人工智能與反壟斷

徐則華

(天津商業(yè)大學，天津 300134)

2016年3月，谷歌人工智能團隊所創(chuàng)造的AlphaGo戰(zhàn)勝了韓國圍棋棋手李世石，在國際上引起了很大的震動，激起了人們對人工智能的廣泛討論。而在百度2016年十大關鍵詞榜單中人工智能排在第七位，說明人工智能越來越受到人們的關注。人工智能在給我們帶來便利的同時也帶來了許多挑戰(zhàn)，這其中便包括對反壟斷的挑戰(zhàn).Bruno Salcedo(2015)認為使用計算機算法來定價不僅是會促進合謀還必然會導致合謀的出現(xiàn)[1]。Ezrachi A,Stucke M E(2015)認為復雜的計算機對現(xiàn)在與未來市場競爭力極為重要，隨著人工智能的快速發(fā)展，他們可以被用來改變市場競爭環(huán)境及限制競爭的本質(zhì)[2]。試想一下，如果合謀價格是由智能機器而非人決定的，那么反壟斷機構該如何應對？本文將對人工智能與合謀之間的關系進行分析，在此基礎上對人工智能對目前反壟斷方面的挑戰(zhàn)進行總結。

1 人工智能

人工智能(Artificial Intelligence，AI)一詞的首次出現(xiàn)是在1956年的美國達特茅斯(Dartmouth)大學舉行的一次研討會上。目前，關于人工智能并沒有一個統(tǒng)一的定義：蔡自興教授認為人工智能是計算機科學或智能科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支[3]；鐘義信教授認為人工智能是一門學科，目標是要探索和理解人類智慧的奧秘，并把這種理解盡其可能地在機器上實現(xiàn)出來，從而創(chuàng)造具有一定智能水平的人工智能機器，幫助人類解決各種各樣的問題[4]。

隨著計算機運算能力的不斷提高及大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展，人工智能正逐漸走向人們的日常生活，對我們的工作方式、衣食住行、安全及社交娛樂等方面產(chǎn)生了較大影響。但同時也帶來了許多挑戰(zhàn)，這其中便包括對反壟斷執(zhí)法的挑戰(zhàn)。

2 人工智能與合謀

人工智能與合謀的關系主要有兩類：作為實施合謀及監(jiān)督、維持合謀的穩(wěn)定的工具；自己“達成”并實施合謀協(xié)議。

2.1 作為實施合謀及監(jiān)督、維持合謀的穩(wěn)定的工具

隨著計算機功能不斷變的強大，加上互聯(lián)網(wǎng)的普及及數(shù)據(jù)挖掘技術的提高使得關于價格的決定由人轉移到計算機算法上，一些電子商務平臺上的商家?guī)啄昵氨汩_始使用自動確定銷售價格的計算機算法來決定價格，例如亞馬遜。利用計算機算法可以準確、及時的根據(jù)需求、對手價格等因素的變化來調(diào)整自己的價格，促進商家之間的競爭。但是，計算機算法也可能會被一些商家作為一種來實施他們之間達成的橫向價格壟斷協(xié)議的工具。也就是說，當企業(yè)間達成橫向價格壟斷協(xié)議后，該協(xié)議不是通過企業(yè)員工，而是通過編制專門的計算機算法來實施的。例如，2016年8月，英國反壟斷機構競爭與市場部門宣布對英國企業(yè)Trod Limited處以￡163,371的罰款。

影響企業(yè)間合謀穩(wěn)定性的一個重要原因是企業(yè)不能及時的發(fā)現(xiàn)背離行為。由于人工智能在數(shù)據(jù)的收集、分析方面具有強大的功能。因此，通過人工智能來實施合謀行為，能夠增加市場透明度，快速、準確的發(fā)現(xiàn)企業(yè)是否有背離行為，縮短發(fā)現(xiàn)背離行為的時間，從而減少企業(yè)背離的預期收益，提高合謀的穩(wěn)定性。

2.2 自己“達成”并實施合謀協(xié)議

AlphaGo 的出現(xiàn)向人們展現(xiàn)了機器學習方法的強大威力，機器學習領域奠基人之一、美國T.Mitchell教授將機器學習定義為“利用經(jīng)驗來改善計算機系統(tǒng)自身的性能”[5]。以機器學習算法為代表的人工智能技術得以從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預測。通常，機器學習基于已知觀測數(shù)據(jù)建立模型，并依據(jù)模型來求解問題[6]。并且，機器學習能夠使計算機在未事先明確編程的情況下做出正確反應[7]。同時，計算機算法可以從輸入的數(shù)據(jù)中進行學習，這些算法通過輸入的樣本來建立模型并運用該模型來做出預測及決定，并不是按照嚴格固定的程序指令來運行的[8]。正是基于機器學習技術的發(fā)展，越來越多的商業(yè)決定，比如價格、產(chǎn)量由人轉移到了智能機器。相較于由人來做決定，智能機器能夠根據(jù)市場環(huán)境的變化迅速做出調(diào)整，并且還會排除主觀因素的干擾。但是，隨著智能機器學習、預測能力的增強，智能機器會快速的發(fā)現(xiàn)競爭對手的市場行為，預測其他智能機器對于競爭性行為的可能反應，并據(jù)此選擇出利潤最大化的方案—通常是合謀，并且智能機器之間并不用像人一樣為了達成合謀協(xié)議，必須經(jīng)過面對面的交流來取得對方的信任。因此，相較于人，智能機器間更容易“達成”合謀協(xié)議，將價格定在高于競爭時的價格，使消費者的利益遭受損失。

3 人工智能對反壟斷的挑戰(zhàn)

人工智能技術在給我們帶來方便的同時，也帶來了挑戰(zhàn)，這其中便包括對反壟斷執(zhí)法的挑戰(zhàn)：對于上文提到的第一種情況來說，難點在于壟斷行為很難被發(fā)現(xiàn)；而第二種情況，除了難以被發(fā)現(xiàn)外，最大的挑戰(zhàn)是發(fā)現(xiàn)后的責任歸屬問題，機器還是個人？目前，我國還沒有發(fā)現(xiàn)類似案件，但這并不表示該類案件不存在。執(zhí)法機構應該現(xiàn)在就要思考出現(xiàn)該類案件時如何應對，特別是第二種情形下的責任歸屬問題。

參考文獻：

[1] Salcedo B.Pricing Algorithms and Tacit Collusion[J].2015.

[2] Ezrachi A,Stucke M E.Artificial Intelligence & Collusion:When Computers Inhibit Competition[J].Social Science Electronic Publishing,2015.

[3] 蔡自興.人工智能及其應用[M].5版.北京:清華大學出版社,2016.

[4] 鐘義信.人工智能:“熱鬧”背后的“門道”[J].科技導報,2016(7):14-19.

[5] T.Mitchell.Machine Learning[M].New York：McGraw-Hill.1997.

[6] 孫松林,陳娜.大數(shù)據(jù)助推人工智能[J].郵電設計技術,2016(8):1-5.

[7] 祝葉華.人工智能革命“助燃劑”:機器學習[J].科技導報,2016,34(7):64-66.

[8] Bishop CM.Pattern Recognition and Machine Learning(Information Science and Statistics)[M].Springer-Verlag New York,Inc.2006.