InfoBid: A Simulation Framework for Studying Information Disclosure in Auctions with Large Language Model-based Agents
作者: Yue Yin
分类: cs.GT, cs.CL, cs.HC, cs.MA, econ.GN
发布日期: 2025-03-26
备注: AAAI 2025 Workshop: Economics of Modern ML: Markets, Incentives, and Generative AI
💡 一句话要点
InfoBid：一个基于LLM智能体的拍卖信息披露策略仿真框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 拍卖仿真 信息披露策略 大型语言模型 智能体建模 市场设计
📋 核心要点
- 现有市场设计研究受限于真实数据获取，难以有效分析信息披露策略对拍卖结果的影响。
- InfoBid框架利用LLM模拟拍卖参与者，无需预设智能体行为模型，即可研究信息披露的影响。
- 实验结果表明，LLM智能体在二价拍卖中表现出符合经济和社会学习理论的战略行为。
📝 摘要（中文）
在在线广告系统中，发布商常常面临信息披露策略的权衡：披露更多信息可以通过优化广告展示分配来提高效率，但也可能因降低竞争广告商之间的不确定性而损失收入。与市场设计中的其他挑战类似，理解这种权衡受到现实世界数据访问限制的制约，导致研究人员和从业者转向仿真框架。大型语言模型（LLM）的最新出现为仿真提供了一种新颖的方法，无需依赖关于智能体行为建模的明确假设，即可提供类似人类的推理和适应性。为了填补这一空白，我们引入了InfoBid，这是一个灵活的仿真框架，它利用LLM智能体来检查多智能体拍卖环境中信息披露策略的影响。使用GPT-4o，我们实现了具有不同信息模式的二价拍卖仿真。结果揭示了信号传递如何影响战略行为和拍卖结果的关键见解，这与经济和社会学习理论相一致。通过InfoBid，我们希望促进使用LLM作为人类经济和社会智能体的代理进行实证研究，从而提高我们对它们的能力和局限性的理解。这项工作弥合了理论市场设计和实际应用之间的差距，推进了市场仿真、信息设计和基于智能体的推理研究，同时为探索数字经济的动态提供了一个有价值的工具。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在线广告拍卖中，发布商如何选择最优信息披露策略的问题。现有方法依赖于对广告商行为的明确假设，或者缺乏足够的真实数据进行分析，难以准确评估不同信息披露策略的收益和风险。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为拍卖参与者的代理。LLM具有强大的推理和适应能力，可以模拟人类在拍卖中的战略行为，从而在缺乏真实数据的情况下，研究信息披露策略对拍卖结果的影响。这种方法避免了对智能体行为的显式建模，更加灵活和通用。
技术框架：InfoBid框架主要包含以下几个模块：1) 拍卖环境配置：定义拍卖类型（如二价拍卖）、参与者数量、信息披露模式等。2) LLM智能体：使用LLM（如GPT-4o）作为拍卖参与者，通过提示工程（Prompt Engineering）引导LLM进行投标决策。3) 仿真执行：运行拍卖仿真，记录每次拍卖的投标价格、中标者、收益等数据。4) 结果分析：分析仿真数据，评估不同信息披露策略对拍卖效率和发布商收益的影响。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入到拍卖仿真中，作为人类经济行为的代理。与传统的基于规则或强化学习的智能体相比，LLM具有更强的泛化能力和适应性，可以更好地模拟真实世界中人类的复杂行为。此外，InfoBid框架提供了一个灵活的平台，可以方便地研究不同信息披露策略和拍卖机制的影响。
关键设计：在LLM智能体的设计中，关键在于如何通过提示工程引导LLM进行合理的投标决策。论文使用了详细的提示语，向LLM提供拍卖规则、竞争对手信息、自身估值等信息，并要求LLM根据这些信息制定投标策略。此外，论文还探索了不同的信息披露模式，例如完全披露、部分披露和不披露，以研究信息披露对LLM智能体行为的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
使用GPT-4o进行的二价拍卖仿真实验表明，LLM智能体的投标行为与经济和社会学习理论相符。实验结果还表明，信息披露策略对拍卖结果有显著影响，适当的信息披露可以提高拍卖效率和发布商收益。该框架为研究信息不对称下的市场行为提供了一个有价值的工具。
🎯 应用场景
InfoBid框架可应用于在线广告、频谱拍卖、金融市场等领域，帮助研究人员和从业者评估不同信息披露策略对市场效率和参与者收益的影响。该框架还可以用于设计更公平、更有效的拍卖机制，促进数字经济的健康发展。此外，该研究为利用LLM模拟人类行为提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
In online advertising systems, publishers often face a trade-off in information disclosure strategies: while disclosing more information can enhance efficiency by enabling optimal allocation of ad impressions, it may lose revenue potential by decreasing uncertainty among competing advertisers. Similar to other challenges in market design, understanding this trade-off is constrained by limited access to real-world data, leading researchers and practitioners to turn to simulation frameworks. The recent emergence of large language models (LLMs) offers a novel approach to simulations, providing human-like reasoning and adaptability without necessarily relying on explicit assumptions about agent behavior modeling. Despite their potential, existing frameworks have yet to integrate LLM-based agents for studying information asymmetry and signaling strategies, particularly in the context of auctions. To address this gap, we introduce InfoBid, a flexible simulation framework that leverages LLM agents to examine the effects of information disclosure strategies in multi-agent auction settings. Using GPT-4o, we implemented simulations of second-price auctions with diverse information schemas. The results reveal key insights into how signaling influences strategic behavior and auction outcomes, which align with both economic and social learning theories. Through InfoBid, we hope to foster the use of LLMs as proxies for human economic and social agents in empirical studies, enhancing our understanding of their capabilities and limitations. This work bridges the gap between theoretical market designs and practical applications, advancing research in market simulations, information design, and agent-based reasoning while offering a valuable tool for exploring the dynamics of digital economies.