要反互联网垄断，还得从算法共谋谈起(14)

另一种选择是在确保消费者有足够的有用信息（为了限制歧视）促成秘密协议。这种远离市场的协议能使企业利用和买家直接交流的手段削减市场价格。就像欧盟注意到的，市场需要足够的透明度允许协同的企业最大程度上监控其他公司是否偏离共谋价格，然后知道何时采取报复措施。透明度主要依赖市场交易在特定的市场如何发生。在评价市场透明度的程度时，关键因素是企业能从有用的信息中推算出其他公司的行为。执行威慑机制的速度与透明度的争议相关，如果在一定的耽搁之后仅能观察到竞争者的行动，那么采取报复措施也可能延迟，这可能影响到是否能足够地制止偏离。
算法共谋孵化器本来能检测出使散户购买者把他们的订单汇集成非经常、非可预测大订单，是否能产生出来自卖家算法的较好价格，结果却以巨大的利润回报给卖家，反而起到偏离共谋体制的目的。
5、算法设计的规制
政策制定者自然地能考虑制定限制算法设计方式的规则。如阿西莫夫的机器人学三定律的算法版本。如果我们制定的规则的目的是防止企业独立地促成反竞争的价格，规制措施可能禁止算法对需要维系默示共谋的特殊情况或市场变化做出反应。作为一个例子，算法能设计出不对价格的近期变化做出反应或者忽略其他个别公司的变化，但他们仍旧能解释企业中的平均价格。虽然这种解决方式不限制竞争，但它可能限制企业研发革新算法的能力。另外，规制算法设计也把监督企业是否有效遵守设计规则的重任加在了竞争执法机构的身上。
数字经济的近来发展挑战了反垄断立法和执法者依据已经确立的方法以达到保护竞争、保障市场信任和促进社会福祉的目的。现在实务届激烈讨论的最前沿问题是现代化商业模型中计算机算法普遍化的整合可能产生竞争法不可低估的风险。在不忽视自动化系统给我们带来巨大的便利之处时，应该密切关注算法在动态市场和动态竞争中所引发的默示共谋的不利后果。
基于算法多维度本质，反垄断立法者不能单独地应对如此复杂的局面，而应该和反垄断执法者、消费者保护机构、数据保护机构和在深度学习方面配备专家的计算机科学技术相关领域的规制者和组织进行密切的沟通和合作。在将来不管采取什么样的规制措施，都应该深度地评价和谨慎地采纳这些规制措施。
参考资料
[1]Nicola Petit.Antitrust and Artificial Intelligence：A Research Agenda[J]。Journal of European Competition Law and Practice，2017，8（06）：361。