AI в рыночной экономике и алгоритмах ценообразования
Модели ценообразования на основе искусственного интеллекта (ИИ), особенно использующие обучение с подкреплением (RL), могут приводить к результатам, напоминающим традиционный сговор, кардинально изменяя динамику рынка. В отличие от стратегий, устанавливаемых людьми в моделях олигополии, агенты ИИ, такие как Q-learning, автономно изучают стратегии ценообразования на основе данных, что часто приводит к сверхконкурентным ценам из-за способности агентов обнаруживать действия конкурентов и адаптироваться в режиме реального времени. Такие алгоритмы могут имитировать неявный сговор без прямой координации, часто создавая более стабильные и высокоценовые результаты, чем могли бы достичь люди.
Однако скептицизм сохраняется. На сложных, шумных рынках экономисты утверждают, что независимые агенты ИИ могут с трудом формировать стабильные стратегии сговора, если нет прямой координации, например, обмена данными. Когда координация на основе ИИ происходит через общие данные о ценах, это может нарушать антимонопольное законодательство. Алгоритмы часто используют большие массивы данных для корректировки цен, и обмен непубличными данными может тонко координировать поведение.
Проблемы с ценообразованием на основе ИИ
Одной из основных проблем с ценообразованием на основе ИИ является его непрозрачность — многие модели глубокого обучения являются чёрными ящиками, что затрудняет для регуляторов определение того, являются ли результаты ценообразования следствием сговора или законной оптимизации. Эта сложность в сочетании с обратной связью между агентами усложняет выявление сговора.
Перспективы антимонопольного законодательства
Законодательство США: в соответствии с Законом Шермана запрещены фиксирование цен или заговоры с целью ограничения торговли. Суды требуют прямых доказательств координации, но использование алгоритмов для координации ценообразования всё равно может рассматриваться как нарушение, если оно приводит к поведению, похожему на картельное.
Законодательство ЕС: законодательство ЕС о конкуренции также запрещает антиконкурентные соглашения или практику в соответствии со статьями 101 и 102 Договора о функционировании Европейского Союза (TFEU). Если алгоритмы систематически сигнализируют или выравнивают цены, это может рассматриваться как согласованная практика, сродни неявному сговору.
Законодательство Великобритании: после Brexit Великобритания придерживается законодательства ЕС и применяет строгие антимонопольные стандарты к алгоритмическому сговору. Алгоритмическое ценообразование без явной координации всё равно может нарушать антимонопольное законодательство.
Формы алгоритмического сговора
Явные картели: алгоритмы намеренно координируют цены, как это было в деле Топкинс.
Неявное обучение сговору: независимые агенты ИИ автономно устанавливают сговорные цены посредством самообучения без прямой связи.
Сговор по схеме «центр — спицы»: программное обеспечение стороннего поставщика агрегирует данные от нескольких фирм для выравнивания цен, что приводит к косвенной координации.
Сигнализация алгоритмами: алгоритмы могут выводить цены конкурентов из общедоступных данных и соответствующим образом корректировать их, что приводит к скоординированным моделям ценообразования.
Правовые рамки
Модель предсказуемого агента: фирмы несут ответственность за алгоритмическое поведение, если они могут предсказывать и контролировать результаты ценообразования.
Модель цифрового глаза: если алгоритмы высокоавтономны и непрозрачны, определение ответственности фирмы усложняется. Проект закона ЕС об ИИ решает эти проблемы, требуя от фирм возможности обнаружения и вмешательства в антиконкурентные эффекты.
Юридические проблемы в обнаружении и преследовании сговора при содействии ИИ
Соглашение и намерение: антимонопольное законодательство США в соответствии с разделом 1 требует доказательства преднамеренного, согласованного соглашения. Однако, когда агенты ИИ независимо учатся на основе рыночных условий, прямого соглашения или человеческой координации может не быть. В таких случаях, как Топкинс, где имело место прямое общение, сговор был очевиден. Для ИИ-управляемого сговора суды должны определить, «неявно ли согласились» фирмы через свои алгоритмы, возможно, используя доктрины агентств. Если ИИ автономно приводит к сговору, это может рассматриваться как решение фирмы, поскольку компания «знала» о возможных результатах.
Встреча умов для нелюдей: традиционное антимонопольное законодательство требует человеческого согласия (например, дело Interstate Circuit в США), но с ИИ неясно, может ли алгоритм «понимать» сговор. Суды могут адаптировать эту доктрину: если фирмы независимо используют один и тот же алгоритм, может ли это означать сговор? В деле Duffy v. Yardi суд постановил, что арендодатели, использующие один и тот же инструмент ИИ для ценообразования, могут образовывать заговор даже без прямого общения.
Mens Rea и корпоративная ответственность: у ИИ нет преступного умысла, но ответственность может быть возложена на фирмы или агентов-людей. Суды могут рассматривать поведение ИИ как действие фирмы, устанавливая ответственность, если компании знали или должны были знать, что сделает их алгоритм. Это может быть сформулировано как «умышленная слепота» или ответственность за решения ИИ в соответствии с доктриной respondeat superior (ответственность за действия сотрудников).
Доказательства и доказательства: обнаружение алгоритмического сговора затруднено из-за отсутствия традиционных доказательств, таких как электронные письма или встречи. Следователи могут реверсировать алгоритмы или вызвать данные для судебного разбирательства. В таких делах, как RealPage, косвенные доказательства, такие как дизайн пользовательского интерфейса и маркетинговые материалы, помогли показать намерение. Инструменты обработки данных также могут использоваться для выявления моделей сговора, хотя разграничение естественного рыночного поведения и скоординированных действий остаётся сложной задачей.
Per Se vs Rule-of-Reason Analysis: следует ли автоматически считать алгоритмическое ценообразование незаконным (per se)? Некоторые суды применяют правила per se к традиционным картелям, но с ИИ существует неопределённость. В делах RealPage и Yardi суды обсуждали, следует ли новизна ИИ препятствовать применению правил per se, некоторые предпочли анализ на основе правила разумности для оценки конкурентных последствий. В Европе основное внимание уделяется тому, составляет ли ценообразование при содействии ИИ «соглашение» или «согласованную практику», при этом нет необходимости в преступном намерении в соответствии со статьёй 101 TFEU.
Регуляторная неопределённость и ограничения правоприменения: как американские, так и европейские регуляторы сталкиваются с проблемами при мониторинге рынков, управляемых ИИ, особенно при обнаружении неявного сговора. Хотя исследования динамического ценообразования и воздействия ИИ на рынок продолжаются, формальное правоприменение часто начинается только после появления значительных доказательств. Напряжённость между предотвращением сговора и избежанием подавления инноваций является ключевой проблемой. Органы власти должны творчески применять традиционные антимонопольные доктрины, обеспечивая учёт конкурентных эффектов ИИ без чрезмерного распространения правил, которые могут ограничить полезное использование ИИ.
В заключение, обнаружение и судебное преследование сговора при содействии ИИ требует адаптации традиционных антимонопольных рамок для решения сложностей, связанных с ИИ. Проблемы включают в себя доказательство намерения, адаптацию концепций «встречи умов» и работу с непрозрачной логикой ИИ, при этом регуляторы всё чаще прибегают к гибридным подходам для доказательства сговора в алгоритмических контекстах.
1. Какие формы алгоритмического сговора описаны в статье и как они влияют на рынок?
В статье описаны несколько форм алгоритмического сговора: явные картели, неявное обучение сговору, сговор по схеме «центр — спицы» и сигнализация алгоритмами. Эти формы сговора могут кардинально изменять динамику рынка, приводя к сверхконкурентным ценам и ограничивая конкуренцию.
2. Какие проблемы с ценообразованием на основе ИИ описаны в статье и как они влияют на антимонопольное законодательство?
В статье отмечается, что одной из основных проблем с ценообразованием на основе ИИ является его непрозрачность. Многие модели глубокого обучения являются чёрными ящиками, что затрудняет для регуляторов определение того, являются ли результаты ценообразования следствием сговора или законной оптимизации. Это усложняет выявление сговора и требует адаптации традиционных антимонопольных рамок.
3. Какие перспективы антимонопольного законодательства в отношении алгоритмического ценообразования описаны в статье?
В статье отмечается, что антимонопольное законодательство США и ЕС уже адаптируется к новым вызовам, связанным с алгоритмическим ценообразованием. В США суды требуют прямых доказательств координации, но использование алгоритмов для координации ценообразования всё равно может рассматриваться как нарушение, если оно приводит к поведению, похожему на картельное. В ЕС законодательство о конкуренции также запрещает антиконкурентные соглашения или практику, и если алгоритмы систематически сигнализируют или выравнивают цены, это может рассматриваться как согласованная практика, сродни неявному сговору.
4. Какие юридические проблемы возникают при обнаружении и преследовании сговора при содействии ИИ?
В статье отмечается, что обнаружение алгоритмического сговора затруднено из-за отсутствия традиционных доказательств, таких как электронные письма или встречи. Следователи могут реверсировать алгоритмы или вызвать данные для судебного разбирательства, но разграничение естественного рыночного поведения и скоординированных действий остаётся сложной задачей. Кроме того, традиционные антимонопольные доктрины требуют человеческого согласия, но с ИИ неясно, может ли алгоритм «понимать» сговор.
5. Какие вызовы стоят перед регуляторами при мониторинге рынков, управляемых ИИ?
В статье отмечается, что регуляторы сталкиваются с проблемами при мониторинге рынков, управляемых ИИ, особенно при обнаружении неявного сговора. Хотя исследования динамического ценообразования и воздействия ИИ на рынок продолжаются, формальное правоприменение часто начинается только после появления значительных доказательств. Напряжённость между предотвращением сговора и избежанием подавления инноваций является ключевой проблемой.