人工智能(AI)正日益融入日常生活，从自动驾驶到问答系统都可见其身影。然而，AI在理解人类行为方面仍面临挑战，特别是在涉及个人利益与集体利益冲突的复杂社交困境中。最新研究表明，通过博弈论这一研究决策制定的学科，我们可以更好地理解GPT等AI模型如何处理这些挑战。
博弈论基础概念
博弈论研究当结果取决于他人行动时人们如何做出决策。它为我们提供了在他人也影响结果的情况下做出最佳选择的指导框架。博弈论中有几个关键概念：
囚徒困境：两名囚徒必须决定是合作还是背叛对方。合作对双方都有利，而背叛则使一方以另一方为代价获益。
公地悲剧：由于每个人都按自身利益行事，导致共享资源被过度使用而枯竭。
纳什均衡：在假定其他玩家保持策略不变的情况下，没有任何玩家能通过改变自身策略而获得更好结果的情形。
这些概念对于理解AI行为至关重要，它们展示了GPT等模型如何在社交困境中模拟决策制定、合作与冲突。
社交困境的本质与博弈论价值
社交困境发生在个人利益与集体利益发生冲突时。如果每个人都自私行事，群体可能会遭受不利结果；而如果个体选择合作，群体和每个人通常都能获得更好的结果。
博弈论通过简化的”游戏”模型来分析这些情境。例如在囚徒困境中，两个个体必须决定合作还是背叛。如果双方都合作，他们将共同受益；但如果一方背叛，背叛者将获得更大利益。在公地悲剧中，共享资源因个人逐利行为而被过度消耗。这些博弈论模型帮助我们理解个体选择对群体的影响。
GPT模型与博弈论的关联
GPT模型基于Transformer架构，是自回归模型，通过文本模式训练来预测序列中的下一个标记。GPT的决策基于这些学习到的模式，而非真正的认知推理。在博弈论场景中，GPT通过基于训练数据预测最可能结果来模拟战略互动。
在囚徒困境等博弈场景中，GPT会做出合作或背叛的决策，这些选择基于训练数据中看到的响应统计概率。与人类考虑长期收益不同，GPT的选择基于即时上下文和概率，而非战略规划或效用最大化。
GPT在战略推理中的局限性
GPT在应用于博弈论功能时存在几个显著限制，这些挑战影响了其在战略场景中模拟人类决策的能力。
记忆限制：GPT具有固定的上下文窗口，意味着它以块为单位处理输入，不保留先前互动的记忆。这限制了其随时间调整策略的能力。在重复囚徒困境等场景中，GPT无法追踪对手过去的行为，难以根据先前决策调整行为。
过度理性：GPT往往关注短期收益和即时决策。在囚徒困境等游戏中，GPT可能会在当前回合选择背叛以避免更糟结果，即使合作会带来更好的长期结果。这种纯粹理性的倾向限制了GPT考虑合作或建立信任的更广泛益处的能力。
缺乏真正社交智能：GPT缺乏真正的社交智能，无法理解情感、信任或长期关系的复杂性。其决策基于文本学习模式，意味着GPT错过了影响人类决策的情感和社交背景。例如在最后通牒游戏中，GPT可能会接受不公平的提议，因为它不会经历导致人类拒绝此类提议的愤怒等情绪。
上下文崩溃：GPT独立处理每个决策，不保留先前互动的信息。这使得GPT难以建立信任或随时间调整策略。而人类能够根据过去经验调整决策，使他们能更有效地发展关系和应对复杂社交情境。
GPT在社交困境中的优势
尽管存在限制，GPT在社交困境模拟中仍展现出显著优势：
逻辑推理能力：GPT在其训练数据范围内具有很强的逻辑推理能力。它能识别代理何时自私行事，并以计算策略做出回应。在囚徒困境等游戏中，GPT能基于可用上下文做出合理决策，成为模拟基本战略互动的宝贵工具。
人类决策模式复制：GPT能够复制常见的人类决策模式，如合作、拒绝不公平提议或做出公平选择。通过适当提示，GPT可以根据情境表现出合作或自私行为。这种灵活性使GPT能够在不同博弈论背景下模拟多种策略。
社会科学研究价值：GPT在社会科学研究中具有重要价值，可用于模拟受控实验中的人类互动，而无需真实人类参与者。这使GPT成为研究社会行为的可重复、可扩展实验的有效工具，为传统方法提供了可靠替代方案。
提升AI社交意识的途径
研究人员正在探索多种有前景的方法来提升GPT应对社交困境的能力，目标是使AI更具社交意识，能在复杂社交环境中做出更好决策。
人类反馈强化学习(RLHF)：这种方法利用人类反馈训练AI。通过提供对AI决策的反馈，可以教导AI做出更合作和公平的选择。Anthropic等公司已在其AI系统中实施此方法，以改善社交推理并确保决策符合人类价值观。
模拟世界：如AI Town等平台创建虚拟社会，AI代理在其中互动并面临长期社交困境。这些环境使研究人员能够研究AI如何适应和发展更好的社交策略，为AI在现实应用中改进决策提供见解。
混合模型：通过将GPT等语言模型与基于规则的逻辑相结合，AI系统可以在保持其他场景灵活性的同时遵循合作等基本原则。这些混合模型可以指导AI在社交困境中的行为，确保其做出符合伦理的决策同时适应不同情境。
结论与展望
GPT模型在模拟社交困境决策方面取得了显著进展，但仍面临关键挑战。虽然它们在逻辑推理和模拟人类决策模式方面表现出色，但缺乏真正的社交智能。它们无法理解情感、建立长期关系和适应情境，这限制了其在复杂社交场景中的有效性。
然而，关于RLHF、模拟世界和混合模型的持续研究显示出增强AI社交意识的前景。这些发展可能帮助创建更具社交意识的AI系统，能够做出符合人类价值观的决策。随着技术进步，我们有望看到AI在理解和应对复杂社交互动方面取得更大突破。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/gpt-mo-xing-yu-bo-yi-lun-tan-suo-ai-zai-she-jiao-kun-jing
