Decision-makers in high-stakes selection processes often face a fundamental choice: whether to make decisions themselves or to delegate authority to another entity whose incentives may only be partially aligned with their own. Such delegation arises naturally in settings like graduate admissions, hiring, or promotion, where a principal (e.g. a professor or worker) either reviews applicants personally or decisions are delegated to an agent (e.g. a committee or boss) that evaluates applicants efficiently, but according to a potentially misaligned objective. We study this trade-off in a stylized selection model with noisy signals. The principal incurs a cost for selecting applicants, but can evaluate applicants based on their fit with a project, team, workplace, etc. In contrast, the agent evaluates applicants solely on the basis of a signal that correlates with the principal's metric, but this comes at no cost to the principal. Our goal is to characterize when delegation is beneficial versus when decision-making should remain with the principal. We compare these regimes along three dimensions: (i) the principal's utility, (ii) the quality of the selected applicants according to the principal's metric, and (iii) the fairness of selection outcomes under disparate signal qualities.


翻译:高风险选拔过程中的决策者常常面临一个根本性选择:是自行决策,还是将权力委托给另一个其激励可能仅与自身部分一致的实体。这种授权在诸如研究生招生、招聘或晋升等场景中自然出现,其中委托人(例如教授或员工)要么亲自审核申请人,要么将决策权委托给代理人(例如委员会或上级),后者能高效评估申请人,但依据的可能是存在偏差的目标。我们在一个包含噪声信号的程式化选拔模型中研究这种权衡。委托人筛选申请人需付出成本,但能根据申请人与项目、团队、工作环境等的匹配度进行评估。相比之下,代理人仅依据与委托人评估指标相关的信号来评估申请人,且委托人无需为此承担成本。我们的目标是刻画授权在何种情况下有益,以及决策权应在何时保留给委托人。我们从三个维度比较这些机制:(i)委托人的效用,(ii)根据委托人指标衡量的入选申请人质量,以及(iii)在信号质量存在差异情况下的选拔结果公平性。

0
下载
关闭预览

相关内容

代理式人工智能时代的决策优势
专知会员服务
28+阅读 · 2025年10月10日
《人工智能辅助决策中信任的时间演化​​》225页
专知会员服务
24+阅读 · 2025年5月12日
《人工智能时代的决策:解析人机协作的情境要素》212页
【2023新书】现实生活中的决策,141页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2023年8月28日
《多域作战环境下的军事决策过程》
专知
113+阅读 · 2023年4月12日
远程监督在关系抽取中的应用
深度学习自然语言处理
12+阅读 · 2020年10月26日
多因素问题分析时,如何确立各因素权重?
人人都是产品经理
75+阅读 · 2020年3月4日
推荐|机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择!
全球人工智能
10+阅读 · 2018年2月5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
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月12日
VIP会员
相关VIP内容
代理式人工智能时代的决策优势
专知会员服务
28+阅读 · 2025年10月10日
《人工智能辅助决策中信任的时间演化​​》225页
专知会员服务
24+阅读 · 2025年5月12日
《人工智能时代的决策:解析人机协作的情境要素》212页
【2023新书】现实生活中的决策,141页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2023年8月28日
相关基金
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
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员