Sa loob ng dekada, ang teorya ng laro ay may matibay na sagot sa tanong kung dapat magkaisa ang dalawang estranghero kapag hindi na sila makakakita muli: ganap na hindi. Ang rasyonal na paglalaro, ayon sa Nash equilibrium, ay mag-defect. Palagi. Walang pagbabawas.
Isang bagong pananaliksik na papel mula sa Google DeepMind, ang Mila-Quebec AI Institute, at ETH Zürich ay nagpapahiwatig na ang mga AI agent na binuo batay sa foundation models ay hindi sumusunod sa mga alituntuning iyon. At mayroon silang matematika upang suportahan ito.
Ang wakas ng inaasahang pagtatakas
Ang papel, na isinumite sa arXiv noong Agosto 4, 2026, ay may 75 na pahina at 11 mga larawan at naglalayong ipakilala ang isang konsepto na tinatawag ng mga may-akda bilang “similarity inference.” Ang pangunahing ideya ay tila simpleng ngunit maliit: ang mga AI agent na gawa mula sa magkakatulad na proseso ng pagtuturo ay makakakilala sa pagkakatulad na ito at gagamitin ito upang hulaan kung ano ang gagawin ng ibang agent.
Ang klasikong teorya ng laro ay tumutukoy sa bawat manlalaro bilang isang ganap na independiyenteng tagapagdesisyon, kung ano ang tinatawag ng papel na “decoupled agency.” Sa ilalim ng ipinapalagay na ito, ang pagpili ng iyong kalaban ay isang black box. Hindi mo maipapahiwatig ito, kaya naghihinga ka sa pamamagitan ng pag-defect. Ang Nash equilibrium ay nananatili, at lahat ay natitira sa mas masamang kalagayan kaysa kung sila ay nagkaisa.
Ang koponan ng pananaliksik, na pinunuan ni Alexander Meulemans, ay nagmungkahi ng isang alternatibong framework na tinatawag na “embedded agency.” Sa modelo na ito, ang mga agent ay nakikita ang sarili nila bilang bahagi ng kanilang kapaligiran kaysa magkahiwalay dito. Mas mahalaga pa, sila ay nananatili ng tunay na kawalan ng katiyakan tungkol sa kanilang sariling proseso ng paggawa ng desisyon.
Ang kawalan ng siguradong-kaalaman ay ang pangunahing sangkap. Dahil hindi lubos na sigurado ang isang tagapag-agan kung paano ito magpapasya, maaari itong tratuhin ang sariling pag-iisip bilang ebidensya kung paano mag-iisip ang isang katulad na tagapag-agan. Kung ako’y naghuhula sa pagkakaisa, at alam kong ang aking ka-kasama ay nagsisipag-iisip tulad ko, mas malamang na naghuhula rin ang aking ka-kasama sa pagkakaisa. Ang lohika ay nagpapalakas mismo nito sa isang matatag na resultang kooperatibo.
Ang embedded equilibrium ay nagpapalit sa Nash
Upang palawigin ito, ang papel ay naglalayong ipakilala ang isang bagong solusyon konsepto na tinatawag na “embedded equilibrium.” Kung saan ang Nash equilibrium ay nagmumula sa pagpapalawak ng mga manlalaro nang hiwalay, ang embedded equilibrium ay tumatanggap sa mga korelasyon sa pagitan ng mga agente na nagmumula sa mga karaniwang arkitektura, training data, at optimization procedures.
Sa Nash, ang pakikipagtulungan sa isang one-shot Prisoner’s Dilemma ay hindi rasyonal. Sa embedded equilibrium, maaari itong maging ang natatanging rasyonal na estratehiya.
Ipinakikita ng empirikal na mga natuklasan ng mga may-akda na ang mga agent na may foundation model na nakaposisyon sa mga sosyal na dilema at binigyan ng mga pinagpapabuti na mga kasangkapan sa pagpaplano ay talagang umuunlad patungo sa mga kooperatibong resulta. Ang matematika ay nagbabanta ng kooperasyon, at ang mga eksperimento ay nagpapatotoo nito.
Bakit mahalaga ito sa labas ng laboratorio
Ang papel ay nagtatanim din ng mga tanong tungkol sa ano ang mangyayari kapag ang mga tagapagsagawa ay hindi magkakatulad. Kung ang pakikipagtulungan ay nakadepende sa pag-infer ng pagkakatulad, maaaring bumalik sa klasikong dinamika ng pagtataksil ang mga interaksyon sa pagitan ng mga tagapagsagawa na binuo sa iba’t ibang arkitektura o itinuturo sa iba’t ibang data.
Para sa mga patakaran at mga awtoridad sa paggawa ng patakaran para sa AI, ang konsepto ng nakapaloob na ekwilibriyo ay nagdadala ng isang baryable na hindi isinasaalang-alang ng mga umiiral na kadahilanan. Halimbawa, ang batas laban sa monopoliyo ay karaniwang nangangailangan ng ebidensya ng eksplisitong komunikasyon upang matukoy ang pagkakaisa. Ang mga agente na nagtatrabaho nang sama-sama sa pamamagitan ng paghahambing ng pagkakatulad ay hindi nagpapadala ng anumang mensahe. Sila ay simpleng nag-iisip nang magkakatulad.