AI làm giảm chi phí dự đoán, tăng khả năng phản ứng giá nhanh và loại bỏ yếu tố cảm xúc trong quyết định giá  

Mạng nơ-ron nhân tạo có thể học và điều chỉnh mô hình định giá dựa trên dữ liệu lịch sử, từ đó tạo ra hành vi định giá liên kết mà không cần giao tiếp  

Luật cạnh tranh EU hiện tại không cấm hành vi định giá song song nếu không có bằng chứng về thỏa thuận hay phối hợp  

Tranh luận giữa hai trường phái: nên mở rộng luật để cấm cả hành vi liên kết ngầm (Kaplow) hay chỉ cấm khi có bằng chứng giao tiếp (Page)  

AI có thể làm cho hành vi thông đồng ngầm trở nên phổ biến hơn, đặc biệt trong thị trường có tính minh bạch cao và ít người chơi  

Vấn đề phát hiện hành vi thông đồng trở nên khó khăn hơn do tốc độ phản ứng giá nhanh và thuật toán khó giải mã  

Một số giải pháp được đề xuất: sử dụng AI để mô phỏng giá cạnh tranh, yêu cầu thuật toán phải tuân thủ mô hình phi hợp tác, giảm tần suất thay đổi giá, giảm minh bạch giá đối với thuật toán  

Cần nghiên cứu thêm về khả năng áp dụng các biện pháp khắc phục như điều chỉnh thuật toán, phạt tiền, hoặc quy định hành vi lập trình  

Kết luận: AI có thể làm thay đổi bản chất của hành vi thông đồng ngầm, đòi hỏi luật cạnh tranh phải thích ứng để bảo vệ người tiêu dùng và duy trì cạnh tranh lành mạnh