算法合谋：批判性综述

反垄断专家与经济学家广泛讨论了通过定价算法稳定合谋协议的前景。然而，文献常缺乏计算机科学家的视角，且似乎经常高估近期机器学习进展对企业在形成卡特尔时所面临复杂协调问题的适用性。类似地，支持学习算法合谋可能性的建模结果常使用简单的市场模拟，使其得以采用简单算法，而这些算法不会产生机器学习从业者在现实问题中必须应对的诸多问题，而这可能对学习合谋协议尤为不利。在批判性综述算法合谋文献并将其与计算机科学结果相联系后，我们发现，尽管为适应现实市场中自学习算法合谋而修改反垄断法可能为时过早，其他形式的算法合谋（例如由集中式定价算法促成的轮辐安排）可能已值得立法行动。