Vie\u0161asis valdymas \u0161iandien vis labiau remiasi technologijomis, kurios dar prie\u0161 de\u0161imtmet\u012f atrod\u0117 tik kaip teorin\u0117s galimyb\u0117s. Dirbtinis intelektas (DI) jau neb\u0117ra vizija \u2013 jis tampa kasdienyb\u0117s dalimi \u012fvairiose valstyb\u0117s institucijose. Vienas pa\u017eangiausi\u0173 ir kartu labiausiai intriguojan\u010di\u0173 DI taikymo pavyzd\u017ei\u0173 yra konkurencijos taisykli\u0173 laikymosi prie\u017ei\u016bra bei kova su karteliniais susitarimais.<\/p>\n\n\n\n
Karteliniai susitarimai \u2013 konkurent\u0173 (da\u017eniausiai slapti) susitarimai d\u0117l kain\u0173, rinkos pasidalijimo ar pasi\u016blym\u0173 derinimo \u2013 daro didel\u0119 \u017eal\u0105 rinkai ir vartotojams, o tradiciniais pa\u017eeidim\u0173 tyrimo metodais juos aptikti da\u017enai sud\u0117tinga. Tokiame kontekste DI gali pasitarnauti kaip itin efektyvus \u201epagalbininkas\u201c, nes jis suteikia galimyb\u0119 automatizuotai ir nuosekliai analizuoti mil\u017eini\u0161kus duomen\u0173 kiekius, atpa\u017einti pasikartojan\u010dius elgesio modelius ir atskleisti tai, kas ilgus metus i\u0161likdavo nepasteb\u0117ta.<\/p>\n\n\n\n
Praktinio pritaikomumo tyrimai: nuo teorini\u0173 modeli\u0173 iki \u201esignal\u0173\u201c institucijoms<\/strong><\/p>\n\n\n\n Pastaraisiais metais tiek mokslas, tiek verslas vis daugiau d\u0117mesio skiria klausimui kaip nepri\u017ei\u016brimo ma\u0161ininio mokymosi (angl. unsupervised machine learning) metodai gal\u0117t\u0173 tapti prakti\u0161kai efektyvia priemone, aptinkant kartelinius susitarimus.<\/p>\n\n\n\n \u0160i\u0173 algoritm\u0173 unikalumas slypi j\u0173 savyb\u0117je veikti be i\u0161ankstin\u0117s informacijos apie galimus kartelius. Kitaip tariant, jie patys ie\u0161ko su \u012fprastu, \u201enormaliu\u201c rinkos veikimu nesuderinam\u0173 ry\u0161i\u0173 tarp kain\u0173 poky\u010di\u0173, vie\u0161\u0173j\u0173 pirkim\u0173 pasi\u016blym\u0173 ir \u012fmoni\u0173 elgesio rinkoje. Pavyzd\u017eiui, jei keli\u0173 \u012fmoni\u0173 pasi\u016blymai vie\u0161\u0173j\u0173 pirkim\u0173 konkursuose nuolat pateikiami tam tikra tvarka arba j\u0173 kainos svyruoja ne\u012fprastai sinchroni\u0161kai, algoritmas automati\u0161kai identifikuoja \u0161iuos d\u0117sningumus kaip rizikingus, t.y. galimai nulemtus ne atitinkamos rinkos d\u0117sningum\u0173 bet jos dalyvi\u0173 elgesio suderinimo arba susitarimo.<\/p>\n\n\n\n Tyrimai, publikuoti tarptautiniuose moksliniuose \u017eurnaluose, rodo, kad tokios DI sistemos gali persp\u0117ti konkurencijos institucijas, leisdamos joms prad\u0117ti tyrimus dar iki sulaukiant pirm\u0173j\u0173 skund\u0173. Tai i\u0161 esm\u0117s kei\u010dia kovos su karteliais strategij\u0105: i\u0161 pagr\u012fstos reakcija \u012f tre\u010di\u0173j\u0173 asmen\u0173 skundus, prane\u0161imus apie \u012ftartin\u0105 elges\u012f, kartelio dalyvi\u0173 prisipa\u017einimus, pa\u017eeidime dalyvaujan\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173 darbuotoj\u0173 prane\u0161imus ir pan., ji gal\u0117t\u0173 tapti iniciatyvia, kai institucija pati \u201egeneruoja\u201c \u012frodymus sudaran\u010dius prielaid\u0105 pagr\u012fstiems \u012ftarimams bei tyrimo veiksm\u0173 iniciavimui. Kelios Europos valstyb\u0117s jau testuoja \u0161iuos modelius tam, kad ateityje jie gal\u0117t\u0173 b\u016bti integruoti \u012f nuolatin\u0119 vie\u0161\u0173j\u0173 pirkim\u0173 ir sektori\u0173 rinkos analiz\u0119.<\/p>\n\n\n\n Algoritmai \u2013 abejose karo su karteliais pus\u0117se<\/strong><\/p>\n\n\n\n Teoriniai modeliai jau per\u017eeng\u0117 laboratorij\u0173 ribas. Vienas \u012fsp\u016bdingiausi\u0173 pavyzd\u017ei\u0173 \u2013 \u0160veicarijos konkurencijos komisijos ir Friburgo universiteto bendras projektas. Sukurtas algoritmas, paremtas giluminio mokymosi (deep learning) metodais, analizuoja vie\u0161\u0173j\u0173 pirkim\u0173 duomenis: kain\u0173 pasi\u016blym\u0173 dinamik\u0105, \u012fmoni\u0173 tarpusavio s\u0105sajas, d\u0117sningum\u0173 pasikartojim\u0105. Bandym\u0173 rezultatai \u012fsp\u016bdingi \u2013 algoritmas sugeb\u0117jo identifikuoti \u201ekatalizuotus\u201c pasi\u016blymus vie\u0161uosiuose pirkimuose 95% tikslumu. Toks \u012frankis leist\u0173 institucijoms prioretizuoti tyrimus ir efektyviau paskirstyti resursus, susitelkiant \u012f did\u017eiausios rizikos sritis.<\/p>\n\n\n\n Kad tai n\u0117ra vien \u201emokslin\u0117 fantastika\u201c bet nuosekli tendencija liudija ir nesenas, 2025 m. liepos 9 d. Europos S\u0105jungos Bendrojo Teismo sprendimas byloje Michelin prie\u0161 Europos Komisij\u0105. Tyrimas \u0161ioje byloje buvo prad\u0117tas Europos Komisijai DI \u012franki\u0173 pagalba i\u0161tyrus didel\u0117s apimties informacij\u0105 apie pa\u017eeidim\u0173 \u012ftariam\u0173 \u016bkio subjekt\u0173 vie\u0161\u0105 komunikacij\u0105.<\/p>\n\n\n\n Kita vertus, reali praktika rodo, kad DI gali tapti ir priemone, palaikan\u010dia kartelin\u012f susitarim\u0105, daran\u010dia j\u012f \u201eefektyvesniu\u201c. 2016 m. Jungtin\u0117je Karalyst\u0117je nagrin\u0117ta Trod\/GB Eye byla atskleid\u0117, kad pardav\u0117jai Amazon platformoje naudojo kain\u0173 derinimo algoritmus, kurie fakti\u0161kai palaik\u0117 kain\u0173 stabilum\u0105 be joki\u0173 oficiali\u0173 susitarim\u0173. Nors tai nebuvo tas atvejis, kai pats algoritmas, be \u016bkio subjekt\u0173 \u017einios, \u201esukuria\u201c kartel\u012f, \u0161is pavyzdys parodo, jog technologinis progresas gali b\u016bti i\u0161naudojamas abiejose \u201epus\u0117se\u201c, t.y., tiek su karteliais kovojant, tiek ir juos kuriant.<\/p>\n\n\n\n Kai ma\u0161inos ima mokytis \u201csusitarti\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n Nors DI atveria naujas galimybes, jis kelia ir rimt\u0173 i\u0161\u0161\u016bki\u0173. Buvusi Europos Komisijos konkurencijos komisar\u0117 Margrethe Vestager yra \u012fsp\u0117jusi: algoritmai gali skatinti \u201esutartin\u012f elges\u012f\u201c net be formalaus \u017emoni\u0173 susitarimo.<\/p>\n\n\n\n \u0160is rei\u0161kinys, dar vadinamas nebyliu susitarimu (angl. tacit collusion), gali b\u016bti ypa\u010d pavojingas rinkose, kuriose veikia automatiniai kain\u0173 derinimo \u012frankiai. Bent jau teori\u0161ki galima daryti prielaid\u0105, jog algoritmai, optimizuodami peln\u0105, gali i\u0161mokti palaikyti kain\u0173 stabilum\u0105 ir vengti tarpusavio kain\u0173 kar\u0173. Taip gali susiformuoti naujo tipo kartelis, kurio dalyviai \u2013 ne \u017emon\u0117s, o programos.<\/p>\n\n\n\n Kita vertus, tokio pob\u016bd\u017eio situacijos praktikoje neabejotinai sukelt\u0173 ir daug klausim\u0173, susijusi\u0173 su teisiniu toki\u0173 atvej\u0173 \u012fvertinimu. Did\u017eiausias i\u0161\u0161\u016bkis \u2013 \u012frodym\u0173 tr\u016bkumas. Jei n\u0117ra nei susitikim\u0173, nei slapt\u0173 susira\u0161in\u0117jim\u0173, kyla klausimas: kaip \u012frodyti susitarim\u0105, kai j\u012f \u012fgyvendina kodas?<\/em> Konkurencijos teis\u0117je yra pripa\u017e\u012fstama, jog vien tai, kad rinkoje veikian\u010dios \u012fmon\u0117s ima elgtis pana\u0161iai, savaime dar nerei\u0161kia pa\u017eeidimo. \u016akio subjektai turi teis\u0119 protingai prisitaikyti prie rinkos situacijos ir tol, kol tai vyksta grynai viena\u0161ali\u0173 sprendim\u0173 pagrindu, be jokio tiesioginio ar netiesioginio derinimo su konkurentu, kartelinio susitarimo egzistavimas negali b\u016bti konstatuotas. Tokiame kontekste nat\u016braliai gali kilti klausimas, kaip atskirti tuos atvejus, kai algoritmai sprendimus priima \u201eautonomi\u0161kai\u201c nuo t\u0173 atvej\u0173, kai pasiekiamas kainas nustatan\u010di\u0173 algoritm\u0173 \u201ekonsensusas\u201c. Pavyzd\u017eiui, kai analogi\u0161kus sprendimus d\u0117l kain\u0173 pak\u0117limo skirting\u0173 \u016bkio subjekt\u0173 naudojami DI priima \u201epatestav\u0119\u201c vienas kito \u201eatsakymus\u201c (reakcijas) \u012f tam tikrus kainodaros sprendimus.<\/p>\n\n\n\n Technologij\u0173 pa\u017eanga ir \u017emogaus atsakomyb\u0117s ribos<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ekonominio bendradarbiavimo ir pl\u0117tros organizacijos ir Tarptautin\u0117s konkurencijos tinklo ataskaitos vieningai sutaria: DI gali tapti galingu konkurencijos institucij\u0173 s\u0105jungininku. Jis leid\u017eia steb\u0117ti rinkas, analizuoti mil\u017eini\u0161kus duomen\u0173 srautus ir inicijuoti tyrimus nelaukiant tre\u010di\u0173j\u0173 asmen\u0173 skund\u0173 ar kitoki\u0173 signal\u0173.<\/p>\n\n\n\n Ta\u010diau tarptautiniai ekspertai pabr\u0117\u017eia ir rizikas: algoritm\u0173 netobulum\u0105 ir \u0161ali\u0161kum\u0105, duomen\u0173 kokyb\u0119 ir \u012frodym\u0173 priimtinumo ribas teismuose. Tam, kad konkurencijos institucijos gal\u0117t\u0173 prad\u0117ti tyrim\u0105 remdamosi vien dirbtinio intelekto pateiktais duomenimis, b\u016btina tur\u0117ti tvirt\u0105 mokslin\u012f pagrind\u0105, \u012frodant\u012f, jog taikomi DI metodai generuoja pakankamai patikimus ir objektyvius rezultatus. Norint u\u017etikrinti teisinio reguliavimo ai\u0161kum\u0105 ir veiksmingai u\u017ekirsti keli\u0105 galimiems pa\u017eeidimams, b\u016btina parengti ai\u0161kias gaires. Jos tur\u0117t\u0173 suteikti daugiau apibr\u0117\u017etumo tiek DI technologij\u0173 k\u016br\u0117jams versle, tiek teisininkams \u2013 ypa\u010d tais atvejais, kai kainodaros sprendimus priima algoritmai, veikiantys be tiesiogin\u0117s \u017emogaus \u012ftakos. Su \u0161ia tema glaud\u017eiai susij\u0119s ir atsakomyb\u0117s klausimas: kas prisiims teisin\u0119 atsakomyb\u0119, jei versle naudojami algoritmai savaranki\u0161kai ims derinti kainas \u2013 net ir be pa\u010di\u0173 \u016bkio subjekt\u0173 \u017einios?<\/p>\n\n\n\n \u0160ie aspektai rodo, kad DI taikymas konkurencijos srityje kelia ne vien technologini\u0173, bet ir fundamentali\u0173 teisini\u0173 i\u0161\u0161\u016bki\u0173. Galiausiai, ateities konkurencijos teis\u0117s prie\u017ei\u016bra priklausys nuo to, ar sugeb\u0117sime tinkamai suderinti technologin\u0119 pa\u017eang\u0105 su teisin\u0117s doktrinos principais bei u\u017etikrinti skaidrum\u0105 ir teisin\u012f tikrum\u0105.<\/p>\n\n\n\n Tekst\u0105 pareng\u0117 Marius Juonys, advokat\u0173 kontoros \u201eEllex Valiunas\u201c partneris, konkurencijos teis\u0117s ekspertas<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Vie\u0161asis valdymas \u0161iandien vis labiau remiasi technologijomis, kurios dar prie\u0161 de\u0161imtmet\u012f atrod\u0117 tik kaip teorin\u0117s galimyb\u0117s. Dirbtinis intelektas (DI) jau neb\u0117ra vizija \u2013 jis tampa kasdienyb\u0117s dalimi \u012fvairiose valstyb\u0117s institucijose. Vienas pa\u017eangiausi\u0173 ir kartu labiausiai intriguojan\u010di\u0173 DI taikymo pavyzd\u017ei\u0173 yra konkurencijos taisykli\u0173 laikymosi prie\u017ei\u016bra bei kova su karteliniais susitarimais. Karteliniai susitarimai \u2013 konkurent\u0173 (da\u017eniausiai slapti) …<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":50485,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"episode_type":"","audio_file":"","duration":"","filesize":"","date_recorded":"","explicit":"","block":"","filesize_raw":""},"categories":[27,45],"tags":[896,2260,267],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50484"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=50484"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50484\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":50486,"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50484\/revisions\/50486"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/50485"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=50484"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=50484"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teise.pro\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=50484"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}