論文の概要: Explanation Design in Strategic Learning: Sufficient Explanations that Induce Non-harmful Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04058v2
• Date: Wed, 28 May 2025 14:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 15:04:27.240147
• Title: Explanation Design in Strategic Learning: Sufficient Explanations that Induce Non-harmful Responses
• Title（参考訳）: 戦略的学習における説明設計:無害反応を誘発する十分な説明
• Authors: Kiet Q. H. Vo, Siu Lun Chau, Masahiro Kato, Yixin Wang, Krikamol Muandet,
• Abstract要約: 鍵となる疑問は、DMが戦略エージェントに害を与えないように説明を伝達する方法である。 行動推奨に基づく説明(ARexes)は、有害な応答に十分であることを示す。 実験により、ARexesは、エージェントのユーティリティを保ちながら、DMがモデルの予測性能を最適化できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.57116418734347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study explanation design in algorithmic decision making with strategic agents, individuals who may modify their inputs in response to explanations of a decision maker's (DM's) predictive model. As the demand for transparent algorithmic systems continues to grow, most prior work assumes full model disclosure as the default solution. In practice, however, DMs such as financial institutions typically disclose only partial model information via explanations. Such partial disclosure can lead agents to misinterpret the model and take actions that unknowingly harm their utility. A key open question is how DMs can communicate explanations in a way that avoids harming strategic agents, while still supporting their own decision-making goals, e.g., minimising predictive error. In this work, we analyse well-known explanation methods, and establish a necessary condition to prevent explanations from misleading agents into self-harming actions. Moreover, with a conditional homogeneity assumption, we prove that action recommendation-based explanations (ARexes) are sufficient for non-harmful responses, mirroring the revelation principle in information design. To demonstrate how ARexes can be operationalised in practice, we propose a simple learning procedure that jointly optimises the predictive model and explanation policy. Experiments on synthetic and real-world tasks show that ARexes allow the DM to optimise their model's predictive performance while preserving agents' utility, offering a more refined strategy for safe and effective partial model disclosure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意思決定者予測モデル(DM)の説明に応答して入力を変更可能な,戦略エージェントによるアルゴリズム意思決定における説明設計について検討する。 透過的なアルゴリズムシステムの需要が拡大し続けているため、以前の作業の多くは、完全なモデル開示をデフォルトのソリューションとして想定している。 しかし、実際には、金融機関などのDMは説明を通じて部分的なモデル情報のみを公開するのが一般的である。 このような部分的な開示は、エージェントがモデルを誤って解釈し、その効用を無意識に損なうようなアクションを取ることにつながる。 重要なオープンな疑問は、DMが戦略エージェントに害を与えることなく、予測エラーを最小限に抑えながら、どのように説明を伝達できるかである。 本研究では、よく知られた説明方法を分析し、誤解を招くエージェントから自己修復行動への説明を防止するために必要な条件を確立する。 さらに,条件付き均質性仮定を用いて,情報設計における啓示原理を反映して,行動推薦に基づく説明(ARexes)が無害な応答に十分であることを示す。 本稿では,ARexを実際にどのように運用するかを示すために,予測モデルと説明ポリシーを協調的に最適化する簡単な学習手順を提案する。 合成および実世界のタスクの実験では、ARexesはエージェントの実用性を維持しながらモデルの予測性能を最適化し、安全かつ効果的な部分的モデル開示のためのより洗練された戦略を提供する。

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