Перспективы применения технологии искусственного интеллекта в противодействии антиконкурентным соглашениям: сравнительно-правовой анализ опыта США, КНР и России

Введение.

Активное применение технологий искусственного интеллекта (далее – ИИ) в повседневную жизнь стало возможным не только благодаря совершенствованию научно-технического прогресса, но и также благодаря особому вниманию и стимулированию данной технологии на национальном [1-3] и наднациональном уровне [4].

Необходимо отметить, что одним из значимых положений на уровне национальных стратегий иностранных государств и России является выделение отдельной категории вопросов, связанных с регламентацией применения ИИ в публичной деятельности. Авторы данной статьи предлагают рассмотреть регламентацию и практику применения технологий ИИ в рамках контрольно-надзорной деятельности антимонопольных органов США, КНР и РФ.

Целью данного исследования является определение оптимальной правовой конструкции осуществления контрольно-надзорной деятельности с применением ИИ в сфере пресечения антимонопольных правонарушений.

В качестве объекта исследования выступают нормативно правовые акты, в т.ч. судебные и правоприменительные акты США, КНР и Российской Федерации в области регулирования общественных отношений в области антимонопольного права, отдельные акты, связанные с правовой оценкой деятельности хозяйствующих субъектов, противоправно использующих технологии ИИ в целях получения конкурентных преимуществ, а также академические публикации по исследуемой проблематике.

Методология исследования включает комплекс философских, общенаучных, специаль - но-научных методов познания, включая, диалектический, системный, структурно-функциональный, герменевтический, сравнительно-правовой, формально-юридический (догматический), толкования и др. Особый акцент делается на толковании права и сравнительно-правовом методе в целях определения оптимальных правовых конструкций для контрольно-надзорной деятельности антимонопольных органов представленных стран и имплементации эффективных решений в отечественную практику.

Антимонопольный контроль с применением ИИ в США.

Рассматривая опыт США по регулированию и противодействию антикартельных соглашений, в т.ч. с применением ИИ, необходимо отметить отсутствие прямой фиксации систем, работающих для данных целей внутри органов власти.

Нормативно правовой основой выступают следующие законы:

1. Закон Шермана[5]: первый закон, принятый в США в 1890г., направленный на противодействие антиконкурентным практикам путем заключения соглашений, ограничивающих конкуренцию (картели), а также запрещающий монополизацию рынков.

2. Закон Клейтона [6]: дополняет и уточняет положения антимонопольного законодательства, детализирует запреты со сделками, связанными с корпоративными процедурами по слияниям и поглощениям, в результате которых присутствует риск угрозы конкуренции, путем создания монополий.

3. Закон о Федеральной торговой комиссии[7]: регламентирует права и полномочия комиссии, в области противодействия антиконкурентным практикам.

С учетом особенностей прецедентного права и административной практики основными регуляторами общественных отношений в сфере конкуренции выступают Министерство юстиций США, ранее упомянутая Федеральная торговая комиссия и суды США.

В контексте административных мер пресечения антиконкурентных практик необходимо отметить, изданное в 2024 году Министерством юстиций США руководство, по оценке программ корпоративного комплаенса в уголовных антимонопольных расследованиях, где компаниям предлагается детализированный перечень вопросов по выявлению антиконкурентных соглашений внутри компаний или при участии в закупочных процедурах [8]. В рамках данного перечня особый акцент делается на выявлении косвенных признаков сговора на торгах (ценовое поведение участников и т.д.). Данные обстоятельства в последствии учитываются при определении степени виновности субъекта противоправных действий при привлечении к гражданской и уголовной ответственности. Помощник генерального прокурора Слейтер Г. на конференции в Фордхэмском университете дополнительно отметил, что органы власти нацелены на усиление контроля в отношении антиконкурентных практик, где используется ИИ [9].

В контексте внедрения технологий ИИ в анализ антиконкурентных практик со стороны органов власти необходимо отметить общую направленность усилий на развитие доминирования в технологическом аспекте решений на базе ИИ в США [2], на выработку более гибких инструментов контроля за использованием ИИ с учетом необходимости совершенствования национального законодательства США [10].

Нельзя не отметить, что в отсутствии прямо зафиксированных законодательством инструментов анализа деятельности хозяйствующих субъектов на конкурентов в США присутствуют коммерческие решения, направленные на анализ рыночной активности. Одним из примеров данного решения является деятельности компании Govini, которая проводит анализ закупок для нужд американского военно-промышленного комплекса (ВПК) [11]. Предлагаемый данной компанией продукт позволяет планировать закупки для нужд ВПК, сопоставлять ценовые предложения, проводить интеллектуальный анализ цепочек поставок (начиная с самого сырья и места его происхождения, заканчивая анализом влияния данного сырья на компонентную базу готового решения). Отдельные технические решения так же представлены коммерческими компаниями для автоматизации подачи заявок на участие в тендерах объявляемых органами власти США, позволяющих сократить время на подготовку и анализ закупочной документации [12-13].

В контексте правоприменительной практики в отношении алгоритмических сговоров в США, необходимо отметить сформировавшуюся практику рассмотрения данных дел, в т.ч. для отдельных типовых категорий споров [14]. Данный подход позволяет юристам оценить потенциальные правовые риски при последующем судебном обжаловании действий их компаний или должностных лиц, использующих ИИ для извлечения выгоды, в т.ч. в контексте антимонопольных рисков.

На уровне доктринальных исследований необходимо отметить позицию Ховенкампа Х., который отмечает, что действующие нормативно-правовые акты в США, оставляют большую зону неурегулированности в отношении добросовестной и антиконкурентной практики применения <+ ИИ, ввиду чего большая нагрузка ложится на суды, которые вынуждены уточнять положения действующего законодательства [15]. Данную проблему также поддерживают ряд ученых [16- 18], которые настоятельно рекомендуют детализировать правила ведения предпринимательской деятельности ранее упомянутыми органами власти, поскольку не всякий набор согласованных алгоритмических действий может быть направлен на ограничение конкуренции.

Антимонопольный контроль с применением ИИ в КНР.

Рассматривая опыт КНР в области регулирования технологий ИИ для целей антимонопольного права, необходимо отметить следующую нормативную базу:

1. Антимонопольные рекомендации Антимонопольной комиссии Государственного совета в сфере платформенной экономики [19]:

основополагающий акт, который направлен на пресечение недобросовестных практик вертикальных и горизонтальных соглашений с применением алгоритмических инструментов (в т.ч. ИИ) (ст.5-8, 22 указанного документа).

2. Антимонопольный закон Китая [20]: комплексный акт, направленный на пресечение недобросовестных практик, в т.ч. содержит специализированный состав для компаний, занимающих доминирующее положение на рынке (ст. 22 и др.).

3. Положения об управлении алгоритмическими рекомендациями в интернет-услугах [21]: документ предписывает компаниям раскрывать принципы работы алгоритмов, размещающих информацию в сети «Интернет» и определяет требования к указанным компаниям по предотвращению недобросовестной конкуренции.

4. Закон Китайской Народной Республики о борьбе с недобросовестной конкуренцией [22]: данный акт содержит базовые подходы к регламентации видов недобросовестной конкуренции и фиксации ответственности для участников данных действий.

Основополагающим органом Китая, осуществляющим контроль и надзор за соблюдением антимонопольного законодательства, выступает Государственное управление по регулированию рынка Китая. Следует отметить, что вступающие в силу в октябре 2025 года поправки в Закон о борьбе с недобросовестной конкуренцией существенно расширяют регулирование правоотношений в сети «Интернет» и области применения алгоритмических инструментов, используемые компаниями в КНР [23-24].

В рамках указанных поправок дополнены составы недобросовестной конкуренции в Интернете, которые включают такие понятия как «незаконное получение данных» и «злонамеренные транзакции/обратная очистка заказов», предписаны требования к операторам платформ воздерживаться от принуждения или неявного требования по реализации товаров, работ и услуг по цене ниже себестоимости, а также дополнена возможность «мягкого» правоприменения, по исправлению правонарушения в течении установленного срока.

Следует отметить, что ИИ, используемый органами власти Китая для целей антимонопольных расследований, прямо не зафиксирован правовых актах.

В контексте правоприменительной практики КНР необходимо отметить знаковое дело в отношении Alibaba, в котором Государственное управление по регулированию рынка Китая оштрафовало компанию на 18,228 млрд юаней, за запрет розничным продавцам, оперирующих на платформах компании, работать на конкурирующих платформах или участвовать в акциях, предлагаемых конкурентами [25]. В продолжение логики ценовой и инфраструктурной дискриминации необходимо отметить, жалобу Hangzhou Hauswirt Smart Appliance Ltd, поданную в управление относительно онлайн-ритейла JD.com [26], которая алгоритмически снижала продажу услуг заявителя без согласования с ним. Практика рассмотрения недобросовестных алгоритмических действий охватывает сферы финансовых услуг [27], гостиничного бизнеса [28] и др. области [29].

Следует учесть, что правоведы из КНР отмечают, что действующая система регулирования антиконкурентного применения технологий ИИ в первую очередь направлена на контроль субъектов, занимающих доминирующее положение на соответствующем рынке (в т.ч. связанным с оборотом данных) и основной акцент направлен на препятствование ценовому манипулированию с использованием систем ИИ [30]. При этом нельзя не отметить, что данный подход ориентирован на устранение нарушений постфактум, а возможности прогнозирования и предотвращения нарушений с использованием систем ИИ имеют теоретическую правовую базу, но требуют практической апробации, которая только формируется. Развивая положения Ли К. (см. автора выше), Ван Й. и Лай С. на основе проведенного исследования текстов решений Государственного управления по регулированию рынка КНР отмечают необходимость доработки и фиксации в актах инструментов, в т.ч. алгоритмического анализа поведения участников, использующих ИИ в целях злоупотре- бления доминирующим положением [31]. Ван Б. отмечает, что необходимо дополнительно вводить критерии определения доминирующего положения через определения влияния на данные, на платформы и на пользователей. Данный подход к детализированной классификации влияния хозяйствующего субъекта позволит более точно определять рыночную власть и последствия алгоритмического влияния на экономическую деятельность субъекта [32].

Антимонопольный контроль с применением ИИ в России.

В рамках применения ИИ в сфере публичного контроля за пресечением антиконкурентных соглашений в рамках отечественных государственных закупок и иных сферах необходимо обратить внимание на систему ГИС «Антикартель» (ГИС).

Правовой статус данной системы был закреплен в статье 9.3 Федерального закона от 26.07.2006 № 135-ФЗ «О защите конкуренции» (Закон о защите конкуренции). В пункте первом определяется назначение данной системы, которое направлено как на профилактическую, так и на плескательную функцию ГИС в рамках осуществления соответствующего обмена информации. Оператором и владельцем обрабатываемой информации данной системы выступает ФАС России, а порядок функционирования данной системы регламентируется актами Правительства Российской Федерации. Согласно открытым сведениям, проект Постановления Правительства РФ содержит детализированный порядок применения данной системы [33].

Необходимо отметить, что данная информация не допускает обработку информации, которая содержит государственную тайну (п.4.). Основными целями применения данной системы с элементами ИИ являются пресечение антиконкурентных соглашений, автоматизация анализа закупок, торгов на наличие нарушений антимонопольного законодательства, синхронизация информационного взаимодействия с иными системами. Структура системы содержит большое количество подсистем, обеспечивающих рекомендательно-аналитический блок работы, который помогает в сборе доказательной и аналитической базы данных сотрудникам ФАС России при проведении проверок в отношении хозяйствующих субъектов.

Используемый ИИ должен выявлять признаки правонарушений с помощью риск ориентированного подхода и ранжирования потенциальных угроз сговора в количественном выражении, выявлять аффилированность и иные закономерности и зависимости при принятии решений.

Вместе с тем Закон о защите конкуренции не подразумевает полностью автономного функционирования ИИ в рамках контрольно-надзорной деятельности (гл. 29), поскольку установление виновности хозяйствующего субъекта или должностных лиц устанавливается Комиссией ФАС России в рамках рассмотрения дела о нарушении положений антимонопольного законодательства. Согласно Разъяснению № 3 Президиума ФАС России [34], Комиссия ФАС России будет руководствоваться косвенными признаками картельного сговора на основе «цифровых следов», которыми являются попеременное участие в торгах, отсутствие или незначительное снижение цены в ходе торгов или иные ценовые паттерны, отличающиеся от стандартной рыночной практики (в т.ч. схемы «таран»), идентичные IP-адреса и т.д. Данный подход к детализации косвенных признаков позволяет ГИС автоматизировать большое количество рутинных задач исполняемых должностными лицами ФАС России.

На уровне доктринальных исследований необходимо отметить работы Эриашвили Н.Д. и Литвиненко А.Н., которые провели комплексный анализ действующих интеллектуальных систем контроля пресечения антиконкурентных соглашений в общемировой практике. Вместе с тем авторы отмечают, что при всех преимуществах заявленной автоматизации в различных юрисдикциях остается неурегулированным вопрос обеспечения качественных баз данных, используемых для обучения и постоянного совершенствования ИИ [35].

Развивая указанный выше тезис в контексте отечественной, ГИС, Паршин К.И. отмечает необходимость дополнительного совершенствования систем мониторинга, используемых ГИС, при анализе противоправной деятельности участников антиконкурентных соглашений в закупках. Автор предлагает синхронизировать ЕИС в сфере закупок с действующими технологиями распределенных реестров, использующих цифровые финансовые активы, которые могут быть в т.ч. направлены на подкуп сотрудников контрактных служб [36]. Одним из возможных решений заявленных проблем может являться дополнение и развитие действующих соглашений между ФАС России и Росфинмониторинга [37], а также с иными профильными органами власти. Эти меры позволят комплексно и однозначно интерпретировать деятельность хозяйствующих субъектов на товарных рынках, в т.ч. синхронизируя информационные системы и выработки всеобъемлющих алгоритмических подходов, а также обеспечат перспективное формирование новых категорий лиц (электронные лица органов исполнительной власти), использующих ИИ для публичных целей [38]. Заключение На основании проведенного выше исследования можно сформулировать следующие предложения и рекомендации по потенциальному совершенствованию отечественных подходов к надзору за деятельностью хозяйствующих субъектов посредством использования технологии ИИ:

– Одним из значимых инструментов антимонопольного регулирования по мнению авторов выступают инструменты предварительного контроля за деятельностью хозяйствующих субъектов. В это связи для целей эффективной имплементации системы ГИС «Антикартель» в отечественную практику может выступить дополнительное разъяснение со стороны Президиума ФАС России по деятельности данной платформы, а также практические рекомендации для антимонопольного комплаенса внутри хозяйствующих субъектов по нивелированию рисков некорректной интерпретации их действий (проведение образовательных мероприятий со стороны ФАС России, актуализация разъяснения ФАС в части определения картельных сговоров, предупредительный характер со стороны ФАС России об оценке действий добросовестных участников рынка в отношении спорных ситуаций, которые оцениваются ИИ).

– Несмотря на указанные выше мероприятия, для ФАС России, равно как и для любого другого органа власти, осуществляющего контрольно-надзорную деятельность, будет сохраняться проблема поведенческой адаптации, которая на уровне жестких алгоритмов работы ГИС «Антикартель» может быть просчитана потенциальным правонарушителем и использована в своих корыстных интересах. Данную ситуацию, по мнению авторов, можно решить путем однозначной квалификации таких действий как отягчающих при определении штрафов (в рамках КоАП РФ) и лишения свободы (в рамках УК РФ).

– В контексте межведомственного взаимодействия, в целях эффективного использования ГИС «Антикартель» и иных систем, которые есть у других органов власти, рекомендуется выработка единых стандартов данных и государственной сертификации систем ИИ, в целях минимизации технических и правовых рисков на этапе эксплуатации систем.

Синергия систем ФАС России и Росфинмониторинга позволит эффективнее решать поставленные государством задачи.