論文の概要: Artificial Intelligence and Algorithmic Price Collusion in Two-sided Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04088v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 17:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 15:20:13.630211
• Title: Artificial Intelligence and Algorithmic Price Collusion in Two-sided Markets
• Title（参考訳）: 中間市場における人工知能とアルゴリズム価格の衝突
• Authors: Cristian Chica, Yinglong Guo, Gilad Lerman,
• Abstract要約: 両市場において,Qラーニングを用いたAIエージェントが暗黙の共謀にどのように関与するかを検討する。 我々の実験によると、AI駆動プラットフォームはBertrandの競合よりも高いコラシオンレベルを実現している。 ネットワークの外部性の向上は、共謀を著しく向上させ、AIアルゴリズムがそれらを活用して利益を最大化することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.053163124987535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic price collusion facilitated by artificial intelligence (AI) algorithms raises significant concerns. We examine how AI agents using Q-learning engage in tacit collusion in two-sided markets. Our experiments reveal that AI-driven platforms achieve higher collusion levels compared to Bertrand competition. Increased network externalities significantly enhance collusion, suggesting AI algorithms exploit them to maximize profits. Higher user heterogeneity or greater utility from outside options generally reduce collusion, while higher discount rates increase it. Tacit collusion remains feasible even at low discount rates. To mitigate collusive behavior and inform potential regulatory measures, we propose incorporating a penalty term in the Q-learning algorithm.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)アルゴリズムによって促進されるアルゴリズム価格の共謀は、重大な懸念を提起する。 両市場において,Qラーニングを用いたAIエージェントが暗黙の共謀にどのように関与するかを検討する。 実験の結果,AIによるプラットフォームは,Bertrandの競合よりも高いコラシオンレベルを実現していることがわかった。 ネットワークの外部性の向上は、共謀を著しく向上させ、AIアルゴリズムがそれらを活用して利益を最大化することを示唆している。 外部オプションからの利用者の不均一性や有効性の向上は、一般的に共謀を減らし、より高い割引率を増す。 暗黙の共謀は低割引率でも実現可能である。 協調行動の緩和と潜在的規制措置の通知を目的として,Q-ラーニングアルゴリズムにペナルティ項を導入することを提案する。

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