Ανταγωνιστικά προβλήματα στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης

Η αντιμονοπωλιακή είναι η

κινητήρας της ελεύθερης επιχείρησης: διαμορφώνει αμέτρητες γραμμές εμπορίου, από την τεχνολογία μέχρι τις τουαλέτες, την μπύρα μέχρι το μπέιζμπολ και την υγειονομική περίθαλψη μέχρι το υλικό. Η αντιμονοπωλιακή νομοθεσία οδηγεί στην τιμή, την ποιότητα, την ποικιλία, την καινοτομία και τις ευκαιρίες.

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει γρήγορα τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις αντιλαμβάνονται, συλλογίζονται και προσαρμόζονται στην αγορά. Σε κάθε κλάδο, οι εταιρείες αξιοποιούν τη μηχανική μάθηση για να αντλήσουν πολύτιμες γνώσεις χωρίς εκτεταμένη συμμετοχή των εργαζομένων. Αλλά αυτές οι πρωτοποριακές δυνατότητες δημιουργούν μια αναταραχή στον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες αλληλεπιδρούν με τους ανταγωνιστές και τους καταναλωτές.

Οι έμπειροι δικηγόροι στον ανταγωνισμό και την προστασία των καταναλωτών μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες να αξιοποιήσουν τις ευκαιρίες που παρουσιάζει η τεχνητή νοημοσύνη κατά την πλοήγηση

terra nova

ρυθμιστικού και δικαστικού κινδύνου. Αν και δεν είναι σωστό να προσεγγίζουμε την τεχνητή νοημοσύνη ως μαύρο κουτί, η πολυπλοκότητα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να κάνει τη λογική αδιαφανή. Αυτό σημαίνει ότι οι δεσμοί μεταξύ των αποτελεσμάτων της τεχνητής νοημοσύνης και των ορθολογικών επιχειρησιακών δικαιολογιών κινδυνεύουν να συγκαλυφθούν ή ακόμη και να χαθούν εντελώς.

Ωστόσο, οι ρυθμιστικές αρχές είναι απίθανο να δικαιολογήσουν τις ανησυχίες των καταναλωτών και του ανταγωνισμού απλώς και μόνο επειδή ένας οργανισμός δεν μπορεί να εξηγήσει γιατί έγιναν ορισμένες ενέργειες και άλλες όχι. Η νομική έκθεση υφίσταται βάσει του νόμου περί αντιμονοπωλιακής νομοθεσίας Sherman, του νόμου της Ομοσπονδιακής Επιτροπής Εμπορίου (FTC), του νόμου Robinson-Patman, καθώς και των νόμων περί αντιμονοπωλιακής νομοθεσίας και προστασίας των καταναλωτών. Εφαρμόζοντας πολιτικές και διαδικασίες που διαφυλάσσουν τον ανθρώπινο έλεγχο και τη λογοδοσία, οι οργανισμοί μπορούν να ελαχιστοποιήσουν τη νομική έκθεση και να αποφύγουν ανεπιθύμητες συνέπειες.

Μια προληπτική και προσαρμοσμένη προσέγγιση είναι κρίσιμη. Η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει τον ανταγωνισμό και τους καταναλωτές με αμέτρητους τρόπους, ακόμη και όταν χρησιμοποιείται για βασικές επιχειρηματικές λειτουργίες.

Τιμολόγηση

Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τις εταιρείες να λαμβάνουν αποφάσεις τιμολόγησης ανταποκρινόμενοι γρήγορα σε στιγμιαίες αλλαγές στη ζήτηση, το απόθεμα και το κόστος εισροών. Με τη σύνθεση και τη σύνοψη τεράστιων ποσοτήτων πολύπλοκων δεδομένων, μπορεί να βοηθήσει σημαντικά στη δημιουργία και την προσαρμογή των πολιτικών τιμών. Αλλά τα αποτελέσματα που παράγει η τιμολόγηση με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να θεωρηθεί ότι διευκολύνουν καθεαυτά την παράνομη συμπαιγνία, όπως ο καθορισμός τιμών ή η νόθευση προσφορών.

Σύμφωνα με την πρόεδρο της FTC Lina Khan

η τεχνητή νοημοσύνη «μπορεί να διευκολύνει τη συμπαιγνία συμπεριφορά που διογκώνει άδικα τις τιμές».

Αυτές οι ανησυχίες μπορεί να προκύψουν άμεσα ή έμμεσα από τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης για την εκτέλεση ποικίλων δραστηριοτήτων, όπως συγκριτική αξιολόγηση, διαχωρισμό πληροφοριών, σηματοδότηση, ανταλλαγή πληροφοριών ή ανάλυση τάσεων τιμολόγησης. Οι αλγόριθμοι τιμολόγησης, για παράδειγμα, μπορεί να εγείρουν ζητήματα αντιμονοπωλιακής νομοθεσίας όταν οι ανταγωνιστές τους χρησιμοποιούν για να επιβάλουν μια εκ των προτέρων συμφωνία, οι πωλητές αλγορίθμων ξεκινούν ή οργανώνουν μια συμφωνία, οι εταιρείες εφαρμόζουν αλγόριθμους για να αυξήσουν δραματικά τις τιμές ή ακόμα και όταν οι ανταγωνιστές χρησιμοποιούν ανεξάρτητα αλγόριθμους που στη συνέχεια επιδίδονται σε συμπαιγνία.

Αντιμονοπωλιακή Διεύθυνση του Υπουργείου Δικαιοσύνης των ΗΠΑ

υπογραμμίζει ότι «η άνοδος της συγκέντρωσης δεδομένων, της μηχανικής εκμάθησης και των αλγορίθμων τιμολόγησης… μπορεί να αυξήσει την ανταγωνιστική αξία των ιστορικών δεδομένων» και δικαιολογεί «την επανεξέταση του τρόπου με τον οποίο σκεφτόμαστε την ανταλλαγή ευαίσθητων ανταγωνιστικών πληροφοριών».

Αγοραστικός