? 超越人类 = 知识 × 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. 博弈双方
? 玩家 A：人类（社会整体、科学家、企业、政府）
? 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. 目标函数（payoff）
? 人类的目标：
? 获得效率提升（识别、翻译、预测、创造）。
? 保持控制权，避免风险（失业、错误决策、失控）。
? AI 的目标（假设）：
? 在训练阶段：最小化损失函数（loss）。
? 在应用阶段：最大化与训练目标一致的结果（例如正确分类）。
? 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. 信息结构
? 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。
? AI → 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）
? 人类给 AI 输入数据（信号）。
? AI 根据参数和模型结构给出输出。
? 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：
? AI 可能发出“虚假信号”（即幻觉）。
? 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）
? 人类与 AI 的互动不是一次性的，而是长期、反复发生的。
? 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：
? 人类合作：合理使用 AI，设定安全边界，提升生产力。
? AI“合作”：按照人类的目标函数运作，减少错误，提供可靠输出。
? 人类背叛：过度依赖 AI，把关键决策交给它，放弃控制。
? AI“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：
? 如果双方都合作 → “双赢”，社会效率提高。
? 如果 AI 出现幻觉，而人类盲目信任 → 人类损失惨重。
? 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。
?
2. 信誉机制与学习
在重复博弈中，信誉（reputation） 会逐渐形成：
? 如果 AI 多次输出可靠结果，人类会建立信任，更依赖它。
? 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。
?
3. 演化博弈（Evolutionary Game）
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：
? “听话型 AI”（高度对齐、可控，但可能缺乏创造力）。
? “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：
? 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。
这章没有结束，请点击下一页继续阅读！
喜欢职场小聪明请大家收藏：(m.x33yq.org)职场小聪明33言情更新速度全网最快。