數字平臺算法默示共謀責任主體研究

導語：數字平臺算法默示共謀責任主體研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：未來商業經濟發展的主要陣地在數字平臺，電商平臺也是市場經濟的重要組成部分。計算機信息技術的快速發展，算法成為數字平臺不可或缺的技術手段，算法通過對大數據的處理、分析，為數字平臺定價、營銷、物流等方面提供精準服務，但不可忽視的是算法日益智能化，平臺經濟中的算法共謀現象已然出現，尤其以算法默示共謀形成的“算法黑箱”問題引起了學界的廣泛關注，但現有政策和法律法規對算法默示共謀的問題并無具體規定，對算法默示共謀的違法性認定的前提是需要對責任主體進行明確界定，本文主要對數字平臺算法默示共謀中的責任主體進行研究。

關鍵字：數字平臺；算法默示共謀；責任主體；代理

1.數字平臺

理解數字平臺的概念，首先要對數字化進行一個解釋。數字化從技術角度出發，計算機把各類復雜事務，如人、物等元素轉化成數字信號，利用代碼程序處理運算信號，推進互聯網的發展，并不斷向數據化、智能化發展；從社會角度出發，數字化是計算機技術帶來的產業升級、產品更新，即“互聯網+”。“互聯網+”的模式已經滲透到各個行業領域，帶來社會生活和生產方式的轉變。數字平臺是在數字化的基礎上，提供產品服務的數字驅動中心，以數據信息作為生產資料，計算機技術為操作手段，產品服務為結果導向。平臺能夠統一協調其中的各類數據，通過算法技術，縱向打通上游資源輸入端和下游輸出口，橫向整合相同產品、相同服務，在其平臺區域內，形成一個大體量的“自治空間”。因此，數字平臺天然就具有一定的壟斷傾向性。公民生活最基本的六個方面吃、住、行、游、購、娛，都有大型數字平臺，這六大方面的數字平臺和人們生活息息相關，其共同特點是規模大，平臺經歷了市場資源的“原始積累”后，剩下的勝利者都具有一定的規模化，并且都有強大的計算機服務器作為硬件支撐。大數據和算法是“秘密武器”，這六大類的平臺在為人們提供生活便利的同時，也在時時刻刻地收集消費者各類數據，掌握了海量的大數據后，每個平臺都構建了自己的算法系統或算法機制，對這些數據進行處理、分析、運行，根據這些運行結果不斷優化自己的產品服務，搶占市場份額，并增加用戶黏性。這些平臺不斷規模化發展，其中《反壟斷法》和《反競爭法》對其有了一定程度的規制，但很多由互聯網技術層面帶來的潛在隱患尚未被有效規制，其中尤以算法共謀為典型代表。

2.算法共謀

2.1算法

算法首先是數學家們關注的問題，目前的算法模型也是數學邏輯，算法在輸入口接收數據信息，這些數據形成原始參數，在算法模型中運行后在輸出口得到新的數據結果，這就是一個基本的算法模型。延伸到社會學層面，廣義的社會學理解中算法是解決某個社會問題的進程，以后相同類似問題都可以按照這個進程進行解決。而計算機學者通常將算法的含義限縮于“數字符號”，即能夠進行加減乘除運算，一個基本算法程序中包含的結構流程是：（1）對數據賦值；（2）編寫邏輯語序；（3）進入if、while組成的循環體；（4）結尾增加條件測試語句；（5）結果輸出。最后對以上流程進行封裝，形成一個獨立運行的算法，此算法就可以嵌套于各類程序系統中發揮作用。

2.2算法自主學習

算法在形成一套固定的標準流程后，大多數人會認為程序化的東西沒有改進空間，但現在的技術已經能夠讓機器自主學習，就如廚師每天烹飪同一道菜品時，也會不斷推陳出新，變換花樣，提高自己的手藝一樣，算法也能在運行數據中不斷升級、優化自己的計算方式和能力。霍金曾預言，人工智能的發展使得機器人產生自主意識，在不久的未來機器人將取代人類，終結人類文明。這句話現在看來并不是危言聳聽，確有理論依據，算法的設計師們要讓算法“思考”起來，不僅要能決策，而且要“會”決策，初階算法實現的是數據運行功能，高階算法則要根據數據和市場環境自主學習，進而自主決策。這就引入了深度學習概念，深度學習屬于一種更復雜的機器學習算法，模擬人腦工作模式，對外界的聲音、文字、圖片、視頻等數據進行分析識別，本質上是一種更高級別的數據處理模式，最終能夠完成對不同的復雜事務進行自主化處理需求。深度學習算法是對具象化的物體通過數據庫建立自己的數字化表達，通過不斷收集的數據信息豐富完善數據庫內容，形成完整的邏輯語言后能對不同實物準確表達。前些年轟動社會的“人機圍棋大戰”，Google旗下公司開發的人工智能AlphaGo以絕對優勢戰勝了圍棋世界冠軍，其核心功能正是“算法的深度學習”，AlphaGo通過短時間的自我學習、自我博弈，不停循環學習和博弈過程，產生的大量數據的同時又不斷用算法分析，數據更加豐富，水平越發高超，棋力已遠超人類圍棋的頂尖水平，目前新版本的AlphaGo已經摒棄人類現有的棋譜，僅靠深度學習算法來挑戰圍棋的極限。

2.3算法默示共謀

平臺引入算法技術后，加上算法技術的迭代升級使算法能夠自主學習，形成了對數據獨立“思考”的能力，數據越廣，算法的發展潛力越大，而數字平臺是未來數字經濟發展的重要基礎，算法在平臺中就有了更多的發揮空間。但隨著算法的快速進步，一些潛在的法律法規尚未規制的威脅已經在經濟市場中“嶄露頭角”，亟待對這些算法問題準確認知并加以解決，其中算法共謀是現如今學界研究的重點問題。英國牛津大學法學教授Ariel和美國田納西大學法學教授Maurice首先于2015年提出了算法共謀[1]概念。算法共謀是指經營者在某一市場領域內利用算法技術追蹤、爬取同一目標商品的信息，包含價格、工藝、質量、供銷渠道等，與關聯經營者相互協調統一價格，從而限制市場競爭的行為。《算法驅動經濟的前景和風險》[2]一書指出計算機算法共謀是具有危害性的，反壟斷法規制大型企業共謀確定價格，但大數據時代下的數字平臺能夠通過各類型算法實時監測其他競爭對手的商品價格，協同調控自身的產品價格，和傳統的大型企業一樣壟斷了市場價格，限制市場自由競爭，損害了消費者的權益。在人們吃住行游購娛的日常消費領域中，一開始這些平臺中的內部經營者本身也是相互競爭關系，但平臺利用其優勢地位，為了滿足自身和絕大部分商家的共同利益，達成價格合謀似乎變得順理成章。默示共謀（tacitcollusion）是指數字平臺沒有采取書面或者公開協商的方式明確產品的銷售價格，而是采用了“非傳統”的合作方式達成了價格合謀，因為傳統方式難逃反壟斷法的處分，在算法技術的支撐下，平臺不再需要與其他商家公開合謀，而是利用算法精準分析平臺上的產品服務信息，動態實時調整銷售價格。在這種情況下，合謀方式在算法幫助下更加隱蔽，也更加快速、便捷，監管部門往往難以察覺平臺經營者在該行業領域內已經實現價格共謀，壟斷市場自由競爭。數字平臺算法默示共謀，是平臺經營者利用算法對市場環境、商家、消費者、競爭對手的相關數據進行分析后，將獲取資源通過數據信號方式在平臺上各商家之間快速傳遞，經營者根據自身利益訴求發出調整產品價格信號，平臺內關聯商家接受該信號后對產品價格做出回應，統一該項產品服務的市場定價，即形成“默示共謀”。盡管沒有公開的壟斷協議，但平臺算法事實上已經具有支配共同市場的新方式。

3.算法默示共謀的危害性

算法的技術特征和數字平臺的數據化特點，使得二者具有天然的親合性，面對深度學習類算法不斷優化升級，算法默示共謀的情況在未來數字經濟市場中會愈發常見，算法默示共謀的危害性也將加深。

3.1市場寡頭的孕育

寡頭的特點是競爭市場趨近完全壟斷，即極少數企業對某一領域的市場占比極高，傳統領域如汽車、石油等行業生產資源高度集中易頻發壟斷；現代市場更加凸顯技術的先進性，如微軟對操作系統的壟斷，智能算法的發展，將會成為新一代寡頭壟斷的“秘密武器”。各大型數字平臺在數字經濟剛興起時，就投入大量資本搶占市場，此時阻止了一部分中小型互聯網公司，但前期電商市場還未飽和，信息化時代技術的迭代升級十分迅速，大型平臺斥巨資研發互聯網技術，尤以算法為主，算法對數據的處理能力和分析決策的智能化使得平臺如虎添翼，以近乎野蠻的方式掠奪市場資源，即數據資源。海量的大數據對數字經濟發展的重要程度不言而喻，高級的算法能夠對市場、消費者、競爭者的數據處理反饋，算法“黑箱”的存在更是讓其他經營者防不勝防，形成的算法默示共謀提升了平臺的技術門檻，進一步鞏固了優勢地位，其他電商經營者將很難進入該市場，在規模、資源、專利、資本等方面完全無法與平臺競爭，剩下的大型數字平臺對產品價格和市場交易具有相當的話語權，形成寡頭壟斷。寡頭形成后，憑借算法優勢以及算法黑箱形成的默示共謀，會嚴重阻礙數字經濟的安全、公平發展。

3.2市場定價的混亂

算法的默示共謀現象會擾亂正常的市場價格波動，越來越多的價格偏離行為會出現，平臺依靠算法逐漸獲得市場定價權。歐盟委員會對平臺行業的算法利用情況調查顯示，超過2/3的電商平臺都在運用算法追蹤其他同類競爭者的價格信息，進而調整自身商品價格，這樣的結果就會導致市場無法根據供需關系、產品質量來決定商品價格，陷入了算法循環的“怪圈”中。同樣發生在Amazon.com網站有關算法定價的案例，有一本名叫“TheMakingofaFly”關于蒼蠅的生物書籍，當人們某天打開網站查詢時，該書的定價居然達到了百萬美元以上，最后發現，并不是這本書具有什么神奇內容，而是網站使用了一種自動定價的算法，功能在于將該書的售價隨時與其他同類競爭者保持一致，碰巧的是，另一家B購書平臺也使用了一種算法程序，該算法的功能在于將B平臺上出售的書籍實時調整為Amazon.com銷售價的1.27倍，兩種算法陷入了定價循環中，彼此互相抬高售價，最后在政府監管部門干預之前，該書售價從幾十美元瘋漲到2370萬美元，這是算法默示共謀導致市場價格混亂的典型例子。

4.從代理路徑認定算法默示共謀責任主體

筆者認為，算法在數字平臺中已經具有了一定獨立的決策能力，事實上充當的是民法中的代理人身份，“賦予”算法以民事主體身份，從民法典中的代理制度出發，以期能為算法默示共謀尋找到合適的法律規制路徑。根據《民法典》第一百六十二條的規定，代理人在代理權限內，以被代理人名義實施的民事法律行為，對被代理人發生效力。因此，要對算法默示共謀的行為歸責，就應當界定清楚平臺與算法之間的代理權限，僅是對數據處理方面的部分代理，還是對數字平臺內的產品服務價格全權調控的整體代理，在這兩種代理方式中算法都存在默示共謀的空間，根據代理權限的不同，劃定算法責任承擔的范圍。

4.1第一種代理方式

算法作為數字平臺決策的輔助者，僅對平臺內的市場價格、產品服務、關聯企業的相關數據進行搜集，對這些數據進行一定規律性篩查分析工作后，匯總提交給平臺經營者，后續的市場定價行為和與相關商家的價格協同行為是由平臺經營者決策做出，那么算法作為前期資料服務的代理人，在代理權限范圍內履行了代理人的職責義務，且根據《民法典》第一百六十二條，算法在代理權限內實施的行為，由被代理人數字平臺來承擔責任。

4.2第二種代理方式

更多體現的是算法和數字平臺之間的一種平等合作關系，算法擁有高度的自主權和決策權，對平臺內外的市場、消費者、競爭者的數據都能分析處理，平臺“委托”了算法更多的代理權限，算法作為“代理人”，理應保持誠信、中立，為平臺和商家構建良性溝通的橋梁。但算法若是自發形成了默示共謀，并導致了價格壟斷，損害了相關市場競爭者和消費者權益，那么算法“代理人”屬于不履行或者不完全履行職責，根據《民法典》一百六十四條的規定，代理人不履行或者不完全履行職責，造成被代理人損害的，應當承擔民事責任，此時，由算法獨立承擔責任。

4.3人工智能的高度智能化趨勢不可避免

未來算法若是繼續深度學習發展，算法將會完全脫離設計者和使用者的控制，平臺在沒有和算法簽訂“委托協議”的情況下，算法就能自動介入到代理行為中，根據《民法典》第一百七十一條的規定，行為人沒有代理權、超越代理權或者代理權終止后，仍然實施代理行為，未經被代理人追認的，對被代理人不發生效力。此種情形下，針對算法的無權和越權行為，若未經被代理人平臺的追認，則對數字平臺不發生任何法律效力，平臺此時是處于完全免責的狀態，對算法的默示共謀行為不承擔法律責任。

結語

互聯網技術是未來平臺經濟發展的重要驅動力量，數字平臺也為智能算法提供了“肥沃土壤”，可以預見的是，算法將是數字經濟不可或缺的技術手段，但同時未來數字平臺還會衍生更多算法問題，厘清算法的責任主體，是解決該類問題的重要前提，也是理論界和實務界亟待解決的重要課題。

作者：張豐榮 單位：延安大學