研究者提出2-Step Agent贝叶斯决策框架

Otto Nyberg 等研究者提出 2-Step Agent 计算框架，用来刻画机器学习模型的预测如何同时成为关于训练数据和因果机制的信息来源，并影响贝叶斯智能体的信念、因果效应估计与下游决策。 该工作在多元线性-高斯设定下给出可求解的贝叶斯推断方案，实验识别出 ML 决策支持优于无辅助决策的条件。研究还表明，即便预测模型设定正确、智能体完全理性，用户单一的先验信念偏差就足以让 ML 决策支持的下游结果劣于无决策支持。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。