디지털 카르텔

I. 인공지능 담합, 디지털 카르텔

개념등장배경
투명성이 높은 시장환경에서
기업 이익만을 극대화하는
병행, 신호, 자가 학습 등의
알고리즘 기반 담합 기법
– 투명한거래 → 담합에 유리
– 알고리즘기반 묵시적 담합
– 이익 극대화 인공지능학습
– AI 독자 판단의 법적 공백

 

II. 디지털 카르텔의 알고리즘 역할/기술 및 유형

가. 디지털 카르텔의 알고리즘 역할/기술

역할기술 요소역할 및 구현 기술
모니터링
알고리즘
– 웹 크롤링
– 아파치 스트리밍
– 가격 담합 이탈 시 통보
Kafka, Flume, HBASE
병행
알고리즘
– 블록체인 합의
– 스마트컨트랙트
– 동일 가격 공동 이용
– Solidity, 전자서명, DApp
신호
알고리즘
– 전자봉투 기술
SSL/TLS, IPsec
– 가격조정 암호화 송수신
– RSA, SHA-2, PKI, SEED
자가 학습
알고리즘
Q-Learning
– 통계적 급강하법
– AI 시장 데이터 학습
– argmaxQ(s,a), 벨만방정식

나. 디지털 카르텔의 유형

유형개념도설명
Messenger– 명시적 합의
– 모니터링, 병행
  알고리즘 사용
Hub &
Spoke
– 수평적 가격담합
– 플랫폼 정책 수용
  → 묵시적 합의
Predictable
Agent
– 의식적 병행 행위
– 상호예측, 즉각대응
– 알고리즘 가격결정
Autonomous
Machine
– 자율적 병행 행위
– AI행위 인지 어려움
– 빅데이터 경쟁환경

– 인공지능의 법적 지위 부재로 법적 공백 발생 가능

 

III. 디지털 카르텔 해결를 위한 방안

알고리즘 감사/법적 지위XAI기반 알고리즘 해석
– 경쟁제한적 사전평가
– 알고리즘 법적 지위 부여
– 고유 법인 형태 책임부여
– 디지털카르텔 조기 발견
– 인공지능 불확실성 감소
– 컴플라이언스 준수 여부

– 알고리즘 감사로 메커니즘 공개 시 영업기밀/지재권 침해 소지, 기업활동 저해 등 부작용 고려 필요
– 공유 경제 등 혁신 비즈니스 모델도 디지털 카르텔로 오용될 수 있으므로 규제와 장려 병행 접근
 

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