새로운 인프라 테마 시리즈 - 인공 지능 간의 "독점 계약"? 도박장 음모의 독점 금지법 법적 위험 분석

인공 지능 공모 도박장으로

1. 인공 지능과 도박장의 관계

인공 지능이란 무엇입니까? 다른 시대와 산업의 사람들은 다른 각도에서 이것에 대한 이해가 다를 수 있습니다. 인공 지능의 고전적인 교과서, 인공 지능 : 현대의 접근 방식 인 Stuart Russell과 Peter Norvig는 인공 지능이 "지능형 에이전트"의 연구와 디자인에 대한 과학이라고 믿으며 "에이전트는 주변 환경을 관찰하고 목표를 달성하기위한 행동을 취할 수있는 시스템을 언급합니다."

인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝에서 현재 개발 붐을 관찰하는 것은 피할 수없는 두 가지 뜨거운 단어입니다. 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝의 관계는 무엇입니까? 비전문가의 관점에서 간단한 설명[1]:

• 기계 학습은 인공 지능을 구현하는 방법입니다, 독립적이고 반복적으로 데이터에서 학습하는 능력을 나타냅니다도박장 설계 에이전트;

• 딥 러닝은 현재 많은 기계 학습 방법 중에 인기있는 방법 중 하나입니다, 학습 및 분석을위한 인간 뇌 신경망의 시뮬레이션을 기반으로합니다도박장 설계 에이전트.

최근 몇 년간 인공 지능의 상승은 기계 학습, 특히 딥 러닝의 빠른 발전과 분리 할 수 ​​없습니다. 딥 러닝 애플리케이션을 기반으로 다양한 기계 보조 기능이 점차 구현되었습니다. 역사상 가장 효과적인 기계 학습 방법 인 딥 러닝은 현재 인공 지능 연구의 주류 기술입니다. 전통적인 기계 학습의 선형 구조 도박장과 달리, 딥 러닝 신경망 계층의 도박장 하에서 많은 양의 교육 데이터와 강력한 컴퓨팅 능력으로 구축 된 딥 러닝 모델은 더 강력한 학습 능력을 가지고 있으며 더 많은 문제를 더 잘 해결할 수 있습니다.

그러나 흥미롭게도 딥 러닝의 사용은 이해하지 못하는 실용 주의자와 비슷합니다. 대부분의 경우, 사람들은 일반적으로 딥 러닝 모델이 효과적으로 작동 할 수 있는지 이해하기 위해 운영 결과 만 관찰하지만 디자이너 조차도이 도박장의 작동의 특정 프로세스를 명확하게 설명하기가 어렵다는 것을 알게됩니다. 따라서 딥 러닝 도박장은 이해할 수는 있지만 표현되지 않은 "블랙 박스"로 생생하게 설명됩니다. 이로 인해 일부 사람들은 "인공 지능이 통제 불능"에 대해 걱정하게되었습니다. 컴퓨터의 학습 결과 만 알 수 있고 학습 과정을 명확하게 파악할 수 없다면이 학습 자체가 통제 할 수 없는가? 컴퓨터가 배우기를 원하지 않는 도박장을 통해 조용히 배울 것인가?

2. 인공 지능이 "독점 계약"에 도달합니까?

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현재 연구 결과에서 가격 도박장 음모는 대략 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

(1)설명 가격 도박장 음모:운영자는 가격 독점을 달성하기 위해 명시 적 협상 및 커뮤니케이션을 통해 가격 도박장에 대한 음모에 도달합니다. 가격 도박장은 음모를 실현하고 유지하기위한 도구입니다.

(2)불가능 가격 도박장 음모:운영자간에 명시적인 접촉은 없지만 상호 의존성은 음모를 달성하고 유지하는 것으로 인식됩니다. 가격 도박장은 운영자가 상호 의존성을 인식하는 핵심 도구입니다.

(3)가상 음모:운영자가 음모에 대한 의도가 없더라도, 그것이 사용하는 가격 도박장은 인간의 개입없이 효율적이고 반복되는 시험을 수행 할 것이며, 결국 운영자 간의 협력 균형을 달성하여 음모의 영향을 달성하고 소비자의 관심을 해치는 것입니다.

명시 적 가격 도박장과 암시 적 가격 도박장의 공동 음성에서 가격 도박장은 운영자가 실현, 음모 유지 또는 상호 의존성을 인식하는 도구입니다. 공모의 의지는 여전히 운영자 자체에서 나온 것이므로 "운영자는 인공 지능을 사용하여 '독점 계약'에 도달하는 것이 더 적절합니다. 가상 음모에서 가격 도박장은 도박장을 사용하는 운영자가 공모 할 의도가 있는지 여부에 관계없이 음모의 결과에 자발적으로 도달합니다. 따라서, 그것은 "인공 지능은 '독점 계약'에 도달합니다.

가상 음모의 반 모노 폴리 법 위험

1. 가상 음모는/또는 실제 위협이 될 수 있습니다

현재 도박장이 어떻게 음모의 영향을 구체적으로 달성 할 수 있는지, 그리고 현재의 실습에서 그러한 음모가 발생했는지 여부는 확실하지 않지만, 독점 금지법 집행 기관과 관련 조직의 우려는 가상 음모에 관한 여러 국가의 독점적 인 집행 기관 및 관련 조직의 우려가 없어서는 전 세계에서 Scholars가 실시한 영감을주는 연구에서 볼 수 있습니다.

(1) 가격 도박장은 시장 운영자가 그들과 공모하도록 강요 할 수 있습니다

2018 년 제초안 대학교의 논문[3]에서, 저자는 음모로 이어질 수있는 도박장을 설계하고 이론적 설명 외부에서 실험적인 경제학 방법을 사용하여 도박장과 실제 게임에 대한 실험을 수행하고 결론에 도달했습니다.이 도박장은 실제로 실제 사람들이 경쟁 수준을 초과하는 가격 행동을 달성하기 위해 그들과 공모 할 수 있습니다.

(2) 가격 도박장이 독립적으로 음모에 도달 할 수 있습니다

2018 년 볼로냐 대학교의 학자가 쓴 논문[4]에서 저자는 컴퓨터 시뮬레이션 환경에서 동일한 가격 도박장을 사용하여 가격 행동 실험을 수행하기 위해 2 ~ 4 명의 운영자를 설정하고 찾았습니다.매우 간단한 가격 도박장조차도 복잡한 음모 전략을 배우고 구현하고, 경쟁사 및 자체 가격 행동에 대응하고, 음모 결과에 도달 할 수 있습니다.

(3) 시장 운영자는 음모에 도달하기가 어렵다는 것을 알게됩니다

가격 도박장과 관련된 앞서 언급 한 경제 실험, 실제 사람들과의 가격 행동 실험에 관한 관련 문헌[5]실제 사람들이 명시 적 의사 소통없이 음모를 조정하고 음모에 도달하기가 어렵다는 것을 보여줍니다. 실제 사람들 사이의 암시 적 음모의 대부분은 듀오 폴리 마켓과 같은 매우 간단한 시장 상황에서만 발생할 수 있습니다. 또한, 비슷하게 이상화 된 단순한 시장 구조 하에서도 실제 사람들이 음모에 도달하는 상황에 대한 불확실성이 있습니다.

"긍정적 인"인공 지능의 밝은 미래는 타의 추종을 불허합니다[6], 그리고 "잘못된"인공 지능은 가장 교활한 비즈니스 거인보다 훨씬 더 정통 할 수 있습니다. 가격 도박장 음모, 특히 가상 음모에 대한 가장 걱정스러운 점은 인간의 개입없이 독립적 인 학습을 통해 음모에 도달 할 수 있다는 것입니다.이 과정은 거의 발견되지 않을 수 있습니다. 보다 구체적으로, 가격 도박장 설계자의 특별한 설계와 가격 도박장 사용자의 명확한 지침이 없어도 가격 도박장은 시장 정보의 커뮤니케이션없이 완전히 익숙하지 않은 시장 환경에서 복잡한 음모 전략을 마스터하고 구현할 수 있지만 독립적 인 학습의 과정에만 의존 할 수 있습니다.

2. 가상 음모에 대한 독점 금지 규정 더 많은 연구가 필요합니다

반-모노 폴리 법의 관점에서 가상 음모를 평가하고 규제하는 방법에 대한 질문은 여전히 ​​불확실하며, 더 많은 이론적 연구와 실제 관찰이 여전히 필요합니다.

기술적 인 관점에서 볼 때, "블랙 박스"의 가격 도박장이 학습 프로세스의 음모 전략과 이러한 도박장이 현재 시장에서 음모를 가지고 있는지 여부를 알 수 있습니다. 또한, 위에서 언급했듯이 가상 음모에 도달하는 흔적은 거의 없지만 효과의 관점에서만 관찰 할 수 있습니다. 가상 음모를 효과적으로 관찰하는 방법은 또한 주요 기술적 문제입니다.

법적 규범의 관점에서, 해결해야 할 첫 번째는 가상 음모의 귀속 원칙입니다. 가상 음모의 결론은 운영자의 의도와 운영자에게 연락하려는 의도에 근거하지 않기 때문에, 운영자는 주관적 잘못없이 책임을지는 데 필요한 가상 음모에 관여합니까? 가격 도박장의 디자이너와 사용자간에 그러한 책임을 어떻게 공정하고 합리적으로 배포 할 수 있습니까? 사실, 이것은 가격 도박장이 해결하기 위해 공모하는 문제 일뿐 만 아니라 다른 "도박장 사고[7]"Disa가 함께 직면했습니다.

도박장 음모에 도달하기 위해 인공 지능을 사용하는 운영자의 독점 금지법의 위험

앞에서 언급 한 가상 음모에 대한 비전과 비교하여, "독점 지능을 사용하는 운영자" '독점 계약'에 도달하기 위해 인공 지능을 사용하는 운영자의 독점 금지법 위험, 즉 명시 적 가격 도박장 음모 및 위에서 언급 한 가격 도박장 음모는 법률 집행 기관에 대한 긴급한 초점과 다양한 국가의 운영자입니다.

1. 설명 가격 도박장 음모

가격 도박장 사이의 음모 문제에 대한 설명은 비교적 간단하며 일반적인 경험 규칙이 적용될 수 있습니다. 도박장과 관련이없는 특정 행동이 불법이라면 도박장에 관련된 요소조차도 그러한 행동의 불법 성을 변화시키지 않습니다. 실제로, 명백한 가격 도박장 음모의 경우, 도박장은 음모를 실현하고 유지하는 도구 일뿐이며, 명백한 음모의 본질을 만지거나 변화시키지 않습니다. 따라서 전통적인 독점 금지법 및 규정 프레임 워크를 벗어나지 않으며 가격 카르텔을 통해 다양한 사법 지역에 의해 규제 될 것입니다.

2. 불가능 가격 도박장 음모

암시 적 가격 도박장 사이의 음모 문제는 비교적 복잡합니다. 미국과 유럽 연합을 포함한 대부분의 사법 지역에서 전통적인 암시성 음모는 아직 불법적이고 규제되지 않은 것으로 간주되지 않았습니다. 두 가지 주된 이유가 있습니다. 첫째, "Tat의 마음"을 기반으로 한 암시 적 음모는 명시 적 상담 및 의사 소통의 부족으로 인해 달성하기가 어렵을뿐만 아니라 해당 제약 메커니즘의 부족으로 인해 쉽게 붕괴됩니다. 둘째, "Tat의 마음"을 기반으로 한 암시 적 음모는 실제로 발생하는지 여부를 발견, 증명 및 결정하기가 어렵습니다.

이러한 이유의 특성상 가격 도박장 자체는 암시 적 도박장에 의한 음모의 독점 금지법 위험에 큰 영향을 미쳤으며, 실현, 유지 및 증명 및 식별하기가 더 쉽습니다.

• 가격 도박장은 시장 구조적 변화로 일정 범위로 인식하는 비즈니스의 비밀 수단을 제공하며, 이는 음모의 생성에 더 도움이되며 도박장의 적용은 가격 편차 행동을 즉시 감독하기위한 수단으로 사용될 수 있으며, 이는 소성의 유지에 더 많은 양도 적으로 사용될 수 있습니다.

• 해당 기술 도구가 없기 때문에 가격 도박장을 통해 운영자 간의 "Tatious"프로세스를 발견, 모니터링, 증명 및 식별하기가 훨씬 어렵습니다.

따라서 묵시적 가격 도박장과 공모하는 독점 금지법 및 규정에 대한 해당 기관 도구와 효과적인 기술 도구가 여전히 부족합니다. 그럼에도 불구하고, 암시 적 가격 도박장 음모의 반경성 효과가 명백한 음모와 다르지 않으며, 암시 적 가격 도박장 음모는 전통적인 암시 적 음모보다 관찰하기가 어려울 가능성이 높고 다양한 금지의 사법 영역의 적절성과 관용성 태도가 감독하는 수감이 변화 할 수 있습니다.

인공 지능 사이의 "독점 계약"에 도달 할 위험을 피하기 위해 기업은 무엇을해야합니까?

시장 경쟁에 대한 가격 도박장 음모의 위협은 환상적이지 않습니다. 보다 이론적 인 연구와 실용적 관찰에 근거하여, 법 집행 및 사법 시스템의 반대편에서 후속 조치를 취하고이 경쟁 위협을 해결하는 것은 다양한 반노 폴리 사법 지역에 대한 일반적인 관심사입니다. 가격 도박장이 제공하는 독점 금지법 및 규정이 다가오고 있으며 기업은 미래를 준비해야합니다. 가격 도박장을 상용 도구로 사용하고 기술적 배당을 즐기는 동안 가격 도박장의 잠재적 인 독점 금지 위험에주의를 기울여야합니다.

• 기업은 공모 목적으로 가격 도박장 설계 또는 사용을 피해야합니다. 회사가 상업적 결정을위한 가격 도박장 설계 및 사용의 독립성과 합리성을 기록하는 것은 큰 이점이 될 것입니다.

• 엔터프라이즈 설계 및 사용 가격 도박장 자체는 기밀성에주의를 기울여야하며 가격 도박장이 경쟁 민감한 정보를 구성하고 경쟁 업체간에 전송, 교환 및 전달되어서는 안된다는 가능성을 조심해야합니다.

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• 기업에는 가격 도박장의 적용을 엔터프라이즈 독점 금지 규정 준수 관리 시스템에 포함시켜야합니다. 가격 도박장은 또한 음모 (예 : 가격 차별 등) 이외의 독점 금지법 위험을 초래할 수 있습니다. 기업이 포괄적이고 신중한 규정 준수 인식을 가져야합니다. 그리고,

• 기업은 기술 진보에주의를 기울이고 비즈니스 결정을 개선하는 동안 다양한 사법 지역의 독점 금지법, 법 집행 및 사법 지역의 최신 개발 동향에주의를 기울여서 기회를 포착하고 문제가 발생하기 전에 문제를 예방해야합니다.