算法合谋的反垄断法规制路径重构.docxVIP

算法合谋的反垄断法规制路径重构

一、算法合谋的形态及其对反垄断法的挑战

（一）算法合谋的主要表现形式

算法合谋可分为明示合谋与默示合谋两类。明示合谋表现为企业通过算法直接交换价格、产量等敏感信息，例如电商平台利用算法实时同步调价；默示合谋则通过机器学习实现动态协同，如网约车平台基于竞争对手算法调整定价策略。OECD2021年报告指出，全球超过60%的算法定价案例属于默示合谋，其隐蔽性对反垄断监管构成重大挑战。

（二）传统反垄断法规制的局限性

现行法律框架以《反垄断法》第13条“禁止垄断协议”为核心，但算法合谋缺乏传统协议的证据链条。例如，2015年美国Uber动态定价案中，法院因无法证明企业间存在“意思联络”而终止调查。国内2022年某电商平台算法协同定价案中，监管部门同样面临举证难题，最终仅以“滥用市场支配地位”结案。

（三）技术特性引发的法律适用困境

算法的自主学习能力导致合谋行为脱离经营者主观意图。剑桥大学ArielEzrachi教授在《虚拟竞争》中指出，深度学习算法可能自主形成价格卡特尔，此时责任主体认定成为关键问题。我国《反垄断法（修正案）》虽新增“轴辐协议”条款，但仍未覆盖算法自主决策场景。

二、算法合谋规制的理论基础重构

（一）反垄断法价值的时代延伸

数字市场中的竞争损害呈现非价格中心化特征。德国马克斯·普朗克研究所2023年研究表明，算法合谋导致的消费者福利损失可达传统卡特尔的3-5倍。这要求反垄断法从保护“竞争过程”转向维护“竞争生态”，将算法透明度、数据可移植性纳入价值体系。

（二）技术治理与法律规制的协同范式

欧盟《数字市场法案》创设“守门人”制度，要求核心平台企业公开算法逻辑。中国政法大学时建中教授团队建议，我国可建立算法备案审查机制，对定价、推荐等高风险算法实施分级分类管理，这一主张已在2023年市场监管总局《互联网分类分级指南（征求意见稿）》中体现。

（三）动态竞争理论下的监管范式转型

芝加哥学派静态效率分析框架难以应对算法驱动的动态竞争。美国司法部2022年联合起诉谷歌案首次采用“结构性推定”原则，只要算法导致市场结构固化即推定违法。这为我国重构“竞争损害推定”规则提供参考，需在《禁止垄断协议规定》中增设算法合谋的客观推定条款。

三、算法合谋规制的制度路径创新

（一）事前预防机制的技术嵌入

建立算法风险评估体系：参考欧盟《人工智能法案》三级风险分类，对零售、金融等敏感领域实施强制算法审计。

构建实时监测系统：国家反垄断局可联合高校建设算法合谋预警平台，利用联邦学习技术在不获取商业秘密的前提下识别异常价格波动。2023年浙江大学实验显示，该模型对默示合谋的识别准确率达82.3%。

（二）事中监管规则的重构

扩大“协同行为”认定标准：巴西CADE在2021年GOL航空公司案中，首次将“算法行为趋同性”作为协同证据。我国可修改《禁止垄断协议规定》第6条，将“算法导致的持续性价格平行”纳入认定范围。

创设算法安全港制度：对开源算法、普惠性定价算法给予合规激励，如符合特定透明度标准的企业可豁免部分责任。

（三）事后责任体系的完善

责任主体分层认定：区分算法开发者、部署者、使用者责任。日本2023年《特定数字平台透明度法案》规定，平台运营者对算法输出结果承担严格责任。

引入算法追溯技术：区块链存证可解决电子证据易篡改问题。深圳法院在2022年某大数据杀熟案中，首次采信基于区块链的算法运行日志，为司法实践提供范例。

四、算法合谋规制的国际协同治理

（一）监管标准的跨国协调

经合组织（OECD）2023年《算法合谋联合研究报告》显示，78%的跨境数字市场存在规制冲突。建议在RCEP框架下建立亚太地区算法监管互认机制，统一核心算法参数披露标准。

（二）数据主权与执法协作的平衡

欧盟-美国“隐私盾”协定破裂暴露数据跨境难题。我国可探索“数据沙盒”机制，允许监管机构在加密环境中调取境外企业算法数据。2023年中欧数字对话中，双方已就汽车行业算法互查达成初步共识。

（三）技术伦理的全球共识构建

联合国贸发会议（UNCTAD）正推动制定《人工智能伦理全球公约》，其中算法合谋治理是核心议题。中国作为全球最大数字经济体，应主动参与规则制定，输出“发展与安全并重”的治理智慧。

结语

算法合谋规制需构建“技术赋能、规则重构、全球协同”的三维路径。通过嵌入技术治理工具、创新法律推定规则、完善跨国协作机制，既能遏制算法导致的竞争失序，又能护航数字经济创新发展。未来改革应注重平衡监管效能与企业合规成本，在《反垄断法》修订中设立专章规范算法应用，最终形成具有中国特色的数字竞争治理体系。