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一項來自俄羅斯高等經濟大學（HSE）的新研究指出，主流人工智慧聊天機器人如 ChatGPT、Claude，往往高估人類在決策時的理性程度，導致其在策略性猜測遊戲中的表現，反而不敵真實人類玩家。研究團隊測試多款 AI 模型，包括 ChatGPT-4o 與 Claude Sonnet 4，發現這些模型在進行「猜數字」遊戲時，普遍假設人類會採取高度理性的行為，與實際狀況出現落差。
在這類遊戲中，參與者的目標並非選擇自己偏好的數字，而是推測其他人可能做出的選擇，藉此取得勝利。理論上，理性玩家會持續「推理他人的推理」，逐步排除不合理選項，但研究指出，這種深層策略思考正是多數人類玩家在實務中最容易卡關的地方。
研究人員讓 AI 模型參與「猜數字」遊戲，每位玩家需在 0 到 100 之間選擇一個數字，最接近所有人選擇數字平均值一半者即為勝者。實驗中，AI 會事先取得對手背景描述，從大一學生到博弈論專家不等，並被要求說明自身的選擇理由。
結果顯示，這些模型確實會依據對手設定調整策略，展現一定程度的策略推理能力，但它們幾乎一致假設人類具備比實際更高的邏輯推理水準，導致「玩得過於聰明」，反而無法貼近真實玩家的行為模式。
研究也發現，AI 能依年齡、經驗等線索微調選擇，但在判斷人類於雙人或小規模博弈中常採用的主導策略時，仍存在明顯限制。研究團隊指出，這凸顯出讓 AI 真正貼近人類行為樣貌的困難，特別是在需要預測他人決策的情境下。
這些結果也呼應了對現行聊天機器人的更廣泛疑慮。相關研究顯示，即便是表現最佳的 AI 系統，整體準確率仍僅約 69%；同時也有專家警告，模型可能過度擬真地模仿人類語氣與個性，進而帶來操控風險。當 AI 被逐步導入經濟建模與其他高複雜度應用領域，理解其假設與真實人類行為之間的落差，將變得愈發關鍵。
錄自： 科技新報
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