Морис Е. Стаки
Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики

Полная версия

Динамичные рынки сами себя скорректируют

Многие отрасли онлайновой коммерции динамичны и быстро растут. Еврокомиссия, например, учитывала динамичность рынка, когда решила одобрить покупку компанией Microsoft системы интернет-телефонии Skype. Поддерживая решение Комиссии, Общий суд Евросоюза (General Court) отметил, что сектор связи для конечного потребителя является «недавним и быстро растущим сектором, которому свойственны короткие инновационные циклы, когда лидирующие позиции на рынках можно утратить очень быстро»¹⁴. В таких динамичных условиях, отметил суд, «высокие доли рынка не обязательно означают наличие рыночной власти, а потому и долгосрочного ущерба для конкуренции…»¹⁵

Некоторые утверждают, что судам и государственным ведомствам следует лишь изредка (если вообще нужно) вмешиваться в работу активно развивающихся отраслей¹⁶. По их мнению, государственное вмешательство в работу динамичных рынков зачастую наносит ущерб потребителям, а выгоды от антимонопольных мер ограничены, потому что онлайновые рынки меняются так быстро, что в наши дни всякая рыночная власть быстро исчезает. (Временами это верно, но эмпирическими данными ни одно такое всеобъемлющее утверждение не подкреплено.)

Беспокоит и то, что на ограничения конкуренции в динамичных отраслях может быть сложно воздействовать, не затрагивая в них стимулы к инновациям. Как сказал один представитель антимонопольных органов, «мы можем возбудить дело о предупреждении вреда, которое ослабляет инновационный процесс, или отказаться от действий, если агрессивное антимонопольное правоприменение угрожает ослабить ту энергичную, инновационную конкуренцию, которая приносит потребителям долгосрочные выгоды. В этой связи мы признаём, что рост динамической эффективности и отдельный эпизод рыночной власти, возникшие в результате инновационного процесса, – это не отход от конкуренции. Это особая разновидность конкуренции, которую нам не следует ошибочно принимать за нарушение норм антимонопольного законодательства»¹⁷. Особенно это касается антимонопольного анализа разработок новой продукции¹⁸. У такого деликатного подхода есть свои сторонники. В частности, он прозвучал в одном из выступлений члена Федеральной торговой комиссии (ФТК): «Я не утверждаю, что антимонопольной деятельности нет места на высокотехнологичных рынках, но я считаю, что при наличии нормы права, которая столь растяжима, как 5-я статья¹⁹, комиссия обязана в данной области действовать крайне аккуратно. В противном случае она серьезно рискует ослабить инновационный процесс в нескольких, вполне возможно, самых важных отраслях нашей экономики»²⁰.

Размышления

В Евросоюзе чикагская школа не оказала такого существенного влияния на антимонопольную политику, как в США. Даже в Соединенных Штатах популярность чикагской школы – до недавнего экономического кризиса – начинала снижаться. Но если не брать случаи сговора, раз за разом всплывает расхожее мнение, что издержки и неблагоприятные последствия регуляторного вмешательства в онлайновые сегменты экономики чаще всего перевешивают его выгоды. Как заметил один из членов ФТК, «там, где чикагская школа склонна отстаивать политику невмешательства, в основе которой – избегание ошибочного воздействия, исследователям, преодолевшим влияние чикагской школы, можно сказать, свойствен “мягкий подход”»²¹.

Так как онлайновые рынки, работающие за счет алгоритмов ценообразования, должны (за счет снижения издержек поиска и входных барьеров, а также увеличения информационных потоков и прозрачности рынков) усилить конкуренцию, рыночная власть на них является преходящей.

Таким образом, утверждается, что большинство онлайновых рынков не должно обладать теми свойствами, которые требуют антимонопольного вмешательства (или регулирования). Любые требования участия соответствующих государственных инстанций должны настораживать. Такое вмешательство будет, скорее всего, неоправданным и невыгодным для потребителей, так как предназначено защитить анахроничные компании от новой экономики. Хотя алгоритмическая экономика, возможно, знаменует собой упадок «традиционной» конкуренции, эпоха машинного обучения, работающего за счет больших данных, высвобождает резервы эффективности, которые повышают наше благосостояние.

Конечно, мы принимаем и признаем упомянутые выгоды. Но за глянцевой обложкой нарождающихся онлайновых рынков спрятаны существенные угрозы. Поэтому торжества по поводу оптимальных условий для конкуренции могут оказаться преждевременными. Возможно, лучше подождать с празднованием (хотя бы какое-то время).

4
Что за фасадом конкуренции?

Большие данные и технические нововведения нельзя назвать ни полезными, ни вредными, ни безразличными. Как мы обнаружим, их особенности зависят от обстоятельств: способов их использования компаниями, согласованности стимулов компаний с нашими интересами и определенных характеристик рынка. Мы увидим, что временами большие данные и аналитика больших данных способны содействовать онлайновой конкуренции, которая выгодна для потребителей. Однако не стоит слепо верить, что мы всегда будем выигрывать. Критически рассматривая сложную алгоритмическую среду, мы обнаруживаем, что новым рыночным механизмам свойственны свои изъяны. Таким образом, мы рискуем своим благополучием больше, чем кажется.

Управляемые экосистемы: «Шоу Трумана»

Новые технические возможности изменили знакомый нам механизм развития конкуренции и породили новую среду обитания, которая может проявлять свойства конкурентных рынков, но движима иными силами. Вместо старой доброй невидимой руки конкуренции, которая защищала наше благосостояние, когда мы покупали фрукты на местном рынке, возникает цифровая рука.

Вспомним «Шоу Трумана» – американский фильм 1998 г.¹ В нем показана управляемая среда, иллюзорная, но способная доставлять какую-то радость своим обитателям (subjects). Главные выгоды, конечно, достаются тому, кто управляет этой экосистемой. На отдельных онлайновых рынках также можно создать видимость типичных сил свободного рынка. Мы, подобно Труману, можем считать себя обычными потребителями, живущими обычной жизнью и совершающими ничем не примечательные покупки. У нас нет представления о том, каким образом и в какой степени нас используют.

Мы сейчас на бытовом уровне вступаем в эпоху датафикации (datafication)², которая включает в себя «рассмотрение всех аспектов жизни и превращение их в цифровые данные»³. В экономике, управляемой большими данными, сведущие игроки будут стараться эффективнее отслеживать наши действия в онлайновой и офлайновой сферах, накапливать цифровые данные, направлять нас во время совершения ключевых покупок и реагировать на изменения со всё нарастающей скоростью.

Используя хитроумные алгоритмы, компании ныне занимаются «разработкой данных» (data mining)⁴, торговлей данными (data trade), распознаванием образов (pattern recognition)⁵, оцениванием спроса и ценовой оптимизацией⁶. Наше поведение и наши предпочтения запускают в действие персональные рекламные акции, вся совокупность которых призвана помочь нам сделать правильный выбор⁷. Но правильный для кого?

Издержки бесплатности: цифровые данные как валюта

По мере роста использования больших данных и аналитики больших данных, компании не будут ограничиваться пассивным сбором информации. Напротив, как отмечено в одном докладе Белого дома, налицо «растущий потенциал непосредственного воздействия аналитики больших данных на среду обитания отдельного человека и на решения, относящиеся к его жизни»⁸. Европейская инспекция по защите данных указывала на то, что «государства и компании способны перейти от “разработки данных” к “разработке реальности”, пронизывающей повседневную жизнь, общение и даже мышление»⁹. Всё в большей мере наш образ (и в личной, и в профессиональной жизни) формируется социальными сетями, такими как Facebook, Twitter, WhatsApp и LinkedIn, и многими другими. Эти информационные площадки считаются настолько важными, что для создания желаемого образа мы иногда пользуемся сомнительными средствами ¹⁰.

Сегодня цифровые данные являются той валютой, которая обеспечивает нам «бесплатные» онлайновые услуги и зрелую интернет-среду. У доступа к соответствующим информационным площадкам есть своя цена. Мы соглашаемся с «издержками бесплатного». Мы не удивляемся, сталкиваясь с адресными рассылками, скидками и рекламой. Мы ожидаем, что наши поиски в интернете будут успешными и непродолжительными. Мы уже рассчитываем на те выгоды, которые проистекают из указанного отслеживания действий пользователя и массового сбора данных.

Тем не менее, все большее беспокойство вызывает подозрение, что «издержки» стали слишком высоки и вышли из-под контроля. Многие из нас не знают, какие именно наши данные собираются, как их используют, когда, кто и с какой целью. Более того, мы выражаем растущую озабоченность нарушением приватности из-за отслеживания, массового сбора и использования наших персональных данных. Известно, что свыше «90 % американцев чувствуют, что они утратили контроль над тем, как их персональная информация собирается и используется в интернете»¹¹.

Эта озабоченность приватностью будет усиливаться. Цифровизация информации, растущее использование нами «умных» технологий, а также рост онлайновых рынков значительно увеличили объем и многообразие доступных данных. Наша информация (цифровые данные) служит ценным товаром, который превращается в адресную рекламу, продажи и деньги. В большие деньги. Поэтому неудивительно, что бизнес вкладывает большие ресурсы в массовый сбор и анализ таких данных, а многие крупные информационно-технологические компании, как мы увидим, рассматривают технологии защиты приватности как угрозу. Эти тенденции создают новых контролеров доступа и новые разновидности рыночной власти. Они также могут привести к возникновению новых форм антиконкурентной деятельности, которые снизят наше благосостояние.

Механизмы ограничения конкуренции

В последующих главах выявляется, каким образом рост использования сложных компьютерных алгоритмов и новая рыночная реальность способны значительно изменить наши представления о конкуренции в худшую сторону: возникают более стойкие виды сговора (недоступные для правоприменителей), усовершенствованные формы ценовой дискриминации и цифровые монополии. Последние, за счет контроля над ключевыми платформами (например, операционной системой смартфона), определяют содержание потока персональных данных пользователя и выбирают тех, кто сможет на пользователе заработать.

Описанные ниже сценарии не являются гипотетическими. Антимонопольные ведомства уже пытаются предотвратить обозначенное развитие событий. Должностные лица из США, Великобритании, Франции и Германии, ссылаясь на наши прежние работы, публично признали возможность негативного эффекта от реализации указанных сценариев и сомневаются в достаточности существующих правоприменительных инструментов¹². Многие правоприменители в частном порядке поделились с нами обеспокоенностью тем, что их инструментарий временами будет недостаточен, чтобы предотвратить ущерб и устранить его последствия.

Сговор: от прокуренных номеров к душным центрам обработки данных

Как мы видели в главе 2, различные отрасли переходят от модели, когда цены на товары проставляют сотрудники магазина, к динамическому и дифференцированному ценообразованию, при котором цены быстро рассчитывают и обновляют сложные компьютерные алгоритмы. Временами динамическое ценообразование целесообразно: один из рассматриваемых нами примеров – «умные» паркоматы в Сан-Франциско. Но по мере перехода ценовой информации от людей к компьютерам будут меняться и те разновидности сговора и поведенческой эксплуатации, в которых могут участвовать компании. В части II рассматривается классический объект антимонопольной деятельности, картели, с целью исследовать переход из мира, в котором намеренный сговор осуществляют руководители компаний, к миру, где в сговоре участвуют компьютеры. Мы проиллюстрируем, каким образом общеотраслевое использование алгоритмов ценообразования вместо увеличения конкуренции на некоторых рынках может приводить к росту платежей за товары и услуги.

На пути к совершенной поведенческой дискриминации

В части III мы меняем курс и направляемся на рынок, где цены и товары, которые видите вы, отличаются от тех, что предлагаются соседям, родственникам, друзьям и семьям, живущим на другом конце города. Компании собирают данные о вас и отслеживают ваше поведение, чтобы точнее прогнозировать, какие товары вы захотите купить и сколько вы готовы потратить. Здесь мы увидим расширение поведенческой рекламы и ценовой дискриминации на разных онлайновых рынках. Мы рассматриваем те способы, с помощью которых компании могли бы приблизиться к неосуществимой в ближайшем будущем совершенной поведенческой дискриминации, а также возможные негативные последствия из-за ограничения конкуренции.

В качестве составной части нашего обсуждения мы также рассматриваем усиление роли посредников, таких как сайты сопоставления цен. Мы видели в главе 1, как эти платформы могут помочь потребителям в принятии решений и обострить конкуренцию среди поставщиков. Но в части III мы рассмотрим, каким образом те же сайты сопоставления цен, подменяя механизмы конкуренции, способны на самом деле навредить потребителям путем сужения выбора и повышения цен.

Механизмы дружбы-соперничества

В мире онлайновой коммерции растет доля заманчивых, на первый взгляд, бесплатных товаров и услуг. Быстрое распространение бесплатных мобильных приложений, казалось бы, несет выгоды потребителям (а равным образом и рекламодателям, производителям смартфонов, операторам мобильной связи и независимым разработчикам приложений) в силу снижения издержек поиска и увеличения спроса.

Часть IV посвящена механизмам дружбы-соперничества, при котором суперплатформы и независимые приложения и конкурируют, и сотрудничают. Мы рассмотрим мир операционных систем для телефонов и планшетов, где доминируют две суперплатформы – программные платформы для мобильных устройств iOS (разработка Apple) и Android (разработка Google)¹³. Каждая суперплатформа, подобно коралловому рифу, привлекает в свою экосистему разработчиков программного обеспечения (ПО), создателей приложений и производителей аксессуаров.

Мы размышляем о растущей значимости суперплатформ и о том, каким образом они взращивают сочетание конкуренции и взаимной зависимости между участниками рынка. Компании сотрудничают, чтобы получить данные от индивидов и содействовать асимметричным потокам информации для достижения поведенческой эксплуатации, одновременно конкурируя между собой за потребительский излишек. Сбор и извлечение данных можно рассмотреть через призму эволюции: львиный прайд сотрудничает, чтобы окружить газель, а затем львы соперничают за лучшие куски. Все они выигрывают, объединяя усилия, и все-таки вожак получает наилучший кусок, который дает ему еще больше силы и власти.

Возможное вмешательство государства

Мы описали три ключевых механизма, действие которых не всегда легко проследить. Рынки на поверхности могут выглядеть конкурентными, однако указанные механизмы способны поступательно ограничивать нашу личную независимость, источники дохода и благосостояние. Иными словами, невзирая на мираж наличия обычной конкуренции, нарождающиеся онлайновые рынки будут временами снижать, а не повышать качество нашей жизни, так как в обстановке высокой прозрачности конкурирующие алгоритмы ценообразования будут осуществлять молчаливый сговор, вести ценовую дискриминацию или совместно извлекать наши персональные данные и соперничать друг с другом, придумывая лучшие способы завладения нашим достатком (wealth)¹⁴.

В этой реальности, где алгоритмы и банки данных обеспечивают принципиальную возможность одностороннего, скоординированного и дружески-сопернического поведения, сохраняет ли актуальность представление о «невидимой руке»?

Как мы покажем, рынки могут быть динамичными, но все же подконтрольными нескольким компаниям. В этой управляемой экосистеме традиционные признаки выраженной свободы конкуренции – особенно рыночная прозрачность, вход новых игроков и наличие выбора – могут оказаться лишь миражом.

Обычный идеал конкуренции таков: мы хотели бы, чтобы множество компаний соперничали за предоставление наилучших товаров и услуг. Но если ключевым ресурсом в создавшейся ситуации являются данные (не просто для адресного рекламирования, но и для оптимизации самих товаров и услуг), то компании, контролирующие основные массивы данных, занимают наилучшее положение. Они не просто господствуют в своих собственных секторах, но и готовы захватить смежные сферы деятельности. Более того, поскольку такие компании накапливают политически деликатные сведения о пользователях и опосредуют их доступ к информации, они являются, помимо всего прочего, влиятельными политическими игроками.

С учетом изложенного для устранения провала рынка и защиты благосостояния потребителя может потребоваться продуманное государственное вмешательство. Опыт подсказывает, что при упоминании возможного государственного вмешательства мы услышим испуганные (или возмущенные) крики отдельных заинтересованных групп. И действительно, некоторые из доминирующих высокотехнологичных игроков различными путями прилагают большие усилия для того, чтобы взять под контроль обсуждение вопроса и ввести его в нужные им рамки. Они смешивают воедино критику употребляемых ими методов повышения рентабельности с оценкой техники как таковой – и описывают эту критику как угрозу инновационному процессу, инвестициям и конкуренции.

Нет нужды говорить, что наша цель не в том, чтобы отстаивать любое государственное вмешательство. Однако негативные последствия из-за ограничения конкуренции, выявленные нами, способны оказаться значительными и стойкими. Нет причины терпеть эти провалы рынка лишь потому, что они свойственны новой цифровой экономике.

Итак, к чему мы пришли? Можно ли реанимировать антимонопольное регулирование, или же оно – всего лишь пережиток доцифровой экономики? Или (вопрос может показаться парадоксальным) нынешние творцы экономической политики должны двигаться в сторону менее технократического, более политизированного (political) антимонопольного права США, которое преобладало в середине XX века? В части V рассматриваются несколько способов государственного решения проблем, поднятых в данной книге. В частности, обрисованы возможные издержки и выгоды государственного вмешательства, а также доступные способы регулирования экономики для улучшения условий конкуренции.

Важно то, что в наших сценариях возможного сговора, поведенческой дискриминации и друзей-соперников мы не бросаем вызов инновационному процессу, технике и экономической эффективности как таковым. Наша цель – уходя от лозунгов и мифов, рассмотреть соотношение издержек и выгод указанных явлений, обращая особое внимание на те последствия для нашего благосостояния, которые несут в себе сегодняшние и будущие механизмы. Мираж конкуренции скорее усугубит выявленные нами проблемы, чем решит их, и ухудшит качество нашей жизни вместо того, чтобы улучшить его. Сотрудники антимонопольных органов, учитывая существующий инструментарий, способны исправить некоторые из этих проблем, но не все. «Регулирование» должно перестать быть неприличным словом. Умное регулирование в мире неисчерпаемых цифровых данных может оказаться вполне благотворным.

Пища для размышления

Вместо старой песни о том, что «неограниченная конкуренция хороша, регулирование плохо», мы ставим важные, но трудные вопросы. Например, является ли алгоритмически установленная цена конкурентной ценой или просто фикцией, созданной цифровой рукой? Обращаясь к знаменитому экономисту, Фридриху Хайеку, мы стараемся понять, может ли появление суперплатформ – компаний, которые контролируют большую часть информационного ландшафта, – указывать на гигантский шаг к абсолютному эмпирическому знанию. Сложные компьютерные алгоритмы платформ, возможно, будут всё больше обуславливать конкурентную рыночную цену. Сбор данных ведущими платформами, такими как приложение совместного пользования автомобилями Uber, и суперплатформами, такими как Google, Apple и Amazon, может привести к созданию новой экономики. В ней планирование полностью осуществляется не чиновниками или генеральными директорами, а техноструктурой. В таком случае возникает следующий вопрос: если частные компании способны задействовать большие данные и аналитику больших данных для того, чтобы эффективно устанавливать цены, то способны ли государства использовать те же самые инструменты, чтобы отслеживать отраслевые цены или даже определять конкурентную цену? Если компания Uber, у которой нет ни своих машин, ни своих водителей, способна определять цены, то почему государство не может?