Incentive-Aware Machine Learning; Robustness, Fairness, Improvement & Causality

要約

この記事では、個人が結果に影響を与えるために入力を戦略的に変更できるコンテキストでのアルゴリズムの意思決定に焦点を当てたインセンティブアウェア機械学習（ML）の新しい領域を調査します。
研究を3つの視点に分類します。「ゲーム」に回復力のあるモデルを設計することを目的とした堅牢性。
公平性、そのようなシステムの社会的影響を分析する。
そして改善/因果関係、戦略的行動が真の個人的または社会的改善につながる状況を認識する。
このペーパーでは、オフライン、オンライン、因果関係を含むこれらの視点のモデルをカプセル化する統一されたフレームワークを紹介し、ゲームと改善の差別化とエージェント間の不均一性への対処などの重要な課題を強調しています。
多様な作品からの調査結果を統合することにより、堅牢で公正なインセンティブに基づいたMLシステムのための理論的進歩と実用的なソリューションの概要を説明します。

要約(オリジナル)

The article explores the emerging domain of incentive-aware machine learning (ML), which focuses on algorithmic decision-making in contexts where individuals can strategically modify their inputs to influence outcomes. It categorizes the research into three perspectives: robustness, aiming to design models resilient to ‘gaming’; fairness, analyzing the societal impacts of such systems; and improvement/causality, recognizing situations where strategic actions lead to genuine personal or societal improvement. The paper introduces a unified framework encapsulating models for these perspectives, including offline, online, and causal settings, and highlights key challenges such as differentiating between gaming and improvement and addressing heterogeneity among agents. By synthesizing findings from diverse works, we outline theoretical advancements and practical solutions for robust, fair, and causally-informed incentive-aware ML systems.

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