論文の概要: Algorithmic Collusion by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00806v3
• Date: Thu, 22 May 2025 22:33:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.572074
• 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に長けており、オリゴポリー設定で超競争的な価格と利益を自律的に得ることができる。 新規技術を用いたオフパス解析は、これらの現象に寄与するとして価格戦争の懸念を明らかにする。
• 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 quickly and autonomously reach supracompetitive prices and profits in oligopoly settings, and (3) variation in seemingly innocuous phrases in LLM instructions ("prompts") may substantially influence the degree of supracompetitive pricing. Off-path analysis using novel techniques uncovers 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 generative AI 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、オリゴポリー設定において、迅速かつ自律的に超競争的な価格と利益に到達し、(3)LLM命令の一見無害なフレーズの変動(「プロンプト」)は、超競争的な価格設定の程度に大きく影響する可能性がある。 新規技術を用いたオフパス解析は、これらの現象に寄与するとして価格戦争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の今後の規制や、より広範囲に生成可能なAI価格設定エージェントに対する、ユニークな課題を明らかにしました。

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