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非法定价算法
图片来源:Alicia Kubista / Andrij Borys Associates
2015年6月6日，美国司法部对一个操纵价格的卡特尔提起了有史以来第一次网上市场起诉。这个案例的一个特殊之处在于，价格是由算法确定的。托普金斯和他的竞争对手设计并分享了动态定价算法，这些算法按照他们的协议为网上销售的海报设定协调价格。他们被发现参与非法贩毒集团。案件发生后，助理总检察长表示:“我们不会容忍反竞争行为，(即使)发生了……通过互联网使用复杂的定价算法。”欧盟竞争委员会(European commission for Competition)也支持类似的立场，称“公司不能躲在电脑程序后面逃避共谋的责任。”
竞争法禁止市场参与者参与卡特尔，卡特尔的大致定义是市场参与者之间达成限制竞争的协议，而不抵消公众的利益。这一禁令是基于这样一种观念:竞争通常会增加福利，而竞争要存在，竞争者必须做出独立的决定。因此，竞争对手之间的价格操纵协议被认为是“终极罪恶”，在美国和其他司法管辖区可能会导致监禁，除非该协议能增加消费者的福祉。
直到最近，一个卡特尔的形成还需要人为的意图、参与和促进。但随着算法和数字经济的出现，计算机程序自主协调价格和交易条件在技术上正变得可能。事实上，至少在某些市场条件下，算法可以使价格协调比以往任何时候都更容易、更快。它们的速度和复杂性可以帮助计算出对不断变化的市场条件做出反应的高价格，并使所有竞争对手受益;它们发现和应对偏离协调高价格均衡的速度降低了竞争对手提供更低价格的动机。事实上，如果一个算法为了吸引更多的消费者而设置了较低的价格，那么竞争对手的算法可能会通过降低价格来立即做出回应，从而减少从一开始就降低价格所获得的好处。此外，正如约翰·冯·诺伊曼(John von Neumann)所建议的，算法有双重用途:作为一组指令，以及作为其他程序读取的文件。因此，通过阅读另一个算法的可访问源代码，算法与人类不同，可以确定其他算法将如何对自己的动作做出反应，甚至在另一方执行任何动作之前。这使得竞争对手甚至在定价之前就能设计出协调一致的反应。
因此，当使用定价算法构成非法卡特尔时，问题就出现了，使用算法的人和设计算法的人是否应该承担法律责任。风险是很高的:如果我们把网撒得太窄，算法促进的协调就会被忽视，市场竞争可能会受到损害，价格可能会被抬高;如果我们把网撒得太广，我们可能会让算法带来显著好处的许多实例变得冷清。
要证明非法卡特尔，必须证明协议的存在。一项协议需要竞争者之间的沟通，这表明了以协调的方式行动的意图，并依赖于另一方以一种产生意愿一致的方式跟进。一些涉及定价算法的场景很容易就在定义范围内。一个简单的场景涉及使用算法来实现或监视竞争对手之间的事先协议，就像在Topkins情况下,这里提到。在这种情况下，存在一个明确的协议，算法只是作为其执行的工具。美国联邦贸易专员Maureen Ohlhausen建议用一个简单的测试来捕捉这些简单的情况:如果“算法”一词可以被短语“一个叫Bob的家伙”所取代，那么算法就可以像传统协议一样被处理。
当竞争对手故意使用联合算法定价时，一个更复杂的情况就出现了，该算法的设计目的是使其用户的利润最大化。卢森堡竞争管理局(Competition Authority)最近对这种情况进行了分析。在那里，许多出租车司机共同使用一个预订平台，该平台采用一种算法为所有参与的司机确定出租车价格。该算法根据预先确定的标准设定价格，如旅程长度、服务时间、交通拥堵等。价格没有商量余地。这一安排被认为是一项确定价格的协议。尽管如此，它还是被豁免了，因为它产生的效率(包括减少等待时间和降低一些消费者的价格)大于协调所造成的危害，而且这些效率不能通过限制较少的手段实现。然而，这在很大程度上取决于特定情况下的具体事实，包括算法使用的价格公式和它所创造的效率。
如果算法不能为消费者创造巨大的、反补贴的利益，它的使用可能会构成非法的卡特尔。美国法务部以上述理由反对“谷歌图书解决方案”。在那里，谷歌与图书作者和出版商协会达成一致，通过定价算法为谷歌图书的使用设置默认价格。美国监管局认为，竞争对手之间达成协议，将定价决策权委托给一个共同代理机构是非法的，除非该协议能带来反补贴利益。有趣的是，定价算法被设计成模拟竞争市场中的定价，这一事实被认为是不够的。人们认为，就图书价格进行实际的双边谈判是可取的。法院没有进一步追究这一论点。
当算法由竞争对手独立设计，以包含决策参数，以加强或维持联合协调结果的方式对其他竞争对手的决策作出反应时，就会出现更具挑战性的情况。例如，假设每个公司都独立地对其算法进行编码，以考虑竞争对手可能的和实际的反应，以及他们共同的合作动机，这些独立编码决策的组合导致了市场上更高的价格。即使事先不存在协调的协议，也会发生协调。当算法没有被刻意设计成有利于协调的方式时，就会出现更困难的问题。相反，算法被赋予了一个一般的目标，比如“利润最大化”，然后它自主地决定它将使用的决策参数。这些算法之间的相互作用可能会导致协调和更高的价格。然而，在这种情况下，是否存在非法协议?
这个问题的答案目前正被世界各地的竞争主管部门、学者和法院争论不休。虽然目前还不可能划出清晰的界限，但四条基本准则已经浮出水面。首先，协调是通过算法交互实现的这一事实并不妨碍对协议的证明。这可以通过参与协议的意图的要求来证明。显然，算法不能有“意图”的精神状态。然而，算法“意图”通过使用某些策略来实现某些目标，包括与其他算法达到协调平衡。或者，设计师通过使用算法来创建协调的意图，以及用户使用这种算法的意图，有时可以满足这一需求。同样，虽然算法通常不会签署协议、握手、相互眨眼或点头表示同意，但在机器学习的情况下，它们可以通过编入它们的决策参数或由它们设置的参数进行交流。竞争对手在决定自己的行动时，可以依靠这种沟通。
其次，仅仅使用算法并不能阻止算法设计者和用户承担法律责任。正如欧盟竞争委员会(European commission for Competition)所言，“法律实体必须对它们选择使用的算法的后果负责。”若要产生法律责任，设计者或使用者应意识到由此产生的价格效应。这一点可以从欧洲的例子中得到印证Eturas该案涉及30家立陶宛旅行社，他们使用相同的在线预订系统。系统运营商编写了算法，使机构提供的折扣不能超过3%，并通过其内部消息系统通知机构这一限制。这些机构采用了该算法。问题是，这些事件是否意味着旅行社之间达成了改变算法、减少竞争的协议。欧洲法院(European Court of Justice)将意识到算法的变化作为发现卡特尔的必要条件。在某些情况下，忽略算法可能产生的影响也足以证明意识。一个被设计用来自主确定决策参数的算法，在这种情况下需要什么样的意识，这仍然是一个悬而未决的问题。
算法也不能不受竞争法的影响。
第三，如果一种算法只是对他人设定的市场条件做出反应，而没有达成协议，则不禁止使用该算法。因此，如果设计师只是对他的算法进行编码，使其对其他算法设定的价格做出反应，这本身很可能不会被任何司法管辖区视为非法。因此，这种算法属于安全区域。
最后，为了帮助证明协议的存在，许多司法管辖区依赖于有意的、可避免的行为的证据，这些行为使竞争对手更容易、更有效地进行协调，而且不会增加福利。例如，这些行动包括交换关于未来价格上涨的非公开信息。在某些情况下，算法可能被视为这样的行为。举例来说，当竞争对手有意识地使用产生相对相似结果的类似算法时，可能会产生危险信号，即使更好的算法已经现成;当学习算法的程序员或用户有意识地向他们提供与训练竞争对手算法相似的训练数据时，尽管这些数据不是现成的最佳训练数据;或者当用户人为地增加其算法和/或数据库对竞争对手的透明度时。在所有这些情况下，竞争对手含蓄地传达了他们以某种方式行事的意图，以及他们对彼此效仿的依赖。他们通过使用可避免的、有利于协调的行为来做到这一点。因此，这种行为可能引发更深入的调查。
尽管如此，鉴于算法在数字环境中执行了许多有益的功能，算法促进协调的能力必须与其促进竞争的效果进行平衡，包括对市场条件变化做出反应的速度所创造的潜在效率。因此，虽然不应该允许竞争对手通过算法掩盖他们的卡特尔，但监管机构也应该确保我们通过限制某些算法的使用而获得的收益大于我们通过限制允许的设计选择范围而失去的收益。世界上大多数法院已经在朝着这个方向发展，计算机科学家在教育执法人员这方面发挥着重要作用。然而，应该强调的是，算法不一定被视为不可分割的;法院可能只禁止算法中促进协调的部分。
算法也不能不受竞争法的影响。虽然算法的使用不被禁止，但某些算法的使用可能被认为是非法的。程序员和用户应该意识到这种使用的潜在法律后果。然而，除了在容易的情况下，监管机构仍在研究何时禁止使用定价算法。事实上，部分挑战在于，通过算法实现的“智能协调”需要“智能监管”设定规则，限制增加协调带来的危害，同时确保算法的好处不会丧失。
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