Морис Е. Стаки
Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики

Полная версия

Размышления

Молчаливый сговор является блестящим примером действия нестандартных рыночных механизмов. Во-первых, он будет чаще возникать (по крайней мере, первоначально) на рынках с высокой степенью концентрации, где сформировались и другие условия для осознанного подражания. Надо признать, что даже при наличии дополнительных условий процесс развития рынка может спровоцировать изменения или появление новых игроков и помешать осознанному подражанию⁴⁸. Подобным же образом могут возникнуть деструктивные технические решения, которые позволят алгоритмам успешно «обманывать» конкурентов путем предоставления скидок.

И все-таки, хотя и с приведенными оговорками, осознанное подражание, вероятно, будет чаще встречаться. Природа электронных рынков, доступность данных, разработка схожих алгоритмов, сопутствующий рост стабильности и прозрачности должны будут толкать рынки, балансирующие на грани молчаливого сговора, к тесной взаимозависимости между игроками⁴⁹.

Указанные изменения ставят нестандартные вопросы – технические, правоприменительные и правовые. Если алгоритмы повышают прозрачность рынка, ответчики зачастую будут обосновывать свое поведение независимой и законной коммерческой деятельностью. Суды и правоприменительные ведомства могут не захотеть ограничивать свободный обмен информацией на рынке. Распространение информации, как отметил Верховный суд, «обычно содействует коммерции»⁵⁰ и «способно в определенных обстоятельствах повысить экономическую эффективность, а также усилить, а не ослабить, рыночную конкуренцию»⁵¹. Действительно, согласованные действия по снижению прозрачности цен могут сами по себе быть антимонопольным нарушением⁵².

Регулирующее воздействие на снижение прозрачности рынка, кроме того, может оказаться затруднительным. При проработке стратегии правоприменения, нацеленной на недопущение «излишней» прозрачности рынка, можно столкнуться с проблемами. Особенно сложно будет в случае, когда информация и данные уже доступны потребителям и торговцам, а осознанному подражанию способствует умелое использование этой информации.

Также возможно, что тот или иной альтернативный вариант использования прорывных технических достижений окажется недостаточно привлекателен, так как новая технология может его нейтрализовать. Ограничения, снижающие способность выравнивать цены, также могут сделаться неактуальными из-за внедрения «умных» алгоритмов, действующих на рынках ходовых товаров (fast moving markets).

Мы вернемся к вопросу о вмешательстве государства в части V данной книги, а пока мы рассмотрим четвертый сценарий, «Цифровое око». На этой стадии в алгоритм мгновенно загружаются большие объемы данных, и прозрачность может вырасти до уровня, который мы называем «всевидением». Самообучающиеся алгоритмы, обладая «всевидением», способны усугубить ущерб и расширить сферу действия молчаливого сговора в неожиданных направлениях.

8
Искусственный интеллект, «всевидение» и «Цифровое око»

Мы сейчас уже наблюдаем в действиии сценарии «Мессенджер» и «Ступица и спицы». Сценарий «Предсказуемый агент», вероятно, будет следующим. Наш последний сценарий сговора, «Цифровое око», представляет собой очередной рубеж. Здесь мы рассматриваем, каким образом два ключевых технических достижения способны вывести молчаливый сговор на новый уровень стабильности и охвата. Первое достижение – способность компьютеров обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, чтобы добиться «божественного всевидения» на своем рынке. Второе достижение связано с ростом сложности алгоритмов в процессе автономного принятия решений и обучения на опыте – т. е. с использованием искусственного интеллекта.

Эти два технических достижения способны составить опасную смесь. Предлагая полное и подробное описание рынка, позволяя снижать время отклика на действия конкурентов и применять за счет «обучения на опыте» динамические стратегии, данные технологии способны изменить характер молчаливого сговора: он выйдет за рамки цен и олигополистических рынков и станет сложно выявляемым. При трех других наших сценариях мы, подобно отпускникам на Мартас-Винъярде, может быть, догадаемся, когда что-то пойдет не так. При сценарии «Цифровое око» эпидемия молчаливого сговора распространяется на те рынки, которые в условиях офлайновой экономики не столь подвержены молчаливому сговору, выходит за рамки ценообразования и охватывает другие конкурентные начинания. В итоге при данном сценарии мы можем считать, что цифровые рынки являются конкурентными. Мы будем, возможно, уверены, что молчаливый сговор на данных рынках вообще невозможен. И все-таки в то же время мы не получим выгод от этой виртуальной конкуренции.

«Всевидение»

В 2014 г. компания Uber стала причиной шумихи. Два ее бывших сотрудника сообщили репортерам, что «можно легко отслеживать клиентов с помощью внутреннего инструмента компании, который называется God View (“Всевидение”)»¹. Этот инструмент якобы показывает местонахождение всех транспортных средств компании и клиентов, заказавших автомобиль.

Заимствуя терминологию компании Uber, мы используем выражение «всевидение», когда конкуренты используют большие данные и аналитику больших данных для более четкого общего представления о рынке в произвольно выбранный момент времени. Обилие данных, порождаемых в онлайновой среде, облачные вычисления и интеллектуальные датчики способны обеспечить подобие панорамного всевидения наших дел. Компании могут увидеть на огромном экране картину любого крупного города: собственные беспилотные грузовики, беспилотные грузовики конкурентов, грузовики клиентов, перевозимые грузовиками грузы и те места, куда они направляются. Каждая компания способна отслеживать движение собственной продукции и продукции своих конкурентов по цепи поставок. Они способны увидеть, когда конкретный товар поступает на фабрики или в жилища их клиентов. Они могут продолжать собирать данные до тех пор, пока этот товар не будет в итоге использован как вторсырье или выброшен.

Как мы видели в главе 7, компьютерные алгоритмы быстрее, чем люди, замечают изменения цен и спроса. Они способны реагировать (в том числе зеркально) путем корректировки цен на сравнительно однородную продукцию. Важно и то, что обычно рынки чаще подвержены скоординированному поведению, «если предполагаемый конкурентный выигрыш той или иной компании за счет привлечения клиентов своих конкурентов будет значительно уменьшен вероятными ответными действиями указанных конкурентов». Такая ситуация «тем вероятнее, чем сильнее и быстрее ответные действия, которые компания ожидает от своих конкурентов»². На тех рынках, где потребители способны легко переключаться между поставщиками и где товары однородны, компьютерные алгоритмы способны быстро обнаруживать снижения цен конкурентом и, по сути, не давать этому конкуренту сколько-нибудь существенно увеличить продажи. Чем выше ценовая прозрачность, тем быстрее реакция конкурентов и тем менее вероятно, что инициатор выиграет, а какая-либо компания снизит цены. Таким образом, в главе 7 основное внимание уделялось реакциям алгоритмов на изменения цен конкурентов.

При наличии «всевидения» мы делаем еще один шаг: компьютеры способны предугадывать и реагировать на конкурентные угрозы задолго до того, как происходит изменение цен. Алгоритм каждой компании определяет, способна ли она получить выгоду от некоторого конкурентного начинания. При нашем сценарии алгоритм приходит к отрицательному заключению. Причина в том, что конкуренты также обладают технологией «всевидения». Они способны быстро выявить соответствующее конкурентное начинание и возникающую угрозу. Данные реального времени – за счет отслеживания поведения конкурентов, потенциальных новых игроков и потребителей – позволят выявить то время, когда конкуренты будут стремиться увеличить продажи (включая расширение деятельности за счет обслуживания новых территорий или новых типов потребителей, таких как корпоративные покупатели). Технология «всевидения» позволяет каждому алгоритму быстро выявить любой конкурентный маневр и тем самым узнать, когда и какие ответные меры использовать. За счет быстроты отклика конкуренты лишают потенциальных самостоятельных игроков выгод от конкурентных начинаний и поэтому снижают, прежде всего, стимул проявлять активность.

В нашем сценарии предполагается, что каждая компания будет обладать технологией «всевидения». Тем самым увеличивается общая прозрачность, вследствие чего никакой алгоритм не будет пытаться увеличить долю рынка своей компании за счет тайного предоставления скидок, повышения качества продукции, роста производственных мощностей или попыток привлечь новых потребителей. Такой подход, скорее всего, будет обнаружен, что приведет к ответным действиям и потере прибыли.

Итак, какова причина предполагать, что каждая значимая компания будет обладать технологией «всевидения»? Мы основываем данное утверждение на простом предположении об эволюции двумя возможными путями. Двигаясь по пути «выживания сильнейшего», более динамичные и эффективные компании могут разрабатывать «всевидение» и технологию искусственного интеллекта, для того чтобы получить конкурентное преимущество перед соперниками. При наличии более ясного видения рынка они смогут оперативно реагировать на рыночные изменения, увеличивать продажи и получать больше данных (от датчиков, которыми снабжена их продукция). Продажи конкурентов без технологии «всевидения» и без потока данных падают до тех пор, пока те не уходят с рынка. Входные барьеры с течением времени повышаются, так как более слабые компании устраняются, а ведущие компании получают еще больше данных о торговом потоке, поступающих в режиме реального времени. В отрасли господствуют несколько самообучающихся алгоритмов, которые используют «всевидение» для молчаливого сговора.

Или же, двигаясь по пути «совместности», компании обнаруживают, как при сценарии «Предсказуемый агент», что больший объем прибылей можно заработать быстрее, если совместно с конкурентами использовать «всевидение», искусственный интеллект и поток данных. Они осознают, что молчаливый сговор зависит от умения быстро выявлять и реагировать на конкурентные начинания любого из соперников – так, чтобы инициатор не достигал значимого роста продаж или прибылей. Ни у кого не будет искушения улучшить продукцию, снизить цены или выйти на новые рынки, потому что остальные незамедлительно обнаружат это начинание и примут ответные меры. Обеспечивая возможность прочим участникам рынка без задержек и с уверенностью наблюдать значимые конкурентные начинания каждой компании, «всевидение» снижает неопределенность. Кроме того, барьеры к использованию «всевидения» могут разрушаться, так как соответствующая информация поступает рядовым потребителям (где в дальнейшем конкуренты способны получить к ней доступ), а в итоге всей отрасли.

Возникновение и развитие «всевидения» приводит к недвусмысленным последствиям для нашей истории молчаливого сговора. Та среда, в которой работают машины, изначально не обязательно будет однородной. В ней будут присутствовать алгоритмы машинного обучения различных уровней сложности, а также разные игроки рынка со своими уникальными стимулами. Но тенденции массового сбора информации и ее коммерческого использования, скорее всего, приведут к совместному извлечению и анализу данных. Первоначально компании станут отслеживать свои собственные товары, но использование большого числа датчиков на одном и том же товаре может оказаться экономически неэффективным. Вместо этого на каждый предмет можно установить один или два датчика, которые можно будет открыто отслеживать. Далее компании смогут наблюдать движение по цепи поставок не только собственных товаров, но и товаров и комплектующих своих конкурентов. К примеру, пользователи могут задавать системе правила обработки и реакции на данные, полученные от их устройств³. Например, в 2015 г. компания Amazon занималась разработкой платформы для «интернета вещей», где «вся экосистема производителей, поставщиков услуг и разработчиков приложений [способна] без труда подсоединять свою продукцию к облаку в нужном масштабе, производить действия с данными, которые они собирают, и создавать новый класс приложений, которые взаимодействуют с материальным миром»⁴. Данная платформа «также имеет “теневой” режим, при котором самая последняя виртуальная версия того или иного устройства сохраняется в системе для того, чтобы с ним взаимодействовали другие, даже если само устройство отключено от интернета»⁵.

«Цифровое око»: уход от эскалации зеркальных мер

По мере роста потока персональных и рыночных данных самообучающиеся алгоритмы, возможно, будут использовать высокую степень прозрачности, характерную для «всевидения», чтобы установить стратегию максимизации прибыли компании для бесчисленного множества стратегически продуманных действий и ответных ходов. Использование искусственного интеллекта значительно влияет на эффективность данной стратегии и на ее правовой анализ.

Как и в предыдущих главах, этот алгоритм предназначается для максимизации прибыли с учетом избегания каких-либо незаконных действий, таких как согласование с компьютерами конкурирующих компаний (в той мере, в какой компьютеры на это способны) фиксации цен или раздела рынков⁶. В рамках указанных ограничений самообучающийся алгоритм в целях максимизации прибыли постоянно анализирует данные о состоянии рынка, самообучается и экспериментирует. В отличие от предыдущей главы перед алгоритмом не стоит задача стабилизации рынка или достижения молчаливого сговора. Вернее сказать, он действует самостоятельно, наблюдая за механикой рынка и выявляя оптимальную стратегию.

При наличии «всевидения» компьютеры способны с большей легкостью предугадывать и понимать ходы друг друга. Благодаря этому их стратегии становятся более устойчивыми и предсказуемыми. Помимо того, «всевидение» снижает вероятность ответных мер в случае, когда конкуренты не могут разгадать сигналы друг друга. Каждый алгоритм оперативно получает дополнительные данные с целью составить суждение о том, были ли действия конкурентов намеренными или случайными.

Чтобы дать наглядное представление об указанных процессах развития, рассмотрим «традиционную» разновидность конкуренции между двумя компаниями, а затем рассмотрим, каким образом соответствующая модель взаимодействия может поменяться в нашем сценарии «Цифровое око».

Представим себе, что каждая из компаний USA и CAN поставляет продукцию на свой «домашний» рынок (скажем, США и Канады соответственно). Если одна компания поставляет продукцию на «домашний» рынок конкурента, конкурент отвечает демпинговыми продажами своего товара на чужом рынке. Таким образом, мы могли бы ожидать «мирного сосуществования»: каждый из конкурентов учится стоять «на своей позиции, ожидая, что его соседи поступят так же»⁷. Эта стратегия зеркальных мер хорошо работает, так как каждая сторона знает, что быстрая месть обнулит прибыли от вторжения.

Однако с этой зеркальной стратегией связана проблема неверного понимания, так как «жертвами любой ошибки будут обе стороны»⁸. Допустим, что отдельный дистрибьютор эпизодически привозит товары компании USA из США в Канаду. Допустим, что сама компания об этом не знает. Компания CAN, обнаружив продукцию компании USA в Канаде, мстит продажами в Соединенных Штатах. Думая, что компания CAN нарушает негласную договоренность, компания USA отвечает увеличением продаж в Канаде. Потребители выигрывают от конкуренции. Даже если компания USA знает о своевольном дистрибьюторе, в условиях взаимного недоверия у нее может не получиться убедить компанию CAN в том, что соответствующая поставка товара произошла без ее участия.

Как отметили два специалиста по теории игр, результат таков: «Когда есть вероятность неверного восприятия, стороны, использующие стратегию “зуб за зуб”, одну половину времени сотрудничают, а вторую – враждуют»⁹.

Потребители выигрывают от конкурентных цен в периоды отказа от кооперации.

Теперь добавим в мозаику «Цифровое око». На первом этапе компьютеры могут быть запрограммированы на использование стратегии зеркальных мер. Люди-программисты, однако, поймут, что при наличии риска неверного истолкования как минимум половину времени конкуренты будут вести ценовую войну. Таким образом, компьютер можно запрограммировать на выбор между различными стратегиями, каждая из которых имеет большую терпимость (такую как возврат к зеркальным мерам, если пять грузовиков из ста в течение месяца пересекают границу). Самообучающиеся компьютеры, не связанные применением зеркальных мер, способны оптимизировать прибыли, используя меняющиеся стратегии конкуренции.

Теперь, при наличии «всевидения», компьютер компании CAN способен отслеживать деятельность недобросовестного дистрибьютора, поставляющего продукцию компании USA в Канаду. Компьютер компании CAN, кроме того, может обнаружить закономерность: после трансграничной продажи товара своевольным дистрибьютором компания USA тут же прекращает поставлять ему товар на один год, другие дистрибьюторы не поставляют продукцию компании USA в Канаду в течение нескольких лет, и монопольные цены стабильны. Таким образом, компьютер компании CAN может научиться воздерживаться от встречных мер, для того чтобы увидеть, наказывает ли компания U SA своевольного дистрибьютора. Если наказывает, ценовой войны не происходит.

Один из общих принципов теории игр состоит в том, что «чем лучше игроки знают друг друга или чем чаще они имели возможность наблюдать стратегию поведения друг друга, тем больше вероятности, что им удастся найти фокальные точки¹⁰ для координации действий»¹¹.

В случае сценария «Цифровое око» каждая компания в процессе непрерывного отслеживания поведения своих конкурентов способна найти большое число точек для координации действий. Алгоритмы, например, способны стабилизировать рынок, де-факто распределив потребителей между компаниями. Самообучающиеся алгоритмы могут выявлять ключевых потребителей конкурентов и воздерживаться от того, чтобы адресно предлагать им скидки и участие в акциях. Такая односторонняя стратегия – самоограничение конкуренции – может быть использована для того, чтобы избегать ценовых войн между конкурентами.

Искусственный интеллект в сравнении с человеком

Описанные механизмы работы «Цифрового ока» не только поддерживают стабильность осознанного подражания; они также увеличивают число тех случаев, когда его можно достичь и сохранять. Равновесие молчаливого сговора способно стать более устойчивым при большем числе конкурентов.

Люди, фиксирующие цены, во многих случаях доверяют друг другу¹². При наличии отраслевых объединений или других координационных центров, картели в общем и целом включают в себя большое число компаний¹³. Но при отсутствии лидера в сговоре (молчаливом или явном) зачастую участвует гораздо меньшее число компаний. Почему? При «традиционном сценарии» рынок должен быть достаточно концентрированным для осуществления молчаливого сговора. Вот что отмечают американские антимонопольные органы: «Способность конкурирующих компаний к скоординированному поведению зависит от ощутимости (strength) и предсказуемости откликов конкурентов на изменение цены или другое конкурентное начинание»¹⁴. Обычно людям проще отслеживать действия двух конкурентов, а не двадцати. Кроме того, посредством наблюдения легче изучить стратегию поведения двух компаний, а не двадцати. Более того, месть одной компании на рынке, который поровну поделен между тремя компаниями, будет более ощутима, чем месть одной компании с долей в 5 % на рынке из 20 компаний.

Компьютеры не связаны отношениями доверия. Но самообучающиеся алгоритмы и «всевидение» могут повысить вероятность молчаливого сговора между большим числом конкурентов. Стабильность, необходимая для молчаливого сговора, усиливается тем обстоятельством, что компьютерным алгоритмам, хотя и не ведающим доверия, вряд ли свойственны другие искажения восприятия, свойственные человеку. Человеческие искажения восприятия всегда могут отражаться в программном коде, но, если некоторые из них (такие как неприятие потерь, учет невозвратных издержек и эффекты обрамления) минимизируются, алгоритм последовательно руководствуется не интуицией, а более продуманным анализом¹⁵.

В отличие от людей, компьютер не боится обнаружения и возможных финансовых санкций или тюремного заключения. Гневно реагировать ему тоже не свойственно. Компьютер способен исчислить те выгоды, которые, скорее всего, достижимы за счет совместных действий в будущих играх, и предпочесть реагировать сдержанно, а не наказывать за малые нарушения координации. Кроме того, он может оказаться более эффективным при анализе выгод, так как «изучение пространства решений концентрируется на перспективных областях, а не предписывается заранее создателем модели»¹⁶.

В случае общеотраслевого использования компьютерных алгоритмов мы можем стать свидетелями осознанного подражания на рынках с гораздо большим числом игроков, где прежде сговор был бы неустойчивым. Компьютеру легче отслеживать поведение многочисленных конкурентов, чтобы обнаружить обманные действия. Если концепции программирования всех алгоритмов схожи, предсказать ответы компьютеров других конкурентов может оказаться легче. К тому же, если компьютеры посредством самообучения группируются вокруг той или иной доминирующей стратегии, каждая малая компания способна обнаружить тот тип алгоритмов, который в данный момент используется другими, и уяснить его суть. Компьютеры способны единообразно и оперативно пресекать любые нарушения координации, допущенные тем или иным конкурентом. Коллективная месть может быть равноценна монополии, контролирующей 95 % рынка. Рыночная «вселенная» может замкнуться, причем каждый алгоритм будет разделять общий интерес (добиваться прибылей) и входные параметры (иметь аналогичные данные). Это может привести к долгосрочному молчаливому сговору гораздо большего числа конкурентов.