[关键词]：人工智能；算法垄断行为；市场力量；竞争损害；反垄断法
一、问题的提出
大数据、算法和算力是人工智能发展的三个要素，其中，起关键作用的是算法。算法是一种结构化的决策过程，它使计算过程自动化和智能化，从而根据数据输入生成决策结果。作为一种自动化决策，算法可被用于满足客户的个性化需求、预测价格变化、分析客户偏好、优化业务流程、改进或开发新产品等方面。毫无疑问，算法已成为智能经济时代经营者取得成功的重要工具，通常情况下会对消费者福利和社会总福利产生积极的影响。
2021年是我国算法滥用规制元年。2月7日，国务院反垄断委员会印发的《关于平台经济领域的反垄断指南》对于经营者利用算法达成垄断协议以及利用算法实施拒绝交易、限定交易、差别待遇等行为作出了明确规定。5月8日，国家互联网信息办公室部署2021年“清朗”系列专项行动，专门提出“算法滥用治理”。9月17日，国家互联网信息办公室、国家市场监督管理总局等九部门联合印发《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，将防范算法滥用风险作为促进算法生态规范发展的重要任务。12月31日，国家互联网信息办公室、国家市场监督管理总局等四部门联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》，明确经营者不得利用算法实施影响网络舆论、规避监督管理以及垄断和不正当竞争行为。2022年6月24日，全国人大常委会新修订的《中华人民共和国反垄断法》（以下简称“《反垄断法》”）第9条明确禁止经营者利用算法排除、限制市场竞争；第22条第2款禁止具有市场支配地位的经营者利用算法实施滥用市场支配地位的行为。
与国外算法垄断案例日渐增多形成鲜明对照的是，当前我国尚未出现算法垄断案例。究其原因，一是算法垄断行为具有新颖性、专业性、复杂性和隐蔽性等特点，不易被识别；二是面对人工智能时代的算法滥用行为，脱胎于工业时代、成熟于信息时代的反垄断法具有明显的滞后性；三是我国理论界对算法滥用及其反垄断法规制的理论研究不够深入。当前，理论界主要讨论了算法共谋和算法个性化定价，对算法经营者市场力量的形成机理、算法垄断行为的类型、算法垄断行为的规制路径等缺乏深入分析。有鉴于此，本文拟对上述问题进行研究，以期促进我国算法市场和智能经济的健康快速发展。
二、算法经营者市场力量的形成机理
（一）大数据和算法是经营者获得市场力量的“左膀右臂”
（二）算法滥用是经营者不当获得市场力量的重要方式
算法保护主要有商业秘密保护和专利权保护两种模式，商业秘密保护模式既保护涉及算法的技术方案也保护算法本身，但专利权保护模式只保护涉及算法的技术方案。但无论采用哪一种保护模式，算法都有助于经营者获得和维持市场力量。究其原因，算法尤其是高性能算法具有极高的价值，算法的开发和使用有助于经营者积累更多的资金，进而吸引更多用户，在“用户反馈回路”和“货币化反馈回路”的作用下，算法经营者在用户数量、资金实力和市场势力等方面进一步拉开与新进入者的距离。虽然商业秘密的保护模式不具有排他性，新进入者可以自行开发同样的算法，但算法开发的高昂成本，以及竞争对手早已通过算法牢牢锁定了用户，新进入者若要与竞争对手相抗衡，在资金、用户等方面面临较高的市场进入障碍。如果涉及算法的技术方案采用专利权保护模式，在专利有效期内，新进入者也难以运用这种技术方案，算法成为新进入者的市场壁垒。
尽管人工智能和机器学习领域的权威学者吴恩达（AndrewNg）认为：“人工智能的市场壁垒不是算法而是大数据。”然而，由于高昂的算法开发成本以及算法的知识产权属性决定了算法会成为市场准入的重要壁垒。算法壁垒本质上是资源壁垒而非技术壁垒，算法壁垒的形成源于开发算法所需要的巨额资金以及训练算法所需要的海量数据，这对于新进入者和潜在进入者而言，都是一道难以逾越的鸿沟。
（四）算法在网络效应和锁定效应的作用机制中扮演关键角色
三、算法垄断行为的类型化
（一）算法共谋行为
在反垄断法中，其他协同行为是一类难以识别和认定的垄断协议类型，是经营者通过默示、默契或者心照不宣等不易为公众所察觉的方式达成协调价格、限制生产数量或销售数量等协调行为，具有较强的隐蔽性和行为认定难的特点。算法共谋是经营者利用算法在数据收集、信息传递以及自动化决策等方面的优点，以比传统协同行为更加隐蔽的方式达成并实施的垄断协议。算法共谋在垄断协议达成上弱化了人的意志，呈现出较强的技术性和智能化特点；在垄断协议的实施上，“算法的绝对理性、无情感、无偏见的特性使得算法共谋克服了传统共谋下经营者之间因相互不信任而出现的‘囚徒困境’，使得算法可以在各种复杂的环境中维持合作，从而强化了算法共谋的稳定性。”概言之，算法共谋行为具有明显的技术性、智能化、稳定性和隐蔽性特点。
《关于平台经济领域的反垄断指南》第5条至第8条对横向算法垄断协议、纵向算法垄断协议、轴辐算法协议作出了规定。新修订的《反垄断法》在“垄断协议”一章中虽未明确规定算法共谋行为，但“总则”第9条规定：“经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为。”换言之，经营者利用算法达成和实施排除、限制竞争的算法共谋行为，亦为反垄断法所禁止。从总体上看，现行反垄断法关于垄断协议的规制架构基本上可以应对算法共谋行为。但是，由于算法共谋犹如“尼斯湖水怪”，“经营者间的协商、交流和实施更加难以被察觉，一定程度上增加了执法机关发现线索、搜集证据和确认违法行为的难度”。因此，垄断协议规制的法律制度还需要在意思联络的认定、算法共谋的识别和举证以及法律责任分配等方面作出相应的调适。
（二）滥用市场支配地位行为
1.自我优待行为
2.算法个性化定价行为
从行为后果看，算法个性化定价不仅损害消费者福利，也背离了人们普遍追求的公平正义理念。为此，我国电子商务法第18条规定电子商务经营者应当向消费者提供不针对其个人特征的选项，其中包括价格选项。《关于平台经济领域的反垄断指南》第17条第1款规定，经营者基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件，排除、限制市场竞争的，可能构成差别待遇行为。如果算法个性化定价只是损害了消费者福利，并未造成竞争损害，理论上可构成剥削性滥用行为。当前，各国反垄断执法的重点是规制排他性滥用行为，通过规范市场竞争间接保护消费者利益。但是，自从德国联邦卡特尔局针对Facebook侵犯消费者隐私的剥削性滥用行为展开调查后，有学者认为“平台经济下反垄断法对消费者的定位应从间接保护转换为直接保护”。鉴于不同法律之间存在较为清晰的边界以及不同法律发挥着不同的功能，对于算法剥削性滥用行为是否需要由反垄断法进行规制，“还应考虑到是否存在其他法律领域（如数据保护法、消费者保护法和反歧视法）尚未填补的规制缺口”。
不可否认的是，个性化定价算法还具有明显的成本和效率优势，有助于降低市场准入壁垒。国内有学者认为：“算法个性化定价优势明显、类别多样、运用场景丰富，经济效果变动不居。”英国竞争和市场管理局在一份报告中也承认，在许多情况下，个性化定价可以降低消费者的搜索成本，经营者可以设定一个更低的价格，新进入者通过个性化定价能迅速进入一个市场，因而可以增加总产量和增进消费者福利。申言之，并非所有的算法个性化定价都属于违法行为，我国电子商务法采取“一刀切”方式禁止电子商务经营者提供针对个人特征选项的规定有待商榷。《关于平台经济领域的反垄断指南》第17条第3款规定经营者在符合正当的交易习惯和行业惯例、针对新用户在合理期限内开展优惠活动以及基于公平、合理、无歧视规则实施的随机性交易等正当理由的情况下，实施算法个性化定价不会构成差别待遇行为，这种基于合理原则的规定更为科学。因此，算法个性化定价是一个中性概念，使用“算法价格歧视”或者“大数据杀熟”的表述容易引发社会公众对该行为的误读。
3.利用算法实施的其他排他性滥用行为
（三）算法驱动型经营者集中行为
在经营者集中领域，算法通过数据收集和数据挖掘，可以为主导经营者精准识别和实时监控潜在竞争对手。一旦一家企业可能会对主导经营者构成竞争威胁，算法可以针对不同的潜在竞争对手设定不同的威胁级别，并向主导经营者发出预警，主导经营者可以依据算法的分析结果选择向潜在竞争对手实施扼杀式收购。不仅如此，算法还可以根据潜在竞争对手的商业价值和算法经营者的商业状况，设定一个最优的收购价格。对于算法在扼杀式收购中的重要作用，OECD在一份报告中指出：“算法可以非常迅速地识别任何市场威胁，例如通过一种被称为‘实时预测’的先进手段，允许现有企业先发制人地收购任何潜在的竞争对手，或对竞争对手的市场进入作出积极的反应。”通过扼杀式收购，算法经营者消除了潜在的竞争威胁，进一步巩固和强化了市场支配力。
四、算法垄断行为反垄断法规制的基本路径
相对于传统的违法垄断行为，经营者实施的算法垄断行为对现行反垄断法理论和制度带来了一定的挑战。传统的“市场结构—市场行为—市场绩效”的反垄断法分析框架不能适应算法垄断行为的规制需要，消费者福利标准和社会总福利标准也存在明显的局限性，算法垄断行为的专业性和复杂性使得单一的反垄断规制工具难以实现有效规制。故此，选择科学合理的规制路径是因应算法垄断行为竞争隐忧的必由之路。
（一）构建“市场力量—市场行为—竞争损害”的反垄断法分析框架
（二）确立算法垄断行为反垄断规制的标准
第三，福利标准在算法垄断行为的规制中具有明显的局限性。虽然算法具有明显的效率优势，但算法垄断行为也可能会损害消费者福利或社会总福利，因而算法垄断行为的“整体效果模糊不清”。由于福利分析范式要求进行定量分析，算法垄断行为结果的模糊性和不确定性导致定量分析陷入了困境，这也是当前理论界和实务界对算法个性化定价等算法垄断行为争论不休的重要原因。如果采用消费者福利标准，反垄断法的保护范围显得过于狭窄。以外卖平台为例，根据我国消费者权益保护法关于消费者的界定，点单用户才属于消费者，外卖员和外卖商家的权益难以得到保障。如果采用社会福利标准，鉴于社会福利标准没有考虑分配公平问题，背离了近年来竞争法领域所倡导的公平价值。因此，无论是消费者福利标准，还是社会总福利标准，因过于追求单一的效率目标而存在明显的局限性。
（三）健全算法垄断行为的分类综合规制模式
关于算法滥用行为的法律规制，美国通过《算法正义和互联网平台透明度法案》《2022年算法责任法案（草案）》建立了以算法审计为核心的责任承担模式，欧盟通过《通用数据保护条例》建立了以算法解释为核心的权利保护模式。在实际操作中，算法审计对算法审查主体提出了较高的技术要求，对于深度学习算法等较为复杂的算法，算法审查主体往往无能为力。至于算法解释，虽然白箱算法通过解释可以清晰地识别使用该算法的策略和行为，但黑箱算法难以以社会公众容易理解的方式进行解释。还有学者提出了“算法消费者”理念，以抗衡经营者的算法滥用。申言之，如果不对算法垄断行为进行类型化划分，对所有算法垄断行为笼统地采取算法审计或者算法解释等规制措施，并不能解决所有算法垄断问题。因此，对于算法垄断行为，应当采取分类规制模式，坚持合理原则和个案分析的立场，不能基于对“算法黑箱”的恐惧，妖魔化算法垄断行为，错误地采取“一刀切”的规制措施，“因为过度的监管干预可能会导致新的进入壁垒，并降低公司投资专有算法的积极性”。
五、结语
在与市场竞争的关系上，算法具有两面性。一方面，算法在促进市场竞争方面有很大的潜力，可以帮助经营者改进和开发产品、设定最优价格、降低经营成本和市场准入壁垒，促进新进入者与主导经营者开展竞争；另一方面，算法赋予了经营者强大的市场力量，成为经营者实施排除、限制市场竞争行为最为隐秘的手段。对于算法垄断行为，不能因其具有促进市场竞争的潜在优势而放任不管，也不能因其可能排除、限制市场竞争而妖魔化算法垄断行为，应当秉持合理原则和个案分析立场，在反垄断法规制与算法创新之间取得科学平衡。