Advantage Alignment Algorithms

越来越多的人工智能代理在日常决策中出现，从LLM助手到自动驾驶车辆，这暗示着未来可能会出现由于每个代理优化个体利益而引起的冲突。在一般和博弈中，这些冲突是显而易见的，其中天真的强化学习代理会陷入帕累托次优纳什均衡。因此，对手塑形被引入作为一种方法，在社会困境中成功地找到有益于社会的均衡。在这项工作中，我们介绍了优势对齐（Advantage Alignment），这是一系列从第一原理推导出来的算法，可以高效而直观地执行对手塑形。这是通过增加相互受益行动的概率来对齐给定游戏中冲突代理的优势来实现的。我们证明了现有的对手塑形方法，包括LOLA和LOQA，隐含地执行了优势对齐。与这些作品相比，优势对齐在数学上简化了对手塑形的表述，并且无缝地适用于连续行动领域。我们还展示了我们算法在广泛的社会困境中的有效性，在每种情况下都取得了最先进的结果，包括谈判游戏的社会困境版本。

解决问题：论文旨在解决在人工智能决策中，由于每个智能体都追求自己的最大利益，可能导致冲突和子优势纳什均衡的问题。论文提出了一种新的算法，称为Advantage Alignment，旨在通过提高相互受益行动的概率来实现冲突智能体的利益对齐，从而找到社会受益的均衡点。

关键思路：Advantage Alignment算法通过对冲突智能体的利益进行对齐，来解决社会困境中的均衡问题。相比当前对手塑形的方法，Advantage Alignment算法更加简单易懂，并且适用于连续行动领域。

亮点：论文提出的Advantage Alignment算法在多个社会困境中进行了实验，取得了最先进的结果，包括谈判游戏的社会困境版本。此外，论文还证明了现有的对手塑形方法隐含地执行了Advantage Alignment。论文还提供了开源代码。

相关研究：在对手塑形领域，最近还有一些相关研究，例如LOLA和LOQA。