与机器对抗：重复囚徒困境中的合作、沟通与策略异质性
综合经济学
2026-03-18 v1 经济学
摘要
本文研究了与AI代理进行自然语言交流如何影响无限重复囚徒困境中的人类合作行为。我们进行了一次实验（样本数为126），包含两个组间实验条件，分别变化的是人类参与者在每一轮之前与AI聊天机器人（GPT-5.2）进行交流，还是仅在每个超游戏的第一轮之前进行交流，并以Dvorak和Fehrler（2024）的人类-人类数据（样本数为108）为基准进行比较。我们发现了四个主要结果。首先，与AI的合作率很高，最初相当于人类-人类水平，但与人类-人类情况不同的是，人类-人类合作收敛到接近完全合作的水平，而人类-人类之间的合作则停滞且永远达不到完全合作。其次，重复沟通在人类-人类互动中显著提高了合作，但在人类-AI环境中没有可检测到的效果。第三次，策略估计显示，人类-人类受试者倾向于在预沟通下采用恐慌触发策略（Grim Trigger），而在重复沟通下则保持分散；而人类-人类受试者则收敛于以战胜式合作（Tit-for-Tat）和无条件合作。第四，人类-人类对话包含更多的明确策略承诺，但情感和社交信息较少。这些结果表明，人类会以高速率与AI合作，但不会像人类-人类之间的合作那样发展出信任。人类-人类合作通过条件规则来维持，而非通过人类-人类合作中特有的社会联系和相互理解。
引用
@article{arxiv.2603.15852,
title = {Playing Against the Machine: Cooperation, Communication, and Strategy Heterogeneity in Repeated Prisoner's Dilemma},
author = {Chowdhury Mohammad Sakib Anwar and Konstantinos Georgalos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.15852},
year = {2026}
}