論文の概要: Persuading a Learning Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09721v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 05:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 16:50:09.837854
• Title: Persuading a Learning Agent
• Title（参考訳）: 学習エージェントを説得する
• Authors: Tao Lin, Yiling Chen
• Abstract要約: 本研究では,主役がコミットメント能力を持っておらず,エージェントがアルゴリズムを用いて主役の信号に応答することを繰り返すベイズ的説得問題について検討する。 エージェントが文脈非回帰学習アルゴリズムを使用する場合、主元は、約束付き古典的非学習モデルにおいて、主元が最適に有効に近いユーティリティを保証できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.378697321839991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a repeated Bayesian persuasion problem (and more generally, any generalized principal-agent problem with complete information) where the principal does not have commitment power and the agent uses algorithms to learn to respond to the principal's signals. We reduce this problem to a one-shot generalized principal-agent problem with an approximately-best-responding agent. This reduction allows us to show that: if the agent uses contextual no-regret learning algorithms, then the principal can guarantee a utility that is arbitrarily close to the principal's optimal utility in the classic non-learning model with commitment; if the agent uses contextual no-swap-regret learning algorithms, then the principal cannot obtain any utility significantly more than the optimal utility in the non-learning model with commitment. The difference between the principal's obtainable utility in the learning model and the non-learning model is bounded by the agent's regret (swap-regret). If the agent uses mean-based learning algorithms (which can be no-regret but not no-swap-regret), then the principal can do significantly better than the non-learning model. These conclusions hold not only for Bayesian persuasion, but also for any generalized principal-agent problem with complete information, including Stackelberg games and contract design.
• Abstract（参考訳）: 主旨がコミットメントパワーを持っておらず、エージェントが主旨の信号に応答するためにアルゴリズムを用いて学習するベイズ説得問題(より一般的には、完全な情報を持つ一般化主従問題)について検討する。 この問題を, ほぼベスト対応剤を用いた一括一般化主エージェント問題に還元する。 この削減により、エージェントが文脈非回帰学習アルゴリズムを使用する場合、プリンシパルは、従来の非学習モデルにおいて、プリンシパルの最適ユーティリティに任意に近いユーティリティをコミットメントで保証することができ、もしエージェントが文脈非相対学習アルゴリズムを使用する場合、プリンシパルは、コミットメントを伴う非学習モデルにおいて最適なユーティリティよりもはるかに多くのユーティリティを得ることができない。 学習モデルにおけるプリンシパルの取得可能なユーティリティと非学習モデルの違いは、エージェントの後悔(swap-regret)によって制限される。 エージェントが平均に基づく学習アルゴリズム(非学習だが非学習的)を使用する場合、プリンシパルは非学習モデルよりもはるかに優れている。 これらの結論はベイズ的説得だけでなく、スタックルバーグゲームや契約設計を含む完全な情報を持つ一般の主エージェント問題にも当てはまる。

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