본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 알고리즘 가격 책정 에이전트를 사용한 실험을 통해 알고리즘 담합 문제를 연구합니다. 실험 결과, LLM 기반 에이전트는 가격 책정 작업에 능숙하며, 과점 시장 환경에서 빠르고 자율적으로 초과 경쟁 가격과 이윤에 도달함을 보여줍니다. 또한, LLM 프롬프트의 사소한 변화가 초과 경쟁 가격 책정 정도에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 발견했습니다. 새로운 기법을 사용한 오프패스 분석을 통해 가격 전쟁이 이러한 현상에 기여하는 요인임을 밝혔습니다. 이러한 결과는 경매 환경에도 적용되며, LLM 기반 가격 책정 에이전트 및 더 광범위하게 생성형 AI 가격 책정 에이전트의 규제에 대한 독특한 과제를 제기합니다.
