面向经济体系中运用 AI 作为经济主体的福利建模：一种博弈论与行为学方法

将人工智能 (AI) 融入经济系统 represents a transformative shift in decision-making frameworks, 引入了人类与 AI 代理之间 novel dynamics. 本文提出一种福利模型，融合博弈论与行为学维度，以优化人类-AI 生态系统内的互动。通过利用基于智能体的建模 (ABM)，我们模拟这些互动，纳入信任演化、感知风险及认知成本。该框架将福利重新定义为互动效用的总和，经合作协同效应、效率惩罚及公平性考量调整后得出。动态信任采用贝叶斯更新机制建模，代理间的协同效应则通过源自合作博弈论的合作指数进行量化。结果表明，信任建设与技能发展是最大化福利的关键因素，而敏感性分析则凸显了 AI 复杂性、公平性与效率之间的权衡。本研究为政策制定者与系统设计者提供了可操作性见解，强调公平 AI 采纳的重要性，以及培养可持续的人类-AI 合作的必要性。