Grupper av människor kan ofta finna sätt att samarbeta med varandra i komplicerade, tidsmässigt utvidgade sociala dilemman. Modeller baserade på beteendeekonomi kan bara förklara detta fenomen för orealistiska statslösa matrisspel. Nyligen, multi-agent förstärkning lärande har tillämpats för att generalisera sociala dilemma problem till temporalt och rumsligt utvidgade Markov spel. Men detta har ännu inte skapat en agent som lär sig att samarbeta i sociala dilemman som människor gör. En viktig insikt är att många människor, men inte alla, har ojämlika sociala preferenser. Detta främjar en särskild lösning av matrisspelets sociala dilemma där ojämlika individer personligen är prosociala och bestraffar avhoppare. Här utvidgar vi denna idé till Markovspel och visar att den främjar samarbete i flera typer av sekventiellt socialt dilemma, genom en lönsam interaktion med politisk inlärningsförmåga. I synnerhet finner vi att ojämlik motvilja förbättrar timlig kredittilldelning för den viktiga klassen av intertemporala sociala dilemman. Dessa resultat bidrar till att förklara hur storskaligt samarbete kan uppstå och finnas kvar.
Hughes et al REF utvidgar idén om "ojämlik motvilja" till Markovspel och visar att det främjar samarbete i flera typer av sekventiella sociala dilemman.
Inequity aversion improves cooperation in intertemporal social dilemmas
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}