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避免演算法勾結 政府查處難度增

科技部曾在2019年發布「人工智慧科研發展指引」強調AI在問責與溝通、透明性與可追溯性、公平性與非歧視性的重要,追求AI系統合理且善意的使用,避免產生偏差與歧視等風險,並建立外部回饋機制。不過對部分廠商而言,AI演算法只是增加營收、打壓競爭對手的工具,政府提出的AI發展指引僅供參考。

從正面角度來看,演算法可用來幫助消費者比較價格及品質,提高決策速度,從而降低搜尋及交易成本,進而強化買方力量,對消費者福利及社會福利有正向效應。而且,演算法也可以提升市場透明度、改變現有產品品質或推動新產品開發,有促進動態效率的效果。

不過專家指出,已經有廠商將演算法當作是聯合行為的促進機制,導致以前沒有出現過或以前不可能出現的新形式勾結:演算法勾結(algorithmic collusion)。OECD研究報告指出有四種有利勾結實現的演算法類型:包括監控演算法、平行演算法、信號演算法和自學演算法。

以監控演算法為例,就是使用演算法來蒐集競爭對手的決策資訊,監控可能的悖離數據,以及設計出快速懲罰的方法,如此一來可避免不必要的價格戰,讓勾結更為穩固,促進合謀協議的維持。當水平競爭同業勾結後,是可以透過相關的工具來約束彼此間的價格,讓勾結更為穩固,限制轉售價格(RPM)就是工具之一。

限制轉售價格(ResalePrice Maintenance; RPM)是指:事業與交易相對人約定就供給之商品轉售予第三人時,或第三人再為轉售時,應遵循一定的價格,若違反約定者,則對於交易相對人給予經濟制裁。如此一來,上游製造商可藉由對下游經銷商轉售價格的限制來達成水平價格的聯合,從而規避競爭法對水平協議嚴格的規範。台灣某NB大廠就曾透過AI演算法監控零售價,因此在2018年遭歐盟重罰。

公平會表示,消費性電子產品製造業者透過比價網站,並搭配演算法軟體偵測零售商線上銷售價格,若發現零售商網路售價低於建議轉售價格,則會要求零售商提高價格,否則威脅終止雙方合作關係,這使得零售商更傾向於遵守建議售價,形成市場價格的一致性。歐盟執委會競爭總署查無事證,顯示個別製造商是事先達成水平協議後,再透過RPM作為履行協議的工具,因此最終僅裁罰個別製造商。另考量零售商是被迫配合提高價格,並非促成者,故並未處分零售商。

公平會指出,隨著數據大量累積,AI及演算法技術的精進,藉由深度分析與機器學習,科技巨擘已能精準窺見消費者需求,洞悉人與人、人與物、物與物之間的關係,做到了「比你自己更了解你自己」的境界。這就帶來了數據是否被過度蒐集、隱私是否被侵犯的疑慮。一旦業者借助AI和演算法看透消費者一舉一動,當然也就可輕鬆監控競爭者市場價格與銷售條件,並迅速對市場變化採取必要的反應。當業者間的合意,不再是透過實體群聚協商的過程來產生,而是透過複雜電腦程式的演算法來達成時,競爭法主管機關對於合意證據偵測與取得之困難度將更勝以往。

公平會呼籲,演算法在設計時就必須建立在不允許勾結的前提上,事業也必須清楚,一旦決定使用演算法定價,就必須為使用演算法所導致的限制競爭結果負責,因此事業宜瞭解該系統如何運作,並進行風險評估,若經評估存在高度觸法的可能性,則應該捨棄以演算法作為定價工具。

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