「」算法交易与算法共谋的法律监管( 三 )
欧盟法院还指出 , 一则讯息的发送是否就能构成其接收者知悉相关内容的充分证据 , 归由本案的原上诉审法院(立陶宛最高行政法院)依照证据评估和证据标准之国内法规定予以审查 。
就默示算法共谋而言 , 一个简单易懂的例子是 , 同为竞争对手的A和B各自使用能够预测对方行动及反应的算法; 当A调涨其商品的市场价时 , B使用的算法可令B迅速加以效仿 。 因此 , 虽然A和B对价格涨跌或其它行为并无任何事先或实时的协定 , 但是相关算法可以导致一方对其竞争对手的行为做出预测性反应 , 比如A 在其涨价时就知道B也会同样为之 。 事实上 , 通过诉诸算法 , A、B双方以暗示性合意的方式 , 对相关价格的同步上涨心照不宣 。
另一个类似的默示共谋的例子是 , 业者A将产品价格的决定权完全交由运用机器学习的价格算法C 。 后者可以实时处理巨量数据 , 并能单凭自己获得的学习经验做出决定 。 如果此种情况也复制于业者B及其委托的价格算法D , 那么C算法和D算法完全可以凭借各自的自动学习能力 , 在无需沟通联络的情况下联袂进行价格共谋 , 且又不会被察觉 , 更无需卡特尔成员A和B之间存在任何协定 。
由此不难发现 , 对默示算法共谋的取证难度可见一斑 。 问题在于 , 如果某个反竞争协定的所涉成员之间缺乏联系 , 因而缺乏协议证据 , 欧盟及各成员国竞争主管当局就不能适用上述欧盟条约第101(1)条的规定 , 对相关不正当竞争实践祭出惩罚措施 。
针对这一问题的或有解决方法可能是: 其一 , 将欧盟运行条约第101(1)条中涵括的“协定”扩大化 , 以使该条款同样适用于运用机器学习的算法自行达成的反竞争协定 。 其二 , 采取以 “算法”治“算法”的策略 , 即相关竞争主管当局可以发展自己的机器学习算法[12] , 诉诸信息分析的自动化流程 , 以便有效侦测及证明诉诸机器学习算法的非法协定之存在 。
综上所述 , 算法交易与算法共谋已经受御于欧盟及法国的监管 , 或者可能成为进一步的监管目标 。 可以想见的是 , 未来随着算法运用领域的继续扩大 , 对有涉算法的诸多运作或活动继续进行合理有度的法律规制 , 或为大势所趋 。
注释:
[1] . Article 4 (39), Directive 2014/65/UE du Parlement Européen et du Conseil du 15 mai 2014.
[2] . Considérant 59, Directive 2014/65/UE du Parlement Européen et du Conseil du 15 mai 2014.
[3] . Considérant 21, Règlement délégué (UE) 2017/565 de la Commission du 25 avril 2016.
[4] . Considérant 22, Règlement délégué (UE) 2017/565 de la Commission du 25 avril 2016.
[5] . Ordonnance n° 2016-827 du 23 juin 2016 relative aux marchés d'instruments financiers.
[6] . Article L. 533-10-3 et s., Code monétaire et financier.
[7] . Règlement (UE) n° 596/2014 du Parlement européen et du Conseil du 16 avril 2014 sur les abus de marché.
[8] . Article L. 533-10-5, Code monétaire et financier.
[9] . C.J.U.E., E-turas UAB e.a. contre Lietuvos Respublikos konkurencijos taryba, Arrêt 21 Janvier 2016, Affaire C-74/14.
[10] . Article 101(1), T.F.U.E.
[11] . C.J.U.E., E-Turas UAB e.a. contre Lietuvos Respublikos konkurencijos taryba, Arrêt 21 Janvier 2016, Affaire C-74/14, point 51.
[12] . Algorithms and Competition, Autorité de la Concurrence & Bundeskartellamt, November 2019, p.65.
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