論文の概要: Winning at Any Cost -- Infringing the Cartel Prohibition With Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01856v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 08:21:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 20:15:37.495404
• Title: Winning at Any Cost -- Infringing the Cartel Prohibition With Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: いかなるコストでも勝つ - 強化学習によるカルテル禁止を侵害する
• Authors: Michael Schlechtinger, Damaris Kosack, Heiko Paulheim, Thomas Fetzer
• Abstract要約: 電子商取引のシナリオでは、複数の強化学習エージェントが競争相手の価格に基づいて価格を設定することができる。 我々は、囚人のジレンマの修正版に基づくシナリオを構築し、3人のエージェントが岩の紙ハサミのゲームをする。 以上の結果から,行動選択は特定の段階に分けて行うことが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pricing decisions are increasingly made by AI. Thanks to their ability to train with live market data while making decisions on the fly, deep reinforcement learning algorithms are especially effective in taking such pricing decisions. In e-commerce scenarios, multiple reinforcement learning agents can set prices based on their competitor's prices. Therefore, research states that agents might end up in a state of collusion in the long run. To further analyze this issue, we build a scenario that is based on a modified version of a prisoner's dilemma where three agents play the game of rock paper scissors. Our results indicate that the action selection can be dissected into specific stages, establishing the possibility to develop collusion prevention systems that are able to recognize situations which might lead to a collusion between competitors. We furthermore provide evidence for a situation where agents are capable of performing a tacit cooperation strategy without being explicitly trained to do so.
• Abstract（参考訳）: 価格決定はAIによってますます行われる。 生の市場データをトレーニングしながら意思決定を行う能力のおかげで、深い強化学習アルゴリズムは、このような価格決定を特に効果的に行うことができる。 eコマースのシナリオでは、複数の強化学習エージェントが競合の価格に基づいて価格を設定することができる。 したがって、研究によれば、エージェントは長い目で見れば共謀状態になる可能性がある。 この問題をさらに分析するため、3人のエージェントがロックペーパーのハサミのゲームをする囚人のジレンマの修正版に基づいてシナリオを構築する。 以上の結果から,行動選択は特定の段階に区分でき,競合間の結束につながる可能性のある状況を認識することが可能な結束防止システムを開発することが可能であることが示唆された。 さらに,エージェントが明示的に訓練されることなくタシット連携戦略を遂行できる状況の証拠を提供する。

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