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作者:布莱恩·潘迪亚

日期:2024年8月20日

新技术、新范式以及人工智能的应用使反垄断领域的监管者的工作变得更加困难。这些挑战需要具备反垄断和技术风险交叉领域的专业知识来解决,以避免导致监管者偏离促进竞争这一反垄断法的根本目的。

这些问题在许多意想不到的领域变得尤为突出。新冠疫情之后,租金开始飙升,仅2022年就增长了超过14%。一些州的涨幅超过了20%。拜登政府宣布了一项全国性的努力来“降低住房成本”。虽然租金控制计划引起了最大的关注,但反垄断执法机构也决定对住房和租赁市场采取行动。

美国司法部反垄断部门最近报告称,他们对物业管理公司RealPage以及使用RealPage基于算法的软件来帮助确定理想租金价格点的房地产所有者展开了刑事调查。这引发了关于美国反垄断执法机构如何看待基于技术的市场创新的严重问题。这次刑事调查之前,美国司法部和联邦贸易委员会在过去一年中至少提出了三份意向声明,支持私人集体诉讼原告提出的民事索赔,即定价算法构成非法勾结。联邦贸易委员会现在似乎将兴趣转向了算法驱动的动态定价,或者说是根据需求和其他因素调整价格以提供个性化价格报价的做法。

人工智能的发展已经成为政治家和政策制定者的罗夏测验。一些人将其视为积极的一面,是技术进步的标志,并且相信它将有利于人类进步。另一些人则看到了更险恶的一面:对未知的恐惧、对科技行业某些角落权力集中的担忧,或者仅仅是在技术尚处于初期阶段时对政府干预和监管的渴望。这些辩论已经演变成对人工智能将导致经济不平等和反竞争行为的指责。

也许这些担忧导致了当前的监管举措。就其本身而言,人工智能算法的使用并不一定会减少竞争,也不是反垄断法通常禁止的价格固定或其他勾结行为。物业管理行业的软件公司收集和分析当前市场状况的数据点,并使用专有算法向用户建议最佳租金价格。房地产所有者可以自由接受或拒绝提议的价格,当然,租户没有义务接受这个价格。

房地产所有者——就像几乎所有零售企业一样——从商业早期就开始收集和分析数据。使用数学或算法模型来完成曾经用钢笔和纸完成的工作也不是什么新现象。至少自20世纪80年代以来,航空公司就使用动态定价模型根据需求、时间和可用性来设定票价。这些策略是由于放松管制和低成本竞争对手的出现而采用的,使航空旅行对消费者来说更具竞争力。最近,酒店和叫车应用程序采用了差别定价。私营部门并不是唯一采用这种定价结构的。在许多城市地区,包括华盛顿特区的弗吉尼亚郊区,政府运营的收费公路采用“拥堵定价”,根据供求关系设定收费成本。

如果不小心,美国司法部和联邦贸易委员会就有可能错误地适用反垄断法,对其他正常的动态定价模型提起诉讼。即使这可以归因于越来越多的人呼吁放弃消费者福利标准(这确保了反垄断执法行动是出于对消费者损害的担忧,而不是其他不当考虑),反垄断监管机构似乎对人工智能能够更快、更有效地分析更多数据这一事实存在问题。但这并不一定意味着违反了反垄断法。要合理地声称违反了反垄断法,《谢尔曼反托拉斯法》需要具备三个要素:1)两个或多个实体之间的合同或阴谋;2)不合理地限制了贸易;3)影响了州际商业。

使用人工智能软件来检查数据和市场力量以建议定价并不意味着软件的用户已经达成了固定价格的协议、合同或阴谋。算法定价远不是反竞争的,它代表了市场效率和创新的自然演变。通过自动化价格优化,软件公司使他们的用户能够迅速适应市场变化,促进更大的透明度和效率。

尽管人工智能代表着新的领域,但经典的反垄断案例可能会为为什么当前的担忧被夸大提供答案。将近一百年前,随着消费品的大规模零售席卷全国,最高法院在“美国诉高露洁案”(United States v. Colgate)中裁定,制造商宣布转售价格而没有强制手段并不违反反垄断法。这种物业管理人工智能软件的用户(以及其他领域的类似软件公司)同样没有被强迫、胁迫或施压使用其建议性的定价结构。

最近,在“俄亥俄州诉美国运通案”(Ohio v. American Express)中,随着信用卡取代现金交易(这常常让一些商人可以理解的( understandable)愤怒),最高法院强调需要考虑更广泛的市场背景,表明对技术影响的表面分析可能会导致有缺陷的反垄断结论。法院认为,“反竞争效应”不仅必须对市场的一个组成部分带来负面影响,还必须证明对竞争过程有害。美国司法部和联邦贸易委员会今天应该记住这一点。

在一份关于租金定价反垄断案件的意向声明中,美国司法部表示,“鉴于算法能够访问和处理的信息量,这个新领域构成的反竞争威胁比上一次更大”。但是酒店、航空公司、汽车租赁公司甚至政府机构都经常使用类似的算法来优化价格。政府没有解释这里有什么根本区别,为什么房地产经理使用算法软件需要反垄断干预。

这里的利害关系很高。如果美国司法部和联邦贸易委员会的调查取得进展,是否会在其他政治敏感领域针对类似的人工智能软件系统迅速出现一波诉讼热潮?

联邦贸易委员会和美国司法部在这个案件上的错误行动有可能树立一个令人担忧的先例,可能会阻止在其他普遍采用算法定价的领域进行创新。如果仅仅使用这种技术就会引发反垄断审查,那么各个行业的公司可能会犹豫是否采用或开发类似的解决方案,担心监管报复和繁重的诉讼。这可能会阻碍进展,并限制算法定价能够为消费者和企业带来的潜在好处,阻碍一个充满活力和竞争力的市场的增长。

美国司法部和联邦贸易委员会不应因恐惧而限制这些公司,而应通过实施明确、可预测的监管框架来鼓励健康的竞争和创新。这样做将使企业能够了解游戏规则。

美国司法部和联邦贸易委员会还应继续专注于招聘具有科学、技术、工程和数学(STEM)学位和广泛技术政策经验的律师。进行这些招聘将向公众保证,政府将其反垄断努力集中在真正的不良行为者上,而不是那些仅仅采用新方式开展既定业务的公司。消费者将继续从这些创新进步中受益,同时仍然受到保护,免受未来使用这种新兴技术的公司可能出现的真正反竞争行为的影响。

如果做得正确,算法型人工智能技术应该被视为向更智能、更高效的市场机制转变,而不是反竞争行为的工具。如果看到美国司法部和联邦贸易委员会以一种即使是出于好意或短期内有益的方式行事,从而阻碍这些市场在未来几十年的发展,那将是一件遗憾的事情。

关于作者:布莱恩·潘迪亚(Brian Pandya)是华盛顿特区杜安·莫里斯律师事务所(Duane Morris LLP)的合伙人,此前曾在美国司法部担任副助理司法部长。

注:观点代表作者自己,译文仅供研究参考

 

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路乾,中央财经大学经济学副教授,美国马里兰大学经济学博士

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