본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 알고리즘 가격 책정 에이전트를 사용한 실험을 통해 알고리즘 담합 문제를 연구합니다. 실험 결과, 과점 시장 환경에서 LLM 기반 가격 책정 에이전트는 신속하고 자율적으로 초과 경쟁 가격 및 이윤에 도달하며, LLM 프롬프트의 사소한 변화가 초과 경쟁 가격 책정 수준에 상당한 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 새로운 기법을 사용한 오프패스 분석을 통해 가격 전쟁이 이러한 현상에 기여한다는 점을 밝혔습니다. 이러한 결과는 경매 환경에도 적용되며, LLM 기반 가격 책정 에이전트 및 광범위한 AI 기반 가격 책정 에이전트 규제의 어려움을 보여줍니다.
