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。

ai diplomacy.jpg
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
捷星亞洲7/31停運!不敵廉航同業競爭「裁員500人」停損:對在台2航班有影響嗎?

資料來源:Business Insiderevery.io

責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #ChatGPT
往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓