Александр Сайгин

Учёные выявили новый тип экономической проблемы, не описанной ни в каких экономических теориях и законах, которая, если не будет решена, приведёт к глобальному росту цен и всемирному обнищанию населения. Учёные и экономисты впервые в истории экономической науки столкнулись с принципиально новым типом проблемы, которая раньше просто не могла существовать. Массовое внедрение искусственного интеллекта и алгоритмов на рынках породило явление, не описанное ни в одном классическом учебнике. Уже сформирована международная научная команда, которая работает над формулировкой нового фундаментального экономического закона. По значимости он может встать в один ряд с законом спроса и предложения, законом убывающей предельной полезности, равновесием Нэша в теории игр, законом Сэя и теорией сравнительных преимуществ Рикардо. Ключевой объект исследования — так называемые no-regret алгоритмы (алгоритмы без сожаления). Это класс методов машинного обучения и теории игр, которые принимают последовательные решения в условиях неопределённости и минимизируют «сожаление» — разницу между тем, что алгоритм заработал на самом деле, и тем, что он мог бы заработать, если бы с самого начала знал лучшую фиксированную стратегию. Со временем такие системы учатся действовать почти так же эффективно, как если бы обладали полной информацией с первого дня. Когда на одном рынке одновременно работают несколько таких алгоритмов, возникает неожиданный и ранее неизвестный эффект. Даже без прямого общения между собой они быстро сходятся к устойчивому равновесию, в котором цены остаются стабильно высокими. Алгоритмы постоянно корректируют цены, опираясь на прошлую прибыль, и «обучаются» не начинать ценовые войны: агрессивное снижение цены снижает доход всех участников. В итоге формируется стабильная стратегия, при которой никто не демпингует, а все зарабатывают больше. Это не классический картель и не сговор в юридическом смысле. Нет переговоров, нет тайных встреч, нет письменных соглашений. Сговор возникает автоматически, через код, без участия человека. Исследования показывают, что для такого эффекта даже не нужны сложные нейросети — достаточно относительно простых обучающихся алгоритмов. Они начинают «самосинхронизироваться» и удерживать высокие цены. Главный вывод исследователей: переход от человеческих решений к алгоритмическим меняет саму природу конкуренции. Рынок может формально оставаться конкурентным — много игроков, свободный вход, отсутствие явных барьеров, — но фактически вести себя как монопольный или картельный. Классические антимонопольные инструменты, рассчитанные на людей и явные соглашения, здесь бессильны: невозможно доказать сговор, когда его участников как таковых нет. Эта новая реальность требует не просто обновления законов, а создания принципиально нового экономического закона, который опишет поведение алгоритмических рынков и даст регуляторам инструменты для их контроля. Пока такого закона нет, рынки продолжают незаметно терять конкурентность, а потребители — платить больше. Научная команда, работающая над проблемой, считает, что решение должно появиться в ближайшие годы, иначе цифровизация экономики вместо обещанного роста эффективности принесёт системный и скрытый рост цен по всему миру. 𝐄𝐊𝐎𝐍𝐎𝐌𝐈𝐒𝐓𝐈𝐊𝐀