論文の概要: Evolutionary Prediction Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03401v2
• Date: Thu, 12 Jun 2025 11:12:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.177727
• Title: Evolutionary Prediction Games
• Title（参考訳）: 進化予測ゲーム
• Authors: Eden Saig, Nir Rosenfeld,
• Abstract要約: 進化ゲーム理論に基づくフレームワークである進化予測ゲームを紹介する。 無制限のデータと計算能力を備えた理想的な設定では、繰り返し学習が競合を生み出し、競争排除を促進する。 現実的な制約の下では,グループ間の安定な共存と相互主義的共生が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.771178412529856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When a prediction algorithm serves a collection of users, disparities in prediction quality are likely to emerge. If users respond to accurate predictions by increasing engagement, inviting friends, or adopting trends, repeated learning creates a feedback loop that shapes both the model and the population of its users. In this work, we introduce evolutionary prediction games, a framework grounded in evolutionary game theory which models such feedback loops as natural-selection processes among groups of users. Our theoretical analysis reveals a gap between idealized and real-world learning settings: In idealized settings with unlimited data and computational power, repeated learning creates competition and promotes competitive exclusion across a broad class of behavioral dynamics. However, under realistic constraints such as finite data, limited compute, or risk of overfitting, we show that stable coexistence and mutualistic symbiosis between groups becomes possible. We analyze these possibilities in terms of their stability and feasibility, present mechanisms that can sustain their existence, and empirically demonstrate our findings.
• Abstract（参考訳）: 予測アルゴリズムがユーザの集合を提供する場合、予測品質の格差が出現する可能性が高い。 ユーザがエンゲージメントを増やしたり、友人を招待したり、トレンドを採用したりすることで正確な予測に応答した場合、繰り返し学習はモデルとユーザーの人口の両方を形作るフィードバックループを生成する。 本研究では,ユーザのグループ間での自然な選択プロセスのようなフィードバックループをモデル化する進化ゲーム理論に基づくフレームワークである進化予測ゲームを紹介する。 無制限なデータと計算能力を備えた理想化された設定では、繰り返し学習は競争を生み出し、幅広い行動力学のクラスにまたがる競争的排除を促進する。 しかし, 有限データ, 限定計算, オーバーフィッティングのリスクといった現実的な制約の下では, 群間の安定な共存と相互主義的共生が可能であることを示す。 これらの可能性をその安定性と実現可能性の観点から分析し、その存在を持続するメカニズムを提示し、我々の発見を実証的に示す。

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