Искусственный интеллект, алгоритмическое ценообразование и сговор

Алгоритмы все чаще заменяют людей, принимающих решения о ценообразовании товаров и услуг. Для анализа возможных последствий мы экспериментально изучаем поведение алгоритмов, основанных на искусственном интеллекте (обучение с подкреплением Q-learning), в базовой модели олигополии с повторяющейся ценовой конкуренцией. Мы обнаруживаем, что алгоритмы устойчиво обучаются устанавливать цены выше конкурентного уровня, не обмениваясь информацией друг с другом. Высокие цены поддерживаются сговорными стратегиями, включающими конечную фазу наказания, за которой следует постепенное возвращение к кооперации. Этот результат устойчив к асимметриям издержек или спроса, изменениям числа участников и различным формам неопределенности. (Коды JEL: D21, D43, D83, L12, L13)