互聯網數據、算法驅動型不正當競爭行為的法律規制

孟澤萱 劉靜晗 蔣逸恬

摘要：數據、算法驅動型不正當競爭行為，是指經營者在生產經營活動中濫用本身具有價值中立屬性的數據、算法技術手段，實施違反法律與商業道德、破壞市場競爭秩序、損害消費者利益的行為。我國現行《反不正當競爭法》對該類行為以“互聯網專條”的形式予以特別規制，但在數字經濟縱深發展形勢下，互聯網領域商業模式迭代和發展不斷加速，為法律規制帶來了巨大挑戰。我國現行反不正當競爭法律規制存在著違法性判定標準的模糊偏頗、行為類型化的界分缺乏等本質性問題。本文分別針對上述兩大問題提出了完善現行立法的建議；同時創新性地將域外“守門人”制度引入反不正當競爭法的規制框架內，以期健全相關制度體系，探索平臺經濟健康發展的新路徑。

關鍵詞：數據；算法；反不正當競爭法；違法性判定標準；類型化界分

引言

數據、算法作為新一代信息技術革命的核心，在促進新經濟、新業態、新模式向縱深發展的同時，也促使互聯網行業的市場競爭呈現出全新態勢。一些互聯網企業利用數據、算法等技術手段實施不正當競爭行為，破壞市場競爭秩序、阻礙創新活動、損害消費者利益，經常引發涉及不正當競爭的法律糾紛。隨著《中華人民共和國反不正當競爭法（修訂草案征求意見稿）》（以下簡稱“《征求意見稿》”）以及各地反不正當競爭條例的出臺，我國專門針對互聯網領域不正當競爭行為的法律規制體系逐步建立，執法司法也日趨嚴厲。但囿于數據、算法類不正當競爭行為紛繁復雜，難以全部歸入現行反不正當競爭法律體系的規制范圍內。當前，我國亟須對該類不正當競爭行為的規制思路與監管模式做出必要的革新，探索消解反不正當競爭法視野下規制困境的可能路徑。

1. 互聯網數據、算法驅動型不正當競爭行為的內涵界定

1.1 概念內涵

互聯網領域涌現的不正當競爭行為，大致可以歸為兩類：第一類是傳統不正當競爭行為在互聯網領域的發生或延伸，如虛假宣傳、商業詆毀等常見的不正當競爭行為?！斗床徽敻偁幏ā犯髡鹿澗唧w條款均已對該類行為予以明確規制。第二類主要是指利用網絡新興技術手段實施的不正當競爭行為，例如大數據殺熟、流量劫持等。在2018年《反不正當競爭法》新增第十二條即著名的“互聯網專條”生效前，該類行為并無可以直接對應的規制條款。

事實上，數據、算法作為互聯網平臺經濟發展的底層支撐，常被用于諸如算法推薦、數據抓取等市場主體正常的經營活動中。但由于互聯網領域的市場競爭日益激烈，平臺企業運用數據、算法參與市場活動常游走于灰色邊界，存在失序的風險[1]。目前，學界對于利用互聯網新型技術手段實施不正當競爭行為的界定尚未達成共識，不同學者對這一行為類型的定義不盡相同，但多采用“互聯網新型不正當競爭行為”的概念。

綜合現有觀點，本文認為，互聯網新型不正當競爭行為主要以數據、算法為關鍵要素，對其內涵和外延的界定理應更加明晰。因此，本文采用學者翟巍提出的“數據、算法驅動型不正當競爭行為”概念，即經營者在生產經營活動中濫用本身具有價值中立屬性的數據、算法技術手段，施行違反法律與商業道德的競爭行為，在不當擴大自身優勢地位的同時，擠壓其他經營者的生存空間、扭曲市場競爭機制、損害消費者利益的行為[2]。

1.2 要素特征

較之傳統不正當競爭行為及其在互聯網領域的延伸，數據、算法驅動型不正當競爭行為最為核心的要素特征主要集中在以下三方面。

1.2.1 強技術屬性

互聯網技術是該類行為的基礎支撐。數據、算法驅動型不正當競爭行為依賴海量數據抓取與算法篩選，平臺經營者正是在數據與算法的動態交互中，憑借數據資源優勢和算法技術優勢針對軟件、網頁等互聯網產品或服務實施不正當競爭行為[3]。

1.2.2 高度隱蔽性

與技術密切相關的數據、算法驅動型不正當競爭行為的類型復雜多樣，且由于發生在網絡空間的不正當競爭行為難以受到時間或空間的限制，對該類行為的識別與跟蹤難度較高，因此調查與取證的成本也更高。

1.2.3 以行為結果作為違法性判定要件

在堅持“技術中立”的前提下，數據、算法屬于價值中立的技術手段，本身具備不可歸責性。依據技術功能與實踐后果分離原則，只要技術使用者和實施者無主觀惡意，就不必對技術作用于社會的負面效果承擔責任[4]。因此，平臺經營者是否構成不正當競爭應以行為是否導向扭曲市場競爭機制的破壞性后果為要件，以此判斷行為是否具有可罰性。

2. 現行反不正當競爭法規制模式的缺陷

目前，我國規制該類行為的主要法律依據是《反不正當競爭法》第十二條“互聯網專條”，但學界對該條款的適用一直存在較大爭議。

2.1 違法性判斷標準模糊

首先，第十二條第二款首句設定互聯網不正當競爭行為的行為要件為“通過影響用戶選擇或者其他方式”。其中“影響”作為一個中性詞，其含義既包括消極影響，也包括積極影響，比如有可能會“誤傷”對用戶履行充分告知義務帶來的影響，或者能夠提升用戶福祉的正面影響。故而有學者建議應當將“影響消費者選擇”的表述置換為“相對方做出商業決策理性能力受妨礙”，從立法技術的角度將違法性判斷標準的行為要件加以明確。

2.2行為類型化界分缺乏

其次，第十二條第二款中采用“妨礙、破壞其他經營者合法提供的網絡產品或者服務正常運行的行為”作為判定該類新型不正當競爭行為的結果要件及兜底條款，可見其重點關注的是動態競爭利益的維護。但條文本身描述過于模糊和抽象，缺乏具體的認定標準，致使實踐可操作性較弱。

例如，司法實踐中法院對于該條規定的結果要件“妨礙、破壞”的具體認定存在分歧。在愛奇藝訴觸媒公司刷量案中，一審法院認定其不適用互聯網專條的理由之一是“刷量的行為結果并不是要妨礙或者破壞愛奇藝公司網站的運行，而是提升被刷量的視頻熱度”。然而，法院在肯定了由于愛奇藝視頻網站中的數據遭受污染、用戶會質疑其視頻及視頻產生的流量，最終影響商業利益的前提下，認為觸媒公司行為不能構成《反不正當競爭法》第十二條兜底條款中的“妨礙、破壞”。而同樣是針對虛假刷量行為，在北京快手科技與重慶洛夜公司案中，法院認為重慶洛葉公司的行為因提交大量的交易請求，占用網絡帶寬影響相關數據的傳輸，導致北京快手公司需要提供更大的帶寬、支出額外的流量費用，以及安排更多服務器來處理虛假交易流量，因此構成對經營者服務正常運營的“妨礙、破壞”。由此看來，“互聯網專條”關于結果要件的模糊性極易使司法實踐陷入難以認定行為違法性的困境，導致同案不同判的風險。

3. 完善互聯網數據、算法驅動型不正當競爭行為法律適用的路徑

2022年《反不正當競爭法（修訂草案征求意見稿）》發布，雖然《征求意見稿》在“互聯網專條”的基礎上增加了多項條款并具體列舉了最新司法實踐中出現的數據、算法驅動型不正當競爭行為，但依舊存在著違法性判定標準模糊偏頗、行為類型化界分缺乏等本質性問題。本文針對現有法案的缺陷提出完善建議，并創新性地引入域外“守門人”制度，銜接反壟斷法與反不正當競爭法，為完善互聯網數據、算法驅動型不正當競爭行為法律適用的路徑提供新思路。

3.1 糾偏并明晰“互聯網專條”的違法性判定標準

與傳統不正當競爭行為及其在互聯網領域的延伸相區分，對數據、算法驅動型不正當競爭行為進行單獨規制的意義在于，后者在數字信息時代還應承載著技術創新的考量因素。因此，在判斷數據、算法驅動型競爭行為的不正當性時，應當考慮經濟法的根本導向——可持續發展的社會整體效益，而不是僅僅片面地考慮單一消費者群體或其他經營者群體的利益。在此基礎上，厘定該類行為的違法性判定標準時，在方式要件與結果要件兩層面也同樣應就激勵數據、算法驅動創新與規制不正當競爭行為的二元價值進行衡量。

就方式要件而言，“影響”一詞的中性語義所帶來的對具有正面效應的數據、算法驅動型競爭行為的不當涵蓋，可以通過替換為“阻礙”等負面語義詞匯來進行規避。而就結果要件而言，雖然“妨礙、破壞”的確實是經濟法所保護的動態競爭利益，但是審判過程中素來遵循的“非公益不干擾”原則并不足以全面涵蓋當今社會下經濟法所需要的多元利益權衡：唯有服務于不受扭曲的競爭結構這一社會公共利益，且在符合比例原則的情形下，數據、算法驅動型競爭行為的妨礙、破壞效果才能排除個人利益與其他社會公共利益的抵牾，證成違法性的結果方面[5]。

3.2 從本質界分數據、算法驅動型不正當競爭行為

在數據、算法驅動型不正當競爭行為的法律規制語境下，類型化的價值在于高度抽象不同種類行為之間的共同本質，以利于法律工作者準確適用法律[3]。這一本質性的界分恰恰要求根據各類型的特異性，得以“對癥下藥”制定規制機制，為違法性判定標準具象化、闡明相應評判體系，以助成司法者、執法者在實踐中涵攝相關法律事實。借鑒學者翟巍的觀點，數據、算法驅動型不正當競爭行為雖為新型互聯網行為，但依舊可以立足反不正當競爭法的法理視角分析。

不正當行為對正常市場秩序的損害風險可以分為“非效能競爭風險”與“阻礙競爭風險”，基于此，數據、算法驅動型不正當競爭行為可以被相應區分為非效能競爭風險類型與阻礙競爭風險類型，而前者非效能競爭風險類型不正當競爭行為，又可被細分為誤導型不正當競爭行為與侵犯型不正當競爭行為兩類[2]。所謂誤導型不正當競爭行為，乃經由經營者與消費者的信息不對稱格局而實施。這一分類的合理性在于，執法、司法機關得以在一般理性消費者群體對經營者提供信息的主觀理解與事實真相的差異比對中，根據區別程度而判斷競爭行為的正當與否。

所謂侵犯型不正當競爭行為，乃經由經營者與消費者的力量不對稱格局而實施。這一涵蓋干擾、脅迫等行為方式的行為集合得以自成一類的合理性在于，執法者、司法者可以判斷該侵犯方式是否是大部分具備中等程度敏感的市場主體所無法忍受的“不合理”方式，進而認定競爭行為的正當與否。同樣，阻礙競爭風險類型的不正當競爭行為的本質共同點落腳于，基于供給端向競爭對手的各項競爭要素施以損害。在此類行為不正當性的判定中，執法者、私法者則應重點評估該阻礙行為所追求的目的是否單一，抑或僅是為了追求自身經營利益的附帶效果。

3.3 引入“守門人”制度

補強現有法律規制模式的缺憾至關重要，但目前以《反不正當競爭法》為代表的法律規制體系所給予的規制路徑仍不足以有效地保障市場競爭結構與競爭利益；且基于數字經濟的迅猛發展現狀，我國互聯網市場已潛藏著如“GAFA”一般的強勢市場主體，亟須予以相應規制。

“守門人”企業，指控制互聯網生態關鍵環節、有資源或能力影響其他經營主體的互聯網運營者。對其進行特別立法的正當性在于：就其能力而言，“守門人”具有顯著的市場權力得以設置市場壁壘以阻礙競爭者準入；就實證考察而言，實踐中大多數據、算法驅動型不正當競爭行為的實施主體均系該類企業?！笆亻T人”特別立法制度就旨在為這些大型平臺企業設立額外義務，將其作為監管重點，以更為有效地規制不正當競爭行為。

目前而言，我國反不正當競爭法、反壟斷法相關法律法規中雖有“守門人”制度的萌芽，但對于“守門人”的認定標準過于片面和模糊。例如《征求意見稿》重新引入的“相對優勢地位條款”，是通過“技術、資本、用戶數量、行業影響力等”要素對大型企業施加特別的法律義務；這雖然與歐盟《數字市場法案》中對“守門人”的定性標準存在一定相似之處，但仍過于寬泛，無法作為判斷關鍵企業的清晰標準。

回溯域外“守門人”制度，其“重大市場影響”“控制經營者通向終端的路徑”“具有或可能具有穩固永久地位”的三大定性標準，分別被定量具體化為營業額、市值和終端活躍用戶的數量[6]。與之極為相似的是我國2019年頒布的《互聯網平臺分類分級指南（征求意見稿）》，根據用戶規模、業務種類、經濟體量和限制能力，將互聯網經營者分為“大型企業”和“中小平臺”，而“大型企業”正對應“守門人”。這種清晰剛性的量化標準，固然需要隨著數字經濟的發展實時調整，但無論如何，將其創新性地引入反不正當競爭法的框架中，必將為互聯網數據、算法驅動型不正當競爭行為的規制機制注入新活力。

結語

綜上，針對互聯網領域數據、算法驅動型不正當競爭行為法律規制的缺陷，厘定違法性判定標準、建立類型化界分機制、審慎引入“守門人”制度可作為參考路徑，但如何形成科學體系化的規制方案并為實踐提供有效指引，仍須進一步研究。

參考文獻：

[1]蔡琳，吳若雨.反不正當競爭法視域下平臺算法的法律規制[J].科學決策，2022， （12）：137-154.

[2]翟巍.數據、算法驅動型不正當競爭行為的規制路徑——兼評《禁止網絡不正當競爭行為規定（公開征求意見稿）》[J].法治研究，2021，（6）：115-129.

[3]吳莉娟.互聯網新型不正當競爭行為的類型化研究——兼論《反不正當競爭法》類型化條款之完善[J].競爭政策研究，2019，（6）：29-58.

[4]鄭玉雙.破解技術中立難題——法律與科技之關系的法理學再思[J].華東政法大學學報，2018，21（1）：85-97.

[5]陳兵.互聯網新型不正當競爭行為法律適用疑難問題及完善[J].法治研究，2021，（6）：100-114.

[6]張欽昱.數字經濟反壟斷規制的嬗變——“守門人”制度的突破[J].社會科學，2021，（10）：107-117.

作者簡介：孟澤萱，在讀本科，研究方向：經濟法；劉靜晗，在讀本科，研究方向：刑事法；蔣逸恬，在讀本科，研究方向：民商法。