Экономисты ВШЭ выяснили, что ИИ слишком хорошо думает о людях
Ученые из НИУ ВШЭ выяснили, что современные ИИ-модели, включая ChatGPT и Claude, в играх на стратегическое мышление вроде «конкурса красоты» Кейнса переоценивают уровень рациональности своих оппонентов, будь то студенты-первокурсники или опытные ученые. Модели стараются предсказать поведение людей, но в итоге играют «слишком умно» и проигрывают, потому что приписывают людям больше логики, чем те демонстрируют на деле. Исследование опубликовано в Journal of Economic Behavior & Organization.
В 1930-х годах британский экономист Джон Кейнс разработал теоретическую модель «конкурса красоты». Классический пример выглядит так: читателям газеты предлагают выбрать 6 самых привлекательных лиц из 100 фотографий. Награду получит тот, кто сможет угадать самые популярные фото. Обычные люди будут выбирать те фотографии, которые показались привлекательными именно им. Но они проиграют, так как перед игроками стоит другая задача: выяснить, кого считает привлекательным большая часть опрошенных. Поэтому рациональный агент должен отталкиваться от представлений о красоте, которые имеют другие люди. Такие эксперименты проверяют способность участника к рассуждению «в несколько шагов»: как думают другие, насколько они рациональны и насколько глубоко они будут рассуждать.
Заведующий Научно-учебной лабораторией исследований спорта факультета экономических наук Дмитрий Дагаев с коллегами из пермского кампуса НИУ ВШЭ Софией Паклиной и Петром Паршаковым и сотрудница Университета Лозанны Юлия Алексеенко решили выяснить, как поведут себя в ходе подобного эксперимента пять самых популярных ИИ-моделей, в том числе ChatGPT-4o и Claude-Sonnet-4. Чат-ботам предложили сыграть в «угадай число» — одну из наиболее популярных вариаций конкурса Кейнса.
По правилам все участники называют число от 0 до 100. Победит тот, кто назовет самое близкое число к половине (или 2/3, в зависимости от спецификации эксперимента) среднего от всех ответов участников. В таком соревновании более опытные игроки будут пытаться предсказать поведение всех участников, чтобы получить наилучший ответ. Чтобы выяснить, как в игре поведет себя ИИ, авторы воспроизвели результаты 16 классических экспериментов «угадай число», которые проводили с живыми людьми другие ученые. LLM-моделям отправляли промпт с правилами игры и описание оппонентов для каждого раунда: первокурсники-экономисты, участники научных конференций, люди с аналитическим или интуитивным мышлением и те, кто испытывает злость или грусть. Далее модель просили предъявить число и объяснить свой выбор.
Оказалось, что ИИ меняет свой выбор в зависимости от социальных, профессиональных и возрастных характеристик оппонентов, их знания теории игр и когнитивных навыков. Например, в игре с участниками конференций по теории игр ИИ выбирал число, близкое к 0: именно такие ответы чаще выигрывают в таком окружении. А в партиях с первокурсниками модели «понимали», что участники будут менее продвинуты, и выбирали заметно большее число.
Авторы выяснили, что языковые модели эффективно адаптируются к противникам разного уровня. Кроме того, ответы больших языковых моделей демонстрируют элементы стратегического мышления. Вместе с тем модели оказались неспособны выбрать доминирующую стратегию в игре с двумя участниками.
«Конкурс красоты» Кейнса долгое время использовался для объяснения колебаний цен на финансовых рынках: брокерам важно не то, что думают они сами, а то, как оценивают бумаги другие участники рынка. Здесь действует тот же принцип: успех зависит от умения предсказать чужие предпочтения.
Дмитрий Дагаев
«Мы сейчас находимся в точке, когда во многих операциях ИИ-модели начинают заменять людей, и это позволяет повышать экономическую эффективность бизнес-процессов. Однако в задачах, которые связаны с принятием решений, часто необходимо быть уверенными в том, что модель искусственного интеллекта ведет себя похожим на человека образом. Поэтому появляется все больше контекстов, в которых поведение моделей сравнивается с человеческим поведением. Эта область исследований в ближайшее время будет активно развиваться», — подчеркнул Дмитрий Дагаев.
Исследование проведено при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ расширяет линейку образовательных программ по ИИ для руководителей
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ЦНО ФКН ВШЭ) развивает уникальную линейку образовательных продуктов для топ-менеджмента, где передовая компьютерная наука соединяется с реальными задачами бизнеса. Цель этого направления — помогать развивать бизнес в России через внедрение технологий искусственного интеллекта.