零和博弈、社会与 AI —— 覆水难收

前言

我感觉好几个月之前我就想写一篇类似的文章，但是由于各种原因，一直迟迟没有动笔。或许是觉得大脑里的想法太多，过于庞大但又很混乱，没法形成系统的文字，亦或是缺少一个契机，不知道该从何下手去分析。

这篇文章，一开始我是想用 AI 辅助思考来写的，但是想了想，最后还是打算纯自己手写，不加任何 AI 的想法或者文字。实际上，我运营的这个 SkyBlog 大部分内容都是我一个字一个字敲出来的，有时候可能 AI 生成的确实很快很好，但那不是我给大家呈现的内容，哪怕是只有自己看，也没那么有感觉。

这两天受邀参加了 2026 全国大学生数学建模竞赛，我感觉我从中学到的最多的东西，不是数学建模（当然学到了一点数学建模吧），而是对 AI 工具高强度的使用。这比赛我从小学开始的时候看“超级数学建模”的微信公众号就有关注了，上大学之后，大二的时候参加过一次，但是那时候可能配合不太好，数据题也无从下手，最后连省奖都没混到。但这一次我觉得还算是比较认真，从开赛一直到结束，基本上大部分时间都在搞这个比赛，选题、解析、想法、实现、实验、论文什么的。

在参加比赛的过程中，我再次体会到了零和博弈带来的焦虑和恐惧感，再加上之前上大学两年对 AI 的一些理解和思考，深有感触，故撰写此文。文笔不佳，逻辑有不严密之处，请读者包涵。

这篇文章可能会持续更新，但具体能写多少其实我现在心理也没个底。

零和博弈

首先，我们来看看零和博弈的定义：

“零和博弈，又称零和游戏或零和赛局（英语：Zero-sum game），源自于博弈论，属非合作博弈，其与非零和博弈为相对概念。零和博弈表示所有博弈方的利益之和为零，即一方有收入，他方必有所失。”

——Wikipedia

核心其实就是第二句话，“所有博弈方的利益之和为零，即一方有收入，他方必有所失。”这里其实收益之和为零并不是真正的所有人都没有收益，更多情况下是，总的收益是固定的，一方所得另一方必所失，可以举几个简单的例子：

赌博（德州扑克、麻将等）：最经典的零和博弈，一开始奖池是空的，每个人入场提供利益，然后只要有人获得利益，就必然有人失去对应的利益。
高考：如果假设每个学校在各个省份录取人数固定不变的话，对于个人来说就是零和博弈，因为有人分数高排名往前，就意味着有很多人排名会往后掉，但实际情况略微复杂，考虑到扩招以及人数样本极其庞大，大部分时候可以视作非零和博弈。从全国视角来看，不同省份的博弈竞争力度相差其实也很大，这里不方便展开。
本科绩点：这里要分为两种，一种是内地大部分大学采取的绝对分制度，其实是典型的非零和博弈，因为大家只需要通过考试或者都拿到 90 分以上，那么就能获得对应的绩点；另一种是类似于港中深这种拉 curve 的学校，那么就是类似于高考的近似零和博弈，甚至在个人体验中，有出现 98/100 分但只能拿到 A- 的情况，所以我认为很多时候是强零和博弈。
正常贸易：比如你有苹果，我有橘子，而你想要橘子，我想要苹果，那么这个时候进行交易，互换双方的物品，这时候其实双方都获得了欲望的满足，即可以理解为获得了利益，那么这种时候是典型的非零和博弈。

博弈发生在我们生活的每一个角落，由上面的例子其实也能看出，零和博弈大部分时候在涉及到竞争、排名的时候出现，而非零和博弈则常常位于考级、交易等地方（其实有时候考级是赋分制，具有零和博弈色彩，有时候又是纯绝对分制，不具有零和博弈色彩，具体得看制定等级的委员会），而产生强烈竞争的地方往往是总利益不变或者是利益增加速度赶不上竞争者数量增加的速度。

中国现在的社会正处以一种具有强烈零和博弈色彩，但本质上是资源分配不均的时期。在《小岛经济学：鱼、美元和经济的故事》一书中，用生动形象的例子解释了什么是经济，其实本质上就是生产力和利益的交换。从书上的例子来看，一个正常发展的社会，我觉得应该是正和博弈的，就是虽然大家都在博弈但是，在竞争的过程中是会有产生利益而且让更多人受益的一个选项，这样整体上才能促进社会经济发展。根据维基百科，利益是受客观规律制约的，为了满足生存和发展而产生的，人们对于一定对象的各种客观需求。大部分情况下我们会认为钱是利益，但这只是最表象的，因为钱表示的是你掌握的一种生产能力，以及用来更别人交换的工具，它可以满足人的食欲、社交欲、权力欲甚至是性欲，而且人类自身通过寻找满足欲望的过程其实就是底层代码，大部分人是根本没法改变的。有些时候，名誉、排名什么的也是利益，就是任何能满足需求的东西。那么，为了满足这个需求，人类就会开始寻找手段，逐渐利用不良手段来获得利益。

几乎所有人都是自私的，站在这个出发点上去分析，其实社会上的大部分行为都可以得到较好的解释。然而在生产力趋于饱和的时候，我们产生的“经济”总量就会趋向稳定，那么这个时候就会出现零和博弈，有人获得更多利益的同时就一定会有人获得更少的利益，来维持总量的平衡。在加上我上面说的不择手段，其实就能很好得解释现在为什么 AI 发展浪潮如此迅猛而且势头依旧在增长。

准确的来看，我们可以将这种社会竞争理解为半零和博弈，即处于零和博弈和纯非零和博弈之间的一种特殊情景。在半零和博弈中，部分资源利益是固定且具对抗性的，但同时存在增量空间或可变因素，导致各方总收益加和既不完全为零，也不是完全不受限制的共赢。感觉非常适合描述现在的情形：增量空间有限的社会，其实是有办法通过合作、技术或者外部环境扩张来增加总体收益的可能，但这种道路上充斥着你死我活的竞争，导致很容易出现赢者通吃的局面。

AI 的发展

其实这个模型应该不止能用在现在 AI 发展的事情上，但是我觉得 AI 的发展应该是目前最有代表性而且最有讨论价值的事情。

人工智能这个概念其实几十年前就有人提出来了，但是前面的发展大部分都是比较画饼和空虚的，或者说远远没有达到大部分人对它的期待。在我印象里，直到我高中的时候 ChatGPT 横空出世，之前其实都没有多少人热衷于讨论相关的事情。

ChatGPT 的出现我觉得是标志着人类正式进入 LLM 时代的里程碑，自此之后中国和美国的 AI 竞争就没有停下来过，而且其研究的加速度还在增加，人类似乎真的找到了进入未来全智能时代的钥匙一般，不停地、疯狂地去做相关研究。据我上大学以来的观察，其实很多教授和博士生一开始根本不是做 AI / 泛 AI 方向的，但是这两年都是因为这个”好发论文”，“能做出研究”就加入了 LLM / agent 等等泛 AI 领域大军，有些是结合本来做了几十年的方向，有些干脆不演了，直接大大方方搞人工智能、机器学习之类的。

为什么会出现这种情况呢？现在甚至会给所有人隐约有一种覆水难收的感觉，我觉得这种现象其实很有意思，它反映的不只是人类对科技进步的渴望，我觉得更都得是对生产工具的掌握。纵观整个人类发展史，每一次生产工具的更新都对生产力造成了极大的改变，然后引发一次经济的飞升。我希望现在的 AI 发展也能有同样的效果，但在真正实现大部分人的经济提升之前，一定是会有一段腥风血雨的转型期，也就是当下。

我们或许能感受到，当越来越多的人加入 AI 研究大军，当社会上甚至很多底层的人都知道并且讨论这些事情，当你每天早上起来打开社交软件都能看到什么新的模型发布、什么跑出了 SOTA、什么 agent 又能替代什么事情的时候，这个 AI 发展真的在步入高潮。但这玩意其实就跟股票市场一样，涨的时候所有人都知道在涨，但几乎所有人都不知道它会涨到什么程度，会在哪个时间节点到高峰甚至开始下跌。现在大家面临的就是这样一个问题，而且这个东西是会不断迭代的。

一开始 LLM 这个东西刚出来的时候，其实感觉也只是很笨的聊天机器，你跟它稍微说点专业的内容就能感觉到幻觉极其严重，到后来，感觉是一年的 AI，已经能秒杀大部分很普通的程序员，来代替一些枯燥无谓的生活，其准确率虽然不能说是 100%，但是拿来应付大部分的社会工作其实是没问题的，那个时候哦我记得我还在打 Codeforces 和算法竞赛，然后我觉得虽然它很强，但是在算法竞赛方面我们普通人能用到的模型其实很多时候还不如我（虽然我也一般般），但你说到现在，这几年过来，很多 AI 已经发展成了非常聪明强力的 agent，算法竞赛这种早就被秒杀了（甚至根据北京大学 Qingyu 的小实验，当下人们能用到的最新模型将很多题目原本以为的最低时间复杂度给爆了，其中很多细节人类真的没法观察出来），以及 OpenAI 用自研内部模型解决了千禧年问题 NS 方程（当然这个事情有很大争议，据说是窃取别人的成果，这个我也没详细调查），还有现在几乎所有程序员都在使用的 Claude Code, Codex 等工具。我们真的能切身感受到这个东西的发展势头它已经压不住了。

人们或许会画饼、会口嗨，但是人们对于自己手里的钱可不会乱丢到什么地方，毕竟大部分人都是自己一点一点赚起来的，自己的这点钱直接代表着过去的努力和机遇。然而，在 2026 年 4 月初到 6 月初，两个月的时间，美股纳斯达克科技指数就是涨了 33%，而且是非常凶猛的趋势，虽然 6 月到 9 月这段时间有所稳定和波动，但依旧在历史最高点附近。以及关于这些 coding agent,人们愿意花每个月 20 美刀起（有些人花 100 美刀甚至更多）来投入到一个有明显限额的模型中，说明人们还是愿意对此拥有一定的信任，不管是投资也好、工具也好，能把钱从人们的钱包里掏出来的，那至少一定是一个看起来“还行”的东西。

有人说，那发展这么迅速，这种压不住的势头最后势必会引发一系列的问题，其实现在已经有些体现了，就连代表人类最顶尖的很多科研都在被 AI “入侵”。很多博士生本来其实是能自己做出来研究的，但是现在对 AI 的依赖完全无法想象，公司里的程序员我估计也没几个自己敲代码的了，而且这种东西只要出来了，就没办法再回去了，现在是 vibe coding,也没人知道以后会是什么 coding,反正不可能回到古法手敲代码的时代了。还有人觉得，那既然知道 AI 的研究会进入一种不可逆甚至对人类造成很多伤害的地步，那为什么还要继续，不停下来呢？这其实就牵扯到了很多人的利益问题。

人与人的竞争中，总会有胜利和失败，胜利意味着声誉和钱，那么在 AI 这种极具挑战性的事情上，所有人都在尝试分这块不知道有多大的蛋糕，而且回想起来前两年国内的“外卖大战”，就能想到其实顶层资本家对于想要获取更多利益甚至垄断的渴望。他们会利用给人们短暂的好处，来换取用户和声誉，然后这种传播有时候是指数级的，带来的财富也是。

我可以明确的说，AI 的发展是不可逆的，而且对于这种没有上界的函数，几乎是没法预测它接下来所能具有的能力的，比如说，总有一天 AI 会取代人类所有工作，但是那一天是哪一天，目前没有人知道（至少我们这些拥有普通信息的人肯定是不知道的，处于人类社会顶尖的人或许会有所想法，但也不能随便公之于众，信息差太重要了），有可能是明天，有可能是十年后，一百年后。

哪怕是人类最引以为傲的科研界，这两天 NeurlIPS 2026 中稿结果公布，我感觉是挺震惊的： 2023 年还是投稿 12343 篇，中了 3218 篇，到了 2025 年已经是投稿 21575 篇，中了 5290 篇，今年直接投了 30709 篇，中了 7900 篇。我觉得这是一个极强的信号，哪怕它是机器学习顶会而且这两年机器学习爆火，也不意味着它能随便在两三年内多出一倍的会议稿件。说真的，有相当一部分的贡献来自于 ChatGPT / Codex 和 Claude，这些 Agent AI 对于科研界，尤其是计算机科学（其他领域其实也差不多）的冲击是极大的，甚至我都不敢想象现在 GPT-6 Astra 横空出世，大部分人只需要花 20 刀即可体验，200 刀即可放心使用的情况下，这种传统知识性质的工作到底该如何进行下去。

这种不可逆的 AI 发展最终必定会出现一个节点，就是产出人类完全无法理解的内容，然后继续加速推动科技的发展。小时候喜欢看科幻小说，想象未来的场景，很多时候觉得那种什么飞船什么高科技是完全没法实现的，但我觉得现在我真说不清楚这种东西的突破时间了，尤其是一些理论的东西，能快速验证，有时候真的想拦都拦不住。