Trong một thời đại mà thuật toán ngày càng thiết lập giá cả cho mọi thứ từ căn hộ đến hàng tạp hóa, một mô hình đáng lo ngại đang nổi lên. Dù các hệ thống tự động này hứa hẹn mang lại hiệu quả, chúng đang bộc lộ những hành vi bất ngờ có thể đẩy chi phí của người tiêu dùng lên cao mà không cần sự thông đồng theo cách truyền thống. Cộng đồng đang vật lộn với việc làm thế nào những công cụ định giá kỹ thuật số này đang định hình lại thị trường theo những cách thách thức cả lý thuyết kinh tế lẫn khuôn khổ pháp lý.
Cái Bắt Tay Vô Hình Giữa Các Thuật Toán
Nghiên cứu gần đây đã phát hiện ra rằng các thuật toán định giá không cần những cuộc họp bí mật hay thỏa thuận rõ ràng để phối hợp tăng giá. Khi được đặt đối đầu với nhau trong các thị trường mô phỏng, những thuật toán học tập đơn giản có thể phát triển điều mà các nhà nghiên cứu gọi là sự thông đồng ngầm - chúng học cách duy trì mức giá cao thông qua các mối đe dọa trả đũa ngầm định. Một bình luận viên đã lưu ý đến bản chất giống tình thế tiến thoái lưỡng nan của tù nhân của hiện tượng này: Nếu cả hai đều thu được lợi nhuận cực lớn khi định giá cao-cao, bạn có nhiều động cơ hơn để 'thúc đẩy', nhưng nếu sự chênh lệch không lớn, bạn sẽ không 'thúc đẩy' thường xuyên. Sự phối hợp thuật toán này xảy ra một cách tự nhiên khi các hệ thống tối ưu hóa để kiếm lợi nhuận, tạo ra các kết quả trông giống như thao túng giá truyền thống nhưng xảy ra mà không có âm mưu của con người.
Thảo luận trong cộng đồng tiết lộ rằng đây không chỉ là lý thuyết. Người tiêu dùng tinh ý đã nhận thấy các mô hình trong các thị trường trực tuyến nơi giá cả biến động giữa các điểm cố định, với những đợt thử nghiệm thỉnh thoảng để đánh giá phản ứng của thị trường. Như một bình luận viên mô tả hành vi định giá của Amazon: Hầu hết các mặt hàng đang hoán đổi giữa hai mức giá được duy trì trong các khoảng thời gian và những đỉnh nhỏ chỉ thấp hơn và cao hơn một chút để kiểm tra phản ứng. Sự tối ưu hóa liên tục này tạo ra một thị trường nơi các thuật toán về cơ bản đang giao tiếp thông qua các biến động giá thay vì sự phối hợp trực tiếp.
Các Khái Niệm Chính Về Định Giá Thuật Toán:
- Thông Đồng Ngầm (Tacit Collusion): Khi các thuật toán độc lập đi đến mức giá cao được phối hợp mà không cần giao tiếp rõ ràng
- Thuật Toán Không Hối Tiếc Hoán Đổi (No-Swap-Regret Algorithms): Một loại thuật toán về mặt lý thuyết duy trì định giá cạnh tranh trong điều kiện lý tưởng
- Cân Bằng Giá (Price Equilibrium): Trạng thái ổn định khi không có thành viên thị trường nào có thể cải thiện vị thế của mình bằng cách thay đổi chiến lược
- Chiến Lược Không Phản Ứng (Nonresponsive Strategies): Các phương pháp định giá không phản ứng với các động thái của đối thủ cạnh tranh nhưng vẫn có thể ảnh hưởng đến giá thị trường
Tại Sao Các Nhà Quản Lý Bất Lực Trước Sự Phối Hợp Của Thuật Toán
Khía cạnh đáng lo ngại nhất của sự thông đồng định giá bằng thuật toán là việc quản lý nó khó khăn đến thế nào. Các luật chống độc quyền truyền thống nhắm vào sự thông đồng rõ ràng - các cuộc họp bí mật, điện thoại hoặc thỏa thuận giữa các đối thủ cạnh tranh. Nhưng khi các thuật toán tự động đạt đến trạng thái cân bằng giá cao thông qua học máy, không có bằng chứng rõ ràng nào để các nhà quản lý tìm thấy. Như một nhà nghiên cứu đã thừa nhận về các giải pháp tiềm năng: Roth thừa nhận ông ấy không có câu trả lời.
Các thành viên cộng đồng chỉ ra các ví dụ trong thực tế như thị trường cho thuê nhà, nơi các công ty như Greystar đã phải đối mặt với sự giám sát về các hoạt động định giá bằng thuật toán. Một bình luận viên chia sẻ trải nghiệm của họ: Austin, Texas vào năm 2021, nhiều người bạn của tôi là người thuê nhà đã chứng kiến mức tăng giá trong 1 năm khiến tiền thuê nhà của họ tăng hơn gấp đôi. Tuy nhiên, việc chứng minh có sự thông đồng bất hợp pháp trong những trường hợp này vẫn còn là thách thức bởi vì các thuật toán không giao tiếp một cách rõ ràng - chúng chỉ đơn giản là phản ứng với các tín hiệu thị trường theo cách tối đa hóa lợi nhuận.
Nếu không có khái niệm nào về mối đe dọa hoặc một thỏa thuận, thật khó để một nhà quản lý có thể vào cuộc và nói, 'Những mức giá đó cảm thấy sai sai.'
Vấn đề cơ bản là các hành vi thúc đẩy sự tăng giá này - thu thập dữ liệu thị trường, tối ưu hóa lợi nhuận, thử nghiệm các điểm giá - đều là những hoạt động kinh doanh hợp pháp khi được xem xét riêng lẻ. Chính sự xuất hiện tập thể của chúng mới tạo ra các kết quả có vấn đề.
Các Diễn Biến Quy Định Gần Đây:
- California AB325 (2025): Nhắm vào các công cụ định giá thuật toán nhưng yêu cầu bằng chứng về âm mưu thông đồng hoặc cưỡng ép giá
- Các Vụ Kiện RealPage: Những thách thức pháp lý ban đầu đối với định giá thuật toán trong thị trường cho thuê, tập trung vào việc chia sẻ dữ liệu không công khai
- Tình Trạng Hiện Tại: Hầu hết các hoạt động định giá thuật toán vẫn hợp pháp nếu chúng không liên quan đến sự phối hợp rõ ràng giữa các đối thủ cạnh tranh
Từ Các Thị Trường Đơn Giản Đến Thực Tế Phức Tạp
Cuộc thảo luận tiết lộ rằng các mô hình kinh tế truyền thống không nắm bắt được sự phức tạp của các thị trường thuật toán hiện đại. Trong khi kinh tế học cơ bản giả định nhiều đối thủ cạnh tranh sẽ đẩy giá xuống thông qua cạnh tranh, các thành viên cộng đồng lưu ý rằng sự bão hòa thị trường thay đổi động thái này. Như một bình luận viên quan sát: Tăng nguồn cung cho hầu hết mọi thứ... không thực sự thay đổi giá cả... Thị trường đã bão hòa và các nhà sản xuất không có động cơ để hạ giá, cho gần như mọi mặt hàng.
Điều này thách thức giả định nền tảng rằng nguồn cung nhiều hơn tự nhiên dẫn đến giá thấp hơn. Trong các thị trường vận hành bằng thuật toán, khi một vài người chơi thống lĩnh có thể bão hòa nhu cầu, động cơ sẽ chuyển từ cạnh tranh về giá sang tối ưu hóa biên lợi nhuận thông qua các chiến lược định giá tinh vi. Cộng đồng lưu ý điều này đặc biệt rõ ràng trong các ngành công nghiệp như nhà ở, nơi các ràng buộc về nguồn cung kết hợp với định giá thuật toán tạo ra chi phí cao dai dẳng.
Tương Lai Của Định Giá Công Bằng Trong Một Thế Giới Thuật Toán
Khi các thuật toán ngày càng tinh vi, cộng đồng đang khám phá các giải pháp tiềm năng. Một số đề xuất các biện pháp kỹ thuật, như yêu cầu các công ty sử dụng các thuật toán không-hối-tiếc-khi-hoán-đổi (no-swap-regret) về lý thuyết sẽ duy trì mức giá cạnh tranh. Những người khác đề xuất các cách tiếp cận triệt để hơn, chẳng hạn như các đối thủ cạnh tranh thuộc sở hữu công hoạt động không vì động cơ lợi nhuận hoặc tính minh bạch bắt buộc trong các thuật toán định giá.
Cuộc thảo luận nổi bật rằng chúng ta đang bước vào một lãnh thổ chưa được khám phá. Luật AB325 gần đây của California cố gắng giải quyết vấn đề định giá bằng thuật toán, nhưng như một bình luận viên đã lưu ý, nó có thể không mở rộng phạm vi các vi phạm vốn đã được bao hàm bởi Đạo luật Cartwright vì nó vẫn yêu cầu chứng minh có âm mưu hoặc cưỡng ép. Cộng đồng nhận ra rằng khi các thuật toán định giá trở nên tiên tiến hơn, ranh giới giữa thông tin tình báo cạnh tranh và hành vi thông đồng sẽ chỉ càng trở nên mờ nhạt hơn.
Điều nổi lên từ những cuộc thảo luận này là sự thừa nhận rằng khuôn khổ quản lý và lý thuyết kinh tế của chúng ta cần được cập nhật cho thời đại thuật toán. Bàn tay vô hình của thị trường giờ đây có sự hỗ trợ kỹ thuật số, và chúng ta mới chỉ bắt đầu hiểu được hậu quả đối với người tiêu dùng và sự cạnh tranh.
Tham khảo: The Game Theory of How Algorithms Can Drive Up Prices