算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗

针对算法的稽核

在此，让我们探究一下对企业定价算法采取“事前预防性监督”的可能。通过提高市场透明度，这种机制将在识别到行业范围内的信号传递与价格固化时自动发起“公共对策”。算法模型的对外披露将有望改善产品与服务质量的下滑或企业对搜索结果的操纵。但为了保护互联网企业的知识产权，企业将在严格的保密工作安排下向特定的执法机构进行信息披露。

无可否认，对算法展开稽核工作的想法还面临不少现实阻碍。首先，算法在设计的过程中不太可能被赋予明确的“共谋”指令。它的任务是监测市场价格波动，并在追求利润最大化的目标指引下回应市场变化。所以说，在模拟场景中复盘算法的运算机制无法揭示它们的真实作用，这也无法将执法者引向有实操意义的行政干预。

其次，尽管人们可以找到算法辅助共谋的证据，但是执法者却难以采取有效的措施纠正这种行为。比如，让计算机忽视市场公开信息的要求就不可行。或者，如果只限制算法对于具有一定商业价值信息的获取呢？这时稽核工作关注的焦点就放在了“廉价磋商”（Cheap Talk）上面，这是指那些促使企业达成有意识的平行行为同时又对消费者没有太大意义的数据。但我们又该如何界定这类信息的范畴呢？大数据技术的其中一个重要意义就在于数据融合。计算机算法会把通过不同数据源获取到的所有信息整合在一起，进行统一处理与分析，最终得出商家想要找寻的结论。³⁷ 除此以外，部分数据还拥有双重价值——它既可以被用来提高市场效率，同时也可能引发外界的反托拉斯担忧。³⁸ 就算消费者有意识地限制了一些信息的外泄，但是经由数据融合，算法也有可能补充这段知识空白。所以说，由政府明确指定哪类信息不可用于定价算法模型的方法并不可取，甚至还会引发潜在的社会福利下降。

最后，稽核工作的效率也让人堪忧。政府的行动总不免滞后于市场环境的变化，反垄断执法机构也难以跟进企业在算法技术上的精进。

虽然这个主张在21世纪的第二个10年里还不具有可行性，但随着技术的进步与执法者效率的改进，稽核工作终将在执法机构的工具箱中找到自己的一席之地。

本章回顾

由新型市场动态带来的监管挑战可以被分成四类。第一类是市场机制运作与竞争法目标的思路问题。第二类是政治意愿问题，毕竟智力与监管俘获的后果不容小觑。第三类是独创性问题。执法工具的缺位象征了一种监管思路上的误判——在大数据时代，政府竟然无法有效利用数据或者分析工具来妥善评估行政干预的后果。对那些现有执法工具无能为力的反竞争行为，执法机构有必要严阵以待，改进监管手段，创新思路。

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最后的挑战在于法律不时的错乱。执法者常将自己视作外科医生，在“摘除”反竞争活动的同时保留有利于促进市场竞争的部分。当然，这是一种理想化的描述。执法活动中的不确定性与成本消耗会令执法者在设计新的执法工具时谨小慎微。在设计方案与具体的执法过程中，执法者应清楚地认识到自己无法准确预测未来以及市场环境的动态。但我们仍要强调的是，作为主治“市场机制发展问题”的外科医生，一个直白的拒绝无疑会令饱受病痛困扰的病人再无治愈信心。所以，执法者绝不能对潜在的新型执法手段说“不”。这种说法可能来自一种错误的认识大数据时代下的反竞争行为不过是新瓶装旧酒。但事实上，数字化市场中存在的诸多市场失灵问题是我们以往不曾遇见的，而这也的确需要新的执法工具的介入。

最后的话

算法、大数据、超级平台的风起云涌似乎预示了市场竞争机制的加速终结，而我们似乎也对这种市场机制的衰退见怪不怪。但正如我们在本书开篇所言，这也并非意味着新型市场动态的前景惨淡。从机器学习与大数据技术中衍生出的创新活动拥有变革性力量——它有效节省了消费者的搜寻成本，降低了市场准入壁垒，开辟了市场扩张与准入之间的崭新通道，并且最终活跃了市场竞争氛围。

诚然，大数据的潜力无限。这些创新技术本身无关善恶，它所能发挥的作用取决于企业如何应用它们、商业动机是否与消费者权益相契合以及经营行动对市场产生的作用。

所以说，这片崭新的竞争风景也不必然风光无限。在复杂的计算机算法、人工智能和大数据技术的辅助下，共谋、行为歧视与竞合场景将改变市场竞争范式并有可能恶化市场竞争环境。这些新型市场动态需要我们看透竞争市场的本质，客观认识它的缺陷，并利用明智监管予以纠正。由此，我们总结了以下几点认识。

从云端跌入尘埃

竞争假象会暴露在我们面前吗？在竞争市场，20世纪著名的经济学大师、奥地利学派的代表人物路德维希·冯·米塞斯（Ludwig Von

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Mises）指出，消费者，而不是企业，应有至高权力。通过消费习惯，我们影响了企业对于商品生产数量、档次与品类的决策。 ¹ 米塞斯不仅信奉消费者主权（ConsumerSovereignty），他也曾对私人垄断的弊端流露出怀疑态度——毕竟有意志力的理性消费者往往能照顾好自己。然而当我们回归现实后，生活中的市场环境却不得不令我们怀疑自己手中拥有的自主权与控制力还剩几何。

如果我们当真拥有至高权力，就可以利用手中的产品与服务更好地保护自己的个人隐私。这样一来，我们就不需要为一款广告拦截App而等待数年。我们也不必再“掘地三尺”寻找靠谱的网络安全保护插件。如果我们认定行为歧视是不公正的商业行为，企业又怎会对我们进行客户分组，并运用差别化定价策略对我们开展定向营销？除此以外，企业也不会开展默许共谋并向消费者索取高价。

在竞争市场，为了降低生产成本和激发产品升级与创新，企业之间免不了开展合作。 ² 但是，正如竞合场景中分析的那样，合作与竞争有时也具有误导性。新型市场动态将市场从原有的“消费者剩余”竞争变成了“生产者剩余”竞争，而后者指的是企业合力围剿消费者剩余，进而彼此就战利品展开争夺的过程。更重要的是，在“生产者剩余”竞争过程中，竞争市场的固有属性也许仍然有所保留，但我们却无法再从中得到好处。

诚然，超级平台投入重金用于研发工作，并不断优化产品与用户的交互界面与服务质量。这些辛勤投入的确在一些情况下提高了社会整体福利。但是不论我们几时想起这几家超级平台，我们都不会将它们视作优秀作品的创作者。脸书不提供吸引用户的原创内容，这些内容来自用户的上传。同样，在推特、领英和谷歌的社交平台上，事实也是如此。我们自己制作YouTube视频或是上传他人的作品。没有哪一家超级平台曾写出过优秀的文学作品，执导过赢得奖项的电影，出演了舞台剧，在音乐剧里亮过嗓子又或是用调查性的新闻报道点燃过公众讨论。是其他个人或是公司提供了这些富有创造性的内容，而超级平台算法的职责是识别它们，并将它们推向大众，吸引大众驻足围观。

有一点尤其值得关注，不少消费者经常在超级平台上呕心沥血，不收取一分钱报酬地为平台提供各种原创内容。于是，我们创建的内容越多越有趣，其他人就越有可能访问超级平台，平台获取的数据就越多，而我们将越有可能成为行为定向广告的靶子。事实上，超级平台诱使我们醉心于自己收获的点赞个数、粉丝数量、发帖浏览量。为了在超级平台的舞台上取得相对优势，我们在暗中展开竞争。

“当然，”可能有人会说，“毕竟我们分文未掏地得到这些服务。”然而，金钱只是衡量产品价值的其中一种表现形式。如果商家不是在用个人数据（与行为定向广告）收费，也许有些人反倒愿意掏出真金白银。就算如此，这也并不等于我们的个人信息与原创内容投入已经得到了公正的补偿。事实上，我们在超级平台上面的辛勤付出与贡献出的个人信息数据总价值早已超过了平台研发与运维费用。一些科技公司早已给用户数据标上了价码。谷歌召开投资者大会时，这个价格是每个人720美元/年。 3 在脸书与其他互联网站看来，“月活跃用户”是一个关键指标，“用户数量对我们而言何其重要，我们所能展示的广告数量、广告主眼中的广告价值、交易支付的规模费用与资本性支出都与之密切相关。用户数量的趋势变化会直接影响我们的收入与财务指标。”⁴ 相关报告显示，自2010年5月以来，脸书的每位用户平均收入（AverageRevenue Per User，ARPU）取得了稳步增长。 5

相对来说，在2014年第一季度里，谷歌的每位用户平均收入远超脸书6倍有余， ⁶ 而两家公司也的确都从各自的广告平台上赚得盆满钵满。⁷

在一个以消费者为导向的竞争市场，我们可以要求互联网平台根据个人数据价值与网络活动贡献提供经济补偿。但是，这类要求在互联网世界中却显得如此无力。事实上，当用户在脸书上点赞了某个产品、广告或者公司时，他们便成了这些事物的免费背书人（Endorsor）。在脸书想要继续向他的朋友、家人展开营销时，他的照片可能会出现在产品广告的最下角。 8

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脸书清楚地知道，“用户基础和用户参与度对我们的成功至关重要”。⁹ 如果脸书的用户不再耗费心血为脸书提供丰富有趣的内容又或者离开了这片收割数据的“草场”，紧随其后的就是内容质量与发帖次数的下滑，脸书的利润也将缩水。脸书曾告诉投资者，“鼓励用户贡献内容对我们来说至关重要”。 ¹⁰ 对于用户的内容创造力，脸书向来非常重视。在2015年第三季度里，有市场分析师发现“34%的脸书用户更新了自己的状态，另有37%的用户分享了照片。相比去年同期的50%和59%，这两个指标都出现了较大程度下滑”。 ¹¹ 因此，脸书一直在试图将我们架上“数据跑步机”，努力生产数据。比如，自2015年5月以来，为了促进用户的在线交流与分享，脸书根据用户的点赞内容和位置信息，在用户新闻流的显要位置安排弹出与之相关的“热点趋势”。¹² 一些人认为，脸书巧妙利用了用户害怕错过好友更新或者一些新闻的心理。

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由此看来，脸书存在充分的动机引导我们常驻自己的平台，并且在我们心无戒备的情况下驱使我们为其工作——上传内容、评论他人以及点击页面广告。如果另有一家社交平台对用户发布的内容和在其中花费的时间给予补偿，那么难以想见脸书还会和今天一样受人们欢迎。如果我们知道一个免费手电筒App正在利用我们的个人信息数据牟利，那么我们一定会转而使用另外一款同类App。但是即便市场中客观存在个人隐私保护的需求，那个声称拥有强大力量的无形之手与市场机制也没能满足消费者的需求。

正反馈回路— 强者愈强的舞台

所以说，消费者不是必然地拥有至高权力。我们在共谋、行为歧视和竞合场景中发现的市场失灵问题已经有所显现并还会持续加重。如果执法者认定这些弊端只是一时的阵痛，那么他们也不会选择出手干预。

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然而，我们在三大反竞争场景中指证出的市场力量究竟会稍纵即逝还是久经考验屹立不倒？虽然我们希望是前者，但市场特性却将结果指向了后者。好在这种反竞争均衡也并非刀枪不入，这里需要一个市场闯入者迅速挺进市场，重塑市场竞争秩序，改善社会福利。由于三大反竞争场景各有一片广阔天地，所以对于无依无靠的市场闯入者来说，在实现遏制巨头的市场力量滥用与保障消费者隐私安全的双重目标之路上，他们举步维艰。

原因在于，市场透明度的提高斩断了这两个目标的出路。不完全信息与市场价格不透明虽能促成市场操纵——商家或与消费者达成秘密折扣，如在股票交易市场利用弱势有效市场进行套利。然而，当定价权被转移到算法身上时，随着算法运作效率的提升，市场透明度的改善将带来默许共谋的后果——虽然从表面上看，市场竞争者为消费者提供了更多选择空间，但是市场整体价格却有所抬高，个性化选择也在减少。

更何况，大数据为商家搭建起了“上帝视角”，他们不仅能够监视竞争对手的报价，任何处于萌芽期的竞争筹划也逃不出他们的法眼。像是乐购和克罗格（Kroger）这样的商超，它们的超级计算机能够根据流入数据进行顾客消费行为分析。如果一位常客正驱车前往竞争对手的商铺，掌握了这个动向的乐购即刻就能发起阻击。说来也巧，用户可能会突然收到一则乐购折扣码信息。当然，如果竞争对手仍不甘示弱，那么这将是一场竞争激烈的价格战。无疑，竞争双方都不乐于见到这种局面。对于同质化产品来说，最有可能的结果是共谋场景。对于异质化产品而言，后果则倒向了行为歧视。抑或，有些时候企业也会为消费者提供“免费”的商品或服务，反正这也无碍于它们通过行为定向广告来攫取财富。

另一个可能促成长期市场力量的原因是网络效应。¹⁴ 计算机或手机操作系统就是网络效应发挥作用的经典案例：当越来越多的用户选择某家操作系统平台时，“软件开发人员同样也被吸引而来，积极为用户提

供与该平台兼容的产品，这又反过来强化了平台的普及”。 ¹⁵ 也正是网络效应帮助谷歌与苹果确立了移动操作系统市场中的霸主地位。据《经济学人》报道，“投资者并不是基于Alphabet（谷歌）、脸书和亚马逊的经营风险而对它们给予了高溢价。他们看重的是这几家巨无霸企业的市场占有率是否持久，以及网络效应与数据库规模是否能够最终让它们站上市场之巅，赢得垄断利润”。¹⁶

正反馈回路与数据驱动的网络效应在互联网平台的壮大过程中发挥了重要作用。¹⁷ 在竞合场景与行为歧视场景中，数据是新型货币。一家咨询公司曾指出，“大数据技术将成为企业的新型资产……它将发挥强势品牌效应……代表了竞争机制的关键构成”。 ¹⁸ 收集数据的能力令超级平台和卖家的算法能够更好地对消费者进行客户分组与精准营销，并最终会聚更多利益相关者来到这个生态系统，众人的利益交织在一起，一荣俱荣，一损俱损。成功的数据收集与分析有着显著的滚雪球效应，它能让算法的提供者更好地锁定潜在消费者，同时增强自己对于其他用户的吸引力。 ¹⁹ 光明的前景激励企业“收集更多有关消费者习惯的宝贵数据，进而改善自己的服务。这既为了赢得消费者的青睐，也为了能够招揽更多广告主的入驻”。 ²⁰ 拥有更多用户、更多用户数据、更先进算法的企业可以更好地开展价格歧视或是在竞合场景中拥有更大的权势。于是，它们争先恐后地想要在大数据与算法的军备竞赛中赶超对方。2015年，白宫在一份有关大数据的报告中指出，“即使是微小的进步也能够为企业的盈利能力带来重大影响。对于那些拥有庞大消费者群体的企业来说，尤其如此”。 ²¹ 白宫举的例子是主业为在线影片租赁的网飞公司（Netfiix）。2014年的一项研究表明，网飞公司正在使用行为数据开展个性化定价来提高利润。²²

有了数据驱动的网络效应这道屏障，企业可以运用自己的数据优势与业务场景来训练算法模型，直到超越竞争对手。自此，超级平台拥有了早年垄断企业为之艳羡的大数据工具，令它们得以把握先机，早于竞争对手（甚至政府）对市场趋势与潜在商业威胁做出识别与预判。²³

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