虚假智能体对信息级联的影响

在线市场中，智能体除私有信息外常从他人行动中学习。此类观察性学习可导致羊群效应或信息级联，其中智能体最终忽略其私有信息并“随大流”。针对顺序到达并选择收益最优行动的贝叶斯理性智能体，此类级联模型已被充分研究。本文进一步考虑存在采取固定行动以将后续理性智能体引导至其偏好行动的虚假智能体。我们刻画了在给定固定私有信息质量下，此类虚假智能体的比例如何影响理性智能体的行为。我们的模型导出一个具有可数无限状态空间的马尔可夫链，对此我们给出一种迭代方法来计算智能体的羊群概率及其福利(期望收益)。主要结果展示了一个反直觉现象：存在无穷多场景，其中虚假智能体比例的增加实际上降低了其偏好结果出现的概率。此外，该增加显著改善了每个理性智能体的福利。因此，该增加不仅对虚假智能体适得其反，也有益于理性智能体。