互联网数据、算法驱动型不正当竞争行为的法律规制

　　文/孟泽萱 刘静晗 蒋逸恬 华东政法大学

　　摘要：数据、算法驱动型不正当竞争行为，是指经营者在生产经营活动中滥用本身具有价值中立属性的数据、算法技术手段，实施违反法律与商业道德、破坏市场竞争秩序、损害消费者利益的行为。我国现行《反不正当竞争法》对该类行为以“互联网专条”的形式予以特别规制，但在数字经济纵深发展形势下，互联网领域商业模式迭代和发展不断加速，为法律规制带来了巨大挑战。我国现行反不正当竞争法律规制存在着违法性判定标准的模糊偏颇、行为类型化的界分缺乏等本质性问题。本文分别针对上述两大问题提出了完善现行立法的建议；同时创新性地将域外“守门人”制度引入反不正当竞争法的规制框架内，以期健全相关制度体系，探索平台经济健康发展的新路径。

　　关键词：数据；算法；反不正当竞争法；违法性判定标准；类型化界分

　　引言

　　数据、算法作为新一代信息技术革命的核心，在促进新经济、新业态、新模式向纵深发展的同时，也促使互联网行业的市场竞争呈现出全新态势。一些互联网企业利用数据、算法等技术手段实施不正当竞争行为，破坏市场竞争秩序、阻碍创新活动、损害消费者利益，经常引发涉及不正当竞争的法律纠纷。随着《中华人民共和国反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》（以下简称“《征求意见稿》”）以及各地反不正当竞争条例的出台，我国专门针对互联网领域不正当竞争行为的法律规制体系逐步建立，执法司法也日趋严厉。但囿于数据、算法类不正当竞争行为纷繁复杂，难以全部归入现行反不正当竞争法律体系的规制范围内。当前，我国亟须对该类不正当竞争行为的规制思路与监管模式做出必要的革新，探索消解反不正当竞争法视野下规制困境的可能路径。

　　1. 互联网数据、算法驱动型不正当竞争行为的内涵界定

　　1.1 概念内涵

　　互联网领域涌现的不正当竞争行为，大致可以归为两类：第一类是传统不正当竞争行为在互联网领域的发生或延伸，如虚假宣传、商业诋毁等常见的不正当竞争行为。《反不正当竞争法》各章节具体条款均已对该类行为予以明确规制。第二类主要是指利用网络新兴技术手段实施的不正当竞争行为，例如大数据杀熟、流量劫持等。在2018年《反不正当竞争法》新增第十二条即著名的“互联网专条”生效前，该类行为并无可以直接对应的规制条款。

　　事实上，数据、算法作为互联网平台经济发展的底层支撑，常被用于诸如算法推荐、数据抓取等市场主体正常的经营活动中。但由于互联网领域的市场竞争日益激烈，平台企业运用数据、算法参与市场活动常游走于灰色边界，存在失序的风险[1]。目前，学界对于利用互联网新型技术手段实施不正当竞争行为的界定尚未达成共识，不同学者对这一行为类型的定义不尽相同，但多采用“互联网新型不正当竞争行为”的概念。

　　综合现有观点，本文认为，互联网新型不正当竞争行为主要以数据、算法为关键要素，对其内涵和外延的界定理应更加明晰。因此，本文采用学者翟巍提出的“数据、算法驱动型不正当竞争行为”概念，即经营者在生产经营活动中滥用本身具有价值中立属性的数据、算法技术手段，施行违反法律与商业道德的竞争行为，在不当扩大自身优势地位的同时，挤压其他经营者的生存空间、扭曲市场竞争机制、损害消费者利益的行为[2]。

　　1.2 要素特征

　　较之传统不正当竞争行为及其在互联网领域的延伸，数据、算法驱动型不正当竞争行为最为核心的要素特征主要集中在以下三方面。

　　1.2.1 强技术属性

　　互联网技术是该类行为的基础支撑。数据、算法驱动型不正当竞争行为依赖海量数据抓取与算法筛选，平台经营者正是在数据与算法的动态交互中，凭借数据资源优势和算法技术优势针对软件、网页等互联网产品或服务实施不正当竞争行为[3]。

　　1.2.2 高度隐蔽性

　　与技术密切相关的数据、算法驱动型不正当竞争行为的类型复杂多样，且由于发生在网络空间的不正当竞争行为难以受到时间或空间的限制，对该类行为的识别与跟踪难度较高，因此调查与取证的成本也更高。

　　1.2.3 以行为结果作为违法性判定要件

　　在坚持“技术中立”的前提下，数据、算法属于价值中立的技术手段，本身具备不可归责性。依据技术功能与实践后果分离原则，只要技术使用者和实施者无主观恶意，就不必对技术作用于社会的负面效果承担责任[4]。因此，平台经营者是否构成不正当竞争应以行为是否导向扭曲市场竞争机制的破坏性后果为要件，以此判断行为是否具有可罚性。

　　2. 现行反不正当竞争法规制模式的缺陷

　　目前，我国规制该类行为的主要法律依据是《反不正当竞争法》第十二条“互联网专条”，但学界对该条款的适用一直存在较大争议。

　　2.1 违法性判断标准模糊

　　首先，第十二条第二款首句设定互联网不正当竞争行为的行为要件为“通过影响用户选择或者其他方式”。其中“影响”作为一个中性词，其含义既包括消极影响，也包括积极影响，比如有可能会“误伤”对用户履行充分告知义务带来的影响，或者能够提升用户福祉的正面影响。故而有学者建议应当将“影响消费者选择”的表述置换为“相对方做出商业决策理性能力受妨碍”，从立法技术的角度将违法性判断标准的行为要件加以明确。

　　2.2行为类型化界分缺乏

　　其次，第十二条第二款中采用“妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”作为判定该类新型不正当竞争行为的结果要件及兜底条款，可见其重点关注的是动态竞争利益的维护。但条文本身描述过于模糊和抽象，缺乏具体的认定标准，致使实践可操作性较弱。

　　例如，司法实践中法院对于该条规定的结果要件“妨碍、破坏”的具体认定存在分歧。在爱奇艺诉触媒公司刷量案中，一审法院认定其不适用互联网专条的理由之一是“刷量的行为结果并不是要妨碍或者破坏爱奇艺公司网站的运行，而是提升被刷量的视频热度”。然而，法院在肯定了由于爱奇艺视频网站中的数据遭受污染、用户会质疑其视频及视频产生的流量，最终影响商业利益的前提下，认为触媒公司行为不能构成《反不正当竞争法》第十二条兜底条款中的“妨碍、破坏”。而同样是针对虚假刷量行为，在北京快手科技与重庆洛夜公司案中，法院认为重庆洛叶公司的行为因提交大量的交易请求，占用网络带宽影响相关数据的传输，导致北京快手公司需要提供更大的带宽、支出额外的流量费用，以及安排更多服务器来处理虚假交易流量，因此构成对经营者服务正常运营的“妨碍、破坏”。由此看来，“互联网专条”关于结果要件的模糊性极易使司法实践陷入难以认定行为违法性的困境，导致同案不同判的风险。

　　3. 完善互联网数据、算法驱动型不正当竞争行为法律适用的路径

　　2022年《反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》发布，虽然《征求意见稿》在“互联网专条”的基础上增加了多项条款并具体列举了最新司法实践中出现的数据、算法驱动型不正当竞争行为，但依旧存在着违法性判定标准模糊偏颇、行为类型化界分缺乏等本质性问题。本文针对现有法案的缺陷提出完善建议，并创新性地引入域外“守门人”制度，衔接反垄断法与反不正当竞争法，为完善互联网数据、算法驱动型不正当竞争行为法律适用的路径提供新思路。

　　3.1 纠偏并明晰“互联网专条”的违法性判定标准

　　与传统不正当竞争行为及其在互联网领域的延伸相区分，对数据、算法驱动型不正当竞争行为进行单独规制的意义在于，后者在数字信息时代还应承载着技术创新的考量因素。因此，在判断数据、算法驱动型竞争行为的不正当性时，应当考虑经济法的根本导向——可持续发展的社会整体效益，而不是仅仅片面地考虑单一消费者群体或其他经营者群体的利益。在此基础上，厘定该类行为的违法性判定标准时，在方式要件与结果要件两层面也同样应就激励数据、算法驱动创新与规制不正当竞争行为的二元价值进行衡量。

　　就方式要件而言，“影响”一词的中性语义所带来的对具有正面效应的数据、算法驱动型竞争行为的不当涵盖，可以通过替换为“阻碍”等负面语义词汇来进行规避。而就结果要件而言，虽然“妨碍、破坏”的确实是经济法所保护的动态竞争利益，但是审判过程中素来遵循的“非公益不干扰”原则并不足以全面涵盖当今社会下经济法所需要的多元利益权衡：唯有服务于不受扭曲的竞争结构这一社会公共利益，且在符合比例原则的情形下，数据、算法驱动型竞争行为的妨碍、破坏效果才能排除个人利益与其他社会公共利益的抵牾，证成违法性的结果方面[5]。

　　3.2 从本质界分数据、算法驱动型不正当竞争行为

　　在数据、算法驱动型不正当竞争行为的法律规制语境下，类型化的价值在于高度抽象不同种类行为之间的共同本质，以利于法律工作者准确适用法律[3]。这一本质性的界分恰恰要求根据各类型的特异性，得以“对症下药”制定规制机制，为违法性判定标准具象化、阐明相应评判体系，以助成司法者、执法者在实践中涵摄相关法律事实。借鉴学者翟巍的观点，数据、算法驱动型不正当竞争行为虽为新型互联网行为，但依旧可以立足反不正当竞争法的法理视角分析。

　　不正当行为对正常市场秩序的损害风险可以分为“非效能竞争风险”与“阻碍竞争风险”，基于此，数据、算法驱动型不正当竞争行为可以被相应区分为非效能竞争风险类型与阻碍竞争风险类型，而前者非效能竞争风险类型不正当竞争行为，又可被细分为误导型不正当竞争行为与侵犯型不正当竞争行为两类[2]。所谓误导型不正当竞争行为，乃经由经营者与消费者的信息不对称格局而实施。这一分类的合理性在于，执法、司法机关得以在一般理性消费者群体对经营者提供信息的主观理解与事实真相的差异比对中，根据区别程度而判断竞争行为的正当与否。

　　所谓侵犯型不正当竞争行为，乃经由经营者与消费者的力量不对称格局而实施。这一涵盖干扰、胁迫等行为方式的行为集合得以自成一类的合理性在于，执法者、司法者可以判断该侵犯方式是否是大部分具备中等程度敏感的市场主体所无法忍受的“不合理”方式，进而认定竞争行为的正当与否。同样，阻碍竞争风险类型的不正当竞争行为的本质共同点落脚于，基于供给端向竞争对手的各项竞争要素施以损害。在此类行为不正当性的判定中，执法者、私法者则应重点评估该阻碍行为所追求的目的是否单一，抑或仅是为了追求自身经营利益的附带效果。

　　3.3 引入“守门人”制度

　　补强现有法律规制模式的缺憾至关重要，但目前以《反不正当竞争法》为代表的法律规制体系所给予的规制路径仍不足以有效地保障市场竞争结构与竞争利益；且基于数字经济的迅猛发展现状，我国互联网市场已潜藏着如“GAFA”一般的强势市场主体，亟须予以相应规制。

　　“守门人”企业，指控制互联网生态关键环节、有资源或能力影响其他经营主体的互联网运营者。对其进行特别立法的正当性在于：就其能力而言，“守门人”具有显著的市场权力得以设置市场壁垒以阻碍竞争者准入；就实证考察而言，实践中大多数据、算法驱动型不正当竞争行为的实施主体均系该类企业。“守门人”特别立法制度就旨在为这些大型平台企业设立额外义务，将其作为监管重点，以更为有效地规制不正当竞争行为。

　　目前而言，我国反不正当竞争法、反垄断法相关法律法规中虽有“守门人”制度的萌芽，但对于“守门人”的认定标准过于片面和模糊。例如《征求意见稿》重新引入的“相对优势地位条款”，是通过“技术、资本、用户数量、行业影响力等”要素对大型企业施加特别的法律义务；这虽然与欧盟《数字市场法案》中对“守门人”的定性标准存在一定相似之处，但仍过于宽泛，无法作为判断关键企业的清晰标准。

　　回溯域外“守门人”制度，其“重大市场影响”“控制经营者通向终端的路径”“具有或可能具有稳固永久地位”的三大定性标准，分别被定量具体化为营业额、市值和终端活跃用户的数量[6]。与之极为相似的是我国2019年颁布的《互联网平台分类分级指南（征求意见稿）》，根据用户规模、业务种类、经济体量和限制能力，将互联网经营者分为“大型企业”和“中小平台”，而“大型企业”正对应“守门人”。这种清晰刚性的量化标准，固然需要随着数字经济的发展实时调整，但无论如何，将其创新性地引入反不正当竞争法的框架中，必将为互联网数据、算法驱动型不正当竞争行为的规制机制注入新活力。

　　结语

　　综上，针对互联网领域数据、算法驱动型不正当竞争行为法律规制的缺陷，厘定违法性判定标准、建立类型化界分机制、审慎引入“守门人”制度可作为参考路径，但如何形成科学体系化的规制方案并为实践提供有效指引，仍须进一步研究。

　　参考文献：

　　[1]蔡琳,吴若雨.反不正当竞争法视域下平台算法的法律规制[J].科学决策,2022, (12):137-154.

　　[2]翟巍.数据、算法驱动型不正当竞争行为的规制路径——兼评《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》[J].法治研究,2021,(6):115-129.

　　[3]吴莉娟.互联网新型不正当竞争行为的类型化研究——兼论《反不正当竞争法》类型化条款之完善[J].竞争政策研究,2019,(6):29-58.

　　[4]郑玉双.破解技术中立难题——法律与科技之关系的法理学再思[J].华东政法大学学报,2018,21(1):85-97.

　　[5]陈兵.互联网新型不正当竞争行为法律适用疑难问题及完善[J].法治研究,2021,(6):100-114.

　　[6]张钦昱.数字经济反垄断规制的嬗变——“守门人”制度的突破[J].社会科学,2021,(10):107-117.

　　作者简介：孟泽萱，在读本科，研究方向：经济法；刘静晗，在读本科，研究方向：刑事法；蒋逸恬，在读本科，研究方向：民商法。