A digitális piac egyre furcsábban viselkedik, és ennek oka nem valami titkos egyezkedés, hanem olyan algoritmusok, amelyek saját tanulási folyamataik révén képesek megteremteni a magas árak világát. Ami korábban dohányfüstös hátsó szobákban született, ma a kódok mélyén alakul ki - szerződés, direkt szándék vagy bármiféle tiltott összejátszás nélkül. A játékelmélet friss kutatásai arra figyelmeztetnek, hogy a szabályozók régi eszközei mára kevésnek bizonyulnak, mert az algoritmusok nem beszélnek össze, mégis képesek a fogyasztók számára kedvezőtlen, tartósan drága piaci környezetet kialakítani.
A történet ott kezdődik, ahol a klasszikus versenyjogi gondolkodás elvben sikeres: tiltani kell a szereplők közötti titkos ármegállapodásokat, és a piac így versenyképes marad. Csakhogy a modern kereskedelemben az árakat már nem emberek, hanem tanuló algoritmusok igazítják újra és újra, a piac változásait figyelve. Ezek többsége még csak nem is bonyolult mesterséges intelligencia, hanem egyszerű tanulási stratégiák, amelyek minden kör után újraértékelik, hogy mit tegyenek legközelebb. A probléma éppen ez: a legegyszerűbb algoritmusok is hajlamosak olyan viselkedésre, amely a valóságban drágít.
Az egyik mérföldkőnek számító kutatás 2019-ben mutatta ki, hogy két teljesen független algoritmus képes megtanulni "bosszút állni", ha a másik csökkenti az árait. A folyamat maga kínosan hasonlít az emberi összejátszásra: mindkét fél végül belátja, hogy jobban jár, ha elkerüli az agresszívan olcsó ajánlatokat, így az árak szépen lassan magasra kúsznak.
A következő kérdés sokáig úgy hangzott: ha a fenyegetésen alapuló algoritmusok gondot okoznak, akkor miért nem tiltják be azokat? A válasz azért nem ilyen egyszerű, mert a Pennsylvaniai Egyetem kutatói - köztük Aaron Roth és Natalie Collina - most azt bizonyították be, hogy még a "jóindulatúnak" tűnő algoritmusok is képesek drága piaci egyensúlyt létrehozni. A vizsgált modellek között szerepeltek úgynevezett no-swap-regret algoritmusok is, amelyek elméletben garantálják, hogy a verseny szereplői nem szorulnak bele rossz döntésekbe. A játékelméleti tankönyvek szerint ezek az algoritmusok ideális ellenfelek: ha mindkét fél ilyet használ, az áraknak le kellene menniük.
A valódi fordulat akkor jött, amikor kiderült, hogy ezek az algoritmusok egy furcsán egyszerű stratégia ellen sérülékenyek: egy olyan eladó ellen, aki semmire sem reagál, és fix valószínűséggel dobálja fel az árakat, majd időnként alávág, ha ezzel nagyobb hasznot szerezhet. A látszólag buta, piacra nem figyelő stratégia képes a tanuló algoritmust magas árak elfogadására ösztönözni, miközben egyik fél sem sérti meg a szabályokat, egyik sem fenyeget vagy válaszol a másik lépéseire. A két rendszer mégis olyan egyensúlyba kerül, amelyben a fogyasztók a lehető legrosszabbul járnak.
A legijesztőbb ebben a helyzetben, hogy az egyensúly tartós, és egyik félnek sem érdeke kilépni belőle. A drága árak tehát nem a tudatos összejátszás eredményei, hanem egy olyan piaci dinamika következményei, amelyre a törvények nem készültek fel. Ahogy Roth fogalmaz: a történelemben soha nem volt illegális egyszerűen butának lenni, vagy olyan stratégiát követni, amely hosszú távon megbánást okozhat. A gépek világában azonban ez a fajta "butaság" egészen új mértékű bajt idézhet elő.
A szabályozói oldal sem lát tisztán. Van, aki szerint a megoldás az, hogy csak a no-swap-regret algoritmusokat lenne szabad használni, mások ezt túl szűk és életszerűtlen javaslatnak tartják. Egy dolog azonban bizonyos: a jelenlegi jogi keretek kizárólag az explicit összejátszást képesek üldözni, a mostani helyzetben viszont nincs semmi, amit el lehetne kapni.
Nincsenek titkos beszélgetések, nincsenek megállapodások, csak a matematika és az algoritmusok saját, gyakran kiszámíthatatlan logikája.
