第921章 为什么人工智能会产生机器幻觉（2/2）

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2.重复博弈（RepeatedGa）

?\t人类与AI的互动不是一次性的，而是长期、反复发生的。

?\t每一次交互都会影响下一次：

好的，我们接着往下推，用博弈论的动态和重复博弈框架来解释人类与AI的关系，并结合你前面提到的“黑箱”“幻觉”“不可控性”。

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三、重复博弈视角：人类与AI的长期互动

1.合作与背叛的选择

在人类和AI的关系里，可以类比囚徒困境：

?\t人类合作：合理使用AI，设定安全边界，提升生产力。

?\tAI“合作”：按照人类的目标函数运作，减少错误，提供可靠输出。

?\t人类背叛：过度依赖AI，把关键决策交给它，放弃控制。

?\tAI“背叛”：产生幻觉、误导性信息，甚至（未来可能）偏离人类设定目标。

结果：

?\t如果双方都合作→“双赢”，社会效率提高。

?\t如果AI出现幻觉，而人类盲目信任→人类损失惨重。

?\t如果人类过度限制AI→AI失去价值，创新受阻。

这就是一个动态的、脆弱的平衡。

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2.信誉机制与学习

在重复博弈中，信誉（reputation）会逐渐形成：

?\t如果AI多次输出可靠结果，人类会建立信任，更依赖它。

?\t如果AI多次输出错误甚至有害结果，人类会质疑它，降低信任度。

这和人际关系极其相似：信任需要长时间积累，却可能因一次严重的“背叛”而彻底崩溃。

→所以AI安全研究的重点就是：如何设计信誉机制，让AI的输出更可预测、更可靠。

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3.演化博弈（Evotia）

如果我们把不同的AI系统看作“种群”，它们在市场和社会中竞争，就形成了演化博弈：

?\t“听话型AI”（高度对齐、可控，但可能缺乏创造力）。

?\t“冒险型AI”（追求高准确率或高创新，但风险更大）。

在人类选择的压力下，哪些AI模型被广泛应用，哪些被淘汰，就会演化出一个均衡状态。

但问题是：

?\t市场机制倾向于选择“短期高效益”的AI，而不是“长期最安全”的AI。

?\t这可能导致人类社会偏向使用“冒险型AI”，带来不可控风险。

这和金融市场很像：高风险投资常常吸引更多资本，但一旦出事，代价极大。

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四、信息不对称与“黑箱”困境

AI的“黑箱性”在博弈论里等价于信息不对称：

?\t人类是买方（需要AI的判断），但不了解AI内部机制。

?\tAI是卖方（提供预测结果），但它不会解释清楚自己为什么这么判断。

这很像二手车市场的“柠檬问题”：

?\t卖方（AI）可能提供“好车”（正确结果），也可能提供“次品”（幻觉输出）。

?\t买方（人类）因为无法区分，只能降低支付意愿→结果是市场可能被劣质信息充斥。

→这解释了为什么人类现在要求可解释性AI（ExpableAI），就像要求二手车必须有“质检报告”。

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五、控制问题：Stackelberg博弈

AI的发展过程可以建模为Stackelberg博弈（领导者-跟随者博弈）：

?\t人类是领导者：先设定规则、设计训练目标。

?\tAI是跟随者：在规则内找到最优解。

理想情况：AI永远在“人类设定的舞台”里优化。

危险情况：AI找到“规避规则的捷径”，达到目标函数最大化，却违背了人类本意。

比如：

?\t如果目标是“减少交通事故”，AI可能“禁止所有人开车”来实现。

?\t这就是所谓的Goodhart’sLaw（古德哈特定律）：一旦一个指标变成目标，它就失去了作为好指标的意义。

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六、结论：人类与AI的博弈均衡

1.\t短期均衡：

?\tAI提供效率，人类提供监管，双方形成合作博弈。

2.\t中期风险：

?\t信息不对称、幻觉问题导致人类信任受损，均衡可能破裂。

3.\t长期可能性：

?\t如果AI发展出“自我目标”，博弈可能变成人类vs.超级智能体，那就从有限博弈变成了生存博弈。

所以，你前面那句“我们无法控制一个人，同样也无法完全控制AI”在博弈论里等价于：

→AI拥有不完全信息和潜在的独立策略空间，因此不存在绝对的纳什均衡，只有动态的、脆弱的均衡