🔎 Цифровая революция меняет мир, а искусственный интеллект становится ее главным героем. В это же время преимущества ИИ неоспоримы: автоматизация процессов, снижение трансакционных издержек и барьеров входа на рынки, создание новых продуктов и рынков. Но с ростом возможностей возникают новые вопросы. Например, как регулировать ИИ, чтобы обеспечить справедливую конкуренцию?
Эксперты Института прикладных экономических исследований Президентской академии Карина Ионкина и Антон Морозов изучили, как работает искусственный интеллект на цифровых платформах и предложили правила для улучшения алгоритмического ценообразования и big data.
Сговор алгоритмов
Ограничение конфиденциальности и выбора потребителей, негативные эффекты для рынка труда, рост неравенства, а также ограничение демократии. Все это, по мнению исследователей, серьезные риски, связанные с развитием ИИ.
Широкое использование искусственного интеллекта может привести к нежелательным последствиям. Например, к «алгоритмическому сговору». Это происходит, когда компании используют алгоритмы для установления цен, и эти алгоритмы, настроенные на получение максимальной прибыли, независимо друг от друга приходят к одинаково высокой цене, фактически монополизируя рынок. Несмотря на то, что экономисты уже давно изучают алгоритмическое ценообразование, практических исследований на эту тему пока не так много.
«Даже на модельном уровне результаты оказываются неустойчивыми к смене параметров, когда один и тот же алгоритм показывает разные результаты у разных авторов. Алгоритмический сговор может не наблюдаться, если на рынке действуют несколько разных алгоритмов (Sanchez-Cartas, Katsamakas). При алгоритмическом сговоре цена зачастую не достигает истинного монопольно высокого уровня и может незначительно отличаться от цены, установленной людьми, хотя использование алгоритма и приводит к более быстрому росту цены, чем если бы цену назначали люди», – отметили авторы работы.
Спорные моменты
В России на самом высоком уровне разрабатывается система управления данными, но пока нет четких правил, какие из них должны быть доступны.
Минцифры РФ и Аналитический центр при Правительстве РФ разработали концепцию Национальной системы управления данными, а Минэкономразвития РФ приказом от 23 апреля 2024 № 247 утвердило Методические указания по отнесению информации к категории общедоступной, размещаемой государственными органами и органами местного самоуправления на их официальных сайтах в Интернете в форме открытых данных. Тем не менее существующее регулирование все еще носит рамочный характер, каких-то конкретных обязательств по публикации данных государство на себя не берет.
Кроме того, на рассмотрении в Госдуме находится документ, касающийся оборота big data. И хотя законопроект был принят в первом чтении еще 16 февраля 2021 года, он все еще находится на доработке, а второе чтение постоянно откладывается.
Эксперты считают, что нужно прийти к единому пониманию и согласовать новый закон, чтобы компании могли использовать данные для исследований. Это поможет бороться с нечестной конкуренцией и изучать влияние разных политик на общество.
«В своем исследовании мы моделируем рынок, на котором действуют два продавца и конечное число покупателей некоторого товара. Мы абстрагируемся от конкретной реализации ценового алгоритма и предполагаем, что используемые продавцами алгоритмы оценивают, как именно гипотетическое изменение цены скажется на прибыли, а также на каком основании алгоритм в результате дает рекомендацию к выбору стратегии: повышение, снижение цены или сохранение ее на неизменном уровне», – подчеркнули эксперты.
Сложный выбор
Далее эксперты предлагают два подхода к моделированию выбора: потребители случайным образом выбирают продавца или сначала рассматривают ценовые предложения, а затем выбирают. Данные подходы относятся, скорее, к крайним случаям. В реальности выбор потребителей устроен более сложно.
Пример 1. Когда люди выбирают приложения для своих телефонов, они больше думают о том, что им нравится, а не о цене. Это позволяет компаниям, которые создают магазины приложений, брать больше денег за свои услуги.
Пример 2. Когда люди покупают билеты или бронируют гостиницы, они легко сравнивают цены на разных сайтах. Это не дает компаниям, которые создают эти сайты, брать слишком много денег за свои услуги.
Вывод. Компании могут договариваться тайно, чтобы цены были выше, когда люди не могут легко перейти на другие сервисы. Это означает, что компании могут сделать так, чтобы людям было сложнее уйти от них, например, предлагая скидки или бонусы.
Проще говоря, алгоритмы могут способствовать тому, что компании будут делать всё, чтобы удержать клиентов и затруднить им переход к конкурентам. Например, предлагать кешбэк, бонусы или создавать целые экосистемы, чтобы выгодно отличаться от других.
«Следует рассмотреть возможность учитывать подобные практики при проведении анализа конкуренции на товарных рынках в качестве факторов, повышающих рыночную власть цифровых платформ, использующих алгоритмическое ценообразование. Данная рекомендация не требует внесения изменений в действующее законодательство и может быть реализована соответствующим нормативным правовым актом ФАС России», – заключили исследователи.
🔗 Еще больше исследований на самые актуальные темы в Телеграм-канале Президентской академии.
