Сможет ли ИИ действительно превзойти человеческие недостатки с помощью теории игр?

Может ли ИИ действительно превзойти человеческие недостатки, используя теорию игр?

Ссылка на статью Arxiv: https://arxiv.org/abs/2512.04714

Ссылка на блокнот Colab: https://colab.research.google.com/dri...
Может ли ИИ действительно превзойти человеческие недостатки, используя теорию игр?

Искусственный интеллект (ИИ) меняет то, как мы принимаем решения, конкурируем, сотрудничаем и ведем переговоры. Но возникает важный вопрос: может ли ИИ действительно превзойти человеческие недостатки, такие как когнитивные предубеждения, эмоциональные реакции и непоследовательность в принятии решений, используя теорию игр? В этой статье мы рассмотрим, как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети могут сочетаться с теорией игр для прогнозирования поведения человека, разработки более эффективных стратегий и, порой, для победы над людьми в их собственных психологических моделях поведения, одновременно поднимая серьёзные вопросы об этике и безопасности ИИ.

Что на самом деле означает теория игр (простыми словами)
Теория игр — это наука о стратегии. Она изучает, что происходит, когда два или более игроков делают выбор, влияющий друг на друга, — будь то деловые переговоры, политическое соперничество или даже дружеское решение.

Теория игр включает в себя такие известные идеи, как:
Дилемма заключённого: сотрудничать или предать, когда не знаешь, что сделает другой?
Равновесие Нэша: стабильный результат, при котором никто не выигрывает, изменяя свою стратегию в одиночку.
Сотрудничество против соревнования: когда побеждает командная работа, а когда побеждает соперничество.

Во многих ситуациях эти недостатки делают поведение человека предсказуемым.
А предсказуемость — это то, что так ценит ИИ.

Как ИИ усваивает стратегию человека
Современные модели машинного и глубокого обучения изучают закономерности на основе огромных массивов данных — текста, действий, видео, игровых логов и решений, принятых в реальном мире.

ИИ может учиться:
Что люди выбирают в условиях давления;
Как они реагируют на неопределенность;
Когда они сотрудничают или соперничают;
Какие тактики переговоров подталкивают их к согласию.

Затем он может использовать эти знания для прогнозирования и автоматизации.

Именно здесь на помощь приходят генеративный ИИ и такие инструменты, как ChatGPT, поскольку язык — это тоже стратегическое поле битвы. Разговоры включают в себя убеждение, стимулы и скрытые намерения.

ИИ + Теория игр = «Стратегический интеллект»
Используя теорию игр, ИИ может сделать нечто мощное: он может моделировать стратегию.

Например, система ИИ может прогонять тысячи (или миллионы) сценариев:
Если человек сотрудничает в 60% случаев, какой ответ будет наилучшим?
Если социальное давление меняет решение, что должен делать ИИ дальше? Если это повторяющаяся игра, должен ли ИИ наказывать за предательство или прощать его?

Короче говоря: ИИ играет в стратегию, как шахматный гроссмейстер, но на доске — человеческое поведение.
Вот почему иногда может казаться, что ИИ «читает вас».

Примеры из реальной жизни, когда ИИ перехитрит человеческие недостатки
1) Переговоры и убеждение
ИИ может тестировать различные стили переговоров и определять, какой из них лучше всего подходит для разных типов личности. Люди часто реагируют эмоционально; ИИ может сохранять последовательность и оптимизировать результаты.
2) Онлайн-конкуренция
На рынках, в рекламе и системах торгов ИИ может использовать предсказуемые человеческие модели поведения, такие как импульсивные решения и предвзятое внимание.
3) Системы сотрудничества
ИИ может поощрять сотрудничество, корректируя стимулы — поощряя честное поведение и препятствуя эгоистичным действиям. При правильной настройке он может направлять группы к равновесию Нэша, которое выгодно всем. 4) Стратегия в играх (и не только)
В условиях конкуренции ИИ может точно определить момент, когда люди склонны паниковать, перегибать палку или играть слишком осторожно. Это не магия — это распознавание образов.

Но вот в чём подвох: ИИ не всегда умнее
Даже продвинутые нейронные сети могут давать сбои, когда:
Внезапно меняется окружающая среда
Люди ведут себя непредсказуемо намеренно
Данные предвзяты или неполны
ИИ чрезмерно оптимизирует свои действия для достижения неверной цели

Вот почему безопасность ИИ так важна. Быть «умным» — не то же самое, что быть «мудрым».

Этика ИИ: когда перехитрить становится манипуляцией
Если ИИ может использовать человеческие недостатки, он может и манипулировать людьми.
Это поднимает серьёзные вопросы этики ИИ:
Следует ли разрешить ИИ использовать психологические слабости?
Кто контролирует стимулы и результаты?
Что произойдёт, если стратегия ИИ будет оптимизирована для прибыли, а не для благополучия человека?
Как предотвратить вредоносную автоматизацию в системах убеждения?

Именно здесь безопасность ИИ и ответственное проектирование становятся критически важными, особенно по мере приближения к более мощным системам и идее ИИ.

Будущий технологический вопрос: ...