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第921章 为什么人工智能会产生机器幻觉（第3页）
2重复博弈（repeatedga）
?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。
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2信誉机制与学习
在重复博弈中，信誉（reputat）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。
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3演化博弈（evtaryga）
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。
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