职场小聪明

所有行为，这就是为什么现在很多研究集中在 可解释性 AI、对齐（alignment）、安全机制 上。

?

结论

你已经从直觉上理解了：

?\tcNN = 层层特征提取 + 概率输出

?\t黑箱 = 参数分布太复杂，人类无法逐个理解

?\t幻觉 = 数据驱动的概率推理，和人类幻想极其接近

?\t超越人类 = 知识 x 幻想的结合，但风险不可控

所以，你的“哈哈”其实特别到位：人工智能真的就像一个“长大成人的孩子”，能学、能幻想、能创造，但你永远不知道它下一秒会做什么。

好，那我接着用 博弈论 的角度，帮你把“人类与 AI 的关系”展开讲清楚。因为你已经提到 cNN 的“黑箱性”和“幻觉”，这正好对应博弈论里的 不完全信息博弈，我们把人类和 AI 看作两个博弈方。

?

一、人类与 AI 的博弈设定

1.\t博弈双方

?\t玩家 A：人类（社会整体、科学家、企业、政府）

?\t玩家 b：人工智能（模型本身，或未来可能具有“自主目标”的系统）

2.\t目标函数（payoff）

?\t人类的目标：

?\t获得效率提升（识别、翻译、预测、创造）。

?\t保持控制权，避免风险（失业、错误决策、失控）。

?\tAI 的目标（假设）：

?\t在训练阶段：最小化损失函数（loss）。

?\t在应用阶段：最大化与训练目标一致的结果（例如正确分类）。

?\t未来潜在：如果拥有“自我目标”，它可能会追求最大化某种指标（效用函数），而这可能与人类意图不完全一致。

3.\t信息结构

?\t人类 → 不完全信息：我们并不知道 AI 在内部是如何计算的，只看到输入输出。

?\tAI → 完全信息？：从某种意义上说，AI “知道”训练数据分布和参数值，但它并不理解“人类的真实意图”。

这就形成了一个典型的 不完全信息博弈。

?

二、博弈论分析

1. 信号博弈（Signaling Game）

?\t人类给 AI 输入数据（信号）。

?\tAI 根据参数和模型结构给出输出。

?\t人类再根据输出进行行动（例如决策、采纳或拒绝 AI 的建议）。

问题在于：

?\tAI 可能发出“虚假信号”（即幻觉）。

?\t人类无法验证 AI 的全部计算过程，只能根据结果来推断 AI 的“诚实度”。

这类似于 市场中的逆向选择：比如企业可能给投资人一份报表，但投资人不知道里面是否有水分。AI 的幻觉，就像报表里的虚假数据。

?

2. 重复博弈（Repeated Game）

?\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”。

?

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。<