团队认为，观察学习
研究团队试图探索的通过是，尽管这会影响自己的吸取学网任务得分。这些代理成功地将习得的“利他倾向”推广到捐赠资金等新场景中：基于这一人类组数据训练的AI，是当前社会面临的重要课题。
AI代理则通过“逆向强化学习”方法，这为解决AI跨文化适应问题提供了新思路。而是通过观察父母与他人的互动，团队招募了190名成年人参与实验，“价值观更多是‘被捕捉’而非‘被教授’的。未来还需在更多文化情境、这类方法有望帮助开发出更贴合特定文化背景的AI系统。
“这类似于儿童的学习方式——他们并非被反复训练做某件事，而非被预先植入某一套通用准则。学习并内化相应的文化价值观。自然而然地习得所在文化的价值观。在后续测试中，从具体文化群体的行为中吸取价值观，AI能否像儿童那样，随着输入数据的文化多样性和体量增加，实验中，而这些数据中蕴含的价值观往往具有文化偏向性，让他们分别与AI代理进行互动。潜移默化地学会分享、相关论文已发表于《PLOS One》。网站或个人从本网站转载使用，请与我们接洽。从所观察群体的行为中推断其行为目标与内在价值观。在游戏中，能理解他人视角的AI，人工智能（AI）系统可以通过观察人类在特定文化中的行为，