論文の概要: Social Environment Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14090v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 19:29:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 17:23:22.314514
- Title: Social Environment Design
- Title(参考訳): 社会環境デザイン
- Authors: Edwin Zhang, Sadie Zhao, Tonghan Wang, Safwan Hossain, Henry
Gasztowtt, Stephan Zheng, David C. Parkes, Milind Tambe, Yiling Chen
- Abstract要約: ソーシャル環境デザイン(Social Environment Design)は、AIを自動ポリシー作成に使用する一般的なフレームワークである。
このフレームワークは、一般的な経済環境を捉え、政策目標に関する投票を含め、AIシミュレーションを通じて政府と経済政策を体系的に分析するための方向性を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.803023467145216
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) holds promise as a technology that can be used
to improve government and economic policy-making. This paper proposes a new
research agenda towards this end by introducing Social Environment Design, a
general framework for the use of AI for automated policy-making that connects
with the Reinforcement Learning, EconCS, and Computational Social Choice
communities. The framework seeks to capture general economic environments,
includes voting on policy objectives, and gives a direction for the systematic
analysis of government and economic policy through AI simulation. We highlight
key open problems for future research in AI-based policy-making. By solving
these challenges, we hope to achieve various social welfare objectives, thereby
promoting more ethical and responsible decision making.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)は、政府や経済政策の改善に使用できる技術として、約束を守る。
本稿では,強化学習,econc,計算社会選択コミュニティと連携した,aiによる政策立案の自動化のための汎用フレームワークであるsocial environment designを導入することで,この目的に向けた新たな研究課題を提案する。
この枠組みは、政策目標の投票を含む一般的な経済環境を捉え、aiシミュレーションによる政府と経済政策の体系的分析の方向性を提供する。
AIベースの政策決定における今後の研究の鍵となるオープンな問題を強調します。
これらの課題を解決することで、我々は様々な社会福祉目標を達成し、より倫理的で責任ある意思決定を促進することを望んでいる。
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