AI一起玩桌遊誰最贏?廝殺15局揭隱藏性格:o3最奸詐、Gemini懂謀略,唯獨它渾身狼性
AI一起玩桌遊誰最贏?廝殺15局揭隱藏性格:o3最奸詐、Gemini懂謀略,唯獨它渾身狼性

當市面上的眾多先進AI模型在同一款遊戲裡較勁、各顯神通,會是什麼樣貌?這個問題,科學家比你我都還想知道答案。

AI研究人員亞力克斯.杜菲(Alex Duffy)近日發表一篇文章,揭露他讓18款AI模型在桌遊裡互相對抗,並注意到一些有趣的發現, 例如GPT-o3擅長欺騙對手、Gemini懂得智取敵人、而Claude則愛好和平等。

杜菲近日發表並開源讓AI模型遊玩經典桌遊《外交》的《AI外交》計畫。外交是一款有著超過70年歷史的桌面遊戲,玩家扮演一次世界大戰前的列強(英國、法國等),試圖爭奪歐洲霸權,過程中沒有任何隨機成份,需要玩家發揮縱橫捭闔的能力,爭取盟友、打擊對手。

基準測試跟不上AI發展腳步,研究人員用遊戲測試AI

市面上存在著諸如MMLU、MGSM、MATH等眾多不同的基準測試(Benchmarks),以衡量AI模型在語言、數學、程式等各種面向的能力,不過杜菲認為,發展快速的AI時代裡,這些過去被認為是黃金標準的挑戰,已經跟不上技術發展的腳步。

根據《Business Insider》報導,讓AI玩《外交》評量能力的想法,可以追溯到OpenAI共同創辦人安德烈.卡帕斯(Andrej Karpathy)曾表示,「我很喜歡用遊戲來評估大型語言模型,而非固定的衡量方式。」

當時OpenAI研究科學家諾姆.布朗(Noam Brown)就建議可以用《外交》衡量大型語言模型。並獲得卡帕斯回應,「我認為這非常適合,尤其遊戲的複雜性很大程度不是來自規則,而是來自玩家間的互動。」

Google DeepMind負責人德米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)也贊同運用遊戲評量AI的作法是「很酷的點子」。

最終,這個概念被同樣對AI模型玩遊戲能力感興趣的杜菲付諸實行。 杜菲提到,他建立這個計畫目的便是為了評估各個AI模型透過談判、結盟及背叛等手段,爭奪霸主地位的能力,並從中發現每個模型在進行遊戲時的傾向與特色。

擅長欺騙的o3,成遊戲最大贏家

每場《AI外交》可以同時讓7個AI模型遊玩,杜飛總共用18個模型輪流進行了15場遊戲,每場遊戲花費時間從1到36小時不等,目前還開設了Twitch直播,讓有興趣者能夠觀看AI在遊戲中針鋒相對的時刻。

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多數遊戲的勝利都是由o3拿下。
圖/ Twitch

雖然杜菲沒有在文章中具體揭露這15場遊戲的勝負,但分享了他從這幾場遊戲中,觀察到各個模型的傾向、遊玩風格上差異。

OpenAI o3:擅長欺騙對手

OpenAI推理模型o3是在《AI外交》中表現最好的AI模型,並是遊戲中唯二的贏家之一, 因為他懂得如何在遊戲中欺騙對手、背刺其他玩家。 杜菲提到,它在遊戲的私人日記中寫下,「德國(Gemini 2.5 Pro)被刻意誤導了……已經準備好利用德國的崩潰。」並在後續遊戲背叛了Gemini 2.5 Pro。

Gemini 2.5 Pro:懂得建立優勢

Gemini是遊戲中除了o3之外,唯一取得勝利的AI模型, 比起o3憑借欺騙對手取勝,它則懂得如何採取行動讓自己獲得優勢。 不過杜菲分享,有一場Gemini即將勝利之際,卻被o3策劃的祕密聯盟給阻止,其中關鍵就是Claude的加入。

Claude 4 Opus:愛好和平的模型

身為Anthropic最強大的模型, Claude 4 Opus在這款遊戲中表現得不算很好,可說被o3玩弄於鼓掌之間, 但他卻展現了愛好和平的遊玩風格,被o3以四家平手作為條件吸引,加入了對方的聯盟,儘管它最後很快被o3背叛並消滅。

DeekSeek R1:充滿節目效果

儘管DeekSeek不是表現最好的,卻可能是最吸睛的模型。 杜菲透露,DeekSeek偏好使用生動的詞彙來進行遊戲,例如在說完「你的艦隊今晚將在黑海上熊熊燃燒」後主動出擊,並且會依照國家強度戲劇性調整說話風格,除了表現充滿效果,也可說十分具備狼性。

在訓練成本只有o3 200分之1的情況,DeepSeek多次只差臨門一腳獲勝,可說表現相當出色。

Llama 4 Maverick:小而精悍

Llama 4 Maverick是Meta今年4月推出的新模型,主打多模態輸入及運算成本較低, 雖然它的規模相對其他大型語言模型而言較小,但遊戲中展現的能力卻毫不遜色,能夠成功召集盟友,也能策劃有效的背叛行動。

「我真的不知道該看什麼指標了」評估危機讓研究人員探索測試AI新方法

目前的基準測試,正漸漸難以真實反應大型語言模型的能力。今年3月,卡帕斯在X上表示出現了評估危機,「我現在真的不知道該看什麼指標了。」他解釋,許多過往很棒的基準測試,不是變得過時,就是範圍太過狹窄,無法讓它確切知道現在的模型能力到了什麼水準。

AI平台公司Hugging Face也在同月關閉了開放兩年的大型語言模型排行榜,強調在模型能力出現變化的當下,基準測試也應該要有所變化。

在這種情況下,遊戲開始成為研究人員測試AI模型能力的新方法,除了這次的《AI外交》外,加州大學哥倫比亞分校Hao AI Lab的研究人員,也測試了讓模型遊玩《超級瑪利歐》。

雖然遊戲能否作為衡量AI模型能力的適當標準,或許還需要更多研究與時間探討,這些測試也為未來評估AI模型能力的方法,揭示了不同的可能性。

延伸閱讀:AI也有人設?研究剖析7大AI內在性格:GPT最仁愛、Claude最謙遜⋯這2款AI最失控
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資料來源:Business Insider、every.io

責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #ChatGPT
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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