独占禁止法は、 自由な企業のエンジン。テクノロジーからトイレ、ビールから野球、ヘルスケアからハードウェアに至るまで、無数の商流を形成しています。 独占禁止法は、価格、品質、多様性、革新性、機会を促進します。
今日、人工知能は、企業が市場で感知、推論、適応する方法を急速に変えています。 あらゆる業界で、企業は機械学習を活用して、従業員の広範な関与なしで貴重な洞察を導き出しています。 しかし、これらの画期的な機能は、企業が競合他社や消費者と関わる方法に激変を引き起こしています。
経験豊富な競争と消費者保護の弁護士は、企業がAIによってもたらされる機会を活用しながら競争を乗り切るのを支援します。 テラノバ 規制や訴訟のリスクを軽減します。 AI をブラック ボックスとして扱うのは間違いですが、AI システムの複雑さにより推論が不透明になる可能性があります。 これは、AI の出力と合理的なビジネス上の正当化の間のつながりが曖昧になるか、完全に失われる危険性があることを意味します。
しかし、組織がなぜ特定の行動が取られ、他の行動がとられなかったのかを説明できないというだけの理由で、規制当局が消費者や競争上の懸念を許す可能性は低い。 法的暴露は、シャーマン反トラスト法、連邦取引委員会法 (FTC)、ロビンソン・パットマン法のほか、州の反トラスト法および消費者保護法に基づいて存在します。 人間の管理と説明責任を維持するポリシーとプロセスを実装することにより、組織は法的リスクを最小限に抑え、意図しない結果を回避できます。
プロアクティブでカスタマイズされたアプローチが重要です。 AI は、中核的なビジネス機能に使用される場合を含め、数え切れないほどの方法で競争と消費者に影響を与えます。
価格設定
AI は、需要、在庫、投入コストの瞬時の変化に迅速に対応することで、企業の価格決定を支援します。 膨大な量の複雑なデータを合成して要約することにより、価格設定ポリシーの構築と適応に大きな助けとなります。 しかし、AI を利用した価格設定が生み出す結果は、それ自体が価格操作や入札談合などの違法な共謀を促進していると見なすこともできます。 FTC委員長のリナ・カーン氏によるとAIは「価格を不当につり上げる共謀行為を促進する可能性がある」。
こうした懸念は、AI を使用してベンチマーク、情報の細分化、シグナリング、情報交換、価格傾向の分析などのさまざまなアクティビティを実行することで直接的または間接的に生じる可能性があります。 たとえば、価格設定アルゴリズムは、競合他社が事前契約を強制するためにそれを使用する場合、アルゴリズムベンダーが契約を開始または組織する場合、企業がアルゴリズムを適用して価格を大幅に引き上げる場合、さらには競合他社が独自にアルゴリズムを使用してその後共謀行為を行う場合に、独占禁止法の問題を引き起こす可能性があります。
米国司法省反トラスト局 は、「データ集約、機械学習、価格設定アルゴリズムの台頭」を強調しています。 。 。 過去のデータの競争上の価値を高めることができる」と述べ、「競争上の機密情報の交換についての考え方を再考する」ことを保証します。