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【法宝引证码】CLI.1.304262 【时效性】尚未生效

双向驱动型算法解释工具:以默示算法共谋为场景的探索

Two-way Driven Algorithm Interpretation Tool: An Exploration of Tacit Algorithm Collusion
【法宝引证码】CLI.A.1337656 

  • 期刊年份: 2022
  • 期号: 6
  • 页码: 58
  • 基金: 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“科学构建数据治理体系研究”(21JZD036);国家社会科学基金一般项目“大数据时代金融数据安全法律保护研究”(21BFX122)
  • 作者: 刘辉
  • 学科分类: 科技法学
  • 作者单位: 湖南大学法学院
  • 专题分类: 数据法学
  • 摘要:

    以默示算法共谋为代表的算法垄断加剧了法律规制相较于算法科技的滞后性。传统算法解释权主要侧重于对算法施以合同为基础的私权规制,但其对于公平竞争秩序的法律保护显得捉襟见肘。双向驱动型算法解释工具是一种脱胎于传统算法解释权的新型数据治理工具,具有启动主体上的双向多元特征,能够最大限度调动多元公私主体发挥各自优势参与算法合作共治,并将算法解释和算法审查有机结合,开展算法规制和算法救济层面的实质审查。应从双向驱动型算法解释工具的启动主体与解释主体、解释原则与解释标准、解释审查机制的科学构建,以及修改垄断协议相关法律制度等维度,实现双向驱动型算法解释工具更优的数据治理绩效。

  • 期刊栏目: 专论
  • 英文摘要:

    The algorithm monopoly represented by tacit algorithm collusion intensifies the lag of legal regulation compared with algorithm technology. The traditional algorithm interpretation power mainly focuses on the contract-based private rights regulation of the algorithm, but its legal protection for the fair competition order is limited. The two-way driven algorithm interpretation tool is a new data governance tool derived from the algorithm interpretation power, which has the characteristics of two-way diversity in the starting subject, and can maximize the mobilization of multiple public and private subjects to give full play to their respective advantages, participate in the co-governance of algorithm cooperation, and organically combine algorithm interpretation and algorithm review, realizing the substantive review principle at the level of algorithm regulation and algorithm relief. The legalization of the two-way driven algorithm interpretation tool should be realized from the dimensions of the starting subject and interpretation subject of the two-way driven algorithm interpretation tool, the interpretation principle and interpretation standard, the scientific construction of the interpretation review mechanism, and the modification of the legal system related to the monopoly agreement.

引言

随着人类社会从工业时代进入信息时代,以大数据、人工智能、物联网、量子计算等技术为代表的第四次工业革命已经悄然来临。算力、算法、网络和数据由此成为本轮工业革命的核心要素。[1]在此背景下,计算的内涵已经超越传统的数学运算,扩展到了逻辑推理乃至成为观察世界的一种方法论。[2]人类在享受算法优化和重构传统商业模式、驱动科技创新的同时,亦被迫担负着算法黑箱、算法歧视、价格操纵、隐私泄露、算法鲁莽等不可承受之重。[3]其中,算法黑箱无疑是现代算法透明法治必须克服的首要难题。有学者甚至认为:“不能打开算法黑盒等同于宣告基于责任规则的歧视治理机制在数字时代脑死亡。”[4]

人们愈来愈倾向于运用透明性原则来弥补决策者与相对人之间形成的“数字鸿沟”[5],比如算法解释权一向被学者视为“立法者设计的促进算法透明度的个性化措施”[6]。欧盟立法者在《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,以下简称 GDPR)中,就特意将其纳入该法第22条的算法治理框架。“算法解释正在成为算法应用的一项基本伦理准则”[7],然而,传统纯私法意义上的算法解释权在保护公共利益时面临着固有局限。当市场上的算法与竞争相结合,以及实施默示算法共谋等新型垄断行为时,不仅困扰着传统反垄断法中的垄断协议制度,而且挑战着反垄断法体系的有效性。[8]如今的算法规制危机,在某种程度上,也是向法律人开启的一个契机。[9]故本文试图以当前算法黑箱的最高形态——默示算法共谋为场景,从法理和制度视角构建一种双向驱动型算法解释工具,以期为大数据时代的算法治理提供更为丰富的工具选项。必须特别强调的是,笔者并不主张双向驱动型算法解释工具万能论,也并不寄望于仅仅通过该工具直接实现对一切默示算法共谋行为的有效法律规制,而是倡导通过其运用,同时结合其他算法治理机制的作用以及反垄断法律制度的修改,以共向激励的因势利导效应实现对默示算法共谋的优化治理,为我国未来涉及公共利益的数据治理提供一种新型工具和视角。

一、传统算法解释权规制默示算法共谋的失灵

所谓算法共谋,是指为了获取更高利润,以牺牲消费者利益为代价,通过算法实施的降低市场竞争力的经营者联合行为。算法共谋有两种典型形式:一种是明示算法共谋,即经营者之间有明显“沟通”“交流”“意思联络”的算法共谋;另一种是默示算法共谋,即处在一个集中市场环境中的几家企业通过算法共享垄断权

【注释】

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