[FTNN新聞網]記者蔡曉容／綜合報導
在網路商務與演算法全面滲透市場的時代，「價格究竟是怎麼決定的？」正成為監管機構愈來愈難解的問題。過去，企業若暗中協議調高價格，屬於明確的違法合謀；但如今，價格多由演算法自動調整，可能出現類似「聯手哄抬」的結果，這正是最新研究試圖揭開的困境。
根據科學媒體《量子雜誌》（Quanta Magazine）報導，電腦科學家羅斯（Aaron Roth）與同事指出，即便是看似單純、旨在最大化自身利潤的演算法，在競爭情境中仍可能讓商品價格不合理地攀升。這些演算法不會交換訊息、也沒有「威脅」能力，卻能在互動過程中形成類似默契，使價格長期維持在遠高於競爭水準的區間，最終不利消費者。
研究團隊以博弈論為基礎，模擬兩個商家持續重複調整價格的情境。以往，人們擔憂的是「演算法彼此學會威脅」：若其中一方降價，另一方便以極端手段報復，使雙方最終形成高價共識，儘管沒有明講，也形同合謀。先前研究已證實，這種「隱性合謀」確實可能在電腦之間出現。
然而，最新研究更進一步顯示，即使演算法不具報復能力、甚至完全不會對競爭對手的動作做出反應，只要其目標為「追求自身最優利潤」、並與特定型態的學習演算法互動，也可能導致市場價格長期偏高。換言之，這並非業者惡意，也不是演算法間交換暗號，而是兩套策略在數學上自然形成的結果。
此發現令專家感到憂心。學者指出，若沒有明確協議、沒有溝通，也沒有可辨識的威脅行為，監管單位恐難以判定市場是否受到「演算法型合謀」傷害。即便價格高得不合理，執法機關也難以證明業者「故意」操控市場。
儘管各界對如何制定規範仍意見分歧，研究者普遍認為，演算法訂價對市場的影響將愈來愈大，理解其內在運作，可能是下一個世代競爭政策最核心的課題。
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在網路商務與演算法全面滲透市場的時代，「價格究竟是怎麼決定的？」正成為監管機構愈來愈難解的問題。過去，企業若暗中協議調高價格，屬於明確的違法合謀；但如今，價格多由演算法自動調整，可能出現類似「聯手哄抬」的結果，這正是最新研究試圖揭開的困境。
根據科學媒體《量子雜誌》（Quanta Magazine）報導，電腦科學家羅斯（Aaron Roth）與同事指出，即便是看似單純、旨在最大化自身利潤的演算法，在競爭情境中仍可能讓商品價格不合理地攀升。這些演算法不會交換訊息、也沒有「威脅」能力，卻能在互動過程中形成類似默契，使價格長期維持在遠高於競爭水準的區間，最終不利消費者。
研究團隊以博弈論為基礎，模擬兩個商家持續重複調整價格的情境。以往，人們擔憂的是「演算法彼此學會威脅」：若其中一方降價，另一方便以極端手段報復，使雙方最終形成高價共識，儘管沒有明講，也形同合謀。先前研究已證實，這種「隱性合謀」確實可能在電腦之間出現。
然而，最新研究更進一步顯示，即使演算法不具報復能力、甚至完全不會對競爭對手的動作做出反應，只要其目標為「追求自身最優利潤」、並與特定型態的學習演算法互動，也可能導致市場價格長期偏高。換言之，這並非業者惡意，也不是演算法間交換暗號，而是兩套策略在數學上自然形成的結果。
此發現令專家感到憂心。學者指出，若沒有明確協議、沒有溝通，也沒有可辨識的威脅行為，監管單位恐難以判定市場是否受到「演算法型合謀」傷害。即便價格高得不合理，執法機關也難以證明業者「故意」操控市場。
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