본 논문은 AI 모델 시장에서 정확한 모델 예측을 제공하기 위해 경쟁하는 기업과 모델 정확도에 대한 이질적인 선호도를 보이는 소비자를 분석합니다. 소비자-기업 이중 독점 모델을 개발하여 경쟁이 기업의 모델 정확도 개선 유인에 미치는 영향을 분석합니다. 각 기업은 모델의 오류를 최소화하려 하지만, 이러한 선택은 최적이 아닐 수 있습니다. 반직관적으로, 경쟁 시장에서 전체 정확도를 개선하는 기업이 반드시 이윤을 개선하는 것은 아님을 발견했습니다. 오히려 각 기업의 최적 의사결정은 경쟁 우위를 갖는 오류 차원에 더 투자하는 것입니다. 모델 오류를 위양성 및 위음성 비율로 분해함으로써 기업은 투자를 통해 각 차원의 오류를 줄일 수 있습니다. 기업은 우위 차원에 투자하는 것이 엄격히 더 좋고 열위 차원에 투자하는 것은 엄격히 더 나쁩니다. 수익성 있는 투자는 소비자에게 악영향을 미치지만 전체 복지를 증가시킵니다.
