The conditional commitment abilities of mutually transparent computer agents have been studied in previous work on commitment games and program equilibrium. This literature has shown how these abilities can help resolve Prisoner's Dilemmas and other failures of cooperation in complete information settings. But inefficiencies due to private information have been neglected thus far in this literature, despite the fact that these problems are pervasive and might also be addressed by greater mutual transparency. In this work, we introduce a framework for commitment games with a new kind of conditional commitment device, which agents can use to conditionally reveal private information. We prove a folk theorem for this setting that provides sufficient conditions for ex post efficiency, and thus represents a model of ideal cooperation between agents without a third-party mediator. Connecting our framework with the literature on strategic information revelation, we explore cases where conditional revelation can be used to achieve full cooperation while unconditional revelation cannot. Finally, extending previous work on program equilibrium, we develop an implementation of conditional information revelation. We show that this implementation forms program $\epsilon$-Bayesian Nash equilibria corresponding to the Bayesian Nash equilibria of these commitment games.


翻译:在以往关于承诺游戏和程序平衡的工作过程中,已经研究了相互透明的计算机代理人的有条件承诺能力。这些文献表明这些能力如何能帮助解决囚犯的困境以及在完整的信息环境中的其他合作失败。但是,迄今为止,由于私人信息造成的效率低下在文献中一直被忽视,尽管这些问题普遍存在,也可能通过更大的相互透明度加以解决。在这项工作中,我们引入了承诺游戏框架,采用一种新的有条件承诺装置,代理可以用来有条件地披露私人信息。我们证明了这一环境的民俗理论,为事后效率提供了充分的条件,从而代表了代理人之间没有第三方调解人的理想合作模式。将我们的框架与关于战略信息披露的文献联系起来,我们探索了有条件披露可用于实现充分合作而无条件披露无法实现的案例。最后,延长了先前关于方案平衡的工作,我们制定了有条件信息披露的实施。我们展示了与这些承诺游戏的巴伊西亚纳什平衡相关的实施方案 $epsilon$-Bayessian Nash equilibria。

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