Алгоритмите на интернет магазините могат синхронно да повишават цените
В огромните онлайн магазини цените на стоките услугите се дефинират най-много от компютърни системи. Ново проучване на италианските учени сподели, какъв брой елементарно логаритмите с детайли на изкуствен интелект основават картел и подвигат цените в ущърб на потребителите.
Използваното образование с подкрепление е подмножество на машинното образование, като при този способ изкуственият разсъдък се подтиква посредством награди и санкции за постигането на избрана цел. В ИИ AlphaGo да вземем за пример, се употребява същия метод. При ценообразуването, ИИ получава за цел постигането на оптималната облага, след което той стартира да опитва с най-различни тактики в симулирана среда, с цел да откри оптималното решение. Но породи проблем: изкуствените интелекти от сходен вид бързо се научават да подписват секрети съглашения.
Още от 2015 година една трета от от цените в Amazon се слага от логаритми. Към сегашен ден делът на този % набъбна. Но логаритмите, изчисляващи цените на книгите, самолетните билети или хотелските места, са толкоз комфортни, че към този момент се употребяват навсякъде.
Технологиите се развиха доста бързо и на мястото на стратегиите с твърдо заложени параметри идват компютърни системи с машинно образование, при които логиката за приемане на решенията за размера на цените към този момент не е в ръцете на индивида, означи MIT Technology Review.
„Проблемът е в това, че тези самостоятелни логаритми за ценообразуване сами стигат до извода, че при изискване, че би трябвало да получат оптималната облага, би трябвало да заобикалят ценовите войни. Тоест, те могат да се научат да се сговарят, даже и без да са обучавани на това“ – обявиха професор Емилио Калвано и неговите сътрудници от Болонския Университет.
За да ревизират своята доктрина, учените са основали две самостоятелни системи за ценообразуване и са им дали опция да се следят. Оказа се, че „дори и относително опростените логаритми доближават до доста изтънчени и комплицирани тактики на взаимна работа„.
В началото на опита, двата логаритъма са се сражавали един против различен, понижавайки цените. Но това е бил просто краткотраен стадий, след който цените стартират да порастват. Постепенно единият от логаритмите стартира да демонстрира „автореактивно поведение“, а това е знак за скришен сговор.
С направената от италианските учени симулация, сговорът постоянно се е получавал едностранен – т.е., логаритмите не могат да се договорят за монопол. Но има нещо друго – те правят скрити целенасочени дейности, които не могат да бъдат видяни в профил. „Те се научиха да се договарят само посредством метода на пробите и грешките“ – споделиха откривателите – „без предварителни познания за околната среда и настоящите в нея условия„.
При това логаритмите не са се опитвали да нарушават каквито и да било правила. Те просто за подготвени и са изучили основите на пазара и са работили посредством пробването на разнообразни тактики. Учените приканиха основателите на ИИ да да извърнат внимание на този проблем и да вземат ограничения за неговото попречване.
Използваното образование с подкрепление е подмножество на машинното образование, като при този способ изкуственият разсъдък се подтиква посредством награди и санкции за постигането на избрана цел. В ИИ AlphaGo да вземем за пример, се употребява същия метод. При ценообразуването, ИИ получава за цел постигането на оптималната облага, след което той стартира да опитва с най-различни тактики в симулирана среда, с цел да откри оптималното решение. Но породи проблем: изкуствените интелекти от сходен вид бързо се научават да подписват секрети съглашения.
Още от 2015 година една трета от от цените в Amazon се слага от логаритми. Към сегашен ден делът на този % набъбна. Но логаритмите, изчисляващи цените на книгите, самолетните билети или хотелските места, са толкоз комфортни, че към този момент се употребяват навсякъде.
Технологиите се развиха доста бързо и на мястото на стратегиите с твърдо заложени параметри идват компютърни системи с машинно образование, при които логиката за приемане на решенията за размера на цените към този момент не е в ръцете на индивида, означи MIT Technology Review.
„Проблемът е в това, че тези самостоятелни логаритми за ценообразуване сами стигат до извода, че при изискване, че би трябвало да получат оптималната облага, би трябвало да заобикалят ценовите войни. Тоест, те могат да се научат да се сговарят, даже и без да са обучавани на това“ – обявиха професор Емилио Калвано и неговите сътрудници от Болонския Университет.
За да ревизират своята доктрина, учените са основали две самостоятелни системи за ценообразуване и са им дали опция да се следят. Оказа се, че „дори и относително опростените логаритми доближават до доста изтънчени и комплицирани тактики на взаимна работа„.
В началото на опита, двата логаритъма са се сражавали един против различен, понижавайки цените. Но това е бил просто краткотраен стадий, след който цените стартират да порастват. Постепенно единият от логаритмите стартира да демонстрира „автореактивно поведение“, а това е знак за скришен сговор.
С направената от италианските учени симулация, сговорът постоянно се е получавал едностранен – т.е., логаритмите не могат да се договорят за монопол. Но има нещо друго – те правят скрити целенасочени дейности, които не могат да бъдат видяни в профил. „Те се научиха да се договарят само посредством метода на пробите и грешките“ – споделиха откривателите – „без предварителни познания за околната среда и настоящите в нея условия„.
При това логаритмите не са се опитвали да нарушават каквито и да било правила. Те просто за подготвени и са изучили основите на пазара и са работили посредством пробването на разнообразни тактики. Учените приканиха основателите на ИИ да да извърнат внимание на този проблем и да вземат ограничения за неговото попречване.
Източник: kaldata.com
КОМЕНТАРИ