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AI驱动的承诺：Chatgpt对信任和...
框1。我们采用了Charness和Dufwenberg（2006）的隐藏动作的信任游戏，该动作经常被用来探索书面通讯对信任的效果（Charness and Dufwenberg，2010; Deck et al。，2013; Ismayilov and 2013; Ismayilov and Potters，2016; di Bartolomeo; di Bartolomeo et al。，2019年; Ederer and Schneide，202222222222222222222222222.2222222。该游戏在图中描绘。玩家A决定是否信任播放器B（in）。播放器B可以通过将一笔大笔资金返回A（卷）或自私（不要滚动）来回报这一信任。机会组件使B的选择不完全可见。我们的沟通处理是遵循的文献：在决定一个决定之前，播放器B可以向播放器A发送打字消息或使场空白（他们可以写出他们希望的任何消息，只要它没有揭示其身份）。我们引入的GPT治疗与通信处理相同，除了一个例外：两位玩家都知道，玩家B可以在制作信息之前使用Chatgpt的最新高级版本。我们在消息传递阶段为B播放器提供了完整的CHATGPT访问权限，End确保了他们了解Chatgpt的功能。这使玩家能够根据个人喜好进行与Chatgpt和裁缝裁缝的现实对话。
平衡对策略方法I的不变性I：理论
策略方法（SM）是一种日益流行的估计偏好方式，包括要求参与者在所有信息集中指示他们的选择，而不仅仅是实际达到的信息。然后比较不同信息集中决策的差异。例如，要确定最后通atum游戏中低报价的效果，可以将设置的低信息信息的决策变化与高范围信息集的决策进行比较。SM的吸引力来自其简单性以及其在理论模型表明存在多种均衡时实际播放的均衡的潜力。sm还有可能规避在异质个体之间进行比较时估计偏好时出现的许多依据问题。sm是经济学研究中使用的直接但功能强大的工具，涉及要求参与者在所有可能的信息集中做出选择，而不是仅在所达到的信息集中进行选择。通过比较不同信息集的决定性变化，研究人员可以获得宝贵的见解。例如，在最后通atum游戏中，可以通过对比低和高的场景做出的决策来评估低报价的效果。SM的吸引力在于它的简单性和揭示理论模型表明多种可能性时所发挥的实际均衡的能力。此外，SM可以帮助克服内生性问题，这些问题在估计不同个体之间比较的偏好时出现。2020; Chen and Schonger 2023）。但是，SM具有其局限性，并且可以产生与使用直接启发（DE）集合的数据不同（Brandts and Charness 2000，2011;García-Pola等人。开放的问题是为什么以及在哪些条件下这些方法不是明确等效的。我们认为，当与SM一起玩的游戏的回报是与DE玩游戏的诱发终端节点的仿射转换时，这两个游戏在表面上是相当于的，而SM的游戏本质上与游戏的战略形式相吻合。由于这种情况可能无法满足，因此SM受到可能严重的经济理论偏见的约束。大量的经济理论使SM和DE的信息集差异。DE决策节点的信息集与SM中同一决策节点的信息集不同。虽然经常对超平衡动机的经济理论进行模范，但使用SM的研究人员隐含地将其隐含地假定。三个因素使平衡动机在SM背景下成为特别重要的问题。首先，SM通常依赖于不同信息集的许多决定。第二，SM中最常用的因变量通常高度相关。第三，这是SM的固有方面，即使在不同信息集中，即使它们不影响货币收益，范围均衡的决策也会影响决策的效用。这三个因素相互加强，因此，相对于DE，可以严重偏见治疗效应的SM。基于失望厌恶的动机（Gul，1991），意图（Battigalli等，2007； Fehr＆Schmidt，2000），自我形象（Bénabou＆Tirole，