算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗

在我们的案例中，企业之间并没有签订垄断协议，它们却都有着明显的反竞争动机——即企业单方面设计出能够生成预期结果的定价算法并且通过调价改变市场条件。在这种场景下，相似的定价算法在全行业范围内的普及将极有可能促成默许共谋。使用先进的定价算法的确改变了先前的常规市场条件。在定价算法普及之前，市场中的透明度相对有限，这也令有意识的平行行为难以为继。但是为了定价算法能够更好地发挥作用，企业开始有意识地开展透明化管理，这反过来也使默许共谋成为可能。如果在现有竞争法²⁹ 的规制范畴中，企业之间这种互相监督价格的行为并不构成违法，那么这种通过“人工”手段改变市场条件的做法是否会遭受反垄断执法机构的惩处？

对于执法机构而言，它们的主要挑战在于判断有意识的平行行为的合法性。如果说在企业没有互相通气或者达成任何协议的前提下，商品或服务的均衡价格高于竞争市场中的一般水平，那么这仍是一种合理的存在，并不触犯竞争法。³⁰

然而，即便默许共谋属于合法的商业行为，也并不代表它能被所有人接受。事实上，并购行为的确改变了现有的市场竞争条件，那么监管机构往往会对这类可能引发默许共谋的商业并购持否定态度。为了说明这一点，假设A公司与B公司计划合并，使同业市场中只剩下A公司、C公司和D公司，并且A公司与C公司都在定价过程中使用定价算法，但D公司尚未使用这项工具。如果说，由于A公司、B公司的并购行为促使处在竞争劣势的D公司也选择引入动态定价算法，并且有证据证明D公司的这项决定会打击各家企业的降价冲动，引发它们竞相抬价。 ³¹ 那么，审批这件并购案的监管机构将很有可能否决这个申请，或者要求相关企业提出化解这类风险的弥补措施。

现在，让我们修改一下这个例子的背景条件。假设不存在并购，但A、B、C、D四家公司都倾向于默许共谋。然而，目前的市场环境并不利于暗中串通。为了躲过监管机构的惩处，它们很有可能会通过使用定价算法来提高市场透明度，降低彼此的降价动机，酝酿抬价。那么，这种整齐划一的行为，是否与上面的并购场景有本质上的不同？

问题的关键在于，人们是否能够容忍这种具备监督与惩罚机制的市场透明度。如果无法容忍，那么企业的哪些具体行为将构成违法？此外，还有一个问题在于，在实际案例中，为了稳定市场、避免价格战，有些定价算法程序在编写过程中就将避免抢夺竞争对手客户纳入程序应实现的目标范畴。美国联邦第七巡回上诉法院曾对这种行为的合法性做出过如下评述：

如果说出于恐惧价格战的缘故，寡头竞争市场中的各家企业都不向竞争对手的“忠实顾客”进行积极营销，那么这种“克制”（也有可能是另一种形式的默许共谋）是否可以逃脱反垄断法的制裁？监管机构是否会强制要求经营者主动向竞争对手的“忠实顾客”营销？应该这样来讲，禁止市场中的经营者达成共谋、阻碍竞争是一回事，命令他们开展竞争则又是另外一回事。如果为了避免企业被困囹圄，法院连市场竞争的活跃程度都要干涉，那岂不是过于行政干预。 ³²

反垄断执法机构可以干涉企业这种放弃竞争的单边决定吗？这种经营决策是否又有可靠的依据可以被认定为蓄谋市场分割？

考虑到以上所提到的各种执法挑战，人们可能会提出这样一个疑问：在现有的法律规制范畴内，算法程序的开发者是否可以在法律允许

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的范围内扶持默许共谋？

在传统的竞争分析中，这个答案很有可能为“是”。缺乏共谋协议，反垄断执法机构就没有了强有力的证据；不必达成并购交易，企业也可以通过定价算法有效地顺应市场变化。那些不具备市场支配力量的企业，通过独立开发定价算法，可以实时监测竞争对手的市场动向，从而找到优化利润的最佳路径，但这往往也是通往有意识的平行行为的捷径。

面对这些执法挑战，反垄断机构的执法者仍能够找到可以依傍的法律文书。举例来看，美国联邦贸易委员会可以根据《联邦贸易委员会法》（Federal Trade Commission Act）中第5条条款的规定，在缺乏共谋协议证据的情况下，将直接损害消费者利益的“不正当行为”视为非法。同样地，在美国不少州内，都有类似的法令。可惜，美国联邦贸易委员会的行动往往并不得法。但好处在于在长期的司法实践中，美国联邦贸易委员会终究总结出了一些教训。为了赢得反垄断诉讼，美国联邦贸易委员会可以从以下切入点入手：（1）有证据显示被告人曾达成共谋协议或暗中串通使用定价算法扰乱市场竞争秩序；（2）有证据证明被告人存在抑制竞争的意图；（3）没有独立的、合法经营的理由可以支持被告人的商业行为（如使用定价算法）。相对而言，在预测型代理人场景中，反垄断起诉的被告人会因以下两种情况而承担相应的民事责任：存在谋求反竞争结果的动机，或是在明确理解自己的商业行为可能会给竞争秩序带来损害的情况下照旧行事。

另外一条诉讼路径是将使用这类定价算法归入涉嫌操纵市场的范畴。当然，这个方法也有自己的弱点。如果想要从“对市场透明度的滥用”这个角度展开攻击，那么反垄断诉讼的原告方需要找到被告人存在反竞争意图的确凿证据。

如果有家企业的高管将本企业使用的算法程序称作“飞来横财”，他们致力于不断提升它操纵市场的能力，会为了“飞来横财”取得的每一

个“成就”而欣喜地在企业内部邮件中相互吹捧……那么这家企业恐怕距离遭受指控不远了，而这也正是美国证券交易委员会（U.S. Securitiesand Exchange Commission，SEC，以下简称“SEC”）指控高频交易公司Athena Capital Research时该公司的所作所为。 ³³ 事实上，这个例子相当典型。2014年，SEC首次对使用复杂计算机算法操纵证券价格的高频交易公司做出惩戒。 ³⁴ 在此前，代号为“飞来横财”的算法程序参与了“逐日盯紧收盘价”（Marking the Close）的行动。自称是市场做市商的Athena Capital Research公司通过人为造势，在股市收盘前几秒内进行数额巨大的交易，从而直接导致数千只股票的收盘价向着对其有利的方向变化。 ³⁵ 根据SEC的指控，Athena Capital Research公司的工作人员“明知他们使用的算法交易（Algorithmic Trading）将给市场价格带来影响，甚至还在公司内部邮件中将这种策略称作‘尽在掌握’（OwningtheGame）”。 ³⁶ 除此以外，这些工作人员“还会对这种交易方式带给市场的后果做出预测与监督。2008年8月，Athena的工作人员制作了一张表格，其中详细记录并分析了‘飞来横财’对数千只股票的收盘价带来的影响”。 ³⁷

在证据确凿的情况下，Athena Capital Research公司虽然没有认罪，但却付出了100万美元的罚款。由此可见，在自动化交易有效改善市场透明度与效率的同时，也诱发了企业的市场操纵行为。³⁸ 然而，调查取证的过程并不容易。面对指控，Athena Capital Research公司就曾辩称，“公司的交易活动是为了满足市场在特殊情况下对流动性的额外需要”。 ³⁹

特别地，如果涉案企业是出于正当的商业原因而开发并使用定价算法，对于犯罪意图的认定则更为困难。毕竟，对于第一家使用定价算法的企业而言，由于市场透明度仍较低，竞争对手无法跟上前者的价格变动步伐，所以市场中尚不存在默许共谋的痕迹。如果第一个勇于“吃螃蟹”的企业不存在价格操纵的意图，那么推而广之，第二家、第三家企业也非被指控的对象。总而言之，对于使用定价算法的企业而言，它们总能为自己的行为找到借口——在科技日新月异的当下，为避免处在竞争劣势，它们理所应当地会使用定价算法。

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本章回顾

或许，默许共谋正是市场千变万化中的一个有趣的插曲。在条件允许的情况下，它会发生在市场集中度较高的行业当中。即便这些条件（如高市场准入门槛、价格缺乏弹性、同质产品）都成立，也并不意味着经营者之间的勾结关系就会固若金汤。⁴⁰ 就连科技进步也可能是一种具有破坏性的力量，令算法得以成功地依靠暗中折扣而在生意场上“使诈”。

但是，企业之间有意识的平行行为的确是在现今的商业世界中更容易达成。线上市场的本质属性、数据的可获取性、定价算法的不断开发以及市场稳定性与透明度的改善……种种进展对于默许共谋而言，都是帮助其扩大影响力半径的有生力量。⁴¹

由此也引发了不少有关信息技术、法律与行政监管的难题。“通常而言，信息的传播将有助于贸易的发展。在一定条件下，它还能够提高经济效率，激发市场竞争机制的良性运作。”以上正是美国最高法院给出的看法。⁴² 事实上，导致市场价格透明度降低的协作行动本身就是反垄断法打击的目标。但是，如果定价算法的确可以起到改善市场透明度的作用，那么被告方就能够为自己的行为找到一个合理的解释。这样一来，法院与监管机构就有可能转而倾向于限制信息在市场中的自由传递。

但在司法实践中，通过行政手段降低市场透明度也并不容易。监管机构很难对政策进行微调，从而实现削弱“过度的”市场透明度的目的。

其实，问题本不是出在市场透明度身上，是经营者对信息的智能化应用成为辅助默许共谋的工具。

同理，限制“黑科技”的使用同样不是一个良策。总有新的技术进步会令现有的定价算法相形见绌。到时候，掌握该项技术的企业又会在快速变化的市场环境中赢得先机。

此后，我们会在本书的第五部分中继续讨论“行政干预”这个话题。接下来，我们将要介绍第四种场景——电子眼。在这种场景下，算法会以一种更快的节奏处理更多数据，而市场透明度水平也会达到一种可以被称作“上帝视角”（God View）的高度。当具备自学习能力的算法拥有了“上帝视角”时，默许共谋将席卷更多商业领域。毋庸置疑，这对市场竞争机制的打击将有增无减。

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|第8章| 人工智能、“上帝视角”与电子眼

在本章中，我们将把默许共谋的疆域再次扩大，探究第四种共谋场景——电子眼。这其中，有两项关键的科技进步托起了默许共谋的“光明前景”：其一，计算机实时处理大量数据的能力，令它拥有了掌握所有市场信息的“上帝视角”；其二，人工智能在商业活动中的应用，指的是具备自主决策与学习能力的复杂算法在企业经营活动中发挥的重要作用。

在现实中，这两项科技进步却合力酿成了一个恶果，令默许共谋拓展了自己的疆域，超越了定价功能、寡头垄断市场以及简易价格监督的刁难。在这个范围更大、信息更完整的市场中，企业运用计算机算法可以在更短的时间内对竞争对手采取的销售策略做出回应。通过从做中学，计算机算法会为企业经营者提供多种多样的决策选项。

在此前介绍的三种共谋场景中，我们就好像是马撒葡萄园岛上的游客，总能够察觉到岛上市场与其他市场的不同之处。但在电子眼场景中，当默许共谋已侵入更多市场、算法的功能也不再局限于被用来定价时，我们甚至可能察觉不到市场中的价格操纵力量。但实际情况则是我们从这种虚拟竞争环境中得不到一点好处。

“上帝视角”

2014年，一则关于优步的新闻在社会上引起了不小的轰动。两位前优步雇员告诉记者，“利用一个被称作‘上帝视角’的公司内部程序，优步员工可以轻易地追踪到曾使用过约车服务的用户的所在位置”。¹

效仿优步的用词，我们也用“上帝视角”这个词汇来描述使用信息技术手段获取全局视野的商业行为。互联网、智能感应装备、云储存等技术令个人信息数据量呈爆炸式增长，使掌握这些技术的企业对目标客户有了更深入的了解。对优步来说，它的员工可以在一个巨大的屏幕上，实时监测合作车主的动向。同样对于像亚马逊这样的电商而言，它不仅可以对自己的物流链有一个清晰的掌控，就连竞争对手的产品布局与物流链上的商品，亚马逊也有办法做到一清二楚。

上一章中我们已经介绍过，计算机算法可以比人类更快地监测到价格与市场需求的变化（尤其是对同质产品而言），并且可以迅速对竞争对手的营销策略做出回应（这也包括针锋相对的报复性举措）。特别是“如果企业开始变得无法从竞争中占到更多便宜”时，市场将更容易坠入默许共谋的深渊。 ² 在用户黏性较低、产品偏于同质化的市场中，计算机算法总能迅速发现降价销售的卖家，并有效扼杀后者拓宽销量的可能。市场透明度越高，算法的反应速度越快，率先降价的企业获利空间越小，进而跟风的企业也越少。在第7章中，关注的焦点在于算法对竞争对手的调价行为所做出的回应。

但当算法已经拥有“上帝视角”时，计算机可以在任何调价行为发生之前就对竞争对手发起的威胁做出预测并且及时采取反制措施。首先，每家运用算法的企业都会在向其他同业企业主动发起“进攻”前全面衡量此举可能产生的利弊。在充分权衡之后，算法往往会得出不主动掀起同业竞争的结论。这其中的逻辑很简单——如果市场中的主要竞争对手都在运用拥有“上帝视角”的高新科技，他们就不免相互忌惮。其次，通过追踪竞争对手与客户的行为，实时数据可以揭示一些重要信息，比如，竞争对手是否在寻找提高销量的机会（具体体现为：在更多地区开设分店、拓宽目标客户人群、发展集团客户等）。因此，如果每家公司都可以迅速侦查到竞争对手耍的花招，并且具备做出有效回击的能力，那么它们谁也不敢轻举妄动。

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在电子眼场景中，假设市场中所有企业都掌握了拥有“上帝视角”的信息技术，那么市场透明度的提升会令各家公司使用的算法都不敢轻易地通过秘密降价、提高产品质量、抢夺客户等手段来拓展市场份额。原因在于，这些行动都有可能被竞争对手的算法发现，从而招致价格战或者其他报复性措施。

那么，为什么要率先抛出这个假设呢？原因有二。其一，适者生存。反应速度快、头脑灵活的经营者最有可能开发出拥有“上帝视角”的算法，从而在竞争中赢得优势的地位。当他们对市场环境有了更加清晰的全局观时，他们可以迅速对市场变化做出回应。但与此同时，不具备这项技术的竞争对手只能不断拱手让出自己的市场份额直至退出市场。由此一来，当弱势企业被“除名”、领军企业在信息系统建设上不断取得进展时，市场的准入门槛将被不断抬高。届时，市场将被数个拥有自学习能力的算法掌控，默许共谋就此确立。

其二，分享创造更高回报。预测型代理人场景中曾提过，当企业选择将“上帝视角”、人工智能、数据流等前沿科技与竞争对手分享时，它自己也能从中获益。毕竟，默许共谋的稳固还有赖于市场中各企业的协作。面对敏锐的市场监测与残酷的报复性举措，企业还会争先去当那个第一个“吃螃蟹的人”吗？毕竟，即便它们试图通过提升产品质量、降低售价或者开拓新市场来扩大市场势力，后来者也会迅速迎头赶上，抹杀前者的超额利润。从另一个层面来理解这个问题时，我们也可以说是“上帝视角”有效降低了市场中的不确定性，特别是当市场信息经由消费者再被传递至竞争对手的数据库，进而实现全行业的信息共享时，阻碍“上帝视角”实现普及的“麻烦”也将逐一化解。

“上帝视角”的崛起对于默许共谋的启示在于，默许共谋的发生场景已然可以走出同质化产品市场。不同程度的复杂性将塑造出不同水平的机器学习型算法。但在信息收集与贸易往来的过程中，各家企业的这种重复劳动最终会唤起协作搭建数据平台的渴求。2015年，亚马逊上线了自己的物联网云平台。这是一个“集合了产品制造商、服务提供方与应用程序开发员的完整生态系统。在这里，各类人群都可以将采集到的数据上传到云中。通过加载和分析这些数据，程序开发者可以使用各项亚马逊服务打造出属于自己的应用程序”。³ 令人惊喜的是，在亚马逊的物联网云平台上还有一个“影子”模式。不需要连接互联网，物联设备可以执行本地计算、消息收发和数据缓存的功能。 4

电子眼：走出针锋相对的死循环

对于自学习算法而言，个人信息与市场数据就是能量棒。当市场中可获取的数据不断丰富时，有如“上帝视角”般的市场透明度将为企业在千百种经营方案中敲定一条实现利润最大化的康庄大道。人工智能在企业经营管理中的应用将为经营策略的有效性与法理分析带来重要启示。

在此前章节中，算法是用来实现利润最大化的工具。它要确保在不与其他算法达成勾结或分割市场的前提下，完成这项任务。 ⁵ 与之不同的是，在引入了“上帝视角”的默许共谋场景中，人类并未给算法设定稳定市场或暗中串通的任务。不仅如此，它将独立运作，紧盯市场动态，从而识别出最佳经营策略。

有了“上帝视角”，计算机可以更快更好地对竞争对手的行动做出预测与理解。因此，彼此的经营策略也将愈加稳健与可靠。如果企业可以更好地读懂竞争对手对外放出的“信号”，那么彼此之间互掷暗箭的可能性也会大为降低。当每个算法模型都可以通过获取额外的数据来对竞争对手的行为做出判断时，各种不确定性、误解都将有望得到化解。

为了说明市场中的这些进展，让我们先以一种传统型竞争为例，其

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