想象两个相邻的加油站每天都在调整油价。如果它们同时维持高价，利润可观；但如果一方偷偷降价，就能抢走更多客户。这种类似“囚徒困境”的场景中，人类经营者可能通过长期互动形成价格默契——但如果是两个完全由AI控制的加油站呢？2025年巴黎经济学院Olivier Compte的最新研究揭示：使用Q学习（Q-learning）算法的AI系统，竟能在没有任何预先设计的情况下，自发发展出稳定的合作策略。
传统经济学认为，长期合作关系需要精心设计的奖惩机制。但这项研究关注的是更接近现实的场景：当AI系统仅配备通用的Q学习算法（一种通过试错积累经验值的决策方法），它们会如何互动？研究者发现，算法在重复交互中会自然形成某种“偏好偏差”——比如更倾向于选择合作行为，即使没有明确的合作协议。
这种偏差并非人为设定，而是通过类似“摸着石头过河”的动态调整过程产生的。就像两个陌生人通过多次交往逐渐建立信任，Q学习算法在反复试错中会修正其对不同行为价值的评估（即Q值），最终形成稳定的合作倾向。令人惊讶的是，这种合作模式能在各种收益结构和监控条件下出现，甚至不需要初始设定偏向合作。
研究团队通过数学建模和模拟验证，当多个Q学习算法主体相互适应时，系统会收敛到一种“均衡偏差”状态。这解释了为何在电商定价、自动驾驶协商等场景中，AI系统有时会表现出意料之外的协作行为。与需要精确设计的传统博弈论策略不同，这种合作是算法自主演化的结果。
特别值得注意的是，这种机制不依赖特定初始条件。早期研究认为AI合作需要预先设定高初始Q值（相当于“乐观假设”），但新研究表明，即使从随机起点开始，合作倾向仍会自然浮现。这大大扩展了算法自发合作的可能性边界。
发现具有深远意义：在正向上，它为设计协作型AI系统（如智能交通调度）提供了新思路；在监管层面，却揭示了算法共谋（algorithmic collusion）的真实风险——当企业使用学习算法定价时，可能无意间促成垄断行为。
研究特别指出，这种合作模式不需要任何信息交换或信号传递，完全通过算法自身的价值评估体系实现。这区别于传统共谋理论，为反垄断研究提出了新课题：当合作行为源于算法自主演化，该如何界定和监管？
这项研究打破了我们对机器决策的固有认知：即使是最基础的Q学习算法，也能在复杂互动中发展出类社会性行为。它暗示着，未来AI系统的集体行为可能超出设计者的预期，既可能创造更高效的协作网络，也可能带来新型系统性风险。
当我们赋予机器更多自主决策权时，或许需要建立新的“算法行为学”框架。就像生态学家研究物种间的自然平衡，我们可能需要开始观察算法群体如何自组织——这不仅是个技术问题，更是人机社会必须面对的治理命题。