人工智能算法轴辐类共谋的反垄断规制新论

刘 佳

(中国民航大学 法学院,天津 300300)

一、引言

人类社会已步入智能化、数字化时代,探索数字空间的治理规则成为无法回避的问题。党的二十大报告强调,推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能等一批新的增长引擎[1],这为我国人工智能的发展指明了大的方向。2023年10月18日,在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛上,习近平总书记提出《全球人工智能治理倡议》(以下简称《倡议》)[2],发出了引领全球人工智能治理的中国强音。《倡议》围绕人工智能发展、安全、治理等方面系统阐述了人工智能治理的中国方案,充分体现了中国在习近平总书记“人类命运共同体”和“网络空间命运共同体”理念指引下,面对以人工智能等技术为标志的全球新一轮科技与产业革命浪潮中大国的使命和责任担当。人工智能的发展离不开数据、算法和算力三项要素。三者之中,数据是质料基础,算力是计算支撑,而算法是核心驱动。[3]共谋,一直是各法域反垄断法共同关注的核心问题,甚至被称为威胁竞争的“最大罪恶”[Verizon Communications Inc. v. Law Offices of Curtis V. Trinko, LLP, 540 U.S. 398, 408 (2004)]。人工智能算法加持下的共谋呈现出不同于传统共谋的新特点,给传统反垄断法规制理论带来了一定的挑战,其中尤以算法轴辐类共谋为甚。所幸,我国2022年最新修订的《反垄断法》对垄断协议达成过程中的“组织或提供实质性帮助”的行为从基本法层面进行了立法回应,这为人工智能算法轴辐类共谋的反垄断法规制提供了法律依据。

一、从“轴辐类共谋”到“算法轴辐类共谋”

(一)轴辐类共谋:一个纵横协议交错的共谋

轴辐类共谋(hub-and-spoke conspiracy),亦称“轴辐协议”“中心辐射型卡特尔”,是一种由处于不同相关市场的经营者之间达成的,既有横向垄断协议也有纵向垄断协议的特殊类型的共谋。之所以称之为“轴辐类共谋”,是对此种类型垄断协议的一种形象化比喻:轴辐类共谋从外观上看就像一个“车轮”,多个纵向垄断协议的一方当事人往往是同一相关市场上的一个或一类同质性的经营者,构成“车轴H”;另一方当事人往往是位于另一相关市场上的多个经营者(A、B、C…),他们与H之间的多个纵向垄断协议如同构成车轮的“辐条S”;S存在的目的是达成一个横向垄断协议,如同构成车轮的“车圈R”;R存在的目的是为了排除或限制A、B、C等经营者在同一相关市场上的竞争或阻碍潜在竞争者进入该相关市场。H和A、B、C等经营者之间往往位于产业链的不同层次,存在上下游交易关系。这是一个典型的“有车圈”的轴辐类共谋(如图1所示)。如若无法证实或无法充分证明车圈R的存在,则可能会出现一个“无车圈”的轴辐类共谋(如图2所示)。根据传统反垄断法上垄断协议的规制理论,有无车圈R的区分关键是看A、B、C等经营者之间是否存在意思联络。经营者之间达成轴辐类共谋的主要动机之一在于此类共谋完全是通过纵向协议间接达成的,不会产生像直接的横向协议那样明显的反竞争效果。[4]

图1 “有车圈”的轴辐类共谋示意图

图2 “无车圈”的轴辐类共谋示意图

目前,随着我国反垄断法立法、司法、执法实践的不断深入,出现了以湖南娄底保险业垄断协议案[5]、上海韩泰轮胎案[6]、湖北联兴民爆器材经营股份有限公司限定数量垄断案[7]、日进案(1)原告日进公司与被告青英公司、铭达公司均是被告松下公司工厂自动化控制机器产品的指定经销商。松下公司在上海地区以发布章程的方式,要求所有经销商各自划定客户保护圈,若向其他经销商的保护圈内客户销售产品,报价必须高于后者价格的115%。日进公司主张,被告松下公司组织实施该章程的行为以及经销商之间的协同行为,构成反垄断法上分割销售市场的横向垄断协议。审理中,上海一中院向原告释明,本案不适用我国《反垄断法》关于“横向垄断协议”的规定,而是具备构成“纵向垄断协议”的可能性。原告坚持按照《反垄断法》“横向垄断协议”条款主张权利。经审理,法院以三被告行为不属于横向垄断协议为由驳回诉讼请求。详见:(2014)沪一中民五(知)初字第120号民事判决书。、异烟肼原料药案(2)国家发展和改革委员会对浙江新赛科药业有限公司、天津汉德威药业有限公司滥用市场支配地位,以不公平高价销售异烟肼原料药以及无正当理由拒绝交易一案依法作出处理决定,对两家公司罚款共计44.39万元。详见:国家发展和改革委员会行政处罚决定书[2017]1号、国家发展和改革委员会行政处罚决定书[2017]2号。等为代表的涉及轴辐类共谋的案例,反垄断执法机构在传统反垄断法对垄断协议规制时进行横向垄断协议与纵向垄断协议分别规制的“二分法”语境下,面临着轴辐类共谋的法律定位不当、运行机理不明、责任主体不清等问题,尤其是对车轴H的处罚法律依据不足,使得上述案件中几乎所有的轴心经营者(车轴H)都逃脱了本该承担的反垄断法上的责任。于是,我国最新修订的反垄断相关立法都对轴辐类共谋的规制进行了回应。

首先,2021年2月7日,《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》(以下简称“《平台反垄断指南(2021)》”)第八条对“轴辐协议”进行了明确规定:“具有竞争关系的平台内经营者可能借助与平台经营者之间的纵向关系,或者由平台经营者组织、协调,达成具有横向垄断协议效果的轴辐协议。分析该协议是否属于《反垄断法》第十三条、第十四条规制的垄断协议,可以考虑具有竞争关系的平台内经营者之间是否利用技术手段、平台规则、数据和算法等方式,达成、实施垄断协议,排除、限制相关市场竞争。”这被认为是我国反垄断立法中首次明确使用“轴辐协议”的提法。

其次,2022年6月24日,新修订的《反垄断法》(2022)新增第十九条规定:“经营者不得组织其他经营者达成垄断协议或者为其他经营者达成垄断协议提供实质性帮助。”同时,《反垄断法》(2022)新增第五十六条第二款规定:“经营者组织其他经营者达成垄断协议或者为其他经营者达成垄断协议提供实质性帮助的,适用前款规定。”这两个条款被视为对轴辐类共谋的法律定位及轴心经营者法律责任在基本法层面的立法回应。

最后,2023年3月10日,国家市场监督管理总局发布的《禁止垄断协议规定》第十八条(3)《禁止垄断协议规定》(2023)第十八条规定:“反垄断法第十九条规定的经营者组织其他经营者达成垄断协议,包括下列情形:(一)经营者不属于垄断协议的协议方,在垄断协议达成或者实施过程中,对协议的主体范围、主要内容、履行条件等具有决定性或者主导作用;(二)经营者与多个交易相对人签订协议,使具有竞争关系的交易相对人之间通过该经营者进行意思联络或者信息交流,达成本规定第八条至第十三条的垄断协议;(三)通过其他方式组织其他经营者达成垄断协议。反垄断法第十九条规定的经营者为其他经营者达成垄断协议提供实质性帮助,包括提供必要的支持、创造关键性的便利条件,或者其他重要帮助。”在反垄断法基础上进一步明确了对经营者“组织”和“提供实质性帮助”的具体行为方式。由此可见,轴辐类共谋已被纳入我国反垄断法的规制范畴。

(二)算法轴辐类共谋:一个算法加持下的“数字化卡特尔”

1.算法轴辐类共谋的内涵与外延

随着数字经济的发展,互联网、大数据、人工智能算法与共谋的结合已催生出“数字化卡特尔”这一更为隐蔽的新型垄断协议形式。[8]自从人工智能出现后,经营者不再需要每天研究市场供给、价格水平、成本库存等这些传统经济下必须提前考虑的周期性经营指标。算法实现了经营数据自动更新,并自主优化资源配置,实现利润最大化。[9]经营者可以通过算法进行价格追随或利用“试探性气球”(trial balloons)[10]观察竞争对手的反应,从而实现协调定价或监督其他经营者交易行为的目的,算法共谋应运而生。“算法轴辐类共谋”是算法共谋的其中一种类型。2017 年,扎拉奇(Ariel Ezrachi)和斯图克(Maurice E. Stuck)教授首次提出算法轴辐类共谋的概念,并对算法共谋进行细分,具体包括:信使场景 (messenger scenario)、中心辐射式场景 (hub-and-spoke scenario)、预测型代理人场景(the predictable agent scenario) 以及电子眼 (digital eye)场景四种类型。其中,中心辐射式场景的算法共谋即为算法轴辐类共谋。[11]具言之,经营者利用算法来决定市场价格,这可能导致经营者在计算机算法开发者 (作为 “轴心”)的帮助下形成轴辐合谋。因此,算法轴辐类共谋是指以人工智能算法为驱动形成的中心辐射型卡特尔,算法对多个纵向共谋和一个横向共谋的达成或维持起到实质性的作用,并最终产生排除、限制市场竞争的效果。

算法驱动的中心辐射式场景与信使场景的区别在于:在信使场景中,计算机是人类共同意志在技术层面的延伸;但在这个新的场景中,由于同行业的竞争对手均采用同一个定价算法,市场价格虽然得以稳定,但市场竞争秩序却因此遭到破坏。算法轴辐类共谋与预测型代理人场景的区别在于:在预测型代理人场景中,算法共谋的表现形态主要是默示共谋,并不存在一个“垄断协议”,而是以“有意识的平行行为”(conscious parallelism)或“协同行为”(parallel conduct)而存在;算法轴辐类共谋中,共谋主要以明示共谋的形式出现,但证明经营者之间存在“意思联络”是证明存在明示的横向垄断协议的关键。 算法驱动的中心辐射式场景与电子眼场景的区别在于:前者依然可以基于“人类中心主义”而捕捉到人的意志在算法共谋形成及维持过程中的作用,这意味着法律责任主体依然归责于人;电子眼场景下,算法共谋完全是以默示共谋的形式出现并且共谋的形成及维持已基本脱离人类的自由意志,完全是由自主学习式算法通过自我学习和自我迭代而实现的。此时,责任主体是谁呢?“电子眼场景中,默示共谋拓展了自己的疆域,超越了定价功能、寡头垄断市场以及简易价格监督的刁难……算法的功能也不再局限于被用来定价时,我们甚至可能察觉不到市场中的价格操纵力量。”[12]

总之,不同于传统的轴辐类共谋,也不同于信使场景、预测型代理人场景和电子眼场景的算法共谋,算法轴辐类共谋依然有人类主观意志的体现,经营者作为行为主体仍具有可归责性。当然,此类算法轴辐类共谋既有可能是为了故意削弱竞争秩序而生,也有可能是因为广泛使用同一定价算法而酿成的无心之失。换言之,共谋可能只是结果,而非初衷。因此,本文对算法轴辐类共谋的研究落脚于以算法作为车轴H而造成的实质上排除、限制市场竞争效果的轴辐类共谋。

2.算法轴辐类共谋的构成要件

在认定算法轴辐类共谋时,不能仅仅凭借共谋的“外观”来进行判断,将算法轴辐类共谋视为算法加持下多个纵向垄断协议和一个横向垄断协议的简单叠加;在对算法轴辐类共谋进行规制时,也不能将两个相关市场上的经营者割裂开来进行规制,对多个纵向垄断协议适用纵向垄断协议规则进行分析,多个横向垄断协议适用横向垄断协议规则进行分析,而忽略两者行为之间的内在联系及市场竞争效果的相互影响。算法轴辐类共谋应当具备以下三个核心的构成要件:一是车轴H经营者与A、B、C等经营者之间在人工智能算法加持下存在多个纵向垄断协议辐条S,经营者H与A、B、C等经营者之间存在纵向交易关系,其纵向垄断协议达成的行为方式主要包括:转售价格维持(RPM)、独家交易、最惠国条款(MFN)等[13];二是经营者A、B、C等之间存在一个横向垄断协议,而横向垄断协议的达成及维持是纵向垄断协议的目的和结果,该横向垄断协议是否存在,关键是看经营者A、B、C等之间是否存在“意思联络”,由于算法的使用,这种“意思联络”具有极高的隐蔽性;三是车轴H经营者对横向垄断协议的达成及维持发挥了实质性的作用。详言之,在横向垄断协议的达成及维持过程中车轴H起到帮助或组织的作用,比如:利用算法充当A、B、C等经营者之间的信息交换或交流的媒介,实现或促进辐条S之间的意思联络;通过算法“监督”横向垄断协议的实施,对执行者进行奖励,对背离者进行惩罚,从而进一步巩固排除或限制市场竞争的效果。

总之,实践中轴辐类共谋的实质是在相关市场上具有竞争关系的A、B、C等经营者之间将共谋的达成及维持委托给一个共同的上下游经营者车轴H,既可以达成有效的横向共谋,又可以利用纵向共谋反垄断法“合理规则”的竞争效果分析来掩盖横向共谋的意图,从而规避传统反垄断法上对横向共谋“本身违法原则”的规制结果。算法驱动的中心辐射式场景下,无论是纵向垄断协议还是横向垄断协议,由于算法的加持,其达成及维持更加具有便利性和高效性,同时经营者的主观意图甚至是客观行为更具有隐蔽性,从而给反垄断法的规制带来挑战。

二、人工智能算法轴辐类共谋的运行机理及规制困境

(一)人工智能算法轴辐类共谋的运行机理

人工智能算法轴辐类共谋的运行机理应分别从算法对纵向垄断协议和横向垄断协议达成及维持过程中的作用进行分析。一方面,算法便利了轴辐类共谋中纵向垄断协议的达成,使算法轴辐类共谋更具隐蔽性。经营者车轴H可以利用算法对价格进行自动化设定、对交易相对人的转售价格进行直接或间接限定,从而与多个交易相对人A、B、C等经营者达成转售价格维持(RPM)的纵向垄断协议;经营者车轴H可以通过算法设置交易门槛,限定交易条件,与交易相对人A、B、C等经营者之间达成多个独家交易或限制交易的纵向垄断协议;此外,经营者车轴H还可以通过算法要求交易相对人A、B、C等经营者在商品价格、数量等方面向其提供等于或优于其他竞争性平台的交易条件,达成多个含有“最惠国条款”(MFN)的纵向垄断协议。这些RPM或MFN条款表面看上去都是合法的,通常会被视为具有纵向交易关系的经营者之间的正常“交易条件”,但实际上可能产生排除、限制市场竞争的效果,而通过算法设定这些条款则更加隐蔽,很难证明其具有反垄断法上的违法性。另一方面,算法促进了轴辐类共谋中横向垄断协议的维持,使算法轴辐类共谋更具稳定性。传统轴辐类共谋中横向垄断协议的达成不难,但维持却是个问题,因为车轴H无法对A、B、C等经营者进行实时和高效的监测,一旦发生背离行为,惩罚机制尚未启动,横向垄断协议就可能瓦解,从而使得轴辐类共谋难以为继。算法轴辐类共谋则有效地克服了这个问题,经营者车轴H可以利用算法实现对A、B、C等经营者的实时监测,通过算法设计惩罚触发机制,一旦监测到背离行为,则自动触发惩罚机制,对背离行为进行纠偏,从而维持算法轴辐类共谋的稳定运行。此外,市场结构特征可能会影响经营者的交易能力,在企业少、产品同质、需求可预测、市场缺乏创新、市场高度透明、市场进入壁垒高、闲置产能得以维持、买家分散(没有买方权力)的市场中,共谋可能更稳定[14],而算法的加持可以增加市场透明度、提高产品同质化、便利经营者的信息交流等,从而使横向垄断协议更容易维持。

(二)人工智能算法轴辐类共谋的规制困境

1.算法轴辐类共谋中纵向垄断协议之规制困境:“垄断”的证明

算法轴辐类共谋中纵向垄断协议的规制困境主要在于“垄断”的证明,即证明通过算法达成的多个纵向垄断协议产生反竞争效果且不存在豁免理由。算法轴辐类共谋的违法性并不在于纵向共谋本身所导致的价格协调结果,而在于车轴H以纵向共谋辐条S为手段“辐射”一定范围内的经营者达成横向共谋,形成被辐射主体(A、B、C…)之间不竞争的“圆面”(如图3所示)。 算法轴辐类共谋中,算法纵向共谋排除或限制的通常是品牌内部的竞争,而算法横向共谋排除或限制的通常是品牌之间的竞争,算法纵向共谋存在的目的是最终实现横向共谋,而真正引起反垄断法关注的根源在于品牌间竞争的限制或消失,亦即算法横向共谋的反竞争效果。那么,算法轴辐类共谋中纵向垄断协议本身是否会产生“垄断”的反竞争效果且不存在豁免理由?这正是反垄断法关注的重点。实际上,对算法轴辐类共谋中纵向垄断协议反竞争效果的证明是很困难的。首先,如前所述,纵向垄断协议中的RPM或MFN等条款往往会因为被视为具有纵向交易关系的经营者之间正常的“交易条件”而具有表面合法性;其次,即使执法者打破这种行为表面的合法性,对纵向垄断协议的反竞争效果进行深究,会发现其消除的不过是品牌内部的竞争,不足以证明其“垄断”效果;最后,退一步讲,即使执法者能证明纵向垄断协议自身的反竞争效果,行为人也可以通过启用市场份额不足的“安全港条款”(4)在我国目前的反垄断立法中,“安全港条款”仅适用于纵向垄断协议,不适用于横向垄断协议。详见我国2022年新修订的《反垄断法》第十八条第三款:“经营者能够证明其在相关市场的市场份额低于国务院反垄断执法机构规定的标准,并符合国务院反垄断执法机构规定的其他条件的,不予禁止。”或改进技术、提质增效、鼓励创新等“抗辩理由条款”(5)在我国目前的反垄断立法中,“抗辩理由条款”是由经营者证明其所达成的协议符合法定情形则可以得到反垄断法的豁免而不予禁止的规定。详见我国2022年新修订的《反垄断法》第二十条:“经营者能够证明所达成的协议属于下列情形之一的,不适用本法第十七条、第十八条第一款、第十九条的规定:(一)为改进技术、研究开发新产品的;(二)为提高产品质量、降低成本、增进效率,统一产品规格、标准或者实行专业化分工的;(三)为提高中小经营者经营效率,增强中小经营者竞争力的;(四)为实现节约能源、保护环境、救灾救助等社会公共利益的;(五)因经济不景气,为缓解销售量严重下降或者生产明显过剩的;(六)为保障对外贸易和对外经济合作中的正当利益的;(七)法律和国务院规定的其他情形。属于前款第一项至第五项情形,不适用本法第十七条、第十八条第一款、第十九条规定的,经营者还应当证明所达成的协议不会严重限制相关市场的竞争,并且能够使消费者分享由此产生的利益。该条款被认为是经营者行为合法性的抗辩理由。”而得以豁免。当然,这并不意味着算法轴辐类共谋中纵向垄断协议在反垄断法上会被当然豁免,除了需要考虑多个纵向垄断协议可能成为接下来达成横向垄断协议的目的,还需要注意其可能成为从事滥用市场支配地位行为的手段。

图3 人工智能算法轴辐类共谋违法性示意图

2.算法轴辐类共谋中横向垄断协议之规制困境:“协议”的认定

算法轴辐类共谋中横向垄断协议的规制困境主要在于“协议”的认定,即证明多个纵向共谋S中被“辐射”主体A、B、C等经营者之间存在达成“协议”的意思表示,这也是证明“有车圈”存在的关键。简言之,需要证明经营者A、B、C等主体之间存在意思联络或达成的协同行为无反垄断法上的正当理由。

一方面,证明经营者A、B、C等主体之间存在达成“协议”的意思表示通常需要举证行为人之间存在进行意思联络的外在行为,比如,传统轴辐类共谋中表现为车轴H组织经营者A、B、C等主体进行现场开会、电话交流、邮件沟通或传真交换价格等敏感信息;再比如,车轴H本身充当竞争性敏感信息的“中转站”,主动通过电话、电子邮件或者面对面交谈等方式收集相关信息并在经营者A、B、C等主体之间进行传播,促进他们之间的信息交换(information exchange)。这些方式具有可视化、可追踪、易举证等特点,比较容易证明经营者A、B、C等主体之间的意思联络。然而,在算法轴辐类共谋中,算法的存在使得经营者达成垄断协议的主观意图难以证明,经营者之间无须再通过传统的线下接触交流的行为方式达成垄断协议,只需要在数字爬虫抓取技术基础上开发并使用一套相似的算法,就可以实现彼此间交换或交流价格、客户、销量、成本等竞争性敏感信息的目的,进而通过设定算法来约定据以计算产品或服务价格的公式、标准或规则,实现价格追随、协调彼此间的非竞争意愿,达成固定价格、限制新技术(产品)、联合抵制交易等行为,同时算法还可以充当“沉默的监督者”,对参与价格均衡的经营者进行实时监督,维持横向共谋的运行。这一切都是利用算法在“悄无声息”的发生,很难证明经营者之间存在达成横向垄断“协议”的意图。

另一方面,在算法轴辐类共谋中,若无法证明经营者A、B、C等主体之间存在明示的横向共谋,而是存在用协同行为达成的默示共谋,是否直接可以判断其在反垄断法上不具有违法性?换言之,假如只能够证明有车轴H和辐条S的存在,而无法证明车圈R的存在,在这个“无车圈”的算法轴辐类共谋中,只存在多个纵向垄断协议或者多个协调一致的平行行为,是否意味着该“无车圈”的轴辐类共谋在反垄断法上可以被当然予以豁免呢?笔者认为答案是否定的。此时,还需要关注该纵向垄断协议是否可能成为滥用市场支配地位行为的手段以及多个协同行为的发生是否有反垄断法上的“正当理由”。

三、人工智能算法轴辐类共谋的反垄断规制进路

(一)算法轴辐类共谋中纵向垄断协议之规制

算法轴辐类共谋的违法性不在于纵向垄断协议所达成的价格协调效果,而在于横向垄断协议所产生的反竞争效果,但这并不意味着算法轴辐类共谋中的纵向垄断协议会被当然豁免。一方面,纵向垄断协议自身可能产生反竞争效果;另一方面,该纵向垄断协议可能成为服务于横向垄断协议达成的工具或从事市场支配地位滥用行为的工具。因此,算法轴辐类共谋中纵向垄断协议的反垄断规制进路应大致如下:

1.认定“协议”存在

对算法轴辐类共谋进行规制的起点是从外观上判断纵向垄断“协议”的存在。无论算法在纵向垄断协议中如何起作用,此时只需从表面形式上判断经营者车轴H与交易相对人经营者A、B、C等之间是否存在固定价格、转售价格维持、限定交易等纵向限制行为,其中需要识别一些行为的实质,比如前文所述的上下游经营者之间以MFN条款达成纵向交易条件的行为,实质上是转售价格维持行为,构成纵向垄断协议中的核心条款,通过“表面证据”即可初步认定纵向“协议”的存在。

2.证明“垄断”效果

用“合理规则”分析该纵向垄断协议的反竞争效果,证明“垄断”的存在。一是可以证明纵向共谋促成价格协调,产生与横向共谋类似的排除、限制竞争效果,影响了品牌间或不同平台之间的竞争,同时不存在合理的抗辩理由;二是证明纵向共谋所达成的价格协调是行为人从事滥用市场支配地位行为的结果,这里既有可能是上游生产商或平台经营者具有支配地位,利用纵向垄断协议达成下游经销商或平台内经营者之间的价格协调,从而消除下游相关市场的竞争,也有可能是下游经销商或平台内经营者之间具有共同的市场力量,在下游市场形成支配地位,反向给上游生产商或平台经营者“施压”,要求其签订RPM或MFN条款等,达成价格协调的结果,从而排除或限制彼此之间的竞争(如图4所示)。反垄断执法机构通常需要综合经营者的市场力量、相关市场的市场结构、市场进入壁垒的高低、对消费者利益及技术创新影响程度等因素进行考量。

图4 算法轴辐类共谋中纵向垄断协议经营者市场力量传导示意图

3.评估抗辩理由

用“安全港规则”及法定抗辩理由,评估该纵向垄断协议是否具有豁免理由。如果行为人能够证明其在相关市场的市场份额低于反垄断执法机构规定的标准或者符合反垄断法规定的法定免责事由,则该纵向垄断协议可以被豁免。详言之,行为人能够证明自己在相关市场上的市场力量有限,不具有市场支配地位,意味着车轴H自身的市场力量或辐条S另一端的数个经营者市场力量的总和不足以影响消费者的转向需求,不足以产生真正的排除、限制竞争效果,则可予以豁免。 而法定抗辩事由通常包括生产效率、创新效率、经营效率等,即行为人只要能够证明其达成的纵向垄断协议可以提高效率、增加消费者福祉或社会公共利益的实现,则具有反垄断法上的可豁免性。

(二)算法轴辐类共谋中横向垄断协议之规制

算法轴辐类共谋引起反垄断法规制的根源在于横向垄断协议所产生的反竞争效果,因此首先需要证明横向垄断协议(车圈R)的存在,即证明“意思联络”的存在;其次,若无法证明,则需要证明存在“协同行为”且无正当理由;最后,对市场反竞争效果进行整体性评估。具言之,反垄断法对于算法轴辐类共谋中横向垄断协议的规制进路大致如下:

1.证明“意思联络”存在

证明经营者之间存在“意思联络”的直接证据是经营者车轴H通过算法组织或帮助A、B、C等经营者实现竞争性敏感信息的交换。一方面,车轴H通过算法定价机制向A、B、C等经营者传递信息,以确保所有的辐条S中都包含相同合同条款或采取类似行动,从而达成横向共谋;另一方面,A、B、C等经营者通过算法反馈机制向车轴H报告信息,实现车轴H对A、B、C等经营者的监督,以确保对背离行为及时进行惩罚,从而维持横向共谋的实施。车轴H与A、B、C等经营者之间的沟通频率、算法设计者的互动频率及内容、采用相同或相似定价算法的范围、辐条S的核心条款内容等都可以成为证明当事人之间存在“意思联络”的直接证据。然而,司法实践中这些直接证据并不易举证,因为算法轴辐类共谋中行为人可以利用算法避免进行“意思联络”达成反垄断法规制的明示共谋,而是心照不宣地采取“协同行为”达成目前反垄断法“束手无策”的默示共谋。

2.认定存在“协同行为”

对算法轴辐类共谋中横向垄断协议规制的第二步是在无法证明存在“意思联络”的情况下,可以证明存在“协同行为”。(6)我国反垄断立法上称为“协同行为”等,美国反托拉斯法上通常称为“有意识的平行行为”“一致行动”“协调一致的行为”等,欧盟竞争法上通常称为“协同行为”等。域外司法实践表明,协议并非一定是清晰明确或正式的,并提出了介于明示协议与默示共谋之间的默示协议[15],即认定共谋不需要证明存在明示协议,证明存在一致行动(a concert of action)也可以认定共谋。[16]对于“协同行为”的证明应采取唯一性的标准,即存在平行行为本身并不能证明达成协同行为,除非协同行为是对平行行为的唯一合理解释。[17]在美国,法院需要用“附加因素”(plus factors)[18]来证明行为人有实施协调一致行为的主观意图。在欧盟,法院认为,如果默示共谋是平行行为的唯一合理解释,那么就可以推定发生了默示共谋。[19]笔者认为,两者之间是共通的,其本质都是通过协同行为之外的辅助因素来共同确定横向垄断协议的存在。具体到算法轴辐类共谋中,综合考察域外反垄断法理论研究和立法实践经验(7)Michal S. Gal教授从理论上探讨了算法的类型及在默示共谋中的运行机理,同时从实践出发假定算法可能作为默示协议“附加因素”的五种情形:第一,经营者在有选择的情况下仍然有意识地使用类似的算法,并产生相似的定价或结果;第二,经营者在有更优选择的情况下仍然有意识地使用相关市场上的相同或类似的数据资源,尤其是基于消费者数据资料的定价,使用相同或类似的数据资源可以直接导致价格协调行为的发生;第三,算法设计者或使用者在有更好选择的情况下,仍然有意识地提供相同或类似的案例让机器学习;第四,经营者之间互相采取行动便利竞争对手了解其算法及数据库信息,从而实现对竞争性敏感信息的交流与互通;第五,经营者从技术上“锁定”算法,使其难以改变,从而充分发挥算法在便利及维持价格协调中的作用。同时,总结出上述情形的共性:一是算法有利于协调行动;二是算法的程序员或用户本可以避免的;三是算法并非促进竞争所必须。这样的实践可能因此等同于“有意识的协调”。参见:Michal S. Gal. Algorithms as illegal agreements[J]. Berkeley Technology Law Journal,2019,34(1): 67-118. OECD发布的研究报告《竞争法下竞争者之间的信息交换》指出,即使竞争者之间没有直接的交流,信息共享也可能违反竞争法,其中就包括通过第三方进行敏感信息交换的“轴辐类共谋”,但除了信息交换的内容及当事人的背景等因素,还需要证明以下附加要素:第一,零售商A在明知或应知其供应商B可能将竞争性敏感信息传递给其他零售商C,却依然向供应商B披露其未来的定价策略;第二,供应商B事实上将来自零售商A的竞争性敏感信息传递给其他零售商C;第三,零售商C明知或应知零售商A通过供应商B传递竞争性敏感信息的意图;第四,零售商C使用了上述传递过来的信息制定了自身的定价策略。参见:OECD. Information Exchanges Between Competitors under Competition Law 2010[EB/OL]. (2011-07-11)[2023-08-07] https://www.oecd.org/daf/competition/cartels/48379006.pdf. p.286. 我国学者对附加因素也有研究,比如将下列情形作为认定轴辐协议中横向共谋的 “附加因素”:第一,两个或多个竞争对手与同一个主体 (即轴心)达成相似的纵向安排;第二,只有竞争对手也接受同样安排时,该纵向安排才能对每个竞争者有利;第三,轴心告知或说服每个竞争者其对手将采取同样行动,即辐条接受纵向安排的前提是竞争对手也会这么做。一旦这三个要素得到证明,便可认定辐条之间存在意思联络。参见焦海涛《反垄断法上轴辐协议的法律性质》,《中国社会科学院研究生院学报》,2020年第1期,第33页。,立足于我国反垄断法理论和实践现状,笔者认为,可以将以下情形作为认定算法轴辐类共谋中横向共谋的 “附加因素”:(1)经营者在有选择的情况下仍然有意识地使用相同或类似的算法、数据资源、机器学习案例等,以间接方式促成价格协调;(2)经营者通过第三方传递竞争性敏感信息给其他竞争者,信息的发起者、接收者、传递者明知或应知彼此间信息传递的意图并利用传递的信息达成协调一致的行为;(3)经营者从技术上“锁定”算法用于“监督”协调一致行为,对背离者进行惩罚,而这些算法并非促进竞争之必须。只要满足上述条件,“协调一致的行为”即被认为达成了横向垄断协议,从而认定构成算法轴辐类共谋。简言之,采取“一致行动+附加因素”的标准认定“协议”的存在。

3.对算法轴辐类共谋竞争效果的整体性分析

对算法轴辐类共谋中横向垄断协议规制的第三步是对该算法轴辐类共谋的竞争效果进行整体性分析,看其是否产生排除、限制竞争的效果,若发现在相关市场产生了反竞争效果,则进一步考察行为人是否具有合理的抗辩理由,若无合理的抗辩理由,则依反垄断法予以禁止;若有合理的抗辩理由,则应该对算法轴辐类共谋进行解构,针对其中的算法纵向垄断协议进一步考察其是否成为达成算法横向垄断协议的工具还是滥用市场支配地位行为的产物。若算法纵向垄断协议成为达成算法横向垄断协议的工具,则根据反垄断法上的“合理规则”分析该横向垄断协议的竞争效果;若算法纵向垄断协议系滥用市场支配地位行为的产物,则应先考察市场结构和市场力量,确定拥有市场支配地位的主体,进而分析其所从事滥用支配地位行为的反竞争效果。如果上述情况都没有,无法证明算法轴辐类共谋中横向共谋(“车圈R”)的存在,只能认定为是一个“无车圈”的算法轴辐类共谋,那么对于该“无车圈”的算法轴辐类共谋在反垄断法上并不能当然得到豁免,因为尽管无法证明经营者之间存在算法明示共谋,但在特殊的市场结构和条件下,算法默示共谋也会产生明显的排除、限制竞争的效果,此时可以考虑用共同市场支配地位制度对该算法默示共谋进行反垄断法规制。(8)共同市场支配地位的核心构成要件归纳为:第一,具有协调的动机,比如具备共同利益,或者协调能够带来可观的未来收益;第二,存在反复的相互作用或高频互动,便于达成和维持一致的共同策略;第三,存在较高的市场透明度,便于监测和惩戒背离行为;第四,缺乏充分有效的竞争约束,即能够对抗来自竞争者、供应商、客户以及消费者的外部力量。参见:时建中《共同市场支配地位制度拓展适用于算法默示共谋研究》,《中国法学》,2020年第2期,第89-107页。欧盟竞争法上,由于“有意识的平行行为”所导致的超竞争性价格受到共同支配地位制度的挑战。共同支配地位的判断标准包括市场透明度、被控制程度,是否存在有效的“报复”机制、单方面阻止偏离行为的可能性等,这些标准在算法轴辐类共谋中也可以用来衡量使用定价算法导致的市场结构变化情况。[20]此外,也可以考虑引入“效果标准”,只要算法轴辐类共谋在相关市场上引起了明显的反竞争效果,那么可以初步判断其具有反垄断法上的违法性,进而再根据上述分析,对算法轴辐类共谋的构成要件、运行机理进行解构,判断具体的责任主体。那么,如果可以认定存在算法轴辐类共谋,也可以证明算法轴辐类共谋的违法性,具体的法律责任应如何承担呢?我国最新修订的反垄断相关立法对此问题给出了回应。

四、我国对算法轴辐类共谋规制的反垄断最新立法分析

对算法轴辐类共谋的规制,我国已通过最新修订的反垄断相关法律进行了立法回应,形成了比较系统的规制体系。这不仅完善了算法治理的反垄断法立法体系,而且为算法共谋的反垄断司法和执法提供了法律依据。我国目前立法对算法轴辐类共谋的规制主要体现在《反垄断法》(2022年)、《平台反垄断指南》(2021年)、《禁止垄断协议规定》(2023年)以及《禁止滥用市场支配地位行为规定》(2023年)的相关法律规范中。笔者基于前文对算法轴辐类共谋构成要件的解构,拟以不同主体所承担的法律责任为线索对上述我国反垄断相关立法进行分析:

(一)对车圈R的规制:横向垄断协议和协同行为条款

在算法轴辐类共谋中,一种情况是,如果能够证明经营者A、B、C等主体之间存在“意思联络”,具有达成横向垄断协议的主观意图,则直接可以认定构成一个“有车圈R”的算法轴辐类共谋。在这种情况下,对于车圈R的规制,主要依据我国《反垄断法》《禁止垄断协议规定》中的横向垄断协议条款,责任主体是利用算法达成横向垄断协议(车圈R)的、具有竞争关系的经营者,其违法依据、法律责任及豁免理由的内容与传统轴辐类共谋并无二致。唯一的差别在于平台经济中,对于平台内经营者及平台经营者从事轴辐协议行为的法律责任,由《平台反垄断指南》进行了特别规定。另一种情况是,如果无法证明经营者A、B、C等主体之间存在明确的“意思联络”,则可以认定为构成一个“无车圈R”的算法轴辐类共谋,应依据我国反垄断法上的协同行为条款进行规制,具体体现为我国最新修订的《反垄断法》的第16条,《平台反垄断指南》第9条和《禁止垄断协议规定》第6条,反垄断执法机构可以从行为的一致性程度、信息交换的内容、市场结构、市场变化等角度考察经营者之间是否存在协同行为,进而考察出现协同行为的原因,经营者能否对行为的一致性作出合理解释,若能,则豁免;若不能,则依据合理规则考察其对市场竞争效果的影响,进而决定是否予以禁止。

(二)对辐条S的规制:纵向垄断协议和滥用市场支配地位条款

算法轴辐类共谋中对辐条S的规制主要视其所起的所用而定。首先,如果辐条S被证明是作为达成横向垄断协议车圈R的工具,则启用上文对车圈R的规制条款进行分析;其次,如果辐条S被证明是作为滥用市场支配地位的工具,则启用《反垄断法》《平台反垄断指南》和《禁止滥用市场支配地位行为规定》中的滥用市场支配地位的条款进行规制,值得一提的是,此时的责任主体既有可能是辐条S一端拥有市场地位的经营者车轴H,也有可能是辐条S另一端拥有共同市场支配地位的当事人A、B、C等经营者,关键是看从事滥用支配地位的主体是谁;最后,如果辐条S既未被证明是达成横向垄断协议的工具,也未被证明是成为滥用市场支配地位的工具,则需要启用《反垄断法》《平台反垄断指南》《禁止垄断协议规定》中的纵向垄断协议条款对责任主体、违法依据和豁免理由等进行分析,同时运用反垄断法上的“合理规则”对其所产生的反竞争效果进行分析。

(三)对轴心H的规制:垄断协议组织帮助行为条款

算法轴辐类共谋的“中心”车轴H对于算法轴辐类共谋的达成及维持发挥着实质性作用。然而,由于原来反垄断法对垄断协议采取横向垄断协议和纵向垄断协议简单“二分法”的规制进路,对于轴辐类共谋这样一种复杂的垄断协议并无专门规定,车轴H作为纵向垄断协议的一方当事人往往由于纵向垄断协议本身只影响品牌内部的竞争容易被反垄断法豁免而逃避处罚,同时车轴H又不是横向垄断协议的当事人,因此无法追究其法律责任。本文开头时所提到的轴辐类共谋的案例,无一例外没有追究车轴H的责任。目前,我国新修订的反垄断相关立法中的“垄断协议组织帮助行为条款”为追究算法轴辐类共谋中车轴H的法律责任提供了依据。2022年,我国《反垄断法》新增的第十九条明确规定禁止“经营者”为其他经营者达成垄断协议进行“组织或提供实质性帮助”的行为,在第二十一条明确规定禁止“行业协会”对本行业经营者从事垄断协议予以“组织”的行为,同时在第五十六条第二款和第四款对责任主体“经营者”“行业协会”应承担的法律责任进行了明确规定。(9)我国2022年新修订的《反垄断法》第五十六条第二款规定:“经营者组织其他经营者达成垄断协议或者为其他经营者达成垄断协议提供实质性帮助的,适用前款规定。”此处“前款规定”是指“经营者违反本法规定,达成并实施垄断协议”具体法律责任的规定,可见,“组织者和提供实质帮助者”与“经营者”承担同等法律责任。第五十六条第四款规定:“行业协会违反本法规定,组织本行业的经营者达成垄断协议的,由反垄断执法机构责令改正,可以处三百万元以下的罚款;情节严重的,社会团体登记管理机关可以依法撤销登记。”通过对上述立法条款分析,可以发现:经营者车轴H与达成横纵向垄断协议的A、B、C等经营者“同罪”,适用同一条款处罚规则,承担同样的法律责任;若行业协会作为车轴H组织本行业经营者从事横纵向垄断协议的行为,则可能面临责令改正、罚款甚至撤销登记的处罚。

综上,在我国现有的反垄断立法体系之下,算法轴辐类共谋中车圈R、辐条S、车轴H所涉当事人的行为性质、责任主体、违法依据、法律责任及抗辩理由等都有相关的法律规定可以参照适用(如表1所示)。当然,以上对算法轴辐类共谋当事人法律责任的分析依然是建立在“人类中心主义”的基础上,对于人工智能算法完全脱离“人”的意志,独立地充当车轴H促成轴辐类共谋的达成及维持的情形,由于算法不具有独立的法律人格,目前的立法尚未涉及。笔者认为,这可能是强人工智能阶段才出现的问题,现阶段出于鼓励技术创新的需要,对此种情形,反垄断执法应秉持谦抑的理念予以开展。

表1 我国对算法轴辐类共谋规制的反垄断法律适用规则

结语

科技很少是唯一需要受到规制的“事物”,科技甚至新型科技并不能为呼吁实施新型规制的合理性证成。相反,规制(无论其目标和目的是什么)必须适应其运作中不断变化的社会技术环境。将“规制技术”或者“规制新技术”的框架更改为“为社会技术变革而调整的法律法规”有助于更好地理解法律、规制和技术之间的关系。[21]我国最新修订的《反垄断法》中关于“垄断协议组织帮助行为条款”的规定具有独创性和先进性,为算法轴辐类共谋中轴心行为人的追责提供了法律依据。反垄断执法机构对于算法轴辐类共谋的规制应谦抑而行,厘清算法轴辐类共谋的构成要件,把握其运行机理,遵循其反垄断分析进路,明确法律适用规则,探索一套科学、合理、系统的反垄断规制方法,维持公平竞争的市场秩序。