KI-basierte Preisalgorithmen treiben über geheime Absprachen Marktpreise nach oben

Algorithmen, die Preise von Produkten auf Onlineplattformen dynamisch bestimmen entwickeln sich mittlerweile von einfachen und „dummen“ regelbasierten Methoden hin zu „intelligenten“ KI (u.a. reinforcement learning) basierten Verfahren. Das führt anscheinend in recht simplen Testumgebungen zu recht komplexen Wechselwirkungen unter diesen Algorithmen wie eine neue Studie aus Italien kürzlich zeigte.

Automatische Verfahren zur Preisbestimmung versuchen idR für den Verkäufer den höchstmöglichen Profit zu ermöglichen. Dabei kennen sie die Umgebung (den Markt mit den anderen Teilnehmern) initial nicht und haben ausser den Marktsignalen keine weiteren direkten Kommunikationskanäle mit den anderen Marktteilnehmern. In dem Experiment, dem eine bestimmte Marktklasse zugrunde lag, zeigt sich dass intelligente Preisbestimmungsalgorithmen in der Lage sind über trial and error genug Information über andere Algorithmenverhalten herauszufinden und so über eine Form von Kooperation supra-kompetitive Preise zu erzielen.

In einer Finanzwelt, die hochautomatisiert, global, instantan und mit steigender Maschinenintelligenz betrieben wird, stellt sich sofort die Frage inwiefern Werte an Märkten letztlich auch und wenn ja zu welchem Teil von solchen Automaten-Interaktionen getrieben werden.

Wer das Originalpapier nicht lesen mag findet hier auch einen Überblick:

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Spannendes Thema! Die deutsche Monopolkommission hat im vergangenen Jahr auch auf die Möglichkeit hingewiesen, dass Algorithmen von sich aus Kartell bilden – weil sie mit der Zeit lernen, dass Preisabsprachen untereinander zu höheren Gewinnen führen. Habe mir das damals für die Wired (migriert auf GQ, nicht wundern) angeschaut:

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Die Konsequenz dieser Beobachtungen gravierend und führt glaube ich zur Notwendigkeit neue ökonomische Modelle zu erarbeiten.

Wenn relativ primitive, aber rudimentär intelligente und dynamisch agierende Algorithmen bereits zu Kartellen führen, indem im resultierenden Netzwerk Kooperation entsteht, dann muss man sich fragen welche Basis heute noch rein egoistisch angelegte, auf Selbstoptimierung zielende Modelle haben.

In klassischen Theorien entsteht keine Kooperation, oder Preise, die über dem Nash equilibrium konvergieren. Kooperation ist aber in der Realität omnipräsent.

Ich denke es muss Dynamik und Adaption integriert werden. Vielleicht hat die VWL dann auch wieder Aussagekraft und wird prädiktionsfähig.

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