研究揭示AI重大認知偏差：頂尖模型在博弈中普遍高估人類理性

一項最新研究顯示，以GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet爲代表的頂尖人工智能模型，在處理需要預測人類對手行爲的戰略博弈時，存在一種系統性缺陷：它們傾向於預設人類具有極高的邏輯性和理性，而這種假設往往與現實世界中人類的非理性行爲嚴重脫節。

這項由俄羅斯國立研究大學高等經濟學院經濟學家進行的研究，發表在了《Journal of Economic Behavior & Organization》上。

研究人員採用經典的“猜數字”遊戲來測試AI。在該博弈中，參與者需選擇一個0到100之間的數字，目標是使其最接近所有人所選數字平均值的一半。

測試發現，儘管這些AI模型能夠根據對對手的描述來調整策略，但它們普遍預設人類對手會進行非常深層的、近乎完美的邏輯推演。

然而在實際中，人類決策往往基於直覺、經驗或僅進行一、兩層思考，行爲中充滿了非理性成分。這種認知偏差導致AI“想得太多太複雜”，使其在預測真實人類行爲時頻繁出錯，平均準確率可能僅維持在69%左右。

當前最先進的AI在理解和模擬人類複雜的、非完全理性的決策過程方面，仍存在根本性短板。如果直接將這類AI模型不加校準地應用於經濟預測等領域，可能會因其對現實的錯誤假設而產生顯著風險或誤判。