디지털 카르텔

I. 인공지능 담합, 디지털 카르텔

개념	등장배경
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

역할	기술 요소	역할 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

유형	개념도	설명
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 지위	XAI기반 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