平台经济领域算法合谋的法律规制困境与理论重构——以《反垄断法》实施为视角

算法合谋具有隐蔽特性，这给现行《反垄断法》的发现机制带来了极大挑战。传统反垄断执法主要依靠收集书面协议、会议记录这类明显的证据，然而算法合谋借助技术手段完全避开了这些物理痕迹。平台企业运用算法来实现价格协同，其核心在于把合谋意图转化为能够执行的代码指令，之后通过实时的数据交换以及动态调价模型达成默契。在这种模式之下，合谋行为不需要进行明确的沟通，而是依靠算法自主学习和响应来完成，这使得《反垄断法》所规制的“协同行为”在证据层面几乎难以被捕捉到。

从技术实现的角度来看，算法合谋的隐蔽性主要体现在三个方面。其一，算法动态调整的特性使得合谋行为呈现出流动的状态，价格波动看上去是符合市场规律的，可实际上是算法经过精准计算得出的结果。其二，平台之间的数据交换通常采用加密传输的方式，即便监管机构拿到了数据，也很难破解其中隐藏的合谋逻辑。其三，机器学习算法具有“黑箱”特性，这导致决策过程无法得到解释，企业能够合理地将算法行为说成是技术优化，从而进一步掩盖合谋意图。这些技术壁垒直接与传统调查手段产生冲突，执法人员所依赖的走访询问、文件调取等方式已经不起作用了。

在实际执法过程中，某电商平台的算法价格协同案例就暴露出了这种困境。该平台通过推荐算法引导商家自动跟随竞品调整价格，进而形成了隐性价格联盟。由于没有书面协议，并且调价行为是由算法自动执行的，监管部门很难证明存在合谋意图。现行的发现机制主要依靠企业主动申报以及外部举报，但是参与算法合谋的主体往往没有意识到自己的行为是违法的，外部观察者更难以从公开数据中发现异常情况。这种证据链的断裂直接导致发现算法合谋的概率大幅度下降，使得算法合谋成为了反垄断监管的盲区。要是不重新构建针对技术特征的发现机制，《反垄断法》在数字经济领域的威慑力将会受到实质性的削弱。

平台经济领域反垄断执法存在一个核心难题，即算法合谋的默示特性和《反垄断法》主观意图认定标准不匹配。传统反垄断法认定合谋行为主要看经营者之间有无明确意思联络或共谋故意，像通过书面协议、邮件往来以及会议记录这些直接证据来证明各方达成协同合意。但这套以主观意图为核心的法律框架在处理算法合谋问题时不管用了。

算法合谋有默示特性，经营者不用直接沟通协商，依靠算法自主学习市场数据，逐渐调整价格、产量等竞争参数，最后达成一种心照不宣的默契。这种默契并非源于人类决策者直接协商，而是算法在特定市场环境里通过重复博弈自然形成的。

这种不匹配有个具体表现，就是默示合意很难用现有的认定标准来举证。在算法合谋情形下，经营者常常以算法决策复杂、难以解释为理由进行抗辩，说自己没参与或主导合谋行为。执法机构要是没有直接证据，就很难证明经营者之间存在主观上的协同故意。就拿动态定价算法来说，多个平台会实时监测竞争对手的价格，自动对自己的定价策略进行调整，最终形成事实上的价格同盟。这类行为虽然会对竞争起到排除、限制的作用，但是因为没有传统意义上的意思联络，很难被《反垄断法》纳入规制范围。

主观意图认定标准的错位对算法合谋的定性影响很大。可能会让许多有危害的算法合谋行为逃脱法律制裁，使得反垄断法的威慑力降低，同时过度依赖主观意图证明，可能会使经营者利用算法来逃避法律责任，让执法难度进一步加大。所以，要在现有的法律框架之下重新构建主观意图认定标准，这是解决算法合谋规制难题的关键所在。

算法合谋具有去中心化特性，这对传统“协同行为”认定框架产生了根本性的质疑。这类合谋一般呈现为多个独立主体依靠算法达成自主协同，其最为突出的特点就是不存在明确的组织者或者主导者。各参与主体的算法经过持续的学习以及互动，会自然而然地形成具有协同效果的市场行为。这种模式和传统合谋有明显不同，传统合谋存在核心策划者，并且有明确分工的层级结构，而它的协同关系更多是依靠算法之间的动态博弈，并非人为提前设定好的合谋意图。

传统反垄断法里的“协同行为”认定框架，是依据“意思联络”“共同行为指向”“一致性结果”这样一步一步推进的逻辑构建起来的。该框架要求执法机构首先要证明经营者之间存在合谋的主观意图，然后要验证其行为具有共同指向性，最后通过市场结果的一致性来完成整个认定的闭环。然而去中心化算法合谋的运行逻辑和这个框架存在显著矛盾。因为缺少核心组织者，各主体算法的协同行为常常是通过多次迭代的数据交互形成的，所以很难追踪到明确的“意思联络”方面的证据。就像在分布式定价算法场景中，多个平台可能会运用各自的算法实时对市场数据作出响应，逐步把价格调整到相似的水平，在整个过程中并没有人为进行合谋协商。

去中心化特征还使得多主体的责任边界变得不清晰。在传统合谋中，参与者的角色以及责任相对是比较清晰的，但是在去中心化算法合谋当中，每个主体既是信息输入者又是行为输出者，其算法决策可能会受到其他主体算法行为的间接影响。这种相互交织在一起的决策链条，导致单一主体的责任很难单独区分开来，给“共同行为指向”的认定造成了阻碍。特别是在算法自主学习的情形下，合谋结果有可能仅仅是算法演化的意外产物，而并非经营者主动去追求的目标，这进一步削弱了传统认定框架中主观意图和客观结果之间的关联。所以说，去中心化算法合谋对现有的法律规制的适应性提出了非常严峻的挑战，迫切需要在理论层面重新构建更加灵活的认定标准。

当前《反垄断法》规定了法律责任形式，主要有行政罚款、没收违法所得以及民事赔偿等。这些责任形式的判定标准参考违法行为对市场的影响程度和经营者主观过错情况。

在平台经济领域碰到算法合谋时，传统责任体系威慑效果不足。算法合谋成本低、易复制且隐蔽性强，使得传统法律责任手段难以充分发挥惩戒和预防作用。

算法合谋情况下行政罚款威慑作用减弱。实施算法合谋成本低，经营者编写或共享特定算法代码就能实现协同定价、划分市场等目的，通过这种方式获得的垄断收益常常超过《反垄断法》规定的罚款上限。按照现行法律，罚款金额一般以上一年度销售额的1%到10%为限，对于大型平台企业而言，这个数额可能只占其合谋总收益的很小一部分，根本无法起到有效的经济威慑作用。算法容易复制的特性使合谋行为快速扩散，即便有经营者因违法被罚款，其他经营者也能轻易复制类似算法继续合谋，这使得罚款的惩戒效果变差。

民事赔偿方面，算法合谋隐蔽性让受害者举证更困难。传统卡特尔通常有会议记录、邮件往来等明确书面证据，而算法合谋决策过程由计算机程序自动完成，内部逻辑复杂且不透明，消费者和竞争者很难拿到协同行为的直接证据。这种举证困难导致民事赔偿制度在实际中难以有效启动，就算有少数案件进入诉讼，高昂的鉴定费用和漫长的审理过程也会让受害者放弃维权。

和传统卡特尔可能涉及的刑事责任相比，我国现行法律在算法合谋刑事责任规定上是空白。传统价格卡特尔的组织者和积极参与者可能会受到刑事处罚，这种严厉法律后果对潜在违法者有很强威慑作用。然而算法合谋责任主体不明确，算法设计者、使用者和平台方的责任界定不清楚，造成刑事责任无法适用。这种责任体系存在结构性缺陷，使得算法合谋实际违法成本比传统垄断行为低很多，难以形成有效震慑，最终对《反垄断法》在平台经济领域的实施效果产生了不利影响。

算法合谋认定标准的重构重点是将传统反垄断法里对主观意图的审查转变为对客观效果的评估。这样做是因为这种转变符合平台经济复杂的特性，还能应对算法合谋隐蔽性所带来的法律挑战。传统反垄断理论依赖证明行为人合谋的意图，然而算法合谋一般是通过自主学习的算法来实现的，很难找到明确的人类达成合意的证据，所以主观意图标准难以适用。把认定重心转移到客观效果，既可以避开主观证明存在的困难，又能够更准确地识别算法合谋给市场造成的危害。

构建客观效果认定标准要以能够量化的市场指标作为核心。市场价格的同步性是一个非常关键的指标，当多个平台运用算法动态调整价格之后，要是出现异常的价格趋同现象，并且这种现象无法用成本变动等正常的市场因素来解释，那么就可以初步推断存在算法合谋。市场份额的变化轨迹也是需要考虑的内容，如果在某算法部署之后，特定平台的市场份额呈现出非竞争性的集中状态，与此同时其他竞争者的份额持续不断地萎缩，这就说明该算法可能具有排除竞争的效果。对消费者福利进行量化评估同样十分重要，像价格明显上涨、服务质量下降或者选择多样性减少这些情况，都能够使用大数据分析工具进行精确的测算。

这种重构的逻辑依据是，算法合谋本质上是通过技术手段来限制竞争，它所造成的危害直接体现在市场结果方面，而不是行为人的主观意图。其他国家和地区“效果原则”的应用经验能够提供参考。例如欧盟竞争法实践很早就把市场效果当作认定垄断协议的核心依据，美国反托拉斯法在算法合谋案件当中也逐步开始采用客观效果分析的方法。把这种思路引入国内《反垄断法》的实施过程中，既能够降低执法成本，又可以提升规制效率。通过建立一个包含市场价格、市场份额以及消费者福利的客观效果评估体系，法律规制能够从“证明合意”转变为“验证后果”，从而为识别和惩戒算法合谋提供更具有可操作性的路径。

在平台经济发展的过程中，算法学习行为的法律规范问题已经渐渐变成反垄断实际操作当中的重点话题了。算法学习行为所指的就是平台企业运用人工智能技术，不断地去分析市场数据、掌握竞争对手的动向以及了解消费者的喜好，然后自主地去调整定价办法、优化竞争决策的一个动态过程。它具备自主性和适应性这两个主要特点，也就是说算法能够在没有人工手动操作的情况之下，依据实时的市场数据去制定并且实施符合预先设定目标的商业策略。算法学习行为主要包含两种类型，分别是自主定价学习和竞争策略学习。自主定价学习是利用机器学习模型来动态地调整商品或者服务的价格，而竞争策略学习则是通过算法去模拟市场环境从而优化竞争行为。

平台企业对算法学习行为负有明确的注意责任，这个责任贯穿于从算法设计开始，经过部署阶段，一直到算法运行的整个过程。在进行算法设计的时候，企业需要进行合规方面的检查，要保证算法模型里面不存在诱导合谋的机制设计，像通过设定透明度标准、限制敏感信息共享等方式，来降低合谋出现的可能性。在算法投入运行之后，企业需要建立起一套持续监测的机制，要实时跟踪算法决策所产生的结果，及时找出异常的价格协同或者市场排斥行为。一旦监测到算法存在潜在的反竞争风险，企业就必须马上采取干预手段，比如去调整算法的参数，或者暂停算法的运行，又或者向监管部门报告实际情况。

为了能够解决算法自主行为所带来的责任认定困难这一问题，有必要建立起一个以可归责性作为核心的法律规则体系。这个法律规则体系需要采用过错推定原则，也就是说当算法行为造成了排除、限制竞争的结果的时候，会首先假设平台企业存在主观上的过错，在这种情况下企业需要自己拿出证据来证明自身已经尽到了注意责任，并且不存在主观故意。同时还需要明确平台企业对于算法决策要承担最终的责任，哪怕算法行为超出了预先的预期，企业依然要为算法的自主决策承担责任。这样的责任模式既能够增强企业在风险防控方面的意识，也能够给监管部门提供清晰明确的执法依据。

明确算法学习行为的注意责任和可归责性对于维护市场的公平竞争是十分重要的。从一个方面来说，这样做能够有效地阻止平台企业利用算法来逃避法律监管的行为，避免因为算法合谋而破坏市场的正常秩序；从另一个方面来说，能够为《反垄断法》在数字时代的实际应用提供必要的理论支持，进而推动反垄断法律体系和技术创新实现协调发展。在明确了责任边界以及义务标准之后，这个规则体系能够有助于实现技术创新和市场规制之间的平衡，从而促进平台经济朝着健康、持续的方向发展。

解决平台经济算法合谋的法律规制问题，引入穿透式监管原则是突破当前执法困境的重要办法。穿透式监管原则核心在于打破算法技术黑箱的表面限制，直接找到并确定算法背后负责决策的人，以此有效规范复杂的算法行为。该原则本质是监管思路的根本改变，不只是看算法行为最终结果，而是深入分析算法决策形成过程以及明确责任承担者。

在具体操作方面，穿透式监管原则需要建立一套系统的实现机制，以此确保监管能真正触及算法的内在逻辑和控制核心。例如推行算法备案制度，这要求平台企业在算法模型上线前向指定监管机构提交核心架构、功能目标和数据基础的详细说明，进而形成基础监管档案。并且要明确关键决策逻辑的披露义务，当算法涉及市场定价、交易匹配等核心竞争环节时，平台必须向监管机构解释决策权重、关键变量和风险控制机制，从而让监管者能理解其商业逻辑。更为重要的是，要赋予执法机关必要的算法审计权，其中包括在法定情况下进入平台系统、调取算法代码和运行数据的权力，只有这样才能对算法行为进行实质审查。

实施穿透式监管原则，对于解决算法合谋隐蔽、去中心化的问题有着明显的作用。通过追踪算法背后的设计者和控制者，该原则能够有效解决因技术复杂导致的责任认定困难问题，将匿名的算法行为转化为明确的法律责任主体。这恰好解决了算法合谋中“无明确协议、无意思联络”这类传统反垄断法难以适用的问题，使得监管能够穿过代码的迷雾，找到真正的违法者。

在提升算法透明度的同时要谨慎处理平台商业秘密的保护问题。算法透明度并非是要无条件公开所有技术细节，而是要建立有范围、有对象的透明机制。信息披露的范围和对象需要严格限制在有保密义务的监管机构和司法机关，并且要建立严格的保密程序和追责机制，以此避免商业秘密泄露。这样的设计既满足了穿透式监管的深度需求，又保护了企业的核心知识产权，能够在维护市场公平竞争和激励技术创新之间找到平衡，为《反垄断法》在数字经济时代的有效实施提供理论支持和可行办法。

要应对算法合谋挑战，完善《反垄断法》责任体系很关键。完善责任体系的核心目标是强化法律责任，以此形成有效的威慑和预防机制。

算法合谋存在几个突出特点，这些特点包括隐蔽性强、技术复杂以及损害后果深远。传统责任体系在应对算法合谋时比较吃力，所以需要从多个维度进行系统重构。

为增强威慑效果，提高行政罚款基数是重要的一步。目前现有的罚款标准大多是以上一年度销售额为基础来制定的，这样的标准不太能准确反映算法合谋实际获得的利益。所以建议把罚款基数改成合谋期间的总营业额，采用这种计算方式能够更准确地对违法收益进行量化，进而让罚款真正起到剥夺非法所得以及惩戒违法行为的作用。就拿价格协同算法案件来说，用合谋期间总营业额来计算罚款，能够更全面地覆盖违法收益，避免企业采用短期策略来规避责任。

在应对恶意算法合谋方面，引入惩罚性赔偿制度是重要的补充措施。对于那些明知故犯、屡教不改的恶意行为，需要在民事责任里加入惩罚性赔偿条款。惩罚性赔偿制度不仅可以补偿受害者遭受的损失，还能够通过高额赔偿形成经济威慑，促使企业主动去加强算法合规管理。在实际操作过程中，惩罚性赔偿的适用要严格限定主观恶意的标准，要通过司法解释把适用条件明确下来，避免这一制度被滥用。

强化预防机制，明确平台经营者的连带责任是很关键的一点。平台作为算法的实际控制者，对于算法的设计、运行以及产生的后果负有不可推卸的责任。要是因为平台监管失控，导致算法引发合谋行为，那么就应该追究平台的连带责任。这样的责任认定能够倒逼平台去建立健全算法审计和风险评估机制，从而从源头预防算法合谋。举例来讲，平台可以通过发布算法透明度报告、引入第三方审计等方式来履行监管义务，降低自身面临的法律风险。

当面对严重的算法合谋情况时，探索刑事责任是最终可以采取的手段。对于那些严重破坏市场秩序、给消费者权益带来重大损害的算法合谋行为，需要考虑引入刑事责任追究机制。刑事责任的威慑力要比行政和民事责任大得多，能够有效遏制极端恶劣的违法行为。在立法的时候可以借鉴国外的经验，把情节特别严重的算法合谋纳入刑事责任范围，同时要制定明确的入罪标准和量刑规范，以此确保刑事司法能够精准适用。

把这些责任体系完善好，能够构建起行政、民事、刑事协同的规制网络，提升《反垄断法》对算法合谋的威慑和预防效果，进而为平台经济的健康发展提供坚实的法律支撑。

平台经济里存在算法合谋现象，这一现象给传统反垄断法律框架带来了不小的冲击。算法合谋行为具有隐蔽、高效且复杂的特点，面对这样的行为，现有的规制手段应对起来显得有些力不从心。

本文从《反垄断法》实施的角度开展相关研究，对算法合谋当前遇到的四个主要法律难题进行了系统梳理。第一个难题是责任主体认定存在困难，由于算法决策具有自主性，使得人类合谋意图的界定变得模糊不清。第二个难题是行为性质识别相对滞后，传统合谋模式无法覆盖算法动态调整的协同行为。第三个难题是证据收集和证明标准存在缺失情况，因为算法具有黑箱特性，导致执法机构很难获取直接证据。第四个难题是法律责任追究机制不够完善，现有的处罚措施不太适应算法合谋的跨领域特征。

针对上述这些问题，本文提出了理论重构的四个方向。一是建立基于算法透明度的信息披露规则，二是完善算法审计和监管机制，三是明确算法合谋的归责原则，四是建立动态的事前预防和事后惩戒体系。从《反垄断法》实施角度进行理论重构具有现实必要性，它既能够回应数字经济时代维护竞争秩序的迫切需求，又能为法律适用提供明确的指引。新的规则体系通过强化平台主体责任、细化违法认定标准以及优化执法程序等方式，能够有效遏制算法合谋行为，进而保障平台经济领域的公平竞争环境。

后续研究可以深入探索算法伦理和法律规范的衔接方式。例如可以成立算法伦理审查委员会，也可以制定行业自律准则，以此推动技术发展和法律规制协同演进，最终促进平台经济健康持续发展。