逆向博弈论用于约束AI智能体行为

2026年11月3日，MIT Technology Review 报道了一种用于 AI 对齐的新思路——“逆向博弈论”（机制设计）：不深究模型内部，而是设计激励规则让智能体守规矩。报道提到，MIT 经济学家 Stephen Morris 等的预印本论文提出让模型预测另一模型的答案、互相竞争，或配对偏向相反的模型，以防止“装傻”应试；普林斯顿的 Elad Hazan 则设想让模型轮流扮演解题者与审计者，作弊被抓和漏检的审计者都受罚。报道同时指出，该思路依赖智能体行为理性的假设。目前该方向仍处于论文与设想阶段，尚无进一步实验或应用进展的报道。

AI 根据报道生成 · 24 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。