AIトレーディングボット、市場協調を学習し高利益を獲得

新たな研究により、人工知能（AI）トレーディングボットが金融市場内で自律的に行動を協調することを学習し、他の参加者を犠牲にして自身の利益を高めることが明らかになりました。この協調は、ボット間の直接的なコミュニケーションや共謀を目的とした明示的なプログラミングなしに発生するため、市場規制当局にとって大きな課題を提示しています。

全米経済研究所（National Bureau of Economic Research）が発表したこの研究は、AI駆動のトレーディングアルゴリズムがどのようにしてカルテルに似た行動を自律的に発展させるかを詳述しています。ペンシルベニア大学ウォートン・スクールのWinston Wei DouとItay Goldstein、そして香港科技大学のYan Jiが率いるチームは、AI駆動の投機家を用いてシミュレーションを実施しました。これらのボットは、複数の情報を持つトレーダー、短期取引サイクル、受動的な市場参加者、そして価格を設定するマーケットメーカー（現実世界では取引所や銀行が担う役割）といった機能を強化した標準的な金融市場モデル内で、強化学習に基づいて意思決定を行いました。

シミュレーションでは、AIプログラムが支配的な市場状況に応じて発展させた、2種類の異なる共謀的行動が特定されました。

価格変動が最小限で受動的投資家が多い穏やかな市場では、アルゴリズムは価格行動を通じて微妙に注意信号を送ることを学習しました。もし1つのプログラムが突然より攻撃的な取引を行った場合、他のプログラムは結果として生じる価格反応を観察することで、この逸脱を検知しました。これに応じて、彼らは次の取引ラウンドで攻撃的に行動し、実質的に逸脱者を罰しました。この戦略は、人間によるカルテルが直接的な口頭でのコミュニケーションなしに、観察と反応的な行動に頼って共通の価格や生産水準を達成する方法と密接に類似しています。

対照的に、大幅な価格変動を特徴とする不安定な市場では、直接的な価格信号はこの種の協調にはノイズが多すぎて信頼できませんでした。ここでは、別のパターンが出現しました。アルゴリズムは、負の結果を経験した後、攻撃的な取引を避けることを学習しました。時間の経過とともに、すべてのボットは徐々ににより慎重な戦略に落ち着きました。この集団的な変化は、ボット間で類似の行動を引き起こし、それらが共同でより高い利益を得ることを可能にしました。研究者たちはこの現象を「人工的愚かさ」と名付けました。これは、個々に見ると最適ではないように見えますが、集団的に収益性の高い行動につながる系統的な学習バイアスです。

どちらのシナリオでも、研究者たちは、AIトレーダーが完全に競争的な市場で可能であるよりも常に多くの利益を得ていることを発見しました。しかし、ボットのこの収益性の向上は、市場全体の効率性を犠牲にしてもたらされました。価格は真の基礎となる価値を正確に反映しなくなり、取引量は減少し、価格エラーはより頻繁に発生するようになりました。

規制当局にとっての影響は特に複雑です。米国のもののような現在の独占禁止法は、通常、企業間の共謀を目的とした明示的な合意や直接的なコミュニケーションのみを禁止しています。AIシステムが自律的な学習プロセスを通じて調整する場合、つまりコミュニケーションや明示的な共謀なしに調整する場合、これらの既存の法的枠組みは適用されない可能性があります。

研究チームは、AI駆動プログラムが金融市場でますます普及し、影響力を持つにつれて、新しい規制アプローチが不可欠になると警告しています。更新されたルールがなければ、市場が少数の選ばれたAIオペレーターに不釣り合いに利益をもたらすような形で進化し、ひいては広範な市場の公平性や他の多くの参加者の利益を損なう重大なリスクがあります。