數(shù)字化時代，算法的出現(xiàn)改變了數(shù)字市場的特征，推動了數(shù)字經(jīng)濟的迅猛發(fā)展。隨著數(shù)字技術(shù)的成熟，人工智能算法逐步滲透到社會經(jīng)濟發(fā)展的全流程。但是數(shù)據(jù)的多元開發(fā)利用也造成了數(shù)據(jù)權(quán)屬、信息安全、個人隱私等問題，當各種隱憂開始凸顯，算法共謀也進入了人們視野。

算法何以促成共謀

共謀，是指有意識的平行行為，算法共謀就是以智能算法作為促進共謀的技術(shù)因素，利用算法“黑箱化”的特性通過編碼和數(shù)據(jù)進行自動化決策，使企業(yè)可以在不需要溝通和互動的情況下完成共謀?；谒惴ǖ牟煌悇e，算法共謀具有不同機制。例如信使型與軸輻型算法只是作為合謀的工具，是壟斷協(xié)議技術(shù)層面的延伸，并不能擺脫人的主觀意志束縛，屬于明示共謀。而隨著大數(shù)據(jù)對算法的“喂養(yǎng)”以及算法的自主優(yōu)化，在預測型與自主型算法共謀中，算法基于人工智能先進的神經(jīng)網(wǎng)絡可以形成自我觀念，脫離人類獨立運行，并根據(jù)對市場變化的分析和學習進行自動化決策，自主達成默示合謀。因此，算法作為一項有效的數(shù)字工具本應為經(jīng)濟發(fā)展提供動力，經(jīng)營者卻在算法輔助之下，使共謀的達成與實施變得更為隱蔽也更容易實現(xiàn)，造成反壟斷執(zhí)法機關(guān)發(fā)現(xiàn)共謀的難度加大，損害了公平競爭的市場環(huán)境。

算法共謀的本質(zhì)是數(shù)字經(jīng)濟背景下傳統(tǒng)壟斷共謀問題的新形式，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的算法共謀更難被政府監(jiān)管機構(gòu)發(fā)現(xiàn)或證實，對市場公平競爭帶來的危害可能更大。因此，2021年2月，國務院反壟斷委員會對于算法造成的壟斷問題出臺了《關(guān)于平臺經(jīng)濟領域的反壟斷指南》，首先對經(jīng)營者利用算法實施壟斷做了明確規(guī)定，指出“利用技術(shù)手段進行意思聯(lián)絡”和“利用數(shù)據(jù)、算法、平臺規(guī)則等實現(xiàn)協(xié)調(diào)一致行為”均能構(gòu)成橫向壟斷協(xié)議。2021年12月31日，國家網(wǎng)信辦公布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》同樣規(guī)定，算法推薦服務提供者不得利用算法實施壟斷和不正當競爭行為。

算法共謀為何難監(jiān)管

算法共謀弱化了壟斷協(xié)議的判斷標準。傳統(tǒng)的反壟斷法對于共謀的認定需要確定競爭者之間存在“協(xié)議”，即證明達成壟斷協(xié)議的共謀意圖以及實施的共謀行為。然而算法技術(shù)的發(fā)展使得協(xié)議的達成渠道由傳統(tǒng)的人與人之間的交流變?yōu)閺碗s的算法組合。為了模糊共謀者的主觀意圖，共謀者使用算法軟件即可對非公開的同類市場的交易數(shù)據(jù)單向度高頻讀取、相互轉(zhuǎn)碼，并通過算法自動化決策進行非競爭協(xié)商，利用編碼作為交流媒介進行隱蔽互動，并迅速達成協(xié)議目標，使得價格等市場信息可通過算法自動反饋并根據(jù)市場變化進行有意識的“協(xié)同行為”，從而隱藏達成共謀所一致的行動，并削弱意思聯(lián)絡對經(jīng)營者之間共謀的重要性。

算法共謀導致歸責主體難以確定。在算法共謀中，算法可以脫離設計者與使用者獨立運行，當人把決策權(quán)委托給算法，由運用算法的計算機而不是人作出共謀行為時，反壟斷責任歸咎會處于兩難境地。由于算法具有對市場信息自主判斷以及內(nèi)部試錯的深度學習能力，因此在決策過程中可以不依賴人的溝通與互動即可達成共謀，而且算法本身所具有的“黑箱”性質(zhì)，開發(fā)者也無法對于算法決策的過程和結(jié)果進行完全解釋，使算法隔絕了壟斷協(xié)議主體認定的鏈條。

算法擴展了達成共謀的市場范圍。傳統(tǒng)市場壟斷，市場集中度會影響算法共謀的實現(xiàn)，然而依托大數(shù)據(jù)實施的智能算法可以對市場信息實時抓取與傳遞，使得經(jīng)營者在集中度較低的市場中也可以有效實施價格的搜索、匹配，經(jīng)營者通過算法迅速交換商業(yè)策略并達成對各方有益的共謀協(xié)議，通過不斷的動態(tài)定價尋求平衡，只要經(jīng)營者之間使用相同或相似算法，就可對其他企業(yè)進行監(jiān)督，提高其背叛協(xié)議的經(jīng)濟成本，從而間接擴展了市場共謀發(fā)生的場域，可以影響多個不同產(chǎn)品或服務的相關(guān)市場，從而將共謀行為持續(xù)很長時間。

算法共謀的監(jiān)管和治理

確定算法共謀的法律責任主體。智能算法雖有自主學習能力，但其本質(zhì)依然是實施合謀的工具，人才是主體，不管它如何智能的作出自主決策，使用算法的企業(yè)都應有使用算法可能帶來的后果與風險的預見能力，不能以不知情或未主動實施而免責。因此，在反壟斷規(guī)制中，應當以當事企業(yè)作為承擔法律后果的第一責任人。此外，算法的設計者并不必然排除在責任主體之外，如若開發(fā)者在設計算法之初不能保證“技術(shù)中立”，使算法的研發(fā)過程不遵循“自身的機理”，而是在算法的源代碼中嵌入合謀的“價值傾向”以及調(diào)整算法的技術(shù)偏見，使算法脫離中立的地位，則開發(fā)者仍需承擔相應責任。

擴張“協(xié)議”的判斷標準。傳統(tǒng)反壟斷法中對壟斷協(xié)議的存在證明需要達到“行為一致+意思聯(lián)絡”的要求，然而高度自主化的算法合謀是企業(yè)間采用算法對市場變化作出一致決策的自動反應，從而缺乏合謀協(xié)議的直接證據(jù)。因此，反壟斷法對共謀的“協(xié)議”應采取更寬泛的界定，不應局限在企業(yè)之間存在明確的相互溝通證據(jù)上，而應放寬認定“協(xié)議”的標準。首先，在審查企業(yè)采購算法過程中，將是否存在經(jīng)營者在知情該算法可能帶來合謀便利后仍選擇該算法作為判斷具有“行為一致”的標準；其次，需要識別算法間的信息交流內(nèi)容，只要出現(xiàn)以下三種情況，即可對經(jīng)營者之間存在“意思聯(lián)絡”進行合理懷疑。第一，在具有可替換數(shù)據(jù)作為算法來源時，依然使用相同開元數(shù)據(jù)庫的信息培養(yǎng)算法；第二，存在更先進算法時，相關(guān)經(jīng)營者依然使用舊版算法；第三，基于相同的代碼制式對算法進行優(yōu)化。

創(chuàng)新和完善反壟斷執(zhí)法方式。第一，執(zhí)法機關(guān)創(chuàng)新運用監(jiān)管手段。一方面，開展業(yè)務培訓，培養(yǎng)既懂技術(shù)又熟悉法律的執(zhí)法人員，消除執(zhí)法機關(guān)與經(jīng)營者之間的信息不對稱。另一方面，執(zhí)法部門自行研發(fā)監(jiān)管算法，利用算法監(jiān)督算法，通過技術(shù)手段快速準確收集經(jīng)營者“協(xié)同一致”改變價格、經(jīng)營策略等異常情況的信息，以此作為可能實施算法共謀的重點關(guān)注對象。第二，通過限制市場信息公開范圍改變?nèi)菀走_成共謀的數(shù)字市場特征，可以降低經(jīng)營者之間的互動頻率，進而限制共謀的發(fā)生。第三，引入市場研究機制，市場研究可幫助反壟斷執(zhí)法機關(guān)“了解算法驅(qū)動型市場的最新動態(tài)以及任何競爭問題的嚴重程度”。同時，市場研究所形成的結(jié)果可以倡導產(chǎn)業(yè)界更好遵守市場競爭原則，從而形成自我監(jiān)管的行為準則。第四，行政機關(guān)制定算法負面清單。篩選并制定經(jīng)過實證確認具有反競爭性的算法名單，可極大地降低反壟斷法的實施成本，并且給予經(jīng)營者明確的算法適用指引合規(guī)預期。第五，針對算法內(nèi)容進行規(guī)制。一方面，算法共謀需要依靠海量數(shù)據(jù)的計算得出預測性結(jié)果。因此，應當規(guī)范算法在關(guān)鍵市場中對于數(shù)據(jù)的抓取行為。另一方面，還應將算法的運行機制作為反壟斷審查共謀的依據(jù)，算法的運行雖然處于“黑箱”狀態(tài)，但是算法的結(jié)果依然是由數(shù)據(jù)和代碼決定，特定的運行機制可以促成共謀的產(chǎn)生，若有證據(jù)表明算法在開發(fā)之初就有減少競爭、實施共謀的目的，則可以從源頭發(fā)現(xiàn)共謀的違法行為。