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

Часть II
Сценарии сговора

Когда гражданина США привлекают к ответственности за фиксацию цен, обычно это заканчивается для него тюрьмой. Что случается при растущем использовании алгоритмов ценообразования, когда компьютеры конкурентов фиксируют (или помогают фиксировать) цены? Здесь мы изучаем эту проблему.

Антимонопольные круги уже освоились с ситуацией, когда высшие руководители компаний фиксируют цены, договариваются о разделе рынков и конкурсных заявок и снижают выпуск. Фильм «Информатор» – экранизация истории реальных персонажей, высших руководителей, которые каждый год вступают в ценовые сговоры и уславливаются о сокращении производства по всему миру. В антимонопольных кругах картели обычно рассматриваются как «элементарный вопрос». Картельная договоренность, даже безуспешная, обычно признается незаконной по своей сути (per se illegal) – направленной на ограничение конкуренции (anticompetitive by object). У высших руководителей и компаний в такой ситуации очень мало (или совсем нет) средств правовой защиты. А в США (наряду с другими юрисдикциями) виновные руководители компаний зачастую получают тюремные сроки.

Картельные договоренности не всегда легко заключать и поддерживать. Неоклассическая экономическая теория привычно говорит, что многие картели неустойчивы, так как чутко реагируют на недоверие, обманные действия и обнаружение. И все же эмпирические наблюдения показывают, что на практике картели являются более стойкими, чем постулирует теория¹.

Итак, почему компании сговариваются? Зачастую потому, что это легче, чем конкурировать. За счет согласия поднять или стабилизировать цены компании зарабатывают более высокие прибыли. При разделе рынков каждый член картеля способен доминировать на своей территории, не опасаясь прихода конкурентов.

Движущей силой таких попыток фиксации цен на протяжении долгих лет были люди: они решали, насколько им следует увеличить цены, снизить выпуск, договориться о разделе конкурсных заявок и рынков и устранить иные проявления конкуренции. Они могут встречаться ежегодно или даже ежемесячно, по мере того как картель корректирует свои действия. Люди вступали в сговор относительно чего угодно – от черепах² до пакетированного льда³ и редких банкнот⁴. В целях противодействия картелям США «настойчиво подчеркивают важность персональной ответственности и жестких корпоративных штрафов»⁵. Несмотря на растущие штрафы, длительные тюремные сроки и привлекательные условия программы снисхождения, картели продолжают существовать⁶.

Итак, все больше компаний и отраслей переходят к использованию алгоритмов ценообразования. Означает ли это кончину классических картелей? Или же создаются новые пути для сговора? В данной части книги мы рассматриваем роль алгоритмов в процессе содействия образованию картелей и незаконной деятельности. Мы не ограничиваемся простым случаем сговора, в котором сообщники используют компьютеры для поддержания деятельности картеля. Напротив, нас интересуют новые механизмы, способные расширить круг обстоятельств, в которых возможно ограничение конкуренции.

Мы отмечаем, как именно большие данные и аналитика больших данных (позволяя быстрее договариваться об изменениях цен, отслеживать обман и нарушения договоренностей, а также наказывать отступников) дают новые и более мощные средства содействия сговору. Здесь опасен не явный сговор, при котором компьютеры ограничивают конкуренцию за счет «договоренности» или согласованных действий, – опасны разновидности сговора, которые труднее обнаружить. Они достигаются более тонкими средствами, которые не составляют несомненного картеля и не входят в зону действия права. В общей сложности мы рассматриваем четыре сценария, в которых компьютерные алгоритмы могут способствовать сговору.

Первый сценарий – «Мессенджер» – описывает случай, когда люди, сговорившись, используют компьютеры, чтобы исполнить свое намерение. Здесь речь идет всего лишь о способе реализации намерений человека: информационная среда используется для закрепления существующего сговора. По этому сценарию в сговор вступают люди. Они используют компьютеры как инструмент, чтобы создать картель, отслеживать и обеспечивать выполнение договоренностей или же содействовать обмену информацией и сигнализированию (signaling)⁷. Если их изобличат, то и в США, и во многих других странах мира им грозит тюремное заключение.

Наш второй сценарий, «Ступица и спицы» (Hub and Spoke), уже нетривиальный. В этом случае единый алгоритм ценообразования используется для установления рыночной цены, взимаемой большим числом его пользователей. При таком подходе наличие целого ряда одинаковых вертикальных соглашений с большим числом отраслевых конкурентов может породить классическую централизованную схему координации, посредством которой разработчик алгоритма, выступая как «ступица», помогает реализовать общеотраслевой сговор, приводящий к повышению цен.

Третий сценарий, «Предсказуемый агент», еще более сложный. Здесь мы уходим из того мира, где в прокуренных гостиничных номерах высшие руководители компаний вступают в явный сговор, в мир, где алгоритмы ценообразования действуют как прогнозируемые агенты и постоянно, с целью корректировки цен, отслеживают цены конкурентов и данные о состоянии рынка. В этом новом мире нет места картельным соглашениям высших руководителей. Каждая компания в одностороннем порядке внедряет свой собственный алгоритм ценообразования, который устанавливает свою собственную цену. Результатом является алгоритмическое осознанное подражание – или, как мы назвали его, «молчаливый сговор на стероидах».

Наконец, мы рассматриваем чрезвычайный сценарий сговора – «Цифровое око». Компьютеры в ходе обучения на опыте независимо друг от друга определяют, как максимизировать прибыль. Деятельность искусственного интеллекта при высокой прозрачности рынка приводит к итоговому подавлению конкуренции, причем нет доказательств того, что имеется договоренность (agreement) или намерение (intent) ограничить конкуренцию. При данном сценарии, когда что-то не так, мы об этом можем даже не узнать. В итоге мы можем думать, что рынки, движимые упомянутыми техническими средствами, являются конкурентными. И все же такая виртуальная конкуренция не несет для нас никакой пользы.

5
Сценарий «Мессенджер»

Мы не потерпим ограничения конкуренции, где бы оно ни случилось: в прокуренной комнате или в интернете с использованием сложных алгоритмов ценообразования. Американские потребители имеют право на свободный и честный рынок в интернете, равно как и в офлайновой коммерции.

Билл Бэр (Bill Baer), Министерство юстиции США, 2005 г.

В нашем первом сценарии сговора, «Мессенджере», именно люди сговариваются и продумывают схему картеля. Используемые компьютерные алгоритмы представляют собой мессенджер (сервис мгновенных сообщений), который участники картеля программируют. Это вспомогательное средство для реализации картельного соглашения, наблюдения за его соблюдением и наказания виновных в нарушениях.

С точки зрения правоприменения это элементарный вопрос. Концепцию сговора, которую содержит антимонопольное право, можно использовать непосредственно. Сторона обвинения при достаточных доказательствах договоренности между людьми или согласованности их действий без большого труда признает недопустимым использование компьютеров для содействия функционированию картеля.

Рассмотрим пример: в случае классического картеля высшие руководители конкурирующих компаний тайно договариваются зафиксировать цены, распределить между собой рынки и конкурсные заявки и снизить выпуск¹. Здесь высшие руководители, тайно сговорившись, предоставляют своим компьютерным алгоритмам отслеживать соблюдение незаконного соглашения и добиваться его исполнения.

Развитие компьютерной техники делает возможными новые формы сговора, которые такие же злонамеренные и антиконкурентные, что и картели прошлого. В 2015 г. СМИ сообщали, что Министерство юстиции предупредило специализирующихся на антимонопольной сфере юристов, экономистов и исследователей о незаконном использовании сложных алгоритмов ценообразования. Министерство юстиции предъявило обвинения участникам схемы фиксации цен, в которой фигурировали плакаты (posters), продаваемые через сервис Amazon Marketplace. Дэвид Топкинс и его сообщники использовали особые алгоритмы ценообразования, которые собирали информацию о ценах других онлайн-продавцов на конкретные плакаты, и увеличивали их. Конкуренты использовали компьютерные алгоритмы с целью согласованных изменений соответствующих цен² для продажи своих плакатов³. Картель начал работать еще в сентябре 2013 г. Топкинс признал свою вину.

Продолжающееся расследование Министерством юстиции фиксации цен в отрасли онлайновых продаж настенных покрытий привело к тому, что в установлении картельных цен обвинили Дэниела Уильяма Астона и его британскую компанию⁴. Помощник генерального прокурора Билл Бэр, представлявший антимонопольный департамент Министерства юстиции США, дал следующий комментарий: «американские потребители заслуживают конкурентных рынков при совершении онлайновых покупок» – и добавил, что Министерство юстиции «будет продолжать судебное преследование конспиративных схем, подрывающих онлайновую конкуренцию»⁵.

Другой недавний пример незаконного использования компьютерных алгоритмов – манипуляция базовыми (benchmark) процентными ставками со стороны крупнейших финансовых компаний. В мае 2015 г. пять банков – Citicorp, JPMorgan Chase & Co., Barclays PLC, Королевский банк Шотландии и UBS AG – признали себя виновными в фелонии⁶ по обвинениям в сговоре с целью подтасовки данных по курсам американского доллара и евро на спотовом рынке валют⁷. Министерство юстиции описало, каким образом трейдеры банков Citicorp, JPMorgan, Barclays и Королевского банка Шотландии (которые сами именовали себя «Картелем») на протяжении пяти лет использовали закрытый чат и язык кодовых сообщений для манипуляции базовыми процентными ставками⁸. Новый министр юстиции США отметил, что суровые финансовые санкции «в будущем должны будут отвратить конкурирующие компании от погони за прибылями невзирая на справедливость, закон и народное благосостояние»⁹. Звучит оптимистично, если учесть, что крупные штрафы незначительно повлияли на подобную деятельность¹⁰.

Показательным также является расследование греческого антимонопольного органа, касающееся использования информационных систем для обеспечения антиконкурентных действий. В 2010 г. греческая Комиссия по вопросам конкуренции оштрафовала компанию Carrefour Mari-nopoulos на 12,5 млн евро за целый ряд нарушений, включая поддержание розничных цен (ПРЦ)¹¹. Эта практика, которая нарушает антимонопольное законодательство Евросоюза, была выявлена во франчайзинговой сети компании¹². В своем решении греческая Комиссия по конкуренции подчеркнула, что единая информационная система компании Carrefour способствовала данному нарушению. Эта система, «которая составляла неотъемлемую часть [франчайзинговой] сети»¹³, позволяла франчайзеру отслеживать отклонения от рекомендованных розничных цен у держателей франшизы «с единственной целью (purpose) установления “уместности” подобных розничных цен с точки зрения общей политики ценообразования»¹⁴. Кроме того, добавила Комиссия по конкуренции, характер информационной системы в данном случае «делал согласование цен держателями франшизы трудным и долгим на практике, тем самым способствуя негибкости цен»¹⁵.

Более ранний пример использования компьютеров для содействия сговору – гражданское дело между Министерством юстиции США и компанией Airline Tariff Publishing¹⁶. Государство заявляло, что авиакомпании-ответчики использовали общую базу данных тарифов для того, чтобы беспрепятственно договариваться о завышении тарифов на большом числе рынков. Никто не ставил под вопрос тот факт, что используемая ответчиками база данных имела законную цель, снабжая продавцов авиабилетов основной информацией о тарифах авиакомпаний на конкретных маршрутах. Однако монополистические риски возникли, когда авиакомпании-ответчики воспользовались данной системой как форумом для обмена информацией, которая приносила ограниченную или нулевую пользу потребителям, но была важна для остальных авиакомпаний в процессе обсуждения и утверждения завышенных тарифов.

Министерство юстиции утверждало, что авиакомпании-ответчики, в сущности, сигнализировали о своем согласии или несогласии с увеличением тарифов и/или отменой скидок, используя даты начала и окончания действия тарифа. По сути, авиакомпании-ответчики беспрепятственно распространяли в своем кругу предложения изменить тарифы, пользуясь буквенно-цифровыми кодами, привязанными к срокам действия тарифа. Они использовали сложные компьютерные программы для обработки указанной информации, которая позволяла им отслеживать и анализировать реакцию конкурентов на текущие и будущие тарифы на определенные маршруты. Иногда в таких переговорах согласовывали изменения цен на авиабилеты на разных маршрутах. Они могли длиться несколько недель, пока о своем твердом намерении пойти на увеличение тарифов не сообщали все авиакомпании, указав одни и те же тарифы на одних и тех же рынках с одной и той же датой начала действия. Подобным же образом авиакомпании использовали даты окончания действия, связанные с буквенно-цифровыми кодами, для того чтобы распространять предложения отказаться от скидок, в данный момент предлагаемых потребителям. Эта общая база данных не только позволяла ответчикам вести переговоры о повышении тарифов. Она, что немаловажно, позволяла участникам удостоверяться, что такие тарифы будут соблюдаться, и сигнализировать об ответных действиях против всякой авиакомпании, тарифы которой на конкретных маршрутах не соответствовали согласованным значениям¹⁷.

Модификация сценария в данном случае позволила руководителям авиакомпаний условиться не конкурировать на определенных маршрутах и установить соответствующие программы, которые обеспечивали каждой авиакомпании свой круг потребителей, отслеживали нарушения договоренности и автоматически реагировали на несоблюдение принятых обязательств. Немаловажно, что в данном случае компьютеры используются для выполнения предустановленной задачи с использованием предварительно загруженных данных и команд. Компьютерные алгоритмы следуют, хотя и быстрее, чем их создатели, набору предписаний, составленных человеком, – и действуют в их рамках. Компьютеры просто помогают соблюдать картельную договоренность, достигнутую людьми.

Эти примеры иллюстрируют, как можно использовать компьютеры для выстраивания антиконкурентных соглашений и контроля за их соблюдением. Однако сговор временами может быть заключен посредством более тонких форм взаимодействия: они не порождают договоренности, но по-прежнему признаются недопустимыми согласно антимонопольному законодательству. И в этом случае компьютеры и алгоритмы могут играть роль исполнителей воли человека (например, использоваться для обмена информацией между компаниями или сигнализирования)¹⁸.

Если подвести итог, с точки зрения правоприменения сговор по сценарию «Мессенджер» сравнительно несложен. Незаконность коренится в договоренности (или сговоре) между людьми. По этой причине, хотя алгоритмы ценообразования создают возможности для противоправного поведения, соответствующие действия исходят от человека. Таким образом, высшие руководители, которые соглашаются зафиксировать цены, не могут переложить свою вину на компьютеры.

На уровне администрирования правоприменители могут опираться на судебные прецеденты, в которых фигурируют незаконная договоренность или согласованные действия, и пользоваться концепцией «цели» (object)¹⁹ или незаконности «по своей сути» (per se), для того чтобы установить наличие правонарушений и наложить штрафы на соответствующие компании²⁰. Тот факт, что компьютеры не реализовали эту договоренность или не отслеживали ее соблюдение, не отменяет ее незаконности²¹. Чем серьезнее в сценарии «Мессенджер» доказательство самого существования договоренности ограничить конкуренцию, тем меньше нужды в подтверждении факта согласованности намерений или определения цели сговора.

Алгоритм как посредник

С правовой точки зрения использование компьютеров как инструмента для выполнения задач картеля не меняет тот факт, что действуют люди. Алгоритмы используются в разрешении задач, которые иначе осуществляли бы люди. Хотя правовые последствия одинаковы (если люди согласились зафиксировать цены, то они виновны), технические изменения могут оказать важное психологическое воздействие на потенциальных участников картельного сговора.

Компьютер, увеличивая дистанцию между человеком и повседневными противоправными действиями, способен ослабить чувство вины за нарушение закона. Высокопоставленные руководители, которые фиксируют цены, зачастую находят оправдания своему преступному поведению²². Вероятно, они будут чувствовать себя менее виновными, если вместо тайных встреч и переговоров с соучастниками сговора для фиксации цен будут использовать компьютерные алгоритмы. Компьютер, выступая посредником, может помочь индивидам снять с себя ответственность за противоправное поведение.

Чтобы показать, каким образом наличие посредника может способствовать подобным действиям, мы рассмотрим поведенческие эксперименты, в которых изучался вопрос дистанцирования в процессе принятия решений.

Один знаменитый пример лег в основу песни Питера Гэбриела под названием «37 испытуемых: мы делаем, что нам сказали»²³ – это эксперименты Стэнли Милгрэма с использованием ударов электротоком²⁴. Вы могли видеть черно-белые кадры²⁵, на которых испытуемому и сообщнику экспериментатора сообщают, что в эксперименте исследуется воздействие наказания на память. Для того, чтобы распределить роли, сообщник и испытуемый тянули жребий, но жеребьевка была подстроена так, что испытуемый всегда получал роль учителя. Этот учитель затем проводил тест, для которого сообщник-ученик должен был заучивать пары слов. Каждый раз, когда сообщник-ученик отвечал неверно, учитель-испытуемый должен был нанести ему удар электротоком. На «генератор ударов током» было нанесено 30 четко обозначенных уровней напряжения – от 15 до 450 вольт. Их дополняли словесные пояснения: первое – «Легкий удар», последнее – «Опасно: мощный удар». За последним пояснением находились два значения напряжения, помеченные символьной комбинацией XXX. Учитель-испытуемый не знал, что сообщник экспериментатора на самом деле не получает ударов электротоком. Ответные реакции сообщника-ученика были регламентированы. В одном из вариантов эксперимента сообщник-ученик после удара в 300 вольт так колотил по стене комнаты, в которой он был привязан к электрическому стулу, что учитель-испытуемый мог это слышать. После этого ученик переставал отвечать; экспериментатор давал указания учителю-испытуемому рассматривать молчание как неверный ответ и продолжать эксперимент. В дальнейшем учителю-испытуемому давали указания производить всё более мощные удары уже нереагирующему сообщнику-ученику даже до уровней с пометкой XXX. Фактически в этих экспериментах пытались узнать, при каком значении напряжения учитель-испытуемый перестанет повиноваться и откажется продолжать эксперимент. Милгрэм варьировал внешние обстоятельства, чтобы определить, в какой степени они меняют степень повиновения.

До начала своего знаменитого эксперимента Милгрэм попросил студентов колледжа, психиатров и взрослых представителей среднего класса высказать свои предположения. Никто не смог предсказать, что участники эксперимента будут производить удары током с напряжением свыше 300 вольт. Они считали, что почти все испытуемые откажутся повиноваться экспериментатору, лишь 4 % испытуемых применят напряжение свыше 300 вольт и только патологические элементы (примерно один на тысячу человек) применят максимальное напряжение в 450 вольт²⁶. Они ошиблись. В ходе первичного эксперимента все 40 испытуемых производили удары током вплоть до 300 вольт (когда сообщник-ученик колотил по стене), а 26 испытуемых подчинялись инструкциям до самого конца и применили напряжение 450 вольт.

Эксперименты Милгрэма продемонстрировали важную роль внешних факторов, влияющих на то, что обычные рабочие и специалисты, вопреки собственным ожиданиям, наносили смертоносные удары током с напряжением 450 вольт не реагирующему на вопросы (и, возможно, мертвому) напарнику.

Один из внешних факторов – существование возможности для распыления ответственности или для отказа нести ответственность за негативные последствия. Милгрэм проводил тот же эксперимент, изменив несколько обстоятельств. В одном из вариантов эксперимента учитель-испытуемый производил лишь саму проверку, в то время как удар током за каждый неверный ответ наносил сообщник. В этой ситуации степень послушания оказалась даже выше: 37 участников из 40 дошли до использования максимального напряжения. Большее послушание можно также приписать меньшей значимости учителя-испытуемого, так как в данном случае он лично не наносил удар током.

Два других варианта эксперимента Милгрэма демонстрируют воздействие большей близости на послушание. Меньшее число учителей-испытуемых использовали наивысшее напряжение, когда сообщник-жертва находился с ними в одной комнате; и еще меньше – когда учитель-испытуемый должен был прижимать электрод к руке жертвы²⁷.

Рассмотрим смысл исследований Милгрэма применительно к компьютеризированному сговору. Будет ли наличие алгоритма-посредника увеличивать готовность вступать в сговор?

Обычно люди воспринимают косвенный ущерб не столь проблемным, как прямой ущерб²⁸. Таким образом, фиксация цен уже может показаться менее проблемной и более удобной для участников картеля, если им не придется напрямую взаимодействовать с конечным потребителем (таковы картели на рынках промежуточных товаров и услуг)²⁹. Незаконность действий картелей будет восприниматься еще менее остро, если не люди, а компьютеры будут отслеживать и пресекать нарушения картельной договоренности. Более того, как нам покажут сценарии сговора в следующих главах, фиксацию цен, вероятно, будет легче защищать, когда алгоритмы конкурирующих фирм не только отслеживают и пресекают нарушения, но и вступают в молчаливый сговор.