論文の概要: When Privacy Moves ML-Mediated Decisions On Device: Information and Incentive Misalignment in Auctions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33312v1
- Date: Sun, 27 Sep 2026 07:25:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-06 01:11:54.024516
- Title: When Privacy Moves ML-Mediated Decisions On Device: Information and Incentive Misalignment in Auctions
- Title（参考訳）: プライバシがデバイス上でMLによる決定を移動した時: オークションにおける情報とインセンティブのミス
- Abstract要約: 我々は,36個のキャンペーンと50個のデバイスを用いた,オークション論理に富んだデバイス上でのシミュレーションにおいて,情報の不一致について検討した。
30対の需要経路、比例 ペイシングでさえ1回の安定化の後17.77%、当初の20時間の予算圧力の下で50回のギグ後に1,669.31%を超過している。
可視予算のノーセールガードは、このスコア単位の粒度でゼロラグのコンプライアンスを正確にするが、他のデバイスのデビットが見えないため、11.88%は1ニッチでオーバースペンドする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Moving ML-mediated decision making onto privacy-preserving clients decentralises the economic decision along with the inference. Shared budget constraints then depend on information that cannot be globally current, creating an information-structure failure that conventional pacing is not designed to solve. We study this information misalignment in an auction-logic-faithful on-device simulation with 36 campaigns and 50 devices. Accounting is in dimensionless integer score units; no currency semantics are claimed. Across 30 paired demand paths, proportional Even pacing overspends 17.77% after one tick of staleness and 1,669.31% after 50 ticks under the original 20-times budget pressure. The effect does not depend on that severe a budget: at two-times pressure, 50-tick overspend remains 106.95%. A visible-budget no-sale guard makes zero-lag compliance exact at this score-unit granularity, yet leaves 11.88% overspend at one tick because other devices' debits remain invisible. A declared bursty, heterogeneous-device sweep retains a strictly increasing mean lag curve. We derive a finite-window expected excess-debit bound under conditional charge caps and find positive paired slack in every bounded-value cell. A second, incentive misalignment arises when the ML/pacing score transformation is allowed to change payment units: 98.23% of rival auctions at one tick admit a profitable deviation. An executable implementation-level counterexample isolates the runner-up's multiplier in the winner's price. Critical-base-bid payment is per-auction DSIC conditional on current multipliers, but does not establish dynamic truthfulness and does not repair base-value ranking disagreement.
- Abstract（参考訳）: MLによる意思決定をプライバシ保護クライアントに移すことは、推論とともに経済的な決定を分散化する。
共有予算の制約は、グローバルに進行できない情報に依存し、従来のペーシングでは解決できない情報構造上の障害を生み出す。
我々は,36個のキャンペーンと50個のデバイスを用いた,オークション論理に富んだデバイス上でのシミュレーションにおいて,この情報の不一致について検討した。
会計は無次元の整数スコア単位であり、通貨の意味論は主張されていない。
30対の需要経路、比例 ペイシングが17.77%を上回り、50ギニーの後に1,669.31%を当初の20タイムの予算圧力で上回っている。
この効果は予算に大きく依存せず、2回の圧力で50インチのオーバースペンドは106.95%のままである。
可視予算のノーセールガードは、このスコア単位の粒度でゼロラグのコンプライアンスを正確にするが、他のデバイスのデビットが見えないため、11.88%は1ニッチでオーバースペンドする。
宣言されたバースト状不均一デバイススイープは、厳密に増加する平均ラグ曲線を保持する。
条件付き電荷キャップの下では,有限ウィンドウの余剰デビット境界を導出し,各有界値セルに正対スラックを求める。
第2に、ML/パンチスコア変換が支払い単位を変更することを許されたときに、インセンティブのミスアライメントが発生する: 98.23%のライバルのオークションは、利益の差を認めている。
実行可能な実装レベルの反例は、勝者の価格でランナーの乗算器を分離する。
臨界ベースビッド支払いは、現在の乗算器上でのオークション当たりのDSIC条件であるが、動的真理性を確立しておらず、基値ランキングの不一致を修復しない。
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