論文の概要: Algorithmic Decision-Making under Agents with Persistent Improvement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01807v1
- Date: Fri, 3 May 2024 01:36:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 14:05:10.176936
- Title: Algorithmic Decision-Making under Agents with Persistent Improvement
- Title（参考訳）: 持続的改善を伴うエージェントによるアルゴリズムによる意思決定
- Authors: Tian Xie, Xuwei Tan, Xueru Zhang,
- Abstract要約: 人間の戦略的行動下でのアルゴリズムによる意思決定について検討する。
まず、永続的な改善を特徴付ける動的モデルを開発する。
次に、意思決定者がエージェントの集団の中で最大の改善をインセンティブにするための最適なポリシーを設計する方法について研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.296248945826084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper studies algorithmic decision-making under human's strategic behavior, where a decision maker uses an algorithm to make decisions about human agents, and the latter with information about the algorithm may exert effort strategically and improve to receive favorable decisions. Unlike prior works that assume agents benefit from their efforts immediately, we consider realistic scenarios where the impacts of these efforts are persistent and agents benefit from efforts by making improvements gradually. We first develop a dynamic model to characterize persistent improvements and based on this construct a Stackelberg game to model the interplay between agents and the decision-maker. We analytically characterize the equilibrium strategies and identify conditions under which agents have incentives to improve. With the dynamics, we then study how the decision-maker can design an optimal policy to incentivize the largest improvements inside the agent population. We also extend the model to settings where 1) agents may be dishonest and game the algorithm into making favorable but erroneous decisions; 2) honest efforts are forgettable and not sufficient to guarantee persistent improvements. With the extended models, we further examine conditions under which agents prefer honest efforts over dishonest behavior and the impacts of forgettable efforts.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の戦略的行動下でのアルゴリズムによる意思決定について検討する。そこでは,意思決定者がアルゴリズムを用いて人的エージェントについての意思決定を行う。
エージェントが彼らの努力からすぐに恩恵を受けると仮定する以前の作業とは異なり、これらの取り組みの影響が持続的であり、エージェントは徐々に改善することで努力の恩恵を受ける現実的なシナリオを考察する。
まず、永続的な改善を特徴付ける動的モデルを開発し、この構成に基づいてエージェントと意思決定者間の相互作用をモデル化する。
我々は、均衡戦略を解析的に特徴付け、エージェントが改善のインセンティブを持つ条件を特定する。
このダイナミクスを用いて、エージェントの集団内で最大の改善をインセンティブ付けるための最適なポリシーを、意思決定者がいかに設計できるかを研究する。
また、設定にモデルを拡張します。
1) エージェントは,不正直であり,かつ,アルゴリズムを好意的かつ誤った判断に駆り立てることができる。
2) 誠実な努力は忘れられ、継続的な改善を保証するには不十分です。
拡張モデルにより、エージェントは不正直な行動よりも正直な努力を優先し、忘れやすい努力の効果を優先する条件をさらに検討する。
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