АЛГОРИТАМСКО ДОГОВАРАЊЕ: КОРПОРАТИВНАОДГОВОРНОСТ И ПРИМЕНА НА ЧЛЕН 101 ОД ДФЕУ
DOI:
https://doi.org/10.46763/Keywords:
алгоритамско договарање – европско право на конкуренција – член 101 од ДФЕУ – Закон за вештачка интелигенција – договорена пракса – усогласеност по дизајнAbstract
Алгоритамското договарање претставува еден од најзначајните
предизвици за современото конкурентско право, особено во
контекст на дигитализираните пазари и зголемената употреба
на вештачка интелигенција при донесување на деловни одлуки.
Овој труд има за цел да ја анализира применливоста и
ефективноста на член 101 од Договорот за функционирањето на
Европската Унија (ДФЕУ) во случаи на алгоритамска
координација каде што традиционалните концепти на
„договор“ и „усогласена практика“ се доведени во прашање
поради отсуство на директна човечка интеракција. Зголемената
зависност од вештачката интелигенција за одредување на
пазарните цени доведе до закана од автоматизиран дослух, каде
што алгоритмите го усогласуваат однесувањето на пазарот меѓу
конкурентите без експлицитна човечка согласност. Преку
правно-доктринарна анализа на релевантната регулаторна
рамка, судската пракса и теоретската литература, трудот ја
испитува можноста за квалификација на различните форми на
алгоритамско договарање како забранети форми на колузија.
Посебен акцент се става на прашањето за утврдување на
корпоративна одговорност за однесувањето на автономните
алгоритми, како и на доказните стандарди потребни за
утврдување на усогласена практика. Трудот заклучува дека
иако член 101 ДФЕУ формално се применува врз дигиталните
системи, неговата практична примена е ограничена од
традиционалната зависност од свесна човечка координација
што наметнува потреба од доктринарна еволуција и
регулаторна адаптација кон строга алгоритамска одговорност.
Downloads
References
Axelrod, R. (1984). The evolution of cooperation. Basic Books.
Court of Justice of the European Union. (2016, January 21). Eturas UAB and
Others v Lietuvos Respublikos konkurencijos taryba (Case C-74/14).
European Commission. (2018, July 24). Decision in Case AT.40182 – Asus,
Denon, Philips, Pioneer.
European Union. (2016). Consolidated version of the Treaty on the Functioning
of the European Union, Article 101.
Ezrachi, A., & Stucke, M. E. (2016). Virtual competition: The promise and perils
of the algorithm-driven economy. Harvard University Press.
Gawer, A. (2016). Competition policy and regulatory reforms for big data:
Propositions to harness the power of big data while curbing platforms’
abuse of dominance. OECD Competition Committee. oecd.org
Hickman, L. (2013, July 1). How algorithms rule the world. The Guardian.
theguardian.com
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553),
436–444. toronto.edu
Lee, J. B., & Taknomo, K. (2016). Comparison of several short-term traffic speed
forecasting models (arXiv:1609.02409v1). arXiv. arxiv.org
Moschovakis, Y. N. (2001). What is an algorithm? In B. Engquist & W. Schmid
(Eds.), Mathematics unlimited—2001 and beyond (pp. 919–936).
Springer. cmu.edu
Swarup, P. (2012). Artificial intelligence. International Journal of Computing and
Corporate Research, 2(4). ijccr.com
Vestager, M. (2025). Algorithms and competition: Next generation enforcement.
European Competition Policy Review.
