{"id":1586,"date":"2019-01-08T13:06:48","date_gmt":"2019-01-08T12:06:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.d-kart.de\/?p=1586"},"modified":"2019-01-08T14:08:51","modified_gmt":"2019-01-08T13:08:51","slug":"conference-debriefing-5a-wie-gefaehrlich-sind-big-data-kuenstliche-intelligenz-und-algorithmen-fuer-den-wettbewerb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.d-kart.de\/en\/blog\/2019\/01\/08\/conference-debriefing-5a-wie-gefaehrlich-sind-big-data-kuenstliche-intelligenz-und-algorithmen-fuer-den-wettbewerb\/","title":{"rendered":"Conference Debriefing (5a): Wie gef\u00e4hrlich sind Big Data, K\u00fcnstliche Intelligenz und Algorithmen f\u00fcr den Wettbewerb?"},"content":{"rendered":"\n

Die steigende Bedeutung von \u201eBig Data\u201c, k\u00fcnstlicher Intelligenz und Algorithmen hat eine intensive Debatte und eine Flut von Konferenzen \u00fcber die Implikationen f\u00fcr das Wettbewerbsrecht ausgel\u00f6st. Anja R\u00f6sner vom DICE und Adrian Deuschle vom Lehrstuhl Podszun waren in Br\u00fcssel und in Hamburg unterwegs, um herauszufinden, wo die Diskussion derzeit steht. Ihre Debriefings von zwei spannenden Tagungen bringen wir hier im Blog als Doppelschlag \u2013 heute berichtet Anja R\u00f6sner (@AnjaRoesner<\/a>) von einer Tagung in Br\u00fcssel.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Konferenzname:<\/strong> \u201eBig Data, AI, and Algorithms: Do New Technologies Require New Approaches to Competition Law?”<\/p>\n\n\n\n

Ort & Zeit:<\/strong> Br\u00fcssel, Centre for European Policy Studies (CEPS), 19.11.2018<\/p>\n\n\n\n

Gastgeber:<\/strong> Thomas Fetzer (Mannheim Center for Competition and Innovation), Andrea Renda (CEPS) und Christopher Yoo (Center for Technology, Innovation and Competition der University of Pennsylvania Law School)<\/p>\n\n\n\n

Teilnehmer:<\/strong> Wissenschaftler aus den Bereichen Wettbewerbsrecht- und \u00d6konomie sowie Informations- und Kommunikationstechnologie<\/p>\n\n\n\n

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Das MaCCI und UPenn treffen sich also in Br\u00fcssel, um \u00fcber Wettbewerb und Digitales zu diskutieren?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Genau, in der Hauptstadt Europas. Das Projekt, dem die Konferenz zugrunde liegt, ist ein gemeinsames zwischen Europa, den USA und China. Gemeinsam will man sich den Herausforderungen des digitalen Fortschritts ann\u00e4hern und die Auswirkungen auf Wettbewerbsbeschr\u00e4nkungen diskutieren. Dabei immer im Hinterkopf: Die Frage nach den Implikationen f\u00fcr das Wettbewerbsrecht in der digitalen Zeit.<\/p>\n\n\n\n

\"Der<\/a>
Das CEPS residiert in einer pr\u00e4chtigen Stadtvilla am Place du Congr\u00e8s. Ein passender Tagungsort f\u00fcr die Konferenz.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Maureen Ohlhausen, ehemalige Kommissarin bei der Federal Trade Commission, startete mit einem interessanten Vortrag \u00fcber die digitale Entwicklung und deren Auswirkungen auf das Wettbewerbsrecht aus Sicht der USA. Sie machte dabei vor allem eins deutlich, und das zeigt wie spannend und bedeutsam dieses gemeinsame Projekt sein kann: Die Rahmenbedingungen sowohl in gesetzlicher als auch in \u00f6konomischer Hinsicht aller drei L\u00e4nder bzw. L\u00e4ndergruppen k\u00f6nnten teils nicht unterschiedlicher sein. Und doch sind alle drei mit den gleichen Problemen konfrontiert, n\u00e4mlich wie mit Big Data, Algorithmen und k\u00fcnstlichen Intelligenzen (KI) im Rahmen des Wettbewerbs- und Kartellrechts umzugehen ist.<\/p>\n\n\n\n

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Wie weit sind wir denn technisch und \u00f6konomisch nun mit diesen Technologien?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

W\u00e4hrend man vielleicht auf die Idee kommen k\u00f6nnte, Big Data w\u00fcrde den heiligen Gral des Handels<\/a>, n\u00e4mlich perfekte Preisdiskriminierung zulassen, kl\u00e4rte Ashwin Ittoo, Professor f\u00fcr Informationssysteme an der Universit\u00e4t L\u00fcttich, auf: Nein, Big Data erm\u00f6glicht das nicht. Daf\u00fcr m\u00fcssten die Daten perfekte Informationen zulassen, was in der Realit\u00e4t nicht passiert. Nichtsdestotrotz kommen Unternehmen mit Big Data definitiv n\u00e4her an perfekte Preisdiskriminierung als ohne diese technische M\u00f6glichkeit (dynamische oder personalisierte Preise sind da nur einige Schlagw\u00f6rter). <\/p>\n\n\n\n

Ein anderes spannendes und aktuell viel diskutiertes Thema sind Algorithmen und stillschweigende Kollusion. W\u00fcrden KI die Wahrscheinlichkeit f\u00fcr stillschweigende Kollusion erh\u00f6hen? Und wenn ja, wie verhalten sich die KI in dieser Umgebung? \u00d6konomische Theorien zeigen verschiedene Trigger-Strategien bei abweichendem Verhalten. Diese werden auf menschliches Verhalten angewendet. W\u00fcrden KI genauso handeln oder g\u00e4be es die R\u00fcckkehr zu kollusivem Verhalten nach dem Abweichen einer KI? Fragen, die es unbedingt noch zu beantworten gilt, sowohl technisch, \u00f6konomisch als auch rechtlich. Denn stillschweigende Kollusionen sind aktuell legal, nur die Kommunikation zu kollusivem Verhalten ist illegal. Joe Harrington, Professor an der Wharton University of Pennsylvania, hat Forschung dazu betrieben und sich der Frage gewidmet, ob sich neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr kollusives Verhalten mit Algorithmen ergeben. Dazu stellt er fest:\u00a0Kollusion besteht immer aus Belohnung und Bestrafung je nach Verhalten des anderen Unternehmens. Dieses Schema findet nur in den K\u00f6pfen und nicht beobachtbar statt. Wir brauchen allerdings Beweise, um illegales Verhalten nachzuweisen. Wenn es also einen Preissetzungsalgorithmus gibt, dann agiert dieser nach einer bestimmten Strategie, die irgendwo sichtbar sein muss. Allerdings, nur weil Algorithmen in der Lage zu kollusivem Verhalten sind, muss das nicht hei\u00dfen, dass sie es auch durchsetzen.<\/p>\n\n\n\n

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Big Data ist der Grund f\u00fcr Marktmacht und deren Missbrauch \u2013 oder doch nicht?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Daten haben nat\u00fcrlich einen Wert, aber kreieren sie auch einen Wettbewerbsvorteil gegen\u00fcber der Konkurrenz? Anja Lambrecht von der London Business School sagt: Nein. Sie begr\u00fcndet ihre Antwort mit der Essential-Facility-Doktrin. Daten, die ein Unternehmen sammelt sind imitierbar, da jeder im Internet auf verschiedene Seiten seinen digitalen Fingerabdruck hinterl\u00e4sst. Au\u00dferdem gibt es gen\u00fcgend Quellen, Daten einzukaufen. <\/p>\n\n\n\n

Sind Daten selten? Wohl eher nicht, wenn der digitale Fingerabdruck \u00fcberall hinterlassen wird. Man suche nur einmal das Geschenk f\u00fcr die Eltern an Weihnachten bei Amazon und Ebay. Vielleicht hat ja noch ein Freund auf Facebook oder Twitter einen Tipp und schon haben alle Unternehmen die gleichen Informationen. <\/p>\n\n\n\n

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Die Veranstalter fuhren ein volles Programm auf mit zahlreichen \ninternationalen Rednern von Rang und Namen.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Sind die Daten wertvoll? Ja, aber um deren Wert genie\u00dfen zu k\u00f6nnen, braucht es Talent<\/a>, denn nicht jeder kann sie auswerten. Au\u00dferdem kann der Wert trotz der drei gro\u00dfen V\u2018s (volume, velocity, variety) t\u00e4uschen. Ein relevanter Punkt ist au\u00dferdem die fehlende Kausalit\u00e4t. H\u00e4ufig fehlen in Big Data exogene Variationen, sodass diese Daten zwar tolle Korrelationen zeigen k\u00f6nnen, nicht jedoch f\u00fcr kausale Analysen geeignet sind. <\/p>\n\n\n\n

Als letzten Punkt gilt es die Frage zu stellen: Sind die Daten ersetzbar? WhatsApp oder Airbnb brauchten, um bestehende Anbieter vom Markt zu dr\u00e4ngen, keinerlei Daten, nur eine Idee, die besser zu den Konsumentenbed\u00fcrfnissen gepasst hat. Und umgekehrt haben Daten Unternehmen wie MySpace trotz bestehender Netzwerkeffekten auch nicht geholfen, sich am Markt zu halten.<\/p>\n\n\n\n

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Ist Big Data nun also gef\u00e4hrlich oder nicht?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Big Data selbst kreieren keinen wettbewerblichen Vorteil. Allerdings k\u00f6nnen sich zusammenschlie\u00dfende Firmen durch digitale Cross-Fingerprints durchaus Wettbewerbsvorteile erhalten. Besondere Aufmerksamkeit brauchen daher Merger-F\u00e4lle, in denen verschiedene relevante<\/em> Datenquellen miteinander verkn\u00fcpft werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die digitale Zeit stellt in diesem Zusammenhang unser Denken und unsere Definition vom relevanten Markt auf den Kopf. Jan Kr\u00e4mer, Professor f\u00fcr Wirtschaftsinformatik an der Universit\u00e4t Passau, untersucht die M\u00f6glichkeit des relevanten Marktes \u201eAufmerksamkeit\u201c. Je nachdem welches Unternehmen die Aufmerksamkeit des Konsumenten gewinnt, ist es in der Lage, diese einzigartige Marktmacht zu nutzen, um Verbraucherdaten zu sammeln. Mithilfe dieser Daten k\u00f6nnen neue Produkte entwickelt werden, die wiederum mehr Aufmerksamkeit und mehr Daten produzieren. W\u00e4hrend die klassische Marktabgrenzung vor allem funktional \u00e4hnliche Produkte in einen einzigen relevanten Markt einschlie\u00dft, k\u00f6nnen im Markt f\u00fcr Aufmerksamkeit Produkte wie soziale Netzwerke in denselben Markt eingeschlossen werden wie Online-Videospiele oder Streamingportale.<\/p>\n\n\n\n

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Was brauchen wir also? \u00c4nderungen der Gesetze, mehr Zusammenarbeit zwischen den L\u00e4ndern?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Was wir noch viel dringender brauchen, ist mehr Forschung auf diesem Gebiet und vor allem das interdisziplin\u00e4re Zusammenwirken aus Wissenschaftlern der Rechtswissenschaft, \u00d6konomie sowie Informations- und Kommunikationstechnologien. Diese sollten sich zum Beispiel der Frage widmen, ob wir neue Schadenstheorien f\u00fcr digitale M\u00e4rkte brauchen. Da Verbraucher offenbar keinen Schaden versp\u00fcren, wenn sie ihre Daten an Unternehmen weitergeben, stellt sich die Frage, wo ist der Schaden?<\/p>\n\n\n\n

Wie au\u00dferdem die Untersuchungen des Bundeskartellamts im Fall Facebook<\/a> und auch im neuen Fall Amazon<\/a> zeigen, gibt es M\u00f6glichkeiten mit der aktuellen Gesetzgebung gegen marktbeherrschende Unternehmen im digitalen Zeitalter vorzugehen. Eventuell ist das Gesetz flexibel genug. Wir wissen aktuell aber nicht, wie flexibel es in den kommenden Jahren noch gehandhabt werden muss.<\/p>\n\n\n\n

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Anja R\u00f6ssner ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am D\u00fcsseldorf Institute for Competition Economics (DICE) der Heinrich-Heine Universit\u00e4t D\u00fcsseldorf .<\/em>
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