(KTSG) - Binh pháp của Tôn Tử có câu “Biết người biết ta, trăm trận trăm thắng”. Hiện nay, những công nghệ đột phá như trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, phân tích và nhận dạng những xu hướng mới với tốc độ đáng kinh ngạc, tự động hóa việc ra quyết định và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Vì vậy, AI giúp doanh nghiệp phản ứng ngay lập tức và thích ứng tốt hơn trước các thay đổi của bối cảnh thị trường. Tuy nhiên, việc tăng cường sử dụng các thuật toán tự học hoặc học máy đem lại nhiều thách thức cho pháp luật cạnh tranh, đặc biệt trong việc xác định thỏa thuận hạn chế cạnh tranh và lạm dụng vị trí thống lĩnh thị trường của những công ty có ưu thế về mặt công nghệ.
Khảo sát của Ủy ban châu Âu vào năm 2018 cho thấy có đến hai phần ba các nhà bán lẻ thương mại điện tử trong khối này sử dụng phần mềm ứng dụng thuật toán AI để tự động điều chỉnh giá cho phù hợp với đối thủ cạnh tranh.
Về bản chất, AI là một tập hợp các công nghệ tổng hợp dữ liệu bằng thuật toán được cấu trúc logic chính xác và có hệ thống, nhằm thực hiện một tác vụ cụ thể với sức mạnh của máy tính.
Trong đó, các thuật toán kỹ thuật số đại diện cho một chuỗi các bước tính toán chuyển đổi đầu vào thành đầu ra. Để các thuật toán hoạt động, chúng cần được cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ, không chỉ từ nội bộ doanh nghiệp.
Thị trường trực tuyến thường có mức độ minh bạch cao với các dữ liệu sẵn có về người tiêu dùng, giá cả hàng hóa, dịch vụ, hoặc giao dịch của đối thủ cạnh tranh. Do vậy, các thuật toán AI được sử dụng trên cơ sở dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn này để đưa ra các phân tích, đánh giá toàn diện nhất có thể.
Khảo sát của Ủy ban châu Âu vào năm 2018 cho thấy có đến hai phần ba các nhà bán lẻ thương mại điện tử trong khối này sử dụng phần mềm ứng dụng thuật toán AI để tự động điều chỉnh giá cho phù hợp với đối thủ cạnh tranh.
Đối với thuật toán định giá, chúng có thể được thực hiện thông qua các hệ thống phức tạp áp dụng đồng thời một hoặc nhiều thuật toán nhằm tự điều chỉnh giá của hàng hóa, dịch vụ cung cấp cho thị trường, dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ liên quan đến nhu cầu của khách hàng, chi phí của doanh nghiệp và/hoặc giá bán của đối thủ.
Tình hình cạnh tranh trên thị trường vì vậy sẽ thay đổi một cách đáng kể. Tốc độ và bản chất của việc ra quyết định liên quan đến giá cả, thiết kế sản phẩm, xác định thị trường mục tiêu, tiếp thị, quản lý chi phí và đầu tư sẽ được cải thiện.
Tuy nhiên, ở chiều hướng ngược lại, việc áp dụng thuật toán định giá rộng rãi hơn sẽ ngày càng dẫn đến tình trạng đồng bộ về giá (price coordination) và gây ra hệ quả hạn chế cạnh tranh.
Mặt khác, bản thân các thuật toán AI cũng gây ra tình trạng thống lĩnh thị trường hoặc độc quyền do rào cản về công nghệ. Việc tăng cường sử dụng các thuật toán tự học hoặc học máy vì vậy đem lại nhiều thách thức cho pháp luật cạnh tranh.
Khó xác định hành vi thỏa thuận hạn chế cạnh tranh
Thuật toán AI khiến quá trình giao tiếp để đạt được thỏa thuận hạn chế cạnh tranh thay đổi đáng kể. Theo cách truyền thống, các doanh nghiệp sẽ thiết lập cách thức giao tiếp với nhau về điều kiện thị trường của sản phẩm và dịch vụ mà họ đang kinh doanh, hoặc trao đổi các thông tin nhạy cảm để điều chỉnh chiến lược kinh doanh và thỏa thuận định giá, phân chia thị trường, phân khúc khách hàng nhằm gia tăng lợi nhuận.
Thỏa thuận hạn chế cạnh tranh vì vậy được định nghĩa là “bất kỳ hình thức phối hợp hoặc thỏa thuận nào giữa các công ty cạnh tranh với mục tiêu nâng lợi nhuận lên mức cao hơn mức cân bằng khi không có hành vi hợp tác xảy ra”.
Đối với hình thức thỏa thuận hạn chế cạnh tranh minh thị (explicit collusion) như thông qua việc thành lập cartel, thuật toán AI có thể được sử dụng như là công cụ thực thi và duy trì kết quả thỏa thuận hạn chế cạnh tranh.
Ngược lại, thỏa thuận hạn chế cạnh tranh ngầm định (tacit collusion) cho phép duy trì sự tồn tại của các đối thủ cạnh tranh, nhưng thiết lập cách thức phụ thuộc lẫn nhau mà không cần giao tiếp hay thỏa thuận trực tiếp.
Lúc này, các thuật toán điều hành (monitoring algorithms) được đưa vào phần mềm định giá tự động của những người bán hàng để họ không định giá thấp và chiếm mất khách hàng của nhau, khiến cho các hành vi kinh doanh trở nên đồng bộ, đồng thời, và đối ứng.
Các doanh nghiệp có vị thế thống lĩnh thị trường với lợi thế về công nghệ sẽ tận dụng điều này để thiết kế các thuật toán tối đa hóa lợi nhuận dựa trên nền tảng dữ liệu sẵn có thu thập được từ khách hàng và doanh nghiệp đối thủ, đặc biệt ở các thị trường năng động như dịch vụ viễn thông, ngân hàng, năng lượng, bán lẻ trực tuyến,…
Để ấn định giá, các thuật toán cần có khả năng trao đổi thông tin với nhau. Thuật toán từ công ty A (thuật toán A) sẽ cần có khả năng gửi giá đề xuất đến thuật toán B tại công ty B, thuật toán này sẽ cần có khả năng gửi phản hồi trở lại thuật toán A. Việc xác định cách thức giao tiếp về giá của các thuật toán này không phải là vấn đề lớn.
Tuy nhiên, trong trường hợp thuật toán A được thiết kế với câu lệnh “Sao chép giá của công ty B” và ngược lại, nhằm xác định mức giá bán của công ty đối thủ và định giá giống hệt để cạnh tranh, liệu có dễ dàng cho rằng công ty A và B có hành vi cấu kết nhằm thỏa thuận về giá với nhau hay không? Không thể loại trừ trường hợp công ty A và B “không hẹn mà gặp” đều cùng sử dụng một loại thuật toán với mục đích giống nhau.
Do đó, có thể thấy rõ môi trường kỹ thuật số cung cấp nhiều cơ hội để đạt được các hiệu ứng hạn chế cạnh tranh thông qua “hành vi song song có ý thức” (conscious parallelism), vốn chưa chắc đã có mục tiêu cấu kết với nhau giữa các doanh nghiệp, dù có thể dẫn đến kết quả là đồng bộ về giá.
Xét về mặt cơ chế, dù các thuật toán AI được thiết kế bởi con người, quá trình vận hành và tự học của chúng dựa trên mạng lưới thần kinh như bộ não người. Các thuật toán tự học nội bộ hóa bộ dữ liệu đó, phân tích một cách toàn diện bao gồm cả những khía cạnh mà con người còn không thể có khả năng nhận thức được, từ đó đưa ra các quyết định linh hoạt theo kinh nghiệm hoặc một cách trực quan như con người nhằm tìm ra giải pháp cho vấn đề.
Nói cách khác, thuật toán AI là sự tồn tại của hành vi có ý thức dưới dạng tiếp xúc trực tiếp hoặc gián tiếp, do đó có thể dẫn đến hệ quả hạn chế cạnh tranh và cấu kết với nhau, dù có được người thiết kế ban đầu định hướng hay không. Vì vậy, khó có thể xác định được kết quả cuối cùng mà việc áp dụng thuật toán mang lại là do con người mong muốn hay thuật toán tự áp dụng để điều chỉnh, chế tài.
Như vậy, câu hỏi đặt ra là việc sử dụng thuật toán trong kinh doanh có nên được xem là chính đáng để khắc phục những thất bại của thị trường, đặc biệt là về bất cân xứng thông tin, để giúp doanh nghiệp ra quyết định kinh doanh tốt hơn? Hay đây là một loại thỏa thuận hạn chế cạnh tranh mới thông qua việc đồng bộ hành vi bằng thuật toán trong thời đại kỹ thuật số? Liệu điều này có được cho phép, thừa nhận bởi pháp luật, cần giới hạn hay thậm chí là chế tài?
Đáng lưu ý hơn, làm sao có thể phát hiện và nhận dạng chính xác bản chất của hành vi này, và việc phân loại cần được thực hiện dựa trên tiêu chí gì? Đây là những câu hỏi rất khó trả lời, đặc biệt khi các học thuyết của pháp luật cạnh tranh hiện nay vẫn chỉ tập trung điều chỉnh hành vi của con người và xác định ý định của họ khi thiết lập thỏa thuận hạn chế cạnh tranh.
Thuật toán AI cho biết các hành vi đang diễn ra trên thị trường và khả năng phối hợp giữa các đối thủ cạnh tranh để thực hiện những quyết định chiến lược, ngay cả khi không có sự can thiệp của con người.
Điều này không chỉ được áp dụng bởi các doanh nghiệp muốn cấu kết mà còn có thể bởi hiệp hội hoặc một nền tảng chung để thông tin, thực thi và giám sát việc thực thi thỏa thuận hạn chế cạnh tranh.
Tiêu biểu, vào tháng 1-2016, Tòa án Công lý của Liên minh châu Âu (CJEU) đã ban hành phán quyết sơ thẩm về vụ kiện thỏa thuận hạn chế cạnh tranh liên quan đến hệ thống đặt chỗ du lịch trực tuyến E-TURAS.
Cụ thể, người sử dụng nền tảng trực tuyến này là các đại lý du lịch được cấp quyền truy cập vào hệ thống thư tín nội bộ. E-TURAS sẽ gửi thông tin đến ít nhất hai đại lý du lịch về mức khuyến mãi áp dụng cho các giao dịch trên nền tảng
. Người dùng nhận được thông báo của hệ thống về mức trần khuyến mãi và mức giảm áp dụng thống nhất. Nếu họ muốn áp dụng mức khuyến mãi riêng biệt, cần thiết phải tiến hành một số biện pháp kỹ thuật bổ sung.
Như vậy, việc tự động áp dụng thống nhất mức giá trần và khuyến mãi cho các đại lý du lịch có điều kiện giống nhau được Tòa án xem xét là loại thỏa thuận hạn chế cạnh tranh ngầm định. Người dùng nào nếu không phản đối chính sách này bằng lời nói hoặc hành động cụ thể sẽ được coi là vi phạm và chịu chế tài.
Phán quyết tương tự cũng được ban hành vào tháng 7-2018 cho hãng Asus Computer GmbH và Asus France SARL, trong đó Asus thậm chí ban hành chương trình định giá bán lẻ thống nhất bởi robot và mạng lưới trực tuyến nhằm xác định người tuân thủ sẽ được thưởng hoa hồng, còn ai vi phạm sẽ bị Asus liên hệ trực tiếp yêu cầu điều chỉnh giá.
Hành vi này của Asus đã bị CJEU tuyên phạt đến 63 triệu euro. Việc phổ biến AI trong nền kinh tế số hóa vì vậy dẫn đến nguy cơ thỏa thuận hạn chế cạnh tranh cao hơn, đặc biệt là khi kết quả áp dụng thỏa thuận trở nên ổn định hoặc có lợi hơn.
Hành vi lạm dụng vị trí thống lĩnh thị trường bằng thuật toán AI
Ngược lại với hiệu ứng hạn chế cạnh tranh, AI có thể đào sâu thêm khoảng cách về khả năng phản ứng nhanh với những thay đổi trên thị trường, mức độ chính xác của những dự báo và diễn giải dữ liệu, cũng như mức độ ứng dụng công nghệ để phát triển sản phẩm tốt hơn, rẻ hơn giữa các doanh nghiệp cạnh tranh với lợi thế về công nghệ khác nhau.
Các doanh nghiệp có vị thế thống lĩnh thị trường với lợi thế về công nghệ sẽ tận dụng điều này để thiết kế các thuật toán tối đa hóa lợi nhuận dựa trên nền tảng dữ liệu sẵn có thu thập được từ khách hàng và doanh nghiệp đối thủ, đặc biệt ở các thị trường năng động như dịch vụ viễn thông, ngân hàng, năng lượng, bán lẻ trực tuyến,…
Cụ thể, nhờ thuật toán định giá, các doanh nghiệp này sẽ định giá hủy diệt (predatory pricing) hoặc ép giá (margin squeeze) ở mức tối ưu và gần như ngay lập tức nhằm triệt tiêu các đối thủ cạnh tranh mà không cần theo một quy trình cụ thể nào như cách làm truyền thống.
Bên cạnh đó, việc phân biệt và ấn định giá theo từng nhóm khách hàng của doanh nghiệp có vị thế thống lĩnh thị trường có thể bị xem là lạm dụng vị thế này khi sử dụng thuật toán để tìm hiểu mức độ tiêu thụ và co giãn của cầu theo từng yếu tố, nhằm trục lợi và gây ra thiệt hại cho khách hàng.
Việc kết luận có hành vi vi phạm không đơn giản do tính chất phức tạp của thuật toán và khó xác định kết quả mang lại là do sự tiến hóa của thuật toán trong quá trình tự học và học máy, hay là do ý chí chủ quan của con người ngay từ ban đầu.
Ngoài ra, các doanh nghiệp có ưu thế công nghệ hoạt động trên nền tảng trực tuyến có thể dùng thuật toán khiến cho sản phẩm, dịch vụ của mình xuất hiện đầu tiên và nổi bật hơn trên trang kết quả tìm kiếm, thậm chí loại trừ phần hiển thị của các sản phẩm, dịch vụ cạnh tranh khác, tác động trực tiếp tới hành vi của khách hàng trong mối quan hệ theo chiều dọc.
Tiêu biểu, Ủy ban châu Âu đã tiến hành điều tra Amazon vào năm 2019 vì nghi ngờ doanh nghiệp này thực thi các chiến lược hạn chế cạnh tranh. Về cơ bản, Amazon đóng vai trò kép khi vừa là một nền tảng bán lẻ sản phẩm của mình trên trang web, vừa cung cấp một thị trường nơi người bán độc lập có thể giao dịch trực tiếp với người tiêu dùng.
Khi cung cấp thị trường cho người bán độc lập, Amazon liên tục thu thập dữ liệu về hoạt động kinh doanh của người bán độc lập trên nền tảng của mình và, theo Ủy ban châu Âu, có dấu hiệu sử dụng thuật toán để thu thập, xử lý các loại thông tin nhạy cảm để hạn chế cạnh tranh.
Trước đó hai năm, Google cũng bị điều tra vì hành vi tương tự khi sử dụng “lợi thế bất hợp pháp” về công nghệ thuật toán để khiến dịch vụ mình cung cấp xuất hiện ở vị trí dễ thấy hơn trên trang kết quả tìm kiếm.
Tuy nhiên, có hai luồng quan điểm liên quan đến tính pháp lý của vấn đề này. Quan điểm thứ nhất cho rằng hành động của Amazon và Google là khai thác nguồn dữ liệu nhạy cảm có liên quan tới người tiêu dùng và giao dịch không được công khai, chứ không chỉ đơn thuần là kết quả của các yếu tố trên thị trường thay đổi.
Từ đó, việc sử dụng dữ liệu của các nhà bán lẻ khác được xem là hành vi phản cạnh tranh, dù những dữ liệu này có thể không được bảo vệ dưới khung pháp lý của quyền sở hữu trí tuệ. Đây là điểm mà những người theo luồng quan điểm còn lại chỉ trích, vì nó quá khắt khe và không có cơ sở pháp lý vững chắc.
Hơn nữa, trong thị trường độc quyền nhóm (oligopoly), chỉ có một số ít người bán và nhiều người mua, các thông tin thường khá minh bạch và dễ tiếp cận, đặc biệt trên nền tảng trực tuyến, vì vậy việc khai thác dữ liệu trong trường hợp này không nên được xem là vi phạm.
Thậm chí, Ủy ban Thương mại tự do của Mỹ còn xét thấy việc Google thể hiện nội dung có lợi cho mình thông qua thuật toán và cách thiết kế giao diện có thể được xem là cải thiện chất lượng của sản phẩm, ở đây là trang web hiển thị kết quả. Điều này thực hiện được là vì công ty này khai thác lợi thế của chính bản thân về khía cạnh công nghệ, vì vậy không thể được xem là hạn chế cạnh tranh.
Ngoài ra, nếu bỏ qua yếu tố vị trí thống lĩnh thị trường của Amazon và Google trong lĩnh vực được điều tra, việc các doanh nghiệp nhỏ có hành vi khai thác dữ liệu tương tự có phải đối mặt với cáo buộc vi phạm pháp luật hay không? Nếu không, việc đưa ra hai kết luận khác nhau như vậy dựa trên cơ sở nào về khía cạnh kinh tế lẫn pháp luật?
Vì vậy, các cuộc điều tra về hành vi bị cho là lạm dụng vị trí thống lĩnh thị trường này thường gặp khó khăn khi xác định quy định áp dụng và bị đình chỉ, hoặc nếu có kết luận cũng gây tranh cãi về mặt pháp lý vì luật chưa điều chỉnh đầy đủ những hành vi này.
Vấn đề cần lưu tâm cho những nhà làm luật
AI, giống như nhiều công nghệ đột phá khác, có tiềm năng mang lại lợi ích cho doanh nghiệp và người tiêu dùng. Tính đến năm 2021, Việt Nam đã phát triển AI mạnh mẽ, trở thành quốc gia đứng thứ 62 toàn cầu và đứng thứ 6 trong ASEAN về chỉ số sẵn sàng AI.
Tại Việt Nam, rất nhiều doanh nghiệp ở các lĩnh vực như công nghệ, tài chính, ngân hàng, y tế,... đã đưa AI vào trong các quy trình nghiệp vụ. AI không chỉ được ứng dụng trong việc tiêu chuẩn hóa quy trình sản xuất nội bộ hay đảm bảo môi trường lao động, mà còn tác động tới khách hàng trong mối quan hệ chiều dọc như tư vấn mua hàng bằng chatbot, tiếp thị sản phẩm, phân tích nhu cầu thị trường.
Trong môi trường trực tuyến như thương mại điện tử, AI hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng vượt trội. Tuy vậy, công nghệ cũng có thể góp phần làm phát sinh các hình thức hạn chế cạnh tranh mới trên thị trường số hóa.
Đứng trước bài toán mà thời đại số hóa và công nghệ đột phá đặt ra, có nhiều cuộc thảo luận về cách mà pháp luật cần phải can thiệp để đảm bảo tính minh bạch và công bằng trên thương trường.
Thách thức mà AI mang lại cho những nhà hoạch định chính sách và pháp luật cạnh tranh không chỉ dừng lại ở việc bổ sung, hoàn thiện những quy định sẵn có, mà thậm chí cần phải củng cố lại các học thuyết pháp lý và cách diễn giải về pháp luật cạnh tranh cho phù hợp với bối cảnh mới.
Vì vậy, trong số nhiều đề xuất được các học giả khắp nơi bình luận, người viết cho rằng điều quan trọng nhất và trước hết là xác định rõ học thuyết, tư tưởng nền tảng của pháp luật cạnh tranh.
Cụ thể, quy định pháp luật về cạnh tranh được thiết lập để đảm bảo rằng tất cả người chơi, bất kể quy mô hay nguồn lực nào, đều có cơ hội và động lực như nhau để thành công.
Theo nghĩa đó, những người chơi trên thị trường có quyền tạo ra hoặc tận dụng tối đa nguồn lực mà họ có, ví dụ như quyền sở hữu trí tuệ, bí quyết kinh doanh, mạng lưới khách hàng, chiến lược thương mại, công nghệ,...
Do vậy, dù ý thức được các tác động của công nghệ, cần tránh diễn giải pháp luật về cạnh tranh quá chặt chẽ, vì việc tập trung khắc chế mặt tiêu cực của công nghệ mới sẽ bóp nghẹt động năng về tiến bộ, sáng tạo trên thị trường.
Tiếp đó, khi cần xác định tính pháp lý của một hành vi ứng dụng công nghệ AI có dấu hiệu thỏa thuận hạn chế cạnh tranh hay lạm dụng vị trí thống lĩnh thị trường, nhà làm luật nên tham khảo ý kiến của các chuyên gia, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ, để tìm hiểu bản chất và cách thức thi hành của thuật toán.
Liệu thuật toán có được thiết kế để tạo điều kiện cho các thỏa thuận hạn chế cạnh tranh hay không? Liệu doanh nghiệp có biết về khả năng này hay không? Khả năng tự học máy và dẫn đến hệ quả hành động song song hoặc cấu kết làm hạn chế cạnh tranh của thuật toán ở mức độ nào? Các tác động gây ra trên thị trường là gì? Đây sẽ là những câu hỏi mà quá trình tìm kiếm đáp án sẽ không chỉ nằm từ một phía.
(*) Giảng viên khoa Luật Quốc tế, trường Đại học Luật TPHCM
