Machine-Learning to Trust2026-09-230 PRE AI RRan Spiegler DOI：10.1093/ej/ueag120原文链接原文求助分享收藏摘要 En 中文 当智能体的均衡信念由机器学习预测方法塑造时，社会能否维持长期相互信任？我研究了一个具有状态依赖支付的无穷期博弈，其中每个玩家轮流决定是否信任其直接继任者。玩家针对一种概率性的“以牙还牙”信念进行最佳回应，该信念是对真实群体策略的一种粗略拟合，相对于相关偶然事件的划分而言。在均衡中，这种划分最小化了预测误差均方和与与其规模成比例的复杂度惩罚之和。相对于对称混合策略纳什均衡，这一解概念可以显著缩小相互信任的范围。
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
未登录.png){kind=icon}
未登录