效。人类在生死压力下会做出非理性选择，但AI不会。如果对面是AI，他们一定会采取最优策略。”
“所以我们要比最优策略更优。”谢知野说，“或者，诱导AI犯错。”
“诱导AI犯错需要制造它模型之外的变量。”江述接话，“但我们对AI的决策模型一无所知。”
“那就第一轮试探。”徐景深总结，“收集数据，建立对手模型。”
五分钟倒计时结束。
主持人的声音响起：“第一轮博弈：囚徒困境变体。”
房间中央的桌面上方浮现出全息投影，显示第一轮规则：
【第一轮：信任投票】
【规则：】
【1. 每队三人各自秘密投票，选择“合作”或“背叛”】
【2. 投票结束后，根据双方队伍的投票组合计算收益】
【收益表：】
【若红队选择合作的人数 ≥ 蓝队选择合作的人数：红队每人获得200筹码，蓝队每人失去200筹码】
【若红队选择合作的人数 ＜ 蓝队选择合作的人数：红队每人失去200筹码，蓝队每人获得200筹码】
【特殊：若双方选择合作的人数相同，则所有玩家失去100筹码】
【投票时间：3分钟】
【讨论时间：2分钟（仅限队内）】
规则显示完毕的瞬间，江述的扶手屏幕上出现了投票界面：两个选项，“合作”和“背叛”，下方有三分钟倒计时。
“经典的囚徒困境变体，但变成了团队对抗。”徐景深立刻分析，“通常的囚徒困境是个人利益与集体利益冲突，这里变成了团队利益与对手团队的对抗。”
谢知野盯着收益表：“关键是对手会怎么选。如果我们全选合作，对手也全选合作，双方合作人数相同（3=3），那么我们都损失100。如果我们全选背叛，对手也全选背叛，合作人数都是0，也相同，还是都损失100。”
“所以必须预测对手的选择，并做出比他们更多合作或少合作的决定。”江述说，“但这是第一轮，没有任何数据。”
“如果对面是AI，”徐景深思考，“AI的第一轮策略通常是保守的。可能会选择全背叛，因为这是最稳妥的不输策略——最坏情况是双方都背叛，各输100，但不会出
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