ZWeR 2019, 94
Kartell der Algorithmen – das Verbot wettbewerbsbeschränkenden Zusammenwirkens im Lichte fortschreitender Digitalisierung bei der Preissetzung
Inhaltsübersicht
- I. Preissetzung im Zeitalter der Digitalisierung
- II. Kategorisierung von Algorithmen
- 1. Parallelität (concurrency)
- 1.1 Paralleler Einsatz von Algorithmen
- 1.1.1 Parallel algorithms
- 1.1.2 (Gleichlaufende) Robo-Seller
- 1.1.3 Einseitige Markttransparenz
- 1.2 Administrator-/Sternsysteme (hub and spokes)
- 1.2.1 Eturas (EuGH)
- 1.2.2 Meyer v. Kalanick/Uber (US District Court, Southern District of New York)
- 2. Fühlungnahme
- 2.1 Signalling algorithms
- 2.2 US v. ATP (US District Court, District of Columbia)
- 2.3 (Generous) tit-for-tat strategy
- 3. Überwachung
- 3.1 Monitoring algorithms
- 3.2 US v. Topkins (US District Court, Northern District of California)
- 4. Künstliche Intelligenz (artificial intelligence)
- 4.1 Self-learning/collusive operating algorithms
- 4.2 Libratus (poker playing robot)
- 4.3 Lufthansa/Air Berlin
- III. Rechtliche Beurteilung der Kategorien im Lichte des Kartellverbots
- 1. Parallelität
- 1.1 Paralleler Einsatz von Algorithmen (parallel algorithms)
- 1.1.1 Preisalgorithmen als Mittel des Informationsaustauschs
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- 1.1.2 (Einseitiges) Ausnutzen von Markttransparenz
- 1.2 Administrator-/Sternsysteme (hub and spokes)
- 2. Fühlungnahme (signalling algorithms)
- 3. Überwachung (monitoring algorithms)
- 4. Künstliche Intelligenz (self-learning/collusive operating algorithms)
- 5. Zwischenergebnis
- IV. Erfassung von Algorithmen durch das Kartellrecht
- 1. Herausforderungen
- 1.1 Tatbestandliche Erfassung im Rahmen eines Zusammenwirkens
- 1.2 Zurechnung kartellrechtlich relevanten Verhaltens
- 1.3 Nachweis eines Kartellverstoßes
- 2. Mögliche Lösungsansätze (de lege lata und de lege ferenda)
- 2.1 Materiell-rechtliche Konkretisierung des Zusammenwirkens (de lege ferenda)
- 2.2 Zurechnung aufgrund der Verletzung von Aufsichtspflichten (de lege lata)
- 2.3 Nachweismöglichkeiten
- 2.3.1 Auskunftsverlangen (de lege lata)
- 2.3.2 Beweislasterleichterung (de lege ferenda)
- 3. Zwischenergebnis
- V. KI-Systeme und Compliance
- 1. Zuwiderhandlungen und der Umgang in den USA und Großbritannien
- 1.1 USSG in den USA
- 1.2 UK Bribery Act in Großbritannien
- 1.3 Zwischenergebnis
- 2. Europäische Ebene
- 3. Bereits bestehende Anknüpfungspunkte in Deutschland
- 4. Organisatorische Maßnahmen beim Einsatz von KI
- 5. Maßnahmen bei Kartellen durch KI
- 6. CMS unter Berücksichtigung der Lösungsansätze
- 7. Zwischenergebnis
- VI. Thesenartige Zusammenfassung
- *
- *)Dr. iur. Hermann Dück ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Bürgerliches Recht und Wirtschaftsrecht von Prof. Dr. Peter Krebs (Universität Siegen), Steffen Mäusezahl, LL.M. (Universität Siegen) und Inga Symnick, LL.M. (Universität Siegen) sind Wissenschaftliche Mitarbeiter und Doktoranden an diesem Lehrstuhl.
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