Антимонопольное законодательство – это двигатель свободного предпринимательства: он формирует бесчисленные направления торговли, от технологий до туалетов, от пива до бейсбола, от здравоохранения до оборудования. Антимонопольное законодательство стимулирует цену, качество, разнообразие, инновации и возможности.
Сегодня искусственный интеллект быстро меняет то, как компании чувствуют, рассуждают и адаптируются к рынку. Во всех отраслях компании используют машинное обучение для получения ценной информации без активного участия сотрудников. Но эти новаторские возможности меняют то, как компании взаимодействуют с конкурентами и потребителями.
Опытные юристы по вопросам конкуренции и защиты прав потребителей могут помочь компаниям извлечь выгоду из возможностей, предоставляемых ИИ, при навигации по рынку. терра нова регуляторного и судебного риска. Хотя неправильно рассматривать ИИ как черный ящик, сложность систем ИИ может сделать рассуждения непрозрачными. Это означает, что связи между результатами ИИ и рациональными бизнес-обоснованиями рискуют быть скрытыми или даже полностью потерянными.
Тем не менее, регулирующие органы вряд ли будут оправдывать беспокойство потребителей и конкурентов только потому, что организация не может объяснить, почему были предприняты одни действия, а другие нет. Юридическая защита существует в соответствии с Антимонопольным законом Шермана, Законом о Федеральной торговой комиссии (FTC), Законом Робинсона-Патмана, а также антимонопольными законами штата и законами о защите прав потребителей. Внедряя политики и процессы, сохраняющие человеческий контроль и подотчетность, организации могут свести к минимуму правовые риски и избежать непредвиденных последствий.
Проактивный и индивидуальный подход имеет решающее значение. ИИ влияет на конкуренцию и потребителей бесчисленными способами, в том числе при использовании для основных бизнес-функций.
Цены
ИИ помогает компаниям принимать ценовые решения, быстро реагируя на мгновенные изменения спроса, запасов и производственных затрат. Синтезируя и обобщая огромные объемы сложных данных, он может оказать существенную помощь в построении и адаптации политики ценообразования. Но результаты, которые дает ценообразование с помощью ИИ, также могут сами по себе рассматриваться как способствующие незаконному сговору, такому как установление цен или сговор на торгах. По словам председателя FTC Лины Хан, ИИ «может способствовать сговору, который несправедливо завышает цены».
Эти опасения могут прямо или косвенно возникать из-за использования ИИ для выполнения разнообразных действий, таких как бенчмаркинг, дезагрегирование информации, передача сигналов, обмен информацией или анализ тенденций ценообразования. Алгоритмы ценообразования, например, могут вызвать антимонопольные проблемы, когда конкуренты используют их для обеспечения соблюдения предварительного соглашения, поставщики алгоритмов инициируют или организуют соглашение, компании применяют алгоритмы для резкого повышения цен или даже когда конкуренты независимо используют алгоритмы, которые впоследствии вступают в сговор.
Антимонопольный отдел Министерства юстиции США подчеркивает, что «появление агрегации данных, машинного обучения и алгоритмов ценообразования… . . может повысить конкурентоспособность исторических данных» и требует «пересмотра того, как мы думаем об обмене конфиденциальной информацией с точки зрения конкуренции».