John D. Rockefeller

这些担忧表明，数字经济对低廉价格和丰富的消费者选择的许诺可能变成一纸空言。相反，人工智能和强大算法的崛起可能催生更多以损害消费者利益为代价维持更高价格、无视传统执法机构、持续时间较长的卡特尔。

“由于网络效应，在数据驱动的经济中，牵涉的利害关系要大得多，”前联邦反垄断检察官、现任教于田纳西大学(University of Tennessee)法学院的莫里斯•斯图克(Maurice Stucke)说，“我们所知的竞争将要发生改变。”

无迹可寻

现在，大多数监管机构将这视为一个在未来需要担忧的问题。但随着定价系统变得日益自主，像托普金斯这样雄心勃勃的垄断者最终甚至不需要和他们的竞争对手谈话就能垄断价格。计算机将为他们完成串谋的过程，或者使用相同的算法，或者从与其他机器的互动中学习——这些都不会留下能够作为罪证的电子邮件或者语音邮件。

“找到方法防止自我学习算法之间的串谋或许会成为竞争法执法机构迄今面临的最大挑战之一，”由最富有的几个国家组成、总部设在巴黎的经合组织(OECD)最近的一份报告表示。

这些数字工具能够根据对供需的即时评估以及卖家本人对利润或者价格目标的指示自动计算价格。

“我们讨论的是一种非人的决策速度，”美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)委员特雷尔•麦克斯威尼(Terrell McSweeny)表示，“所有的经济模型都基于人的动机，以及我们所认为的人基于理性的行动。很有可能并不是所有这些认知都必然适用于这些市场中的一些。”

算法首先被运用于计量金融，现在已经在航空公司、酒店业和亚马逊(Amazon)这样的在线零售商牢牢确立了地位。它们还正快速拓展到其他市场，包括运输、医疗保健和消费品。沃尔玛(Walmart) 2016年8月斥资33亿美元收购在线零售商Jet.com，部分原因是沃尔玛希望提高其算法能力。

经合组织的报告表示大数据现象“可能在未来给竞争主管部门带来重大挑战，因为至少在使用当前的反垄断手段的情况下，可能很难、甚至不可能证明价格串谋意图”。

该报告补充道：“尤其是牵涉人工智能的情况，没有法律依据将责任归属于一个为机器编程、让这台机器最终‘自学’与其他机器协调价格的计算机工程师。”

美国总统巴拉克•奥巴马(Barack Obama)和参议员伊丽莎白•沃伦(Elizabeth Warren)等主要民主党人士表达了对美国经济中竞争的广泛减少的担忧。2016年4月，奥巴马政府的白宫经济顾问委员会(Council of Economic Advisors)发布的报告发现运输、零售贸易和保险等行业出现市场份额日益集中的现象，并将该现象归咎于生活水平的提高较为缓慢。

白宫还表示，要应对数字经济中的某些令人担忧的反垄断问题，或许需要出台新的法规。“在某些情况下，价格透明可能会促进心照不宣的串谋，因为价格透明使企业能够看到其他企业的定价，从而容易发现任何偏离商定好的高价的情况，”这份报告表示。

密谈室串谋

工业时代的价格垄断的经典案例可以追溯到1907年金融恐慌期间，时任美国钢铁公司(US Steel)董事长的埃尔伯特•加里（Elbert Gary，见文首图）举行了一系列宴席。

一位参加者回忆，在纽约华尔道夫酒店(Waldorf Astoria Hotel)一楼狭窄的宴会厅里，掌握了美国90%的钢铁产量的男人们互相透露了各自的工资率、价格和“有关业务的方方面面的信息”。加里的目的是稳定不断下降的价格。政府后来提起了诉讼，称那次宴会上的谈话——那是4年的时间里几次类似的谈话中的首次——表明美国钢铁公司构成非法垄断。

算法让人们不再需要这样面对面地进行密谋。定价工具能够在互联网上搜寻竞争对手的价格、从自有数据库中找寻相关的历史需求数据、分析数字化信息并在数毫秒内得出定价解决方案——速度远超任何人类商人所能。

理论上，这应该带来更低的价格和更丰富的消费者选择。算法只会在某些特定情况下引起反垄断的关切，比如当这些算法的设计初衷显然是为了便于竞争者进行串谋或者采取平行定价举措的时候。

位于休斯顿的定价软件公司PROS Holdings Inc的技术主管约翰•萨尔奇(John Salch)表示：“如果目标是做坏事，自动化系统和算法可以帮助你更快地做坏事。”

他认为这样的策略不可持续。但去年德国监管机构警告称，精密算法抑制竞争的效果可能难以起诉。英国上议院去年的一份报告引述了“反竞争行为的潜力”和“新形式的串谋”，呼吁欧盟委员会针对算法对竞争的影响展开进一步研究。

“这是一个紧迫的问题，”斯图克说，他与合著者、牛津大学(University of Oxford)的阿里尔•埃兹拉奇(Ariel Ezrachi)去年末在华盛顿和布鲁塞尔给反垄断官员作了报告，“我们可能在不一定有反垄断解决办法的时候面临反竞争的结果。”

他援引一个追踪加油站汽油价格的德国软件应用为例。初步结果表明，该应用会阻止零售商降价，让价格高于本来可能的水平。因为该算法能够瞬间监测到某家加油站降价，让竞争者能够在消费者转移到折扣加油站前采取行动匹配新的价格，因此任何供应商都没有首先降价的动机。

“算法能够如此迅速地分享信息，因此消费者意识不到竞争，”斯图克说，“临街相望的两家加油站已经很熟悉这一套了。”

这一幕表明，自由市场理论的一个标杆——信息完全性——可能损害而不是增进消费者的权益。如果这一担忧得到证实，数字经济的一个中心假设——科技能够降低价格、扩大选择——可能会被颠覆。

一个极端案例发生在2011年，当时一对定价算法在亚马逊上销售的一种发育生物学教科书上露了馅。由于两家第三方卖家使用的有缺陷的定价工具相互作用，数天之内，《苍蝇的成长：动物设计的遗传学》(The Making of A Fly: The Genetics of Animal Design)这本书的价格从约113美元飙涨到逾2300万美元。