Algoritmos e suas repercussões nas infrações concorrenciais

O tempo do direito não é o da economia, e muito menos dos avanços tecnológicos da sociedade. Por partirem de racionais distintos[1] – um dualismo entre a dinamicidade da evolução econômico-tecnológica, onde se criam novas formas e regras de interação que desafiam a aplicação de dogmas e institutos jurídicos, e o direito que preza pela segurança jurídica e estabilidade na interpretação e aplicação de normas[2] –, é natural que surjam dificuldades na aplicação (ou moldação) do ordenamento jurídico à novos tipos de fatos e relações sociais.

Isto se observa quando da caracterização de infrações concorrenciais e responsabilização antitruste em face do crescente desenvolvimento, aprimoramento e uso de algoritmos. A atuação destes mecanismos pode ser anticompetitiva sem partir necessariamente de acordos explícitos entre agentes físicos, sendo possível que suas ações não partam de uma determinação humana quando da tomada de decisões, mas sim da inteligência artificial (i.e., ausente o componente humano na eleição de um meio para alcançar determinado fim).

É provável que este cenário – em que mesmo que não haja acordo entre agentes físicos um componente de tecnologia ou metodologia seja capaz de intervir no equilíbrio da concorrência – promova alterações nas formas de combate a condutas anticompetitivas. Questões tradicionais de agente infrator, intenção e provas de um conluio entre concorrentes poderão ganhar nova dimensão[3]. A discussão não se restringe a “se” algoritmos podem formar e facilitar cartéis, mas sim como e quem responsabilizar por eventual colusão.

De forma a sistematizar e apresentar algumas das formas de atuação destes algoritmos no âmbito de condutas anticompetitivas, os autores Ariel Ezrachi e Maurice Stucke[4] fazem referência a quatro formas de atuação que poderiam resultar em conluio. No primeiro, chamado mensageiro, programa-se um componente para executar uma determinada função, atuando conforme as instruções que lhe são repassadas. No segundo, hub and spoke, este mesmo componente é utilizado em relações verticais para, por exemplo, determinar um preço de mercado. No terceiro, agente previsível, este componente é desenvolvido para buscar determinado resultado a partir da coleta de dados de mercado, de modo que agentes utilizam a ferramenta, de maneira unilateral e para interesse próprio, pretendendo diminuir barreiras informacionais, e entender e prever comportamento dos consumidores. No último, maquina autônoma, cria-se um componente para um determinado objetivo, o qual age a partir da coleta de dados, experimentos e autoaprendizagem e determina, de forma autônoma, os meios para alcançar estes fins; sem qualquer ato anticompetitivo por parte dos agentes.

Quando um software ou algoritmo atua como mensageiro, não há maiores problemas para a configuração da infração e responsabilização, vez que há um componente humano claro na determinação de como estes meios devem atuar, não havendo uma autonomia tecnológica decisória. Nos Estados Unidos[5], por exemplo, destaca-se o caso U.S. v. David Topkins onde diversos agentes teriam concordado em fixar preços de pôsteres vendidos no sítio eletrônico da Amazon por meio de um algoritmo criado com a finalidade específica de coordenar preços. No Brasil, por sua vez, o Cade[6] condenou um cartel que teria utilizado software para monitorar e fiscalizar a implantação de um acordo no mercado de autoescolas e despachantes. Em ambos, fora constatada a intenção clara dos agentes (componente humano) que criaram um algoritmo e um software com a finalidade específica de operacionalizar um acordo prévio anticompetitivo. Houve determinação humana clara nos meios a serem utilizadas para alcançar um fim anticompetitiva, não havendo maiores dúvidas na responsabilização antitruste.

Contudo, a questão se torna mais complexa quando se trata da forma de atuação maquina autônoma, onde o componente humano é reduzido, não existindo uma determinação humana apriorística de conduta (meio), mas sim uma atuação autônoma, a partir de inteligência artificial, para alcançar um determinado fim. Ou seja, sabe-se o fim almejado, mas não os meios que serão eleitos pela inteligência artificial.

Pergunta-se, então: é possível compatibilizar a legislação com estes novos agentes “infratores” ou novas formas de infração? Isto é, a legislação está preparada para lidar com questões de colusão (inclusive tácita[7]) que, quando executadas, não são consequência direta de determinações humanas explícitas, mas sim o resultado de uma evolução, auto aprendizado e execução independente pelo software? Como proceder diante de caso em que há uma atuação conjunta de mecanismos de inteligência artificial que determinam, mediante a coleta de dados e autoaprendizagem, que para maximizar lucros o melhor caminho seria fixar preço conjuntamente? Será suficiente determinar a partir de qual momento se poderá considerar ausente a determinação/componente humano na atuação destes algoritmos para fins de responsabilização; ou seja, em que momento a atuação do algoritmo está desconectada dos propósitos para os quais foi criado?

A única certeza é que o combate a condutas anticompetitivas pelas autoridades responsáveis persistirá, tal como destacado pelo Procurador Geral Adjunto do Departamento de Justiça: “não serão toleradas condutas anticompetitivas, quer ocorram em uma sala esfumaçada ou no âmbito da internet com a utilização de algoritmos complexos de precificação” (U.S. v. David Tompkins).

Conceber uma nova categoria para atuação antitruste poderá ocasionar uma série de novos dilemas éticos e práticos sobre a intervenção do Estado em mercados com esses novos modelos de negócios, e sobre a própria interação entre homens e máquinas em cenários de competição e no âmbito da livre concorrência, de responsabilização por infrações, vez que essa tecnologia se autodesenvolve através da análise e reprodução de dados.

Resolver os problemas éticos e práticos que a inteligência artificial começa a trazer à tona é fundamental para que reguladores do mundo inteiro estabeleçam um parâmetro de reação adequado para intervir quando necessário, e impedir que as tecnologias que deveriam garantir preços mais justos e melhor acesso às informações dos produtos concorrentes no mercado, sejam as responsáveis por possibilitar preços mais altos e cartéis mais resistentes e difíceis de identificar.

É preciso se preparar para esta nova conjuntura, pois os ditames do direito da concorrência atualmente estabelecidos pelas autoridades em seu combate à cartéis serão desafiados, sendo necessária uma adaptação. O instituto jurídico da responsabilidade terá de evoluir para abarcar novas situações que surgirão com a tecnologia.

[1] Ressalta-se que direito e economia se influenciam reciprocamente e se retroalimentam: “(…) quanto mais econômico o bem, isto é, quanto mais escasso, mais Direito, ou seja, maior número de normas seriam necessárias para regular o seu uso (…) dificilmente se poderá dizer de um direito que ele não seja, no fundo, econômico”. In: NUSDEO, Fabio. Da política Econômica ao Direito Econômico. Tese de Livre Docência. São Paulo: Faculdade de Direito da Universidade de São Paulo, 1977, p. 5.

[2] “Outra limitação estrutural do direito positivo e de suas instituições judiciais diz respeito à discrepância entre seu perfil arquitetônico e a crescente complexidade do mundo contemporâneo. Suas normas tradicionalmente padronizadoras, com sequencias lógicas e binárias, editadas com base nos princípios da generalidade, da abstração e do rigor semântico e organizadas sob a forma de um sistema fechado, coerente e postulado como isento de lacunas e antinomias, são singelas demais tanto para apreender quanto para dar conta de uma pluralidade de situações sociais econômicas, políticas e culturais cada vez mais funcionalmente diferenciadas (…).”. FARIA, José Eduardo. Direito e Conjuntura. São Paulo: Saraiva, 2010, p. 47-48.

[3] “Certainly, the concept of agreement is going to be relevant. I don’t think we’re entering a world in which agreement and intent are suddenly going to be non-factors. But I think what’s really interesting about the literature and about the issue is that algorithms and the machine-learning software running them could do things that may be anticompetitive, and it might be that they do them without the human beings who are operating them really engaging in the conduct themselves. (…) Right now the only example of an enforcer actually taking action for price fixing by algorithm is the DOJ in the posters case, which I think is a really interesting case. But there the human beings agreed to use the technology—the algorithm—to price fix, and there was a very clear human role”. Entrevista realizada pelo The Antitrust Source com Terrell McSweeny em 26 de junho de 2016.

[4] Artificial intelligence & collusion: when computers inhibit competition. Working Paper: The University of Oxford Centre for Competition Law and Policy. Disponível em: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2591874.

[5] Destaca-se a reportagem When bots collude de Jill Priluck publicada no The New Yorker em 25/04/2015.

[6] Processo Administrativo 08012.011791/2010-56.

[7] Sobre este ponto, há questões de precificação follow the leader nos EUA e a necessidade de um acordo explícito entre agentes, vide os casos Bell Atlantic Corp. v. Twombly, Erie County v. Morton Salt, Inc and Cargill, Inc e Aircraft Check Services Co. v. Verizon Wireless, e suas respectivas especificidades.