Verfijn uw zoekresultaat

Zoekresultaat: 5 artikelen

x
Uit het veld

Nut en noodzaak van toezicht op artificiële intelligentie

Tijdschrift Tijdschrift voor Toezicht, Aflevering 2 2020
Trefwoorden artificiële intelligentie (AI), algoritmes, data, AI-risico’s, ethiek
Auteurs Frans van Bruggen en Joep Beckers
SamenvattingAuteursinformatie

    Artificiële intelligentie (AI) is een revolutionaire technologie die een grote impact heeft op ons leven. Naast de aanzienlijke voordelen die AI ons oplevert, gaan ook significante risico’s met deze ontwikkeling gepaard. Tegen deze achtergrond zien we dat steeds meer toezichthouders zich aantoonbaar bezighouden met AI. De hamvraag voor veel toezichthouders is hoe zij zich moeten verhouden tot AI. Dit is geen eenvoudige zoektocht. Met onze bijdrage hopen wij deze zoektocht te faciliteren door de risico’s die gepaard gaan met AI-toepassingen overzichtelijk op een rijtje te zetten en vervolgens een zestal handvatten aan te reiken die toezichthouders kunnen gebruiken bij het inrichten van hun toezicht op AI.


Frans van Bruggen
Drs. F. van Bruggen is buitenpromovendus en toezichthouder integere bedrijfsvoering bij de NZa en redactielid van Tijdschrift voor Toezicht.

Joep Beckers
Dr. J. Beckers is gedragswetenschapper en manager Toezicht Zorgaanbieders bij de NZa en hoofdredacteur van Tijdschrift voor Toezicht.
Peer-reviewed artikel

De mechanismes van algoritmische collusie

Tijdschrift Tijdschrift voor Toezicht, Aflevering 1 2020
Trefwoorden algoritmes, collusie, kunstmatige intelligentie, mededinging
Auteurs Jan Sviták en Rob van der Noll
SamenvattingAuteursinformatie

    De populariteit van zelflerende algoritmes heeft zorgen gewekt bij academici en mededingingstoezichthouders over het mogelijk prijsverhogende effect van algoritmes voor prijszetting. Experts waarschuwen dat zelflerende algoritmes stilzwijgend zouden kunnen samenspannen en hogere prijzen kunnen bewerkstelligen (colluderen). Aan de andere kant zijn er auteurs die stellen dat coördinatie zelfs voor algoritmes te complex is om zonder verboden informatie-uitwisseling te bereiken. Wij overbruggen het gat tussen theoretische zorgen en dit praktisch scepticisme. In dit artikel analyseren wij mechanismes die ervoor zorgen dat zelflerende algoritmes in een setting met concurrentie relatief hoge prijzen kunnen bereiken, met een onderscheid tussen vorming en stabiliteit van stilzwijgende samenspanning. We analyseren de praktische toepasbaarheid van deze mechanismes. Stabiliteit-bevorderende mechanismes kunnen vóórkomen, maar we vinden het minder aannemelijk dat ook de prijsverhogende mechanismes in de praktijk kunnen worden gerealiseerd, vanwege de aanzienlijke kosten van experimentatie met prijzen, die essentieel is voor deze mechanismes. We concluderen dat het gebruik van AI (Artifical Intelligence) voor prijszetting mechanismes biedt die het risico op algoritmische collusie verhogen, maar de praktische belemmeringen betekenen dat het risico op dit moment beperkt lijkt te zijn tot specifieke markten of samenloop van omstandigheden.


Jan Sviták
Dhr. J. Sviták is econometrist bij het Economisch Bureau van de Autoriteit Consument en Markt en extern PhD student aan Tilburg University.

Rob van der Noll
Dr. R. van der Noll is senior econoom bij het Economisch Bureau van de Autoriteit Consument en Markt.
Redactioneel

Access_open Autonome systemen

‘Computer says no’

Tijdschrift Tijdschrift voor Toezicht, Aflevering 1 2020
Auteurs Rein Halbersma
Auteursinformatie

Rein Halbersma
Dr. R.S. Halbersma is onderzoekscoördinator bij de Kansspelautoriteit en redactielid van Tijdschrift voor Toezicht.

Paul de Bijl
Dr. P.W.J. de Bijl is zelfstandig adviseur bij Radicand Economics, senior lecturer Mededinging & Regulering Universiteit Utrecht en redacteur van Tijdschrift voor Toezicht.
Uit het veld

De algoritmische waakhond

Datagedreven mededingingstoezicht

Tijdschrift Tijdschrift voor Toezicht, Aflevering 2-3 2018
Trefwoorden algoritme, detectie, mededinging, datagedreven, toezicht
Auteurs Jan Sviták en Erik Brouwer
SamenvattingAuteursinformatie

    In dit artikel gaan wij in op de vraag hoe een mededingingsautoriteit datagedreven technieken kan inzetten om effectiever te worden. Machine learning is in de laatste jaren enorm populair geworden, levert vaak snel goede resultaten op en vormt de basis voor succes van vele e-commerce-bedrijven die (bijna) dagelijks machine learning-algoritmes toepassen om de optimale prijzen te bepalen van al hun producten, gegeven historische transacties die concurrenten aanbieden en gelet op de omvang van de eigen voorraad. Machine learning is echter alleen geschikt voor specifieke vraagstukken. Het verschil tussen causaliteit en voorspelkracht speelt daarbij een belangrijke rol. Vaak past een ‘ouderwetse’ statistische analyse beter bij de onderzoeksvraag over oorzaak en gevolg. Voorbeelden van nuttige toepassingen van machine learning-technieken zijn voorspellingsmodellen en verkennende data-analyse, die op nieuwe inzichten kan wijzen of bepaalde gebeurtenissen kan signaleren. Wij bespreken een simpel algoritme toegepast op detectie van veranderingen in prijsdata en laten zien hoe dit tijdrovende handmatige analyses kan vervangen. Een mededingingsautoriteit kan soortgelijke algoritmes als een belangrijke en noodzakelijke aanvulling gebruiken op de ‘ouderwetse’ maar eveneens nuttige statistische analyses voor o.a. opsporing van kartels. De methode is flexibel qua inzet in verschillende markten en toepassingen van diverse aannames over het gedrag van ondernemingen.


Jan Sviták
Dhr. J. Sviták is econometrist bij het Economisch Bureau van de Autoriteit Consument en Markt en extern PhD student aan Tilburg University.

Erik Brouwer
Prof. Dr. E. Brouwer is clusterhoofd big data bij SEO Economisch Onderzoek en bijzondere hoogleraar mededinging en innovatie aan Tilburg University.
Interface Showing Amount
U kunt door de volledige tekst zoeken naar alle artikelen door uw zoekterm in het zoekveld in te vullen. Als u op de knop 'Zoek' heeft geklikt komt u op de zoekresultatenpagina met filters, die u helpen om snel bij het door u gezochte artikel te komen. Er zijn op dit moment twee filters: rubriek en jaar.