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算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗

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在消费者层面,我们正步入一个“数据化”(Datafication)的时代,人们日常生活中的方方面面都可以转化为数据资源。 <sup>1</sup> 在算法经济中,娴熟的市场玩家努力提升自己获取消费者个人信息的能力。以此为据,他们期望能在关键的营销活动中准确锁定潜在买家,并且不断强化自身在瞬息万变的市场环境中的反应速度。

通过运用精妙的算法模型,企业得以具备数据挖掘与交易、模式识别 <sup>2</sup> 、需求预测、价格优化的能力。 <sup>3</sup> 我们的日常行为与个人偏好将激发商家采取有针对性的营销策略。对此,他们还声称,这是为了帮助消费者做出正确的购买决定。<sup>4</sup> 然而,所谓的“正确”,又是对谁而言呢?

免费的代价:拱手奉上的个人信息数据

在大数据分析大行其道的当下,企业已不再满足于被动追踪用户信息。正如一份由白宫出具的报告中提到的那样,“在深挖大数据分析的潜力后,它已可以做到对个人的周遭环境与决策过程产生直接影响”。 5一位欧盟数据保护监督局的官员表示,“在数据应用方面,政府与商业机构已突破了‘数据挖掘’的局限,转而走上了‘真相挖掘’的路径。人们的生活经历、社会交往甚至是所思所想都可以转化为算法模型里面的数据源”。<sup>6</sup> 举几个简单的例子,当我们在脸书、推特(Twitter)、即时通信软件WhatsApp、职场社交平台领英(LinkedIn)的平台上分享了自己的个人生活与职场信息时,个人信息数据的应用范畴早已超越了我们自以为能够控制的领地。 7

线上平台的免费午餐券需要用我们的个人信息来换取,这些服务已在暗中标好了价码。想来,人们也已对“免费”的代价了然于胸。对那些根据用户信息而定向推送的广告、优惠券、打折活动信息,我们已不再感到惊讶。人们期望搜索引擎可以迅速地为我们提供称心如意的搜索结果。甚至可以说,人们巴不得可以在一个正反馈效应中收获更大的好处。

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但逐渐地,人们开始担心,免费的成本已变得太高。对不少人而言,他们就连自己的个人信息是否已经外泄,是出于何种目的、在什么时候、被谁使用等问题都摸不着头脑。事实上,人们对个人数据采集与运用过程中存在的隐私侵犯现象已越来越重视。有一种说法——“超过90%的美国人认为自身个人信息的安全性值得担忧”。 8

随着时间的推移,这份担忧并没有缓解。在信息资源日益走向数字化的过程中,人们对智能设备的依赖与互联网的普及令数据在规模与类型上都有了一个巨大的飞跃。我们的个人信息数据成为能够转化为行为定向广告、营销策略甚至是创造个人财富(还是相当可观的财富)的工具。所以说,有企业斥巨资用于信息平台的研发也就不足为奇了。对很多顶级科技企业而言,它们更是将隐私保护技术视为对自己业务扩张的威胁。大势之下,市场中涌现出了新的“守门员”与新形式的市场力量。此外,这还有可能催生导致消费者剩余<sup>9</sup> 下降的新式垄断行为。

垄断组织的最新变化

接下来的章节将阐释计算机算法与市场新动向给传统竞争机制带来的深刻影响,并揭示它们以何种方式侵蚀了现有的竞争环境。未来,超出监管能力范畴的共谋将屡见不鲜,价格歧视的表现形式也越发具有迷惑性;而由算法驱动的垄断组织还将通过操控那些核心平台(比如智能手机的操作系统)从而获取人们的个人信息,达到赚取巨额收益的目的。

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所以说,以下将要讨论的情节绝不仅仅是一个推测。当前,针对我们提出的这些担忧,世界各国的反垄断机构已经采取行动。针对人工智能的负面意义,美、英、法、德等国家的政府官员均已在不同场合发表过他们的看法。不仅如此,他们还承认,当前的执法手段尚不能做到有效消除这些隐患。<sup>10</sup> 在私底下,不少执法人员更是直言,反垄断执法工具箱的不堪一击在不久的未来就会有所显现。

共谋:从烟雾缭绕的酒店会议室到整洁干燥的数据中心

正如第二章提到的,企业已从人工更换商品价格标签时代过渡到了由计算机完成动态差别定价工作的新阶段。从一定程度上来讲,动态定价的确有其存在的价值,比如,前文提到的共享出行节省城市停车场空间的例子。但是,自计算机取代人类承担起了定价的工作职责之时起,商业共谋、利用人们的行为偏好牟取暴利等现象同样也将在算法的世界里重现。

本书的第二部分将讲述卡特尔组织如何探索适应这种新变化。如果说从前的共谋是企业家之间的握手言欢,那么在当下,计算机则促成了暗地里的勾结。此外,我们还将看到在一些市场中,广泛应用的定价算法不仅不会改善竞争,甚至会让消费者为商品和服务付出更多金钱。

向完美行为歧视进发

本书第三部分将为我们描绘这样一个未来世界:对于同样的商品,我们所能看到的售价将与我们的邻居、朋友以及住在城市另一边的家人获得的报价不同。通过收集个人数据并追踪人们的日常行为,商家可以更好地预测个体消费者的消费偏好与心理价位。而在互联网上,人们将看到行为定向广告与价格歧视遍地开花。在文中,我们将审视企业正在研发探索的完美行为歧视手段。虽然这在近期内尚难实现,但一旦成

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真,将足以对竞争市场造成伤害。

作为价格歧视话题的一部分,我们还将对比价网站这样的中介平台的作用进行讨论。在本书第1章中,我们曾提及这些平台的积极作用,比如,为消费者的决策过程提供依据,加剧产品供应商之间的竞争。但在第二部分中,我们还将看到,在动态变化的竞争市场中,比价网站有时也会损害消费者的权益,转而为他们提供更有限的选择和更高昂的价格。

亦敌亦友的关系

线上市场的魅力部分来源正是免费的商品与服务。搜寻成本降低以及应用程序数量的爆炸性增长令消费者享受了极大的便利与实惠。

书中第四部分会对超级平台与独立应用程序之间那种亦敌亦友的微妙关系做出说明,而所谓的“超级平台”指的则是装载在移动设备上的苹果iOS操作系统与谷歌<sup>11</sup> 的安卓(Android)操作系统。我们不妨把每个超级平台看成珊瑚礁,它不断吸引着自身生态系统内的软件开发商和配件制造商。对超级平台的崛起,以及它与其他市场参与者之间那种竞合关系,也值得我们认真考量。

在这个过程中,企业通过合作获取了更多的个人信息,进而利用信息不对称的优势打造了营销活动中的价格歧视。但与此同时,为了争夺更多的剩余消费者,商家间的竞争也很激烈。如果从进化论的角度来考察提取与俘获个人信息的行为,那么我们可以把企业视作一个狮群,虽然它们协力围捕到了羚羊,但究竟哪只狮子可以得到最肥美的那块肉,则还取决于它们内部的较量。也就是说,即便它们能够从团队合作中获益,但最终还是领头的那只狮子能够得到最大的利益,进而继续壮大自己的力量。

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消除弊端的可能

事实上,垄断行为的演化并没那般显著。从表象上看,我们依旧处在一个竞争市场之中。然而,市场垄断却以不易被人察觉的方式侵入我们的生活,吞噬我们的财富,窃取我们的隐私。当各大公司的定价算法得以“心照不宣”地在一个透明市场环境中公然共谋、开展价格歧视时,当大数据可以做到尽可能多地获取我们的个人信息并为了攫取我们的财富而展开竞争时,在这个竞争市场的假象中,又何谈这种技术进步是为了造福民众?

如果算法与大数据为处在竞合关系中的商业行为创造了可能,那么“看不见的手”是否还能发挥作用呢?

即便市场环境风云变幻,但各个行业终究是被各个龙头企业统领。后面的章节中我们还将看到,在这个受控生态系统中,从前那些自由竞争市场的标识——透明市场环境、低准入门槛、丰富多样的选择——都将只是停留在人们认识里的幻觉。

一般而言,理想中的竞争市场指的是众多企业为了在竞争中脱颖而出、竭力优化商品与服务的市场。但是,当数据(不仅可以用来开展行为定向广告,还可以不断提升商品与服务的品质)成为现代经济中的关键资源时,掌握了数据优势的企业不仅可以在自己的行业中睥睨众人,纵向并购的大门还将为它们敞开。甚至当这些企业收集到更多有关产品使用者的政治态度与立场的数据时,通过巧妙地操纵搜索页面的内容呈现,它们有望成为影响政治生态的强大舆论力量。

在考虑到这一点后,为了修补市场缺陷、促进消费者福利,谨慎地干预恐怕在所难免。从过往的经验来看,在提及大数据时代的这些弊端时,想来这其中的既得利益者会做出否认的发言,而现实也的确如此。一些领先的科技企业费尽心机在多方渠道中渲染这类观点的危害性。它们将对大数据隐患的批评与对科技进步的抨击混为一谈,并有意将这些批判言论刻画为对创新精神与竞争市场的莫大威胁。

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当然,从本质上说,我们的目的并不是鼓吹政府干预。但是,人们也该清楚地知道,这些已经被识别出的反竞争效应将对市场产生重大且持久的影响。所以说,不能因为这些市场缺陷是发生在新兴的数字经济时代,就可以对它们有所姑息。

对此,我们还能做些什么?难道现有的反不正当竞争与反垄断法体系已经无药可救?或者说它不过是“前数字经济时代”的待淘汰遗产?又或者说,难道曾在20世纪中期流行的政策性直接干预手段才是正确选择?对此,本书第五部分将着重讨论面对这些市场缺陷时,政府所能采取的有效措施,并分析其中的成本与收益,以及丰富反垄断监管工具箱的可能性。

有一点需要明确的是,对共谋、行为歧视与超级平台和第三方应用程序开发者之间竞合关系的发难并不等于质疑创新与科技进步带来的效率提升的正面意义。我们要做的,是超越口头的鼓舞,看透其中的迷思,衡量这些市场行为的成本与收益,并客观分析新变化将给社会福利带来的影响。然而,在科技进步过程中,竞争市场的假象恐怕会越发具有迷惑性,而我们所发现的市场缺陷也有可能会进一步深化。遗憾的是,反垄断政府机构现有的工具箱也只能矫正这其中的部分市场缺陷。但是,“监管”绝不再是一个令人生厌的字眼。在大数据时代,有效的监管是对社会有益的贡献。

发人深思的问题

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第二部分共谋场景

在美国,如果有人因操纵市场价格而被起诉,他们通常都会面临司法制裁。那么,如果企业使用的定价算法操纵了市场价格(或说是协助人类操控价格),那又会是一番什么样的情形?我们将在本部分的内容中讨论这个问题。

对企业高管之间的互相勾结、人为切割市场、达成减产协议等行径,各类反垄断政府机构与社会团体恐怕已见怪不怪。电影《告密者》(The Informant )中生动描绘了那些企业高管如何达成共谋、哄抬市价:他们在世界各地往返,谈笑风生间协调一致对外报价,时不时地还要控制商品产出数量。一般来讲,在反垄断的世界中,人们将卡特尔组织的行为视作“没脑子的事”(no-brainers)。事实上,即便卡特尔组织的内部协议未能奏效,这种做法本身也是违法的,而他们正是反垄断执法行动的目标,那些互相勾结的高管与他们所在的公司往往会为此付出沉重的代价。

新古典主义经济学派学者曾提出,由于卡特尔组织成员之间的不信任、互相欺骗,因识破谎言而引发内斗等缘故,成员之间的关系往往无法长久维系。然而,实证研究却证明,这种关系其实比较稳固。<sup>1</sup>

那么为什么企业会走上共谋之路呢?简单来说,共谋总比相互竞争要容易得多。通过共同抬价或稳定价格,企业通常可以赚取更多利润;

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而依靠人为切割市场,卡特尔组织成员得以在各自的势力范畴内实现垄断。

一直以来,人类都是价格操纵行为背后的行动者。为了打破竞争,他们背地里串通投标、切割市场,并就价格上涨与产量缩减的幅度进行磋商。有时出于沟通之便,卡特尔组织成员会举行年度(甚或月度)会晤。从各式各样的小商品到稀有的藏币、昂贵的珠宝,都有可能成为他们商谈的焦点。为了制止卡特尔组织的垄断行为,美国司法机关选择坚定地执行严苛的反垄断法律法规,并对参与其中的个人处以沉重的刑罚。<sup>2</sup> 可即便如此,卡特尔组织的行动也并未有所收敛。 3

于是,当越来越多的企业选择由计算机算法掌控定价后,那是否预示着卡特尔组织的终结?抑或,这又将带来一种新型共谋?

本书第二部分将集中讨论算法在辅助卡特尔组织实现垄断或从事其他非法勾当的过程中发挥的作用。超越了一般意义的共谋情景(企业高管利用计算机为他们的垄断行为提供技术支持),本书关注的焦点是新型共谋的事态扩大。

值得注意的是,利用算法操纵价格的危害并不仅仅体现在“显而易见的共谋”(企业利用大数据技术提升沟通调价的效率并强化价格监测力度、识别组织成员背叛的能力)场景之中,真正的威胁来源于那些做法更为隐蔽的共谋形式。问题在于,通过隐蔽手段而达成的共谋往往难以纳入“核心卡特尔”<sup>4</sup> (hard-core cartel)的范畴,因而更容易逃脱法律的制裁。

在本部分内容中,我们将就计算机算法促成共谋的四种场景展开说明。

第一种场景——信使场景(Messenger Scenario)——将重点关注人为的共谋,即计算机技术通过执行人类设定的计划而进行共谋。这种利用信息技术手段强化现有共谋效果的方式只是一种简单的人类意志延伸。在这种场景下,是人类自己在操纵共谋:他们将计算机视作辅助共谋的得力工具,用来确定价格、监督竞争对手,并捍卫卡特尔组织成员间的合作。除此以外,计算机还能发挥有效传递信息与发出信号的作用。在美国及世界其他国家,一旦这种行为被坐实,参与者将受到法律的制裁。

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第二种场景——中心辐射式场景(Hub and Spoke Scenario)——则更具挑战。在这种形式的共谋下,市场中无数的参与者将使用同一个定价算法,而这个定价算法所给出的价格将成为卖家公认的市场价格。由多个市场竞争对手共同参与的共谋将通过缔结多个纵向协议的方式达成,这正是典型的中心辐射式场景。其中,定价算法的开发者作为一个枢纽中心,他的任务是精心策划一个全行业范围内的共谋,从而实现更高定价。

第三种场景——预测型代理人场景(The Predictable AgentScenario)。在这种情形下,企业高管隐去了自己合纵连横的身影,定价算法充当起了代理人。它们持续监控市场价格的变化,并不断根据竞争对手价格的变化与市场数据的更新调整自己的定价。企业之间无须秘密签署共谋协议,每家企业单方面地使用自己的定价算法。但所带来的结果是:算法增强了企业之间有意识的平行行为,而这种默许共谋威力巨大。

第四种场景——我们将讨论一种最高阶的共谋形式——电子眼(Digital Eye)。在机器学习的过程中,计算机自发找到了优化利润的途径。在透明的市场环境中,在人工智能将我们带上一条反竞争路径的同时,我们甚至无法察觉任何不正当竞争与垄断行为的痕迹。在这个场景中,我们看不清市场供给的真相,误以为市场处在充分竞争的状态。当然,事实上,我们无法从虚拟的竞争中得到任何好处。

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|第5章|信使场景

我们(美国政府)不会对任何不正当竞争行径予以纵容,不论它是发生在一间烟雾弥漫的房间,还是有人运用复杂的定价软件在互联网上呼风唤雨。美国消费者有权享有一个公平、自由的购物环境,不论线上还是线下。

——比尔·贝尔(Bill Baer),美国司法部,2015年 <sup>0</sup>

在信使场景中,人类是共谋的主脑,他们做出共谋的决策并为之打造一个卡特尔组织。在这类共谋场景中,计算机算法担当起了“信使”的角色。由卡特尔组织成员一手编写的算法将成就他的组织,算法的责任是监督组织成员的售价,并对任何偏离协议价格的背叛予以惩戒。

从执法的角度来看,这是一种必将受到处罚的共谋行为,是“没脑子的人”才会做出的事情。反垄断法中对垄断协议的认定可以直接应用到信使场景中。一旦掌握了足够的证据证明卡特尔组织的存在,原告方可以不费吹灰之力地对这种利用技术之便行垄断之实的行为做出审判。

在一个传统的卡特尔组织中,来自不同企业、彼此是竞争对手关系的企业高管凑在一起,密谋哄抬市价,瓜分市场份额。 <sup>1</sup> 而在由计算机算法参与的共谋中,一旦高管敲定了共谋协议,执行层面的工作则都交由算法达成。

有了计算机技术的帮助,企业之间的共谋如虎添翼,而它给竞争市场带来的危害自然也不言而喻。2015年,一则新闻引起了人们的注意:

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