（南京航空航天大学人文与社会科学学院  南京  江苏，211106；安徽大学法学院  安徽 合肥，230601）

姜团利   丁国峰*

摘要：人工智能在互联网领域的广泛应用和发展，在带来极大便利的同时，也在不断驯化着人们的消费习惯。而算法作为人工智能的核心，正被当作工具被动地或基于自主意识主动地培育着我们的消费偏好，影响着我们的消费决定。电子商务经营者通过算法，在无有社会关切的情况下，也许悄然进行着合谋垄断，而传统的反垄断监管手段对此显得有些无所适从。针对利用算法实施的或形成的电子商务垄断，有必要从垄断形成的方式、依托的工具、参与的主体、造成的结果等方面，运用比例原则，在成本效益分析的基础上，进行谦抑监管；借鉴国外相关案例和立法经验，以及结合我国市场现状加快人工智能相关立法。

关键词：算法合谋；平台垄断；效益分析；比例原则；谦抑监管

一、问题的提出

自2005年至2019年，全球互联网用户比例从16.8%增长至53.6%，97%以上的人口生活在移动网络下，这为电子商务的迅猛发展，提供了历史空前的先决条件。[①] 2019年，我国电子商务交易规模为34.81万亿元人民币；其中网上零售额超10.63万亿元人民币，同比增长16.5%，实物商品网上零售额超8.52万亿元人民币，占社会消费品零售总额的20.7%。[②] 从起初对互联网平台的陌生畏惧，到如今电子商务平台的不可或缺，广大消费者已经成为人工智能驱动的互联网世界中不可抽离的一部分。消费行为成就了人工智能的本体——算法的成长，为其提供了海量训练数据；而算法也让消费者感受到了前所未有的便捷，让其体验到“不出门遍知天下事”的快感；监管者们看到了这个市场的高度透明、信息的高速传递、行业壁垒形同虚设、提振经济的良好成效，忽视了垄断形成的可能性。然而，就是在这看似美好的伊甸园中，精明的经营者看到了算法的巨大潜力，他们无须明目张胆地达成垄断协议，即可实现垄断的效果，这种方式被称为“算法合谋”。

2017年，世界经济合作与发展组织（OECD）在众多科学家、学者的提议下，召开了以“算法与合谋”为主题的研讨，并发布了题为“Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age”的背景报告，就算法在促进社会经济发展的同时，是否也为垄断带来便利的问题进行了详细论述。[③] 由此，电子商务平台的垄断问题逐渐引起了学者们的关注。2019年10月9日，最高人民法院公布的《浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司滥用市场支配地位纠纷二审民事裁定书》（民事裁定书〔2019〕最高民辖终130号），广州知识产权法院受理的佛山市顺德格兰仕生活电器销售有限公司与浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司滥用市场支配地位纠纷案（2019粤73民初235号），国务院《禁止滥用市场支配地位暂行规定》、《禁止垄断协议暂行规定》、《国务院关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》的公布实施，2019年11月5日国家市场监督管理总局在杭州召开的“规范网络经营活动行政指导座谈会”等一系列电子商务平台竞争事件的集中显现和针对性法规的颁布实施，说明我国的平台经济发展出现了区别于传统样式的新情况，而这些新情况的出现与人工智能、算法密不可分。我们时刻在被算法所影响：被个性化推荐（被限制交易），被歧视定价（被“杀熟”），被信用评分（被市场排除），被鼓励消费（被申请信贷），被划入特定市场等等。本文主要集中讨论上述与平台经营者利用算法进行合谋有关的行为，同时，区别其与传统意义上垄断行为的联系，并提出有关监管建议。

二、算法共谋垄断的研究现状及趋向

2016年，萨利勒K.梅拉(Salil K. Mehra)以优步激增定价案为背景，提出反垄断法在计算机算法决策时代如何适用的问题。第一次规范性描述了算法驱动的动态定价，对反垄断法适用的影响，认为反垄断法在确定垄断者意图、明示合谋竞争者间的背离、垄断协议和有意识的交流等问题上面临挑战。[④] 2017年，扎拉奇(Ariel Ezrachi)和斯图克(Maurice E. Stuck)首次划分了四种算法合谋形式，即信使场景(Messenger Scenario)、中心辐射式场景(Hub and Spoke Scenario)、预测型代理人场景(The Predictable Agent Scenario)、电子眼(Digital Eye)，第一次提出算法的默示合谋。[⑤] 2017年，经济与合作发展组织(OECD)专门举办了以算法与合谋对数字时代竞争政策的影响为主题的论坛，并在以扎拉奇和斯图克为代表的研究者们的学术成果上，发布了主题报告。报告厘清了算法合谋涉及的基本概念，算法引起的供给侧、需求侧效率的提高，算法合谋的风险，并再次将算法在合谋中的角色划分为监督算法(Monitoring algorithms)、平行算法(Parallel algorithms)、信号算法(Signalling algorithms)和自主学习算法(Self-learning algorithms)四种。同时，报告还就反垄断法在应对默示合谋及垄断协议认定上的挑战，提出了市场研究和行业调查、事前合并审查、承诺和其他可能救济措施。[⑥] 自此算法合谋引起的反垄断规制问题成为各国学术焦点。

2017年，曾雄认为算法是执行管理和共谋的工具，本身不能构成新的违法行为，其背后的行为主体责任认定存在困难。[⑦] 2018年，钟原基于类型化规制的思路，认为要秉持包容性的规制思路，从合谋行为的本质和外化综合进行垄断行为主体要件、主观要件认定以及垄断协议的认定。[⑧] 李振利等基于算法的不可知性特征，从制度设计和抑制算法本身的角度提出了规制算法合谋的建议。[⑨] 施春风认为认定算法合谋时，不能脱离主体间的主观故意，不能局限于合谋达成的外在形式。[⑩] 2019年，李婕认为应当公开算法源代码，根据是否受胁迫划定法律上算法垄断的范围。[11] 柳欣玥也在分类研究算法合谋的基础上，提出重塑垄断协议的概念，将算法合谋作为垄断协议的一种表现形式，同时，对算法合谋带来的市场效率和创新性的提升进行豁免。[12] 2020年，周围提出，尽管各方要约和承诺都是通过行为和默许，但仍足以满足客观性要求；尽管承诺的承诺程度较低，但模糊的默契仍可以成为反垄断法意义上的协议，继而自主学习算法形成的合谋可能被纳入反垄断法的规制范围。[13] 王健等基于自主学习型算法共谋的特殊性，单独就事前预防和监管问题进行了研究，其认为在非自主学习型算法合谋中，设计者和使用者等主体事先已就算法所将实现的功能目标及策略达成一致，因而，本质上此类算法合谋依然处于传统的反垄断规制圈。而在自主学习型算法合谋中，设计者、使用者等主体意志无法直接参与合谋过程。因而，需要事前对该类算法进行管控。[14] 唐要家等也认为通过企业间的协议证据、附加因素或算法审查，现有的反垄断政策足以应对明示合谋中的信息传递者、轴辐协议和默示合谋中的预测代理人有意识的平行行为三种类型，在应对自主学习算法合谋上，协议要件认定、主体责任确定等均有较大的规制缺口，认为应扩展垄断协议的界定。[15] 李丹在涉及算法合谋案例的类型化分析基础上，认为应首先判断是否存在合谋的主观意图，继而判断是否存在客观的垄断协议；算法合谋属于垄断协议，算法的使用者和受益人是真正的责任主体。[16] 时建中认为，在预测类算法合谋、自主学习类算法合谋的垄断行为认定存在困难的情况下，可以利用共同市场支配地位制度调整算法默示合谋。[17] 谭书卿认为可以采用消费者算法以平衡市场主体间的信息不对称，以此削弱算法合谋。[18]

总体上，学者们大都是通过对各类合谋类型的情景化分析，检视当前反垄断制度适用上可能遇到的问题，继而给出反垄断法适用建议或立法建议。扩大解释“垄断协议”以延展其外延的观点居多，丰富垄断行为证明方式的也不少。在应对数字化经济的挑战中，需要持续摸索，并不断考量各种合理措施。市场若能自适自洽，或者价格熔断、限制高价、消费者算法这些市场化手段能够削减算法合谋引起的消费者利益减损的，法律还是应以防守的姿态出现，但丰富和拓展传统反垄断法中相关要素的外延，实属必要。

三、平台经济下算法合谋的运行机制

经济法的产生或发展，与市场失灵密切相关，而正是信息的不对称（信息偏在）导致了市场的失灵。因此，谁控制了信息的不对称，谁就掌握了交易的主导权。[19] 在看似价格极度公开透明的电子商务平台，消费者似乎可以在极短的时间内，比对出同一商品的不同价格，还为掌握了目标商品的全部信息而沾沾自喜。事实可能是，消费者接收到的信息是平台经营者希望其看到的信息，并不一定是完全竞争市场下商品的均衡价格，亚当·斯密的“无形的手”可能已被一只“数字化的手”所取代。通过运用精妙的算法模型，平台经营者得以具备数据挖掘与交易、模式识别、需求预测、价格优化的能力。[20] 在此基础上，平台经营者还可实施完美的价格歧视，而对此消费者欣然接受。可以设想，当一切商品均在电子商务平台销售，也意味着所有商品均能被提前合谋定价，这样的市场状况则很难存在自由公平的竞争，除非出现背离者。以下将综合OECD划分的四种算法模式和扎拉奇和斯图克对算法合谋场景的分类，分析算法合谋下垄断的存在模式。

（一）信使场景下的算法合谋

在信使场景中，算法仅是传递执行经营者合谋的中介或工具。此种场景中，经营者可以采取以下两种方式实现合谋垄断。一种是通过事前合意，确定算法将要实现的合谋策略（垄断协议），再将其转化成计算机算法，使其自动在电子商务平台上运行。此种合谋与传统合谋垄断几乎完全相同，只是增加了一个实现合谋垄断的工具而已，同时，能在第一时间发现背离者。对于监管者来说，增加了一条搜寻合谋垄断证据的路径。此种合谋方式，在平台经济发展早期会被大量运用，当监管者对此种情形表示关切后，它将淡出合谋者的视野。另一种是事前无合意，但基于对算法的认识，形成了合谋的默契。此时，平行算法发挥重要作用。平行算法将在垄断高价和市场均衡价格之间寻找那个确保合谋者利益最大化的数字。此种情形中，经营者间虽然没有实质上的合谋沟通，但是存有合谋垄断的主观故意，尽管这种主观故意很难被监管者查证。但是，通过对算法源代码逻辑和市场反馈结果的综合分析，很大程度上可以寻找到合谋的证据。但需要说明的是，如果各经营者追求最大利润所采用的定价策略，结果上造成了垄断，便不应苛责于该类经营者。因为追求最优的定价策略，继而得到最大利润是经营者的核心目标。但这并不意味着，该类经营者对其无意造成的垄断可以放任不管。

总的来说，此种算法合谋是最基础的，相较于传统垄断协议，只是多了一个非人的“垄断协议执行人”。学者们一直认为此种行为可以直接受到反垄断法的规制，信使场景下的算法不过是平台经营者的意志在技术上的延伸。

（二）中心辐射式场景下的算法合谋

    人工智能的发展，让经营者变“懒”了，也让其变聪明了。自从人工智能出现后，经营者不再需要每天研究市场供给、价格水平、成本库存这些传统经济下，必须提前考虑的因素，通过算法，他们实现了自动更新数据，实现利润最大化。那么，这种减少经营者劳动量的算法又是从何而来？已经初具规模的平台经营者会投资研发一套适合自己的算法，而市场上更多的普通经营者便是有心无力了。于是，云平台服务商或算法系统服务商发现了新的盈利模式——提供电子商务平台算法服务。当越来越多的平台内经营者接受此项服务后，这种趋于一致的算法得以普及，电子商务市场的定价策略和运行模式也就出人意料又符合情理的达成了一致。以某电子商务平台A为例，其愿景是为中小经营者提供一个互联网零售平台，如何为平台内的经营者提供更加便捷高效地服务，是A平台近几年的工作重心之一。按照传统的商品定价框架，平台内的经营者需要综合考量成本（生产成本、进货成本、管理费用等）、预期收益、同类商品市场价格、市场供给需求等因素。但是，大多数的经营者不具备这样的能力或精力。A平台基于自身在大数据运营、智能算法方面积累的能力，为本平台内的经营者提供有偿的算法服务。此种算法（或程序）能够即时抓取同类市场此类商品的有关数据（价格、存量、供需情况），根据经营者的预期收益率、库存率、产品基本信息、成本及费用等基本经营信息，自动科学定价，提供进出货建议，即提供由传统经营单元会计、采购等部门从事的工作。试问，有多少中小平台内经营者会拒绝这种服务（该种服务费用不高）？于是，由此算法确定的商品价格成为同类卖家欣然接受的市场价格。在此案例中，A平台与其平台内接受其算法服务的经营者们达成了数个纵向协议，此类协议在外观上以服务合同的形式存在。就单独的纵向协议来说，似乎和限制竞争没有任何关联；若是数以万计的此种纵向协议出现时，监管机构就有必要关注了。各个纵向协议之间看似无关联，但他们有一个实质的连接点——趋于一致的算法（Uber案就是如此）。在此算法的运作下，他们的定价趋于一致，尽管各个商家有权自主更改定价。这就是中心辐射下的算法合谋。此种场景下，各个商家没有协议定价的目的，但因使用了统一算法，导致了协议定价的结果。对此，监管机构需要具体问题具体分析。市场信息的高度透明、定价方法的相对确定，这些都是既存的事实，即使不用算法，若是平台内经营者花些功夫，也能实现精准定价；如今，算法只是节省了平台内经营者们的劳力，所以，对此种合谋不应过度苛责，毕竟也是提升了市场运行的效率。但是，当此种集聚定价形成对消费者权益侵害时（如定价已经偏离商品价值），监管机构便应该介入了。在这样一个中心辐射场景下，A平台是否构成垄断，取决于A 的市场体量和算法的逻辑，算法的逻辑可以通过其实现结果推断。任何市场定价结果都应当具备社会相当性，若是突破了这个大多数能够接受的程度，反垄断调查应当被激活。

若是A平台内的经营者欲与A平台的竞争者B平台建立类似的合作关系，同时，A平台和B平台的算法存在不同，或者B平台暂时不提供定价算法服务，那么，A平台会对平台内经营者的动向有何看法？以下几个问题会被考虑：平台间同一商品价格的不同；商业秘密、技术成果（商品定价）的剽窃等。这也是电子商务平台“二选一”的原因之一。以格来事和某猫事件为例，若在二者已经签订算法服务协议的情况下，格来事拟和某狗建立类似合作关系，那么某猫便会担心：格来事会在某狗平台上利用其从己处获得服务信息，而且此种行为不易取证；某狗会从格来事的定价上挖掘某猫的定价策略；两平台价格的较大差异（较小差异属于合理）易引起消费者和监管者的注意。

（三）预测型代理人场景下的合谋

预测型代理人场景下的合谋，可以被认为是中心辐射式场景下合谋发展的下一阶段。电子商务平台内的经营者们，对算法服务的态度，从被动接受算法服务商的积极推介，到如今开始主动寻求算法服务，这也正如当初电子商务市场从不被看好，到如今的炙手可热一样。以往平台逐一找寻潜在算法服务需求商、订立纵向服务协议的情形，变成了如今电子商务经营者们积极主动地自主开发或定制算法服务的热潮。算法的功能也经历了1.0时代到2.0时代的变迁，算法服务开始成为一种可以在市场上流通的产品，市场数据的数字化水平和公开程度得以进一步提升，最终形成“数据为王”的态势。[21] 各经营者开始使用自己的定价算法，他们之间没有任何的意思联络，更没有垄断定价的具体行为，最终的结果是：若大部分经营者的定价符合一般商品的定价规则，这种利用算法定价的行为只是提升了市场效率，对消费者没有影响；若大部分经营者的定价远高于商品的实际价值，便产生了垄断定价的结果。第二种结果多出现在竞争者较少的寡头市场，人们所说的寡头价格协调(Oligopolistic Price Coordination)或有意识地平行行为(Conscious Parallelism)多在此情形下出现。若按照平台划分，当前我国的电子商务市场有寡头垄断的特点，每一个平台经营者与其平台内的经营者以合同的形式，形成了一个庞大的组织体，他们利益相关，运用趋于一致的法则，同其他组织体进行竞争。

监督算法、平行算法、信号算法均能在此场景下得到运用。监督算法的运用使得经营者可以即时掌握全部商品信息。行业领先者若是制定了过分高于商品价值的价格，其他同类经营者的算法会根据预先设置的规则，按照一定比例提价。当整个同类商品市场均遵循这种算法运行时，也就意味着该类商品的价格在一定期间内，将由行业领导者决定。又鉴于监督算法的存在，即使部分经营者拟降价，不仅要担心消费者是否敢买同类个别的低价商品，还要担心被业内同行惩罚。这样一来，除了行业绝对领导者以外的其他经营者，将主动或被动地参与到合谋垄断中。因此，在预测性代理人场景下，各经营者们起初并无合谋的故意，但其将在算法运行过程中注意到自身正在造成垄断情形，如果对此视而不见，那么，其就是从无意合谋，到纵容合谋，再到参与合谋。

（四）电子眼场景下的合谋

    基于人工智能的广泛运用，以及机器自主学习能力的提升，在人类之外，一种高智能存在，将悄无声息地支配整个市场。当整个行业都开始采用定价算法，具备自主学习能力的算法将有效预测竞争对手算法的行动，并对其自主作出回应。通过利用动态的、差别化的定价策略，同样可以在电子商务平台对市场进行分割，进而呈现垄断形态。[22] 电子眼场景下的合谋，实际上已经排除了人类行为，所有市场操作策略均由算法决定，自认为是“监督者”的人类，事实上不明白算法在黑箱中，到底在做些什么。这为监管带来了极大的挑战。

    事实上，自主学习型算法归根到底还是使用者的工具，所有的收益与损失，最终还是要由算法使用者承担。使用人有义务监督算法的运行，而不能以不知晓为由，甩锅给算法。当然，鉴于人类与人工智能在智能水平上的差距，对已经履行必要监督义务的使用者提出过高要求，显失公平。因此，就需要设定使用者履行义务的标准或制度，如异常价格报告，只要使用者合理履行了义务，则不具有对其苛责的基础。

四、算法合谋下隐形垄断的规制问题分析

    随着我国反垄断执法经验的日渐丰富，相关立法不断被补充，对垄断行为的定性能力也逐渐成熟。但是，人工智能技术日新月异的发展，留给监管者的难题实在不少。从对新型垄断样态的觉察、锁定、研究，到定性、规制，每一个环节都对监管者的洞察力、专业力、持续力、公允力等提出了高要求。监管者不能唯客观结果论，而要考量技术本身超出市场主体主观预期的因素，将算法审查作为互联网垄断审查的一项重要工作。

（一）关于算法合谋垄断的主体及归责问题

当垄断协议是由机器，而不是人作出时，反垄断法将如何被适用？[23] 算法设计者、执行者在多大程度上负有责任？[24] 信使合谋中的主体，即经营者承担限制竞争责任，基本无争议。无论从其主观动机，还是具体行为，完全符合反垄断法的规制目的。

中心辐射合谋下的涉及到的利害行为人有算法服务的提供者——平台经营者、算法服务的使用者——平台内经营者，平台内经营者一般仅是出于方便定价的目的，才使用了算法，因而没有对其苛责的理由。但是，当其意识到自身正在参与合谋垄断，而又放任合谋的进行，就应当承担反垄断法上的责任。对于平台经营者，要综合其市场地位、推广算法服务的目的、算法本身得合理性等因素，综合考量。不能否认，算法的合理利用，可以极大地降低市场运行成本，促进经济发展。监管者要做的不是取缔一切存在隐患的社会经济发展的手段，而是将其放到制度的牢笼中运行，在发展人工智能过程中，要明确人类能力的控制边界。

在预测型代理人场景下的合谋，各经营者起初没有限制竞争的意图，尽管在结果上可能造成了限制竞争的结果。经营者具有逐利性，不能要求其不切实际地考量自己正常的经营行为将给社会带来何种不利后果，即使在我们更加强调企业社会责任的今天，这种要求也显得苛刻。此种情形中，监管者应主动监管，通过要求算法适用前预先报备审查，建立互联算法孵化平台等方式，评估算法的影响。在不过分增加经营者义务的情况下，可以建立异常价格报告制度。

在电子眼合谋中，合谋的发生完全是在机器自主行为下实现的。机器不能成为承担责任的主体，至少目前不可以，若非要追究经营者的监督、使用责任，不免有些苛刻。另外，监管者是否需要承担监管责任？所以，核心问题不是找到归责的主体，而是要找到减少责任发生几率的规制方法。监管者、算法设计者、使用者，需要按照自身职责、能力范围，以道德伦理为基础，对算法的编程方式、安全措施、作用范围等，进行评估监督，在责权明确的情况下，追究责任。

（二）关于对垄断协议的定性

经济学家把寡头垄断看作默示合谋，而法学家把寡头垄断看作是有意识地平行行为。[25] 寡头垄断公司可以清楚地认识到：市场上其他公司对其执行的任何价格调整，都将基于价格调整的潜在影响，作出反应，这种反应是合理的市场应对机制。[26] 既然寡头垄断存在合理，那么默示合谋就不应被过度苛责，即前文所述四种合谋中的后三项，如果没有确切证据（协议、决定或明示的垄断行为）与附加因素，不应被认定为垄断行为。相关经营者通过数据抓取，进行大数据分析，最终确定价格的过程，是在价格公开后的行为，而非在价格公开前的行为，各经营者没有进行价格公开前的协议行为。2019年6月26日公布的《禁止垄断协议暂行规定》（国家市场监督管理总局令第10号）第五条、第六条说明了这一点。[27]

（三）算法合谋规制的成本效益分析

借用卡尔多-希克斯补偿原则的视角，可以通过比较运用不规制算法的经济效益（U_A）和规制算法垄断效益（U_B）的大小，决定是否对其规制以及采取何种程度的规制（用WTP表示用A、B两种行为的效益差）。

 

	UA ＞UB	UA＜UB	UA=UB	总效益
WTP	WTP1=|UA -UB|	WTP2=|UB -UA|	WTP3=|UA -UB|
A→B	-WTP1（损失）	WTP2（收益）	0	WTP2-WTP1

 

 

 

 

若WTP₂-WTP₁>0，即通过效益补偿后，仍有剩余，可以执行。具体而言，当充分运用算法技术产生的效益高于规制算法的使用产生的效益时，若是监管者从无监管、弱监管转向有监管、强监管时，社会总体效益是损失的；当充分运用算法技术产生的效益低于规制算法使用产生的效益时，若是监管者从无监管、弱监管转向监管、强监管时，社会总体效益是增加的。作为法治国家的重要原则之一，反垄断执法应坚持比例原则，即坚持适当性、必要性、均衡性三者的统一，综合考量执法行为是否有助于实现社会利益、最小侵害以及上文所阐述的社会效益最大化。

作为对可能的算法默示合谋进行规制的替代手段，消费者算法的运用可以成为削减经营者利用算法实施合谋的风险。既然经营者可能通过使价格过分偏离于价值的方式，侵害消费者权益，那么，只要有一种算法可以较客观向消费者展现应然价格，那么，经营者算法合谋作用的余地将会大大被削减。作为社会主义市场经济体制的国家，我们有着宏观调控的优势手段，政府认可的第三方算法服务机构，能够设计一套服务于消费者、与经营者算法势均力敌的消费者算法。如此，通过市场化的手段，便可解决算法合谋带来的困扰，从而保持社会整体效益的提升。

    （四）加快人工智能相关的立法进程

     当市场化的手段不足以解决现实面临的困难时，便需要通过新规则的设计，调整新出现的复杂关系。2017年7月，《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）公布，为我国人工智能的发展指明了方向，但直至今日，相关立法还未进行。2017年12月，美国国会提出两党法案《人工智能未来法案》（Future of Artificial Intelligence Act of 2017），要求重视有关人工智能的伦理研究、数据和研究的共享与开源、违法的责任认定和国际规则的适用、偏离核心文化和社会准则的算法歧视等负面后果、对隐私的侵犯以及对消费者的影响等，2019年4月，国会通过《算法问责法案》（Algorithmic Accountability Act of 2019），授权联邦贸易委员会要求有关主体对算法系统进行影响和数据保护评估，对消费者信息的利用和保护以及监管执法等作出了规定。作为全球第一大电子商务市场，在不断推进人工智能发展的同时，更应重视规则的制定和实施，尽管目前掌握的问题还不多，但应及早树立人工智能发展的法治化思维，使其成为促进社会经济蜕变的中坚力量。作为全球第一大电子商务市场，我国有必要开始人工智能立法。在不断推进人工智能发展的同时，更应重视规则的制定和实施，及早确立人工智能发展的法治化思维，使其成为促进社会经济蜕变的中坚力量。尽管目前掌握的问题还不太明朗，针对现状也很难提出明确的规制措施，但是可以考虑在相关立法和决策机构下面设置由不同部门、不同领域、不同地域的代表组成的专门性研究机构，对人工智能发展可能带来的伦理、法律及社会问题进行前瞻性研究，为后续的法律法规及相关政策的出台做好准备，并对大数据算法决策存在的风险进行评估和制定相关的规则和制度，其研究成果将为政府决策及后续的立法工作提供智力支持，为人工智能的创新和发展创造有利环境。

五、结语

十九大报告明确提出了加强和推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，促进我国经济和社会的繁荣发展。人工智能的发展，算法技术的精进，大数据算法决策将会得到更广泛的应用和发展，也在潜移默化的影响着人们的生活。人工智能技术具有双面性，为生产生活带来了极大的便利，同时也为法治经济带来了巨大的挑战，尤其是给反垄断带来了新的问题。我们要区分出这些问题是市场能够自愈的，还是需要外部干涉的。对于市场能够自适自洽的问题，无需通过立法解决。对于需要新规则介入的，要进行充分利益衡量，不能因噎废食。

在当今世界，数字经济竞争已拉开帷幕，政府需要对人工智能特别是算法共谋的反垄断法规制进行前瞻性思考，开展市场调研，聚焦算法归责，加强算法归责问题的研究，遵循“谁决策谁负责”、“谁主管谁负责”的原则，在此基础上确定算法共谋者的相关法律责任。还需综合公众、社会团体、产业界、政府机构等可能受人工智能影响的群体的权益保护问题，谨慎出台规制措施，不能因噎废食。除此之外，作为社会主义市场经济体制国家的中国，政府可以在成本效益分析的基础上，运用比例原则，综合考虑对消费者利益的保护，削弱经营者算法合谋的作用，通过加强市场化的手段达到谦抑监管的目的，从整体上提升社会效益，实现经济发展、市场竞争和消费者保护三者之间的动态平衡。在此基础上，借鉴国外相关案例的处理手段和立法经验，并结合我国相关市场的具体发展状况，考虑设置专门性的研究机构，加强人工智能发展的相关立法研究，为完善算法共谋反垄断举措、促进社会的和谐发展注入活力和动能。