(安徽大學(xué) 法學(xué)院,安徽 合肥 230601)
算法(Algorithms)是計算機(jī)和其他“智能”設(shè)備執(zhí)行的獨立的逐步操作集,用于執(zhí)行計算、數(shù)據(jù)處理和自動推理任務(wù)[1]。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,算法發(fā)揮的作用也從最初取代人工處理復(fù)雜計算深化至做出預(yù)測甚至做出決策。在此背景下自動定價算法應(yīng)運而生并且已被應(yīng)用于商業(yè)實踐之中,商品的供應(yīng)方借助自動定價算法可以在綜合考量自身庫存、競爭對手價格及客戶需求的前提下快速調(diào)整供給價格,從而實現(xiàn)供需平衡與利潤最大化,而商品的購買方也可借助自動定價算法更快速有效地獲取價格信息并結(jié)合自身需求與偏好做出最佳選擇。盡管在很大程度上算法的開發(fā)與應(yīng)用對提高市場效率、促進(jìn)競爭和增進(jìn)消費者福利而言具有積極意義,但其可能引發(fā)的消極影響尤其是在對競爭造成的損害方面也值得引起警惕。自2015年Ariel Ezrachi與Maurice E Stuckle提出“算法共謀”理論后[2],自動定價算法可能對競爭帶來的威脅已經(jīng)在世界范圍內(nèi)引起廣泛討論。盡管目前自動定價算法引發(fā)算法共謀的案例寥寥無幾,但計算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展足以讓人們相信數(shù)量更多以及更“精妙”的算法共謀絕不會僅僅只停留在理論假設(shè)層面,而算法共謀一旦實現(xiàn)將對包括中國在內(nèi)的各個國家和組織的反壟斷執(zhí)法提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn),因此自動定價算法的反壟斷法律規(guī)制研究極具價值。
根據(jù)2017年經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)出版的作為“算法與合謀”圓桌會議背景的說明報告,可能引發(fā)限制競爭效果的自動定價算法有四種,分別是監(jiān)控算法(monitoring algorithms)、并行算法(parallel algorithms)、信令算法(signaling algorithms)、自主學(xué)習(xí)算法(self-learning algorithms)[3]。同年在柏林競爭會議上,歐盟競爭事務(wù)專員Margrethe Vestager表示“追蹤競爭對手價格的零售商中有三分之二使用自動系統(tǒng)來實現(xiàn)這一目標(biāo),他們中的一些人還使用該軟件自動調(diào)整價格”[4]。已付諸商業(yè)實踐的自動定價算法將引發(fā)橫向價格壟斷風(fēng)險。
監(jiān)控算法是指用于監(jiān)視競爭對手的行為并強(qiáng)制其執(zhí)行橫向價格壟斷協(xié)議的算法。通常而言具有競爭關(guān)系的經(jīng)營者總是無時無刻不在關(guān)注競爭對手的行為(橫向價格壟斷協(xié)議的參與者之間也不例外),并根據(jù)競爭對手的行為相應(yīng)地調(diào)整自身行為以求實現(xiàn)利益最大化,監(jiān)控算法的出現(xiàn)并未從本質(zhì)上改變這一傳統(tǒng),只是由人工監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^計算機(jī)運行算法以實現(xiàn)同樣效果。根據(jù)“囚徒困境”理論,即便是達(dá)成橫向價格壟斷協(xié)議的經(jīng)營者也可能具有背離協(xié)議、私自降價以使自己的產(chǎn)品更具競爭力的傾向,而其競爭對手也需要時刻警惕這種“竊取利潤”的行為并及時采取反制措施。決定反制措施“止損”效果好壞的關(guān)鍵就在于能否在最短時間內(nèi)獲取到對手的行為并做出應(yīng)對。
在價格信息日益透明化的今天,監(jiān)控算法的應(yīng)用使得計算機(jī)可以快速地從互聯(lián)網(wǎng)中檢索、搜集并處理競爭對手的相關(guān)信息,如若需要幾乎可以在競爭對手調(diào)整價格的同時采取反制措施,效率相較人工大為提升,由此留給競爭者試圖通過背離價格壟斷協(xié)議“竊取利潤”的有效時間大幅縮短,遭至其他競爭對手報復(fù)的速度卻顯著加快。故而監(jiān)控算法一旦被存在競爭關(guān)系的經(jīng)營者用于維持價格壟斷協(xié)議,將有效降低經(jīng)營者的背離動機(jī),這顯然有助于橫向價格壟斷協(xié)議的維持。
并行算法是指使存在橫向價格壟斷協(xié)議的競爭者之間的定價在頻繁的市場價格變化中保持一致的算法。并行算法應(yīng)用前,橫向價格壟斷協(xié)議的參與者需通過各種方式協(xié)商定價,而在動態(tài)市場環(huán)境下這樣的協(xié)商必然是頻繁的,由此維持橫向價格壟斷協(xié)定的成本以及被反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)檢測到的風(fēng)險都很高。并行算法的應(yīng)用有效解決了這一問題,使協(xié)商定價行為更具效率且不易被發(fā)現(xiàn)。
橫向價格壟斷協(xié)議的參與者運用并行算法達(dá)到保持價格一致效果的類型有多種,包括“共享型算法”“中心輻射型算法”和“聯(lián)動型算法”?!肮蚕硇退惴ā笔侵赣蓹M向價格壟斷協(xié)議的參與者之間共享的定價算法,用以實現(xiàn)對市場環(huán)境的變化做出一致反應(yīng)的價格壟斷效果。最典型的案例即為美國的“海報案”,根據(jù)指控被告和他的同謀為了執(zhí)行他們的協(xié)議一致采用特定的定價算法來銷售某些海報,并編寫計算機(jī)代碼,指示基于算法的軟件設(shè)定價格符合協(xié)議[5]?!爸行妮椛湫退惴ā笔侵笝M向價格壟斷協(xié)議的參與者將自動定價算法的編寫委托給同一軟件開發(fā)公司所生成的算法。受托方基于相同的思路開發(fā)算法并制定定價策略,當(dāng)委托方應(yīng)用這些算法自動定價時就可能產(chǎn)生類似中心輻射型(hub and spoke)的共謀效果,引發(fā)價格上漲[3]?!奥?lián)動型算法”是指橫向價格壟斷協(xié)議的參與者之間運用算法使一方定價自動匹配另一方定價以實現(xiàn)排除彼此之間競爭的算法。典型案例為英國“Trod”案,本案中共謀者之一GBE運用自動定價軟件匹配Trod的價格,而Trod的算法設(shè)計為忽略GBE的價格,只對其他在線商家的價格變化做出反應(yīng),這樣就產(chǎn)生了價格追隨效果,排除了GBE與Trod的價格競爭[6]。
信令算法是指競爭者通過在市場中單邊釋放信號,觀測其他競爭對手對該信號做出的回應(yīng),不斷調(diào)整信號并釋放直至其他競爭者發(fā)出一致信號(如一致提高至某一價格)時將協(xié)調(diào)一致的成果固定為新的價格設(shè)定的算法。在信令算法出現(xiàn)前已存在類似的共謀實踐,在20世紀(jì)90年代美國訴航空運價出版公司一案中,美國的8家航空公司通過向航空運價出版公司提前數(shù)周發(fā)送票價信息并完成信息交換以達(dá)到協(xié)商票價變動和加價的目的,并最終提高了市場票價①。但是這種達(dá)成共謀意向的做法在過去通常難以實現(xiàn),因為當(dāng)某一競爭者單邊釋放信號后并非所有競爭者都能及時接收到信號并作出回應(yīng),而該信號又對市場即刻生效,因此這種試探性“協(xié)商”行為很可能會給自己帶來利潤損失,考慮到“協(xié)商”過程的反復(fù)性,競爭者不會對釋放信號有強(qiáng)烈的動機(jī)。
市場價格的日益透明化和計算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用極大地提高了獲取競爭對手價格信息的效率,信令算法的應(yīng)用更使得競爭者可以對其他方的“協(xié)商信號”作出快速響應(yīng),這極大地縮短了“協(xié)商”的周期,減少甚至消除了“協(xié)商”的成本,由此阻礙這類共謀的最大障礙得以去除,競爭者完全可以憑借信令算法快速有效地建立橫向價格壟斷協(xié)議。
相較于上述三種自動定價算法,自主學(xué)習(xí)算法可謂最為復(fù)雜和精妙。自主定價算法是指競爭者開發(fā)的旨在實現(xiàn)利潤最大化的集自主學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)其他市場參與者(可能是人類或其他算法)行為的能力及獨立作出決策能力為一身的算法。雖然自主學(xué)習(xí)算法是否會引發(fā)價格壟斷效果仍處于理論討論范疇,目前也尚無相關(guān)案例可作參考,但正如Ai Deng認(rèn)為的那樣,算法可以在沒有人為干擾的情況下自己實現(xiàn)共謀,并且對反壟斷執(zhí)法構(gòu)成了比人類協(xié)調(diào)和勾結(jié)更大的挑戰(zhàn)[7]。
經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為競爭者需要解決一系列問題以維持共謀:首先,在共謀建立前競爭者需要認(rèn)定采取共謀比競爭更能利潤最大化;其次,在共謀存續(xù)期間競爭者堅持共謀所帶來的經(jīng)濟(jì)利益要超越單方面背離共謀帶來的經(jīng)濟(jì)利益;最后,必須存在檢測和懲罰競爭者單方面背離共謀的有效機(jī)制以阻止作弊行為[8]。解決上述一系列問題的過程是復(fù)雜的,但由于自主學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)速度比人類快,因此具備在經(jīng)歷快速嘗試與矯正錯誤后最終實現(xiàn)共謀的可能性。Ai Deng對自主學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)共謀的路徑作出假設(shè):假設(shè)A與B是同類產(chǎn)品中僅有的兩個在線賣家,而A與B的采購成本與銷售價格均為彼此所獲悉,雙方都使用自主學(xué)習(xí)算法進(jìn)行定價,首先A的算法提高并保持較高的價格直至B的算法改變價格,如果B的算法并未提高價格以應(yīng)對A的價格上漲,那么A的算法將降價至產(chǎn)品的成本價格甚至低于成本價格,此時低價將損害A和B的利潤,A的算法將在一段時間內(nèi)保持低價,之后A的算法再次提高價格至高價,如果B的算法仍未改變定價,A的算法將再次重復(fù)之前的降價行為,經(jīng)過幾輪價格調(diào)整后,B的算法可能會發(fā)現(xiàn)A似乎在向其發(fā)送“信號”,即與A一起提高價格或遭受利潤損失,在這種情況下B的算法可能出于避免利潤損失的追求而決定與A的漲價保持一致,如果B的算法出于對長期利潤的追求結(jié)果也是如此[7]。Ai Deng的假設(shè)揭示了自主學(xué)習(xí)算法達(dá)成共謀的關(guān)鍵在于A的算法尋找到了“獎勵—懲罰”機(jī)制(這一機(jī)制被共謀經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為是決定橫向價格壟斷協(xié)議穩(wěn)定性的關(guān)鍵所在[9]),而B的算法在經(jīng)歷多次失敗(遭受利潤損失)后意識到雙方的戰(zhàn)略選擇是相互依存的,逐漸“學(xué)會”修正自身的行為以避免繼續(xù)遭受損失,在該假設(shè)中正是自主學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)行為引發(fā)了橫向價格壟斷風(fēng)險。
《中華人民共和國反壟斷法》(以下簡稱《反壟斷法》)第13條明確禁止具有競爭關(guān)系的經(jīng)營者達(dá)成固定或變更商品價格的壟斷協(xié)議,但隨著自動定價算法的快速發(fā)展不僅橫向壟斷協(xié)議更加隱蔽,甚至依據(jù)現(xiàn)有的理論難以將其引發(fā)的價格壟斷風(fēng)險納入《反壟斷法》的規(guī)制范圍。當(dāng)然,自動定價算法并非必然導(dǎo)致價格壟斷效果,只有當(dāng)自動定價算法“有意”或“無意”地達(dá)成具有壟斷高價效果的“一致行為”即達(dá)成算法共謀時,才引發(fā)限制競爭的效果,前者為顯性算法共謀,后者為默契算法共謀。
顯性算法共謀是指算法程序本身即基于價格壟斷協(xié)議設(shè)計,算法的運行目的是執(zhí)行價格壟斷協(xié)議(共謀),區(qū)別于默契算法共謀,顯性算法共謀產(chǎn)生的價格壟斷效果并未超出其設(shè)計者的主觀意志范圍。監(jiān)控算法、并行算法、信令算法本質(zhì)上都屬于顯性算法共謀,使用這些算法的競爭者之間存在橫向價格壟斷協(xié)議,而這些算法的運用使他們之間的協(xié)商變得高效而隱蔽,并且算法的存在使價格壟斷協(xié)議本身更為牢固。顯然,顯性算法共謀所引發(fā)的價格壟斷效果應(yīng)歸責(zé)于應(yīng)用并受益于算法的經(jīng)營者本身。由于價格壟斷協(xié)議依然存在,即便由書面或口頭形式轉(zhuǎn)變?yōu)槌绦虼a也會留下痕跡,所以顯性算法共謀給反壟斷法律制度帶來的挑戰(zhàn)更多體現(xiàn)在執(zhí)法難度的提升上。
反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)在面對潛在的顯性算法共謀案件時受到的最大挑戰(zhàn)就是如何獲取作為橫向價格壟斷協(xié)議存在形式的算法?,F(xiàn)如今,自動定價算法在商業(yè)實踐中扮演越來越重要的角色,其往往被視作商業(yè)秘密并采取嚴(yán)格保密措施,而我國相關(guān)法律并未明確規(guī)定經(jīng)營者有披露算法的義務(wù),再者由于經(jīng)營者使用的算法紛繁復(fù)雜,即便將算法完整地呈現(xiàn)在執(zhí)法機(jī)構(gòu)面前,執(zhí)法機(jī)構(gòu)也未必能準(zhǔn)確識別算法的內(nèi)容,正如Ananny M與Crawford K認(rèn)為的那樣:在一定程度上透明度和權(quán)力可能是脫離的,甚至透明化有時反而會遮蔽真相[10]。這些因素的存在使得反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)在搜集證據(jù)時將面臨重重困境。
默契算法共謀是指自主學(xué)習(xí)算法在沒有競爭者參與溝通或協(xié)商的前提下通過自主學(xué)習(xí)功能最終“學(xué)會”配合或適應(yīng)競爭對手的行為而實現(xiàn)的共謀。如果說顯性算法共謀給反壟斷法律制度帶來的挑戰(zhàn)集中于調(diào)查取證難的話,那么默契算法共謀給反壟斷法律制度帶來的挑戰(zhàn)更多體現(xiàn)在共謀的認(rèn)定本身。通常認(rèn)為,反壟斷法律制度所禁止的共謀是競爭者達(dá)成合意的共謀,而非單純的具有共謀效果的平行行為,美國LTL航運服務(wù)案中法院即認(rèn)為原告必須證明9名被告之間存在協(xié)議是被告定價決策(共同漲價)的原因,而不是對外部刺激的無意但相同的個體反應(yīng)[14]。在過去兩者的界限涇渭分明,但自主學(xué)習(xí)算法出現(xiàn)后情況發(fā)生了變化。從共謀的角度看,算法從完全按照人類的設(shè)計意圖運行(作為人類共謀的工具)到算法完全自主學(xué)習(xí)并作出決策(平行行為)是一個量變過程,在這個過程中算法與人類之間的聯(lián)系變得越來越弱[3],換言之算法的自主學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)人類對算法決策結(jié)果的準(zhǔn)確預(yù)測可能性就越低,于是在量變過程中反壟斷法律制度對人類的歸責(zé)可能性也隨之降低,在此過程中人類是否對算法的決策結(jié)果承擔(dān)責(zé)任的臨界點是難以找尋的,而這也正是自主學(xué)習(xí)算法給反壟斷法律制度帶來的最大挑戰(zhàn)。
面對自主學(xué)習(xí)算法帶來的挑戰(zhàn),目前無論學(xué)者還是組織的態(tài)度都各不相同。在2018年12月的一場圓桌會議上對這一問題進(jìn)行了討論,有學(xué)者表示自主學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)對促進(jìn)競爭是有益的,有學(xué)者表達(dá)了對自主學(xué)習(xí)算法所帶來的共謀可能性的擔(dān)憂,但更多的學(xué)者表示將對這一領(lǐng)域繼續(xù)關(guān)注[11]。加拿大競爭局2018年2月則表示“在沒有協(xié)議證據(jù)的情況下,有意識的平行行為不涉及卡特爾條款,也不應(yīng)改變卡特爾執(zhí)法以解決這種單方面行為”[12]。
相比于國外對自動定價算法存在引發(fā)價格壟斷風(fēng)險的可能性的激烈討論,國內(nèi)的相關(guān)研究才剛剛起步,并且對這一問題的認(rèn)識主要來源于國外的研究成果。但我國在法律層面已經(jīng)開始關(guān)注算法問題,不過側(cè)重點在于對消費者權(quán)益的特殊保護(hù),而非競爭秩序的維持[13]。自動定價算法的廣泛應(yīng)用和迭代更新足以讓立法和執(zhí)法部門引起警覺,并重新審視現(xiàn)有反壟斷法律制度的不足。
一直以來算法被經(jīng)營者視作商業(yè)秘密并采取保密措施,無論消費者還是執(zhí)法者都只能看到運行結(jié)果而無法窺探其運行過程。算法的“封閉性”已遭至德國總理默克爾與法國總統(tǒng)馬克龍的批評,他們認(rèn)為算法應(yīng)當(dāng)向社會公眾披露。當(dāng)下自動定價算法正給競爭帶來越來越實質(zhì)化的威脅,在這種趨勢下打破自動定價算法的“封閉性”或至少增強(qiáng)自動定價算法的可審計性是有必要的。雖然有學(xué)者認(rèn)為由于算法經(jīng)常被改變且難以被非專業(yè)人士所理解,算法披露在法律規(guī)范上是否可取值得懷疑[14],但正如美國計算機(jī)協(xié)會公共政策委員會(USACM)認(rèn)為的那樣,強(qiáng)制自動定價算法的設(shè)計者在編寫代碼時記錄模型、記錄自動定價算法運行過程中的數(shù)據(jù)和決策,以供執(zhí)法者在懷疑該算法引發(fā)價格壟斷風(fēng)險時進(jìn)行審查,對于解決問題是有幫助的[1]。
經(jīng)營者應(yīng)對有意識的共謀承擔(dān)完全的法律責(zé)任,而對平行行為不承擔(dān)法律責(zé)任,自動定價算法的參與使經(jīng)營者是否對算法的決策結(jié)果承擔(dān)責(zé)任的臨界點變得模糊,由此給反壟斷執(zhí)法帶來困惑。雖然自動定價算法的應(yīng)用改變了傳統(tǒng)的經(jīng)營者決策過程(經(jīng)營者逐步依賴自動定價算法作出決策),但反壟斷法律的歸責(zé)原則不應(yīng)發(fā)生根本改變,即反壟斷法律懲罰達(dá)成共謀的手段而非共謀效果本身。當(dāng)自動定價算法在決策過程中越來越起到主導(dǎo)作用,經(jīng)營者的意志對決策結(jié)果的作用將逐漸淡化,在這一過程中經(jīng)營者的可歸責(zé)性必將經(jīng)歷從完全到零的變化,而當(dāng)可歸責(zé)性降低至某臨界點(可歸責(zé)性大于零)時經(jīng)營者就不必為自動定價算法的決策負(fù)責(zé)。這一臨界點的確定依據(jù)只能是經(jīng)營者對自動定價算法所作決策結(jié)果的合理的預(yù)測可能性,當(dāng)自動定價算法的決策結(jié)果超出經(jīng)營者設(shè)計算法時的預(yù)測可能,那么經(jīng)營者對這一結(jié)果無需承擔(dān)法律責(zé)任。當(dāng)然,對執(zhí)法者而言這種“合理的預(yù)測可能性”的認(rèn)定也存在諸多困難,需要結(jié)合其他證據(jù)材料最終確定,而這正是基于增強(qiáng)自動定價算法的可審計性才可能實現(xiàn)的。
這種確定經(jīng)營者法律責(zé)任的方法還會產(chǎn)生另一有助于預(yù)防默契算法共謀帶來的價格壟斷風(fēng)險的效果,那就是經(jīng)營者(自動定價算法的設(shè)計者)在設(shè)計算法之初必須考慮到自身可能因算法的決策結(jié)果而承擔(dān)法律責(zé)任,因此將迫使其在編寫程序時有意識地降低自動定價算法實現(xiàn)默契算法共謀的可能性而非單純考慮追求最大利潤。
算法具備高效的檢索、搜集、處理信息的能力,已被經(jīng)營者廣泛付諸商業(yè)實踐甚至利用其實施共謀,而執(zhí)法部門卻仍采用傳統(tǒng)的手段調(diào)查取證,違法手段與執(zhí)法手段的技術(shù)差距正被算法的更新迭代逐漸放大,因此有必要采用更先進(jìn)的執(zhí)法手段作為應(yīng)對。韓國公平貿(mào)易委員會(KFTC)早在2013年提交給卡特爾調(diào)查圓桌會議的報告中就表示其已經(jīng)運用投標(biāo)操縱指標(biāo)分析系統(tǒng)(BRIAS)對大量公開招投標(biāo)信息進(jìn)行自動定量分析,從而預(yù)測操縱投標(biāo)的可能性[15]。KFTC的實踐為反壟斷執(zhí)法部門提供了應(yīng)對自動定價算法共謀的有益參考,如若執(zhí)法者也能運用算法獲取并分析經(jīng)營者通過自動定價算法做出的行為,將極大地提高執(zhí)法效率,并且可能會使得經(jīng)營者之間通過自動定價算法實現(xiàn)的共謀行為有跡可循。此外算法運用機(jī)制的構(gòu)建也有助于彌補反壟斷執(zhí)法工作人員相關(guān)知識的不足。
反壟斷法律制度立法部門還可以從降低算法共謀達(dá)成可能性和增加偏離可能性兩方面應(yīng)對自動定價算法共謀帶來的價格壟斷風(fēng)險。前文OECD的報告指出算法對共謀可能性的影響是復(fù)雜的,由多種因素共同決定,如表1所示。
表1 影響因素
從降低自動定價算法達(dá)成共謀可能性的角度出發(fā),立法者可以通過制定降低市場透明度及經(jīng)營者之間互動頻率的法律制度而降低算法采取反制措施懲罰偏離、價格追隨、協(xié)商及自主學(xué)習(xí)的速度,這將有效減少共謀達(dá)成的可能性。從增加自動定價算法達(dá)成共謀后偏離可能性的角度出發(fā),立法者可以基于“囚徒困境”理論繼續(xù)發(fā)揮寬恕制度的作用。在前述英國“Trod”案中,正是GBE向英國反壟斷機(jī)構(gòu)競爭與市場部門(CMA)舉報其與Tord達(dá)成并實施了橫向價格壟斷協(xié)議來換取寬大處理,從而使執(zhí)法部門發(fā)現(xiàn)這一共謀[6]。
在某種程度上,當(dāng)前國外對自動定價算法共謀威脅的激烈討論正說明了其帶來的風(fēng)險正變得日益迫切,雖然國內(nèi)尚無此類案件,但應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到計算機(jī)技術(shù)無論是發(fā)展還是傳播都是極為迅速的,國界不會對其傳播構(gòu)成實質(zhì)阻礙。我國的反壟斷執(zhí)法部門不僅需要關(guān)注市場變化警惕算法共謀案件的出現(xiàn),更應(yīng)當(dāng)跟進(jìn)國外對此領(lǐng)域的研究從而提高對自動定價算法共謀的認(rèn)識,尤其在認(rèn)識默契算法共謀方面還應(yīng)與算法領(lǐng)域的專家密切合作。
注釋:
① United States v. Airline Tariff Publishing Co., 836F.Supp.9.(1993)
② In re LTL Shipping Servs. Autitrust Litig.(2009)
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西安建筑科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)2019年4期