Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики. Ариэль Эзрахи

вызывает подозрение, что «издержки» стали слишком высоки и вышли из-под контроля. Многие из нас не знают, какие именно наши данные собираются, как их используют, когда, кто и с какой целью. Более того, мы выражаем растущую озабоченность нарушением приватности из-за отслеживания, массового сбора и использования наших персональных данных. Известно, что свыше «90 % американцев чувствуют, что они утратили контроль над тем, как их персональная информация собирается и используется в интернете»¹¹.

      Эта озабоченность приватностью будет усиливаться. Цифровизация информации, растущее использование нами «умных» технологий, а также рост онлайновых рынков значительно увеличили объем и многообразие доступных данных. Наша информация (цифровые данные) служит ценным товаром, который превращается в адресную рекламу, продажи и деньги. В большие деньги. Поэтому неудивительно, что бизнес вкладывает большие ресурсы в массовый сбор и анализ таких данных, а многие крупные информационно-технологические компании, как мы увидим, рассматривают технологии защиты приватности как угрозу. Эти тенденции создают новых контролеров доступа и новые разновидности рыночной власти. Они также могут привести к возникновению новых форм антиконкурентной деятельности, которые снизят наше благосостояние.

      Механизмы ограничения конкуренции

      В последующих главах выявляется, каким образом рост использования сложных компьютерных алгоритмов и новая рыночная реальность способны значительно изменить наши представления о конкуренции в худшую сторону: возникают более стойкие виды сговора (недоступные для правоприменителей), усовершенствованные формы ценовой дискриминации и цифровые монополии. Последние, за счет контроля над ключевыми платформами (например, операционной системой смартфона), определяют содержание потока персональных данных пользователя и выбирают тех, кто сможет на пользователе заработать.

      Описанные ниже сценарии не являются гипотетическими. Антимонопольные ведомства уже пытаются предотвратить обозначенное развитие событий. Должностные лица из США, Великобритании, Франции и Германии, ссылаясь на наши прежние работы, публично признали возможность негативного эффекта от реализации указанных сценариев и сомневаются в достаточности существующих правоприменительных инструментов¹². Многие правоприменители в частном порядке поделились с нами обеспокоенностью тем, что их инструментарий временами будет недостаточен, чтобы предотвратить ущерб и устранить его последствия.

Сговор: от прокуренных номеров к душным центрам обработки данных

      Как мы видели в главе 2, различные отрасли переходят от модели, когда цены на товары проставляют сотрудники магазина, к динамическому и дифференцированному ценообразованию, при котором цены быстро рассчитывают и обновляют сложные компьютерные алгоритмы. Временами динамическое ценообразование целесообразно: один из рассматриваемых нами примеров – «умные» паркоматы в Сан-Франциско. Но по мере перехода