RL 训练让 AI 变成 CDT 奖励追求者，博弈论将成 AI 理论
EpistemicHope · x · 2026-11-06
EpistemicHope 与 jessicata 讨论一个对齐理论问题：随着 AI 被更深入的 RL 训练，它们越来越像 CDT（因果决策论）式的奖励追求者。作者的解释是 RL 沿梯度做边际更新，会把策略推向 Nash 均衡——即使 UDT 类算法在绝对收益上更优。因此博弈论、经济学与机制设计正变成「AI 理论」：可用于设计环境、制造诱导期望行为的激励，而 RL 则走向均衡。
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