본 논문은 급속히 발전하는 알고리즘 가격 결정 체계에서 대형 언어 모델(LLM)이 불법적인 담합을 유발할 수 있는 잠재적 위험에 대해 분석합니다. 특히, LLM의 공유된 지식 인프라와 데이터 집적 정책이 어떻게 시장 수준에서 조율되지 않은 협력을 가능하게 하는지 살펴봅니다. 본 연구는 이러한 콜루션 메커니즘을 이론적으로 설명하고, 실제 비즈니스 환경에서 LLM 기반 가격 책정의 위험성을 평가합니다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 논문은 알고리즘 기반 가격 결정 체계에서 대형 언어 모델(LLM)이 불법적인 담합을 유발할 수 있는 잠재적 위험에 대해 깊이 있게 분석하고 있습니다. 이 연구는 LLM의 공유된 지식 인프라와 데이터 집적 정책이 어떻게 시장 수준에서 조율되지 않은 협력을 가능하게 하는지, 그리고 이러한 메커니즘은 어떻게 실제 비즈니스 환경에서 위험성을 높이는지를 설명하고 있습니다.
기술적 혁신성
본 논문의 주요 기술적 혁신성은 LLM이 가격 책정에 활용될 때 발생할 수 있는 콜루션 위험을 이론적으로 분석하는 것입니다. 특히, 본 연구는 LLM이 공유된 지식 인프라와 데이터 집적 정책을 통해 조율되지 않은 협력을 가능하게 하는 메커니즘을 제시하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 기존의 알고리즘 콜루션 연구에서 주로 강화 학습(RL) 에이전트에 초점을 맞추었던 것과는 달리, LLM의 고유한 특성을 활용하여 새로운 위험 요소를 식별하고 있습니다.
방법론
본 논문은 두 개의 경쟁하는 판매자가 동시에 고가 전략(H)과 저가 전략(L)을 선택하는 순차적 가격 경쟁 게임을 모델링합니다. LLM의 행동은 선호도 매개변수 θ와 출력 충실도 ρ에 의해 결정되며, 이는 각 판매자가 LLM을 통해 가격 책정을 수행할 때 사용됩니다. 본 연구는 이러한 모델을 통해 LLM이 어떻게 조율되지 않은 협력을 유발하는지 분석하고 있습니다.
실험 결과
본 논문은 LLM 재훈련이 대규모 배치에 대해 수행될 경우와 유한한 배치에 대해 수행될 경우의 장기 가격 행동을 분석합니다. 특히, 높은 출력 충실도는 판매자가 LLM을 신뢰성과 재현성을 위해 구성할 때 추구하는 것이지만, 이는 의도치 않게 콜루션 위험을 증가시킵니다. 또한, 본 연구는 배치 크기와 초기 조건에 따라 콜루션의 확률이 어떻게 변하는지 분석하고 있습니다.
전문적 평가
본 논문은 LLM 기반 가격 책정에서 발생할 수 있는 콜루션 위험을 체계적으로 분석함으로써, 이 분야의 중요한 연구로 자리매김할 가능성이 높습니다. 특히, 본 연구는 공유된 지식 인프라와 데이터 집적 정책이 어떻게 시장 수준에서 조율되지 않은 협력을 유발하는지에 대한 새로운 통찰을 제공하고 있습니다.
그러나, 본 논문은 LLM의 실제 가격 책정 적용 사례를 기반으로 한 실험 결과를 제시하지는 않습니다. 따라서, 이론적 분석과 함께 실제 비즈니스 환경에서의 LLM 활용 사례와 그에 따른 콜루션 위험을 평가하는 추가 연구가 필요할 것으로 보입니다.
또한, 본 논문은 규제 당국이 LLM 기반 가격 책정 시스템을 감사하고 관리하기 위한 프레임워크를 개발하는데 중요한 정보를 제공합니다. 이를 통해, 규제 당국은 LLM의 공유된 지식 인프라와 데이터 집적 정책에 대한 이해를 바탕으로 효과적인 감사 및 관리 전략을 수립할 수 있을 것입니다.
결론적으로, 본 논문은 알고리즘 기반 가격 결정 체계에서 발생할 수 있는 콜루션 위험에 대해 중요한 통찰을 제공하며, 이 분야의 미래 연구 방향을 제시하고 있습니다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
## 알고리즘 기반 가격 결정의 규제 심리와 LLM의 콜루션 위험: 한국어로 번역
급속한 알고리즘 채택이 상업적 의사결정에 적용됨에 따라 규제 당국의 면밀한 조사가 이루어지고 있습니다. 2024년 연방 무역 위원회(FTC)와 법무부(DOJ)는 알고리즘 가격 시스템이 심지어 명시적인 합의가 없더라도 불법적인 담합을 촉진할 수 있다는 공동 성명을 발표했습니다. 이후 집행 신호도 강화되었습니다. 2025년 8월, DOJ의 가일 슬레이터 부차관장은 기술 배포가 증가함에 따라 알고리즘 가격 조사에 대한 증가와 함께 밝혔습니다.
이러한 규제적 우려에는 판매자가 점점 더 대형 언어 모델(LLM)을 가격 결정에 활용한다는 점이 특히 중요합니다. 규제는 이러한 영역에는 아직 다루지 않았습니다. 2024년 맥킨지의 설문 조사에 따르면, 포춘 500대 소매업체 중 90%가 생성 AI 솔루션을 실험하기 시작했으며, 가격 및 프로모션 최적화가 우선 사용 사례로 나타났습니다. 유럽에서는 55%의 소매업체가 2025년까지 생성 AI 기반 동적 가격 책정 시스템을 시범 운영할 계획이며, 이는 이미 일부 형태로 알고리즘 가격 책정을 채택한 61%에 더해집니다.
산업 응용 프로그램은 이미 실행 중입니다. 왕 등(2025)은 알리바바가 Xianyu 플랫폼에서 LLM 기반 가격 시스템을 도입하여 판매자에게 실시간 가격 추천을 제공한다고 보고했습니다.
증가하는 규제 압박과 함께 LLM 산업의 시장 집중성이 눈에 띄게 높아지고 있습니다. 2025년 기준으로, ChatGPT는 비즈니스-소비자 AI 구독 시장의 약 62.5%를 차지하며, 92%의 포춘 500대 기업이 OpenAI 제품을 사용하고 있습니다. 이러한 AI 인프라와 경쟁 우려의 집중은 판매자가 가격 결정에 LLM을 활용할 때 발생하는 콜루션 위험에 대한 근본적인 질문을 제기합니다.
알고리즘이 콜루션을 배울 수 있다는 가능성은 기계 학습/강화 학습(RL) 맥락에서 광범위하게 연구되었습니다. 반치와 만테가자(2022)는 Q-학습 에이전트가 반복 게임을 통해 초과 경쟁 가격을 수렴할 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 이러한 콜루션은 일반적으로 긴 훈련 기간과 수백만 번의 상호 작용이 필요하므로, 계산적 장벽이 실용적인 우려를 완화한다는 안도감을 제공합니다. LLM은 RL 에이전트와 달리 가격 전략을 학습하기 위해 시장 상호 작용을 반복적으로 수행하지 않습니다. 대신, LLM은 광범위한 인간 지식으로 사전 훈련된 상태에서 시작하며, 여기에는 비즈니스 전략, 경제 이론 및 가격 책정 관행이 포함됩니다.
본 연구는 LLM 기반 의사 결정에서 콜루션 위험의 두 가지 원천을 식별하고 LLM과 RL 접근 방식 간의 차이를 시각화하여(그림 1 참조) 이러한 주제에 대한 이론적 틀을 제시합니다. 특히, 첫 번째 원인은 시장 집중으로 인한 공유된 지식 인프라입니다. 경쟁하는 판매자가 동일한 LLM 제공자를 이용하는 경우, 여러 판매자가 동일한 모델에 쿼리하면 모델의 내재된 선호도가 상관관계가 있는 추천을 통해 전달될 가능성이 있습니다. 이는 명시적인 의사 소통 없이도 긍정적인 가격 조정을 유도합니다. 또한, 공유된 지식은 경쟁하는 LLM 제공자를 사용하더라도 지속됩니다. 선도 LLM은 종종 더 작은 모델로 재구성되어 경쟁사의 제품에 임베드된 가격 추론을 전이시킵니다. 6) 또한, 다양한 제공자의 사전 훈련 코퍼스 교차는 대부분 중복되는 공공 출처에서 가져옴으로 인해 가격 책정에 대한 풍부한 문헌을 제공합니다. 강화 학습으로부터 인간 피드백(RLHF)과 같은 정렬 절차는 유사한 표준을 적용하는 평가자나 사용자로 인해 모델 행동의 표준화를 초래할 수 있습니다. 이러한 공유된 지식 인프라는 시장 수준에서 조율된 가격 책정을 유발할 수 있는지 여부를 제기합니다.
두 번째 원인은 데이터 공유 정책이 모델 개선에 미치는 영향입니다. 주요 LLM 제공자는 사용자 상호 작용 데이터를 수집하여 모델을 정제합니다. 이를 통해 AI 훈련에 대한 피드백 루프가 생성됩니다. 예를 들어, 구글의 Gemini은 18세 이상 사용자를 대상으로 기본적으로 “Keep Activity” 설정을 사용하며, 이는 대화 및 업로드 파일, 이미지, 비디오를 AI 훈련에 사용할 수 있음을 의미합니다. 7) 안트로픽의 2025년 8월 정책 변경은 데이터 공유를 기본 설정으로 만들고, 5년 동안 사용자 동의가 있는 경우 보존했습니다. 8) xAI는 개발자가 상호 작용 데이터를 공유할 때 매달 API 신용을 제공하며, 이를 거부할 수 있는 메커니즘이 없습니다. 9) 여러 판매자가 경쟁 LLM 제공자에게 가격 상호 작용 및 결과를 공유하면 모델의 재훈련 과정에서 이 데이터가 집계됩니다. 모델이 고수익을 가져다주는 높은 가격 책정을 관찰하면, 이러한 데이터는 모델의 선호도에 업데이트를 일으킬 수 있습니다. 이는 데이터 공유로부터 경쟁사 간의 자기 강화 피드백 루프가 생성될 수 있음을 시사합니다.
본 논문은 이러한 두 가지 위험 요소를 분석하기 위한 이론적 프레임워크를 개발하여 LLM 기반 가격 결정에서 발생하는 콜루션의 우연한 결과를 밝혀냅니다. 고위험 작업인 가격 책정에서 의사 결정자는 일반적으로 정확성과 재현성을 위해 LLM을 구성합니다. 이를 0 또는 근접 0에 설정하는 데, 이는 모델의 내부 선호도와 생성된 출력 간의 상관 관계를 증가시켜 조율되지 않은 협력을 용이하게 합니다. 또한, 높은 계산 비용으로 인해 불빈한 재훈련 일정은 이러한 위험을 더욱 증폭시킵니다. 주요 LLM 제공자는 모델 업데이트를 6-12개월에 한 번씩 수행하며, 이는 효과적인 배치 크기를 크게 증가시켜 경쟁력 있는 수준에서 벗어난 가격 책정이 수정될 수 있는 기회를 제한합니다.
모델 및 설정
본 연구는 두 개의 경쟁하는 판매자가 동시에 고가 전략(H)과 저가 전략(L)을 선택하는 순차적 가격 경쟁 게임을 고려합니다. 두 판매자는 LLM에 가격 결정 위임을 하며, LLM의 행동은 두 가지 매개변수에 의해 결정됩니다: 선호도 매개변수 θ ∈ [0, 1]과 출력 충실도 ρ ∈ [0.5, 1]. 선호도 매개변수 θ는 모델의 내재된 고가 추천 선호를 나타내며, 출력 충실도 ρ는 LLM의 생성된 출력과 내부 선호도 간의 일치 가능성을 포착합니다.
LLM은 각 결정 주기에서 b ≥ 1개의 행동과 결과를 관찰한 후 업데이트됩니다. 이 업데이트는 로그-확률 회귀를 통해 이루어지며, 고가 추천이 수익성 측면에서 우월할 때 θ가 증가하고, 저가 추천이 더 나을 때는 감소합니다.
우리는 먼저 LLM 재훈련이 대규모 배치에 대해 수행될 경우의 벤치마크 설정을 분석하여 출력 충실도가 높은 경우의 장기 가격 행동에 초점을 맞춥니다. 우리는 고가 추천이 조율되지 않은 협력을 초래할 수 있는 두 가지 경쟁적인 힘이 있음을 보여줍니다: (1) 두 판매자가 동일한 고가 추천을 받고 이를 따를 때 발생하는 이득과 (2) 판매자 중 하나가 다른 추천을 받고 시장에서 우위를 점할 때 발생하는 이득. 출력 충실도가 충분히 높으면, 시스템은 모든 초기 조건에서 고가 협력을 향해 수렴합니다.
흥미롭게도, 높은 출력 충실도는 실제 LLM 구성에 의해 추구되는 것입니다. 낮은 출력 충실도는 예측 불가능성을 증가시켜 판매자의 운영 비용을 초래합니다. 이러한 불확실성은 가격 책정의 일관성을 저해하고 브랜드 가치를 훼손하며, 무작위한 추천은 설명 가능성을 감소시켜 규제 당국의 요구 사항과 모순될 수 있습니다. 따라서 판매자는 LLM을 신뢰성과 재현성을 위해 0 또는 근접 0의 온도로 구성합니다. 이는 의도치 않게 콜루션이 발생할 위험을 증가시킵니다.
우리는 더 현실적인 설정을 분석하여 LLM 재훈련이 유한한 배치에 대해 수행될 경우를 고려합니다. 이 경우, 무작위성은 학습 과정 전반에 걸쳐 지속됩니다. 우리는 시스템이 여전히 안정적인 결과에 수렴하지만, 이 결과가 초기 조건에 따라 달라질 수 있음을 보여줍니다. 동일한 모델을 가진 두 개의 독립적인 판매자는 다른 장기 결과를 달성할 수 있습니다.
