(rèn)定競爭者之間構(gòu)成價(jià)格合謀。

四、結(jié)語

在技術(shù)日新月異的背景下，算法合謀既是未來之學(xué)，也是現(xiàn)實(shí)之學(xué)。算法不僅僅作為人類手中的工具，而且它們開始自主協(xié)調(diào)，并隨著時(shí)間的推移學(xué)會(huì)“串通”，這一天的到來只是時(shí)間問題?！?9〕在一份報(bào)告中，西班牙國家市場與競爭委員會(huì)和加泰羅尼亞競爭管理局負(fù)責(zé)人認(rèn)為算法合謀的可能性是“一個(gè)可以從理論和經(jīng)驗(yàn)來證明的現(xiàn)實(shí)”。See Spanish National Commission on Markets & Competition and Catalan Competition Authority, Artificial Intelligence and Competition, http://acco.gencat.cat/web/.content/80_acco/documents/arxius/actuacions/20200930_CNMCS-AND- ACCOSJOINT-CONTRIBUTION-TO-THE-PUBLIC-CONSUL T A TION-ON-AI.pdf, accessed December 10, 2022.雖然關(guān)于算法合謀的各種研究大多停留在學(xué)者的理論探索階段，但這些理論探索具有重要意義。如果沒有這些前瞻性的理論探索，算法技術(shù)一旦有了重要突破，默契合謀和虛擬合謀就會(huì)大量出現(xiàn)，嚴(yán)重干擾數(shù)字市場交易的公正性，損害消費(fèi)者利益，給反壟斷執(zhí)法和司法帶來巨大的壓力。