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Utilitarian distortion with predictions
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AI
DOI：10.1016/j.artint.2026.104557.png)
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摘要
En 中文
我们研究了在近期提出的增强学习框架下，社会选择机制的功利主义扭曲，其中输入了一些（可能不可靠的）关于代理人偏好的预测信息。具体而言，我们考虑了两种基本的社会选择问题：单赢家投票和单向匹配。在这些场景中，代理人对备选方案（候选人或物品）的序数偏好是已知的，并且还提供了关于其潜在基数价值的预测。目标是利用预测在准确时实现改进的扭曲保证，同时在预测不准确时仍能实现合理的最坏情况界限。这引出了一致性和鲁棒性的概念，以及寻求在这两者之间实现最佳可能权衡的目标。我们展示了单赢家投票和单向匹配的序数机制在提供不同水平预测信息时，一致性和鲁棒性之间的紧密权衡。
Keyword:
Voting Matching Distortion Predictions