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。

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資料來源:Business Insiderevery.io

責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #ChatGPT
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看見自己,也掌握世代:CUBE App以「年度回顧」讓你的金融軌跡清楚現形
看見自己,也掌握世代:CUBE App以「年度回顧」讓你的金融軌跡清楚現形

多數金融 App 的年度回顧,往往停留在帳戶餘額、消費金額與投資績效的彙整,資訊清楚卻難以留下記憶點。為讓數據真正產生意義,國泰世華選擇從使用者體驗出發,以扎實的數據基礎結合視覺與敘事設計,連續五年推出 CUBE App「個人年度回顧」。

「個人年度回顧」整合超過百項用戶數據,涵蓋帳戶變化、消費總額與分類、信用卡刷卡時段偏好、基金申購、台股定期定額紀錄,甚至納入跨年度趨勢比較,用戶可以看見自己在不同時間軸的改變,將金融行為轉化為一段可以被閱讀、被分享的個人故事。

今年,國泰世華 CUBE App 進一步以「萬花筒」為視覺概念,將用戶一整年的消費、投資、存款與換匯等金融足跡,轉化為千億種可能組合的動態畫面,每一位用戶都有專屬於己的精采金融生活,此外,系統會將從這段歷程萃取出三個年度關鍵字,為一整年下註解,讓理財不僅是計算結果,而是展現自我生活型態的精彩演繹。

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國泰世華連續五年推出個人回顧,今年更以「萬花筒」為視覺主軸,將使用者的 2025 年金融軌跡彙整成三個關鍵字,經典演繹使用者生活型態。
圖/ 國泰世華

看見自己,也掌握同齡族群金融行為偏好,年度回顧展讓理財更有感

連續五年深耕個人回顧體驗後,國泰世華 CUBE App 於今年首度推出「年度回顧展」,將視角從個人延伸到群體,使用者不僅能回顧自己的 2025 金融軌跡,也能一窺同齡世代的消費與金融行為整體輪廓。

年度回顧展以5大年齡層為基礎,延伸出數十種貼近生活的「人生角色」,使用者可在頁面自由切換年齡層,並選擇感興趣的角色,探索不同的理財視角,例如:「MZ世代」、「YOLO 主義者」、「第一桶金新人」、「日本大好き通」、「愛自己第一名」、「天降幸運星」、「新晉巴菲特」、「外幣玩家」、「高年級旅人」,以及低調卻資產穩健的「隱形富豪」,以角色比喻呈現讓用戶可以在比較中更理解自己,也在差異中獲得新的理財靈感。

年度回顧數據後的趨勢洞察

回顧2025年CUBE App用戶整體數據:全年出現一群「破億刷手」、消費集中於生活繳費、百貨購物、旅遊與娛樂,顯示高資產族群的消費行為仍以生活與體驗為核心。在權益使用上,超商、量販店、加油站等高頻通路仍是日常消費的主戰場。至於在投資理財方面,數據顯示基金投資用戶的定期定額扣款時間多落在每月中旬,呈現出穩定且制度化的金融習慣。

值得注意的是,2025 年用戶的數位安全意識也明顯升級。主動開啟 CUBE App「帳戶兩步驟驗證」等安全功能的用戶數成長翻倍,顯示在金融行為數位化加速的同時,用戶也更願意為自身資產安全投入行動。

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國泰世華銀行不僅提供專屬於你的理財故事,更從使用體驗切入,使用者可從CUBE App 首頁(請更新至最新版本)與 LINE 官方帳號等多個入口隨時查看個人年度回顧。
圖/ 國泰世華

掌握年度回饋,讓理財更有方向

國泰世華銀行不僅提供專屬於你的理財故事,更從使用體驗切入:使用者可從CUBE App 首頁(請更新至最新版本)與 LINE 官方帳號等多個入口隨時查看個人年度回顧,享受輕鬆、便捷的金融服務體驗。

即日起至 2026 年 3 月 31 日,只要瀏覽年度回顧並完成問卷填寫,即有望獲得 300 元以上電子禮券,完成回顧後還有機會解鎖個人化優惠券,例如擁有國泰世華帳戶者可享外幣換匯優惠等,對使用者來說,這不只是一次回顧過去的體驗,更是一個啟動新一年理財行動的誘因。

從年度回顧到年度回顧展,可以清楚看到:在高度同質化的金融服務市場中,國泰世華銀行正竭盡所能的結合科技、數據與設計,陪伴用戶在不同人生階段做出更好的金融選擇,以人生的長期夥伴之姿,陪伴你我走向更好的未來。

【本文由國泰世華銀行邀稿】

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