徐則華

(天津商業(yè)大學(xué)，天津 300134)

2016年3月，谷歌人工智能團(tuán)隊(duì)所創(chuàng)造的AlphaGo戰(zhàn)勝了韓國(guó)圍棋棋手李世石，在國(guó)際上引起了很大的震動(dòng)，激起了人們對(duì)人工智能的廣泛討論。而在百度2016年十大關(guān)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(guān)注。人工智能在給我們帶來便利的同時(shí)也帶來了許多挑戰(zhàn)，這其中便包括對(duì)反壟斷的挑戰(zhàn).Bruno Salcedo(2015)認(rèn)為使用計(jì)算機(jī)算法來定價(jià)不僅是會(huì)促進(jìn)合謀還必然會(huì)導(dǎo)致合謀的出現(xiàn)[1]。Ezrachi A,Stucke M E(2015)認(rèn)為復(fù)雜的計(jì)算機(jī)對(duì)現(xiàn)在與未來市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境及限制競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)[2]。試想一下，如果合謀價(jià)格是由智能機(jī)器而非人決定的，那么反壟斷機(jī)構(gòu)該如何應(yīng)對(duì)？本文將對(duì)人工智能與合謀之間的關(guān)系進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上對(duì)人工智能對(duì)目前反壟斷方面的挑戰(zhàn)進(jìn)行總結(jié)。

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(guó)達(dá)特茅斯(Dartmouth)大學(xué)舉行的一次研討會(huì)上。目前，關(guān)于人工智能并沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義：蔡自興教授認(rèn)為人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)或智能科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支[3]；鐘義信教授認(rèn)為人工智能是一門學(xué)科，目標(biāo)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(jī)器上實(shí)現(xiàn)出來，從而創(chuàng)造具有一定智能水平的人工智能機(jī)器，幫助人類解決各種各樣的問題[4]。

隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的不斷提高及大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能正逐漸走向人們的日常生活，對(duì)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(shí)也帶來了許多挑戰(zhàn)，這其中便包括對(duì)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(guān)系主要有兩類：作為實(shí)施合謀及監(jiān)督、維持合謀的穩(wěn)定的工具；自己“達(dá)成”并實(shí)施合謀協(xié)議。

2.1 作為實(shí)施合謀及監(jiān)督、維持合謀的穩(wěn)定的工具

隨著計(jì)算機(jī)功能不斷變的強(qiáng)大，加上互聯(lián)網(wǎng)的普及及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的提高使得關(guān)于價(jià)格的決定由人轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)算法上，一些電子商務(wù)平臺(tái)上的商家?guī)啄昵氨汩_始使用自動(dòng)確定銷售價(jià)格的計(jì)算機(jī)算法來決定價(jià)格，例如亞馬遜。利用計(jì)算機(jī)算法可以準(zhǔn)確、及時(shí)的根據(jù)需求、對(duì)手價(jià)格等因素的變化來調(diào)整自己的價(jià)格，促進(jìn)商家之間的競(jìng)爭(zhēng)。但是，計(jì)算機(jī)算法也可能會(huì)被一些商家作為一種來實(shí)施他們之間達(dá)成的橫向價(jià)格壟斷協(xié)議的工具。也就是說，當(dāng)企業(yè)間達(dá)成橫向價(jià)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(jì)算機(jī)算法來實(shí)施的。例如，2016年8月，英國(guó)反壟斷機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)部門宣布對(duì)英國(guó)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(gè)重要原因是企業(yè)不能及時(shí)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(qiáng)大的功能。因此，通過人工智能來實(shí)施合謀行為，能夠增加市場(chǎng)透明度，快速、準(zhǔn)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(shí)間，從而減少企業(yè)背離的預(yù)期收益，提高合謀的穩(wěn)定性。

2.2 自己“達(dá)成”并實(shí)施合謀協(xié)議

AlphaGo 的出現(xiàn)向人們展現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的強(qiáng)大威力，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基人之一、美國(guó)T.Mitchell教授將機(jī)器學(xué)習(xí)定義為“利用經(jīng)驗(yàn)來改善計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自身的性能”[5]。以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為代表的人工智能技術(shù)得以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通常，機(jī)器學(xué)習(xí)基于已知觀測(cè)數(shù)據(jù)建立模型，并依據(jù)模型來求解問題[6]。并且，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠使計(jì)算機(jī)在未事先明確編程的情況下做出正確反應(yīng)[7]。同時(shí)，計(jì)算機(jī)算法可以從輸入的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，這些算法通過輸入的樣本來建立模型并運(yùn)用該模型來做出預(yù)測(cè)及決定，并不是按照嚴(yán)格固定的程序指令來運(yùn)行的[8]。正是基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的商業(yè)決定，比如價(jià)格、產(chǎn)量由人轉(zhuǎn)移到了智能機(jī)器。相較于由人來做決定，智能機(jī)器能夠根據(jù)市場(chǎng)環(huán)境的變化迅速做出調(diào)整，并且還會(huì)排除主觀因素的干擾。但是，隨著智能機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)能力的增強(qiáng)，智能機(jī)器會(huì)快速的發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)行為，預(yù)測(cè)其他智能機(jī)器對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)性行為的可能反應(yīng)，并據(jù)此選擇出利潤(rùn)最大化的方案—通常是合謀，并且智能機(jī)器之間并不用像人一樣為了達(dá)成合謀協(xié)議，必須經(jīng)過面對(duì)面的交流來取得對(duì)方的信任。因此，相較于人，智能機(jī)器間更容易“達(dá)成”合謀協(xié)議，將價(jià)格定在高于競(jìng)爭(zhēng)時(shí)的價(jià)格，使消費(fèi)者的利益遭受損失。

3 人工智能對(duì)反壟斷的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)在給我們帶來方便的同時(shí)，也帶來了挑戰(zhàn)，這其中便包括對(duì)反壟斷執(zhí)法的挑戰(zhàn)：對(duì)于上文提到的第一種情況來說，難點(diǎn)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(zé)任歸屬問題，機(jī)器還是個(gè)人？目前，我國(guó)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(jī)構(gòu)應(yīng)該現(xiàn)在就要思考出現(xiàn)該類案件時(shí)如何應(yīng)對(duì)，特別是第二種情形下的責(zé)任歸屬問題。

參考文獻(xiàn)：

[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(yīng)用[M].5版.北京:清華大學(xué)出版社,2016.

[4] 鐘義信.人工智能:“熱鬧”背后的“門道”[J].科技導(dǎo)報(bào),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(shè)計(jì)技術(shù),2016(8):1-5.

[7] 祝葉華.人工智能革命“助燃劑”:機(jī)器學(xué)習(xí)[J].科技導(dǎo)報(bào),2016,34(7):64-66.

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