韩关潮赴加州理工学院与多学科团队深度对话 求解AI治理与多智能体最优停止前沿命题
——双方就人类认知影响、理论成果转化及常态化交流机制达成系列共识
9月26日,应加州理工学院相关学者邀请,纬博海外投资集团合伙人、WIL SPACE首席技术官、WIL二代创业研究院院长韩关潮赴位于洛杉矶的加州理工学院开展线下学术交流,与人文与社会科学部博士研究生Pham Nghia Tran,物理学教授Nai-Chang Yeh,化学工程系Dick and Barbara Dickinson讲席教授Zhen-Gang Wang,商业经济学教授Jean-Laurent Rosenthal,物理学教授Jason F. Alicea,应用物理Minnich Lab的Yifei Yan,人文与社会科学部学者Zhenlin Kang,政治科学教授Mike Alvarez,行为经济学与神经经济学教授Colin Camerer,原加州理工学院教授、现普林斯顿大学教授Thomas M. Hutchcroft,以及加州理工学院博士JP Jan等学者,围绕多智能体最优停止、AI治理框架、人类认知影响及跨学科理论成果转化等重大议题展开深度对话。双方就联合研究课题、案例共建及常态化交流机制达成初步共识。
多智能体最优停止:从数学前沿到产业应用
Pham Nghia Tran是加州理工学院人文与社会科学部博士研究生,其研究题目“Optimal stopping problems with multiple agents”聚焦多个智能体在不确定环境下何时停止行动以最大化收益或最小化成本,融合博弈论、随机控制与微观经济学,是当前国际学术界关注的前沿交叉方向。在合作型设定下,多个智能体需寻找使集体收益最大化的帕累托最优停止时间;在非合作型设定下,需通过纳什均衡、Dynkin博弈等工具分析各方停止策略。针对大规模智能体场景,双方还探讨了平均场博弈与平均场最优停止在降低计算复杂度方面的应用潜力。双方一致认为,Pham Nghia Tran的研究为产业实践提供了严谨的数学框架,而韩关潮的实践为理论提供了真实世界的问题定义、约束条件与应用场景,二者具有高度互补性。
AI治理与认知影响:一场必须回应的时代命题
交流期间,韩关潮与加州理工学院博士JP Jan就“人工智能对人类认知的长期影响”进行专题研讨。JP Jan结合自身从重度依赖AI进行编码与计算,转向有意识减少AI使用、恢复主动思考的亲身经历指出,AI工具在提升效率的同时,可能对批判性思维、独立分析能力产生深层负面影响。双方形成重要共识:在AI加速渗透法律、金融、科研与教育的背景下,主动的人类思考比简单应用AI工具更具战略价值;如何保持人的认知主体性,应成为全球AI治理与教育体系设计的核心议题。韩关潮强调,AI不应替代人的判断,而应服务于人的判断。他提出,AI系统的“停止规则”“行为边界”与“认知影响评估”,应纳入未来AI治理框架的基础设施层。
跨学科连接:从政治科学到LLM行为实验
交流中,加州理工学院政治科学教授Mike Alvarez、行为经济学与神经经济学教授Colin Camerer的研究方向受到重点关注。韩关潮表示,这些方向与其正在推进的AI治理、法律科技和跨境数据商业化高度相关,双方探讨了未来在LLM行为实验、AI社会影响测量、算法治理与合规评估等方面开展实质性合作的可能性。此外,韩关潮还与加州理工学院物理学教授Nai-Chang Yeh、化学工程系Dick and Barbara Dickinson讲席教授Zhen-Gang Wang、商业经济学教授Jean-Laurent Rosenthal、物理学教授Jason F. Alicea、应用物理Minnich Lab的Yifei Yan,以及原加州理工学院教授、现普林斯顿大学教授Thomas M. Hutchcroft等建立联系。各方分别就AI基础设施、计算材料、跨学科合作路径等提出建议。
双方表示,将保持学术与产业界的高层对话,探索联合研究、案例共建、线上研讨和成果转化等合作形式。此次交流是韩关潮推动“法律—AI—金融—治理”跨领域协同的又一重要实践,也是中国产业界与全球顶尖学术机构在前沿交叉领域深化对话的积极尝试。下一步,相关方将围绕具体课题保持对接,推动前沿理论在合规、金融、AI治理与认知科学等场景中落地。
（来源：财新闻）
