في عصر الذكاء الاصطناعي، حيث يتنافس البائعون للحصول على ميزة في السوق، تبرز دراسة جديدة تساؤلات مهمة حول كيف يمكن أن تؤدي ممارسات نشر الذكاء الاصطناعي إلى تحديد أسعار غير تنافسية دون وعي من الأطراف المعنية.

تعتمد الدراسة على نموذج ديوبولى (duopoly) حيث يتلقى بائعان توصيات سعرية من نموذج ذكاء اصطناعي مشترك، تم تحديده بواسطة معلمين رئيسيين: معيار الميل (propensity parameter) الذي يعكس ميل النموذج لتحديد أسعار مرتفعة، ومعيار دقة المخرجات (output-fidelity parameter) الذي يقيس توافق هذا الميل مع النتائج الفعلية. ومع إعادة تدريب النموذج دورياً استناداً إلى النتائج الملاحظة، يُطرح السؤال: هل يمكن أن تؤدي هذه الممارسات إلى تحديد أسعار أعلى من المتوقع؟

تظهر النتائج أن تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي لزيادة القابلية للاستدامة والدقة قد يؤدي إلى ما يسمى بالأسعار غير التنافسية عبر انتقال في الأطوار. إذ تحت عتبة معينة من دقة المخرجات، تصبح الأسعار التنافسية هي النتيجة الوحيدة المستقرة. لكن عندما تتجاوز هذه العتبة، يظهر النموذج سلوكاً مزدوج الاستقرار (bistability)، حيث تكون الأسعار التنافسية وغير التنافسية مستقرة محلياً، وتكون النتيجة الفعلية مرتبطة بميل النموذج الأولي.

ويزيد تحديد الأسعار غير التنافسية من الأسعار المتوسطة، لكن التوصيات العرضية بأسعار منخفضة تعقد اكتشاف هذه الظاهرة. في حالة توفر دقة مخرجات مثالية، تتبلور تنسيق الأسعار بشكل كامل انطلاقاً من أي ميل أولي داخلي.

كما تُظهر الدراسة أن أي عامل يقلل من توافق ميل النموذج مع الأسعار الفعلية للبائعين، سواء كان من خلال تنويع مقدمي الذكاء الاصطناعي أو إدخال ضجيج في التوصيات أو تقليل التزام البائعين، يدفع السوق نحو نتائج تنافسية.

تتطلب هذه النتائج من البائعين إعادة التفكير في استراتيجيات التسعير الخاصة بهم واستخدام الذكاء الاصطناعي بطرق أكثر وعياً. الأمر الذي يدعو للتساؤل: هل يمكن أن تكون هذه التكنولوجيا الهامة سبباً في تحديد أسعار أعلى وفي الوقت نفسه تقويض تنافسية السوق؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.