青源TALK第117期｜大语言模型能否成为博弈论中的理性玩家？一个系统性的分析

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博弈论作为一种分析工具，在社会科学研究中经常被用来分析人类行为。由于大语言模型（LLMs）的行为与人类高度一致，一个有前景的研究方向是在博弈实验中使用LLMs来替代人类，从而促进社会科学领域的研究。然而，尽管对大型语言模型与博弈论的结合进行了大量实证研究，大型语言模型在博弈论中的能力边界仍不清晰。在本研究中，我们致力于系统地分析博弈论背景下的LLMs。

具体来说，理性作为博弈论的基本原则，是评价玩家行为的标准——建立明确的愿望、精炼对不确定性的信念、采取最优行动。因此，我们选择了三个经典博弈（独裁者博弈、剪刀石头布和环网博弈）来分析LLMs在这三个方面的理性程度。实验结果表明，即使是目前最先进的LLM(GPT-4)，在博弈论方面与人类相比也有很大差距。例如，LLMs难以建立基于不常见偏好的欲望，无法从许多简单模式中精炼信念，并且在采取行动时可能会忽略或修改提炼出的信念。因此，我们认为在社会科学领域的博弈实验中引入LLMs应更加谨慎。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.05488

范曹耘，上海交通大学人工智能研究院的四年级博士生，由金耀辉教授指导。他在AAAI，ACL，EMNLP，ICASSP，COLING，ESWA，APIN等会议和期刊上发表多篇论文。目前，他的研究兴趣包括：基于大语言模型的智能代理、大语言模型在社会科学中的应用、因果驱动的自然语言处理。

个人主页：https://fcy36.github.io/

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