Семинар МЛЭНА: почему люди всё ещё обыгрывают Искусственный Интеллект в стратегических играх

6 марта 2026 года прошел регулярный научный семинар Международной лаборатории экономики нематериальных активов (МЛЭНА). С докладом на тему «Еще не время: люди всё еще сильнее LLM в турнире полковника Блотто» ("Not Yet: Humans Outperform LLMs in a Colonel Blotto Tournament") выступил заведующий научно-учебной лабораторией исследований спорта (ЛИС) и старший научный сотрудник МЛЭНА Дмитрий Дагаев. Работа была подготовлена в соавторстве с младшим научным сотрудником МЛЭНА Егором Ивановым, заведующим МЛЭНА Петром Паршаковым, математиком и популяризатором науки Алексеем Савватеевым и младшим научным сотрудником ЛИС Глебом Васильевым и была посвящена классической теоретико-игровой задаче — игре Полковника Блотто — в контексте современного противостояния человека и больших языковых моделей (БЯМ). Исследование проводится в рамках гранта Российского научного фонда (РНФ) №25-18-00539 "Сравнительный анализ поведения агентов на основе искусственного интеллекта и реальных индивидов в процессе принятия экономических решений".

Актуальность исследования продиктована тем, что во многих сферах искусственный интеллект уже справляется с задачами на уровне человека или даже лучше него. Ученые стремились выяснить, сохраняется ли это превосходство в ситуациях сложного стратегического взаимодействия, где нет единственно верного алгоритма победы. В центре внимания — способность ИИ к глубоким рассуждениям в условиях, когда успех зависит от умения предугадать логику оппонента и эффективно распределить ограниченные ресурсы.

Для сбора данных авторы провели серию турниров по круговой системе, в которых участники соревновались друг с другом, используя стратегии, замаскированные под избирательную кампанию. Каждому игроку требовалось распределить 100 единиц ресурсов между девятью штатами так, чтобы обойти соперника по числу голосов в большинстве из них (Подробнее про турнир можно посмотреть тут -https://idlab.hse.ru/news/1129828404.html). Исследователи сопоставили подходы более 200 человек и нескольких популярных языковых моделей. Результаты показали, что люди стабильно превосходят ИИ. Ученые предположили, что это может быть связано с использованием так называемого k-level reasoning — способности человека просчитывать логику оппонента на несколько уровней вглубь. Эмпирическая проверка подтвердила эту гипотезу: в то время как модели часто выбирали простейшее равномерное распределение или вовсе допускали ошибки в подсчетах, люди применяли гибкие многоуровневые стратегии, сознательно жертвуя одними участками ради победы в других.

Анализ также выявил, что наиболее успешными среди людей оказались участники с бэкграундом в области STEM (естественные науки, технология, инженерия и математика). При этом обнаружился любопытный факт: люди практически не адаптировали свои стратегии под конкретного противника. Несмотря на то что смена состава участников (с людей на нейросети) теоретически требует пересмотра подходов к выбору стратегии, игроки не меняли логику распределения ресурсов, что свидетельствует о том, что участники опирались прежде всего на правила игры, а не на попытки предугадать действия конкретного оппонента, фактически воспринимая ИИ так же, как и конкурентов-людей.

Семинар завершился дискуссией, в которой участники обсуждали возможности улучшения результатов ИИ через уточнение промптов или задание моделям определенных социальных ролей. Подобные предложения рассматриваются как перспективные направления для возможной проверки устойчивости полученных выводов в будущих исследованиях.