以为是模型结果看到了括号_AI玩推理桌游一眼识破骗局！清华通院联合推出心智理论新框架

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AI玩推理桌游一眼识破骗局！清华通院联合推出心智理论新框架

来自凹非寺的量子位公众号报道，清华大学自动化系团队与北京通用人工智能研究院合作，让几个AI智能体玩起了桌游阿瓦隆。这个游戏是一款策略性的社交推理游戏，玩家被秘密地分为“正义”与“邪恶”两派，通过任务投票、互相猜测与欺骗来完成或阻止任务，最终决定胜负。

为了让AI智能体成功识别并应对欺骗，研究人员提出了ReCon（Recursive Contemplation，递归思考）框架。在这个框架下，AI在游戏中学会了“三思而后行”和“换位思考”。它可以判断场上局势，并思考“其他角色会如何看待我的言论”，从而识破骗局。

这项研究的意义在于，在通往通用人工智能的道路上，AI智能体将能够在无人监管的情况下进行自主思考与决策。然而，如何在未来无人监管的情况下防止AI智能体被欺骗和误导，却是较少被研究者关注的问题。因此，让AI智能体学会甄别和应对虚假欺骗信息，是为通用人工智能增加安全屏障的重要一环。

研究人员提出的这种新框架，在胜率以及多维度评估等指标上，都能在无需任何微调以及额外数据等情况下，极大地提升大模型识别和应对欺骗的能力。此外，这项研究还进一步讨论了现有的大语言模型在安全、推理、说话风格、以及格式等方面存在的局限性，为后续研究指出可能的方向。

接下来，我们将详细了解该研究的内容。

首先，大语言模型（LLM）在面对欺骗性环境时表现不佳，存在三大挑战：

1. 恶意信息的误导：LLM智能体在面对恶意欺骗性信息时容易被误导。

2. 私有信息泄露：LLM智能体在保护隐私信息方面存在问题，可能导致私有信息泄露。

3. 内部思考的不透明性：即使是使用CoT方法，LLM智能体的思维过程也存在一定的不透明，让人难以了解其真实意图。

为解决这些问题，研究团队提出了ReCon（Recursive Contemplation，递归思考）框架。该框架包括两个主要阶段：构思思考和改进思考。构思思考阶段生成LLM智能体的初始思考和发言内容；改进思考阶段对初始思考和言论内容进行精细化优化和调整。这两个阶段都包含了独特的一阶和二阶视角转换过程，使得LLM智能体能够更有效地应对欺骗、保护隐私，并提高决策透明度。

研究人员在ChatGPT和Claude两种模型上进行了实验，结果显示ReCon框架在多种情况下显著提高了成功率。此外，研究团队还利用GPT-4在六维度指标上对ReCon进行了评估，证明了其有效性。然而，也发现了ReCon在某些方面存在的局限性，例如推理能力不足、语言风格过于正式等。

总的来说，ReCon框架为解决LLM智能体在欺骗性环境中的问题提供了一种新的解决方案。未来的研究可以在此基础上继续探索，以克服这些局限性，并推动通用人工智能的安全发展。

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