徐则华

(天津商业大学，天津 300134)

2016年3月，谷歌人工智能团队所创造的AlphaGo战胜了韩国围棋棋手李世石，在国际上引起了很大的震动，激起了人们对人工智能的广泛讨论。而在百度2016年十大关键词榜单中人工智能排在第七位，说明人工智能越来越受到人们的关注。人工智能在给我们带来便利的同时也带来了许多挑战，这其中便包括对反垄断的挑战.Bruno Salcedo(2015)认为使用计算机算法来定价不仅是会促进合谋还必然会导致合谋的出现[1]。Ezrachi A,Stucke M E(2015)认为复杂的计算机对现在与未来市场竞争力极为重要，随着人工智能的快速发展，他们可以被用来改变市场竞争环境及限制竞争的本质[2]。试想一下，如果合谋价格是由智能机器而非人决定的，那么反垄断机构该如何应对？本文将对人工智能与合谋之间的关系进行分析，在此基础上对人工智能对目前反垄断方面的挑战进行总结。

1 人工智能

人工智能(Artificial Intelligence，AI)一词的首次出现是在1956年的美国达特茅斯(Dartmouth)大学举行的一次研讨会上。目前，关于人工智能并没有一个统一的定义：蔡自兴教授认为人工智能是计算机科学或智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支[3]；钟义信教授认为人工智能是一门学科，目标是要探索和理解人类智慧的奥秘，并把这种理解尽其可能地在机器上实现出来，从而创造具有一定智能水平的人工智能机器，帮助人类解决各种各样的问题[4]。

随着计算机运算能力的不断提高及大数据技术的快速发展，人工智能正逐渐走向人们的日常生活，对我们的工作方式、衣食住行、安全及社交娱乐等方面产生了较大影响。但同时也带来了许多挑战，这其中便包括对反垄断执法的挑战。

2 人工智能与合谋

人工智能与合谋的关系主要有两类：作为实施合谋及监督、维持合谋的稳定的工具；自己“达成”并实施合谋协议。

2.1 作为实施合谋及监督、维持合谋的稳定的工具

随着计算机功能不断变的强大，加上互联网的普及及数据挖掘技术的提高使得关于价格的决定由人转移到计算机算法上，一些电子商务平台上的商家几年前便开始使用自动确定销售价格的计算机算法来决定价格，例如亚马逊。利用计算机算法可以准确、及时的根据需求、对手价格等因素的变化来调整自己的价格，促进商家之间的竞争。但是，计算机算法也可能会被一些商家作为一种来实施他们之间达成的横向价格垄断协议的工具。也就是说，当企业间达成横向价格垄断协议后，该协议不是通过企业员工，而是通过编制专门的计算机算法来实施的。例如，2016年8月，英国反垄断机构竞争与市场部门宣布对英国企业Trod Limited处以￡163,371的罚款。

影响企业间合谋稳定性的一个重要原因是企业不能及时的发现背离行为。由于人工智能在数据的收集、分析方面具有强大的功能。因此，通过人工智能来实施合谋行为，能够增加市场透明度，快速、准确的发现企业是否有背离行为，缩短发现背离行为的时间，从而减少企业背离的预期收益，提高合谋的稳定性。

2.2 自己“达成”并实施合谋协议

AlphaGo 的出现向人们展现了机器学习方法的强大威力，机器学习领域奠基人之一、美国T.Mitchell教授将机器学习定义为“利用经验来改善计算机系统自身的性能”[5]。以机器学习算法为代表的人工智能技术得以从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。通常，机器学习基于已知观测数据建立模型，并依据模型来求解问题[6]。并且，机器学习能够使计算机在未事先明确编程的情况下做出正确反应[7]。同时，计算机算法可以从输入的数据中进行学习，这些算法通过输入的样本来建立模型并运用该模型来做出预测及决定，并不是按照严格固定的程序指令来运行的[8]。正是基于机器学习技术的发展，越来越多的商业决定，比如价格、产量由人转移到了智能机器。相较于由人来做决定，智能机器能够根据市场环境的变化迅速做出调整，并且还会排除主观因素的干扰。但是，随着智能机器学习、预测能力的增强，智能机器会快速的发现竞争对手的市场行为，预测其他智能机器对于竞争性行为的可能反应，并据此选择出利润最大化的方案—通常是合谋，并且智能机器之间并不用像人一样为了达成合谋协议，必须经过面对面的交流来取得对方的信任。因此，相较于人，智能机器间更容易“达成”合谋协议，将价格定在高于竞争时的价格，使消费者的利益遭受损失。

3 人工智能对反垄断的挑战

人工智能技术在给我们带来方便的同时，也带来了挑战，这其中便包括对反垄断执法的挑战：对于上文提到的第一种情况来说，难点在于垄断行为很难被发现；而第二种情况，除了难以被发现外，最大的挑战是发现后的责任归属问题，机器还是个人？目前，我国还没有发现类似案件，但这并不表示该类案件不存在。执法机构应该现在就要思考出现该类案件时如何应对，特别是第二种情形下的责任归属问题。

参考文献：

[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] 蔡自兴.人工智能及其应用[M].5版.北京:清华大学出版社,2016.

[4] 钟义信.人工智能:“热闹”背后的“门道”[J].科技导报,2016(7):14-19.

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

[6] 孙松林,陈娜.大数据助推人工智能[J].邮电设计技术,2016(8):1-5.

[7] 祝叶华.人工智能革命“助燃剂”:机器学习[J].科技导报,2016,34(7):64-66.

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