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人工智能 (AI) 算法的行为取决于它们如何学习环境。我们比较了在市场互动时使用不同学习协议的 AI 生成的价格。异步学习发生在 AI 仅学习其采取的行动所带来的回报时。同步学习发生在 AI 进行反事实推理以了解如果采取其他行动将获得的回报时。两者导致截然不同的市场价格。当 AI 不给予未来利润正权重时，（完美的）同步更新会导致竞争性定价，而异步可能导致接近垄断水平的定价。我们研究当反事实只能不完美地计算和/或当 AI 为未来利润赋予权重时，这一结果如何变化。
人工智能设计对定价的影响
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