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Algorithmic Collusion by Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Sara Fish, Yannai A. Gonczarowski, Ran I. Shorrer

概要

この論文では、大規模言語モデル（LLM）ベースのアルゴリズム価格設定エージェントを使用した実験を通じて、アルゴリズム担保問題を研究します。実験の結果、寡占市場環境では、LLMベースの価格設定エージェントは迅速かつ自律的に超過競争価格と利益に達し、LLMプロンプトのマイナーな変更が超過競争価格レベルに大きな影響を与えることを発見しました。新しい技術を用いたオフパス分析により、価格戦争がこの現象に寄与することを明らかにしました。これらの結果はオークション環境にも適用され、LLMベースの価格設定エージェントおよび広範なAIベースの価格設定エージェントの規制の難しさを示しています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMベースのアルゴリズム価格設定エージェントが超過競争価格と利益を自律的に達成できることを実験的に証明した。
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LLMプロンプトの微妙な違いが価格設定の結果に大きな影響を与えることを確認してください。
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価格戦争がアルゴリズムの協議に寄与する要因であることを明らかにした。
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LLMベースの価格設定エージェント規制の難しさを示唆。
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Limitations：
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実験環境の制限による一般化の難しさ
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LLMプロンプトの影響に関するより深い分析が必要です。
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さまざまな市場構造と競争環境に関するさらなる研究が必要です。
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