• IS-145
국내 기업의 디지털 전환 관련 주요 요인 분석
  • 안미소AI정책연구실 선임연구원
  • 송지환SW기반정책·인재연구실 책임연구원
요약문 상세
    • 최근 경제학계에서는, 인공지능이 가격담합을 유발하므로 수 세기 동안 발전한 자본주의 시장을 훼손할 수 있다고 비판한다. 본 연구에서는 기존 연구에서 밝힌 인공지능의 부작용이 (1) 알고리즘 대칭성 및 (2) 정보 대칭성을 동시에 만족하는 특수한 조건에서만 발생하며, 그러한 조건을 만족하지 않는 보통의 시장에서는 인공지능의 가격담합이 나타나지 않음을 보였다. 본 연구 결과는 인공지능의 가격결정 ‘여부’를 규제하고자 하는 기존 경제학계의 논의를 비판하는 한 편, 인공지능의 부작용이 나타나는 ‘조건’을 관리함으로써 인공지능 제도화의 합리적인 기준을 제공한다. 본 연구 결과는 학계의 인공지능 제도화 논의의 프레임을 바꿀 것으로 기대한다.
  • Executive Summary
    • Advances in artificial intelligence accelerate the digitization of pricing in various industry domains, from home appliances to hotels. At the same time, economic theories and legal cases claim that the advances benefit some players through synchronous algorithmic pricing, so-called Algorithmic Tacit Collusion (ATC). However, the previous studies rely on artificial intelligence’s broad collusion mechanisms in various pricing scenarios. The paper unravels the mixture of ATC problems by specifying the algorithmic pricing context in platform providers’ oligopoly and adjusting the underlying assumptions to the context. Our simulation of Iterative Prisoner’s Dilemma (IPD) games with various heterogeneous pricing algorithms show that ATC emerges in rare conditions (i.e., algorithm and information symmetries). Our findings suggest that understanding the technology and business architectures should precede deriving the theories of ATC and implementing the legal cases and policies of digitization for the next generation’s pricing.
목차 상세
    • Ⅰ. 서론
    • 1. 연구 배경
    • 2. 연구 목적
    • Ⅱ. 디지털 전환 관련 주요 요인 분석’
    • 1. 디지털 전환 추진 및 비추진 기업 간 요인 차이 분석
    • 2. 산업별 디지털 전환 추진 및 비추진 기업 간 요인 차이 분석
    • 3. 기업 규모별 디지털 전환 추진 및 비추진 기업 간 요인 차이 분석
    • 4. 디지털 전환 추진 기업의 산업 및 규모별 요인 차이 분석
    • III. 결론 및 시사점
    • 참고문헌