人工智能與反壟斷

徐則華

(天津商業大學，天津 300134)

2016年3月，谷歌人工智能團隊所創造的AlphaGo戰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，這其中便包括對反壟斷的挑戰.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[1]。Ezrachi A,Stucke M E(2015)認為復雜的計算機對現在與未來市場競爭力極為重要，隨著人工智能的快速發展，他們可以被用來改變市場競爭環境及限制競爭的本質[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進行總結。

1 人工智能

人工智能(Artificial Intelligence，AI)一詞的首次出現是在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出來，從而創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據技術的快速發展，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生了較大影響。但同時也帶來了許多挑戰，這其中便包括對反壟斷執法的挑戰。

2 人工智能與合謀

人工智能與合謀的關系主要有兩類：作為實施合謀及監督、維持合謀的穩定的工具；自己“達成”并實施合謀協議。

2.1 作為實施合謀及監督、維持合謀的穩定的工具

隨著計算機功能不斷變的強大，加上互聯網的普及及數據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幾年前便開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、及時的根據需求、對手價格等因素的變化來調整自己的價格，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議的工具。也就是說，當企業間達成橫向價格壟斷協議后，該協議不是通過企業員工，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Trod Limited處以￡163,371的罰款。

影響企業間合謀穩定性的一個重要原因是企業不能及時的發現背離行為。由于人工智能在數據的收集、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、準確的發現企業是否有背離行為，縮短發現背離行為的時間，從而減少企業背離的預期收益，提高合謀的穩定性。

2.2 自己“達成”并實施合謀協議

AlphaGo 的出現向人們展現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“利用經驗來改善計算機系統自身的性能”[5]。以機器學習算法為代表的人工智能技術得以從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測。通常，機器學習基于已知觀測數據建立模型，并依據模型來求解問題[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據中進行學習，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展，越來越多的商業決定，比如價格、產量由人轉移到了智能機器。相較于由人來做決定，智能機器能夠根據市場環境的變化迅速做出調整，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現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議，必須經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

人工智能技術在給我們帶來方便的同時，也帶來了挑戰，這其中便包括對反壟斷執法的挑戰：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現；而第二種情況，除了難以被發現外，最大的挑戰是發現后的責任歸屬問題，機器還是個人？目前，我國還沒有發現類似案件，但這并不表示該類案件不存在。執法機構應該現在就要思考出現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.大數據助推人工智能[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.