🎲 賽局理論的創新點 & 理論突破
酷澎（Coupang）、蝦皮（Shopee） 等東亞電商的 進階賽局應用，分層解析：
🎯 1. 電商定價與補貼戰
- 賽局型態：典型的 囚徒困境 + 價格戰模型。
- 現象：
- 酷澎在韓國用「火箭配送」+ 長期虧損補貼搶市佔。
- 蝦皮東南亞、台灣市場一開始大量撒免運券、紅包。
- 賽局困境：
如果 A（酷澎）降價，B（蝦皮）也只能跟進，否則市佔崩。結果雙方利潤都下降 → 消費者短期得利，但長期形成「誰先撐不住」。
🚚 2. 物流投資與基建博弈
- 賽局型態：先動者優勢（Stackelberg Game）。
- 現象：
- 酷澎投資倉儲、物流車隊，形成「無法輕易模仿的沉沒成本」優勢。
- 蝦皮走「平台 + 第三方物流」模式，靈活但議價力較弱。
- 核心博弈：誰先大規模砸下固定成本，誰就能逼對手要麼跟進（成本倍增），要麼退場。
🛒 3. 平台流量與演算法推薦
- 賽局型態：重複賽局 + 信號傳遞（Signaling）。
- 現象：
- 賣家必須不斷投入廣告費，維持排名與演算法曝光。
- 平台用「演算法黑箱」當籌碼 → 形成 賣家 vs 賣家 的內部囚徒困境。
- 消費者端：平台演算法推薦「價格低、轉換快」的商品，形成流量集中效應。
💳 4. 金融支付與生態圈
- 賽局型態：多市場競爭賽局（Multi-market Competition）。
- 現象：
- 蝦皮推自家支付（ShopeePay）、分期；
- 酷澎則強化會員制（Coupang Wow）。
- 策略本質：不是只打「購物」，而是用金融科技、會員鎖定，把「消費者黏性」當籌碼。
📈 5. 最新研究趨勢
在電商領域，學術界和業界都在用 演算法博弈（Algorithmic Game Theory, AGT）：
- 機器學習 × 賽局：模擬定價與配送策略。
- 強化學習（RL）：預測消費者「用券/不用券」的行為。
- 多代理人系統（MAS）：模擬多賣家、多平台的交互。
👉 結論：
酷澎、蝦皮之間的競爭，完全就是「課本賽局理論」的 真實上演，而且因為有 AI 演算法介入，已經從「單純的價格戰」進化到 多層次的演算法賽局。
多平台互動賽局（Platform Competition）
- 舊觀點：蝦皮 vs 酷澎單一對抗。
- 新觀點：同一個賣家同時掛在蝦皮、酷澎、Amazon、Lazada → 「多市場賽局」。
- 挑戰：平台要防止「跳平台套利」，所以會設下 獨家規則（獨家優惠、流量加權），形成平台綁架博弈。
2️⃣ 演算法推薦賽局（Algorithmic Game Theory）
- 玩家：賣家 ↔ 平台演算法。
- 核心：賣家調整定價、投放廣告；平台演算法要平衡「營收 vs 使用者體驗」。
- 新高度：賣家用 逆向工程演算法（ad bidding bots）測試曝光邊界 → 變成「對抗演算法」的賽局。
- 類似 對抗性 AI（Adversarial AI）。
- 平台則用 多臂老虎機（multi-armed bandit） 策略動態調整。
3️⃣ 跨領域生態賽局（Ecosystem Game）
- 酷澎：靠物流 + 會員 Wow 鎖住用戶。
- 蝦皮：靠支付（ShopeePay）、娛樂直播（Shopee Live）黏住用戶。
- 進階博弈：不再只是電商，而是 跨領域生態圈對決（金融、廣告、娛樂）。
→ 類似「擴大戰場」的賽局戰略（Game of Expansion）。
4️⃣ 訊號傳遞 & 不完全資訊博弈（Bayesian Game）
- 平台的策略：很多規則不完全公開（流量分配、券發放門檻）。
- 賣家的反應：只能根據「有限訊號」推估規則。
- 結果：賣家之間陷入「訊號博弈」，類似打撲克牌 → 互相猜對方怎麼玩，卻永遠沒完全資訊。
5️⃣ 制度設計與監管賽局（Mechanism Design）
- 政府角色：
- 韓國反壟斷，盯酷澎的市場集中。
- 東南亞一些國家要求蝦皮不得過度補貼。
- 本質：政府設計 payoff → 強制讓平台「合作／守法」成為新的均衡。
- 進階應用：平台要「先於監管設計機制」避免被罰（例如透明廣告費用規則）。
1️⃣ 傳統經濟學的限制
- 完全競爭市場模型：假設市場價格自動調整，人人是「原子化」的小玩家，不考慮互動。
- 均衡分析 (Walras)：追求市場出清，忽略玩家之間的「策略考量」。
👉 問題：這種模型無法解釋軍備競賽、卡特爾、價格戰、談判。
2️⃣ 賽局理論的創新點
(a) 引入「策略互動」
- 把 他人的反應 也納入決策模型。
- 例：我定價不只是看成本，還要預測競爭對手的價格。
👉 從「孤立最佳化」 → 「互動最佳化」。
(b) Nash 均衡 (1950s)
- 突破口：即使沒有「優勢策略」，也能找到一個「互不想改變的均衡」。
- 創新在於 固定點定理應用，數學上保證至少存在一個解。
(c) 重複賽局 (1970s–1980s)
- 傳統囚徒困境 → 沒救。
- 但若遊戲重複無限次，「以牙還牙」等策略能穩定合作。
👉 突破：從靜態博弈 → 動態博弈。
(d) 不完全資訊賽局 (Bayesian Games, 1960s–1970s)
- 傳統假設「大家都知道一切」。
- 創新：允許資訊不對稱（例如買車議價：買方不知道車況）。
👉 奠定訊號理論、拍賣理論基礎。
(e) 機制設計理論 (1970s–2000s)
- 不只是分析遊戲，而是 設計遊戲。
- 奠基人 Hurwicz、Maskin、Myerson 因此拿到 2007 年諾貝爾經濟學獎。
👉 從「預測結果」 → 「設計規則」。
3️⃣ 近期的突破
(a) 計算賽局理論 (Algorithmic Game Theory)
- 傳統：均衡存在，但「算得出來嗎？」
- 突破：用演算法設計 → 在複雜環境中近似均衡。
(b) 行為賽局 (Behavioral Game Theory)
- 傳統：人完全理性。
- 突破：心理學實驗發現人會有「公平偏好」「情緒反應」。
👉 引入「心理 payoff function」。
(c) 賽局 + AI
- AI 透過強化學習，自動演化出博弈策略（例：AlphaGo 的自我對弈）。
- 多代理人 AI 系統，用賽局框架解決交通、自駕車、能源調度。
(d) 公平與社會目標的引入
- 傳統：效率最大化。
- 現在：將 公平、社會穩定 也納入 payoff function。
👉 例如疫苗分配、碳排政策。
🎯 總結
- 創新點 1：把「互動」納入決策，打破傳統經濟的孤立假設。
- 創新點 2：數學上用固定點定理保證解存在，奠基理論基礎。
- 創新點 3：動態化、資訊不對稱化，讓理論更貼近現實。
- 創新點 4：進入制度設計與 AI，從描述 → 設計 → 應用。
👉 賽局理論之所以能進課本並成為現代政策工具，就是因為它完成了這些「從哲學思辨 → 數學定理 → 制度工程」的躍遷。
1️⃣ 大一經濟學的基礎版
賽局理論（Game Theory）：研究多方互動下的最佳決策。
- 要素：玩家（Players）、策略（Strategies）、報酬（Payoffs）。
- 核心精神：你的最佳選擇取決於別人怎麼選。
經典例子：囚徒困境
- 賽局理論：研究「多方互動下的決策」的學問。
- 核心：你的最佳策略取決於別人的策略。
- 最常見模型：囚徒困境 (Prisoner’s Dilemma)。
- 兩人被捕，選擇「招供」或「沉默」。
- 個人理性 → 都會選招供。
- 集體理性 → 都沉默更好。
👉 矛盾點：追求自保，反而害大家一起輸。
為何進課本？
- 因為它揭示了「市場失靈」的另一種形式：不是因為外部性或壟斷，而是因為互動的結構本身讓大家無法合作。
- 3. 囚徒困境簡表
兩人都要決定「招供 or 沉默」：
- 如果只看自己，招供最好（避免吃大虧）。
- 但如果兩人都這樣想 → 兩人都招供 → -5, -5 → 比一起沉默（-1, -1）更糟。
👉 這就是「集體理性 ≠ 個人理性」的典型例子。 - 4. 職場小劇場（林悅版）
- 祺倫看到漏洞。
- 選項 A：馬上揭露 → 可能被主管釘，自己吃虧。
- 選項 B：裝沒看到 → 安全，但風險留給團隊。
- 如果大家都選「裝沒看到」→ 系統漏洞永遠補不完。
👉 這就是職場版的「囚徒困境」
5. 延伸思考
- 為什麼現實世界常常出現「大家都知道，但沒人講」？
- 因為賽局裡的激勵機制錯置。
- 要解這個局，靠的不是單打獨鬥，而是 制度設計：
- 給予「揭露者」獎勵（吹哨者條款）。
- 或讓大家知道「不合作會更慘」（共沉船）。
6. 金句收尾
「賽局不只是理論，它就是你每天的職場。別只看棋盤上的自己，也要想清楚：對手下一步要怎麼走。」
賽局理論進階（Game Theory Advanced）
1. 語言與框架效應
傳統賽局假設：玩家理性、只看 payoff。
最新研究發現：語言的描述方式本身能改變決策。
- 例：同樣的囚徒困境，用「合作／背叛」vs「保持沉默／供述」兩種說法，合作率會不同。
- 這挑戰了「策略=數字」的傳統假設，顯示 語言 → 感受 → 行為 的傳導路徑。
2. 機制設計與有限承諾 (Mechanism Design with Limited Commitment)
- 現實裡，政府或企業常無法「永遠」履行承諾。
- 進階議題：在承諾有限或可信度不足時，該怎麼設計制度？
- 研究重點：
- 動態機制（隨時間更新承諾）。
- 信任成本（玩家預期設計者可能毀約）。 👉 在金融監理、保險合約、勞資談判都很常見。
3. AI 與賽局：深度機器學習的引入
- 過去：人設 payoff → 解 Nash equilibrium。
- 現在：ML 幫忙學最優機制，特別是在拍賣、資源分配、能源市場。
- 案例：電力網路調度，用深度強化學習 (Deep RL) 訓練「多代理人系統」，比傳統機制設計更有效率。
👉 核心挑戰：AI 的「黑箱」不透明，如何避免偏差成為新的博弈問題？
4. 賽局中的公平 (Fairness vs Efficiency)
- 傳統：追求 效率最大化（社會總剩餘）。
- 新趨勢：把「公平」納入 payoff function。
- 例：公共資源分配（口罩、疫苗、教育補助），若單純追求效率，會傾向集中在「最有效率」的群體，但這會製造社會不安。
👉 進階版賽局研究如何設計 payoff → 讓「合作」不只是效率高，也符合公平期待。
5. Socio-technical 賽局（社會＋技術網絡）
- 新挑戰：不只是人 vs 人，而是 人＋技術＋錯誤／攻擊者。
- 應用：
- 假新聞傳播（玩家不一定是理性人，而是 bot）。
- 基礎建設防禦（對抗黑客攻擊）。
- 進階研究試圖設計「韌性策略」，即使在噪音、錯誤、惡意行為下，系統也能穩住。
🎯 林悅金句收尾
「傳統賽局看的是『算盤』，進階賽局看的則是『語言、制度、AI、社會公平與技術漏洞』。這才是當代賽局的真實戰場。」
賽局理論進階（Game Theory Advanced）
1. 語言與框架效應
傳統賽局假設：玩家理性、只看 payoff。
最新研究發現：語言的描述方式本身能改變決策。
- 例：同樣的囚徒困境，用「合作／背叛」vs「保持沉默／供述」兩種說法，合作率會不同。
- 這挑戰了「策略=數字」的傳統假設，顯示 語言 → 感受 → 行為 的傳導路徑。
2. 機制設計與有限承諾 (Mechanism Design with Limited Commitment)
- 現實裡，政府或企業常無法「永遠」履行承諾。
- 進階議題：在承諾有限或可信度不足時，該怎麼設計制度？
- 研究重點：
- 動態機制（隨時間更新承諾）。
- 信任成本（玩家預期設計者可能毀約）。 👉 在金融監理、保險合約、勞資談判都很常見。
3. AI 與賽局：深度機器學習的引入
- 過去：人設 payoff → 解 Nash equilibrium。
- 現在：ML 幫忙學最優機制，特別是在拍賣、資源分配、能源市場。
- 案例：電力網路調度，用深度強化學習 (Deep RL) 訓練「多代理人系統」，比傳統機制設計更有效率。
👉 核心挑戰：AI 的「黑箱」不透明，如何避免偏差成為新的博弈問題？
4. 賽局中的公平 (Fairness vs Efficiency)
- 傳統：追求 效率最大化（社會總剩餘）。
- 新趨勢：把「公平」納入 payoff function。
- 例：公共資源分配（口罩、疫苗、教育補助），若單純追求效率，會傾向集中在「最有效率」的群體，但這會製造社會不安。
👉 進階版賽局研究如何設計 payoff → 讓「合作」不只是效率高，也符合公平期待。
5. Socio-technical 賽局（社會＋技術網絡）
- 新挑戰：不只是人 vs 人，而是 人＋技術＋錯誤／攻擊者。
- 應用：
- 假新聞傳播（玩家不一定是理性人，而是 bot）。
- 基礎建設防禦（對抗黑客攻擊）。
- 進階研究試圖設計「韌性策略」，即使在噪音、錯誤、惡意行為下，系統也能穩住。
🎯 林悅金句收尾
「傳統賽局看的是『算盤』，進階賽局看的則是『語言、制度、AI、社會公平與技術漏洞』。這才是當代賽局的真實戰場。」
1️⃣ 國家決策層面的應用
🎖️ 國防與外交
- 冷戰核戰策略：美蘇都用「囚徒困境」「相互保證毀滅 (MAD)」模型來設計軍備部署。
- 談判與制裁：美中貿易戰、WTO 談判，研究人員會模擬「若 A 提高關稅，B 會報復還是妥協？」。
💉 公共衛生
- COVID 疫苗分配：世界衛生組織 (WHO) 就用過 機制設計 框架，模擬各國「囤貨 vs 合作」的賽局，來推 COVAX 計畫。
- 核心思路：要讓合作變成均衡，而不是大家各自搶貨。
⚡ 能源與氣候協議
- 巴黎氣候協定：本質就是多國「公共財賽局」。
- 研究人員用「重複賽局」去模擬各國減碳承諾，設計懲罰機制（碳稅、貿易壁壘），避免「搭便車」問題。
2️⃣ 企業與市場層面的應用
💻 科技平台
- Google Ads / Facebook Ads 拍賣
- 背後就是「拍賣賽局」＋「機制設計」。
- 每個廣告主自利競爭，但設計好的拍賣機制能逼大家報出真實出價，平台獲利最大化。
🚗 汽車與 AI
- 自駕車協調
- 自駕車在路口決定「誰先走」，其實就是賽局。
- 使用 多代理人強化學習 (Multi-Agent RL) 訓練，讓車子在 Nash 均衡下避免碰撞。
📈 商業策略
- 電信業價格戰：台灣電信三雄的「吃到飽價格」就是 Bertrand 賽局；最終收斂在「大家一起虧本」的均衡。
- 航空公司：選擇開航線或停飛，也常用賽局模型來分析「若我退出，對手會漲價嗎？」。
3️⃣ 為什麼能跳出課本？
- 數學保證：Nash 均衡存在性（固定點定理）給了決策者「這不是算命，是數學」。
- 模擬能力：電腦能跑上千萬次模擬，測不同策略組合。
- 制度設計：政府與企業可以「設計規則」，讓自利行為收斂到政策目標。
🎯 總結
👉 賽局理論不是停在課本，而是被當成政策與市場設計的武器：
- 國家：國防、貿易、氣候、疫苗。
- 企業：廣告拍賣、價格戰、AI 汽車。
- 最大厲害之處：它已經從「解釋現象」進化成「創造制度」。
🎲 賽局計算題
題目 1：Nash 均衡計算
考慮兩家廠商 A、B 在同質產品市場的 價格競爭 (Bertrand competition)。
需求函數：
Q=100−P
邊際成本：
- A 的成本 = 20
- B 的成本 = 40
問題：
- 寫出兩家廠商的利潤函數。
- 求 Nash 均衡價格與數量。
- 說明為什麼低成本廠商在均衡中會「吃掉市場」。
題目 2：混合策略均衡
有兩個玩家 (Row, Column)，其 payoff 矩陣如下：
問題：
- 檢查是否有純策略 Nash 均衡。
- 若無，求混合策略 Nash 均衡。
- 設 Row 玩 R1 機率 = p，Column 玩 C1 機率 = q。
- 解出 (p, q)。
題目 3：重複賽局的觸發策略
兩人囚徒困境 payoff：
- (合作, 合作) = (3, 3)
- (背叛, 合作) = (5, 0)
- (合作, 背叛) = (0, 5)
- (背叛, 背叛) = (1, 1)
假設遊戲無限期重複，折現率為 δ (0 < δ < 1)。
問題：
- 在「永遠合作直到有人背叛，之後永遠背叛」的觸發策略下，合作能否維持？
- 推導維持合作所需的 δ 的範圍。
題目 4：Bayesian 賽局 (訊號博弈)
有一個二手車賣方 (類型：好車機率 0.5，壞車機率 0.5)，買方不知道車況。
- 好車價值 = 100
- 壞車價值 = 40
- 買方出價 P，只要 ≥ 車的價值，賣方就會賣。
問題：
- 分析在對稱資訊（買方知道車況）下的均衡價格。
- 在不對稱資訊下，買方的合理出價是多少？
- 說明這與「檸檬市場 (Akerlof, 1970)」的關係。
🎯 設計特色
- 題目 1：經典研究所微觀賽局應用（Bertrand vs 成本差異）。
- 題目 2：考混合策略計算，必考基本功。
- 題目 3：考「折現因子 δ」計算，研究所喜歡出。
- 題目 4：Bayesian + 資訊不對稱，連結 Akerlof 檸檬市場。
🎲 賽局理論在 AI × FinTech 的新高度
1️⃣ 傳統課本 vs 新高度
- 課本版：囚徒困境、拍賣理論、價格競爭。
- 新高度：不只是「解釋」市場，而是 用賽局設計市場規則，甚至透過 AI 即時更新均衡。
2️⃣ 具體突破
🔹 演算法賽局 (Algorithmic Game Theory)
- 舊：Nash 均衡存在，但計算難。
- 新：AI 用近似演算法找「可計算 Nash」(ε-Nash)，讓理論能落地。
- 應用：HFT（高頻交易）、自動做市商 (AMM, Uniswap)。
🔹 動態博弈 + 強化學習
- 舊：重複賽局要手工假設 δ 折現。
- 新：AI 自己跑 強化學習 (RL)，演化出策略 → 不只求一個均衡，而是學到「如何隨環境自我調整」。
- 應用：AI 對 AI 的競標廣告出價。
🔹 機制設計 + 區塊鏈
- 舊：拍賣機制 (e.g., Vickrey auction)。
- 新：機制設計 (Mechanism Design) 被直接嵌進區塊鏈：
- PoS、PoW 共識機制本質上就是設計一個「誠實行為是均衡」的遊戲。
- DeFi 的流動性挖礦、治理代幣，都是「用 payoff 函數設計行為」。
🔹 不完全資訊 + 金融欺詐檢測
- 舊：Akerlof 的「檸檬市場」。
- 新：用 Bayesian 賽局 + 統計檢定（Poisson process、χ² 檢定）來找可疑交易 → 直接嵌進 AML 系統。
- AI 甚至會扮演「監管對手」，模擬洗錢者行為，訓練銀行系統更強韌。
3️⃣ 理論上的新高度
- 從存在性 → 可計算性
- Nash 均衡過去「存在但難算」。
- 現在有 Polynomial-time Approximation (ε-Nash)，實務上可用。
- 從靜態 → 線上動態
- 課本：一次性博弈。
- 現在：AI 在動態環境中即時調整策略，變成「線上演化賽局」。
- 從效率 → 公平 + 穩定性
- 新研究不只看總剩餘，而是「如何設計機制避免系統崩盤」。
- 例：防止 HFT 觸發閃電崩盤，就是一種「韌性機制設計」。
🎯 總結
👉 在 AI 與金融科技領域，賽局理論的「新高度」主要體現在：
- 能算（近似解、演算法）、
- 能動（AI 自學策略）、
- 能設計（制度內建 payoff，避免作弊）、
- 能防禦（把不完全資訊＋監管賽局化）。
所以它已經不是「課本上的數學遊戲」，而是 制度工程 + AI 算法的基礎框架。
