数字平台算法默示共谋责任主体研究

摘要：未来商业经济发展的主要阵地在数字平台，电商平台也是市场经济的重要组成部分。计算机信息技术的快速发展，算法成为数字平台不可或缺的技术手段，算法通过对大数据的处理、分析，为数字平台定价、营销、物流等方面提供精准服务，但不可忽视的是算法日益智能化，平台经济中的算法共谋现象已然出现，尤其以算法默示共谋形成的“算法黑箱”问题引起了学界的广泛关注，但现有政策和法律法规对算法默示共谋的问题并无具体规定，对算法默示共谋的违法性认定的前提是需要对责任主体进行明确界定，本文主要对数字平台算法默示共谋中的责任主体进行研究。

关键字：数字平台；算法默示共谋；责任主体；

1.数字平台

理解数字平台的概念，首先要对数字化进行一个解释。数字化从技术角度出发，计算机把各类复杂事务，如人、物等元素转化成数字信号，利用代码程序处理运算信号，推进互联网的发展，并不断向数据化、智能化发展；从社会角度出发，数字化是计算机技术带来的产业升级、产品更新，即“互联网+”。“互联网+”的模式已经渗透到各个行业领域，带来社会生活和生产方式的转变。数字平台是在数字化的基础上，提供产品服务的数字驱动中心，以数据信息作为生产资料，计算机技术为操作手段，产品服务为结果导向。平台能够统一协调其中的各类数据，通过算法技术，纵向打通上游资源输入端和下游输出口，横向整合相同产品、相同服务，在其平台区域内，形成一个大体量的“自治空间”。因此，数字平台天然就具有一定的垄断倾向性。公民生活最基本的六个方面吃、住、行、游、购、娱，都有大型数字平台，这六大方面的数字平台和人们生活息息相关，其共同特点是规模大，平台经历了市场资源的“原始积累”后，剩下的胜利者都具有一定的规模化，并且都有强大的计算机服务器作为硬件支撑。大数据和算法是“秘密武器”，这六大类的平台在为人们提供生活便利的同时，也在时时刻刻地收集消费者各类数据，掌握了海量的大数据后，每个平台都构建了自己的算法系统或算法机制，对这些数据进行处理、分析、运行，根据这些运行结果不断优化自己的产品服务，抢占市场份额，并增加用户黏性。这些平台不断规模化发展，其中《反垄断法》和《反竞争法》对其有了一定程度的规制，但很多由互联网技术层面带来的潜在隐患尚未被有效规制，其中尤以算法共谋为典型代表。

2.算法共谋

2.1算法

算法首先是数学家们关注的问题，目前的算法模型也是数学逻辑，算法在输入口接收数据信息，这些数据形成原始参数，在算法模型中运行后在输出口得到新的数据结果，这就是一个基本的算法模型。延伸到社会学层面，广义的社会学理解中算法是解决某个社会问题的进程，以后相同类似问题都可以按照这个进程进行解决。而计算机学者通常将算法的含义限缩于“数字符号”，即能够进行加减乘除运算，一个基本算法程序中包含的结构流程是：（1）对数据赋值；（2）编写逻辑语序；（3）进入if、while组成的循环体；（4）结尾增加条件测试语句；（5）结果输出。最后对以上流程进行封装，形成一个独立运行的算法，此算法就可以嵌套于各类程序系统中发挥作用。

2.2算法自主学习

算法在形成一套固定的标准流程后，大多数人会认为程序化的东西没有改进空间，但现在的技术已经能够让机器自主学习，就如厨师每天烹饪同一道菜品时，也会不断推陈出新，变换花样，提高自己的手艺一样，算法也能在运行数据中不断升级、优化自己的计算方式和能力。霍金曾预言，人工智能的发展使得机器人产生自主意识，在不久的未来机器人将取代人类，终结人类文明。这句话现在看来并不是危言耸听，确有理论依据，算法的设计师们要让算法“思考”起来，不仅要能决策，而且要“会”决策，初阶算法实现的是数据运行功能，高阶算法则要根据数据和市场环境自主学习，进而自主决策。这就引入了深度学习概念，深度学习属于一种更复杂的机器学习算法，模拟人脑工作模式，对外界的声音、文字、图片、视频等数据进行分析识别，本质上是一种更高级别的数据处理模式，最终能够完成对不同的复杂事务进行自主化处理需求。深度学习算法是对具象化的物体通过数据库建立自己的数字化表达，通过不断收集的数据信息丰富完善数据库内容，形成完整的逻辑语言后能对不同实物准确表达。前些年轰动社会的“人机围棋大战”，Google旗下公司开发的人工智能AlphaGo以绝对优势战胜了围棋世界冠军，其核心功能正是“算法的深度学习”，AlphaGo通过短时间的自我学习、自我博弈，不停循环学习和博弈过程，产生的大量数据的同时又不断用算法分析，数据更加丰富，水平越发高超，棋力已远超人类围棋的顶尖水平，目前新版本的AlphaGo已经摒弃人类现有的棋谱，仅靠深度学习算法来挑战围棋的极限。

2.3算法默示共谋

平台引入算法技术后，加上算法技术的迭代升级使算法能够自主学习，形成了对数据独立“思考”的能力，数据越广，算法的发展潜力越大，而数字平台是未来数字经济发展的重要基础，算法在平台中就有了更多的发挥空间。但随着算法的快速进步，一些潜在的法律法规尚未规制的威胁已经在经济市场中“崭露头角”，亟待对这些算法问题准确认知并加以解决，其中算法共谋是现如今学界研究的重点问题。英国牛津大学法学教授Ariel和美国田纳西大学法学教授Maurice首先于2015年提出了算法共谋[1]概念。算法共谋是指经营者在某一市场领域内利用算法技术追踪、爬取同一目标商品的信息，包含价格、工艺、质量、供销渠道等，与关联经营者相互协调统一价格，从而限制市场竞争的行为。《算法驱动经济的前景和风险》[2]一书指出计算机算法共谋是具有危害性的，反垄断法规制大型企业共谋确定价格，但大数据时代下的数字平台能够通过各类型算法实时监测其他竞争对手的商品价格，协同调控自身的产品价格，和传统的大型企业一样垄断了市场价格，限制市场自由竞争，损害了消费者的权益。在人们吃住行游购娱的日常消费领域中，一开始这些平台中的内部经营者本身也是相互竞争关系，但平台利用其优势地位，为了满足自身和绝大部分商家的共同利益，达成价格合谋似乎变得顺理成章。默示共谋（tacitcollusion）是指数字平台没有采取书面或者公开协商的方式明确产品的销售价格，而是采用了“非传统”的合作方式达成了价格合谋，因为传统方式难逃反垄断法的处分，在算法技术的支撑下，平台不再需要与其他商家公开合谋，而是利用算法精准分析平台上的产品服务信息，动态实时调整销售价格。在这种情况下，合谋方式在算法帮助下更加隐蔽，也更加快速、便捷，监管部门往往难以察觉平台经营者在该行业领域内已经实现价格共谋，垄断市场自由竞争。数字平台算法默示共谋，是平台经营者利用算法对市场环境、商家、消费者、竞争对手的相关数据进行分析后，将获取资源通过数据信号方式在平台上各商家之间快速传递，经营者根据自身利益诉求发出调整产品价格信号，平台内关联商家接受该信号后对产品价格做出回应，统一该项产品服务的市场定价，即形成“默示共谋”。尽管没有公开的垄断协议，但平台算法事实上已经具有支配共同市场的新方式。

3.算法默示共谋的危害性

算法的技术特征和数字平台的数据化特点，使得二者具有天然的亲合性，面对深度学习类算法不断优化升级，算法默示共谋的情况在未来数字经济市场中会愈发常见，算法默示共谋的危害性也将加深。

3.1市场寡头的孕育

寡头的特点是竞争市场趋近完全垄断，即极少数企业对某一领域的市场占比极高，传统领域如汽车、石油等行业生产资源高度集中易频发垄断；现代市场更加凸显技术的先进性，如微软对操作系统的垄断，智能算法的发展，将会成为新一代寡头垄断的“秘密武器”。各大型数字平台在数字经济刚兴起时，就投入大量资本抢占市场，此时阻止了一部分中小型互联网公司，但前期电商市场还未饱和，信息化时代技术的迭代升级十分迅速，大型平台斥巨资研发互联网技术，尤以算法为主，算法对数据的处理能力和分析决策的智能化使得平台如虎添翼，以近乎野蛮的方式掠夺市场资源，即数据资源。海量的大数据对数字经济发展的重要程度不言而喻，高级的算法能够对市场、消费者、竞争者的数据处理反馈，算法“黑箱”的存在更是让其他经营者防不胜防，形成的算法默示共谋提升了平台的技术门槛，进一步巩固了优势地位，其他电商经营者将很难进入该市场，在规模、资源、专利、资本等方面完全无法与平台竞争，剩下的大型数字平台对产品价格和市场交易具有相当的话语权，形成寡头垄断。寡头形成后，凭借算法优势以及算法黑箱形成的默示共谋，会严重阻碍数字经济的安全、公平发展。

3.2市场定价的混乱

算法的默示共谋现象会扰乱正常的市场价格波动，越来越多的价格偏离行为会出现，平台依靠算法逐渐获得市场定价权。欧盟委员会对平台行业的算法利用情况调查显示，超过2/3的电商平台都在运用算法追踪其他同类竞争者的价格信息，进而调整自身商品价格，这样的结果就会导致市场无法根据供需关系、产品质量来决定商品价格，陷入了算法循环的“怪圈”中。同样发生在Amazon.com网站有关算法定价的案例，有一本名叫“TheMakingofaFly”关于苍蝇的生物书籍，当人们某天打开网站查询时，该书的定价居然达到了百万美元以上，最后发现，并不是这本书具有什么神奇内容，而是网站使用了一种自动定价的算法，功能在于将该书的售价随时与其他同类竞争者保持一致，碰巧的是，另一家B购书平台也使用了一种算法程序，该算法的功能在于将B平台上出售的书籍实时调整为Amazon.com销售价的1.27倍，两种算法陷入了定价循环中，彼此互相抬高售价，最后在政府监管部门干预之前，该书售价从几十美元疯涨到2370万美元，这是算法默示共谋导致市场价格混乱的典型例子。

4.从路径认定算法默示共谋责任主体

笔者认为，算法在数字平台中已经具有了一定独立的决策能力，事实上充当的是民法中的人身份，“赋予”算法以民事主体身份，从民法典中的制度出发，以期能为算法默示共谋寻找到合适的法律规制路径。根据《民法典》第一百六十二条的规定，人在权限内，以被人名义实施的民事法律行为，对被人发生效力。因此，要对算法默示共谋的行为归责，就应当界定清楚平台与算法之间的权限，仅是对数据处理方面的部分，还是对数字平台内的产品服务价格全权调控的整体，在这两种方式中算法都存在默示共谋的空间，根据权限的不同，划定算法责任承担的范围。

4.1第一种方式

算法作为数字平台决策的辅助者，仅对平台内的市场价格、产品服务、关联企业的相关数据进行搜集，对这些数据进行一定规律性筛查分析工作后，汇总提交给平台经营者，后续的市场定价行为和与相关商家的价格协同行为是由平台经营者决策做出，那么算法作为前期资料服务的人，在权限范围内履行了人的职责义务，且根据《民法典》第一百六十二条，算法在权限内实施的行为，由被人数字平台来承担责任。

4.2第二种方式

更多体现的是算法和数字平台之间的一种平等合作关系，算法拥有高度的自主权和决策权，对平台内外的市场、消费者、竞争者的数据都能分析处理，平台“委托”了算法更多的权限，算法作为“人”，理应保持诚信、中立，为平台和商家构建良性沟通的桥梁。但算法若是自发形成了默示共谋，并导致了价格垄断，损害了相关市场竞争者和消费者权益，那么算法“人”属于不履行或者不完全履行职责，根据《民法典》一百六十四条的规定，人不履行或者不完全履行职责，造成被人损害的，应当承担民事责任，此时，由算法独立承担责任。

4.3人工智能的高度智能化趋势不可避免

未来算法若是继续深度学习发展，算法将会完全脱离设计者和使用者的控制，平台在没有和算法签订“委托协议”的情况下，算法就能自动介入到行为中，根据《民法典》第一百七十一条的规定，行为人没有权、超越权或者权终止后，仍然实施行为，未经被人追认的，对被人不发生效力。此种情形下，针对算法的无权和越权行为，若未经被人平台的追认，则对数字平台不发生任何法律效力，平台此时是处于完全免责的状态，对算法的默示共谋行为不承担法律责任。

结语

互联网技术是未来平台经济发展的重要驱动力量，数字平台也为智能算法提供了“肥沃土壤”，可以预见的是，算法将是数字经济不可或缺的技术手段，但同时未来数字平台还会衍生更多算法问题，厘清算法的责任主体，是解决该类问题的重要前提，也是理论界和实务界亟待解决的重要课题。

作者：张丰荣 单位：延安大学