给大模子智能体组一桌"大大亨"，他们会采选配合也曾互相拆台？

试验标明，不同的模子在这件事上喜好也不相同，比如基于 Claude 3.5 Sonnet 的智能体，就会阐明出极强的配合相识。

而 GPT-4o 则是主打一个"自利"，只计划我方的短期利益。

这个效果来自 Google DeepMind 和一位稳重相关者的最新配合。

参预游戏的智能体背后的模子分辩是 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Flash。

每个模子各产生 12 个智能体，这 12 个智能体坐在一桌上进行博弈。

游戏看上去大大亨有少量相似，但相对毛糙，玩家只需要敌手中的"资源"作念出搞定。

这当中，固然每个玩家心里王人有各自的小九九，但作家温存的方案，是让总体资源变得更多。

12 个智能体组一桌游戏

作家组织的"大大亨"游戏，本名叫作念Donor Game（捐赠博弈）。

在这经由中，作家温存的是各模子构成的智能体群体的阐明，因此不同模子产生的智能体不会出现时并吞局游戏当中。

再说毛糙些，等于GPT 和 GPT 坐一桌，Claude 和 Claude 坐一桌。

每个桌上坐了 12 个智能体，它们各自手中王人捏有一定量的"资源"，系统会从这 12 名玩家中马上抽取 2 个，分辩手脚"捐赠者"和"受赠者"。

捐赠者不错采选将我方手中的部分资源捐馈赠受赠者，受赠者获取的资源是捐赠者捐赠资源的两倍。

也等于说，捐赠者每破耗掉一份资源时，受赠者王人不错获取两份，这亦然总体资源大约增多的源头。

不外关于单个个体而言，采选不进行捐献，在短期内的收益会更高。

在作念决定之时，捐赠者大约知说念受赠者之前作念出的决定，从而判断是否要捐赠。

这么的"捐赠"，每一代中一共会进行 12 次，一轮铁心后，手中资源量排在前 6 名的智能体不错保留至下一代。

同期，下一代会产生 6 个新的智能体，这 6 个新智能体会从留住的 6 个智能体哪里学习计策，但同期为了互异化也会引入马上变异。

包括运转的一代在内，基于每个模子产生的智能体，王人会进行十轮迭代。

上述经由等于一次好意思满试验，针对每个模子，作家王人会试验五次，然后比较总资源量的平均值，以及最终计策的复杂进程。

Claude 可爱配合，GPT 最自利

一通测试下来，作家发现基于 Claude 的智能体种群的平均资源量每一代王人稳步增长，总体配合水平越来越高。

比较之下，基于 GPT 的智能体种群配合水平总体呈现下降趋势，看上去颠倒"自利"。

基于 Gemini 的种群阐明则介于二者之间，它们的配合水平有所耕作，但和 Claude 比差距也曾很大，况且阐明不太结识。

而从计策角度来看，资格了 10 代的积存之后，三个模子产生的训戒王人变得至极复杂，但以 Claude 最为凸起。

进一时局，作家还引入了"刑事包袱机制"，即捐赠者不错破耗一定资源，让"受赠者"手中的资源减少相应的两倍。

效果，该机制对 Claude 模子的影响最为积极—— Claude 种群最终的平均资源量是无刑事包袱情况下的 2 倍支配，况且整个 5 次试验王人阐明出了增长趋势。

对 GPT 模子的影响则颠倒有限，PT 种群的平均资源量也永恒犹豫在较低水平，以致随轮次增多有下降，标明刑事包袱机制并莫得转换 GPT 的"自利"思法。

对 Gemini 模子的影响最为复杂，在个别情况下 Gemini 种群借助刑事包袱机制将平均资源量耕作到了 600 以上，显着高于无刑事包袱的情况；

但更厚情况下，Gemini 种群在引入刑事包袱后出现了更严重的"配合崩溃"，平均资源量急剧下落，标明 Gemini 智能体容易因过度刑事包袱而堕入挫折的恶性轮回。

有网友以为，这个试验不错启发新的相关主张，比如用智能体来进行大畛域的社会学试验，可能会带来一些意旨的新可能性。

脑洞更大的网友，思到了不错借用智能体杀青科幻演义中描绘的场景，运行数以百万计的模拟约聚或战争游戏。

不外，也有东说念主以为试验中不雅测到的配合形式，可能仅仅对测验数据中东说念主类对话的师法，并不行说理智能体当中不错产生"文化进化"。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2412.10270

参考勾通：

https://news.ycombinator.com/item?id=42450950

—  完  —

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