劉奕麟

(吉林大學(xué) 法學(xué)院，吉林 長春 130000)

1 算法共謀對市場競爭的挑戰(zhàn)

算法本質(zhì)上是將輸入轉(zhuǎn)換為輸出的一系列操作。在OECD 2017年的研究報告中，將算法定義為：“算法是一組明確的、精確的、簡單操作的列表，這些操作被機械地和系統(tǒng)地應(yīng)用于一組指令或物體，例如，國際象棋棋子的配置、數(shù)字、蛋糕成分等?！敝噶畹某跏紶顟B(tài)是輸入，最后的狀態(tài)是輸出。[1]算法基于其開發(fā)和使用目的的不同，可以按照其功能類型進行有效的分類，具體可以劃分為11個類別[2]，如表1所示。

表1 算法分類

其中，算法共謀主要集中在搜索算法、推薦算法、分配算法、監(jiān)控算法和定價算法之中，競爭監(jiān)管機構(gòu)的政策文件也主要關(guān)注這些類型的算法[3]。此外，算法還可以根據(jù)技術(shù)類型進行分類，主要包括人工智能(AI)、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，由于和算法共謀的關(guān)聯(lián)有限，本文不再詳細展開。

定價算法可以提高企業(yè)之間相互依賴的效率，并促進許多市場上的隱性共謀。首先，算法可以讓企業(yè)保持超競爭性水平的價格穩(wěn)定。如果其中一項承諾偏離了其他同謀者，將能夠通過快速交互迅速降低價格，使得共謀的結(jié)果更加持久[4]。其次，算法可能會影響市場的整體透明度。在其他企業(yè)行為可解釋的情況下，通過算法可以輕易得出使企業(yè)利潤最大化的價格水平。例如，成本函數(shù)和個別需求函數(shù)是設(shè)定價格的主要因素，而透明度導(dǎo)致可以更好地預(yù)測競爭對手所面臨的因素[5]。再次，算法也可以創(chuàng)造進入壁壘。合算算法可以降低價格，使新的進入者難以留在市場，從而導(dǎo)致競爭的結(jié)束。算法因此可以創(chuàng)造許多可維持的寡頭獨占市場，也可以在非寡頭獨占市場中實現(xiàn)合謀[6]。

由于企業(yè)之間就價格達成水平協(xié)調(diào)具有降低福利的作用，因此一直被認(rèn)為是一種對市場競爭有害的行為[7]。《反壟斷法》第16條明確規(guī)定：“本法所稱壟斷協(xié)議，是指排除、限制競爭的協(xié)議、決定或者其他協(xié)同行為?！苯雇ㄟ^協(xié)議或共同行為進行串通，達成壟斷協(xié)議。因此，明示和隱含的協(xié)議都可能違反第16條。另一方面，通常意義上認(rèn)定企業(yè)違法性共謀，需要滿足幾個標(biāo)準(zhǔn)：(1)各企業(yè)之間要有協(xié)調(diào)行為；(2)這種協(xié)調(diào)應(yīng)該是直接或間接溝通的結(jié)果；(3)溝通的目的應(yīng)該是減少市場中的不確定性，有效地改變企業(yè)在市場中的行為。

除了《反壟斷法》規(guī)定以外，《禁止壟斷協(xié)議規(guī)定》(2023年4月生效)、《關(guān)于平臺經(jīng)濟領(lǐng)域的反壟斷指南》(2021年2月頒布)以及《最高人民法院關(guān)于審理壟斷民事糾紛案件適用法律若干問題的規(guī)定(公開征求意見稿)》(最終生效稿還未頒布)，都對涉及算法的“新型”壟斷協(xié)議進行了系統(tǒng)化的規(guī)定。其中《禁止壟斷協(xié)議規(guī)定》針對共謀或協(xié)同行為的認(rèn)定以市場主體“行為的一致性”與“意思聯(lián)絡(luò)或信息交流”為考慮因素；《關(guān)于平臺經(jīng)濟領(lǐng)域的反壟斷指南》第9條規(guī)定了在直接證據(jù)難以獲取的情形下，可以采納間接證據(jù)作出協(xié)同行為的認(rèn)定；《關(guān)于反壟斷民事訴訟司法解釋稿向社會公開征求意見的公告》第20條，對經(jīng)營者能否對行為的一致性作出合理解釋作出了進一步的限定，實質(zhì)上是減輕了原告的舉證負(fù)擔(dān)，而將協(xié)同行為的證明義務(wù)更多地施加給經(jīng)營者。協(xié)同行為的認(rèn)定如圖1所示。

圖1 協(xié)同行為的認(rèn)定

算法幫助或促成共謀的主要方式大致可以分為四種情形，分別為：傳令共謀(Messenger)、軸輻共謀(Hub and Spoke Complicity)、可預(yù)測共謀(Predictable Agent)和算法自主共謀(Autonomous Tacit Collusion)。

傳令共謀是最直接的達成共謀的情形。企業(yè)在使用定價算法時顯式地相互勾結(jié)，決定參與串謀的經(jīng)營者達成協(xié)議，并實施定價算法以維持串謀行為[8]。算法的作用有幾個級別：首先，它監(jiān)控其他參與者發(fā)送的數(shù)據(jù)并做出反應(yīng)，以產(chǎn)生超有競爭力的價格水平。其次，該算法對企業(yè)的行為發(fā)出信號，以便其他參與者可以采取相應(yīng)的立場。第三，如果企業(yè)決定偏離協(xié)議的其他各方，它會做出反應(yīng)，懲罰偏離者[9]。懲罰的方法有很多種，例如，如果偏離者選擇降低其價格，其他參與者可以將價格降到低于偏離者的價格，并迫使偏離者退出市場。

軸輻共謀是一種比共傳令共謀更間接的手段。企業(yè)通過使用第三方的算法來實現(xiàn)相互勾結(jié)。因此，他們不是與橫向競爭對手達成串謀協(xié)議，而是利用樞紐作為串謀的間接推動者。例如，經(jīng)銷商可以作為下游市場的供應(yīng)商的價格固定者。橫向競爭對手可以選擇相同或類似的定價算法。通過外包價格制定過程，企業(yè)繞過了與橫向競爭對手溝通的需要，從而在超越競爭水平上制定價格。這些企業(yè)實際上是通過共享敏感信息成功地進行了串通[10]。此外，軸輻共謀模式帶來的監(jiān)管挑戰(zhàn)在于企業(yè)之間的共謀意圖難以認(rèn)定，因為當(dāng)企業(yè)選擇參與這種商業(yè)模式時，其目的不一定是操控價格。傾向采用相同算法定價的競爭對手有可能純粹出于算法優(yōu)勢而如此選擇。因此，企業(yè)應(yīng)可以優(yōu)先考慮采用性能更優(yōu)的算法，畢竟譴責(zé)沒有反競爭意圖而選擇最優(yōu)策略的行為違反了反壟斷法的本質(zhì)[11]。

可預(yù)測共謀，這種情況是可預(yù)測的代理。企業(yè)開發(fā)自己的定價算法，通過集體設(shè)定極具競爭力的價格來明確地追求利潤最大化。在博弈論中，企業(yè)對當(dāng)前市場的最佳策略是設(shè)定超競爭性價格水平。為了實現(xiàn)了剩余利潤，企業(yè)的目標(biāo)是在相關(guān)市場上可以實現(xiàn)隱性共謀。各企業(yè)的承諾行為像締結(jié)了卡特爾協(xié)議的參與方，可以通過經(jīng)典的信號與反饋模型加以解釋。企業(yè)的定價算法可以向其他競爭對手發(fā)出共謀信號，即價格高于競爭水平。其他競爭對手的定價算法需保持同一水平或跟隨上漲。如果價格未上漲至發(fā)起者水平，即向發(fā)起者證明其他企業(yè)無意形成共謀結(jié)果，發(fā)起者將再次降低價格。在后一情況下，其他企業(yè)的反饋信號構(gòu)成卡特爾準(zhǔn)協(xié)議。此時，參與方可以同時逐步提高價格，直至利潤最大化[12]。

算法自主共謀，又被稱之為算法的“數(shù)字之眼”，隨著客戶和供應(yīng)商一端數(shù)據(jù)集的不斷增長，越來越多的企業(yè)選擇實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)算法[13]。自學(xué)習(xí)算法是自動決定最優(yōu)解過程算法的一個專門子集。通常，自學(xué)習(xí)算法被要求以最好的方式執(zhí)行任務(wù)[14]。通過分析標(biāo)記數(shù)據(jù)集，監(jiān)督算法映射從輸入到最佳輸出的方法，強化學(xué)習(xí)的過程主要是在環(huán)境中尋求回報[15]。在完成足夠數(shù)量的測試后，算法在可觀察條件下以最佳方式執(zhí)行初步任務(wù)。

企業(yè)還可以采用自學(xué)習(xí)算法來確定價格的水平動態(tài)。當(dāng)利潤最大化被編碼為最終目標(biāo)時，可將客戶和供應(yīng)商的數(shù)據(jù)輸入，以確定實現(xiàn)目標(biāo)所需的最優(yōu)定價水平。在有監(jiān)督學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)點的結(jié)構(gòu)可以按照相關(guān)市場的適當(dāng)市場條件進行分配，算法會根據(jù)瞬時的市場條件，告訴企業(yè)最優(yōu)的價格水平[13]。人在定價中的作用主要是定義算法的最終任務(wù)、決定哪些數(shù)據(jù)集將提供給算法。正如“黑箱模型”所表明的，算法的運作模式以及找到最佳解決方案的路徑并不總是可以理解的。

實踐中已經(jīng)出現(xiàn)了這種算法自主達成隱性共謀的案例。例如，德國汽油零售市場存在的算法勾結(jié)，根據(jù)德國16 027個加油站2014年初至2019年底每分鐘一次的燃料價格數(shù)據(jù)(超級E5、超級E10和柴油)，以及相關(guān)市場條件：(1)車站1公里半徑范圍；(2)五位郵政編碼范圍。算法定價可能通過兩種機制引起價格上漲，即 (1)未學(xué)會有效競爭，如未對競爭對手作出最優(yōu)反應(yīng)；(2)學(xué)習(xí)不競爭，即暗中串通[16]。該案印證了定價算法可以學(xué)習(xí)隱性的串通定價策略，而這目前在大多數(shù)司法管轄區(qū)是合法的。

2 制度挑戰(zhàn)：反壟斷法規(guī)制算法共謀的具體困境

由于算法存在自主共謀的情形，給法律的監(jiān)管造成了巨大的挑戰(zhàn)?；谀醵帧白杂X的平行”，競爭對手之間并不存在任何非法的協(xié)議，甚至不存在任何接觸或溝通。算法的自我學(xué)習(xí)可以在沒有人類程序員的知識或意圖的情況下，獨立地達成默契[17]。機器學(xué)習(xí)的進步和市場透明度的提高，最終可能會使自學(xué)習(xí)算法單方面決定利潤最大化的價格。

因此，算法共謀會為反壟斷法的帶來的挑戰(zhàn)包括：當(dāng)價格優(yōu)化算法增強競爭對手暗中串通的能力時，當(dāng)前的反壟斷框架是否還應(yīng)該繼續(xù)以有意識的溝通為認(rèn)定要件？對于算法來說，協(xié)議的法律概念是否已經(jīng)過時？當(dāng)前的反壟斷法是否足以阻止和防止算法默契的共謀？執(zhí)法機構(gòu)應(yīng)該如何識別算法合謀的發(fā)生，特別是在定價是動態(tài)模型的情況下？應(yīng)該考慮哪些額外的措施來減少各行業(yè)使用定價算法帶來的風(fēng)險？企業(yè)應(yīng)該以何種方式將道德和合法性整合到算法的設(shè)定程序中？企業(yè)是否應(yīng)該就算法的編程承擔(dān)義務(wù)，就算法的自主共謀承擔(dān)必要的責(zé)任？

在法律規(guī)制上的困境主要表現(xiàn)為：

(1)算法共謀在技術(shù)上存在著隱蔽性和難以證明性。算法共謀與“未簽訂書面協(xié)議”的協(xié)調(diào)行為不同，在促進和加強暗中勾結(jié)的程度，以及證明協(xié)調(diào)價格的意圖上更具隱蔽性與可持續(xù)性[10]。即使私人原告、美國司法部或歐盟競爭委員會有充分的反競爭平行行為的證據(jù)，當(dāng)市場條件存在默許串通時，這些證據(jù)本身也不能作為協(xié)議或非法協(xié)調(diào)行為的證據(jù)。相反，法院將假定有可能存在暗中勾結(jié)，并要求提供額外的證據(jù)，這些證據(jù)通常包括非法通信的證據(jù)。只有當(dāng)平行行為不能被解釋為隱性共謀(或由于其他因素)的結(jié)果時，它才可以作為非法共謀的證據(jù)。而最重要的證據(jù)通常是非經(jīng)濟證據(jù)，表明存在一個實際的、明確的不競爭協(xié)議。

(2)對串通行為的認(rèn)定存在一定的爭議性。信息交換是維持合謀的必要條件，因為合謀者需要發(fā)送和接收可能的業(yè)務(wù)操作的子集[18]。這一機制使企業(yè)能夠自我調(diào)整以適應(yīng)可持續(xù)的超競爭性價格水平。此外，不能僅憑信息交換就認(rèn)定構(gòu)成共謀。由于市場在最近幾十年變得越來越透明。例如，許多企業(yè)在網(wǎng)上公布價格，以便創(chuàng)造一個消費者可以比較價格并作出相應(yīng)選擇的環(huán)境。甚至可以說，不分享即時價格會將企業(yè)逐出市場。企業(yè)為了競爭，監(jiān)測和分享信息可能是必要的。因此，以助長勾結(jié)為由，對所有情報交換行為采取敵對態(tài)度是有問題的[19]。

(3)算法共謀責(zé)任歸屬的界定存在分歧。由于“算法黑箱”的存在，企業(yè)預(yù)測這些算法將如何運行的能力是有限的。對所有的算法勾結(jié)予以違法性認(rèn)定，可能會最終導(dǎo)致自學(xué)習(xí)價格算法被事實上禁止，將嚴(yán)重減緩自學(xué)習(xí)算法的發(fā)展。因此，競爭監(jiān)管機構(gòu)必須要有強有力的論據(jù)支持，綜合其他衡量指標(biāo)如市場份額、進入壁壘以及行業(yè)特征等來證明算法自主共謀。

3 改進方案：算法共謀違法性認(rèn)定的規(guī)則重構(gòu)

定價算法可以通過削弱競爭對手降價的動機從而影響其競爭力。因此，僅通過擴大共謀或溝通的定義，并不能解決算法的軸輻共謀和自主性共謀的情形?，F(xiàn)有的司法框架無法完全涵蓋算法造成的反競爭效應(yīng)案件。這種不足表現(xiàn)為，其錯誤地忽略了算法合謀案件中的關(guān)鍵點，即造成損害的是算法產(chǎn)生的合謀效應(yīng)本身，而非企業(yè)間的直接溝通。因此，考察算法可能產(chǎn)生的隱性合謀效應(yīng)本身具有重要意義。

至今為止，算法隱性共謀一直被視為邊緣案例。這種觀點存在如下限制：(1)操縱定價的共謀行為難以在沒有共同規(guī)則、威懾措施與必要溝通的情況下持續(xù)；(2)相關(guān)市場必須由近似同質(zhì)產(chǎn)品組成，價格平行調(diào)整才可能達到同一水平；(3)企業(yè)必須能夠迅速響應(yīng)價格變動[20]。然而，算法要么使上述條件過時，要么在這些條件失效的情況下產(chǎn)生限制競爭效應(yīng)。例如，在數(shù)字經(jīng)濟場景下，橫向壟斷協(xié)議的達成不是由企業(yè)代表直接商定，而是算法自動產(chǎn)生[21]。信息交流的必要性也由于市場透明度提高與對企業(yè)行為的監(jiān)測而減少。

從各國執(zhí)法的實踐發(fā)展來看，算法自主性共謀已不再是個案。已經(jīng)出現(xiàn)的實例包括：(1)美國Topkins和英國GB Eye Trod的在線海報零售商使用簡單的定價算法來協(xié)調(diào)價格[22]；(2)立陶宛在線旅游平臺提供便利，向旅行社發(fā)送電子郵件，稱其為折扣上限；(3)西班牙房地產(chǎn)公司使用一種通用的經(jīng)紀(jì)軟件來協(xié)調(diào)價格[23]；(4)歐盟電子產(chǎn)品制造商限制零售商獨立，設(shè)定銷售價格實施轉(zhuǎn)售價格維持[24]。

此外，關(guān)于軸輻共謀，在美國最近關(guān)于算法合謀的集體訴訟中也有所體現(xiàn)。2023年1月25日，多家美國酒店共同向美國內(nèi)華達州聯(lián)邦地區(qū)法院提起集體訴訟。相關(guān)市場為拉斯維加斯大道上的酒店客房出租市場。本案中被告使用了第三方供應(yīng)商Rainmaker Group的三款算法：GuestRe、RevCaster、GroupRev。GuestRev是為賭場酒店量身定制的算法，可為單間客房推薦定價，Rainmaker Group聲稱其采納率達90%；RevCaster允許企業(yè)通過收集競爭對手的市場定價數(shù)據(jù)來監(jiān)測并響應(yīng)對手定價；GroupRev可預(yù)測團隊預(yù)訂客戶的需求，如10人以上團隊參加會議。本案中，被告使用第三方定價算法，雖然各酒店未直接分享定價信息，但通過算法均可獲得其他酒店的定價數(shù)據(jù)與策略，最終推高市場價格，協(xié)同排除價格競爭，損害了消費者利益。產(chǎn)生的影響屬于典型的“輪輻式算法共謀”。

針對算法共謀盛行的現(xiàn)象，Michal Gal提出幾點解決算法共謀的補救建議[25]：(1)通過市場自發(fā)解決。即消費者集中為購買群體，獲得購買權(quán)力。通過增加購買較低價格產(chǎn)品的激勵，可破壞賣家之間的協(xié)調(diào)。(2)通過合并審查，禁止或補救增加算法共謀風(fēng)險而無相抵利益的合并。(3)引入推行破壞性算法。監(jiān)管機構(gòu)指定并資助一家企業(yè)運營破壞性算法，提供相對較低具有潛在競爭力的價格，在供應(yīng)端制造噪聲，從而破壞協(xié)調(diào)。(4)規(guī)定定價算法對市場條件的滯后監(jiān)管。在不同時期凍結(jié)一家企業(yè)的價格(即最低價格企業(yè))，激勵其他企業(yè)以低于該企業(yè)的價格增加產(chǎn)能。Michal Gal的建議從市場層面與監(jiān)管層面提供了解決方案。市場層面，通過消費者集權(quán)及購買激勵，破壞協(xié)調(diào)定價。監(jiān)管層面，通過合并審查制止不利競爭的并購，推行破壞性算法，引導(dǎo)定價調(diào)整。定價算法滯后反應(yīng)，在定價上制造不利差異，破壞算法的自主性協(xié)調(diào)。我國在補救措施的運用上可以采取類似的方法。

另一種辦法是從管制層面入手來解決算法共謀問題。首先，通過事先對算法的設(shè)計施加影響，以避免算法的默示共謀；其次，在引入算法定價軟件后，如果價格上升到潛在的共謀水平，則采取監(jiān)管措施將價格降至競爭性水平[26]；再次，數(shù)字平臺可以通過使用平臺設(shè)計規(guī)則，例如，如何對產(chǎn)品進行排名或向消費者展示產(chǎn)品等方式來引導(dǎo)消費者需求，從而避免擾亂在線賣家在其平臺上的串謀[27]。

結(jié)合算法共謀的特點與上述建議，在規(guī)制算法共謀的規(guī)則層面，反壟斷法可以納入以下制度優(yōu)化的建議：

首先，在價值選擇上兼顧公平與效率。定價算法可以創(chuàng)造大量的效率收益并降低交易成本，這一點已被廣泛接受[28]。由于算法本身具備提高效率促進創(chuàng)新的價值，特別是在需求側(cè)和供給側(cè)層面[29]，算法提供了許多提高效率和促進競爭的方法：(1)算法可以是顛覆性創(chuàng)新的基礎(chǔ)，從而產(chǎn)生新的或改進的產(chǎn)品。例如，產(chǎn)品可以根據(jù)消費者的具體需求進行個性化和定制。(2)算法可以通過改進生產(chǎn)流程或提高工人生產(chǎn)率來降低成本。(3)它們可以通過允許較小的新進入者獲得市場洞察或以較低的價格開發(fā)新的顛覆性產(chǎn)品，來降低進入壁壘成本。(4)算法可以為消費者提供一系列合適的產(chǎn)品，并在競爭的關(guān)鍵維度(價格、質(zhì)量和消費者偏好)上提供比較信息，從而降低客戶搜索成本。例如，比價網(wǎng)站為消費者提供一系列商品和服務(wù)的即時價格比較；價格監(jiān)控工具可以在價格特別低的時候通知消費者；人工智能甚至被用于產(chǎn)品識別，使消費者更容易準(zhǔn)確地找到他們想要的東西。(5)算法可以更好地平衡供求關(guān)系。

其次，需要擴大串通的定義和協(xié)同行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)[30]。共謀是否開始，取決于相關(guān)市場中其他企業(yè)的反應(yīng)。特別考慮到算法是專門為執(zhí)行這一操作而被設(shè)計時，算法為了達成共謀而做出的明智決定，強化了橫向價格一致的第一價格信號，從而加強了串通和協(xié)調(diào)一致。此外，還可以通過觀察隱性串通與協(xié)調(diào)一致行為的可持續(xù)性，來作為界定具有串通行為的動機要件，隨著定價算法的采用，針對這種協(xié)調(diào)一致的新通信形式可能會出現(xiàn)，除了定價算法的價格信號，在數(shù)字眼場景中，透明度也可能產(chǎn)生適當(dāng)?shù)臈l件來促進共謀。自學(xué)習(xí)算法可以解碼彼此的行為從而相互勾結(jié)。因此，需要擴展串通和溝通的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，算法勾結(jié)如果滿足動機性和持續(xù)性應(yīng)該被解釋為存在溝通和協(xié)調(diào)一致的行為。

最后，需要構(gòu)建和明確算法共謀的責(zé)任歸屬。針對算法自主實施的隱性共謀，目前的《反壟斷法》無法進行有效規(guī)制，解決這一問題的突破口在于如何界定平臺企業(yè)的歸責(zé)問題。筆者認(rèn)為，平臺對自學(xué)習(xí)算法的自主性共謀需要承擔(dān)責(zé)任。而解決歸責(zé)問題的關(guān)鍵在于企業(yè)對共謀效應(yīng)的忽視可以被解釋為具有反競爭意圖。在此，可以借鑒波斯納(Posner)的觀點[31]。波斯納認(rèn)為暗中串通屬于企業(yè)的自愿選擇。在某些市場條件與證據(jù)下，即使沒有明示協(xié)議，企業(yè)的行為也顯示出一致共謀。鑒于此，波斯納提出了幾個判斷共謀證據(jù)的基準(zhǔn)：(1)價格歧視模式，即產(chǎn)品價格與邊際成本之間的系統(tǒng)偏差，可能顯示企業(yè)在維持過高定價。(2)長期產(chǎn)能過剩。企業(yè)選擇維持較低產(chǎn)能而非優(yōu)化生產(chǎn)，可能是共謀戰(zhàn)略的體現(xiàn)。(3)價格變動幅度較小。(4)異常利潤，與定價過高相呼應(yīng)。(5)僵硬的市場份額。共謀市場企業(yè)不會通過挖掘競爭者份額獲利，而是維持現(xiàn)狀。(6)共謀市場對需求或成本變化反應(yīng)不如預(yù)期，這顯示企業(yè)參與共謀或發(fā)現(xiàn)共謀后拒不退出。

4 結(jié)論

波斯納的分析方法為算法導(dǎo)致的共謀提供了參考。總體而言，判斷企業(yè)共謀存在需要考慮相關(guān)市場的認(rèn)定與企業(yè)的具體行為，而非僅憑主觀推定。這需要結(jié)合定價、產(chǎn)能、利潤與市場變化等因素進行判斷。雖然算法的“Digital Eye”在作出定價決策時具有相當(dāng)?shù)淖灾鳈?quán)，這使企業(yè)難以直接操控或責(zé)備其行為，但企業(yè)作為算法的運營主體，其對算法產(chǎn)生的效應(yīng)與結(jié)果并非完全無知。波斯納提出的判斷共謀的六大證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，為企業(yè)判斷自學(xué)習(xí)算法何時可能產(chǎn)生反競爭效應(yīng)提供了依據(jù)。此外，雖然企業(yè)無法直接影響算法的運行機制，但其對算法結(jié)果與效應(yīng)的了解程度，以及對此采取的態(tài)度與行動，體現(xiàn)其競爭意圖。綜上，鑒于算法的工具性質(zhì)，對其行為導(dǎo)致的結(jié)果，平臺企業(yè)需要承擔(dān)充分的審查責(zé)任與注意義務(wù)。