3.5　反垄断法

人工智能反垄断是一个潜在问题。之所以强调“潜在”是因为大多数观点都停留在猜测层面，只是提出很可能出现的问题，但提供不了实际案例。他们主要担心人工智能和算法很可能以某种方式被用来违反与垄断、密谋垄断、不公平竞争、勾结、固定定价或欺骗消费者等相关的法律法规。

传统的反垄断法在很大程度上适用于石油和钢铁等传统行业如公司规模等关注广泛的监管问题。然而，在人工智能领域，人们关注的是人工智能技术因其特定能力和潜力而产生的新挑战。例如，基于人工智能定价工具可以在互联网上搜索竞争对手的价格、搜索相关历史数据、建立数据库、分析数字化信息集、建立数据驱动业务模型、预测市场、达成定价解决方案等。^[49]这将有助于在线交易平台实时处理大数据，从而做出更准确的决策。^[50]表面看起来在线平台市场上商业巨头使用复杂定价算法似乎在促进信息对称和价格透明，为市场带来更多竞争和为消费者带来更多选择。然而，当人工智能被明确设计为与竞争对手的价格变化并行或设计为与其他人工智能或计算机程序相互沟通时，很可能增加了他们暗中勾结的潜在风险。^[51]

人工智能技术的本质将迫使人们对反垄断法进行彻底反思。现在，监管机构在分析合并交易的影响时将不得不考虑其他因素，如公司数据资产规模、覆盖范围以及数据使用性质，而不仅仅只涉及数据数量。此外，还可在用户同意的情况下增加某些类型数据的透明度，在某些特殊情况下还要强制共享各种类型数据。其他方法还包括为公司创建一套人工智能共享原则，甚至创建一个非政府中立组织监督活动和调查冲突。在大数据和人工智能相关问题变得愈加复杂的情况下，反垄断法必须持续创新发展，才能使处于经济核心地位的市场竞争得到有效保护。^[52]