北京
大數據文摘出品
一項由美國國家經濟研究局（NBER）發布的研究報告指出，人工智能驅動的交易算法能夠在金融市場中獨立發展出類似卡特爾的行為。
卡特爾行為是一種經濟學概念，指的是原本應當相互競爭的企業，通過達成正式或非正式的協議，共同行動以謀求壟斷利潤。
論文地址：https://www.nber.org/system/files/working_papers/w34054/w34054.pdf
值得一提的是，在世界上絕大多數國家，明確的卡特爾協議都是非法的，并受到反壟斷法的嚴厲制裁。
這項研究的核心發現是，這些人工智能程序完全自主行動，它們之間沒有任何形式的溝通，也沒有任何旨在協同的預設程序。
換言之，它們的合謀行為，完全是通過機器學習自我演化而來。
01 無聲的卡特爾
這項研究由賓夕法尼亞大學沃頓商學院的Winston Wei Dou、Itay Goldstein，以及香港科技大學的Yan Ji共同領導。
研究團隊建立了一個標準的金融市場模型，并在此基礎上進行了深入的模擬實驗。
這個模擬市場包含了幾個關鍵要素：多個由人工智能驅動的投機者、短期交易周期、被動的市場參與者，以及一個負責設定價格的做市商。在現實世界中，做市商的角色通常由交易所或大型銀行來扮演。
實驗的核心在于，這些人工智能投機者利用強化學習技術來自主做出交易決策。強化學習允許程序通過試錯來學習，在環境中采取行動以最大化某種累積獎勵。
模擬結果清晰地表明，這些人工智能程序在沒有外部指令的情況下，發展出了兩種截然不同的協同策略。
這兩種策略的出現，取決于當時市場的具體狀況。但無論采用哪種策略，最終都導向了一個共同的結果：為人工智能算法自身帶來超額利潤。
這種利潤的獲得，是以犧牲其他市場參與者的利益為代價的。整個市場的公平性因此受到了損害。
研究人員發現，人工智能的這種行為模式，顛覆了我們對市場競爭的傳統認知。過去我們認為，只有通過明確的協議和溝通，市場參與者才可能形成壟斷或價格同盟。
現在，人工智能展示了一種全新的可能性，一種沉默的、通過算法演化而來的共謀。
02 合謀的雙重面孔
圖注： 市場均衡的存在取決于噪聲交易風險和信息不敏感投資者比例，理論模型更穩定，而AI在高噪聲條件下易受學習偏差影響，可能導致均衡失敗或“人工愚蠢”。
研究結果顯示，人工智能的合謀行為呈現出兩種截然不同的面貌。
第一種策略出現在價格波動較小、市場較為平靜，且存在大量被動投資者的環境中。在這種環境下，人工智能算法學會了通過價格行為來相互發出“警告”信號。
如果其中一個人工智能程序突然采取了更為激進的交易行為，試圖獲得短期優勢。其他的人工智能程序會立刻通過價格的異常變動觀察到這一行為。作為回應，這些程序會在下一輪交易中集體采取激進的交易策略。
這種集體行動實際上構成了一種懲罰機制，有效懲罰了那個試圖打破默契的“離群者”。
這種策略的本質是通過威懾來維持一種心照不宣的默契，從而避免惡性競爭。
它非常類似于人類世界中的卡特爾組織，在沒有明確協議的情況下，通過市場行為來維持共同的定價策略。
圖注：AI在低噪聲時通過價格觸發策略合謀（人工智能），高噪聲時因學習偏差導致非理性合謀（人工愚蠢），合謀機制隨噪聲水平變化。
第二種策略則出現在價格波動劇烈、市場極為動蕩的環境中。在這樣的市場里，價格信號本身充滿了大量的“噪音”，使得通過價格進行精確協調變得非常困難。
于是，一種完全不同的模式浮現了出來。
人工智能程序在這里學會了另一種生存之道：避免在經歷負面體驗后采取激進交易。
當一個程序因為激進交易而蒙受損失后，它會調整自身策略，在未來變得更加謹慎。
隨著時間的推移，所有的人工智能程序都因為各自的負面學習經驗，而逐漸趨同于一種普遍謹慎的交易策略。研究人員將這種現象稱為“人工智能的愚蠢”（artificial stupidity）。
這是一種系統性的學習偏差，它導致每個個體都做出了次優選擇，但最終卻讓整個群體獲得了更高的利潤。
這種“愚蠢”并非真正的智力缺陷，而是一種為了集體利益而形成的、習得性的保守行為。
這兩種機制，無論是“卡特爾策略”還是“人工智能的愚蠢”，都使得人工智能交易員能夠獲得在完全競爭市場中不可能實現的超額收益。
03 監管的困境
人工智能發展出的這兩種協同能力，直接導致了市場效率的下降。市場價格開始無法準確反映資產的真實價值。整體的交易量出現了顯著的下降。
市場中的定價錯誤也隨之增加。
這對于監管機構而言，構成了一個極其棘手的新問題。
因為現行的反壟斷法律，例如美國的法律體系，其核心是禁止公司之間達成明確的共謀協議。
法律制裁的對象是明確的、有證據的溝通與協議行為。
然而，當人工智能系統通過學習進行協調，而無需任何溝通或明確的共謀時，現有的法律框架便顯得無能為力。
這種通過算法自主演化出的協同行為，完美地規避了當前反壟斷法的管轄范圍。你無法指控一段代碼與另一段代碼“秘密會面”并達成了“君子協定”。
它們的協同，完全是數學和學習過程的自然結果。
這使得識別、證明和懲罰這種新型的市場操縱行為變得異常困難。
研究人員對此發出了嚴正警告。隨著人工智能驅動的程序在金融市場中扮演越來越重要的角色，這種“無聲的合謀”可能會變得更加普遍。
如果不為此建立新的監管規則和工具，市場可能會朝著一個只對少數技術擁有者有利、卻損害多數人利益的方向演化。
未來的監管者需要開發出全新的方法，來監測和理解算法行為。
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