論文の概要: Learning the Value of Value Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17714v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 19:06:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.376651
• Title: Learning the Value of Value Learning
• Title（参考訳）: 価値学習の価値を学ぶ
• Authors: Alex John London, Aydin Mohseni,
• Abstract要約: 我々は、ジェフリー・ボルカーの枠組みを拡張して、値の洗練をモデル化し、公理的洗練のための情報の価値定理を証明した。 マルチエージェント設定では、相互改良がゼロサムゲームの特徴的変換を正サムの相互作用に変換することが確かめられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard decision frameworks addresses uncertainty about facts but assumes fixed values. We extend the Jeffrey-Bolker framework to model refinements in values and prove a value-of-information theorem for axiological refinement. In multi-agent settings, we establish that mutual refinement will characteristically transform zero-sum games into positive-sum interactions and yields Pareto-improving Nash bargains. These results show that a framework of rational choice can be extended to model value refinement and its associated benefits. By unifying epistemic and axiological refinement under a single formalism, we broaden the conceptual foundations of rational choice and illuminate the normative status of ethical deliberation.
• Abstract（参考訳）: 標準決定フレームワークは事実の不確実性に対処するが、固定値を想定している。 我々は、ジェフリー・ボルカーの枠組みを拡張して、値の洗練をモデル化し、公理的洗練のための情報の価値定理を証明した。 マルチエージェント設定では、相互改良がゼロサムゲームの特徴的に正のサム相互作用に変換し、パレート改善のナッシュバーゲンを生成する。 これらの結果は、合理的な選択の枠組みを、モデル価値の洗練とその関連する利益に拡張できることを示している。 一つの形式主義の下で認識と公理の洗練を統一することにより、合理的選択の概念的基盤を広げ、倫理的熟考の規範的地位を照らし出す。

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