演讲人: Prof Jun Zhuang，University at Buffalo (UB)

时间: 2026年7月23日15:00

地点: 同济大厦A楼308教室

讲座摘要:

战略决策往往面临不确定性、信息不完全以及潜在欺骗等挑战。本报告探讨智能体在此类环境中的推理行为，研究脉络从规范性的博弈论模型出发，延伸至人类行为实验，并进一步拓展到大语言模型（LLMs）。以攻防信号博弈为统一框架，我们展示信息披露如何影响对手的信念形成与目标选择决策，以及人类行为如何系统性地偏离规范性预测。随后，我们在相同实验条件下比较贝叶斯基准模型、人类决策和 GPT-4o 的表现。研究结果既揭示了它们之间的一致性，也发现了重要差异，包括大语言模型中存在的“信念—行动脱钩”（belief–action decoupling）现象。总体而言，这些研究为理解战略推理、对抗性决策，以及人工智能在充满不确定性和欺骗性的环境中的能力与局限提供了新的见解。

演讲嘉宾简介:

庄峻博士现任纽约州立大学（SUNY）布法罗大学（University at Buffalo, UB）工程与应用科学学院（SEAS）科研副院长（Associate Dean for Research）、工业与系统工程系（ISE）Morton C. Frank 讲席教授，并担任国际运筹与管理科学学会（INFORMS）期刊《Decision Analysis》主编（Editor-in-Chief）。他于 2008 年获得美国威斯康星大学麦迪逊分校工业工程博士学位。庄峻是美国科学促进会（AAAS）会士、工业与系统工程师学会（IISE）会士以及风险分析学会（SRA）会士。他的主要研究方向是融合运筹学、大数据分析、博弈论和决策分析，以提升自然灾害和人为灾害的减灾、防备、响应与恢复能力。其研究还广泛应用于医疗健康、体育分析、交通运输、供应链管理、可持续发展和建筑设计等领域。