컨텍스트 밴디트 감독 게임에 대한 두 가지 정보 불균형의 문제
AI.agent의 런타임 인간 감시를 연구할 때, 개인 정보가 양방향으로 흐른다. 인간은 reward function을 개인적으로 알고 있으면서, AI.agent는 제안한 행동의 품질을 개인적으로 알고 있다. 이 어이 없이는 자율 로봇이나 소프트웨어 agent가 상황을 검토할 때 자연스럽게 발생하는 편견이다. 협력적 역학 학습(CIRL)과 감시 게임을 바탕으로, 두 단계의 비대칭 정보를 갖는 컨텍스트 밴디트 팀 게임을 도입한다. 밴디트 구조는 물리적 상태 전환을 제거하고, POMDP 환경에서 추측적인 것이었던 exact one-shot characterization을 제공한다. 그러나 팀의 일반적인 믿음은 반복된 라운드 동안 동적으로 제어되는 상태이다. 팀 최적 규칙과 행동적으로 자연스러운 myopic 규칙을 두 가지 one-shot characterization을 제공한다. 두 규칙 사이의 격차는 피할 수 있는 해를 포함하는 슬래브이다. AI.agent는 제안한 행동이 해를 끼치고 shutdown이 도움이지만, myopic한 인간은 신뢰하는 전제를 믿고 감시를 거부한다. 이 격차는 비신뢰할 수 있는 감시 통신의 비용이다. 반복된 라운드에서 비활성 학습과 활성 신호와 이전 라운드의 감시 반응을 통해 이 격차가 동적으로 해소되는 부분적인 분석을 제공한다.
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