Fiyat belirleme algoritmaları günümüz ekonomisinde önemli bir rol oynamaktadır. Ancak bazı uzmanlar, dikkatli kontroller olmadan, bu programların yanlışlıkla azınlık gruplarına karşı ayrımcılık yapmayı öğrenebileceğinden ve muhtemelen fiyatları yapay olarak şişirmek için işbirliği yapabileceğinden endişe ediyor. Şimdi yeni bir çalışma, antik Roma’ya kadar uzanan bir ekonomik aracın bu çok modern endişeyi frenlemeye yardımcı olabileceğini öne sürüyor.
Algoritmalar şu anda aşağıdakiler gibi teknoloji ağırlıklı şirketlerdeki tüm ürün hatları için fiyatları belirliyor: Amazon ve dahil olmak üzere yolculuk paylaşımı hizmetleri için günün her saatinde ücretleri hesaplamak Uber ve Lyft. Bu tür programlar her zaman yalnızca arz-talep verilerine dayanmayabilir. Algoritmaların, şirketlerin bireylere en çok rağbet gören ürünlerini tam olarak nasıl sunabileceklerini hesaplamak ve bunu yaparken kârları en üst düzeye çıkarmak için çok sayıda tüketici kişisel bilgisinden yararlanmaları mümkündür.
Son birkaç yılda, bir dizi çalışma, fiyatlandırma algoritmalarının, benzersiz satın alma geçmişlerine veya tercihlerine göre farklı tüketicilere farklı fiyatlar sunmayı öğrenebileceğini öne sürdü. Ve bazı araştırmalar, “kişiselleştirilmiş fiyatlandırma” olarak adlandırılan bu stratejinin, istemeden bir algoritmayı daha yüksek fiyatlar belirlemek dezavantajlı azınlık grupları için Örneğin, komisyoncular genellikle daha yüksek faiz oranları talep etmek ırksal ve etnik azınlıklara ve olası bir faktör insanların nerede yaşadığıdır: programlar daha az rekabetin olduğu alanları hedefleyebilir. Diğer çalışmalar, belirli deneysel koşullar altında, bu tür algoritmaların öğrenmeyi öğrenebileceğini göstermektedir. gizli anlaşma fiyat sabitleme şemaları oluşturmak için birbirleriyle.
Algoritmalar maksimum kar peşinde bu tür taktikleri benimsediğinde, uzmanlar genellikle bu programların agresif yaklaşımını “aç gözlü” Yıllar boyunca, politika yapıcılar ve teknoloji yöneticileri, algoritmaların mantığının doğasında var olan açgözlülük ile kararlarının insan düzeyindeki adaleti arasında bir denge kurmaya çalıştılar. Pekin’deki Tsinghua Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından Şubat ayında çevrimiçi olarak yayınlanan yeni bir ön baskı çalışması şaşırtıcı derecede basit bir çözüm sağlayabilir: Bu, ticareti düzenlemede en eski ve en temel araçlardan biri olan fiyat kontrollerinin kolayca yapılabileceğini öne sürüyor. ekonomik ayrımcılığı önlemek için kullanılan Bu, potansiyel olarak açgözlü fiyatlandırma algoritmalarından kaynaklanabilirken, bunları kullanan şirketler için makul karları korur.
resmen dayatılan fiyat kontrolleri ekonomilerin kendileri olduğu sürece var olmuştur. En temel biçimleriyle, bir satıcının belirli bir mal veya hizmet için ne kadar ücret almasına izin verildiği konusunda üst veya alt sınırlar olarak hareket ederler. Teorik olarak, pazar liderlerini tekeller oluşturmaktan ve fiyatları manipüle etmekten alıkoyarak adaleti teşvik eder ve küçük işletmeleri korurlar. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, bir zamanlar yaygın olan bu düzenleyici araç, kısmen araç paylaşım şirketlerinin “dalgalanma” fiyatlandırma stratejileri. Bu işletmeler, sürücülerin (ve şirketlerin) mümkün olduğunca fazla kazanması için fiyatlarını değiştirmek için belirli bir zamanda belirli bir alandaki talebi kullanabilir. Bu yaklaşım zaman zaman ücretlere dönüşmüştür. birkaç yüz dolar örneğin bir havaalanından bir kasaba veya şehre bir yolculuk için ve daha güçlü çağrılar yaptı düzenleme. Uber’in adının açıklanmasını istemeyen bir sözcüsü, şirketin mevcut stratejiye desteğini sürdürdüğünü çünkü “fiyat kontrollerinin … sürücüler için daha düşük kazanç ve daha az güvenilirlik anlamına geleceğini” söyledi. (Daha önce ayrı ayrı bahsedilen Lyft ve Amazon, yayın sırasında yorum taleplerine yanıt vermemiştir.)
Ancak fiyat kontrolleri kavramına ilgi son zamanlarda yeni bir zemin kazanıyor. rekor düzeyde enflasyon oranları. COVID-19 birçok Amerikan işletmesini kapanmaya zorladığında, ABD federal hükümeti zararları teşvik çekleri ve küçük işletme kredileriyle doldurdu. Bu parasal enjeksiyonlar fiyat enflasyonuna katkıda bulundu ve bu enflasyonu kontrol etmenin bir yolu, federal hükümetin bir şirketin talep edebileceği fiyatı sınırlaması olabilir.
Yeni Tsinghua Üniversitesi makalesinin yazarları, bu tür kontrollerin yalnızca tüketicileri algoritmik fiyat ayrımcılığından korumakla kalmayıp, aynı zamanda bu dijital araçları kullanan şirketlerin makul karları korumalarına izin verdiğine dair bilimsel kanıtlar aradı. Araştırmacılar ayrıca fiyat kontrollerinin hem üreticilerin hem de tüketicilerin “fazlasını” nasıl etkileyeceğini görmek istediler. Bu bağlamda, bir fazlalık, her bir tarafın bir işlemden elde ettiği tüm parasal faydayı ifade eder. Örneğin, bir malın gerçek fiyatı 5 $ ise, ancak bir tüketici bir şekilde onu 3 $’a satın alabiliyorsa, tüketicinin fazlası 2 $ olacaktır.
Tsinghua Üniversitesi’nde yüksek lisans öğrencisi olan çalışmanın ortak yazarı Renzhe Xu, “Kişiselleştirilmiş fiyatlandırma, artan miktarda tüketici verisinin mevcudiyeti nedeniyle günümüzde birçok sektörde yaygın bir uygulama haline geldi” diyor. “Sonuç olarak, tüketiciler ve üreticiler arasındaki fazlalığı dengelemek için etkili düzenleyici politikalar tasarlamak büyük önem taşıyor.” Xu ve meslektaşları, fiyat kontrollerinin yapay zeka algoritmaları kullanan tüketiciler ve satıcılar arasındaki fazlalığı teorik olarak nasıl dengeleyebileceğini göstermek için resmi matematiksel kanıtlar sağladı. Ekip ayrıca, bu tür kontrollerin gerçek dünyada bu dengeyi nasıl sağlayabileceğini görmek için daha önce yayınlanmış fiyat belirleme çalışmalarından elde edilen verileri de analiz etti.
Örneğin, 2002’de sık alıntılanan bir çalışmada, Almanya’nın Kiel kentindeki araştırmacılar ölçülen tüketicilerin istekliliği atıştırmalık satın almak için: ya halka açık bir plajda bir kutu kola ya da bir feribotta bir dilim kek. Deney düzeneğinin bir parçası olarak, katılımcılar, gerçekte teklif edilecekleri fiyatı belirlemek için bir semaverden işaretli topları çekmeden önce mallar için ödemeye istekli olacaklarını belirttiler. Orijinal teklifleri daha yüksek olsaydı, atıştırmalıkları satın alabileceklerdi; aksi takdirde fırsatı kaybederlerdi. Deney, katılımcıların istedikleri fiyatı paylaştıktan sonra rastgele seçilmiş bir teklif alacaklarını bildikleri bu senaryonun, alıcıları, bireylerle anket yapmak gibi geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında, ödemeye hazır oldukları gerçek fiyatı açıklamaya çok daha istekli hale getirdiğini gösterdi. Ancak deneyin yeni Tsinghua makalesi gibi gelecekteki çalışmalar için değerinin bir kısmı, gerçekçi durumlarda gerçek insanların “ödeme istekliliği” (WTP) hakkında değerli bir veri seti üretmesi gerçeğinde yatmaktadır.
Maliyeti rastgele bir sayı üreteci yerine bir insan belirlediğinde, bir tüketicinin WTP’sini önceden bilmek, satıcının fiyatları kişiselleştirmesine ve satıcının midilliye istekli olacağını bildiği kişilerden daha fazla ücret almasına olanak tanır. Fiyatlandırma algoritmaları, arama motoru operatörleri veya sosyal medya platformları gibi büyük teknoloji şirketlerinden onlar hakkında veri toplayarak bir bireyin veya grubun WTP’sini tahmin ettiğinde benzer bir avantaj elde eder. Xu, “Algoritmik fiyatlandırmanın amacı, tüketicilerin özelliklerine ilişkin son derece ayrıntılı verilerden tüketicilerin ödeme yapma istekliliğini kesin olarak değerlendirmektir” diyor. Gerçek dünyada fiyat kontrollerinin potansiyel etkisini test etmek için araştırmacılar, bu tür kontrollerin satıcıların ve alıcıların fazlasının dengesini nasıl değiştireceğini tahmin etmek için 2002 çalışmasından elde edilen WTP verilerini kullandılar. Deneysel kek ve Kola satıcılarının tüketicilerin WTP’si hakkındaki bilgilerinden elde ettikleri avantajın, yasal olarak kabul edilen fiyat aralığı üzerinde basit bir kontrolle silinebileceğini buldular. Aynı zamanda, fiyat kontrolleri satıcıların kar elde etmesini engellemez.
Bununla birlikte, güçteki bu denge bazı dezavantajlarla birlikte gelir. Algoritmalar (veya Kiel deneyi durumunda, bir dizi algoritmik kural altında çalışan satıcılar) ve tüketiciler arasında fazlalıkların daha adil bir dağılımını sağlayarak, aralık kısıtlaması tüm katılımcılar tarafından gerçekleştirilen toplam fazlalığı azaltır. Bu sebeple birçok ekonomistler tartışıyor bu tür düzenlemelerin gerçek bir piyasa dengesinin oluşmasını engellediğini – arzın taleple eşleştiği ve tüketicilerin gerçek zamanlı olarak doğru fiyatları alabildiği bir nokta. Bu arada bazıları davranışsal ekonomistler iddia fiyat kontrollerinin, fiyatları belirli bir sınıra mümkün olduğunca yakın bir şekilde sabitlemeye çalışan piyasa liderleri arasında artan gizli anlaşmalara ironik bir şekilde ilham verebilmesidir. Yeni çalışmada yer almayan Arizona Eyalet Üniversitesi’nde finans doçenti Yuri Tserlukevich, “Örneğin, internet ve enerji şirketleri, yapabildiklerinde aşırı ücret alıyorlar çünkü etkin bir şekilde tekeller” diyor.
Ancak günümüzün algoritmik fiyatlandırma aracılarının çoğu için bu tür fiyat sabitleme endişeleri daha az ağırlık taşır. Bunun nedeni, çoğu modern fiyatlandırma algoritmasının hala birbirleriyle etkili bir şekilde iletişim kurma yeteneğinden yoksun olmasıdır. Bilgi paylaşabilseler bile, bir yapay zeka programının, büyük ölçüde farklı bir tasarıma sahip başka bir algoritma ile iletişim kurması istendiğinde nasıl davranacağını tahmin etmek genellikle zordur. Fiyat sabitleme gizli anlaşmasını önleyen bir başka şey de, birçok fiyatlandırma algoritmasının “mevcut önyargı” ile rekabet edecek şekilde kablolanmış olmasıdır – bu, şu anda bir eylemden kaynaklanabilecek gelecekteki kazanç potansiyelini düşünmek yerine getirilere yalnızca şimdiki zamanda değer verdikleri anlamına gelir. . (Birçok yönden, gelecekteki kazançları göz önünde bulunduran algoritmalar, fiyatı artırmak yerine sürekli olarak düşürmeyi tercih etmelerine rağmen, açgözlü algoritma türleri olarak da tanımlanabilir.) Mevcut önyargıya sahip AI’lar genellikle hızlı bir şekilde adil, rekabetçi fiyatlandırma seviyelerine yakınlaşır.
Sonuç olarak, algoritmalar ancak bir programcının onları harekete geçirmesi için etik davranabilir. Tasarımdaki küçük değişikliklerle, algoritmalar gizli anlaşmayı ve fiyatları sabitlemeyi öğrenebilir – bu nedenle fiyat kontrolleri gibi kısıtlamaları incelemek önemlidir. Tsinghua Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi ve teknolojisi doçenti olan yeni çalışmanın ortak yazarı Peng Cui, “açık birkaç araştırma yönü var” diyor. Gelecekteki çalışmaların, gizlilik kısıtlamalarının şirketlerin tüketici verilerine veya yalnızca birkaç şirketin hakim olduğu pazarlara erişimini sınırladığı senaryolar gibi fiyat kontrollerinin daha karmaşık durumları nasıl etkileyeceğine odaklanabileceğini öne sürüyor. Daha fazla araştırma, bazen en basit çözümlerin en etkili olduğu fikrini vurgulayabilir.
Kaynak : https://www.scientificamerican.com/article/an-old-fashioned-economic-tool-can-tame-pricing-algorithms/