平台中的算法技术已不止步于向用户精准推送商品或者服务，其凭借嵌入优势对用户、平台内部设定规则进一步形成控制力而最终成为平台的主导者。从规则的制定到行使均是由算法来完成，使得算法具有了事实上的支配力，进而形成了算法权力。2022年6月修订的反垄断法新增条款针对经营者利用算法实施垄断行为进行规制，这一修订表明我国对于算法权力滥用行为的反垄断法规制开始从数据保护转向算法权力的规制。构建算法权力规制框架首先应强化事前监管体制，构建事前监管与事后执法的规制模式；其次对算法权力运行进行合理限制，加强平台企业自律；最后加强反垄断执法的事后救济，完善平台问责机制、配置个人权利、加强执法机构的协同合作。

在数据经济时代背景下，不可否认平台型组织是企业面临新兴商业机遇和挑战中建立的最重要的组织形式，是现代企业顺势而为而形成的新型组织形态。平台的主要职能是创造价值，其通过将算法作为基础架构使得不同的用户群体联系起来形成一个完整的多边市场。大数据时代下数据成为生产要素，而对数据的收集处理均须依靠算法，算法主宰了数据处理的全过程，决定了数据的价值。当算法从早期的技术中立性转向自主性并成为一定意义上的“决策者”时，一种新型权力类型呼之欲出——算法权力。平台企业一旦滥用这一权力进行价格操控、算法合谋、猎杀式并购等具有市场破坏性的手段形成垄断地位，将对现代经济的健康发展以及社会公共利益的保护构成系统性威胁。如今加强平台经济领域的反垄断监管和算法技术滥用的法律规制日渐提上日程，2022年6月新修订的反垄断法新增条款针对经营者利用算法实施垄断行为进行了规制。与之相呼应，同年11月最高人民法院发出了关于反垄断民事诉讼司法解释向社会公开征求意见的公告，其中第22条便规定了经营者利用算法、技术等手段达成垄断协议可依照反垄断法对其进行审查，由此可见将算法技术纳入反垄断法的规制范围已成为社会共识。为应对算法给平台经济带来的颠覆性挑战，防止平台垄断势力的无限扩张，本文通过对算法权力运行的内在逻辑、算法权力平台经济领域的垄断风险在进行研究，结合现有反垄断法规制之困境，为算法权力滥用现象提供更为明晰的反垄断法规制路径，以期引导平台算法技术的正确使用，促进平台经济的健康发展。

早期算法仅是一种科学技术手段，不具有权力的意味，运用的范围也相对有限。随着人工智能的快速发展，算法借助其对数据的强大处理和操控能力逐渐应用于生活的方方面面，成为社会运行的重要规则。算法所具有的自主性和学习能力使其逐渐嵌入到商业、社会服务甚至是公权力领域，一旦算法的自动决策能力得到确认和强化而不是执行命令的工具时，其自身的不断更新完善加上人类的依赖和支持，算法权力的出现是必然结果。从算法技术的发展来看，在人工智能广泛应用之前，传统的算法只是通过执行给定动作来完成设计者明确的工作流程。随着计算能力的提升，算法可以通过自主学习实现自我完善和自我发展，当其凭借机器优势和嵌入优势代替人类做出决策并对他人利益造成直接的影响时，便在社会运行机制中有着不可小觑的力量。从外部因素来看，算法技术的优越性加上对其规制框架的缺陷使得网络平台背后的经营者逃避政府监管获得了强大的支配力和影响力。对算法的依赖和逐利特性使得人类逐渐让渡一定的决策权，让算法代替人类做出决定甚至制定规则，此时算法便开始具有权力的样态，成为一定意义上的“权力者”。算法权力化是数字经济时代的一种趋势，具体表现在以下三方面：

掌握海量数据并拥有数据处理的技术优势是数据主体拥有的资本，使得数据从一种信息表现形式变成了异常重要的战略资源，数据的内涵和外延都发生了深刻的变化。随着人工智能逐渐渗入到生活中方方面面的应用场景，作为承载信息的数据价值越来越高，数据的使用者通过对数据的收集、处理和运行使个体由主体变为客体。“而数据作为信息时代重要的战略资源，在算法权力运转过程中是知识生产的基础原料，也成为算法权力得以实现的基础要素。”在数字经济时代，数据不再仅仅是传统的承载各类信息的一种符号，而是具有社会属性的利益载体。当数据拥有者占有了一定数量的信息并足以影响他人获取相应信息时，便形成了数据权力。数据逐渐成为一种资产且具有了经济属性，而海量数据的处理离不开算法时，其可能带来的经济效益会吸引大批企业收集海量数据。当企业形成数据库后，其拥有的数据越多，数据价值越高，在数据方面拥有的权力就越大，基于各种大数据的算法权力滥用风险就会越高。

在平台经济领域，算法权力的利用在平台规则的制定中发挥着重要的作用。如今互联网经济主要通过对各类消费群体的特征进行收集、分析，继而形成特定的“用户画像”，最后通过算法为每位平台用户“量身定制”个性化内容。这样的机器优势使得算法能够预测平台用户的行为，为经营者垄断市场提供了技术基础。如今各初创平台通过低定价、高补贴来吸引用户，提高用户粘性，再借助用户服务协议来规避法律风险，这样容易导致平台利用算法制定强制性规则，形成一定的垄断地位。平台对算法的利用不止步于向用户精准推送商品或者服务，其进一步对用户、平台内部设定规则来形成一定的控制力最终成为行为规范。平台对商家设定经营规则，对用户建立评分机制，平台上各类行为均受到算法制定规则的约束。而无论是消费者还是商家对这些规则很难有要求更改的权力，因此实质上在平台经济领域算法已具有极强的控制力，“各个环节在算法制定的规则下运行一旦违反平台规则，就会受到平台‘准公权力’的处罚，如屏蔽链接、商品下架、关闭店铺等。”从规则的制定到行使均是由算法来完成，使得算法具有了事实上的支配力。

在商业领域，算法从平台的运行工具逐渐成为“掌控者”角色，其嵌入到平台的各方面，时刻调整并支配着平台各方参与者的行为。凭借嵌入优势，算法在平台经济领域形成了不同于传统认知中的权力类型，隐秘地重构着平台各方参与者的关系。而相较于商业领域的算法权力，公权力领域的算法权力有两方面特殊性：（1）权力生成的间接性；（2）公权力属性。”算法在平台经济领域享有规则制定者的地位，在公权力机关中基本处于辅助地位。然而算法即使只是辅助公权力机关进行决策，其对公职机关人员的决策也有很大的影响力。人们潜意识更相信机器的决策，即使意识到可能有更好地解决措施也倾向于机器的判断，由此算法通过对决策人员影响成为间接的决策者。一旦算法权力间接性地嵌入公权力运行机制，其权力滥用的危险便会存在并且借助公权力愈发扩大。之所以这样认为是基于算法的不透明性，算法的不透明性本就易造成公众难以对其提出质疑，当其嵌入公权力之中，相对人继而会处于弱势地位，难以维护自身的合法利益。一言以蔽之，算法所作的决策即使须获得公权力的审查和同意，其也可以通过自身优势间接取代公权力从而造成在公权力领域算法权力滥用的风险。

数据本身并不具有竞争性质，相反被利用地越广泛，其价值才会越高。“数据的非竞争性内在地决定了数据可同时被多人重复使用。”也即普通的原始数据本身不具有竞争性，所有平台主体均有权对其进行搜集和处理。在数字经济时代，即使一个企业拥有大量的数据也并不一定会造成数据垄断，但其一旦与算法结合对数据进行加工，经过分析处理后得出的数据便具有一定的不可替代性，继而成为企业的战略资产，产生一定的垄断风险。首先，企业对数据进行开发利用具有大规模的特点，采集到的数据越多，形成的数据库越大，具有的经济价值也就越高。在平台经济领域，经营者主体往往通过各种渠道收集消费者的信息特征，全方面地分析用户的行为偏好，使得其最终获得更具有价值的商业信息，进而在一定行业或者领域内形成较大的数据资源优势。数据资源是算法的基础，数据资源的大范围收集和开发为算法技术提供了更多的运行数据，并创造了更大的优化空间。其次，拥有海量数据的企业可能会对其他新兴企业造成一定的市场进入障碍。就海量的原始数据来说，平台企业对其的获取几乎是零成本的，但如果借助算法对数据进行进一步分类加工，此时的成本对新兴平台企业来说便比较高昂，由此可能构成平台经济领域的市场进入壁垒。一个平台经营者可以通过算法决策增加其用户粘性，吸引更多的消费者，因而使得新兴平台企业仅凭少量数据无法与其进行竞争，造成一种市场进入障碍。最后，数据具有时效性，使得数据获得的及时性成为企业的一大重要竞争优势。数据的价值在于给利用者提供及时的信息，使其能够对市场中的变动做出积极快速的回应。而对于一个初创平台企业来说，获取大量及时且有效的信息是极为困难的，只有对有价值的数据进行高效地分析和利用才能形成竞争优势，否则便会造成其他巨头企业对数据的垄断，强化其市场垄断势力。

平台经营者利用算法滥用市场支配地位的行为通常具有排他性和剥削性。滥用市场支配地位表现方式多种多样，本文选取三种典型方式进行讨论。第一，互联网平台常常兼具“裁判者”和“参赛者”的角色，因而通过其实施自我优待的反竞争行为层出不穷。平台经营者一方面在这个平台上从事一定领域的业务经营活动，另一方面又让其他经营者入驻平台之中与之形成竞争，继而通过制定有利于自身的平台规则实施自我优待。自我优待行为的垄断逻辑是平台通过降低自身运营成本或者提高其他经营主体的成本实行差异化待遇，进而排挤竞争对手，享受剥削利润。算法工具是平台企业实行自我优待的重要工具，赋予拥有市场支配地位的经营主体制定、修改平台规则以实现自身利益的最大化。此类行为破坏了正常的市场竞争秩序并且损害了平台用户的合法权益。第二，算法使得平台可通过对不同类型的消费群体实行掠夺性定价，进而限制市场竞争。对于平台经济领域的经营者主体来说，初创期关键在于所拥有的客户数量及流量，因此常常通过掠夺性定价将低价作为产品的标签以吸引用户。掠夺性定价能够在市场上获取竞争优势凭借的是其低价格对于消费者的吸引力，最大限度降低成本是竞争的核心方式。部分平台经营者并不是通过技术革新、提高效率、优化服务来降低产品的成本，而是通过不正当手段如“搭便车”、亏本贱卖等方式来提高用户的粘性最终达到排挤竞争对手垄断市场的目的。恶性的竞争方式常常导致市场竞争的无序，阻碍了市场的自由竞争，影响了社会资源的优化配置。第三，具有市场支配地位的竞争主体往往通过拒绝交易以排挤竞争对手，强化其垄断地位。拒绝交易带来的垄断效果底层逻辑为某一领域具有市场支配地位的经营者凭借其独有优势拒绝与相同领域的竞争者达成合作，进而提高竞争对手的经营成本甚至是对其进行封锁，最后提高自身的产品价格，损害消费者的利益。从市场经济的自由本质来说，经营者有权拒绝与其他经营者进行交易，符合自由契约的理念。但问题在于如今互联网时代各经营主体联系十分紧密，对于具有市场支配地位的平台经营者来说，拒绝交易往往会对其他经营者造成极大的损害甚至会被排斥出市场，从而消除潜在竞争，巩固其垄断地位。而且算法技术的利用增强了拒绝交易的隐蔽性，使得平台经营者和用户的利益通常在无意识中受到损害。“反垄断法对市场支配地位本身并不予以限制，而是禁止滥用市场支配地位产生反竞争效果的行为。”同样反垄断法并不禁止拒绝交易的行为本身，其规制的造成市场破坏性效果的拒绝交易行为。平台经济领域的拒绝交易行为加上算法权力的效果加持很容易对市场经济造成大范围的破坏，引起对于平台经营者滥用市场支配地位的强烈隐忧。

平台经济凭借其新型运作机理得到了快速的发展，并且在某些市场领域具有明显的独占优势。近年来，部分平台企业快速成长并且占据了大部分的市场份额，在一定行业领域具有主导地位，其对于市场的控制力和影响力也不断增强，进而形成了平台权力。在数字经济飞速发展的时代，借助算法技术，平台权力表现出一定程度的扩张，主要原因可分为三个方面：第一，平台组织的掌控力逐渐增强。人工智能时代，平台经济的出现不仅对传统经济模式造成了一定的冲击，而且正在以一种新型权力的形式使传统的公权力和私权利的二分模式发生了转变。平台可以自己制定规则，平台上的所有用户如要进入平台就必须按照平台规则行事，受其制约。一旦所有规则由平台自主制定，便会形成巨大的商业优势，汇聚更多的用户从而强化了其对整个平台的掌控力。第二，平台权力表现为一种数据算力。平台经济虽然便利了人们的日常生活，发展成为一种新型经济模式，但是它使用户的个人数据完全暴露于互联网之中，对个人隐私权益造成了极大的威胁。出于商业利益的驱动，平台往往借助算法技术来处理平台用户的海量信息，包括：基本身份信息、浏览记录、定位信息等。而由于平台上的每位用户即是数据的提供者，又是数据的消费者，使得现有权力体系具有去中心化的特征。算法所具有的调配资源的力量使其被视为商业机密，平台广泛使用算法技术以掌握用户的行为逻辑从而对未来的行为进行精准地预测和引导。如此，平台进一步加速了权力结构的转变，对传统的利益竞争关系造成了一定的冲击，从而利用算法逐渐强化了主导权力。第三，监管层面的缺口。现有法律的规制滞后于平台经济的快速发展，究其原因，一方面与网络平台的迅速扩张有关，另一方面与其依托的新兴技术有紧密联系。多数平台企业坚持算法的技术中立性，将算法造成的损害结果归结为技术错误以逃避法律监管。平台权力与现有法律之间有着制度上的隔离，导致法律出现了种种不适用之处。借助技术和平台方面的监管脱离，使得平台权力的地位日益巩固。

传统工业经济和平台经济领域都可能存在垄断现象，但与传统行业不同的是，平台经济可以凭借技术和资金优势产生跨界的网络效应，在短时间内得到快速的发展壮大，进而借助算法技术培养用户的依赖性，最终形成垄断地位。而由于一些巨型平台为占据市场份额以及抢夺用户流量，往往在初期通过算法便利进行掠夺性定价，甚至大量补贴用户，扰乱市场正常的竞争秩序后再垄断市场，获得巨大的规模经济优势。这些巨头平台易养成客户的消费习惯和黏性，如果发展到关系着老百姓的日常生活质量，其风险不仅仅是对市场造成的破坏，而且可能关系到国计民生的问题。因此，对平台经济领域滥用算法权力形成垄断的行为进行规制具有重要意义，当前深入探讨这一主题显得尤为必要。

从我国现行法律法规来看，对于反垄断的监管往往具有滞后性，通常是在平台企业构成垄断损害消费者权益之后，监管部门才对企业的垄断问题开展调查研究。事前监管的缺乏使得执法机构对垄断行为无法及时做出合理的规制措施，难以有效展开救济。事后规制效率低下，而我国事前监管环节存在严重的缺位问题，那么探讨事前监管所面临的障碍显得尤为迫切。一方面，平台经济领域里大多是与互联网有关的新兴科技企业，这些企业通过智能化算法技术促成了新的行业、新的技术和新的商业模式的出现，给市场竞争带来了颠覆性变化。不同于传统行业领域的监管模式，算法权力滥用行为由于搭载了算法技术更加具有隐蔽性，甚至在形成垄断地位初期的危害都难以被察觉。而现阶段我国对于互联网行业的监管尚未形成成熟的运行机制，监管部门难以对各个领域的经济活动进行全面且深入的监管，更无法准确及时地对某一行业开展前瞻性地事前调查。另一方面，事前监管难以在规制不法行为和鼓励市场创新之间取得平衡。“平台经济领域内前置式反垄断监管的出发点是采取有针对性和稳健的竞争干预举措，对平台企业限制竞争和创新的行为进行柔性干预。”但是面对动态的市场开展事前审查，很难对某一企业以后的行为以及其对市场的影响进行评估，一旦进行反垄断介入很可能压制创新，抑制市场活力。因此，我国的反垄断机构的事前监管受到一定程度的制约，难以有效预防算法权力滥用行为。

当数据成为一种重要的社会生产要素，平台企业如果拥有大量数据并且有极强的算法优势，其便抓住了新型的市场力量。数字平台对数据的进一步利用将巩固其现有的市场优势并且创造出新兴的竞争力量。而算法对数据的利用使得平台对于用户的吸引力和黏性大大增强，进而巩固了企业的市场垄断地位。“传统的市场界定工具都是以与价格相关的市场为主。”如果数据仍是以往单纯的信息载体，那么适用传统界定工具并非不可，然而在数字经济时代数据已成为企业的战略资产，面对算法权力滥用造成的竞争损害，平台经济的多边市场、网络效应、场景黏性等特性对传统的企业市场地位认定标准产生了冲击，因此传统标准不再适用于平台经济领域。2022年6月新修订的反垄断法新增条款明确规定禁止经营者利用算法实施垄断行为，但是缺乏对滥用算法实施行为的具体表现形式作出规定，并且垄断行为的认定也存在一定的难度。算法权力滥用是在平台经济下经营者进行市场垄断的新的表现形式，即使新型垄断行为的标准认定可能与传统标准认定存在一定差别，但是权力滥用的本质不会改变。因此，认定算法权力滥用进行市场垄断的行为仍需经营者具备反垄断法意义上的主体资格并且存在反垄断行为的构成要件。但是算法技术运用过程的复杂性导致认定反垄断行为的构成要件存在很大的难度，算法权力滥用的范围影响着反垄断法介入的程度。算法权力滥用的范围和程度往往会基于主观目的的认定，但是实践中此标准认定争议颇大，缺乏一定的合理性。

一方面，反垄断执法机构执法的范围和时机具有不确定性。如果出于鼓励平台经济的发展并结合其所具有的动态特性，那么谨慎执法无疑是最佳策略。但也有一些观点认为平台经济的健康发展离不开反垄断部门的严厉监管，所以应加强反垄断执法的前瞻性和预测性。然而不论是基于何种主观意图，实践中算法权力滥用行为的隐蔽性和技术性都使得反垄断执法的范围和时机都较难确定。在对算法滥用行为进行监管时，如何平衡执法质量和抑制创新的关系成为现实难题，加大了反垄断执法的难度。另一方面，事后救济调查时间跨度长、取证成本高。欧盟对谷歌搜索引擎的反垄断一案调查耗时七年，从现实中反垄断执法案例便可以看出事后执法难度之大、成本之高。尽管各国正在探索路径强化反垄断执法力度，但事后执法的威慑教育力度可能会随着时间跨度过大而被弱化。事后救济存在着滞后性和被动性，无法对平台经营者算法权力滥用行为做出及时和有效的规制。如果对于平台企业进行反垄断执法存在滞后性，并且企业滥用算法权力所带来的巨额利润存在逃避法律监管的可能，那么事后的反垄断执法就会缺乏威慑性，无法有效规制平台企业的行为。同时，数字经济背景下的平台企业所具有的算法技术水平普遍较高，遭受损害的平台消费者或者经营者都很难立即察觉，而事后再去寻找证据则需耗费更大的成本。这些无疑增加了事后进行反垄断执法的难度。

在平台经济发展初期，平台企业被视为新兴产业，政府对其采取的大多是积极引导和支持的举措，基于市场自由竞争的特性适当放宽对平台经营行为的监管。而经过二十几年的发展，部分平台企业已发展成熟并逐渐呈现垄断态势。而事后的反垄断执法政策已无法对动态变化的平台竞争行为进行弹性规制，也缺乏能力应对算法技术滥用带来的新型不正当竞争行为。因此加强前置反垄断监管，减轻事后监管的压力从而更加有效地限制平台经济领域的垄断行为。

开展事前监管首先应重点开展对大型平台企业的预警式调查。对算法权力滥用行为进行事前监管的适用范围并不是无限的，主要针对的是大型且具有较强垄断倾向的平台，又称为“超级平台“或”巨头平台”。监管机构通过对巨头企业的事实性判断来识别其是否违反了反垄断法的规定，当发现企业的确存在垄断意图时，对其进行严密的监控并留存证据。其次针对不同平台的特点和性质设置不同的调查方案，对平台所使用的算法程序进行监控，对数据处理的过程以及形成的结果进行评估，坚决反对采取统一不变的标准对所有平台企业的算法行为进行分析。传统经济的反垄断执法过程注重于对实体证据的采集和处理，而在平台经济领域之中，反垄断执法通常涉及数据、算法的识别和监管，因此需要引进相关专家进行研判，提取相关的电子证据。最后，需要提高执法机关的自动化执法水平，可以对平台企业的以往交易数据进行收集分析，来对其未来的行为趋势做出一个预判，以便主动发现平台滥用算法行为的证据，尽早对企业进行相关警示和引导。预警式的监管能够使执法平台对于平台企业的算法利用有一个初步的了解，充分地适应平台领域竞争的动态特性，以弥补事后执法存在的滞后缺点。

平台经营者主体利用算法技术给市场带来的风险尚未完全被全面地了解。因此应加强对反垄断执法过程的更新和优化，强化执法机关的执法能力。“反垄断法规制由算法主导或辅助共谋的前提条件是存在算法与算法以及算法与竞争者之间达成、实施共谋，产生排除、限制竞争的负面效果或损害消费者利益的特定证据。”目前我国2022年8月新出台的反垄断法并没有对算法权力运行设定相关标准，为此立法上应对这些争议焦点作出回应。

首先应限制算法的应用范围。算法应用于很多领域中的决策过程，对他人利益具有一定的影响力，因此在涉及个人权益的算法权力运用方面应受到一定的限制。诸如司法裁判、个人隐私方面，决策不应由算法自主做出，防止公民的人身权利遭受到算法权力的侵害。算法权力滥用的风险主要来自算法不合理的运用，因此有必要对算法所使用的数据、范围进行严密的监管和审核。以避免平台用户的权益受损。其次，应当坚持算法权力运行的正当程序原则和比例原则。算法运行的基础是数据，而平台所收集到的各类数据可能存在偏差，并且自身的预测也可能出现歧视情况，因此算法运行应坚持正当程序原则以使算法能够受到有效的监督。要坚持算法使用的正当程序原则的前提是增强算法的可见性，平台用户只有知晓算法的存在、了解算法运行的程序才能在正当程序制度保护下进一步陈述申辩和寻求救济。并且平台往往既是“参与者”又是“裁判者”，扮演了双重角色的平台缺乏中立性，这使得算法技术的适用可能存在滥用的风险，并且不断巩固自身的力量。如果认识到算法权力异化的风险，就应当设定其运行的法律框架来对其进行规制以防止算法权力的滥用。同时应坚持比例原则，对算法运行机制采取各类控制措施，以明确它是否代表平台运营商的主观意图。对算法的使用采取谨慎的态度，防止其嵌入公私权力领域形成算法合谋。最后，加强算法权力的自我规制。平台经营活动不仅关系到企业自身盈利而且涉及社会的整体福利，因此应完善平台的自律机制。例如设定统一标准的算法透明度报告，要求定期公开算法运行状况，以此强调平台企业的社会责任，促进平台经济的健康发展。

2022年11月最高人民法院发出关于反垄断民事诉讼司法解释草案，其中第22条便规定了经营者利用算法、技术等手段达成垄断协议可依照反垄断法对其进行审查。为防止平台企业逃避反垄断监管，应完善算法权力的问责机制，将反垄断法规制对象集中在算法技术本身。建立问责机制应明确问责主体，也就是算法所涉及主体的范围。如美国参议院在2019年4月提出的《算法问责法案》中要求美国联邦贸易委员会对企业进行算法审查，使用的对象包括年收入超过5000万美元的公司，以及拥有超过100万消费者数据的数据代理商和企业。同时，可借鉴开发人员所采取的软件测试方法对算法运行进行定期测试，避免有害后果的产生。保障平台用户权益，不仅要对平台问责机制进行完善，也应赋予公民相应权利来对抗算法权力的滥用。平台经济涉及的主体不仅仅是消费者，也有平台内的经营者，要合理配置多方主体的权利以增加与算法权力对抗的力量。对于消费者，可以通过赋予公民个人数据权提高其获取算法信息的能力。公民个人数据现已成为企业的重要财产，若不及时确定公民个人数据权益，个人很难对抗企业对其隐私的侵害。此外，也可以配置公民应对算法权力的被遗忘权使公民具有要求平台删除更正相关信息的权利。

针对大型平台的垄断监管，需要加强执法机构的协同合作。应坚持反垄断法“经济宪法”地位，加强监管部门的合作。算法权力滥用行为不仅涉及平台经济领域的垄断风险，还包括消费者权益、个人隐私等权益侵犯，因此应联合社会多部门在算法运行监管、证据采集处理等方面进行配合调查。在数字经济时代，平台企业巨头因其“大而不能倒”的特性往往会诱发系统性风险的负外部性，单靠市场监管部门反垄断监管于事无补，多方进行共同进行反垄断监管契合平台经济发展的内在要求。

人工智能时代，算法如同燃料般为平台经济的成长和发展赋能，但由商业利益驱动的算法技术使用，难以规避其成为算法权力，沾染上个人私利。当前反垄断领域自身也在不断进行变革以应对算法治理和平台治理日益融合带来的挑战。目前我国对于算法权力滥用行为的法律规制路径正处于初步探索之中，这要求在之后的反垄断执法中继续总结归纳经验，梳理算法权力滥用行为可能产生的具体影响，将平台治理与算法规制共同推进，以完善反垄断法律规制的框架，促进我国平台经济的健康持续发展。

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