論文の概要: Information Bargaining: Bilateral Commitment in Bayesian Persuasion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05876v2
• Date: Mon, 09 Jun 2025 05:43:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 14:13:04.167899
• Title: Information Bargaining: Bilateral Commitment in Bayesian Persuasion
• Title（参考訳）: ベイジアン・パーステンションにおけるバイラテラル・コミッション
• Authors: Yue Lin, Shuhui Zhu, William A Cunningham, Wenhao Li, Pascal Poupart, Hongyuan Zha, Baoxiang Wang,
• Abstract要約: 長期的説得のための統一的なフレームワークとよく構造化されたソリューションの概念を導入する。 この視点はゲーム構造の共通知識を明確にし、レシーバに匹敵するコミットメント能力を与える。 このフレームワークは、2段階の検証と推論のパラダイムによって検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.3761154043329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian persuasion, an extension of cheap-talk communication, involves an informed sender committing to a signaling scheme to influence a receiver's actions. Compared to cheap talk, this sender's commitment enables the receiver to verify the incentive compatibility of signals beforehand, facilitating cooperation. While effective in one-shot scenarios, Bayesian persuasion faces computational complexity (NP-hardness) when extended to long-term interactions, where the receiver may adopt dynamic strategies conditional on past outcomes and future expectations. To address this complexity, we introduce the bargaining perspective, which allows: (1) a unified framework and well-structured solution concept for long-term persuasion, with desirable properties such as fairness and Pareto efficiency; (2) a clear distinction between two previously conflated advantages: the sender's informational advantage and first-proposer advantage. With only modest modifications to the standard setting, this perspective makes explicit the common knowledge of the game structure and grants the receiver comparable commitment capabilities, thereby reinterpreting classic one-sided persuasion as a balanced information bargaining framework. The framework is validated through a two-stage validation-and-inference paradigm: We first demonstrate that GPT-o3 and DeepSeek-R1, out of publicly available LLMs, reliably handle standard tasks; We then apply them to persuasion scenarios to test that the outcomes align with what our information-bargaining framework suggests. All code, results, and terminal logs are publicly available at github.com/YueLin301/InformationBargaining.
• Abstract（参考訳）: ベージアン説得(Bayesian Persuasion)は、安価なトーク通信の拡張であり、受信者の行動に影響を与える信号送信方式にコミットする情報送信者を含む。 安価な会話と比較して、この送信者のコミットメントは、受信者が事前に信号のインセンティブ互換性を検証し、協調を容易にする。 ワンショットシナリオでは有効であるが、長期の相互作用に拡張されたベイジアン説得は計算複雑性(NP硬度)に直面し、レシーバーは過去の結果と将来の期待に基づいて動的戦略を採用することができる。 この複雑さに対処するために,(1) 公平性やパレート効率といった望ましい特性を備えた,長期的説得のための統一された枠組みと十分に構造化されたソリューション概念,(2) 送信者の情報的優位性と第一原理的優位性の2つの相違点を提案する。 標準的な設定にわずかな変更を加えるだけで、この視点はゲーム構造の共通知識を明確にし、レシーバに匹敵するコミットメント能力を与え、古典的な一方的な説得をバランスの取れた情報取得フレームワークとして再解釈する。 GPT-o3とDeepSeek-R1は、一般に公開されているLCMのうち、標準タスクを確実に処理します。 すべてのコード、結果、端末ログはgithub.com/YueLin301/InformationBarcingで公開されている。

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