最近研究，揭示出一个深层悖论：理性的代码，却导致“理性失控”

排行榜 2025年10月27日 05:51 0 aa

美国宾夕法尼亚大学的计算机科学家亚伦·罗斯（Aaron Roth）与其团队发布了一项研究，揭示出即使是最“无害”的算法，在追求自身利润的过程中，也可能无意间制造出与“合谋”极为相似的价格格局。

他们的结果并非源于复杂的深度神经网络，而是基于几种最基础的“学习算法”——那种原本被认为安全、理性、甚至是公平的定价逻辑。

“算法显然不会一起喝酒，”罗斯说，“但它们依然能学会如何彼此威慑。”

研究团队在模拟市场中让两种不同类型的算法展开价格竞争。理论上，这样的系统应趋向“理性竞争”：价格下降、消费者受益。然而，实验显示，某些算法组合——尤其是其中一方使用“无交换后悔（no-swap-regret）”学习策略时——可能意外进入一种“平衡高价”状态：双方都获利、但买家却被困在一个没有选择的高价环境里。

更令人震惊的是，这种“高价均衡”并非源自威胁、也非出自协议。它只是算法间自然演化出的稳定结果。就像自然界的共生物种一样，它们各自独立，却共同受益。

这一发现推翻了市场监管长达百年的隐性假设——即“只要禁止人类之间的合谋，就能维持市场公平”。在算法主导的时代，这一逻辑正在悄然崩塌。

正如研究合作者、研究生娜塔莉·科利娜（Natalie Collina）所言：

“你可以让算法不具备威胁或沟通的能力，但价格依然会升高——而且从外部看来，一切都很‘合理’。”

这一结果让人不得不重新思考：在机器学习与博弈论的交叉地带，算法的“理性”是否真的等同于“公平”？

也许，未来的监管不再是防止人类勾结，而是防止算法无意间“心有灵犀”。

从纳什到算法，“理性竞争”的意外进化

在1950年的某个春日，普林斯顿大学年轻的数学家约翰·纳什（John Nash）在他的论文中提出了一个看似简单的思想：在任何一个博弈中，只要每个参与者都选择了对他人策略的“最优回应”，系统便会达到一个稳定的平衡——后来被称为“纳什均衡”。

在那个年代，这一思想是对人类理性的一次精致抽象。它假设所有参与者都是“聪明的”，且对彼此的行为有清晰的预期。当这个模型被引入经济学，它变成了现代市场的隐性信条：理性竞争将带来公平的价格，理性决策会导向社会的整体最优。

但这种信念，随着算法的出现，开始动摇。

进入21世纪后，博弈论与计算机科学相遇。研究者开始让算法替代人类在虚拟市场中“竞争”与“学习”。这些算法并不具备人类的贪婪或欺骗，它们只是不断地调整策略——在每一轮博弈中，根据过去的结果，微调自己的价格或决策。

2000年，一批计算机博弈论学者提出了一类特别的算法：“无交换后悔”（no-swap-regret）算法。它们的逻辑极为优雅：不论对手做什么，它都能保证——在长期平均意义上——自己不会比“任何固定策略”表现更差。

换句话说，这种算法既不轻信对手，也不会被“后悔”折磨。理论证明指出，当两个这样的算法相遇时，它们将趋向一种完美的、不可操纵的均衡——一个没有威胁、没有欺骗的理性世界。

那一刻，学界似乎找到了“算法公平”的理想答案。

然而，问题在于——真实世界的市场从不只有一种算法。

2019年，一篇影响深远的研究首次揭示了一个“令人不安的现象”：当两个学习算法在价格博弈中竞争时，它们竟能自发地形成“默契”——如果一方降价，另一方就用极端的方式报复；久而久之，它们学会了“不再打价格战”，从而共同维持高价。

这不是人类意义上的“勾结”，因为没有通信、没有阴谋，甚至没有语言。但从结果上看，算法世界出现了与“卡特尔”极为相似的结构：它们不打破平衡，也不让利润流失。

到了2024年，西北大学的计算机科学家杰森·哈特莱恩（Jason Hartline）团队将no-swap-regret算法引入竞争性市场模型中，并得出乐观结论：如果所有卖家都采用这种算法，市场价格将自然趋向竞争性平衡——换言之，不可能出现合谋。

但罗斯团队的研究在2025年彻底撕开了这个幻象。他们发现：即使no-swap-regret算法本身完全“理性”，只要它遇到一个非响应（nonresponsive）策略——也就是不根据对手调整行为的算法——整个系统依然可能演化出高价均衡。没有威胁，没有协作，只是逻辑交错后的意外产物。

从纳什的理性，到算法的学习，人类以为自己让竞争更“公平”，结果却让它更“稳定”——甚至稳定得令人窒息。

当理性失控

在算法主导的市场中，竞争的本质被重新定义。它们没有贪婪、没有阴谋，却能在纯粹的逻辑演化中，重现人类最复杂的勾结模式。

这让监管陷入困境：如果没有沟通、没有威胁、没有协商——我们该如何判断“合谋”？如果算法只是按照自身目标最大化行动，那么高价的出现，是罪恶，还是逻辑的必然？

罗斯说：“你不能禁止算法‘聪明’，但聪明并不总意味着公平。”这句话揭示出一个更深层的悖论：当人类将理性编进代码，代码便可能以更高的精度，重演人类的非理性。

也许未来的竞争，不是人与人之间的博弈，而是算法与伦理之间的角力。市场将继续学习，但我们必须先学会，如何与算法共存于同一个“理性”的世界。

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