We study a setting where a set of agents engage in pairwise exchanges of freely replicable goods (e.g., digital goods such as data), where two agents grant each other a copy of a good they possess in exchange for a good they lack. Such exchanges introduce a fundamental tension: while agents benefit from acquiring additional goods, they incur negative externalities when others do the same. This dynamic typically arises in real-world scenarios where competing entities may benefit from selective collaboration. For example, in a data sharing consortium, pharmaceutical companies might share (copies of) drug discovery data, when the value of accessing a competitor's data outweighs the risk of revealing their own. In our model, an altruistic central planner wishes to design an exchange protocol (without money), to structure such exchanges between agents. The protocol operates over multiple rounds, proposing sets of pairwise exchanges in each round, which agents may accept or reject. We formulate three key desiderata for such a protocol: (i) individual rationality: agents should not be worse off by participating in the protocol; (ii) incentive-compatibility: agents should be incentivized to share as much as possible by accepting all exchange proposals by the planner; (iii) stability: there should be no further mutually beneficial exchanges upon termination. We design an exchange protocol for the planner that satisfies all three desiderata. While the above desiderata are inspired by classical models for exchange, free-replicability and negative externalities necessitate novel and nontrivial reformalizations of these goals. We also argue that achieving Pareto-efficient agent utilities -- often a central goal in exchange models without externalities -- may be ill-suited in this setting.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《数据交易场所发展指数研究报告(2024年)》附下载
专知会员服务
22+阅读 · 2024年8月20日
《数据跨境实践探索白皮书》
专知会员服务
42+阅读 · 2024年7月11日
【NeurIPS2021】用于物体检测的实例条件知识蒸馏
专知会员服务
20+阅读 · 2021年11月10日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 3月8日
VIP会员
相关VIP内容
《数据交易场所发展指数研究报告(2024年)》附下载
专知会员服务
22+阅读 · 2024年8月20日
《数据跨境实践探索白皮书》
专知会员服务
42+阅读 · 2024年7月11日
【NeurIPS2021】用于物体检测的实例条件知识蒸馏
专知会员服务
20+阅读 · 2021年11月10日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员