闫静|算法垄断风险的事前预防：理论证成、实践反思与路径优化
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作者简介
●闫静，西南政法大学经济法学院博士研究生
原文刊登于《华中科技大学学报（社科版）》2023年第一期第108至第118页
算法垄断风险的事前预防：理论证成、实践反思与路径优化
摘要
Abstract
数字经济时代，面对具有复杂性、隐蔽性和技术性的算法垄断风险，过于倚重事后规制的传统反垄断实施方式呈现出威慑不足、成本较高且救济乏力的功能局限。基于风险控制的现实需求、预防垄断的立法原意、域外经验实践的成果，以及填补事后规制不足的考量，对算法垄断风险施以事前预防具有合理意义。审视当前的反垄断实践，可以发现，算法垄断风险的事前预防流露出了干预节点前置化、调整范围扩大化、实施手段多样化以及作用对象特殊化的倾向，虽有探索创新之价值，但也易于陷入激进预防、过度干预的误区。为框定事前预防的合理边界，应确定以“预防中性观”为内涵的折中改良理念，借助比例原则构画审慎实施思路，同时澄清事前预防的功能补充地位，实现算法垄断风险的理性控制。
关键词
Key words
算法垄断风险； 事后规制； 事前预防； 预防中性观； 比例原则
一、背景与问题
现代经济活动中，算法常被用来观测市场动态、捕捉交易信息、定制产品和服务战略，其应用场景遍布电子商务、社交媒体、网络金融等诸多领域。算法风险往往隐藏于算法繁荣景象的背后，指因算法使用造成消极后果的可能性。随着应用场域的日益扩张，算法逐渐成为其控制者影响小到个人衣食住行，大到社会经济、文化发展变革的关键力量，其不仅创造新的生产力、编织新的社会关系、催生新的权利诉求，也挑战着既有的社会结构、经济秩序、法律关系，诱发新的利益纠葛和价值纷争。聚焦市场经济活动，可以发现算法正试图干预竞争活动，取代“市场”这只“看不见的手”来进行资源分配，这将很大可能触犯自由公平市场的良性运作机制，产生排除限制竞争的不利后果。在反垄断语境下，这被称为算法垄断风险。
实践中的算法垄断风险主要产生于以下情境：其一，经营者通过算法实施滥用市场支配地位排除限制竞争行为，包括利用排名算法、推荐算法自我优待、边缘化竞争对手，防止其他经营者挑战其市场地位；利用算法描绘消费者“画像”，生成不同的商品定价或服务条件，涉嫌构成歧视性待遇，例如“大数据杀熟”。其二，经营者通过算法实施合谋行为，包括明示合谋、默示合谋以及轴辐（hub-and-spoke）合谋。在Topkins案中，以Topkins公司为首的商家即被美国司法部认定为利用定价算法协调各自定价，达成了明示合谋。其三，经营者通过算法推进企业并购集中，实现扼杀式收购。
事实上，算法用于竞争活动之初，本意在于利用其高效、精准的信息收集以及分析能力，提高经营者竞争能力和消费者福祉。然而，也正是算法强大的信息掌控能力造成了市场信息的非均衡分配，较之其他经营者、消费者，控制算法的经营者显然居于信息优势地位，这不仅能使其从竞争中脱颖而出，还赋予其一定的市场地位甚至控制市场的权力。随着算法被广泛应用于市场竞争活动，其悄然建立了串联主体多、影响范围广的风险辐射网。在风险传递的过程中，居于风险发起端的经营者能够非常轻易地凭借其所掌握的算法权力干预竞争活动，代替市场自发机制去进行资源分配和优胜劣汰，造成较大范围和程度的竞争不自由与竞争不公平。部分经营者可能失去交易资格，被迫退出竞争市场；部分消费者可能被算法所挟持，失去自由选择商品和获取公平交易的权利。倘若任由算法垄断风险自由发展，其最终会演变为实害化的垄断行为，这显然不是规制机关和公众所希望看到的。因此，需要认真对待算法垄断风险。
法治是防范和化解社会风险的关键维度之一。相较于社会成员自我防控和市场自发调控，现代国家更多将风险防控的任务寄予法治活动，尝试通过国家干预的手段来克服个人防控经验与能力的不足、市场自我调节失灵的弊端。对于算法垄断风险而言，寻求反垄断制度规则的功能调控是应然之举。然而，从既有学术成果来看，反垄断学界对算法垄断风险的关注并不充分。算法垄断风险虽引发了一定的现实关切，但理论研究仍深受反垄断事后回应性实施方式的影响，更多地从行为规制视角分析相关问题，或致力于具体行为认定方法的改进，或从宏观层面进行行为规制理论的完善与突破，鲜有基于风险控制视角探讨算法垄断风险的事前预防话题，缺乏对算法垄断风险的积极回应。
基于此，本文将以算法垄断风险的事前预防为主要研究内容，试图在证成事前预防正当性的基础上探寻其实践方向。当然，在寻求创新的同时也保留一定的克制与清醒，通过发掘可能存在的风险预防误区，优化算法垄断风险事前预防的实施进路，从而更好地维护竞争秩序，实现算法垄断风险的理性控制。
二、理论证成：算法垄断风险事前预防的价值确证
在反垄断实践中，垄断风险的事前预防较之于垄断行为的事后规制，是一种颇为新颖且需深入探索的尝试。对于算法垄断风险，缘何选择事前预防而不是在其现实化后施以事后规制？下文拟对此予以回应。
（一）事后规制的功能局限
事后规制是我国反垄断实践活动的主要开展方式。以《反垄断法》为主要制度依据，我国反垄断执法、司法机构获得了规制滥用市场支配地位行为、经营者集中行为以及垄断协议行为的权限与理由，并由此形成了双轨并行的反垄断实施机制：一是公共实施，由反垄断执法部门发起行政调查或有权限的人民检察院提起民事公益诉讼；二是私人实施，由遭受垄断行为侵害的市场主体提起民事诉讼。此二者呈现的主要是事后规制的基本理路，国家公权力的介入以及法律威慑功能的发挥发生在垄断行为出现以及确定其违法性之后。具言之，在反垄断执法司法实践中，市场中出现涉嫌垄断行为是引起利害关系方关注、启动反垄断执法司法活动的首要前提；而在进入执法司法程序之后，尚需通过相关市场界定、市场支配地位认定、市场竞争效果评估等一系列裁判步骤以及相关证据开示，才能作出最终的行为性质认定，对于确定违法的垄断行为方能责令停止侵害、罚款、赔偿损失等。对于垄断行为，反垄断法展现得更多的是行为发生后的评价、制止、教育功能，仅对特定条件下的经营者集中行为提出事前申报的特殊要求。
事后规制的形成与反垄断法自身的法律属性和价值取向有着密切关系。一方面，法律作为国家强制力的体现，往往以相对严谨、慎重的姿态实施社会控制，并不总是呈现过早的先验性与约束力。尤其是反垄断法，作为市场秩序规制之法，为防止公权力对市场竞争的过度介入，立法者更是天然地将适度干预的观念融入制度设计中，通过事后规制来增进执法理性，防止出现“假阳性”的行为认定结论，避免市场秩序和经济效益遭受不必要的损害。而从深层面来讲，反垄断法的实施方式与其价值目标密切关联，选择事后规制深受反垄断法效率目标的影响。20世纪70年代，美国反垄断法从以多元价值目标为导向的“古典时期”进入到以效率价值为主导、经济分析为工具的“法经济学变革时期”，兴起于这一时期的芝加哥学派提出了反垄断法适用的错误成本分析框架，认为市场机制具有“自愈”能力，法律实施的“假阳性”成本很大程度上高于“假阴性”，应更关注市场竞争效率给企业以发展空间。反垄断法由此趋向保守，转向了“少干预”且“事后酌情干预”的实施进路。
事后规制的突出特点是滞后性，这使其能够在处理垄断问题时保持审慎和稳健。然而事后规制启动于垄断风险实害化之后，规制功能的发挥也以认定算法垄断行为违法并确证竞争损害后果为前提，具有一定的功能局限性。
其一，事后规制的威慑效能发挥有限。算法垄断风险体现的是应用算法造成垄断后果的可能性，这是一种事先存在并具有发展潜能的危险因子，然而事后规制针对的是已然实害化的垄断行为，其不管是在理论构造层面还是在实践规则层面都未表现出对垄断风险的过多关注。对于算法垄断风险，事后规制不仅无力承担具有前瞻性的风控任务，产生有效的风险阻遏效果，甚至很大可能给予算法垄断风险生存、发展甚至蔓延的机会。虽然并不否认事后规制可以在垄断风险现实化之后，通过认定并追究垄断违法行为来实现惩戒功能，但反垄断法的刚性威慑也会因为滞后的规范效果和复杂的实施过程而有所折扣。
其二，事后规制需要付出较大的成本消耗。反垄断事后规制活动往往遵循合理原则的基本要求，需要通过收集大量市场信息来分析具体情景中的竞争行为效果，重点论证其是否破坏竞争秩序、是否减损消费者福利等。算法本身具有复杂性和隐蔽性，在缺少对个案事实初步了解和预先处理的情况下，单纯采取事后规制意味着规制机关将要花费更多的时间成本来完善对于案件的认识，需对算法的竞争参与模式和运作机理、具体的竞争效果等予以详尽分析后方能作出裁决。承担证明损害后果的一方，尤其需要突破专业壁垒，解释算法进而澄清其排除限制竞争效果，担负着较高的举证义务。
不仅如此，事后规制还可能增加法律实施的错误成本。在传统工业时代，事后规制的兴起在很大程度上基于市场具有较强的自愈能力以及反垄断实施“假阳性”成本高于“假阴性”成本的理论假设。然而，算法垄断风险具有人为性和强破坏性，其体现了强势经济主体利用算法权力对市场竞争的深度干预，具有排除限制竞争的高度可能，这往往难以通过市场自我调节机制予以解决。若坚持适用事后规制，繁复的分析过程或将给予被诉方或被审查方游说和辩解的空间，最终导致行为认定结果出现偏差，得出“假阴性”的结论。
其三，事后规制在损害救济方面表现出脆弱性。一是容易导致救济失败。事后规制本身具有严格的适用程序和标准，算法的复杂性又进一步提高了反垄断法适用分析的难度，除非选择适用较低门槛的其他法律，否则违法经营者将有可能逃脱反垄断法的制裁，相关的社会经济损失也无法获得救济。二是救济乏力。算法垄断风险的公共性和广泛性特征十分突出，一旦转化为实际损害，会在较大程度和范围内破坏市场结构，造成经济损失。对此，事后规制往往只能发挥停止侵害和有限的损失赔偿作用，难以通过行政或司法力量恢复原状、填补所有损失。同时，对于遭受利益侵害的集体消费者，由于我国反垄断法并未赋予其直接寻求救济的渠道，通过事后规制确认的制裁措施也不能直接转化为对消费者权益损害的弥补，对集体消费者的损害救济十分微弱。
由此观之，事后规制是传统工业经济时期反垄断实践的产物，在算法垄断风险日益广泛频发，且日趋复杂化、隐蔽化的情况下，一味坚持事后规制既不能及时有效阻止算法垄断风险，也不能对风险的实害后果予以充分救济，还可能加大法律实施成本。对此，可尝试从被动转向主动、从事后制止走向一定程度的事前预防。
（二）事前预防的提出依据
事前预防，顾名思义，是以预防为目的来对算法垄断风险进行的前置性调控。反垄断实施节点的提前，可以在一定程度上防止垄断风险扩大化、实害化，这对于缓解单纯依靠事后规制而产生的执法司法压力，以及弥补事后规制威慑不足、成本较高以及救济乏力的局限具有积极意义。当然，算法垄断风险事前预防的证成并不仅限于此，其提出也与垄断风险发生的客观经济环境、我国反垄断法的功能任务以及相关规制实践的进步密切相关，这是一个多重力量作用的结果。
算法垄断风险诞生于数字技术突飞猛进的网络经济时代，这塑造了算法风险系统、复杂的特征，也产生了对竞争秩序与市场安全予以前置性保护的时代需求，呈现了以预防主义为导向的算法竞争治理的现实必要性。有异于传统工业时代形式简单、效果分明的市场垄断样态，算法垄断风险是人与技术联合干预市场机制的结果，呈现出较强的系统性和复杂性：一方面，算法垄断风险能够借助互联网突破空间限制，影响算法系统所涵摄的所有市场主体，将风险从单一主体扩散到多重主体，从局部地区辐射到多个地区；另一方面，算法本身的高技术性使得垄断风险的生成和运作机理被代码语言所掩盖，难以被简单识别和解释。技术的“双刃性”也使得算法垄断风险与算法竞争收益交织并存，较难直观地评估出预期风险损害。由此一来，市场竞争秩序将在较大范围和程度内受到算法垄断风险的冲击；消费者抵御市场风险的防线也将因此溃败——就目前而言，处于风险接收端的传统消费者并不具备识别并对抗系统化、复杂化算法垄断风险的能力。所以，相较于事后规制，现实情况更期待反垄断法及早介入算法时代的竞争活动，及时担负起控制风险的重任，避免产生影响范围广、解决难度大的秩序和福利危机。
与此同时，算法垄断风险的日益凸显唤活了反垄断法固有但鲜用的功能设计，揭示了事前预防的合理性。从我国反垄断法本身的制度内容和目标设计来看，事前预防在理论上并非空穴来风。《反垄断法》第1条就开宗明义地指出“预防和制止垄断行为”为反垄断立法的基本目的之一。其中，“制止”侧重事后，意在停止侵害、排除妨碍；“预防”则强调事前，重在“防患于未然”，规避垄断违法风险。但一直以来，反垄断法的实施深受特定时期经济政策、产业政策的影响，尤其是进入20世纪以来，为培育新技术、新产业，“先发展后规范”成为我国乃至欧美部分国家孵化新产业、构建新市场的默示规则。是以，对于算法等新技术领域的竞争问题，规制机关采取了宽松的态度，在垄断风险防控方面表现得略显保守，“预防垄断”的立法原意亦未得到有效彰显。但与产业发展之初不同的是，算法技术的日趋成熟和广泛应用，已赋予其深刻影响现代市场竞争结构和竞争效果的能力。正如“快速社会变迁会摧毁既有应对机制及社会安全网，但在社会发展出新的应对机制前，新的需求已产生了”，随着算法垄断风险的逐渐凸显，影响竞争秩序与公共福利的不安因子与日增加，传统的竞争治理规则又暴露出风险规制的刻板与不足，强化事前预防机制就显得尤为重要。为防控算法带来的垄断违法危机，反垄断实践回归立法原意，并作出相应的功能调适是理性之举。相关立法、执法和司法活动需脱离单一事后规制的狭隘视角，激活法律制度的防控机能与威慑效应，展现出主动预防的合理倾向。
当然，已然呈现前置性导向的反垄断法律实践证明了事前预防的可操作性。迄今为止，域外多个反垄断辖区已承认了算法可能带来的竞争秩序危机和福利损害，形成了反思算法竞争问题的初步共识，欧美的数字时代反垄断法治改革在一定程度上提供了预防算法垄断风险的操作指南。在制度方面，欧美相继推出《数字市场法》《平台竞争与机会法案》等新规则，尝试调整反垄断调查方式、规制对象以及举证规则等内容，抵御可能出现的垄断风险。在机构设置方面，法国竞争管理局、英国竞争与市场管理局均设立了专门的数字市场部门，且赋予其以监管数字市场、实施新技术领域的竞争政策的职能和权力。在工具上，“以技治技”，通过智能机器学习检测算法垄断风险是拟采取的措施之一。此外，诸如合规指南、竞争文化倡导等正成为防止算法风险的主要方式，美国刑事执法副助理总检察长理查德·鲍尔斯表示，“正如企业合规计划在阻止传统烟雾缭绕的房间中发生的价格操纵一样，企业合规计划在防止算法共谋上也发挥着作用”。值得注意的是，喧嚣尘上的欧美实践仅能为事前预防提供具有可操作性的证明，并能为构画我国反垄断事前预防的具体路径提供有益启示，但其不能直接作为我国反垄断执法司法的行为依据，制度的移植仍需历经本土化的合理论证。
三、型构与反思：算法垄断风险事前预防的实践图式及潜在误区
事前预防的证成奠定了算法垄断风险防控的理论基础。审视当前的反垄断实践，可以发现算法垄断风险的事前预防逐渐从观念假设走向了内容创设，形成了建构的初步图式。但需要注意的是，风险预防是面向未来的干预之道，对于预防过程中可能存在的问题或误区，应保持必要警惕。
（一）事前预防的实践初探
其一，干预节点前置化。事前预防的突出标志与重要价值均在于干预节点的前置化。相较于事后规制，事前预防改变了传统反垄断法对自由市场的调控时机，其将介入市场的时间节点向前推移，借用时间优势削减破坏竞争秩序和经济安全的因子，达成“防患于未然”的风险防控目的。所谓“事前”，即是风险实害化之前，意指反垄断制度规则需在算法垄断风险发展成为客观实际的竞争损害之前发挥功效，既包括在风险形成之前消除风险，还包括在风险形成之后但尚未发展成为具体的实害后果前调控风险。当然，干预节点的前置化也对反垄断制度的前瞻性提出了较高程度的要求，其不仅需要对算法垄断风险带来的竞争秩序损害有所预期，更重要的是，基于预期作出合理的应对举措。
其二，调整范围扩大化。伴随事前预防出现的规制圈膨胀通常缘于干预节点的前移，以及尝试通过扩大调整范围来降低垄断风险的考量。在采取事后规制时，传统反垄断法调整的往往是具体明确、现实客观的垄断实害行为，而选择事前预防时，调整范围就延伸到垄断风险领域，开始关注具有高度破坏限制竞争可能的市场情况。在此期间，部分市场行为经由“类推违法”分析而被直接纳入规制范畴，除非经营者能够证明其不会产生实际的排除限制竞争效果。与此同时，随着反垄断结构主义规制思潮的回归，以调控风险为目的的事前预防也从中寻得方法，在以“算法力量”充实“市场力量”概念解释空间的同时，市场结构也在一定程度上成为事前预防活动的重点关注对象。
其三，实施手段多样化。事后规制的功能定位于对垄断行为的制止和惩戒，其落实主要依靠反垄断法律制度和分析范式的刚性羁束，执法和司法机关需要经过严格的说理论证方能认定行为违法并对责任主体施以惩戒。这是一套单一固定、严格明确的流程。与之不同的是，事前预防着力于对垄断风险的防范和控制，鉴于风险和市场的复杂性，其更希望以多种方法提升风险防控的实际效果，突破单一法治的权威约束和传统法律分析的方法限定。是故，事前预防实践积极创新反垄断工具箱，通过前置性市场调查、数字分析技术、竞争合规倡导等方式了解并约束算法风险。例如，欧美竞争监管机构借助广泛而深入的市场调研了解企业的竞争模式、市场力量、行为方式和特点等，通过把握算法企业的竞争动态来洞悉市场风险。除市场调查之外，欧盟委员会亦大力鼓励经营者开展反垄断合规设计，包括考虑运用人工智能技术辅助合规筛选、定期审查和更新评估，借此规避算法垄断风险带来的限制竞争后果。
其四，作用对象特殊化。算法垄断风险的产生与算法权力的非均衡配置有着密切关系，拥有算法支配地位的互联网经营者通常扮演着市场竞争主导者的角色。为增强反垄断实践的针对性和有效性，事前预防更倾向于从算法垄断风险诞生的源头去消解市场垄断违法的可能性，掌握算法、算力与数据的大型互联网平台因此成为履行合法竞争义务、承担垄断风险责任的首要主体。欧盟《数字市场法》创设性地提出了“数字守门人”的概念，通过综合考量平台企业的规模、市值、用户数量等因素确定“守门人”身份，要求其承担参与市场竞争的“积极义务”与“禁止性义务”。在美国，新布兰代斯学派也将规制目光重新投向大型平台，《终止平台垄断法案》提出了“涵盖平台”的说法，将达到法定市场规模的数字平台纳入特别监管范畴，试图从根本上降低大型平台破坏限制竞争的风险。2021年10月，中国市场监督管理总局发布了《互联网平台分类分级指南（征求意见稿）》《互联网平台落实主体责任指南（征求意见稿）》，同样明显地释放出对特殊平台予以特殊事前监管的信号。
（二）事前预防的可能误区
那么，对算法垄断风险事前预防的证成与推崇是否意味着其完美无缺？在积极描绘算法垄断风险事前预防的实践蓝图，并畅想由此化解数字市场竞争失序、福利减损危机的同时，反思性回顾显然不可或缺。实际上，上述有关事前预防的内容设想已然透露出其建构的底层逻辑——一种以行为风险而非行为后果为依据，并注重通过特定的前置性规则削减危及市场竞争因素的垄断规制思路。应该注意的是，当从传统的事后结果主义转向事前的风险主义，由于缺乏对传统反垄断分析范式下“实际竞争损害后果”以及竞争行为与后果之间因果关系的切实考察，事前预防所欲维护的竞争秩序和公共利益在解释力上颇具抽象性，预防措施也带上一定的不确定性。与此同时，市场信息偏差、执法判断偏差等因素的存在，也在一定程度上增加了事前预防过程中识别以及调控算法垄断风险的失误概率。双重因素作用下，算法垄断风险的事前预防不仅无法实现真正意义上的竞争秩序维护与市场改善，反而可能被异化为公权随意干预市场的工具，陷入激进风险防控的误区。其具体表现为以下两方面。
一方面，在实施过程中表现出“运动式”态势。运动式反垄断往往借助规制机关和公共舆论对强势反垄断规则的热烈欲求得以呈现。尽管从客观上讲，算法垄断风险事前预防的证成深受具体经济环境和社会公众利益诉求的影响，这是反垄断立法彰显时代回应的表征，但“运动式”的事前预防，通常在具体实践中缺乏稳定持续的目标和系统有序的行动，且对预防垄断的实施效果抱有超越现实的热切期望。即便当前通过事前预防行动集中人力、财力、物力推进反垄断实践已成为多个执法司法辖区的选择，但“报复性”地适用法律，显然有违事前预防的适用理性。另一方面，在实施态度上呈现出“严苛化”倾向，这往往与“运动式”态势伴随发生。事前预防本应保持客观中性，但对算法垄断风险的厌恶心理以及对事前干预的自信等原因，却在无形之中诱使规制机关走上了极端风险防控的道路。以预防算法垄断风险之名，规制机关对数字市场中出现的算法竞争情形保持着超乎寻常的警惕，在干预的时机、对象、范围上超越应有的限度，成为强化反垄断“父爱主义”特质的工具。
然而，上述情形仅仅是事前预防陷入激进预防误区的外在表征，更应引起警惕的是，由此误区所导致的反垄断价值观念、制度体系以及分析方法的内在错乱。
首先，激进的算法垄断风险事前预防激发秩序安全与自由创新价值的冲突。事前预防本无意制造反垄断价值观的内在对立，只试图站在风险防控的视角维护竞争秩序、增进市场福利，但取向激进的事前预防往往在实践中表现出颇为严格的风险防控态度，其视市场秩序和经济安全为算法反垄断的核心追求，甚至将此种价值取向极端化，制造秩序安全与自由创新的对立矛盾。具言之，严苛化的事前预防将向算法企业施加超越必要限度的竞争参与义务，其中不仅包括对企业市场行为的限制，甚至包括对企业市场势力的削弱。于算法企业而言，接受激进事前预防的管控首先意味着市场竞争自由度的下降，企业需要在事前措施的约束下履行作为或不作为义务，特别是大型数字企业，由于具有较强的算法权力优势，可能担负更高的竞争限制义务，难以获得充分的市场参与。而在降低市场竞争自由度的同时，市场创新也遭到激进预防的阻遏。过度的事前干预使具有颠覆性创新价值的算法竞争面临着大概率的执法审查，数字企业承担了较大的合规竞争压力和守法成本，创新热情因此大大削弱。
其次，激进的算法垄断风险事前预防引发数字市场与政府法治关系配置的失衡。因事后规制局限而效力式微的政府干预和日渐强大的算法权力以及因此而扩张的垄断风险，在一定程度上映射出算法反垄断过程中市场与政府法治关系的不协调之处。事前预防的提出有克服事后之不足、匡正数字市场算法权力与政府干预权的初始意图，但走向激进化的事前预防却以运动式和严苛化的实践表现强化了政府干预的角色和地位，弱化了市场在资源配置和协调竞争中的作用。在算法竞争场域中，激进的事前预防极力拓展政府干预的权限和范围，规制机关在算法垄断风险的识别、认定以及风险收益的调适过程中保持了较高的参与度，影响甚至决定着算法型企业的市场规模、竞争方式和商业模式，等等。这显然超越了一般预防主义对规制机关的角色限定，忽视了市场机制在消解算法垄断风险上的可能性与有益作用，将“市场—政府”的关系从一个极端推向另一个极端，偏离了事前预防试图达致二者相互平衡的设想。尽管承认算法垄断风险事前预防的正当之处，但不能因此认为预防垄断是肆意扩张政府干预权的理由，激进预防显得矫枉过正了。
最后，激进的算法垄断风险事前预防诱发反垄断分析方法的错位。现代竞争理论认为，市场竞争并非静止的状态，而是动态的过程，反垄断分析方法应当体现对动态市场发展变化的考察，然而进入激进状态的算法垄断风险预防却容易导致动态竞争下的静态规制。如前文所言，激进的事前预防往往呈现出运动式、严苛化的实践倾向。在此情况下，规制机关更关注竞争的制约因素，偏重于借助对市场结构和经营者市场力量的考察来采取预防措施，排除了对市场是否具有潜在竞争空间、算法应用能否提高产品质量和创新、消费者能否获得更多选择机会等情况的思考。这种分析方法显然无法实现对数字市场的长期、整体观测，也难以准确研判算法垄断风险，更遑论达到预防垄断、维护竞争并增进市场福利的目标。
从事后回应到事前预防的转变是应对算法垄断风险的合理之举，对于化解数字市场垄断危机、实现福利保护有着重要意义。但若陷于激进预防的错误定位，事前预防便容易超越应有的风控界限，呈现出运动式、严苛化的实践倾向，导致反垄断价值选择、规制关系和分析方法的错乱。这种两相背反的结果表明，算法垄断风险的事前预防具有正当性，但这种正当性应建立在一定的限度之上，倘若超越事前预防的限度就将走向风险防控的消极面，引发算法垄断风险预防的继生问题。因此，既不能轻易否定算法垄断风险事前预防的现实价值，也不能放任其在理论与实践上作无限扩充，而应当努力探寻其合理边界，优化算法垄断风险事前预防的实践进路。
四、路径优化：算法垄断风险事前预防的合理限度
在肯定事前预防的积极作用并充分认识其可能出现误区的前提下，算法垄断风险的事前预防应兴利除弊，力求通过理性的价值指引、思路规划和角色认知来优化自身的实践进路，厘清实践的合理界限。在此期间应解决好以下几个问题：第一，为保证算法垄断风险的事前预防在实现自身价值的同时远离激进预防的功能悖论，应当确立怎样的事前预防观，以从根本上匡正事前预防的理念基础；第二，在寻求算法垄断风险事前预防合理限度的过程中，如何构画实施思路，以兼顾抵御垄断风险、维护竞争秩序的有效性和干预市场的审慎性；第三，在事前预防被肯定、提倡的同时，如何界定其与事后规制的关系，以澄清其在反垄断实施体系中的角色定位。
（一）理念基础：以“预防中性观”为内涵的折中改良
当前，有关算法垄断风险的事前预防大致表现为以下两种态度，一是激进预防观，二是消极预防观。消极预防观对算法垄断风险秉持自由放任态度，认为算法垄断风险虽然带来了竞争秩序危机，但这不足以在事前动用国家力量予以解决。究其原因，一是市场机制内嵌风险调节功能，应当相信市场的自我修复能力，且优先给予市场调控风险的机会；二是风险往往与收益并存，算法垄断风险和算法竞争福利同时存在，若采取事前预防措施会不恰当地干预市场自由运行，破坏资源配置，有碍于提高市场效率和经济福利。不仅如此，消极预防观还试图将事后规制作为放弃事前预防的合理背书，期望通过事后惩戒的有限威慑达成预防垄断的目的。而激进预防观，如前文所述，对算法垄断风险采取严苛防控态度，认为应当借由国家力量和政策权威强化反垄断事前行动，甚至不惜以突破反垄断规制圈为代价，消除危及竞争的一切风险。但概而观之，不管是激进抑或消极的预防观均不能以客观、中立的态度对待数字市场中的算法垄断风险，都不是推进事前预防实践的最优价值索引。
事实上，反垄断法对市场竞争秩序以及消费者福利的维护并不在于预防性地消灭所有垄断风险，而在于通过事前预防和事后制止两套机制防止垄断现象负外部化。“预防”作为首要一步，承担的是理性的垄断风险识别、预警以及初步调控工作。这需要算法垄断风险的事前预防在激进预防观与保守预防观之间开辟一条中间道路，确定预防中性观下的算法垄断风险事前调控。预防中性观，意味着对算法垄断风险的事前预防摒弃纯主观意义上的规制倾向，既不坚持保守的自由放任主义，也不盲目跟从激进干预主义，而更多地站在客观中立的视角对垄断风险的竞争危害性进行识别、评估，并采取相应的解决措施。其既正视算法垄断风险对数字市场竞争行为、市场结构、秩序规则以及权益配置等问题的影响，作出有效的现实回应；同时也考虑数字市场的动态创新特征以及激进预防的悖论结局，保证回应的克制和谨慎。由此一来，避免了算法垄断风险的事前预防因风险偏好的差异而走向规制的两极，实现公平和效率的统一。
当然，以预防中性观为要义的温和改良需要注意以下几点。
首先，需要通过全面准确的市场调查明确算法垄断风险事前预防的事实基础，这是践行预防中性观的事实起点。与域外国家相比，我国对于数字市场竞争状况的前置性、专业化调查并不充分，对算法及其相关竞争实践缺乏持续深入了解是导致算法垄断风险的事前预防缺乏智识保障并存在诸多认知分歧的重要原因。还原算法垄断风险原貌是践行预防中性观的基本前提，应当通过专业化的市场竞争调查了解算法企业的竞争参与方式、市场竞争状况、消费者福利水平等，并注意以常态化的调查实现对算法垄断风险的长期监测，形成对算法垄断风险的充分事实认知和经验积累。
其次，需要借助合规竞争倡导优化算法垄断风险事前预防的实施方式，这是落实预防中性观的重要途径。一直以来，反垄断与保障公平竞争被视为是由国家权威机关所主导的自上而下的经济法治活动，这使得垄断风险的预防虽获得了有力的顶层制度支持，但欠缺底层的守法文化滋养，作为被规制者的市场经营主体经济意识强劲而法律意识略显不足。合规竞争倡导的提出，以培育竞争文化的方式弥合了垄断风险预防过程中的“公主体—强干预”与“私主体—弱参与”的差异。在此期间，规制机关更多发挥竞争倡导作用，通过算法垄断风险提示、合规标准建设、良性竞争示范等方式引导经营者树立公平竞争意识；而经营者则扮演算法合规竞争的主导角色，在企业内部建立并落实与反垄断法互为表里的算法合规竞争机制。合规竞争倡导塑造了市场主体自我规制的法治氛围，并在一定意义上破除了单一公权规制的藩篱及由此产生的非理性，在公私合作中保障算法垄断风险事前预防的中性客观。
最后，需要通过规范化的成文表达呈现算法垄断风险事前预防的具体措施，这是贯彻预防中性观的制度保障。当前，垄断风险的事前预防不仅缺乏相应的理论储备和经验积淀，更缺乏必要的制度依据。《反垄断法》第1条所传达的“预防垄断”意旨，仅仅起到目的宣示的作用，并不能为具体实践提供操作指南，也使得垄断风险的事前预防深受规制机关自由裁量权的影响。践行算法垄断风险的中性预防观，需以确定的制度规则消解规制实践的不确定性：一方面，应充分统合算法垄断风险事前预防的所涉主体、所及事项，建立从中央到地方、从行业到企业的算法垄断风险预防机制，形塑制度建设的基本体系与框架结构；另一方面，应明确制度建构的具体目标、原则、标准和内容，特别是算法垄断风险事前预防过程中所面临的两个突出问题——如何识别算法垄断风险以及采取何种预防措施，尤其需要通过清晰的风险认定规则和处理规则予以回答，以形成具有操作性的行为指南。
（二）实施思路：比例原则约束下的审慎预防
比例原则诞生于德国公法领域，作为规范和限制公权滥用的重要工具，其以“禁止过度”为核心要义，通常以适当性、必要性、均衡性三个子原则为内容构造。将比例原则引入算法垄断风险的事前预防，目的在于通过“目的—手段”的均衡考量，划定不同的算法垄断风险并采取不同的预防措施，以此框定算法垄断风险事前预防的合理边界，缓和国家与市场、公权与私权之间的紧张关系，达成预防垄断和促进竞争的统一。这不仅与反垄断法的立法宗旨相契合，也与“预防中性”的基本理念相一致。按照比例原则的内容要求，算法垄断风险的事前预防也应贯彻适当性、必要性和均衡性三个子原则，但为避免机械适用，应尝试将比例原则的意旨融入算法垄断风险事前预防的具体过程中，特别是认定算法垄断风险、应对算法垄断风险的过程中。
1.比例原则下的风险认定
算法垄断风险的认定关系到事前预防范畴的划定，决定着哪些风险能够进入防控圈。在比例原则的要求下，认定算法垄断风险应保有严谨性。
首先，明确算法垄断风险认定的考虑要素，研判算法垄断风险的竞争损害特性。按照适当性原则的要求，算法垄断风险应表现出侵害竞争秩序和消费者利益的倾向，对此需重点考察：算法应用的目的与方式是否合理、正当与必要；是否危及市场潜在竞争；是否对消费者的知情权、选择权和公平交易权造成潜在损害；市场机制是否能够自我修复；现行的反垄断规则能否有效预防风险等。具体的认定过程还需组织专业的评估人员（如反垄断专家、算法技术专家等）并经过规范的评估流程，如此方能对上述考量因素作出合理研判。其次，确定算法垄断风险的评价标准，厘清事前预防的基本范畴。依照必要性原则与均衡性原则，并非具有秩序侵害性和法益侵害性的算法垄断风险都面临被防控的结局，只有对竞争秩序的危害达到高度可能，且难以通过算法应用产生的预期积极效益加以弥补的，方能进入事前预防的范畴。这在一定程度上表明，评价算法垄断风险不应趋于笼统，爬梳风险并对其予以等级划分的标准是风险发生的可能性及其预期竞争损害的大小，风控圈的最终确定有赖于对此二者的综合衡量。最后需要注意的是，算法垄断风险是经谨慎认定且建立在证据评估基础之上的，这期间离不开大量的市场信息收集和整理工作，需要借助经济分析、数据实验等手段检测并发现算法垄断风险发生时的异质市场信号，如此方能对算法垄断风险的事实认定、经济分析转化为法律认定、价值分析。
2.比例原则下的风险应对
风险应对的核心问题往往在于对风险采取何种预防措施，由此需要思考的是，落入事前预防范畴的算法垄断风险是否都面临着相同的处理结局？答案是否定的。实践中，不同场景下的算法垄断风险往往有着不同的表现形式、发生可能以及影响范围，复杂的市场竞争环境背后隐藏着纷繁的利益纠葛。风险预防的过程也恰恰是利益衡量的过程，需要审慎对待。在比例原则的引导下，如何应对算法垄断风险，进言之，如何采取风险预防措施，需着重关注以下几点。
首先，确保算法垄断风险预防措施的适当性，实现最小的市场干预。具言之，当存在多种算法垄断风险的预防措施时，应选择对秩序干预、福利损失最小的一种。事前预防措施的制定和实施需以充分的的风险认知为基础，根据风险高低及其可能招致的竞争损害大小、范围、程度等呈现出规制强度的梯次变化。例如，对于发生可能和潜在影响均大的算法垄断风险，应采取严格的预防措施以避免其发生；对于发生的可能性大但潜在影响小或是发生可能性小但潜在影响大的算法垄断风险，可采取适当的预防措施降低风险发生可能、转移或减少潜在风险影响；至于发生可能和潜在影响均较小的算法垄断风险，在不损害其他主体利益的情况下可允许其存在，仅对其进行日常化的风险监测即可。故一般而言，应避免轻易采用拆分剥离等结构性控制方式，避免直接采取行为禁止性措施；主张采用合规指引、约谈等柔性手段，鼓励开展行业自律、自我规制。其次，确保算法垄断风险预防措施的有效性，实现预防成本与预防收益的协调。倘若已经选择了干预损失最小的方案，还需要确保因预防垄断而产生的积极效益与消极效果互相平衡，意即因预防垄断而花费的成本、减少的经济效益不能高于增进的消费者福利和社会公共利益。需要注意的是，损失与收益无需达到绝对均衡的程度，只需确保符合常理、适度均衡即可；损失不能是实质意义上的损害，收益也不可超越权利人应有的利益范畴。最后，确保算法垄断风险预防措施的灵活性，实现风险防控的动态调整。由于有关算法垄断风险的认知总是随着市场环境以及相关主体信息掌握能力的变化而变化，当算法经营者以及利害相关方提出抗辩，证明算法垄断风险发生的可能性或预期损害有所降低或消失时，规制机关应及时对预防措施进行调整。
（三）角色定位：作为事后规制的功能补充
算法垄断风险的反垄断事前预防是应对事后规制不足、提升规制效能、维护数字市场竞争秩序的应然之举。事前预防与事后规制的终极目标均在于保障和促进市场竞争、实现消费者利益和社会公共利益，区别则在于干预的时机以及具体实践中选择的规制思路。相较而言，事前预防介入早，对算法垄断风险的防控虽带有较大的不确定性，但其可尝试通过比例原则来限定预防范畴，尽可能避免公权对市场的过度干预。事后规制介入晚，对于算法垄断风险的规制往往是在风险实害化程度较高的情况下，其虽然在救济上表现出一定的滞后性，但增强了规制的确定性。就算法垄断问题而言，垄断风险的事前预防与垄断行为的事后规制均存在一定的局限之处，但二者也都发挥着一定的功能。事前预防虽能在一定程度上裨补事后规制的不足，但并不能完全代替事后规制。
一方面，算法垄断风险的事前预防存在固有的功能局限，需要事后规制协助克服。算法垄断风险本身具有系统性、复杂性和隐蔽性，即便采取中性预防观以防止陷入价值层面的误区，并嵌入比例原则以匡正预防边界，但由于算法竞争生态本身的多变、市场信息的不对称，以及规制机关能力、认知的有限，仍然无法完全保证垄断风险事前预防的准确性和有效性。未能进入事前预防范畴的风险因子，仍可能在市场动态化的发展过程中得以实害化，进入事后规制范畴；落入事前预防圈的算法垄断风险也有可能因为预防不力而发展壮大，继而获得事后规制的关注。
另一方面，反垄断事后规制仍是当前的主流规制选择，仍具有重要的作用。一直以来，事后规制是反垄断的突出特点，这与反垄断的传统价值取向密不可分。尽管随着数字经济的发展以及法治需求的变化，事前预防得到一定程度的肯定和强调，但这并不意味着事后规制趋于式微，或妄言事前预防将取代事后规制。就现行的反垄断实施体系而言，事后规制首先在思想基础上并未受到根本动摇，对自由市场、经济效率的追求依旧占据价值取向的重要地位，并在新技术发展的背景下获得众多拥趸。有域外学者指出，尽管既有的制度规则存在适用困境，但仍应遵循改良而非颠覆性革命的完善进路。结合当前域外实践来看，事前预防规则的创设也更倾向于是一种填补事后规制局限的考量，而不是放弃事后而全然转向事前的选择。于我国而言，算法垄断风险对市场竞争的影响尚处于矛盾显现初期，事前预防的提出虽为优化反垄断实施体系提供了新的范式选择，但这并非全盘取代事后规制的充分理由。
总之，对于算法垄断风险的事前预防，虽力求其实施的有效性，但不能苛求其臻于完美；应认识到其存在的价值，但不能过分夸大其地位。事前预防并非独立存在，而是需要与事后规制相互配合，将之作为事后规制的有效补充。应尝试建立算法垄断事前预防与事后规制的衔接机制，推进算法竞争治理部门之间的沟通协作，增进事前事后环节的信息交流与共享，增强算法垄断治理的法律效力。当然，欲全面增强反垄断实效，事后规制的自我修葺也不可或缺，譬如完善反垄断责任制度、改良救济制度等，但这并非本文探讨的重点，在此不作赘述。
五、结语
反垄断理论与实践总是随着经济社会的发展而表现出应有的时代回应。当前，算法、大数据、人工智能等新技术广泛应用于竞争实践，市场垄断风险与日俱增。面对具有系统性、复杂性、隐蔽性的算法垄断风险，传统的反垄断事后规制局限显现，基于风险预防视角的反垄断范式创新不仅契合规制实践的发展方向，也是对反垄断法“预防垄断”目标的有力呼应。
值得注意的是，算法垄断风险的事前预防已在实施范畴、工具、对象等方面有了实践尝试，但同时也因为干预节点的前置、调整范畴的扩大等原因而陷入激进预防、过度干预的质疑当中。如何在算法垄断风险事前预防的过程中实现多元竞争价值、多方主体利益以及多重法治关系的平衡协调值得深入思考，但肯定的是，不能因此对事前预防望而却步，可取的应对之道是不断优化事前预防的实践路径。
本文有关算法垄断风险事前预防的探讨，建立在论证其建构价值以及潜在误区的基础之上，虽然在价值观念、规制思路以及角色定位三方面提出了反思性建议，但是就整个事前预防实践蓝图的构画而言，更多是框架性的思考，需要经过实践的检验和考察，进而作出改进和完善。对于一些未竟的问题，如算法垄断风险的事前预防措施如何形成完备化的制度体系、事前预防与事后规制的衔接机制如何细化，等等，仍值得进一步思考，这将是后续研究要重点关注的方向。
注：封面图片源于vcg.com
华中大社科学报
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