算法合谋反垄断规制的原理、挑战与应对
以在价格协议中的功能差异为标准,算法可被归纳为辅助型算法与决策型算法两类,二者的运行原理与可能导致的算法合谋风险有所不同,也给反垄断执法带来了不同程度的规制挑战.总体而言,当前反垄断法规制算法合谋问题主要面临以下难题:第一,算法合谋的高隐蔽性与监控力度使其难以被调查与证实.第二,传统垄断协议理论在算法合谋引发的默示合谋问题中有效性受限.第三,反垄断法律责任体系在算法合谋问题上存在规制漏洞.导致上述问题的原因在于,传统反垄断法理论与新型算法技术在规制理念与规制方法上存在代沟.对此,有必要强调产业特性与规范共性的结合,通过充分理解算法影响下市场在数据驱动下的竞争模式、高效的信息交互机制与机器主导的竞争演变上体现出的全新特征,对反垄断法规制算法合谋提出的新要求,从而避免对数据资源要素、信息交互机制与市场创新动力造成破坏.具体而言,首先可以在反垄断规制实践中通过事前监管措施弥补反垄断执法滞后性,重新调配反垄断执法机构与算法合谋相关主体之间的力量制衡.其次,重新衡量算法默示合谋行为的合法性标准,有意识地突破传统反垄断法视角的局限性,通过综合运用各类证据与特别法,弥补现有反垄断法在算法合谋规制中的漏洞.最后,辩证分析赋予算法责任主体地位的可能性,完善算法合谋法律责任承担体系,谋求算法合谋反垄断规制的可行出路.
算法合谋、默示合谋、反垄断法、自主学习型算法、数据法学
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B565.59
2021-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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