Game Theory trong thời đại AI: Khi máy móc tham gia vào "trò chơi"

Game theory (lý thuyết trò chơi) là một ngành toán học nghiên cứu các tình huống chiến lược, nơi thành công của một người phụ thuộc vào quyết định của người khác.

Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên phổ biến và mạnh mẽ, các nguyên lý của Game Theory đang được viết lại. Làm thế nào để hiểu và điều hướng trong một thế giới nơi không chỉ con người, mà cả AI cũng đang "chơi trò chơi"?

Khái niệm cơ bản

Game theory nghiên cứu cách mọi người ra quyết định khi kết quả không chỉ phụ thuộc vào quyết định của họ mà còn phụ thuộc vào quyết định của người khác. Tưởng tượng như một ván cờ vua, kết quả của bạn phụ thuộc vào nước đi của cả bạn và đối thủ.

Ví dụ đơn giản: Trò chơi "Kéo Búa Bao"

Trong trò Kéo Búa Bao, mỗi người chơi có 3 lựa chọn: Kéo, Búa, hoặc Bao. Kết quả phụ thuộc vào lựa chọn của cả hai:

• Kéo thắng Bao

• Búa thắng Kéo

• Bao thắng Búa

Không ai biết đối thủ sẽ chọn gì, nhưng mọi người đều muốn thắng. Đây chính là một ví dụ về game theory.

Thế Cân Bằng Nash (Nash Equilibrium)

Thế cân bằng Nash là một khái niệm cốt lõi trong lý thuyết trò chơi, được đặt theo tên của nhà toán học John Nash (người từng được giới thiệu trong bộ phim "A Beautiful Mind").

Định nghĩa cơ bản

Một thế cân bằng Nash là tình huống mà tất cả người chơi đều đã chọn chiến lược tối ưu cho mình, dựa trên chiến lược của những người khác. Khi đạt được thế cân bằng Nash:

• Không ai có động lực để thay đổi chiến lược của mình một cách đơn phương

• Mỗi người đã chọn chiến lược tốt nhất mà họ có thể, với điều kiện biết chiến lược của người khác

Ví dụ minh họa: Thế tiến thoái lưỡng nan của tù nhân

Đây là ví dụ kinh điển về thế cân bằng Nash:

Hai tù nhân bị giam riêng biệt, không thể giao tiếp với nhau. Mỗi người có hai lựa chọn: im lặng hoặc khai báo tố cáo người kia. Hình phạt tùy thuộc vào lựa chọn của cả hai:

• Nếu cả hai im lặng: mỗi người bị 1 năm tù

• Nếu cả hai tố cáo nhau: mỗi người bị 3 năm tù

• Nếu một người tố cáo, người kia im lặng: người tố cáo được tự do, người im lặng bị 5 năm tù

Phân tích:

• Nếu tù nhân A im lặng: tù nhân B sẽ có lợi hơn nếu tố cáo (được tự do thay vì 1 năm tù)

• Nếu tù nhân A tố cáo: tù nhân B vẫn có lợi hơn nếu tố cáo (3 năm tù thay vì 5 năm)

Vì vậy, bất kể tù nhân A làm gì, chiến lược tốt nhất của tù nhân B là tố cáo. Tương tự, chiến lược tốt nhất của tù nhân A cũng là tố cáo.

=> Thế cân bằng Nash là khi cả hai đều tố cáo, dù kết quả này không tối ưu cho cả hai (cả hai bị 3 năm tù, trong khi nếu cùng im lặng thì chỉ bị 1 năm).

Ví dụ thực tế hàng ngày

1. Tắc đường giờ cao điểm:

   • Mọi người đều chọn lái xe đi làm vào cùng giờ

   • Kết quả là tắc đường, nhưng không ai muốn đi sớm hơn hoặc muộn hơn vì lý do riêng

   • Đây là thế cân bằng, dù không lý tưởng cho ai

2. Chiến tranh giá cả:

   • Các cửa hàng cạnh tranh liên tục giảm giá để thu hút khách hàng

   • Cuối cùng họ đạt đến mức giá mà không ai muốn giảm thêm vì sẽ lỗ

   • Đó là thế cân bằng Nash, dù lợi nhuận của tất cả đều thấp hơn

Đặc điểm quan trọng

1. Thế cân bằng Nash không nhất thiết mang lại kết quả tốt nhất cho tất cả, mà chỉ là tình huống mà không ai có động lực để thay đổi một cách đơn phương.

2. Một trò chơi có thể có nhiều thế cân bằng Nash hoặc không có thế cân bằng nào.

3. Hiểu về thế cân bằng Nash giúp chúng ta nhận ra tại sao đôi khi con người đưa ra những quyết định có vẻ không tối ưu nếu nhìn từ góc độ tập thể, nhưng lại là hợp lý từ góc độ cá nhân.

Ứng dụng thực tế

Game theory giúp giải thích nhiều hiện tượng trong:

• Kinh tế: cạnh tranh giữa các công ty

• Chính trị: đàm phán, bầu cử

• Sinh học: sự tiến hóa và hành vi động vật

• Đời sống hàng ngày: từ mặc cả khi mua hàng đến quyết định trong nhóm bạn

Game theory giúp chúng ta hiểu cách suy nghĩ chiến lược và đưa ra quyết định tốt hơn trong các tình huống tương tác với người khác.

Những thay đổi cơ bản khi AI tham gia vào "game theory”

1. Từ lý tính giới hạn đến siêu lý tính (From bounded rationality to super-rationality)

Con người thường đưa ra quyết định dưới ảnh hưởng của cảm xúc, thành kiến và thông tin không đầy đủ - điều mà các nhà kinh tế học gọi là "lý tính giới hạn" (bounded rationality). AI, ngược lại, có thể:

• Phân tích lượng dữ liệu khổng lồ

• Tính toán hàng triệu kịch bản có thể xảy ra

• Đưa ra quyết định không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc

Ví dụ thực tế: Trong giao dịch chứng khoán, các thuật toán AI có thể phân tích hàng nghìn yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trong tích tắc và đưa ra quyết định mua/bán tối ưu hơn nhiều so với trader con người.

2. Khi AI trở thành "đối thủ" và "đồng minh"

Trong một hệ sinh thái có sự tham gia của AI, các "trò chơi" trở nên phức tạp hơn nhiều:

• AI đối đầu AI: Thuật toán định giá của các sàn thương mại điện tử cạnh tranh nhau. Ví dụ sàn Shopee recommend sản phẩm tốt hơn Tiki thì users sẽ chi mạnh tiền hơn khi dùng Shopee.

• Con người đối đầu AI: Cuộc đua giữa marketer con người và thuật toán phát hiện quảng cáo.
  Người làm marketing sử dụng các biến thể từ khóa như "v.a.c.c.i.n.e" thay vì "vaccine" để tránh các bộ lọc về nội dung y tế nhạy cảm. Đáp lại, thuật toán AI được huấn luyện để nhận diện cả các biến thể này.

• Con người + AI đối đầu Con người + AI: Các đội kết hợp giữa người và máy trong nhiều lĩnh vực.
  Ví dụ thực tế: Quỹ Bridgewater Associates của Ray Dalio sử dụng "PriOS" - hệ thống AI hỗ trợ ra quyết định, nhưng quyết định cuối cùng vẫn do con người đưa ra dựa trên dữ liệu và phân tích của AI

Hệ quả quan trọng: Những người hiểu cả Game Theory lẫn AI sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội trong thế giới mới.

3. Thế cân bằng Nash trong kỷ nguyên AI

Thế cân bằng Nash - khái niệm cốt lõi trong Game Theory - cũng đang được định nghĩa lại. Khi AI tham gia, chúng ta thấy:

• Các thế cân bằng được tìm ra nhanh hơn và chính xác hơn

• Xuất hiện những thế cân bằng mới mà con người khó có thể phát hiện

• Khả năng dự đoán và tối ưu hóa chiến lược vượt xa khả năng của con người

Ví dụ thực tế: Uber, Grab, và Lyft đã tạo ra một mô hình định giá động (dynamic pricing) dựa trên AI với những đặc điểm thế cân bằng Nash độc đáo:

• Hệ sinh thái 3 bên: Thuật toán AI cân bằng lợi ích của hành khách, tài xế và nền tảng trong thời gian thực.

• Tách biệt thông tin: Không bên nào (tài xế/hành khách) có thông tin đầy đủ về thuật toán định giá, nhưng cả hai bên đều thích nghi với chiến lược tối ưu:

  • Tài xế học cách dự đoán và di chuyển đến các khu vực có nhu cầu cao

  • Hành khách học cách đặt xe vào thời điểm ít cao điểm

    

• Thử nghiệm thực tế: Nghiên cứu năm 2021 tại MIT phân tích 17 triệu chuyến đi Uber/Lyft cho thấy sau khoảng 8 tháng, tài xế và hành khách đạt đến trạng thái cân bằng mới - nơi hành vi của họ có thể dự đoán được và ổn định.

• AI thúc đẩy cân bằng nhanh hơn: Thuật toán học máy liên tục điều chỉnh giá và phân bổ tài xế để đạt điểm cân bằng nhanh hơn những gì thị trường truyền thống có thể làm - một khả năng độc đáo của "trò chơi có sự tham gia của AI"..

AI Game Theory trong các lĩnh vực cụ thể

1. Kinh doanh và Marketing

AI đang biến đổi hoàn toàn cách doanh nghiệp cạnh tranh:

• Định giá động (Dynamic pricing): Các thuật toán AI liên tục điều chỉnh giá dựa trên nhu cầu, hành vi đối thủ và nhiều biến số khác

• Cá nhân hóa siêu việt: AI có thể tạo ra chiến lược marketing riêng biệt cho từng khách hàng

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI có thể dự đoán và điều chỉnh theo hành vi của đối thủ và đối tác

Bài học chiến lược: Doanh nghiệp cần chuyển từ chiến lược tĩnh sang chiến lược động, liên tục điều chỉnh dựa trên phân tích AI về phản ứng của thị trường.

2. An ninh mạng: Cuộc chiến không ngừng nghỉ

An ninh mạng là "trò chơi" Game Theory hoàn hảo giữa người tấn công và người phòng thủ. Với AI:

• Hacker sử dụng AI để tìm lỗ hổng và tự động hóa các cuộc tấn công

• Hệ thống phòng thủ sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa

• Cả hai bên liên tục thích nghi và phát triển chiến lược mới

Tương lai gần: Các hệ thống an ninh mạng sẽ dựa vào Game Theory và AI để dự đoán hành vi của kẻ tấn công và chủ động thay đổi chiến lược phòng thủ, thay vì chỉ phản ứng sau khi bị tấn công.

3. Tự động hóa thương lượng và đàm phán

AI không chỉ hỗ trợ mà còn có thể thay thế con người trong đàm phán:

• Các agent AI có thể đại diện cho bạn trong các cuộc đàm phán trực tuyến

• AI có thể phân tích hàng triệu trường hợp tương tự để tìm chiến lược tối ưu

• Các cuộc đàm phán AI-với-AI có thể diễn ra với tốc độ và quy mô chưa từng có

Ví dụ thực tế: Trong giao dịch bất động sản, AI có thể đại diện cho người mua và người bán, tự động đàm phán để tìm mức giá và điều khoản tối ưu cho cả hai bên.

Một ví dụ khác. Sau này bạn dùng AI để viết 1 ticket support và sẽ nhận được email giải đáp thắc mắc cũng được tạo từ AI.

Những thách thức đạo đức và xã hội

Sự kết hợp giữa Game Theory và AI cũng đặt ra nhiều câu hỏi khó:

1. AI có thể hợp tác hay chỉ cạnh tranh?

Nhiều mô hình Game Theory tập trung vào cạnh tranh, nhưng trong thực tế, hợp tác thường mang lại kết quả tốt hơn. Làm thế nào để chúng ta thiết kế AI:

• Tìm kiếm giải pháp hợp tác khi có thể

• Tránh "cuộc đua xuống đáy" (race to the bottom)

• Tối đa hóa lợi ích chung thay vì lợi ích riêng

Câu hỏi mở: Liệu các hệ thống AI tự học có tự nhiên tiến hóa đến chiến lược hợp tác như con người đã làm qua hàng nghìn năm, hay chúng sẽ mắc kẹt trong các mô hình cạnh tranh tàn khốc?

2. Khi AI trở nên quá mạnh

Nếu AI vượt trội hơn con người trong mọi trò chơi chiến lược:

• Liệu chúng ta có thể bị loại khỏi các quyết định quan trọng?

• Làm thế nào để đảm bảo AI hoạt động vì lợi ích của con người?

• Liệu AI có thể tạo ra các chiến lược quá phức tạp đến mức con người không thể hiểu?

Điểm cần suy ngẫm: Khi chúng ta trao quyền cho AI tham gia vào các "trò chơi" quan trọng, chúng ta cần đảm bảo rằng mục tiêu của AI phải thực sự phù hợp với mục tiêu của con người.

Chuẩn bị cho tương lai: Game Theory + AI

Những ai muốn thành công trong thời đại AI cần hiểu cả hai lĩnh vực này:

1. Phát triển tư duy kết hợp (hybrid thinking)

• Học cách hợp tác với AI thay vì chỉ cạnh tranh

• Hiểu khi nào nên tin tưởng AI và khi nào cần can thiệp

• Kết hợp trực giác con người với phân tích của máy móc

2. Thiết kế hệ thống có trách nhiệm

• Tạo ra các hệ thống AI vừa cạnh tranh hiệu quả vừa có đạo đức

• Đảm bảo rằng "các quy tắc của trò chơi" công bằng cho tất cả

• Xây dựng các cơ chế giám sát để ngăn chặn hậu quả không mong muốn

3. Chuẩn bị cho các "siêu trò chơi" (super-games)

Trong tương lai, nhiều quyết định sẽ diễn ra trong các hệ thống phức tạp với nhiều tầng tương tác:

• Con người đưa ra mục tiêu chiến lược

• AI xác định chiến thuật tối ưu

• Nhiều hệ thống AI tương tác với nhau

• Kết quả được đánh giá và điều chỉnh liên tục

Lời khuyên thực tế: Bắt đầu học cả Game Theory và AI ngay từ bây giờ. Những người hiểu cả hai lĩnh vực này sẽ có lợi thế không thể phủ nhận trong thế giới mới.

Kết luận: Viết lại luật chơi

Game Theory trong kỷ nguyên AI không chỉ là sự tiến hóa mà còn là một cuộc cách mạng. Chúng ta đang chứng kiến sự ra đời của "luật chơi" mới, nơi con người và máy móc cùng tham gia vào các "trò chơi" chiến lược phức tạp chưa từng có.

Những người hiểu được sự kết hợp này sẽ không chỉ thành công trong các trò chơi đã có mà còn có thể tạo ra những trò chơi hoàn toàn mới - những trò chơi mà họ có lợi thế vượt trội."