通过相互有条件的约束承诺改善国际气候政策

Jul, 2023

通过相互有条件的约束承诺改善国际气候政策

Improving International Climate Policy via Mutually Conditional Binding Commitments

Jobst Heitzig, Jörg Oechssler, Christoph Pröschel, Niranjana Ragavan, Richie YatLong Lo

TL;DR通过增强 Rice-N 模拟和多智能体强化学习框架来提高国际气候政策谈判的真实性，并通过纳入社会因素和非政府利益相关方子智能体来弥合模拟与现实之间的差距，同时提出了强化学习算法的改进，旨在更有效地评估和制定谈判协议以促进国际气候政策决策的发展，但需要进一步实验和测试来确定这些建议的影响和效果。

Abstract

This paper proposes enhancements to the rice-n simulation and multi-agent reinforcement learning framework to improve the realism of international climate policy negotiations. Acknowledging the framework's value, we highlight the necessity of significant enhancements to address the div

rice-n simulation multi-agent reinforcement learning framework international climate policy negotiations conditional commitments mechanism international climate policy decision-making

发现论文，激发创造

基于地区贸易组织推进气候谈判的可能性探索：基于 RICE-N 的研究

气候问题及国际合作中心动模拟及基于贸易群体的气候谈判方案模拟方案展示良好前景。

Jul, 2023

通过相互有条件的捆绑承诺改进国际气候政策

通过提出一种去中心化的、自下而上的机制，即条件性承诺机制，来解决气候变化协议中无条件自主贡献的问题，以此促使国际气候政策中的有条件合作。该机制灵感来源于国家普选投票垂直协议，通过提供灵活性和激励措施来实现早期采纳者，旨在规范国际气候政策中的条件合作。本文概述了该机制、其在 AI4ClimateCooperation 挑战中的表现，并讨论了潜在的实际实施方面。前提是对气候减缓集体行动问题、基本经济原理和博弈论概念具有一定的了解。

Jul, 2023

全球气候合作 AI 大赛 2023 论文集

应该结合人工智能与气候 - 经济模拟以设计应对气候变化的国际框架，同时也应该考虑到环境科学、法律和道德等领域，在此基础上，作者提出了 RICE-N 模型，并通过对其进行修改，参与了 AI for Global Climate Cooperation 竞赛，从三个角度对该模型提出了评估与建议。

Jul, 2023

AI4GCC - 团队：在海平面以下：分数与真实世界的相关性

我们提出了一种用于 RICE-N 气候经济模拟的谈判协议，通过借鉴碳边境调整机制（CBAM）和气候俱乐部（CC）的方法来解决碳泄露问题。我们通过将模拟结果与代表性浓度路径（RCP）和共享社会经济路径（SSP）进行比较，证明了我们方法的有效性。我们的协议产生的温度上升与 RCP 3.4/4.5 和 SSP 2 相当。此外，我们对我们协议的世界贸易组织合规性、行政和政治可行性以及伦理问题进行了分析。我们意识到我们的提议可能会对最不发达国家造成伤害，因此我们建议采取特定的纠正措施，如技术共享和财富重新分配，以避免加剧现有的不平等问题。未来的研究应该改进 RICE-N 关税机制，并实施允许上述纠正措施的行动。

Jul, 2023

AI4GCC - 团队：Below Sea Level: 评论与改进

对于 RICE-N 模拟框架的模拟评估模型 (IAM) 进行了关键分析，包括行动屏蔽和无关行动等关键问题，并建议改进措施，如利用关税收入和惩罚生产过剩。同时，对 IAM 的特征进行批判性探讨，包括过于乐观的损害函数和不现实的减排成本函数。研究结果有助于改进 RICE-N 框架的持续努力，使其更具实际可行性，为政策制定者提供灵感。

Jul, 2023

气候变化谈判的动态分组：通过有效策略促进合作和平衡利益

我们提出了一个基于真实商业和政治谈判协议的动态分组谈判模型，以实现气候缓解。在 AI4GCC 竞赛框架内，我们开发了一个三阶段过程：组形成和更新，组内谈判和组间谈判。我们的模型促进各方利益相关者之间的高效有效合作，实现全球气候变化目标。通过实施分组方法和分组更新策略，我们解决了多区域气候谈判中的复杂性和不平衡性。组内谈判确保所有成员为缓解努力做出贡献，而组间谈判使用提案评估框架来确定缓解和节省率。我们在 RICE-N 框架内展示了我们的谈判模型，为促进国际合作应对气候变化提供了一个有希望的方法。

Jul, 2023

为气候变化谈判进行动态分组：通过有效策略促进合作与利益平衡

改进气候变化谈判模型所需关注的关键领域包括地理影响、效用框架、历史和文化因素以及气候缓解等，以增强气候变化谈判模型的准确性和效力，为决策者和利益相关者在区域和全球层面上制定有针对性和适当的应对策略。

Jul, 2023

AI4GCC - 第三轨道：消费和多智能体强化学习的挑战

AI4GCC 竞赛在将机器学习与传统经济政策分析相结合方面迈出了大胆的一步。我们提出了两个改进的潜在方向，可以提高竞赛识别和评估提议的谈判协议的能力。首先，我们建议包括一个额外的指标，用于评估消费 / 效用。其次，我们建议进一步调查模拟器中代理人的学习动态以及提议的谈判协议结果的博弈论属性。我们希望这些建议对未来的竞赛 / 模拟有所帮助。

Aug, 2023

在模拟灾害环境中进行野火减灾的强化学习

通过引入 SimFire 和 SimHarness，我们介绍了一种多功能的野火预测模拟器，能够生成真实的野火场景，并通过模块化的基于代理的机器学习封装层自动生成减少损失的土地管理策略，从而帮助研究人员和实践者模拟和评估消防人员的干预效果，并制定价值保护和资源分配优化的战略计划。

Nov, 2023

强化学习对决策者的支持性研究：整合评估模型的初步研究

利用现代强化学习探索综合评估模型 (IAM) 可以更加原则地探究解决方案，为政策制定和对其后果和局限性的理解提供有效的探索。

Dec, 2023