論文の概要: Paying to Do Better: Games with Payments between Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20880v1
• Date: Fri, 31 May 2024 14:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 14:08:24.870553
• Title: Paying to Do Better: Games with Payments between Learning Agents
• Title（参考訳）: より良い行動への支払い:学習エージェント間の支払いを伴うゲーム
• Authors: Yoav Kolumbus, Joe Halpern, Éva Tardos,
• Abstract要約: 競売のような繰り返しゲームでは、プレイヤーは通常、学習アルゴリズムを使用してアクションを選択する。 本稿では,エージェントのアルゴリズムに金銭的移転を取り入れたプレイヤーの影響について検討する。 このようなシナリオを捉えるための単純なゲーム理論モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.067193517689939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In repeated games, such as auctions, players typically use learning algorithms to choose their actions. The use of such autonomous learning agents has become widespread on online platforms. In this paper, we explore the impact of players incorporating monetary transfers into their agents' algorithms, aiming to incentivize behavior in their favor. Our focus is on understanding when players have incentives to make use of monetary transfers, how these payments affect learning dynamics, and what the implications are for welfare and its distribution among the players. We propose a simple game-theoretic model to capture such scenarios. Our results on general games show that in a broad class of games, players benefit from letting their learning agents make payments to other learners during the game dynamics, and that in many cases, this kind of behavior improves welfare for all players. Our results on first- and second-price auctions show that in equilibria of the ``payment policy game,'' the agents' dynamics can reach strong collusive outcomes with low revenue for the auctioneer. These results highlight a challenge for mechanism design in systems where automated learning agents can benefit from interacting with their peers outside the boundaries of the mechanism.
• Abstract（参考訳）: 競売のような繰り返しゲームでは、プレイヤーは通常、学習アルゴリズムを使用してアクションを選択する。 このような自律学習エージェントの使用は、オンラインプラットフォームで広まりつつある。 本稿では,エージェントのアルゴリズムに金銭的移転を取り入れたプレイヤーの影響を考察し,行動のインセンティブを高めることを目的とした。 我々の焦点は、プレイヤーが金銭移動を利用するインセンティブを持つとき、これらの支払いが学習力学にどのように影響するか、そしてプレイヤー間の福祉とその分配にどのような影響を及ぼすかを理解することである。 このようなシナリオを捉えるための単純なゲーム理論モデルを提案する。 汎用ゲームでは,ゲーム中に学習エージェントが他の学習者に支払わせることで,プレイヤーの利益が得られ,多くの場合,このような行動がすべてのプレイヤーの福祉を改善することが示唆された。 第1および第2価格オークションの結果から,「支払政策ゲーム」の均衡において,エージェントのダイナミクスは,競売業者に低収入で強い共謀的な結果が得られることが示された。 これらの結果は、自動学習エージェントが、メカニズムの境界外の仲間と対話することの恩恵を受けることができるシステムにおけるメカニズム設計の課題を浮き彫りにしている。

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