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Enregistrement W2886037820 · doi:10.1073/pnas.1803438115

Maintaining trust when agents can engage in self-deception

2018· article· en· W2886037820 sur OpenAlexaff
Andrés Babino, Hernán A. Makse, Rafael DiTella, Mariano Sigman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesFondo para la Investigación Científica y TecnológicaDivision of Information and Intelligent SystemsNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Science FoundationJames S. McDonnell FoundationNational Institutes of HealthMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva
Mots-clésDeceptionSelf-deceptionSocial psychologyTrustworthinessPsychologyLaw and economicsInternet privacyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coexistence of cooperation and selfish instincts is a remarkable characteristic of humans. Psychological research has unveiled the cognitive mechanisms behind self-deception. Two important findings are that a higher ambiguity about others' social preferences leads to a higher likelihood of acting selfishly and that agents acting selfishly will increase their belief that others are also selfish. In this work, we posit a mathematical model of these mechanisms and explain their impact on the undermining of a global cooperative society. We simulate the behavior of agents playing a prisoner's dilemma game in a random network of contacts. We endow each agent with these two self-deception mechanisms which bias her toward thinking that the other agent will defect. We study behavior when a fraction of agents with the "always defect" strategy is introduced in the network. Depending on the magnitude of the biases the players could start a cascade of defection or isolate the defectors. We find that there are thresholds above which the system approaches a state of complete distrust.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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