人工智能能够通过智能数据处理和分析工具帮助企业在产出、定价和其他商业决策上占据优势，进而维持或者取得市场优势，这对各国反垄断执法提出了挑战。

为保护消费者利益、维护市场公平竞争，美国、德国和欧盟等国家和地区已经对算法共谋、巨型高科技企业滥用市场支配地位以及经营者集中申报标准等有所重视。

在修改《反垄断法》时，我国应当关注人工智能等新技术给市场竞争和创新带来的积极和消极影响。

当前以算法为核心的人工智能已经成为社会讨论的热门话题。人工智能在为社会进步提供巨大动力的同时，也为反垄断执法带来了深远的影响。

当前人工智能已经开始超越静态、以固定数值为基础预先设置公式的定价算法。人工智能完全可以以超越人类大脑的能力处理数据，并与其他计算机进行交流；它能够通过智能数据处理和分析工具帮助企业在产出、定价和其他商业决策上占据优势，进而维持或者取得市场优势。有鉴于此，人工智能为代表的新技术已经对全球各国反垄断执法提出了挑战。

算法成为共谋垄断的工具

实践中，算法已经成为经营者共谋达成垄断协议的工具。这里的垄断协议，是指排除、限制竞争的协议、决定或者其他协同行为。

2015年12月，美国司法部对丹尼尔?威廉?阿斯顿及其Trod公司通过亚马逊平台在线固定销售价格的行为提起指控。美国司法部指出，阿斯顿、浦金斯以及其他当事人共谋使用特殊定价算法和计算机软件协调价格。由于卖方存在价格协调行为，因此购买者选择任一卖方都会面临就同一产品支付相同价格的情况，从而消除了卖方之间的价格竞争。浦金斯案是美国第一起在线市场反托拉斯刑事案件。美国司法部强调绝不容许企业使用复杂的价格算法在互联网上从事反竞争行为，在线市场与线下市场同样应当是自由和公平的。

在欧盟，欧盟委员会同样对企业使用算法进行共谋定价给予了足够重视。欧盟委员会近来着手调查了Alphabet旗下谷歌公司涉嫌使用其搜索算法等早期人工智能技术打击竞争对手和支持自身广告与购物体验的行为。在讨论算法如何违反欧盟竞争法时，欧盟委员会竞争专员玛格丽特?威斯塔基尔明确指出，定价算法不能以准许其共谋的方式进行设计，且企业不能免除隐藏在计算机程序后面的共谋责任。

与定价算法相同，人工智能监控价格的能力在复杂程度和有效性方面显著增加，远超人们的预期。人工智能在计算机上实现时有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，即工程学方法，它使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法，它在实现方法和效果上与人类或生物机体所用的方法相同或相类似，如人工智能网络和遗传算法。无论使用哪种实现方式，人工智能的深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主智能等特点都将使反垄断执法机构发现共谋行为的可能性变得异常困难和不易，这是因为以算法为核心的人工智能能够快速分享信息，并在人们无法意识到发生变化的情况下迅速作出调整和决定；机器人也不会留下任何可以作为证据的电子通信或者语音通话的痕迹。

此外，反垄断执法机构将不得不决定适用于人类的反垄断法律标准是否也能够扩大适用于人工智能的不当行为。例如，经营者通常对其员工违反反垄断法的协同行为承担责任。然而，如果出现两个经营者独立运用各自的人工智能设定各自的市场价格，最初这两个经营者没有共谋从事横向固定价格的意图，然而人工智能通过学习突然开始自动相互交流和协调并进而实施相同价格时，情况就变得复杂多了。

有些学者认为，正如企业应当为其员工的不当行为承担责任一样，它们也应当为人工智能的不当行为承担法律责任。鉴于人工智能的程序化特征，企业在某种程度上能够控制或者限制其人工智能的行为。因此，针对人工智能的不当行为处罚企业似乎与针对员工不当行为处罚企业任何区别。

然而，其他学者则认为，人工智能有其特殊的一面，这使得人工智能的不当行为在实体法上应当区别对待。例如，执法者对人工智能的不适当行为施加与人类违法行为相同的责任可能会限制人工智能在市场内的普及和应用，从而使生产者和消费者都难以获得人工智能有效定价所带来的市场效率。此外，那种认为人工智能会像人类一样对某些机制作出反应是将人工智能看成人类的一种假设。鉴于人工智能不可能为法律机制所吓阻，因此这种假设存在先天不足。人工智能很有可能会忽略这些法律机制，这是因为它们可能更为程序化从而以纯粹经济或者金钱的方式来衡量商业决策的成本收益。