Искусственный интеллект на торгах: скрытое влияние на конкуренцию

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как алгоритмические рекомендации могут незаметно формировать поведение участников рынка, приводя к неявным соглашениям или улучшенной координации.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Алгоритмические советы рассматриваются как стратегический сигнал, способный влиять на принятие решений и динамику конкуренции на рынках.

В условиях растущей роли алгоритмов в принятии экономических решений, остается неясным, как алгоритмические рекомендации влияют на стратегическое взаимодействие между участниками рынка. В настоящем исследовании, ‘Algorithmic Advice as a Strategic Signal on Competitive Markets’, мы изучаем, как алгоритмические советы формируют поведение людей в классических экономических играх, демонстрируя их способность служить стратегическим сигналом, влияющим на координацию даже без явной коммуникации. Эксперименты показали, что индивидуальные рекомендации алгоритмов могут как способствовать устойчивому сближению к равновесию, так и приводить к скрытому сговору и завышенным ценам. Не потребуются ли новые механизмы контроля и проектирования систем поддержки принятия решений на основе алгоритмов, чтобы избежать нежелательных последствий в конкурентной среде?

Алгоритмические Советы: Между Возможностью и Риском

Алгоритмические рекомендации все шире внедряются на рынках, предлагая потенциальные выгоды, но также вызывая опасения по поводу манипуляций и несправедливых результатов. В то время как разработка алгоритмов направлена на оптимизацию принятия решений, они могут непреднамеренно способствовать сговору, подрывая эффективность рынка и нанося ущерб потребителям. Данное исследование демонстрирует, что алгоритмические рекомендации могут функционировать как стратегический сигнал, влияющий на поведение участников в конкурентных рынках, облегчая скрытый сговор. Анализ показывает, что даже без явного соглашения, алгоритмы способны координировать поведение. Влияние алгоритмических рекомендаций выходит за рамки оптимизации, формируя динамику рынка и потенциально приводя к неконкурентным результатам.

Неявный Сговор: Как Алгоритмы Координируют Рынок

Алгоритмы могут передавать информацию между участниками рынка без прямой коммуникации, способствуя скоординированным действиям и формируя неявные договоренности. Концепция «предвзятых рекомендаций, способствующих сговору» предполагает разработку алгоритмов, направляющих агентов к коллузивным результатам даже без прямого соглашения. Экспериментальные исследования показали, что участники, получавшие такие рекомендации, последовательно снижали объемы производства, достигая более высокой прибыли и получая сверхконкурентные доходы, что подтверждает возможность использования алгоритмов для формирования и поддержания коллузивного поведения.

Моделирование Алгоритмического Сговора: Игровой Подход

Игровые модели, такие как конкуренция Курно и Бертрана, предоставляют основу для анализа стратегических взаимодействий и выявления коллузивного поведения. Эти модели позволяют формализовать ситуации, в которых участники принимают решения, учитывая действия других, и определять равновесные стратегии. Данные модели могут быть расширены для включения алгоритмических рекомендаций в качестве механизма, влияющего на оптимальные ответы игроков. Использовались статистические методы, включая линейную смешанную регрессию и моделирование экспоненциального распада, для демонстрации влияния алгоритмических рекомендаций. Результаты показали, что индивидуальные равновесные рекомендации привели к более быстрой сходимости к равновесию Нэша по сравнению с коллективными рекомендациями и полным их отсутствием, указывая на ускоренную сходимость при наличии алгоритмической поддержки.

GenAI и Будущее Алгоритмических Советов: Новые Возможности и Риски

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) открывает новые возможности для создания персонализированных и коллективных алгоритмических советов, потенциально улучшая процесс принятия решений. Однако, та же технология может быть использована для создания еще более сложных форм сговора и предвзятых советов, усугубляя существующие антиконкурентные риски. Полученные результаты демонстрируют, что начальные цены были выше в условиях предоставления советов, и что индивидуализированные равновесные советы ускоряют сходимость к равновесию. Это указывает на то, что тщательное проектирование и внедрение советов, ориентированных на достижение равновесия, имеет решающее значение для использования их преимуществ и смягчения рисков.

Исследование показывает, что алгоритмические рекомендации способны незаметно формировать стратегическое взаимодействие на конкурентных рынках. Этот процесс напоминает естественное старение систем – любое улучшение, как и новая рекомендация, со временем теряет свою эффективность. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на раковую опухоль: он растет, но не приносит пользы». Подобно тому, как сложно поддерживать чистоту кода, сложно и поддерживать стабильную координацию на рынке, где алгоритмические советы, хоть и направлены на улучшение, могут устаревать быстрее, чем ожидается. Работа подчеркивает, что понимание динамики этих изменений – ключевой аспект эффективного принятия решений в условиях конкуренции.

Что дальше?

Исследование, посвящённое алгоритмическим рекомендациям как сигналу в конкурентной среде, лишь аккуратно приоткрывает завесу над сложной динамикой взаимодействия. Не стоит полагать, что выявленные механизмы незыблемы; каждая абстракция несёт груз прошлого, и предложенные модели, безусловно, нуждаются в проверке на устойчивость к изменениям в рыночной структуре и поведении участников. Вопрос не в том, насколько точно алгоритм предсказывает, а в том, как он формирует само пространство принятия решений.

Будущие исследования должны сосредоточиться на долгосрочных последствиях внедрения подобных систем. Легко заметить эффект координации, но куда сложнее оценить эрозию спонтанного, органичного развития рынка. Важно понимать, что любое «улучшение» координации несёт в себе риск закрепить текущий статус-кво, лишив систему способности к адаптации. Вместо поиска оптимальных алгоритмов, возможно, стоит изучать методы, обеспечивающие медленные изменения и устойчивость к внешним шокам.

В конечном итоге, все системы стареют – вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Изучение алгоритмических рекомендаций – это не столько поиск эффективных инструментов управления, сколько попытка понять, как время и эволюция формируют саму природу конкуренции. Не стоит ожидать революционных открытий; истинная ценность заключается в постепенном, вдумчивом анализе, учитывающем всю сложность и неопределённость рыночных процессов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09454.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-13 14:36