数字经济,大量有序增长的数据为算法发展提供了充足养分,越来越多的经营者通过算法辅助经营行为,提高经营效率。但是,当计算机算法帮助经营者达成经营一致行为时,算法共谋便产生了。随着人的意志在经营行为中所发挥的作用越来越小,算法共谋可以分为四个场景,信使场景、中心辐射场景、预测型代理人场景、电子眼。由于上帝视角、人工智能自主学习的存在,电子眼下,市场信息是完全透明的,算法成为提供市场供需平衡的工具,不将其作为垄断协议加以规制。其余三种场景,因为算法的隐蔽性、算法结果的动态性,和算法致使共谋变得更为稳定,使现有法律很难将经营者的一致行为认定为垄断协议,但在市场中确实产生了垄断协议的效果。根据现有的反垄断法,只能完全规制部分算法共谋场景,而算法共谋将对反垄断法的修改、实施带来挑战。立法上,首先,算法代表效率,代表创新。反垄断法代表公平与效率,代表打击垄断。算法可能带来垄断协议问题,产生对公平竞争的不利影响,同时算法又对市场运行效率产生有利影响,从而产生公平与效率立法目的冲突的问题。当反垄断法产生多元价值冲突问题时,需要反垄断立法机构保持反垄断立法的谦抑性理念,审慎的对冲突问题进行监管。其次,部分计算机辅助共谋场景可以规避反垄断法关于垄断协议认定条件的规定,产生算法共谋很难被认定为垄断协议的情形。当出现现有反垄断法律法规不能规制的问题时,需要完善相应的法律法规,若对问题的研究还处于研究阶段,则需要先对问题在反垄断法上做出原则性的规定,再根据实际情况通过法规或其他规范性文件的形式对问题进行详细规定。最后,算法共谋可能会带来反垄断法内部及其与其他法律之间的竞合与冲突问题,需要反垄断立法机构在完善反垄断法律法规的同时,协调好竞合与冲突的问题。执法上,首先,算法具有隐蔽性,使得以突击检查和宽恕原则为发现范式的调查模式效率降低,从而导致算法共谋产生后难以被反垄断执法机构所发现。反垄断执法机构需要启用新的方式调查算法共谋问题,如市场调研和事先谈话机制,通过大数据监测市场情况,并在垄断协议尚未发生之前,事先与相关经营者沟通以预防垄断协议发生。其次,在中心辐射场景下,算法的研发与使用的主体相分离。与经营者决策相关的重要信息集中于研发者,再通过算法合成结果直接反馈至使用者处的运作模式,代替了经营者之间彼此信息传递或意思联络的达成垄断协议的方式,使得反垄断执法机构难以举证证明中心辐射场景中经营者意思联络的存在,从而难以将其认定为垄断协议加以处罚。需要采用间接证据推定规则,弱化对该场景中意思联络的证明要求,以便对其进行规制。最后,算法的广泛运用,可能打破市场竞争状况的限制,引发各个行业内出现有意识的平行行为,数量大,范围广,大大增加了反垄断执法机构的执法难度,从而导致执法成本的提高。需要对有意识的平行行为适用承诺制度,当反垄断执法机构发现该种行为时,由相关经营者做出承诺,在规定的时间内更改行为,并适当辅以承诺价格变动时间、频率等限制,以减少因使用算法而对市场竞争带来的不利影响。