ZAP // StockCake; adengoled / Depositphotos
Algoritmalar arasında gizli toplantılar ya da yasa dışı anlaşmalar olmasa bile fiyatları gerçek zamanlı olarak belirlemekle görevlendirildiklerinde endişe verici derecede yükselmelerine neden olabiliyorlar. Oyun Teorisi bunun nedenini ve çözümün nasıl “pişmanlığın” denklemden çıkarılmasını içerebileceğini açıklıyor.
Belirli bir ürünü satan iki tüccarın bulunduğu küçük bir kasaba düşünün. Müşteriler doğal olarak daha ucuz ürünleri tercih ediyor, dolayısıyla tüccarlar da rekabet etmeye zorlandı sunmak en düşük fiyat.
senden bıktım ince karİki tüccar bir gece bir barda bir araya gelerek bir konuyu tartışırlar. gizli uçak: Rekabet etmek yerine fiyatları birlikte artırırlarsa her ikisi de daha fazla para kazanabilir.
Ama bu tür yapay ve kasıtlı fiyat sabitlemeolarak bilinen gizli anlaşmayasa dışıdır. Yatırımcılar risk almamaya karar veriyor ve herkes ucuz ürünlerden yararlanmaya devam ediyor.
Bir asırdan fazla bir süredir Avrupa ve ABD’deki yasalar genel anlamda bu modeli izlemektedir: bu arka oda anlaşmalarını yasakla ve böylece adil fiyatları garanti ediyoruz.
Ancak günümüzde bu iş o kadar da basit değil, diye açıklıyor Quanta Dergisi. Ekonominin geniş alanlarında satıcılar giderek daha fazla bilgisayar programlarına güveniyor. öğrenme algoritmalarıPiyasanın durumuna ilişkin yeni verilere yanıt olarak fiyatları sürekli olarak ayarlayan.
Bu algoritmalar genellikle çok daha basittir ” olanlardan dahaderin öğrenme” şu anda Yapay Zekayı besleyen, ancak denetimlere tabi olmaya devam eden beklenmedik davranışlar — bu da genellikle daha yüksek fiyatların belirlenmesine neden olur.
Peki düzenleyiciler algoritmaların adil fiyatlar belirlemesini nasıl sağlayabilir? Geleneksel yaklaşım artık işe yaramıyorÇünkü bu, yeteneğe dayalıdır. açık gizli anlaşmayı tespit etmek.
“Algoritmalar kesinlikle birbirleriyle içmeye gitmiyorlar”, diyor bilgisayar bilimcisi Quanta’ya Aaron RothPennsylvania Üniversitesi’nde araştırmacı ve yakın tarihli bir araştırmanın ortak yazarı algoritmalar arasındaki gizli anlaşma.
Bir asırdan fazla bir süre boyunca kartelleşmeye karşı yaptırımlar basit bir fikre dayanıyordu: rakipler arasındaki açık kombinasyonları yasaklamak. İki şirket fiyat konusunda anlaşmak için “karanlık bir köşede” buluşursa, bu bir suç; eğer bunu yapmazlarsa, varsayılır ki Rekabetçi piyasa fiyatları düşük tutacak.
Ama öyle bir dünyada şirketler algoritmalar kullanıyor Fiyatları gerçek zamanlı olarak ayarlamayı öğrenme, bu mantık çökmeye başlar.
2019 yılında bir çalışmak Yaygın olarak alıntılananlar, simüle edilmiş bir pazarda rakip algoritmaların, üstü kapalı bir şekilde gizli anlaşma yapmayı “öğrenebildiler”: Ne zaman biri fiyatı düşürse, diğeri daha agresif bir düşüşle misillemede bulunarak Fiyat savaşının örtülü tehdidi.
Nihai sonuç şuydu: daha yüksek fiyatlar: Bu aşağı yönlü sarmalı tetikleme konusundaki karşılıklı korku, algoritmaların fiyatları yüksek tutmasına yol açtı.
senin içinde çalışmakyakın zamanda ön yayında kullanıma sunuldu arXivAaron Roth’un ekibi şunu gösterdi: görünüşte zararsız algoritmalar bileSadece kendi kârlarını maksimize etmek için tasarlanmış olan bu girişimler, belirli koşullar altında, Tüketiciler için daha yüksek fiyatlar.
Bu olgunun anahtarı, Oyun Teorisiiki veya daha fazla “oyuncu” arasındaki stratejik etkileşim durumlarını inceleyen uygulamalı matematik dalı. Herkesin tercihleri herkesin sonucunu etkiler – ve bu da örneğin faturanın eşit olarak bölünmesi gerektiğini bilmemizi sağlar Her zaman daha pahalıdır.
Bu teorinin merkezi konsepti şudur: “denge”öyle bir durum ki hiçbir tarafın değişmeye niyeti yok Diğerinin davranışı göz önüne alındığında stratejinin önemi.
Birçok öğrenme algoritması tam olarak şunu arar: sürekli olarak uyum sağlamak sonucu iyileştirmenin bariz bir yolu kalmayıncaya kadar.
Özellikle önemli bir algoritma türü “takas yok pişmanlık”, basitleştirilmiş bir şekilde şunu garanti eder: birkaç oyun döngüsünden sonraajan Pişmanlıkla geriye bakmayacağım ve sistematik olarak bir eylemi diğerinin yerine koymuş olsaydı daha fazla kazanç elde edeceği sonucuna varmayacaktır.
Oyun teorisyenlerinden oluşan bir ekip şunu kanıtladı: çalışmak 2000 yılında yayınlanan bir makaleye göre, bu türden iki algoritma herhangi bir oyunda birbiriyle rekabet ettiğinde, sonunda belirli bir denge biçimine yakınsamaBu, tek turlu bir senaryoda mümkün olan en iyi çözüme karşılık gelir. Tek turlu oyunlarda “tehditler” işe yaramaz çünkü onları gerçekleştirecek bir “yarın” yoktur.
Sayı çalışmak geçen yıl yayınlanan Jason HartlineNorthwestern Üniversitesi’nden bir araştırmacı, bu sonuçları şirketlerin her seferinde fiyatları ayarlayabildiği rekabetçi bir pazar modeline uyguladı.
Sonuç iyimserdi: her iki rakip de algoritma kullanıyorsa takas yok pişmanlıkFiyatlar rekabetçi olma eğilimindedir ve gizli anlaşma imkansız hale gelir. Sorun, bu algoritmalardan biri bir sorunla karşılaştığında ortaya çıkar. başka türden bir rakip.
Aaron Roth ve meslektaşları son çalışmalarında, eğer bir şey olursa ne olacağına baktılar. takas yok pişmanlık ile rekabet etmek “tepkisiz” strateji: Rakibin davranışına tepki vermek yerine satıcı, rastgele fiyatönceden tanımlanmış sabit olasılıkları takip ederek.
Araştırmacılar bu yanıt vermeyen strateji için “en uygun” olasılıkların ne olacağını hesapladığında, beklenmedik bir şey buldum: Bir algoritmaya göre karı maksimuma çıkarmanın en iyi yolu takas yok pişmanlık bir atama yapmaktır çok yüksek fiyatlarla çok yüksek olasılıkve daha geniş bir düşük fiyat aralığında daha düşük olasılıklar.
Pratik açıdan bu davranış öğrenme algoritmasını zorlar. fiyatları da artırınortalamanın gerisinde kalma cezasıyla karşı karşıya. Yanıt vermeyen oyuncu zaman zaman fiyatı düşürür ve müşteri çekme fırsatını yakalar, ancak zamanının çoğunu yüksek fiyatlar talep ederek geçirir.
İlk bakışta yazarlar hala öyle düşünüyorlardı bu senaryo yapay geldi. Rakibinin daha fazla kâr ettiğini gören bir satıcı basitçe stratejisini değiştirmeye çalışmaz mı?
Ama bir matematiksel analiz aksini gösteriyor: bu iki tür algoritma birbiriyle karşılaştığında, sistem dengeye girer. Her ikisinin de benzer kârları var ve kullanılan stratejiler göz önüne alındığında mümkün olduğu kadar yüksek. Her iki tarafın da algoritmasını değiştirme isteği yok.
Ancak tüketiciler her zaman yüksek fiyatlara takılıp kalıyor – Gizli anlaşmanın tipik bir sonucu, ancak herhangi bir açık anlaşma, tehdit veya koordinasyon olmaksızın; Ve Düzenleyiciler için bu bir ikilem yaratıyor. “Fazla akıllı” görünen veya birbirleriyle iletişim kurabilen karmaşık algoritmaları yasaklamak yeterli değildir.
Hartline son derece basit bir çözüm öneriyor: tüm algoritmaları yasakla fiyat olanlar hariç takas yok pişmanlıkherkes tarafından kullanıldığındafiyatları aşağı doğru itin. Hatta bir algoritmanın bu özelliğe sahip olup olmadığını, kodunu incelemeye gerek kalmadan kontrol etmenin yeni yöntemleri bile var.
Fakat bu yaklaşım bile tüm vakaları çözmezözellikle ne zaman Algoritmalar insanlarla rekabet ediyor; Dahası, bazı uzmanlar Roth’un tanımladığı şeyin teknik olarak gizli anlaşma olduğu fikrine karşı çıkıyor çünkü bu her zaman gerçek bir “gizli anlaşma yapmamayı seçme” olasılığını varsayıyor.
Fiyatlandırma giderek daha fazla algoritmalara devredildiğinden, fiyatlandırmanın ne zaman ve nasıl ortaya çıktığını anlamak haksız yere yüksek fiyatlarve bu konuda ne yapılacağı çağdaş ekonomi politikasının temel sorusu haline geliyor.
Bu arada algoritmaların öğrenileceği günü bekliyoruz yeniden gelişbelki de artık çok popüler olan Yapay Zekanın yardımıyla kendilerini bir barda buluyorlar. birkaç içki içip fiyatlarda anlaştık – bunları indirmek için yapacaklarına dair çok az umut var.