賽局理論（Game Theory），或稱博弈論，是研究策略性互動的數學框架——當你的最佳決策取決於他人的行動時，你該如何思考？2020 年，我有幸分別與兩位諾貝爾經濟學獎得主深度交流：2005 年得主 Robert Aumann 教授（希伯來大學）與 2020 年得主 Robert Wilson 教授（史丹佛大學）。這兩場對話為我打開了理解賽局理論的獨特窗口——不是從教科書的公式出發，而是從創造理論的人的思維方式出發。

一、什麼是賽局理論？從分巧克力到國際衝突

賽局理論的核心問題是：在策略性互動中，「理性」的參與者應該如何做出決策？這聽起來抽象，但 Aumann 教授用一個家常故事讓它變得鮮活——他童年時，母親讓弟弟切巧克力、哥哥先選，完美解決了兄弟間的分配爭議。這正是機制設計（mechanism design）的原型：好的制度不靠道德約束，而是透過精心設計的規則，使每個人在追求自身利益時自然達成公平結果。

同樣的邏輯可以放大到國家層面。Aumann 教授在對話中指出，大多數戰爭並非非理性的瘋狂，而是資訊不對稱與信號傳遞失敗的悲劇性後果。他以二戰前的慕尼黑協定為例：張伯倫的綏靖讓希特勒「理性地」推斷西方不會反抗，最終導致了災難。這個分析框架至今仍是理解國際關係最有力的工具之一。[1]

二、拍賣理論：賽局理論最成功的實踐

如果說 Aumann 的貢獻在於賽局理論的基礎框架，Wilson 教授則展示了賽局理論如何徹底改變現實世界。在與 Wilson 教授的對話中，他坦言自己對拍賣的興趣「完全來自實務」——早期為石油公司設計投標策略時，他發現傳統定價方法無法處理「共同價值」問題（即標的物對所有人價值相同，但資訊不完整），於是開始用賽局理論建模。

這項研究的巔峰是 1990 年代美國 FCC 頻譜拍賣。Wilson 與 Milgrom 設計的「同步多回合拍賣」（SMRA）讓政府在公平透明的機制下，將無線頻譜分配給最能創造價值的企業，為美國財政帶來數百億美元收入，更為全球電信業奠定了基礎。這是賽局理論從象牙塔走向政策實踐最經典的案例。[2]

三、誘因是一切的核心

當我請 Aumann 教授用一個詞概括經濟學與賽局理論的精髓，他的答案毫不猶豫：「Incentives——誘因。」他以社會主義的興衰為例——「各盡所能、各取所需」的理念雖然美好，但當每個人都知道國家會滿足其需求時，努力工作的誘因便消失了。市場經濟之所以有效，正是因為它提供了正確的誘因結構。

Wilson 教授的拍賣設計也是誘因原則的體現。一個好的拍賣機制必須讓參與者有誘因真實反映自己的估價，而非策略性地壓低出價。這正是為什麼 Wilson 提出「價格發現」概念如此重要——當市場參與者都誠實報價時，價格才能反映真實的供需關係。

這一洞見對政策設計的啟發極為深遠：好的政策不是靠禁令與處罰，而是透過精心設計的誘因結構，讓市場參與者「自願」做出符合公共利益的選擇。這直接影響了我後來在金融科技監管領域的研究取向——從「命令與控制」轉向監管沙盒等誘因相容的制度設計。[3]

四、AI 時代的賽局思維

在與 Aumann 教授的對話中，最具前瞻性的段落是關於人工智慧。他提出一個精闢的觀點：如果理性決策的品質取決於資訊品質，而 AI 能突破人類認知的局限性、提供更全面準確的資訊，那麼 AI 便能從根本上提升人類決策的理性程度。

這段分析在今天看來更加深刻。隨著大型語言模型（LLM）與生成式 AI 的爆發，賽局理論正面臨新的挑戰：當 AI 代理人代替人類進行策略性互動時，均衡概念是否需要重新定義？當演算法可以在毫秒間分析對手策略時，傳統的「有限理性」假設是否仍然成立？

從 Aumann 的框架來看，AI 不會取代賽局理論，反而會讓它更重要——因為設計 AI 系統的誘因結構（如何讓 AI 代理人的行為符合人類利益）本身就是一個賽局問題。這或許是 21 世紀機制設計最重要的課題。[4]

五、賽局理論的實用啟示

從兩位諾貝爾獎得主的對話中，我提煉出賽局理論對日常決策最實用的三個原則：

  1. 永遠思考對方的誘因——在任何談判、競爭或合作中，首先問自己：對方的目標是什麼？他們面對什麼樣的誘因結構？理解對方的理性，比假設對方非理性更有建設性。
  2. 信號傳遞比言語更有力——Aumann 教授關於戰爭的分析告訴我們，行動比承諾更能傳遞意圖。在商業談判中，展示你的替代方案（BATNA）比口頭威脅更有效。
  3. 設計制度，而非依賴美德——從分巧克力到頻譜拍賣，最好的解決方案不是期待參與者「善良」，而是設計讓自利行為自然產生社會最優結果的機制。

賽局理論不只是學術工具，更是一種思維方式。正如 Aumann 教授所言：「理解誘因，就是理解人類行為的密碼。」[5]

陳弘益教授，日本名古屋大學法學博士。歷任英國劍橋大學研究員暨亞太地區代表、浙江大學國際聯合商學院 MBA 主任暨高管教育主任，為世界銀行、聯合國等國際機構主持跨國政策研究。現帶領超智諮詢，結合商學專業與前沿科技，提供 AI 及量子運算等領域的軟體開發及策略制定服務。策劃全球思想領袖論壇邀集逾 50 位國際領袖、累計觀眾逾 30 萬人次。

References

  1. Aumann, R. J. (2005). War and Peace. Nobel Prize Lecture. nobelprize.org
  2. The Nobel Prize. (2020). Press release: The Prize in Economic Sciences 2020. nobelprize.org
  3. Milgrom, P. (2004). Putting Auction Theory to Work. Cambridge University Press.
  4. Dafoe, A., et al. (2020). Open Problems in Cooperative AI. arXiv preprint arXiv:2012.08630.
  5. Aumann, R. J. & Maschler, M. (1995). Repeated Games with Incomplete Information. MIT Press.
返回洞見