当今世界，广泛存在的博弈交互行为（合作、竞争、对抗等）已经成为各类系统稳定运行的基础。应运而生的博弈智能则通过对博弈关系的精准建模、求解、优化，进而形成决策知识库，成为助力国家人工智能战略和航空航天重大工程的重要基础理论。然而，现有研究难以充分解释大规模智能体、多元交互等复杂场景中合作涌现的内在机理和演化规律。针对这一挑战，西北工业大学网络空间安全学院王震教授团队研究了多元决策模式的大规模行为博弈，首次揭示了社交网络能动性（即增加网络中博弈智能体的决策自由度）可以显著激发群体合作、信任与公平等亲社会行为，为完善群体智能涌现理论提供了更充分的科学依据。最新研究成果以 Social networking agency and prosociality are inextricably linked in economic games 为题发表在Nature Human Behaviour 。

该研究中，社交网络上的智能体可以对不同交互对手采取差异化的博弈策略，突破了传统博弈方法难以准确刻画群体多元决策的局限，从而增强了网络博弈的能动性。不同类型的博弈结果统一表明智能体灵活决策可显著激发网络群体亲社会行为。通过聚类分析差异化群体的行为决策特征，实现了对多元交互场景中博弈行为规律的统一度量和精准预测（见图）。

该研究成果对群体智能涌现具有重要的科学意义，也对新一代智能系统设计提供了新的理论方法，从而提升系统的效能。例如，针对复杂多变的战场环境，设计无人系统根据环境特点快速切换策略的自主协同机制，有望增强分布式无人系统的鲁棒性和生存能力，提升编队协同效率、信息共享质量和整体效能。

图：社交网络能动性显著激发群体亲社会行为

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41562-025-02289-0