W symulacji algorytmy obniżały płace bez zmowy firm

W symulacji algorytmy DQN ustalały na cyfrowych platformach pracy płace zbliżone do rezultatu zmowy firm, choć przedsiębiorstwa nie porozumiewały się ze sobą. Badanie wskazuje nowe ryzyko związane ze sztuczną inteligencją. Badanie ukazało się online 4 sierpnia 2026 r. w „Labour Economics”.

Dwie firmy i stawki bliskie poziomowi zmowy

.W modelu cyfrowa platforma kojarzyła pracowników z firmami oferującymi zadania. To algorytmy, a nie menedżerowie, wybierały wysokość wynagrodzenia. Każdą konfigurację badacze uruchomili 100 razy, a pojedyncza symulacja obejmowała 500 tys. iteracji.

Przy dwóch konkurujących firmach DQN bez mechanizmu „experience replay” we wszystkich próbach ustalały płace wyraźnie poniżej równowagi konkurencyjnej. W większości przebiegów zbliżały się do poziomu odpowiadającego zmowie. W bazowym wariancie modelu było to około 5,2 wobec 19,6 w równowadze Nasha. Są to umowne jednostki modelu, nie kwoty w euro lub dolarach.

Efekt wystąpił zarówno wtedy, gdy firma znała poprzednią ofertę konkurenta, jak i wtedy, gdy jej nie znała. Nie pojawiła się klasyczna strategia karania za odstępstwo. Autorzy opisują raczej zsynchronizowane, stopniowe obniżanie ofert – mechanizm przypominający „ukryty uścisk dłoni”.

Konstrukcja algorytmu zmieniała wynik

.Rezultat nie był uniwersalną cechą AI. Po dodaniu „experience replay”, czyli uczenia się także na losowej próbce wcześniejszych doświadczeń, stawki ustalały się w pobliżu poziomu konkurencyjnego. Podobnie działo się, gdy na platformie działały cztery lub pięć firm. Z kolei prostsze, tabelaryczne Q-learning dawało wyniki zależne od sposobu działania platformy.

Badanie pokazuje więc, że wpływ AI na rynek pracy może wykraczać poza zastępowanie ludzi: algorytm może również wpływać na warunki, na jakich praca jest kupowana. O wyniku przesądzały jednak szczegóły jego konstrukcji i siła konkurencji.

To sygnał ryzyka, a nie dowód nadużycia

.Autorzy przeprowadzili eksperyment komputerowy, nie analizę danych z Amazon Mechanical Turk ani innej działającej platformy. Nie można więc na jego podstawie twierdzić, że platformy już zaniżają płace za pomocą DQN. Można natomiast wskazać scenariusz, który powinny rozumieć organy ochrony konkurencji.

Kwestia ma również wymiar regulacyjny. Komisja Europejska zalicza ustalanie cen pojedynczych zadań do algorytmicznego zarządzania pracą. Dyrektywa o pracy platformowej zobowiązuje państwa UE do wdrożenia do grudnia 2026 r. zasad dotyczących przejrzystości, nadzoru człowieka i możliwości kwestionowania decyzji. AI Act zalicza część systemów stosowanych w zatrudnieniu i zarządzaniu pracownikami do kategorii wysokiego ryzyka; odpowiednie obowiązki mają być stosowane od 2 grudnia 2027 r.

Badanie nie stwierdza naruszenia prawa, ale podpowiada, że nadzór powinien obejmować nie tylko końcową wysokość stawek, lecz także konstrukcję algorytmu i koncentrację rynku.

Szymon Ślubowski