16、PREFLIB.ORG回顾：经验教训与新方向

PREFLIB.ORG回顾：经验教训与新方向

1. 引言

互联网让计算机以及人类能够以前所未有的距离和速度进行通信。这项技术的诸多益处源于将更多决策者（在计算机科学中称为“代理”）连接成组的能力，这些组可以由人类代理、计算机代理或两者混合组成。在许多重要的现实场景中，这些代理组必须在外部和内部约束及偏好的条件下做出集体决策，例如：
- 通过投票选举领导人
- 肾脏交换
- 学生与学校座位匹配
- 工作或资源分配
- 向慈善机构分配食物

在所有这些场景中，自利的代理会将其偏好形式化并提交给集中或分散的权威机构，然后由某种机制决定结果（如肾脏匹配、领导人选举等）。每种群体决策机制可能（或可能不）满足系统设计者认为重要的各种标准，如公平性和/或效率。

在计算机科学中，对机制的研究，包括算法、公理和实际问题，广泛涉及人工智能相关的子领域，如算法博弈论、偏好推理和计算社会选择（ComSoc）。这些研究领域的成果不仅在计算机科学领域有影响，还在其他科学领域和日常生活中发挥作用，应用于推荐系统、数据挖掘和机器学习等方面。

博弈论是分析自利代理战略行为的重要数学框架，应用于经济学、生物学和计算机科学等多个领域。然而，研究发现，在经济学和生物学的许多实例中，博弈论的预测与数据或实验结果相矛盾，从而催生了行为和实验经济学派。实际上，许多重要的机制和社会选择研究成果都来自于基于现实世界数据和/或实际应用开发的理论，并经过了严格测试。

ComSoc的许多工作都围绕集体决策展开，特别强调理解参与代理的操纵性或战略性行为。这种研究旨在回答关于激励和安全性的问题：机制中的参与者应受到激励如实报告信息，并且在计算上不愿意或