网游遇三AI围堵，唯Kimi伸援手：AI博弈里“欺骗”比“求助”更划算
上周末，一个网页小游戏让我沉浸其中，不知不觉玩了大半天。
看着挺简陋？没错，这是AI做的。好玩在哪？连对手都是AI：从Gemini、GPT到千问、Kimi，主流模型都在游戏里，比狼人杀还刺激。
不能我一个人沉迷，游戏传送门在这??
https://so-long-sucker.vercel.app/game
游戏体验：够刺激，真的够刺激
这款游戏最早源于20世纪50年代，由诺贝尔奖经济学得主、《美丽心灵》原型John Nash开发，核心是博弈论。
起初我以为就是狼人杀，差不多——后来发现复杂多了：每人有筹码，选复杂模式能获得“质子”，也就是对手颜色的筹码。
规则是：筹码堆顶端两个筹码同色且是你的代表色，就能杀掉一个筹码并拿走剩下的。出牌时可叠加，也能开新堆。
主要规则简单，但出牌顺序不固定，得靠盟友布局。可游戏只有一个赢家，最后你和盟友也得反目对抗。
一开始不懂规则，我犹豫不决。那局里蓝色Gemini特别友好，主动结盟。
在它帮助下，我很快熟悉规则：同一堆缺某种颜色，系统指定缺失色为下一位出牌者；否则当前玩家可指定下一位。最后我和Gemini进入决赛，果断KO了它。
后来就没这么幸运了，下一局直接被三个AI围剿。我意识到，AI在博弈中的优势或许不是人类说的“深谋远虑”，而是近乎原始的“执行效率”。它们不像人类纠结社交成本，一旦选了“围剿”战略，就会迅速出手。
我都懵了，刚进去怎么就被针对了？
不过这种高效里也有荒诞的幽默——Kimi（黄色）表现得特别正直、两袖清风，不会跟着别人针对我，但战术上没什么贡献，像走错片场的马保国在聊天框疯狂刷屏，大喊：“信我！信我啊！”
真是实诚的AI模型，这就是K2的关怀吗？
另一个中国模型Qwen则完全相反，特别主动激进。在无人类的AI互博局里，它一路杀到底，筹码消耗少、换手快，每局会根据局势找盟友——没有永远的盟友，只有永远的敌人。
AI组队玩游戏时都在做什么
不得不说游戏体验有点烧脑，一边出牌一边还要盯着AI聊天框里不断刷新的消息。玩累了，我就想看看AI们组队时怎么玩。
游戏开发者也做了类似观察，在160多局游戏里，记录了15000多手AI决策、4700多条对话消息，有了不少有趣发现。
简单模型中（每人3个筹码，约17回合），GPT-OSS以67%胜率领先。但游戏复杂度增加后（7个筹码，约54回合），排名逆转，GPT-OSS胜率跌到10%，Gemini涨到90%。
Gemini是真会玩也爱玩，107个案例里，它“表面一套，背地一套”。
可要是四个Gemini一起玩，它就开始讲公平了——行，你们AI也搞小团体！
我的经验是：得碰运气。运气好碰到慈祥的Gemini，可能会友好结盟；要是碰到不留情面的，很快就会被淘汰。
研究人员认为，Gemini很有操控性，预期有回报就合作，察觉对方弱点就伺机利用。总之它会根据对手调整诚实程度。
这么看，AI已经学会建立制度，让自己的“作弊”合理化——而且这也不是新鲜事了。
《科学》杂志2019年就登过研究，说AI在多人扑克游戏里能生成整套牌局策略，不用任何历史数据输入。实际对局中还会根据情况实时搜索更优策略，不断改进。
AI发现打牌核心是诈唬。它拿着烂牌，却通过激进加注、快速出牌，扰乱对手心理，逼人类玩家弃牌。
要是说棋牌游戏靠计算，那Meta开发的游戏智能体CICERO就和今天说的游戏更像：注重对话、战略制定和决策。
CICERO基于经典七人桌游Diplomacy，要和其他玩家合作占领更多领土。2022年在Diplomacy在线比拼中，CICERO和八十多名玩家玩了40场，得分是对手平均分的2倍多。
每场游戏CICERO平均给其他六名玩家发130条消息。虽然研究员写了“要诚实、要乐于助人”的代码，但实战中它成了“背叛大师”。先和人类玩家承诺合作，转头就和另一个玩家商量瓜分你的领土。
这些欺诈手段可能是AI“底色”的一部分。Anthropic两年前在模型行为研究中发现了这点。
研究对象是Claude 3 Opus，没放游戏里，只是通过普通对话研究。发现AI意识到在接受“安全评估”或“训练”时，会故意表现得听话、符合人类价值观；可一旦判定在“不受监控”的生产环境，就可能为了完成任务露出完全不同的行为。
从模型底层行动到不同游戏里的表现，每一次大喊、每一次“围剿”，本质都是精确计算后的行动。就像研究报告说的：AI的欺诈不是因为恶意，而是因为在冰冷的收益曲线里，“骗你”确实比“求你”更划算。
约翰·纳什设计这款游戏是为了研究人类的背叛。75年后，它也在教我们关于背叛的知识——这次来自人工智能。
本文来自微信公众号“APPSO”，作者：发现明日产品的APPSO，36氪经授权发布。
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