競争市場において競争相手らが使用する人工知能（AI）によって不法に高騰する物価動向を防止するために、法学者、コンピューター科学者および経済専門家は協力しなければならないと、Calvanoらは本政策フォーラムにおいて主張している。利益に貪欲な競争相手らが密室で市場を欺くことに合意し、これらの競争相手らが価格を不法に上げている時、この様なアルゴリズムによる談合が意図されたものであれ、またはプログラミングによる監視であれ、それでも、人間主導の談合と同様に消費者にとって危険である。したがって、政策が実施されて複数企業の価格設定アルゴリズムにおける談合行為についてこれらの複数企業に責任を負わせなければならないと今回の著者らは述べている。アルゴリズムによって談合行為が如何に容易に採用されるかが実験的証拠および経験的証拠から示されており、例えば、AIに利益最大化タスクが与えられると、AIは、談合を含め、すべての可能な価格設定行動規範について自律的に学習し始め、人間の介在無しにこの様なゴールに到達する。不法な価格設定規則を採用するAIの能力について常に知らされる備えが現行政策には無い。競争する必要が無いことに合意したことを示唆する競争相手らの不正なコミュニケーションという証拠によって、人間による談合の場合は調査することができる。対照的に、アルゴリズムによる談合の場合、その様な追跡可能な証拠はそれ程明らかではなく、AIの場合には人間の談合について確立された経済理論・研究を超えてさらに発展することができる。したがって、これらの著者らは、管理された環境において談合について価格設定アルゴリズムを調査するために、3段階の方法を提案している。これには、1）AIのどの価格設定規則によって談合に至ることができるか実験室で試験し、2）監査行為を適用して、高値を生み出す談合的特性を明らかにし、3）最後に、学習アルゴリズムに対する制約を考案して、AIが談合に至ることを防止することが挙げられる。これらの方法が執行されて完了すると、政策立案者らは特定の価格設定アルゴリズムの禁止について検討し、談合行為に至るAIの価格設定規則について企業に責任を負わせることができる。「今後、いくつかの障害があり、談合的特性試験を使用可能にすることの困難さ、アルゴリズムの透明性および相互運用性の欠如ならびに裁判所がこの種の技術事項を取り入れようとするやる気および能力が挙げられる」と指摘している。
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