逆向博弈论：用机制设计约束AI智能体

MIT Technology Review 2026年11月3日报道，研究者尝试用“逆向博弈论”（即机制设计）来约束AI智能体，核心思路是通过设计规则，让遵循规则成为强AI模型最理性的选择，而非依赖对齐技术。 MIT经济学家Stephen Morris等人提出多种机制：让模型预测另一模型的答案、让智能体相互竞争、或给智能体配对反向偏差的智能体，以遏制模型“sandbagging”（故意表现不佳）。普林斯顿的Elad Hazan则借鉴人类社会规范，让模型轮流充当“解题者”与“审计者”，并按结果进行奖惩。

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