竞争者之间的战略性数据共享

近年来，协作学习技术取得了显著进展，使得跨多个组织进行隐私模型训练成为可能。尽管存在这一机会，企业在考虑与竞争者共享数据时面临两难困境——虽然协作可以改进公司的机器学习模型，但也可能使竞争者受益从而减少利润。在这项工作中，我们引入了一个分析这种数据共享权衡的通用框架。该框架由三个部分组成，分别代表企业的生产决策、额外数据对模型质量的影响以及数据共享谈判过程。随后，我们基于经济理论中的传统市场模型研究了该框架的一个实例化，以识别影响协作激励的关键因素。我们的发现表明市场条件对数据共享激励有深远影响。具体而言，我们发现产品间相似度所体现的竞争减弱，以及更难的学习任务，会促进协作。