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:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.