Fugu-MT 論文翻訳(概要): Managing multiple agents by automatically adjusting incentives

論文の概要: Managing multiple agents by automatically adjusting incentives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02960v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 18:41:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-07 01:16:35.458544
Title: Managing multiple agents by automatically adjusting incentives
Title（参考訳）: インセンティブの自動調整による複数エージェントの管理
Authors: Shunichi Akatsuka, Yaemi Teramoto, Aaron Courville,
Abstract要約: 我々は、社会全体に利益をもたらす目標に向けて、自己関心のAIエージェントを働かせる方法を模索する。本研究では,特定の行動にインセンティブを割り当てることで,エージェントのインタラクションを仲介するマネージャエージェントを追加する手法を提案する。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the coming years, AI agents will be used for making more complex decisions, including in situations involving many different groups of people. One big challenge is that AI agent tends to act in its own interest, unlike humans who often think about what will be the best for everyone in the long run. In this paper, we explore a method to get self-interested agents to work towards goals that benefit society as a whole. We propose a method to add a manager agent to mediate agent interactions by assigning incentives to certain actions. We tested our method with a supply-chain management problem and showed that this framework (1) increases the raw reward by 22.2%, (2) increases the agents' reward by 23.8%, and (3) increases the manager's reward by 20.1%.
Abstract（参考訳）: 今後数年間、AIエージェントは、多くの異なる人々のグループに関わる状況を含む、より複雑な意思決定に使用されるだろう。ひとつ大きな課題は、AIエージェントが自分自身の興味を持って行動する傾向があることです。本稿では,社会全体に利益をもたらす目標に向けて,利己的なエージェントを働かせる方法を検討する。本研究では,特定の行動にインセンティブを割り当てることで,エージェントのインタラクションを仲介するマネージャエージェントを追加する手法を提案する。本手法をサプライチェーン管理問題で検証し,(1)生報酬を22.2%増加させ,(2)エージェントの報酬を23.8%増加させ,(3)管理者の報酬を20.1%増加させることを示した。

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