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□吴太轩谭娜娜
年大数据元年以来，国家相继发布了《中国大数据快速发展调查报告》《促进大数据快速发展行动纲要》。 互联网、大数据、算法和人工智能的迅速发展应用，不仅刺激了商业的繁荣，而且市场环境高度透明，搜索价格下降，技术突破和效率提高，准入门槛下降，卖家力量减弱，互联网
当我们沉浸在市场完全竞争的错觉中时，算法经济逆转了以前流传下来的竞争机制，如何实现算法公正成为了适应技术改革创新不可或缺的法律问题。 算法挑战了以前传达的共谋理论的适用、以前传达的执法机构如何识别、如何认定、如何责任算法共谋等问题，将现有的反垄断法共谋规则推广到新的行业。
值得观察的是，我国算法共谋研究还处于初期阶段，诱惑“算法公正”需要做好准备。 笔者认为数字市场的良好运行应该遵循“竞争优先、慎重管制”的理念，兼顾制度和技术保障。 具体而言，包括以下措施。
一是降低市场价格的透明度。 一定的价格透明度可以提高消费者的福利，过度透明的价格使经营者容易调查市场定价行为，便于共谋。 在算法共谋中，公司利用算法理解市场竞争对手的价格，实时跟进，瓦解其他竞争对手降价行为的福利，在“心中”透明市场公然“共谋”。
市场价格的透明度很高，即使没有公司间的协议，也能得到明确的串通效果。 竞争对手之间采用同样的不透明度算法和新闻交换行为既可以提高市场透明度，又可以提高效率和福利，同时也有可能产生反竞争风险。 因为这个执行者面临的课题是如何提高算法的透明度，把新闻交换行为纳入反垄断法律制度的框架来降低市场价格的透明度。
要降低市场价格的透明度，首先要适度公开损害社会福利的定价算法，提高这种算法的透明度，全面跟踪公司利用该定价算法的思考和决策过程，置于执法机构的监督下，竞争对手的主观 其次，规范竞争对手的新闻交换行为。 新闻交换行为有两面性。 因为应该规范竞争对手的新闻交换行为。 在实践中，市场结构、被交换新闻的本质和非公众新闻交换行为是分解新闻交换行为合法性的重要因素。
二是建立算法的共谋识别机制。 算法勾结可以扭曲以前传达的勾结，达到大致明确的勾结效果，难以识别，因此该公司算法的设计和运行的不透明性、勾结行为的高技术性和隐蔽性，挑战了竞争执法机构现有的勾结识别机制， 现在世界各地都发生了亚马逊事件()、uber事件()、eturas事件()等算法共谋事件。 主要发达国家的竞争执法机构也相继应对——德国垄断委员会发表了“竞争政策:数字市场的挑战”、美国ftc发表了“大数据:综合工具或排除工具”、oecd也发表了“与算法共谋”等报告。
识别算法共谋，建立了内部击破和外部监督管理机制，具有实践上的必要性和正当性。 内部击破机制结合本土经验，扩大原谅政策的执法范围，建立充分明确透明的政策规定，增加算法的勾结处罚力提高自首概率，通过逆向游戏制造“囚犯困境”瓦解算法的勾结垄断行为 在外部监督管理方面需要建立市场调查机制、举报人奖励制度。 一方面监督市场结构和市场行为的决定是否采取补救措施，另一方面比较有效地执行举报人奖励制度，鼓励举报，防止滥用举报制度。
三是运用间接证据综合认定。 执法人员认定共谋的关键是达成垄断协议，但由于算法共谋没有主观意图和垄断协议等直接证据，缺乏明确协议，竞争执法机构对具有明确共谋效果的算法共谋束手无策。 基于算法共谋行为本身的隐蔽性，执法机构和法院需要使用信息表现证据和经济证据等间接证据进行整体判断。
提高间接证据的明确性，确定必要的证据数量，是竞争执法机构和法院认定是否存在《垄断协定》的重要指标。 由于间接证据越来越模糊，因此并不直接记述算法共谋的具体副本。 因为在适用间接证据的过程中应该贯彻慎重的限制、低调的限制理念，在证据采用方面进行适当的必要限制。 另外，关注算法勾结行为效果的二次元性，明确反垄断规制边界。 算法的串通不一定排除和限制市场竞争，算法带来的“数字效率”、“技术创新”、“社会公共利益”等是衡量算法串通是否适用豁免制度的重要因素。
四是确定算法的共谋责任主体。 在算法共谋事件中，算法的作用增加，人的因素正在减少。 算法本身并不违法，但不足以放弃反垄断法的关注，竞争执法机构应该关心这些算法是如何使用的。 这是因为明确“人”共谋和“机器”共谋的临界点是执行者明确责任主体的终极课题。
但是，算法的勾结并不受现有的反垄断法规的限制，信使型、中心型算法的勾结本质上是“隐式勾结”这一老问题的新形式，根据现有的法律规制，依然是证据收集等法 预测型、自我学习型的勾结很大程度上依赖于机器。
在前两种勾结中，算法是人类意志的扩展，算法的采用者对勾结造成的损害负责。 但是，在后者的两种共谋中，算法要素增加，如何明确最终责任主体，是综合权衡定价算法类型、企业广告的主观意图以及社会损害的大小等要素，最终是算法机器人吗
(作者单位:西南政法大学经济法学院)
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