Fugu-MT 論文翻訳(概要): Algorithmic Collusion by Large Language Models

論文の概要: Algorithmic Collusion by Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00806v2
Date: Wed, 27 Nov 2024 00:19:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-01 15:52:50.585203
Title: Algorithmic Collusion by Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるアルゴリズムの協調
Authors: Sara Fish, Yannai A. Gonczarowski, Ran I. Shorrer,
Abstract要約: 我々は,Large Language Models(LLMs)に基づくアルゴリズム価格設定エージェントによる実験を行う。 LLMをベースとしたエージェントは、価格設定作業に長けており、消費者の負担に対して、オリゴポリー設定で自律的にコロードし、LCM命令の一見無害なフレーズの変化は、共謀を増す可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rise of algorithmic pricing raises concerns of algorithmic collusion. We conduct experiments with algorithmic pricing agents based on Large Language Models (LLMs). We find that (1) LLM-based agents are adept at pricing tasks, (2) LLM-based pricing agents autonomously collude in oligopoly settings to the detriment of consumers, and (3) variation in seemingly innocuous phrases in LLM instructions ("prompts") may increase collusion. Novel off-path analysis techniques uncover price-war concerns as contributing to these phenomena. Our results extend to auction settings. Our findings uncover unique challenges to any future regulation of LLM-based pricing agents, and black-box pricing agents more broadly.
Abstract（参考訳）: アルゴリズム価格の上昇は、アルゴリズムの共謀の懸念を提起する。我々は,Large Language Models (LLMs) に基づくアルゴリズム価格設定エージェントを用いて実験を行う。 1) LLM ベースのエージェントは価格設定に長けており,(2) LLM ベースの価格設定エージェントは,消費者の負担に自律的に協調し,(3) LLM 命令における一見無害なフレーズの変化は,共謀を増大させる可能性がある。新たなオフパス解析技術は、これらの現象に寄与する価格戦争上の懸念を明らかにする。結果はオークションの設定にまで拡張されます。 LLMベースの価格設定エージェントやブラックボックス価格設定エージェントの今後の規制に特有の課題が明らかになった。

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