前景理论视域下 AI 时代算法威慑与人机博弈

雷 黄(山东青州高新技术研究所，中国)
喆 崔(山东青州高新技术研究所，中国)
浩 贺(山东青州高新技术研究所，中国)
睿 宋(山东青州高新技术研究所，中国)
林栋 余(山东青州高新技术研究所，中国)

摘要

针对传统威慑理论的“理性行为体假设”在AI治理中的失效问题，本文基于前景理论构建人机动态博弈模型，提出认知适配威慑框架。核心贡献包括：（1）设计双模态威慑机制，通过参考点锚定与概率权重修正解决非理性决策偏差；（2）建立人类前景效用函数（损失厌恶系数λ=2.18）与AI深度策略梯度模型（DDPG），实现概率纠偏与损失自适应放大；（3）混合实验显示：适配信号使违规抑制率提升32%（OR=0.68），动态策略使合规率提高13%（p<0.01），策略方差缩减42%（F=9.37）。结果表明，算法威慑需融合行为参数（概率扭曲δ=0.76）而非依赖技术优势。研究为AI治理提供基于“心理适配性”的理论框架。

关键词

算法威慑；前景理论；人机博弈；认知适配；损失厌恶

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v6i3.28235