他人眼中的公平
人工智能
2019-11-26 v1 多智能体系统
摘要
无嫉妒性是资源分配中广泛研究的 notion,捕捉了公平的某些方面。然而嫉妒这一概念本质上是主观的,可能出现某智能体嫉妒另一智能体,但客观上她并无理由如此的情况。这里的困难在于定义客观性的概念,因为没有任何 ground-truth 能恰当地作为该定义的基础。一种自然的方法是将其他智能体的判断作为客观性的代理。基于 Parijs(他引入了“一致嫉妒”)的先前工作,我们提出认可嫉妒的概念:若智能体 嫉妒 ,且足够多的智能体从自身视角认同理应如此,则 对 体验到认可嫉妒。我们指出了该概念的一些有趣性质。计算保证认可嫉妒的最小阈值显然继承了无嫉妒性中著名的难解结果,但(i)我们识别了一些可解情形,如房屋分配;且(ii)我们提供了基于该问题的混合整数规划编码的通用方法,其在实践中被证明是高效的。这尤其使我们能够通过实验表明,具有相当小阈值的此类分配的存在性非常常见。
引用
@article{arxiv.1911.11053,
title = {Fair in the Eyes of Others},
author = {Parham Shams and Aurélie Beynier and Sylvain Bouveret and Nicolas Maudet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11053},
year = {2019}
}