Algoritmoek prezioak nola igoarazi ditzaketen azaltzen duen jokoen teoria
Azterlan berrietan azaldu denez, prezioak ezartzeko algoritmo sinpleenek ere gauzak garestitu ditzakete.
Demagun bi tresna-saltzaile dituen herri batean gaudela. Bezeroek tresna merkeena nahi dute, eta, hortaz, merkatariak prezio baxuena ezartzeko lehiatzen dira. Hala ere, irabazi eskasak ikusita, gauez kez betetako taberna batean topo egitea erabakitzen dute, plan sekretu berri bat abian jartzeko: lehiatu beharrean prezioak bien artean zehazten badituzte, bien irabaziek gora egingo dute. Bada, prezioak ezartzeko akordio horri kolusio esaten zaio eta mende bat baino gehiago igaro da debekatu zutenetik. Merkatariek ez arriskatzea erabakitzeari esker, mundu guztiak tresna merke erosten jarraitu dezake.
Mende batez baino gehiagoz, Estatu Batuetako legeriak oinarrizko eskema honi jarraitu dio: ateak itxita egindako tratu horiek debekatzea eta, horri esker, bidezko prezioak babestea. Gaur egun ez da hain erraza. Ekonomiaren sektore askotan saltzaileek gero eta gehiago ikaskuntza-algoritmo izeneko programa informatikoen mende daude. Algoritmo horiek modu iteratuan doitzen dituzte prezioak, merkatuari buruzko datu berrien arabera. Askotan egungo adimen artifizial modernoak sustatzen dituen “ikasketa sakoneko” algoritmoak baino sinpleagoak izaten dira, baina, hala ere, espero ez dugun moduan jardun dezakete.
Beraz, nola berma dezakete erregulatzaileek algoritmoek finkatutako prezioak bidezkoak direla? Ohiko ikuspegiak ez du balio, kolusio esplizitu bat aurkitzea duelako oinarri. “Zalantzarik gabe, algoritmoak ez daude taberna batean zerbait hartzen”, adierazi du Aaron Rothek, Pennsylvaniako Unibertsitateko zientzialari informatikoak.
Edonola ere, askotan aipatu den 2019ko artikulu batek erakutsi zuen algoritmoek isilbidez bat egiten ikas dezaketela, horretarako programatuta ez badaude ere. Ikertzaile talde batek ikaskuntza sinpleko algoritmo baten bi kopia sartu zituen simulatutako merkatu batean, eta mozkinak handitzeko estrategia desberdinak hausnartzen hasi ziren. Denborarekin, algoritmo bakoitzak entsegu eta akats bidez ikasi zuen besteak prezioak jaisten zituenean zigortzen; hots, besteak prezioa jaisten zuenean bere prezioa nabarmen eta neurriz kanpo jaisten zuen. Azkenean, prezioek gora egin zuten, prezioen gatazkak eraginda.
Giza kolusioaren kasu askotan adierazitakoaren antzeko mehatxu inplizituak ere badaude. Hortaz, bidezko prezioak bermatu nahi baditugu, zergatik ez diegu saltzaileei exijitzen mehatxatzeko gai ez diren algoritmoak erabil ditzaten?
Duela gutxi egindako ikerlan batean, Roth eta beste lau zientifiko informatikoek erakutsi zuten zergatik hori ez den nahikoa. Frogatu zuten beren mozkina optimizatzen duten algoritmo itxuraz onberek ere kontsumitzaileentzako ondorio kaltegarriak izan ditzaketela. “Edonola ere, prezio altuak lor ditzakezu kanpotik arrazoizkoak diruditen estrategien bidez”, azaldu du Natalie Collinak, Rothekin lan egiten duen graduondoko ikasle eta azterlan berriaren egilekideak.
Hala ere, ikertzaile guztiak ez datoz bat aurkikuntzaren inplikazioekin —”arrazoizko” horren definizioaren araberakoa da erabakia—. Hala ere, ikerketak erakusten du prezioen finkapen algoritmikoari buruzko gaiak sotilak direnez horiek arautzea zaila izan daitekeela.
“Mehatxu edo akordio susmorik gabe, oso zaila da erregulatzaile batek prezio horiek zuzenak ez direla esatea” adierazi du Mallesh Pai, Rice Unibertsitateko ekonomialaria. “Horregatik, nire ustez, artikulu hau garrantzitsua da”.
Damurik gabe
Ikerlan berriak prezioen finkapen algoritmikoa aztertzen du jokoen teoriaren ikuspegitik; hau da, lehiaketa estrategikoetako matematikak aztertzen dituen ekonomiaren eta informatikaren arteko mugaren diziplinarteko eremua. Ingurune kontrolatu bateko prezio algoritmoen erroreak aztertzeko modu bat da.
“Laborategiko kolusioa sortzen saiatzen ari gara”, azaldu du Joseph Harrington Pennsylvaniako Unibertsitateko ekonomialariak. Kolusio algoritmikoaren erregulazioari buruzko berrikuspen artikulu famatu bat idatzi zuen, baina ez du ikerketa berrian parte hartu. “Behin hori eginda, kolusio hori nola desagerrarazi jakin nahi dugu.”
Ideia nagusiak ulertzeko, komeni da harri-orri-ar jokoarekin hastea. Testuinguru horretan, ikaskuntza algoritmo bat izan daiteke jokalari batek jokaldi bat hautatzeko erabiltzen duen edozein estrategia, aurreko txandetako datuak oinarri hartuta. Jokalariek hainbat estrategia proba ditzakete jokoan zehar, baina ondo jokatzen badute, jokoetako teorialariek oreka deitzen duten egoerara iristen dira. Oreka horren baitan, jokalari bakoitzaren estrategia da bestearen estrategiari ahalik eta ondoen erantzutea, eta, beraz, inork ez du aldatzeko pizgarririk.
Harri-orri-ar jokoan estrategia ideala oso sinplea da: ausazko jokaldi bat txanda bakoitzeko, hiru aukerak maiztasun berarekin hautatuta. Ikaskuntza algoritmoak jokalari batek bestelako ikuspegi baten alde egiten duenean nabarmentzen dira. Kasu horretan, aurreko txanden arabera jokaldiak aukeratzea lagungarria izan daiteke beste jokalariarentzat, ausaz jokatuko balu baino sarriago irabaziko baitu.
Demagun, adibidez, txanda askotan aurkariak –geologoa– harria jokaldien % 50ean baino gehiagotan aukeratu zuela. Txanda bakoitzean orria aukeratu izan bazenu, gehiagotan irabaziko zenuke. Jokoen teorialariek damutzea esaten diote egiaztapen mingarri horri.
Ikertzaileek ikaskuntza algoritmo sinpleak diseinatu dituzte, damurik gabe amaituko dugula bermatzeko. Ikaskuntza algoritmo sofistikatuagoek, “truke bidezko damurik gabeko” algoritmoek (no-swap-regret), bermatzen dute, halaber, aurkariaren jokaldia edozein izanda ere, ezin izango zenukeela hobe egin (adibidez, ar aukeratzen duzun bakoitzean orri aukeratuta). 2000. urtean, jokoen teorialariek erakutsi zuten ezen, edozein jokotan truke bidezko damurik ez duten bi algoritmo aurkaratuz gero, oreka jakin bat lortuko dutela; hots, oreka optimoa izango litzateke, txanda bakarra jokatuko balute. Propietate hori erakargarria da, txanda bakarreko jokoak askoz sinpleagoak direlako txanda gehiago dituztenak baino. Bereziki, mehatxuek ez dutelako funtzionatzen, jokalariek ezin baitituzte aplikatu.
2024ko artikulu batean, Jason Hartlinek, Northwestern Unibertsitateko informatikariak, eta graduondoko bi ikaslek 2000. urteko emaitza klasikoak merkatu eredu lehiakor batera eraman zituzten, non jokalariek prezio berriak ezar ditzaketen txanda bakoitzean. Testuinguru horretan, emaitzen arabera, truke bidezko damurik gabeko bi algoritmo azkenean prezio lehiakorretan egingo dute topo oreka lortzean. Kolusioa ezinezkoa litzateke.
Hala ere, truke bidezko damurik gabeko algoritmoak ez dira prezioak online merkatuetan finkatzeko estrategia bakarra. Zer gertatzen da truke bidezko damurik gabeko algoritmo batek beste aurkari bati aurre egin behar dionean, eta hura ere onbera dirudienean?
Prezioa okerra da
Jokoen teorialarien arabera, truke bidezko damurik gabeko algoritmo baten aurka jokatzeko estrategiarik onena sinplea da: hasieran probabilitate jakin bat ezarri behar da ekintza posible bakoitzerako, eta, ondoren, txanda bakoitzean ekintza bakar bat aukeratu behar da ausaz, aurkariak zer egiten duen kontuan izan gabe. Ikuspegi “ez erreaktibo” horretarako probabilitateen kopuru ideala joko espezifikoaren mende dago.
2024ko udan, Collinak eta bere lankide Eshwar Arunachaleswaranek bi jokalariren artean prezioak finkatzeko joko baterako probabilitate optimo horiek aurkitzea zuten helburu. Ikusi zuten estrategiarik onenak probabilitate altuak esleitzen zizkiela oso prezio altuei, eta probabilitate txikiagoak prezio baxuen tarte zabal bati. Truke bidezko damurik gabeko algoritmo baten aurka jokatzen, estrategia bitxi horrek onurak areagotuko ditu. “Oso harrigarria iruditu zitzaidan”, adierazi du Arunachaleswaranek.
Estrategia ez erreaktiboek alferrikakoak dirudite. Ezin dute mehatxurik transmititu, ez dietelako erantzuten aurkariaren jokaldiei; hala ere, ikaskuntza algoritmoak prezioak igotzera bultza ditzakete, eta, ondoren, lehiakideak baino merkeago saldu.
Hasieran, Collinak eta Arunachaleswaranek pentsatu zuten agertoki artifizial horrek ez zuela garrantzirik izango mundu errealean. Truke bidezko damurik gabeko algoritmoa erabiltzen duen jokalaria beste algoritmo batera aldatuko litzateke lehiakidea bere kontura irabaziak lortzen ari zela konturatu bezain laster.
Baina sakontzean, eta Rothekin eta beste bi lankiderekin eztabaidatzean, konturatu ziren haien ustea okerra zela. Bi jokalariak beren agertokian oreka egoeran zeuden. Onurak ia berdinak ziren, eta biak ahal bezain altuak, betiere algoritmoak aldatzen ez ziren bitartean. Inork ez zuen estrategia aldatzeko pizgarririk; beraz, erosleek prezio altuak jasoko lituzkete beti. Gainera, probabilitate zehatzak ez ziren hain esanguratsuak. Aukera askok prezio altuak eragiten zituzten truke bidezko damurik gabeko algoritmo bati aurre egin behar ziotenean. Kolusio batetik espero zitekeen emaitza da, baina kolusiorik ikusi gabe.
Ez ikusiaren egitea komeni da
Zer egin dezakete erregulatzaileek? Rothek onartu du ezin diola galdera horri erantzun. Ez luke zentzurik izango truke bidezko damurik gabeko algoritmoak debekatzea: denek algoritmo horietako bat erabiliko balute, prezioak izugarri jaitsiko lirateke. Hala ere, estrategia ez erreaktibo soil bat aukera natural bat izan daiteke Amazon edo antzeko online merkatu bateko saltzaile batentzat, damu arriskua eragin arren.
“Damutzeko modu bat ez ikusiarena egitea da”, adierazi du Rothek. “Historikoki, hori ez dago legez kanpo”.
Hartlineren ustez, kolusio algoritmikoaren arazoak konponbide sinple bat du: prezioak finkatzeko algoritmo guztiak debekatzea, jokoen teorikoek gomendatu dituzten truke bidezko damurik gabeko algoritmoak izan ezik. Hori egiteko modu praktikoak egon daitezke: 2024ko azterlanean, Hartlinek eta haren lankideek metodo bat sortu zuten algoritmo batek truke bidezko damuaren propietatea duen egiaztatzeko, kodea begiratu gabe.
Hartlinek onartu zuen ustez, konponbide egokienak ez lituzkeela emaitza txar guztiak saihestuko truke bidezko damurik gabeko algoritmoak gizakiekin lehiatzen direnean. Hala ere, adierazi du Rothen azterlana eta antzeko egoerak ez direla kolusio algoritmikoko egoerak.
“Kolusioa bide bikoitzekoa da”, adierazi du. “Funtsean, posible izan beharko luke jokalari bakar batek zerbait egitea bat ez etortzeko.”
Nolanahi ere, azterlan berriak galdera asko erantzunik gabe utzi ditu mundu errealean prezio algoritmikoak finkatzeak nola huts egin dezakeen jakiteko.
“Oraindik ez dugu ulertzen, inondik ere ez, nahi genukeen guztia”, adierazi du Paik. “Gai garrantzitsua da gaur egun.”
Jatorrizko artikulua:
Ben Brubaker (2026). The Game Theory of How Algorithms Can Drive Up Prices, Quanta Magazine, 2025eko urriaren 22a. Quanta Magazine aldizkariaren baimenarekin berrinprimatua.