Artificial Intelligence and Spontaneous Collusion

要約

私たちは、学習アルゴリズム間の戦略的相互作用を研究するための扱いやすいモデルを開発します。
私たちは、アルゴリズムによる共謀の出現に関与するメカニズムを明らかにします。
静的なナッシュ均衡よりも収益性の高いアクションに基づいてアルゴリズムが定期的に調整されることが観察されています。
この新しい共謀チャネルは、自発結合と呼ばれるアルゴリズムの推定値における内生的な統計的連鎖に依存しています。
モデルのパラメーターは、統計的なつながりが現れるかどうか、およびどのような市場構造がアルゴリズムによる共謀を促進するかを予測します。
私たちは、自発的結合が価格と市場シェアの共謀を維持できることを示し、文献の実験結果を補完します。
最後に、結果をアルゴリズム市場の設計に適用します。

要約(オリジナル)

We develop a tractable model for studying strategic interactions between learning algorithms. We uncover a mechanism responsible for the emergence of algorithmic collusion. We observe that algorithms periodically coordinate on actions that are more profitable than static Nash equilibria. This novel collusive channel relies on an endogenous statistical linkage in the algorithms’ estimates which we call spontaneous coupling. The model’s parameters predict whether the statistical linkage will appear, and what market structures facilitate algorithmic collusion. We show that spontaneous coupling can sustain collusion in prices and market shares, complementing experimental findings in the literature. Finally, we apply our results to design algorithmic markets.

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