בשוק הפיננסי, תחרות חופשית איננה רק עיקרון כלכלי – היא אבן יסוד של ממש. רגולטורים, משקיעים ומקבלי החלטות מסתמכים על כך שהשחקנים בשוק פועלים מתוך אינטרסים עצמאיים. שוק, במהותו, הוא זירה חופשית שבה נפגשים קונה מרצון עם מוכר מרצון – כלומר, מדובר בתהליך שבו המחיר משקף אינטראקציה בלתי תלויה בין צדדים. כשזה קורה, מתקבל מחיר שמשקף את הערך האמיתי של המוצר או השירות.

דמיינו שאתם מסתובבים בשוק, נעמדים מול דוכן עם שקיות עגבניות אדומות ומבריקות. אתם שואלים את המוכר: "מה המחיר לשקית?" והוא עונה: "40 שקל". אתם מציעים 30 שקל, אך הוא מסרב. רגע אחר כך, קונה אחר מציע 35 שקל, והמוכר עדיין מתעקש על מחירו. לפתע, מוכר מהדוכן הסמוך קורא לכם: "בוא אליי, אני מוכר ב-35". באותו רגע נוצר שוק אמיתי – דרך משא ומתן, על בסיס היצע וביקוש, נקבע מחיר לשקית עגבניות. זוהי תמצית התחרות החופשית.

בשוק חופשי אמיתי, כל שחקן מקבל החלטות לפי שיקול דעתו העצמאי: המוכר מציע מחיר, הקונה מגיב, והמחיר מתכנס לנקודת שיווי משקל. אך כאשר שני שחקנים – או יותר – בוחרים להפסיק להתחרות ולשתף פעולה, אפילו ברמיזה, נוצר תיאום מחירים. תיאום כזה יוצר בפועל מונופול בתחפושת, גורם למחירים להישאר גבוהים באופן מלאכותי, פוגע בציבור הרחב, ובעיקר מחליש את מנגנון התמחור של השוק – הכלי המרכזי להבנת "השווי ההוגן" של נכסים.

מחקר חדש מאוניברסיטאות וורטון והונג קונג מציג תרחיש מדאיג: אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית, שפועלים ללא הנחיה ישירה וללא תיאום מתוכנן, מצליחים לייצר בפועל התנהגות דמוית קרטל. כלומר, הם מתאמים מחירים, מפחיתים תחרות, ומובילים לעיוותים בשוק – וכל זה בלי שידעו או יתכוונו לכך. מדובר בהתנהגות emergent, הנובעת מתמריצים כלכליים פשוטים, אך עלולה להיות הרסנית עבור שווקים חופשיים.

• מינט מדיה מוסיפה יכולות AI ברכישה הגדולה בתולדותיה
• דיפסיק תשיק מודל בסוף שנה - התעשייה דרוכה
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

סימולציה מטרידה

המחקר הובל על ידי פרופ' איתי גולדשטיין ו-וינסטון דאו מאוניברסיטת וורטון, לצד יאן ג'י מאוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של הונג קונג. במסגרת הניסוי, הוקמה סימולציה מתקדמת של שוק הון הכוללת שחקנים מגוונים – מקרנות גידור ומנהלי תעודות סל, ועד משקיעי ריטייל שתפקידם היה לייצר "רעש" אקראי המדמה תנודתיות אנושית. במוקד הסימולציה פעלו סוכני מסחר מבוססי AI שנשענו על למידת חיזוקים (Reinforcement Learning) – שיטה שבה האלגוריתם בוחר בפעולות שמניבות את התגמול הגבוה ביותר לאורך זמן.

התוצאות היו מפתיעות ואף מטרידות. במקום להתחרות זה בזה, האלגוריתמים פיתחו דפוס פעולה מתואם – הם נמנעו מפגיעה ברווחים של האחר, שמרו על יציבות מחירים, ובכך יצרו בפועל קרטל וירטואלי. לא היה כאן קוד תיאום מתוכנת, לא שיחות ולא העברת מידע – רק תגובה אינטואיטיבית למערכת תגמולים. "אלגוריתמים פשוטים למדי מסוגלים לשתף פעולה – גם ללא הנחיה מפורשת", מסביר פרופ' גולדשטיין.

תיאום מחירים אינו תופעה חדשה בשווקים הפיננסיים. פרשת הליבור מ-2012 חשפה כיצד בנקים מובילים כמו ברקליס ודויטשה בנק תיאמו שערי ריבית, מה שהשפיע על טריליוני דולרים בשוק. גם בשוק המט"ח התגלו מקרים של תיאום שערים בקבוצות סוחרים. אך אז, הרגולטורים הצליחו לחשוף את התיאום דרך התכתבויות, שיחות טלפון וצ'אטים פנימיים. במחקר החדש – אין כל אלה. ההתנהגות נולדה מאליה, ללא תקשורת או כוונה, אך עם אותה תוצאה: ירידה בתחרות ופגיעה במשקיעים.

• מגמה מעורבת באסיה, יציבות בחוזים על וול סטריט
• קרל אייקן - הכריש התוקפני
• תוכן שיווקי צברתם הון? מה נכון לעשות איתו?
• המניה הישראלית שזינקה אתמול פי 5 וצפויה להמשיך לעלות גם היום

המחקר החדש מציג תרחיש שונה בתכלית. כאן אין תכתובות, אין צ'אטים, ואין כוונה מודעת. האלגוריתמים פועלים באופן עצמאי, ללא הבנה של ההשלכות החוקיות או המוסריות של מעשיהם. ובכל זאת, התוצאה דומה להפליא: ירידה בתחרות, פגיעה בשחקנים אנושיים כמו משקיעי ריטייל, והטיה מתמשכת במחירי השוק. "התוצאה היא קרטל בפועל, גם אם הוא לא נוצר מתוך כוונה", מסביר דאו. "וזה מציב אתגר חדש לגמרי לרגולטורים."

מה שמזין את ההתנהגות הקרטליסטית הוא מנגנון פשוט: האלגוריתמים לומדים מה מתגמל. כאשר שמירה על מחירים קבועים משפרת את הרווח הכולל, הם נוטים לדבוק בדפוס זה. כך נוצר מצב שבו הם מפסיקים להתחרות באגרסיביות, נמנעים מתנודות חדות – ובוחרים ביציבות כדרך פעולה. התופעה בולטת במיוחד בסביבות "רועשות", שבהן קשה להבחין בין הצלחה לכישלון – ולכן האלגוריתמים מעדיפים "לשחק בטוח".

השלכות המחקר מעוררות דאגה בקרב רגולטורים וגופים פיננסיים. רשות FINRA כבר פנתה לחוקרים בבקשה להציג את ממצאיהם, והעולם הרגולטורי ניצב מול שאלה חדשה: כיצד ניתן לפקח על התנהגות שמזכירה קרטל – בלי כוונה, בלי תקשורת ובלי גורם אחראי ברור? "גם אם לא הייתה כוונה – האחריות עדיין קיימת", מסביר דאו. "חברות עלולות להיענש על תוצאה שהאלגוריתם שלהן יצר בלי שידעו על כך."

כדי לאמוד את חומרת התופעה, פיתחו החוקרים מדד חדש בשם "יכולת קרטליזציה". המדד בוחן את פער הרווח בין סביבה תחרותית לבין סביבה שבה יש תיאום בפועל. התוצאות מדהימות: במדדים שבהם 0 מייצג תחרות מלאה ו-1 קרטל מושלם, האלגוריתמים הגיעו לרמות של מעל 0.5 – הן בשווקים יציבים והן בתנודתיים. המשמעות ברורה: גם אלגוריתמים פשוטים נוטים "לגלוש" להתנהגות קרטליסטית.

השווקים בסכנה?

המחקר מעלה שאלות כבדות על עתיד השוק. היום, אלגוריתמים ממלאים תפקיד מרכזי – מקרנות גידור ועד בנקים מסחריים. אם בינה מלאכותית פשוטה מסוגלת לייצר קרטלים בפועל, מה יקרה כשהאלגוריתמים יהיו מתוחכמים יותר? ואיך ניתן לנסח רגולציה שתפקח על תוצאה – במקום על כוונה?

החוקרים מציעים לחשוב מחדש על עיצוב האלגוריתמים: אולי צריך להגביל את יכולת הלמידה הקואופרטיבית שלהם, או לפתח כלים רגולטוריים שיבחנו את תוצאות הפעולה בלבד. אך הדרך ליישום עוד ארוכה. בינתיים, נראה שהשווקים הפיננסיים צריכים להסתגל למציאות חדשה – עולם שבו גם בלי כוונה, המכונות מסוגלות לשנות את כללי המשחק.