Research press release


Nature Human Behaviour

Sociology: ‘Democratic AI’ makes popular decisions about how to distribute resources

人工知能(AI)のアルゴリズムによって、人々の間で資源を分配するための新たな仕組みが見つかる可能性のあることを明らかにした概念実証研究が、Nature Human Behaviour に掲載される。


Christopher Summerfieldたちは、「デモクラティックAI(Democratic AI)」と命名したAIシステムを訓練し、公共財の新たな再分配メカニズムの設計を試みた。研究チームはまず、数千人のボランティアに4人1組の投資ゲームをプレイしてもらった。このゲームでは、異なる額の資金を受け取ったプレイヤーは2つの選択肢のいずれか(自身の利益として保持するか、グループの資産として共有するか)を選ばなくてはならない(共有された資産は利子を付けてプレイヤーに分配される)。AIは、資産をプレイヤーたちへ再分配するための一般的な方針を見つけるよう訓練されており、これは、人間のプレイヤーがどの方針で再びプレイしたいかを問う投票の結果によって明らかになった。またAIシステムは、ベースラインの方針(蓄えられた資金を公平に再分配したり、あるいは各プレイヤーに各人の貢献度に比例して戻したりする)より、人々が投票する可能性の高い方針を見いだすことができた。他のボランティアが再分配者の役割を担うように求められた場合、ボランティアの戦略はAIの提示する戦略より好まれなかった。

今回の研究では、4人でプレイする「公共財ゲーム(Public Goods Game)」の特定バージョンのみが対象とされたが、著者たちは、今後の研究では「デモクラティックAI」のアイデアを拡張して、より大きな集団でより複雑度の高いゲームなどの他のシナリオにおいても有効であるかどうかを調べることができると考えている。

Artificial intelligence algorithms may be able to find new mechanisms for distributing resources between people, according to a proof-of-concept study published in Nature Human Behaviour.

How proceeds should be distributed when humans collaborate has divided opinions among philosophers, economists and political scientists for years.

Christopher Summerfield and colleagues trained an artificial intelligence (AI) system, which they named ‘Democratic AI’, to design a new redistribution mechanism for public goods. The authors began by asking thousands of volunteers to play an investment game in groups of four. In the game, players receive different amounts of money, and have to decide whether to keep it for their own benefit, or share it for the good of the group, with shared funds distributed back to players with interest. The AI was trained to find a popular policy for redistributing funds back to players, as revealed by the votes that human players offered when asked which policy to play with again. The AI system was able to identify a policy that people were more likely to vote for than baseline policies, such as redistributing the funds equally, or returning funds to each player in proportion to their contribution. When other human volunteers were asked to play the role of redistributor, their strategies were less popular than those of the AI.

Although this study focused on one particular version of a four-player Public Goods Game, the authors suggest that future research could extend the idea of Democratic AI and examine whether it is effective in other scenarios with larger groups and more complex games.

doi: 10.1038/s41562-022-01383-x


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