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DeepMind的研究人员训练了一个人工智能系统，该系统能在一款在线游戏中找到分配公共资金的流行政策，但他们也对“人工智能政府”发出警告。

一个“民主”的人工智能系统已经学会了如何制定最受欢迎的政策，在玩网络游戏的人之间重新分配公共资金。

英国人工智能公司DeepMind的拉斐尔?科斯特(Raphael Koster)表示:“完结小说排行人类面临的许多问题不仅仅是技术问题，还需要我们为了更大的利益在社会和经济中进行协调。”“要让人工智能能够提供帮助，它需要直接学习人类的价值观。”

建材卖场DeepMind团队训练其人工智能向400辽源美食0多人学习，并在一个四人在线经济游戏中进行计算机模拟。在这个游戏中，玩家一开始有不同数量的钱，必须决定贡献多少来帮助发展一个公共基金池，最终获得一部分作为回报。球员们还投票选出了他们最喜欢的发放公共资金的政策。

人工智能在这次训练后制定的政策，通常试图通过自行车品牌根据每个玩家贡献的启动资金的多少重新分配公共资金，来减少玩家之间的财富差距。它还鼓励玩家“搭便车”，除非他们贡献出大约一什么网络电话最便宜半的启动资金，否则玩家几乎不会得到任何回报。

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这种由人工智能设计的政策从人类玩家那里赢得了更多的选票，而不是“平等主义”的方法，即平均分配资金，不管每个人贡献了多少，或“自由主义”的方法，根据每个人的贡献占公共资金的比例分发资金。

DeepMind的克里斯托弗?萨默菲尔德(Christopher Summerfield)表示:“我们感到惊讶的一件事是，人工智能学会了一种反映不同政治立场的混合观点的政策。”

当一开始玩家之间的不平等程度最高时，“自由平等主义”政策——根据每个玩家贡献的启动资金的比例重新分配资金，但不阻止搭便车的人——被证明与人工智能的提议一样受欢迎，在一场正面交锋中获得了超过50%的投票份额。

DeepMind的研究人员警告称，他们的工作并不代表“人工智能政府”的配方。他们表示，他们不打算为决策开发人工智能工具。

英国约克大学的安妮特·齐默尔曼(Annette 法国洗发水Zimmermann)表示，这也可能是好事，因为与一些初学者买什么吉他人已经提出的建议相比，人工智能的建议并不一定是独特的。齐默尔曼还警告说，不要把民主狭隘地视为寻找最受欢迎政策的“偏好满足”系统。

齐默尔曼说:“民主不仅仅是胜利，不仅仅是让你最喜欢的政策得到最好的执行——它是创造一个过程，在这个过程中，公民可以平等地相互接触和皮草怎么搭配商议。”

DeepMind的研究人员确实提出了对人工智能驱动的“多数人暴政”的担忧，在这种情况下，少删除工具数群体的需求被忽视了。但哈佛大学的马赛厄斯·瑞瑟(Mathias Risse)表示，政治学家并不担心这一点。他说，现代民主国家面临金恩荣着一个更大的问题，即“多数人”被经济精英中的少数人剥夺了权利，并完全退出了政治进程。

不过，瑞斯表示，DeepMind的研究在提供自由平等主义政策方面“令人着迷”。“反正我是自由平等主义阵营的，我觉得这是一个相当令人满意的结果，”他说。

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