본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 플랫폼에 게시된 지급액을 반복적인 네덜란드식 경매에서 언제 수락할지 조정함으로써, 어떠한 의사소통 없이도 묵시적으로 담합할 수 있는지를 연구합니다. 최소한의 반복 경매 모델을 제시하여 단순한 인센티브 호환성 조건과 하위 게임 완벽 내쉬 균형에 대한 지속 가능한 담합의 닫힌 형태 임계값을 도출합니다. 여러 언어 모델을 사용한 제어된 시뮬레이션에서, 작은 경매 환경에서는 체계적인 초경쟁 가격을 관찰했으며, 시장 입찰자의 수가 증가함에 따라 경쟁적 행동으로의 회귀를 관찰했는데, 이는 이론적 모델과 일치합니다. 또한 LLM은 이론적 인센티브를 추적하는 환자 전략과 비교하여 초점 수락 시기와 같은 다양한 메커니즘을 사용하여 묵시적 조정을 용이하게 함을 발견했습니다.
