本论文研究算法合谋检测的根本局限性。作者提出一种新的合谋机制：多个出价代理仅通过未解释竞价分量的联合分布进行耦合，而每个代理的自身出价边际分布保持与竞争性法则完全一致。在这种设定下，任何仅以单个代理价格或出价历史作为输入的检测方法，其统计功效恰好等于误报率，且无论样本量如何增加都无法改善。这意味着已发表的检测方法论在结构上是盲目的，而非功效不足。论文在三个层面验证了该机制的现实存在性：第一，在真实语言模型代理实验中，来自19个独立开发者的20个模型，每个模型使用3种部署提示，审计员可见所有订单特征且经样本外拟合时，同一模型两次部署之间的残差相关性为+0.053，而跨模型间为+0.0001，按开发者聚类的95%置信区间为[0.030, 0.078]；第二，耦合强度随采样温度升高而单调下降（p=0.002），表明部署参数可成为候选缓解措施；第三，在24天以太坊区块构建拍卖数据（包含39个竞标者的77684次出价）中，诚实竞标者对之间的天然依赖程度如此之高，以至于在5%误报率下进行筛查所需的阈值下限在+0.50至+0.81之间，这比族级抽样阈值高出20到32倍，且不随审计窗口增大而降低。由于合法多身份运营和合谋在此类行为上不可区分，论文提出可操作的监管目标不是检测行为，而是进行身份计数：将40个竞价身份解析为23个运营者会使赫芬达尔指数提高247.5%，再加入来自公开出价流的行为聚类后可达324.5%。该研究为算法合谋检测提供了根本性的理论否定结果，并对反垄断审计和AI代理监管有重要启示。