«Цифровой картель»: могут ли алгоритмы ИИ вступить в сговор

В 1970-х годах Томас Питерффи, основатель компании Interactive Brokers, и Генри Ярецки впервые применили компьютерные алгоритмы в анализе рыночных данных о ценообразовании опционов. Алгоритмы, взвешивая различные факторы, выдавали рекомендации о покупке или продаже опционов. Поскольку компьютеры могли обрабатывать данные быстрее и искуснее, чем люди, алгоритмическая торговля давала преимущество на рынке тем, кто ее использует. Ноу-хау Питерффи и Ярецки считается первым опытом применения алгоритмов для ценообразования.

Алгоритм – это набор шагов или инструкций, которые выполняет компьютер для решения конкретной задачи. Алгоритмы используются во многих цифровых технологиях, от операционных систем до приложений, а искусственный интеллект (ИИ) – это одна из областей применения алгоритмов. В основе ИИ лежат наборы алгоритмов, которые позволяют последовательно обрабатывать массивы данных, выявляя закономерности, в том числе для генерирования решений задач, поставленных человеком.

Сегодня алгоритмы широко используются компаниями из самых разных сфер бизнеса и для самых разных задач – для ценообразования, мониторинга, анализа спроса и предложения и т.д. Использование алгоритмов, с одной стороны, приносит выгоду и компаниям, и потребителям: например, согласно одному из исследований, алгоритмическое персонализированное ценообразование может повышать прибыль до 86%, при этом более 60% потребителей за счет персонализации могут получать более низкие цены.

С другой стороны, использование алгоритмов создает риски сговора компаний или другого антиконкурентного поведения. Компании могут обмениваться данными (например, конкуренты на одном рынке), использовать одно программное обеспечение, которое будет генерировать схожие результаты. В сговор могут вступить не только компании, но и используемые ими самообучающиеся алгоритмы ИИ. Будучи изначально запрограммированы на максимально эффективное достижение определенной цели (например, на максимизацию прибыли), алгоритмы вместо того, чтобы конкурировать друг с другом для ее достижения, могут начать выравнивать цены.

Для оценки негативного влияния алгоритмов на конкуренцию разработаны «теории вреда», который может причиняться алгоритмами. Такой вред классифицируется на три типа.

• Тип первый – использование алгоритмов в явном сговоре. Это происходит при договоренностях между компаниями, письменных или устных, которые реализуются при помощи алгоритмов. Например, это может быть соглашение о фиксировании цен, манипулировании на торгах и т.п.

• Тип второй – вступление в сговор без коммуникации субъектов рынка, но путем использования ими одних и тех же алгоритмов. В таком случае компании напрямую не взаимодействуют друг с другом для сговора. Но за счет использования единых алгоритмов, предоставленных третьим лицом, например разработчиком ПО, могут достигнуть «молчаливого сговора». Причем алгоритм может собирать с конкурентов отсутствующие в публичном доступе данные, объединять их и, анализируя общий набор данных всех конкурентов, генерировать единые для всех решения.

• Тип третий – автоматизированный сговор алгоритмов. Сегодня развиваются алгоритмы, которые не имеют заранее определенных инструкций действия и запрограммированы учиться принимать наилучшее решение (самообучающиеся алгоритмы). Такие алгоритмы в одностороннем порядке подают ценовые сигналы, сообщая о своих стратегиях ценообразования другим алгоритмам. В результате несколько алгоритмов могут избрать стратегию сговора как наиболее оптимальную для достижения максимального результата. Например, установить цену, которую они считают оптимальной для всех. При этом сгенерированные алгоритмом решения человеку может быть трудно предвидеть.

Если для противодействия вреду первого типа, при котором алгоритмы находятся под явным контролем человека, применимы традиционные законодательные нормы и меры по защите конкуренции, то выявить и доказать факт сговора при отсутствии коммуникаций между конкурентами очень непросто. А автономный сговор алгоритмов на данный момент находится вне правового поля: существующие в законодательстве стран нормы к нему не применимы – с точки зрения закона алгоритмы в сговор не вступают.

Антимонопольная практика

Если говорить об использовании алгоритмов в явном сговоре, то в практике антимонопольных органов к таким случаям применяются классические нормы законодательства о конкуренции. Одним из самых первых расследований в данной сфере стало «дело Топкинса» в США в 2015 г., когда несколько продавцов вступили в сговор для установления цен на плакаты на площадке Amazon. Для этого они сговорились использовать единое программное обеспечение с алгоритмами ценообразования: алгоритм выявлял самую низкую цену среди всех продавцов (включая тех, кто не участвовал в сговоре), а потом устанавливал стоимость чуть ниже, на которую и ориентировались «заговорщики».

Другой известный кейс – расследования Еврокомиссии против компаний Asus, Denon & Marantz, Philips и Pioneer, которые за счет алгоритмов мониторили и сравнивали цены на продукты бытовой техники и электроники своих контрагентов. Если алгоритм выявлял, что контрагент устанавливал собственные розничные цены, ниже рекомендованной цены, то компании вводили санкции.

В России использование алгоритмов встречается в расследованиях сговора на торгах. Например, в 2018 г. Федеральная антимонопольная служба России (ФАС) выявила сговор между компаниями на площадке закупок Сбербанк-АСТ. Компании настроили одинаковый лимит снижения цен для аукционного робота – 0,5% с шагом в 0,5%, подавая одинаковые ценовые предложения, в результате победителем стала компания, чье предложение о цене контракта поступило раньше на 0,003 секунды. При этом подача заявок на аукционе и создание роботов для обеих компаний осуществлялись с использованием одного IP-адреса.

Во всех этих случаях компании вступали в классический явный сговор, прямо запрещенный в антимонопольных законодательствах (в России – ст. 11 Федерального закона «О защите конкуренции»; аналогично ст. 101(1) Договора о функционировании ЕС и ст. 1 Закона Шермана США).

Такой сговор представляет собой соглашения или согласованные действия, в основе которых лежат какие-то договоренности сторон. То есть, чтобы вступить в сговор, компании должны коммуницировать друг с другом. В случае «молчаливого сговора» этого не происходит. Возникает, говоря юридическим языком, проблема квалификации молчаливого сговора: хозяйствующие субъекты в сговор не вступали, а алгоритмы, сделавшие такой сговор возможным, не являются хозяйствующими субъектами.

Молчаливый сговор обычно не признается нарушением законодательства. Например, в США Верховный суд определил, что молчаливый сговор, иногда называемый «олигополистической координацией цен или сознательным параллелизмом», не является незаконным и позволяет хозяйствующим субъектам разделить монопольную власть, устанавливая свои цены с прибылью. То есть, согласно этому определению, общие экономические интересы компаний и их взаимозависимость в решениях о ценах, приводящие к молчаливому сговору, не приводят к нарушению конкурентного законодательства.

Тем не менее прецеденты признания молчаливого сговора антиконкурентной практикой есть. Например, ФАС в 2011 г. признала молчаливым сговором действия поставщиков бензина, которые одновременно меняли цену на одинаковую величину без письменной или устной договоренности. ФАС отметила, что действия участников были заранее известны каждому из них, так как компании могли легко отслеживать цены друг друга. Эти действия были признаны согласованными в соответствии с «классическими» нормами закона о конкуренции.

Однако постепенно законодательство пытается инкорпорировать нормы, призванные защищать конкуренцию от недобросовестных практик, реализуемых именно с использованием технологий. Например, в США стали предлагаться законопроекты о запрете использования арендодателями приложений, которые собирают с них информацию и предоставляют рекомендации по ценам. Это произошло после того, как в 2024 г. Федеральная торговая комиссия США (FTC) выявила рост цен на рынке аренды недвижимости на 20% с 2020 г. из-за использования арендодателями программного обеспечения компаний RealPage и Yardi Systems. RealPage обязывала арендодателей предоставлять свои закрытые данные о стоимости арендной платы, о заполняемости жилья и данные по сделкам. На основе этих данных алгоритм RealPage генерировал рекомендации по ценам на жилье, которыми пользовались 85–90% арендодателей. То есть они делегировали алгоритмам принятие конкурентных решений в отношении цен, что привело к способности ПО влиять на конкуренцию даже при отсутствии каких-либо прямых договоренностей между арендодателями.

В России в 2023 г. в ст. 14.32 КоАП об ограничивающих конкуренцию соглашениях и согласованных действиях внесены поправки, которые признают отягчающим обстоятельством использование при реализации картельного соглашения компьютерных программ, позволяющих принимать решения или совершать действия в автоматическом режиме. Это подразумевает использование для реализации сговора алгоритмов ИИ и других технологий (блокчейн, смарт-контракты и пр.). Однако эти поправки применимы только к явным соглашениям, но не к «молчаливым».

Фактически единственной страной, внедрившей нормы об алгоритмическом сговоре, включая «молчаливый», остается Китай. В Китае в 2021 г. были внесены поправки в Антимонопольный закон, устанавливающие запрет на использование алгоритмов и других технологий для антиконкурентного поведения ( ст. 9). Это означает, что даже если стороны напрямую не договаривались о каком-либо согласованном поведении, но применяют алгоритмы, которые заведомо могут к нему привести, то такое поведение может считаться сговором хозяйствующих субъектов.

Автоматизированный сговор алгоритмов

Алгоритмический сговор не предполагает какого-либо участия человека – самообучающиеся алгоритмы могут принимать решения автономно. С точки зрения правовой квалификации алгоритмы не обладают правосубъектностью, то есть не могут быть лицом, обладающим какими-либо правами или обязанностями. Алгоритмы выступают техническим средством, поэтому не могут подпадать под действие норм о сговоре хозяйствующих субъектов и не могут нести за него ответственность.

В случае автоматизированного сговора алгоритмов остается неясным, как определить лицо, ответственное за сговор. Ведь разработчики или пользователи не программируют алгоритмы на вступление в сговор. А чтобы в него вступить, конкуренты должны коммуницировать друг с другом, чего не происходит, когда в сговор вступают два самообучающихся алгоритма, которые не контролируются человеком.

В науке ведутся споры о том, как регулировать сговор алгоритмов. Например, предлагается расширить понятие сговора, включив формы, в которых отсутствует прямая коммуникация субъектов (в том числе автоматизированный сговор), или вводить «разрушительный алгоритм», который будет нарушать алгоритмическую координацию.

В практике антимонопольных органов стран кейсы выявления сговора алгоритмов на данный момент отсутствуют: он выходит за рамки антимонопольного законодательства. Тем не менее страны повышают надзор за использованием алгоритмов, в том числе самообучающихся, за счет требований отчетности и раскрытия информации о работе алгоритмов, что в будущем может помочь антимонопольным органам пресекать незаконное поведение.

Например, в ЕС «Закон о цифровых рынках», направленный на предотвращение антиконкурентных практик крупных платформ, в 2022 г. установил право Комиссии в рамках расследований запросить у платформ доступ к любым данным и алгоритмам, а также потребовать объяснений по ним. В США законопроект о противодействии алгоритмическому сговору предлагает систему аудита используемых компаниями алгоритмов ценообразования: по запросу генпрокурора или FTC компании должны будут предоставить отчеты, в частности, о том, кто разрабатывает алгоритмы ценообразования, объяснить правила генерации рекомендаций, типы используемых данных, их источники и процессы сбора, а также указать, определяет ли алгоритм решения автономно и проверяются ли такие решения человеком.

В России на данный момент отсутствуют какие-либо требования к использованию ИИ. Если рассуждать о том, как развивать дальнейшее регулирование и каким образом квалифицировать использование алгоритмов как «незаконный сговор», то, на наш взгляд, на данном этапе важно не внесение каких-либо изменений в законодательство о конкуренции (например, введение ограничений для использования алгоритмов), а развитие общих требований к алгоритмам, включая ИИ.

Эти требования могут касаться, в частности, объяснимости работы алгоритмов и прослеживаемости их использования – для понимания источников и типов данных, процессов генерирования или принятия решений и их реализации. Важно проводить анализ известных и разумно прогнозируемых рисков, которые алгоритмы могут представлять для экономики и рынков. И принимать меры по управлению такими рисками, например за счет обеспечения человеческого надзора за функционированием алгоритмов.