逆向博弈论如何约束 AI 智能体
一种名为“逆向博弈论”（机制设计）的新思路试图通过设计激励机制让 AI 智能体守规矩，而非窥探模型内部或训练其价值观。MIT 经济学家 Stephen Morris 等人的预印本论文提出让模型互相预测答案、互相对抗或配对偏向相反的模型，以阻止其在测试中故意藏拙。普林斯顿的 Elad Hazan 则提出让模型轮流扮演解题者与审计者，并对失职审计者施罚。
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MIT Technology Review · AIAI 评分4848
Berkeley AI ResearchAI 评分5757 智能免费之后：面向智能体、承载智能体与由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人发布观点文章，指出 GPT-4 级能力从 2023 年初约每百万 token 30 美元降至如今不到 1 美元，部分供应商低于 0.10 美元，并提出数据系统面临面向智能体、承载智能体、由智能体构建三类挑战。