الذكاء الاصطناعي والمنافسة: تحديات قانون مكافحة الاحتكار في عصر الخوارزميات

الذكاء الاصطناعي وقوانين مكافحة الاحتكار: التحديات القانونية في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الاقتصاديات السوقية، خاصةً فيما يتعلق بخوارزميات التسعير. تُثير هذه الخوارزميات، وخاصةً تلك التي تعتمد على تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، مخاوف جديدة تتعلق بقوانين مكافحة الاحتكار. ففي حين أن أساليب التسعير التقليدية في نماذج الاحتكار الجزئي (Oligopoly) تعتمد على استراتيجيات بشرية، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل خوارزمية Q-learning، يتعلمون استراتيجيات التسعير بشكل مستقل من البيانات، مما يؤدي غالبًا إلى أسعار أعلى من أسعار السوق التنافسية.

آليات التواطؤ الخوارزمي:

تتميز خوارزميات الذكاء الاصطناعي بقدرتها على اكتشاف تصرفات المنافسين والتكيف معها في الوقت الفعلي، مما يُمكنها من محاكاة التواطؤ الضمني (Tacit Collusion) دون تنسيق مباشر. وتتخذ هذه الآليات عدة أشكال:

• الكارتلات الصريحة (Explicit Cartels): حيث تقوم الخوارزميات بتنسيق الأسعار بشكل متعمد، كما حدث في قضية Topkins.
• التواطؤ من خلال التعلم الضمني (Tacit Learning Collusion): حيث تتفق وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلة على أسعار متواطئة بشكل مستقل من خلال عملية التعلم الذاتي، دون اتصال مباشر.
• التواطؤ من خلال مركز محوري (Hub-and-Spoke Collusion): حيث يقوم مورد برمجي تابع لجهة خارجية بجمع البيانات من شركات متعددة لتنسيق الأسعار، مما يؤدي إلى تنسيق غير مباشر.
• الإشارات الخوارزمية (Algorithmic Signaling): حيث تستنتج الخوارزميات أسعار المنافسين من البيانات المتاحة للجمهور، وتعدل أسعارها وفقًا لذلك، مما يؤدي إلى ظهور أنماط أسعار منسقة.

التحديات القانونية لكشف وملاحقة التواطؤ الذي يُسهّله الذكاء الاصطناعي:

يواجه تطبيق قوانين مكافحة الاحتكار على التواطؤ الذي يُسهّله الذكاء الاصطناعي تحديات جوهرية:

• الاتفاق والنوايا: يتطلب قانون مكافحة الاحتكار في الولايات المتحدة ( بموجب المادة 1 من قانون شيرمان) إثبات وجود اتفاق مُتّفق عليه بشكل متعمد. لكن عندما تتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل من ظروف السوق، قد لا يوجد اتفاق صريح أو تنسيق بشري. في مثل هذه الحالات، يتعين على المحاكم تحديد ما إذا كانت الشركات قد “اتفقت ضمناً” من خلال خوارزمياتها.
• التقاء الأذهان بالنسبة للكيانات غير البشرية: يتطلب قانون مكافحة الاحتكار التقليدي اتفاقًا بشريًا، لكن من غير الواضح ما إذا كان بإمكان الخوارزمية “فهم” التواطؤ. قد تتكيف المحاكم مع هذا المبدأ، فإذا استخدمت الشركات بشكل مستقل نفس الخوارزمية، فهل يعني ذلك وجود تواطؤ؟ تُظهر قضية Duffy v. Yardi مثالاً على ذلك.
• النية الجرمية والمسؤولية الجنائية للشركات: يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى النية الجرمية، لكن يمكن تحميل الشركات أو الوكلاء البشريين المسؤولية. قد تعامل المحاكم سلوك الذكاء الاصطناعي على أنه فعل الشركة، وتستنتج المسؤولية إذا كانت الشركات تعلم أو كان ينبغي لها أن تعلم ما ستفعله خوارزمياتها.
• الأدلة والإثبات: يصعب كشف التواطؤ الخوارزمي نظرًا لعدم وجود أدلة تقليدية مثل رسائل البريد الإلكتروني أو الاجتماعات. قد يُضطر المحققون إلى هندسة الخوارزميات عكسياً أو استدعاء بيانات التدريب.

الإطار القانوني:

تتباين النظرة القانونية للمسؤولية عن سلوك الخوارزميات بين نموذجين:

• نموذج الوكيل المتوقع (Predictable Agent Model): تُحمل الشركات مسؤولية سلوك الخوارزمية إذا استطاعت التنبؤ بالنتائج والتحكم بها.
• نموذج العين الرقمية (Digital Eye Model): إذا كانت الخوارزميات مستقلة للغاية وغير شفافة، يصبح تحديد مسؤولية الشركة أكثر تعقيدًا.

يسعى مشروع قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي إلى معالجة هذه الشواغل من خلال ضمان قدرة الشركات على اكتشاف والتدخل في الآثار المنافسة.

الاستجابة التشريعية وتنفيذ الأحكام:

• الولايات المتحدة: تُظهر قضايا مثل Topkins و RealPage و Duffy v. Yardi محاولات لمعالجة التواطؤ الخوارزمي. كما يُقترح قانون منع التواطؤ الخوارزمي (PAC Act) لتعديل قانون شيرمان.
• الاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة: يُشدد المنظمون على أن قوانين المنافسة التقليدية تنطبق على المخططات الخوارزمية، مع تحذيرات من هيئات مثل هيئة المنافسة والأسواق (CMA) في المملكة المتحدة.
• جهود تشريعية أخرى: تُظهر تشريعات كاليفورنيا (SB295) مثالًا على الجهود لتكييف قوانين مكافحة الاحتكار مع العصر الرقمي.

الإصلاحات المقترحة والأطر المستقبلية:

تُقترح إصلاحات عدة لتكييف قانون مكافحة الاحتكار مع تعقيدات التواطؤ الذي يُسهّله الذكاء الاصطناعي، منها:

• إعادة النظر في شرط الاتفاق: اقتراح تعديل القانون لمعاملة بعض السلوكيات الخوارزمية على أنها متواطئة بطبيعتها.
• الشفافية والفحص: الشفافية في خوارزميات التسعير، مع القدرة على فحصها من قبل الجهات المنظمة.
• التوافق مع قواعد المنافسة: تمديد برامج الامتثال لتصميم الخوارزميات.
• العلاجات الهيكلية ومراجعة عمليات الاندماج: فحص عمليات الاندماج التي قد تُمكّن التنسيق الخوارزمي.
• التعاون العالمي والمعايير: التعاون الدولي لتحديد المعايير وتبادل المعلومات.
• أدوات التنفيذ التكيّفية: استكشاف تقنيات جديدة، مثل “مكافحة الاحتكار الحسابية”.

في الختام، يتطلب كشف وملاحقة التواطؤ الذي يُسهّله الذكاء الاصطناعي تكييف أطر مكافحة الاحتكار التقليدية لمعالجة تعقيدات الذكاء الاصطناعي. يُشكل هذا تحديًا كبيرًا للمنظمين والقانونيين على حد سواء، ويُبرز الحاجة إلى التعاون الدولي وابتكار حلول قانونية وتقنية فعالة.

المصدر: MarkTechPost