大型数字平台的增长导致一些观察人士声称合并政策过于宽松,无法保护消费者福利,这为反垄断政策改革提供了前提。我们通过探讨过去的合并对五大平台(谷歌、亚马逊、Facebook、苹果和微软)当前价值的相对重要性来解决这个问题。我们发现,与其他大型科技公司相比,合并对这些平台的规模并不那么重要。即便如此,也可以说这些平台的合并损害了效率。列出经常用来支持这一观点的组合,我们发现改革倡导者引用的此类合并往往与竞争或良性结果有关,而不是与垄断的形成相关的不利影响。进一步的分析(和政府诉讼)可能会为这种观点提供信息。
非常重要的是,标准涵盖了允许我们的设备互操作的技术组。蓝牙和 WIFI 是标准,汽车中的 OBD II 和智能手机上的 LTE 也是标准。由于标准化,所有设备的传输和数据处理方法都是相同的,因此设备制造商是谁并不重要。Apple 或三星的手机将能够访问相同的 WIFI 连接,福特或法拉利的检查引擎灯可以在同一家当地维修店读取。使用标准化技术对消费者、创新者和制造商都有广泛的好处,而实现这些好处的关键是专利制度。许多重要的高科技标准都是由来自许多公司的专家在标准制定组织 (SSO) 的支持下制定的。
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen&Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的,不归因于公司或其客户。所有错误,遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 (人工智能法),PE/24/2024/REV/1 OJ L,2024/1689,2024年7月12日,Refitals 99和105。2,例如,AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别,流媒体平台上的建议系统提供动力,智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型,经过对非结构化的,未标记的数据训练,可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz,K。Perset和J. Berryhill,“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing,No. 1,经合组织人工智能论文,巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici,“未知领域:生成AI,合并控制和Microsoft-Open AI Saga”,档案,人工智能和反果实,同意2-2024,第18页。 6参见,例如,E。Mollick,“ Chatgpt是AI的转折点”,《哈佛商业评论》(2022年12月14日)。2,例如,AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别,流媒体平台上的建议系统提供动力,智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型,经过对非结构化的,未标记的数据训练,可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz,K。Perset和J. Berryhill,“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing,No.1,经合组织人工智能论文,巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici,“未知领域:生成AI,合并控制和Microsoft-Open AI Saga”,档案,人工智能和反果实,同意2-2024,第18页。6参见,例如,E。Mollick,“ Chatgpt是AI的转折点”,《哈佛商业评论》(2022年12月14日)。7公司活跃在Genai领域中,例如,例如Aleph Alpha,Bloom(拥抱面),Claude(Anthropic),Cohere,Gemini和Gemma和Gemma(Google),拐点AI,Llama(Meta),各种版本的Mistral AI,Midjourney,Midjourney,sentability AI和Titan(titan)和Titan(Amazon)。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上,经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值,从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见,例如,Z.另请参见J. Seo等人,“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”,626自然,746-751(2024)。高盛在2023年进行的研究估计,Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7%,这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey,“生成AI的经济潜力:下一个生产力边界”,2023年,第24页,可在以下网址获得:https://www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛(Goldman Sachs),“生成AI可以将全球GDP提高7%”,2023年4月5日,网址为:https://www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”,其中可能包括以下市场:筹码制造,云基础设施的提供,数据许可,特定类型的AI劳动力的供应,生产力的供应,生产力的供应,供应特定的CHATBOT服务,特定手机助理服务的供应,供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会,“生成AI和虚拟世界中的竞争”,竞争政策简介第3/2024号,网址:https://competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要,但应注意的是,与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响,包括对与竞争不同的政策方面的监管,例如AI安全,数据和版权法。请参阅欧洲委员会,“生成AI和虚拟世界中的竞争”,竞争政策简介第3/2024号,网址:https://competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
根据JM§9-28.900(a)(3)(c),当收购方披露被收购实体的非法活动时,起诉小组应仅在当事方(i)满足反抗议部省力政策的所有相关要求的情况下,才应向收购方应用推定偏差; (ii)在合并或收购结束之前,自愿向反托拉斯司(以及联邦贸易委员会,如果委员会审查交易)的不当行为; (iii)签订协议,使反托拉斯分区满意(以及相关的是联邦贸易委员会),(a)暂停任何审查期限,直到发出有条件的宽大处理信或标记失误,以及/(b)否则,否则就不关闭委员会(委员会)的贸易(并在委员会中均不在委员会中,否则都不是在委员会的情况下进行委员会的委员发出宽大处理信或宽大处理标记到期。出于JM§9-28.900(a)(3)(c)的目的,在反托拉斯分区的情况下,当事人满足了第9-28.900(a)(a)(3)(c)(c)(c)(i)–(i) - (iii)节的要求,检方可以通过宣布的情况来证明这一行为或有条件的责任或条件。请参阅JM§7-3.340(b) - (c)。
Acknowledgements .......................................................................................................................
1 Sarah Griffith “这种 AI 软件可以在症状出现之前判断您是否有患癌症的风险” (2016 年 8 月 26 日) Wired https://www.wired.co.uk/article/cancer-risk-ai-mammograms。2 Eric Niiler “AI 能在法庭上成为公正的法官吗?爱沙尼亚这么认为” (2019 年 3 月 25 日) Wired https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。3 Roger Parloff “深度学习为何突然改变你的生活” Fortune (2016 年 9 月 28 日)。4 OECD 观察到“大多数零售商都会跟踪竞争对手的在线价格。其中三分之二使用自动软件程序,根据观察到的竞争对手的价格调整自己的价格”。 “算法与合谋:数字时代的竞争政策” (2017) OECD https://www.oecd.org/daf/competition/Algorithms-and-colllusion-competition-policy-in-the-digital-age.pdf 第 40 页。 5 “什么是卡特尔?” (2019 年 5 月) 新西兰商业委员会 https://comcom.govt.nz/business/avoiding-anti-competitive-behaviour/what-is-a-cartel。
1 Lancieri 是苏黎世联邦理工学院法学与经济学中心的博士后研究员,也是芝加哥大学布斯斯蒂格勒中心的研究员;Zingales 是罗伯特·C·麦考马克杰出创业服务教授,也是芝加哥大学布斯斯蒂格勒中心的教职主任;Posner 是芝加哥大学法学院的 Kirkland & Ellis 杰出教授。他在本文的早期草稿发布后加入了司法部;该版本和最终版本不一定反映司法部的观点。作者要感谢 Bill Kovacic、Tina Miller、Marc Winerman、Andrew Gavil、Daniel Crane、Fiona Scott Morton、Matt Stoller、Stefan Bechtold、Amit Zac、Gerard Hertig、Inge Graef、Jens Prufer、Giorgio Monti、Anna Tzanaki、Jens-Uwe Frank、Andrew Vivian、Frederic Marty、Vardges Levonyan 以及由《反垄断法杂志》、蒂尔堡法学院、曼海姆大学、《全球竞争评论》、Cote d'Azur 大学、CRESSE 和 ASCOLA 组织的研讨会和会议小组的参与者对本文不同阶段的评论。我们还要感谢 Lee Epstein 分享她的商业友好度评分数据;感谢 Simcha Barkai 分享他的司法部反垄断诉讼数据;感谢 Erik Peinert 与我们分享他在里根图书馆中发现的几份备忘录;感谢 Dino Christenson 分享法庭之友陈述数据。最后,我们感谢 Sima Biondi 和 Grant Strobl 提供的出色研究协助。
在当代美国科技领域,苹果、亚马逊、谷歌、Meta 和微软等公司通过提供表面上的“免费”服务发挥着无与伦比的影响力。本文质疑这种“免费”模式的真实性,认为消费者通过提供个人数据实际上是一种交换。我们批判性地审查了消费者福利标准在反垄断法中的应用,该标准使这些公司能够在不触发传统反垄断审查的情况下积累巨大的市场力量。法院一直避免将现有的反垄断原则应用于这些公司,主要是因为在消费者福利标准下过度依赖消费者价格作为竞争损害的试金石。我们认为,这种错误应用加剧了市场集中度,从而抑制了创新并对脆弱的消费者群体和小型企业造成不成比例的影响。为了纠正这种解释上的失误,我们主张将数据重新概念化为一种货币。这种理论转变将改善消费者福利标准应用中普遍存在的不协调现象,为监管机构和州检察长提供更细致的反垄断和消费者保护执法指标。本文分为四个部分
本文旨在通过一种非常规但务实的角度来解决 STM 问题,以帮助优化有效的合规治理。本文建议将太空反垄断机制作为一种务实和实用的工具,以实现 STM 在蓬勃发展的太空生态系统中的可持续目的。在加速太空商业化和私有化的背景下,在这种转变中掌舵新的太空反垄断框架可能确实被证明是一种灵活而决定性的工具,可以塑造 STM 的未来,并确保永久保护《外层空间条约》中规定的更高空间原则,这些原则构成了空间法的精髓。一方面,反垄断关键要素的例子包括公平竞争,另一方面,空间法的更高道德原则包括不歧视和利益共享。此外,在这两个极端之间,安全和商业分别依赖于无害干扰和竞争。为了解决所有这些因素,一个新的太空反垄断框架可能确实具有战略意义和益处,有助于激励创建一个适应性强、多中心、以行动为导向的治理机制,在新的商业太空参与者中引起强烈共鸣,并重申在投资回报之前可持续太空交通管理的重要性,同时仍然在长期内盈利。
•例如,在波斯湾公司诉BP W. Coast Prod。LLC,632 F. Supp。3d 1108(S.D.cal。2022),地方法院发现,原告没有表明信息交流的部分是阴谋,部分原因是被告不仅是竞争对手“,而且是客户和供应商”,这改变了“从信息交流中得出的允许推论范围”。