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在人机协同中，“利己”是各自追求自身利益最大化，人和 AI 在决策中互不干涉，但形成一种微妙的平衡，就像两人在拔河中各使力气，谁也占不到便宜；“利他”则是 AI 主动考虑人的最佳反应，通过设置策略来保障人的安全与舒适，即使牺牲部分自身效率，也换来整体的稳定，仿佛 AI 主动让出一步，让人更轻松；而“共利”是双方将目标整合为一，共同优化一个联合收益，任何一方的改变都会影响整体，携手迈向最优解，好比两人同撑一把伞，步伐一致，共同躲避风雨，达到最佳的协同效果。
一、合作与非合作
要理解这三种对应关系，核心是抓住三类博弈均衡的核心特征（决策独立性、先后顺序、利益协同），并与人机混合博弈的三类场景规则直接匹配。
1、非合作纳什均衡：人机“平等非合作”场景
非合作纳什均衡核心逻辑表现为博弈中双方（人、机）是平等的决策主体，无先后顺序，均在不合作（只追求自身利益最大化）的前提下，预判对方策略并选择自己的最优应对，最终形成“谁先改变策略谁就吃亏”的稳定状态。典型场景如人机自主对抗游戏（如AI与人类玩家对战MOBA），人不会提前告知操作意图，AI也不会分享决策逻辑，双方同时（或无明显先后）独立决策，最终的对战策略稳定在“双方都无法通过单独变招提升胜率”的状态，即平等非合作下的纳什均衡。
2、非合作斯塔克伯格均衡：人机“主从非合作”场景
非合作斯塔克伯格均衡核心逻辑是博弈存在明确的“主方”与“从方” ，主方（如人）先制定策略并公开，从方（如机）在知晓主方策略后，再选择自身最优策略（仍以自身利益最大化为目标，不与主方合作）。具体场景如人机协同任务中的“指令-响应”模式（如人类指挥官先下达作战区域指令，AI再根据该区域环境选择最优路径，但AI的路径选择仅考虑自身效率，不主动配合人类后续行动）。此时人类是“主方”、AI是“从方”，双方无合作意图，策略形成依赖“主方先动、从方后应”的斯塔克伯格均衡。
3、合作帕累托均衡：人机“协同合作”场景
合作帕累托均衡核心逻辑为博弈双方（人、机）通过合作达成“帕累托最优”——即不存在其他策略能让一方利益提升的同时，不损害另一方利益；双方目标从“自身利益最大”转向“整体利益最大”，且合作结果对双方都更有利。典型如人机联合手术（人类医生负责精准操作，AI实时分析患者生命体征并调整手术参数），二者通过数据共享、策略协同追求“手术成功+患者风险最低”的整体目标，最终的操作-参数组合无法再优化（若调整AI参数提升体征稳定性，不会导致医生操作难度增加），即协同合作下的帕累托均衡。
二、人机协同的“利他”、“利己”、“共利”
人机协同三种对应关系的核心，是通过三类博弈均衡的利益目标差异（利他、利己、共利），匹配人机混合博弈中双方的决策逻辑与互动模式，需先明确每种均衡的核心利益导向，再对应具体场景。
1、非合作纳什均衡：人机“利他”场景
纳什均衡的本质是“双方在不合作前提下，均以对方利益实现为前提来选择自身策略”，最终形成“自身策略最优依赖于对方利益满足”的稳定状态，即“利他”是实现自身决策有效性的基础。这里的“非合作”并非对抗，而是双方无主动利益绑定，但决策逻辑围绕“帮助对方达成目标”展开——因为只有对方目标实现，自身策略才具备最优性。例如AI辅助人类进行残障人士康复训练。人类（残障患者）的目标是“完成指定动作以恢复肌力”，AI的目标是“确保人类安全完成动作”。AI会根据人类的动作能力调整辅助力度（如人类发力不足时增大支撑力），其策略选择以“帮助人类达成动作目标”（利他）为前提；而人类也会根据AI的辅助节奏调整动作幅度（确保AI无需频繁切换参数），双方无合作协议但决策均围绕对方利益，最终形成“人类安全完成动作、AI辅助效率最高”的纳什均衡，对应“利他”场景。
2、非合作斯塔克伯格均衡：人机“利己”场景
斯塔克伯格均衡的“主从决策顺序”，决定了主方与从方的策略均以自身利益最大化为唯一目标（利己），从方仅在“知晓主方策略”的基础上优化自身利益，双方无任何利他或共利意图，“非合作”体现为纯粹的利益独立。例如，人机资源竞争场景（如AI与人类争夺同一台算力设备的使用权）。人类（主方）先提出“使用2小时算力”的需求，AI（从方）在知晓该策略后，选择“剩余时间占用算力”以最大化自身任务处理量（利己）；人类提出需求时也仅考虑自身任务时长（利己），双方无任何妥协（如人类不会为AI预留时间，AI也不会缩短自身占用时长），最终形成“主方先占、从方补占”的斯塔克伯格均衡，完全对应“利己”场景。
3、合作帕累托均衡：人机“共利”场景
帕累托均衡的核心是“双方通过合作达成整体利益最优，且该结果下双方利益均得到提升（无一方受损）”，即“共利”是决策的核心目标——双方主动绑定利益，通过协同实现“1+1＞2”的效果，且不存在“牺牲一方成全另一方”的情况。例如人机联合物流调度，人类负责制定“区域配送总时效目标”，AI负责优化“车辆路线与装载量”，双方通过数据共享协同决策：AI路线优化会兼顾人类时效目标（避免总时长超标），人类时效设定也会考虑AI的车辆载重限制（避免路线规划困难），最终达成“配送总时长最短+车辆空载率最低”的结果——人类目标（时效）与AI目标（效率）均实现，且无法通过调整策略让一方更好而不损害另一方，完全符合“共利”场景，对应合作帕累托均衡。
客观而言，在人机协同中，人优机优时，双方都追求自身目标，形成利己状态，彼此独立最优化，不过分干扰，达成一种平衡；人优机劣时，人处于优势地位，AI 为了整体稳定选择利他的策略，牺牲自己部分性能来配合人，确保整体表现不因 AI 的不足而下降；人劣机优时，AI 拥有更好的能力，它会采用利他的姿态，主动提升人机协同的综合效能，弥补人不足的部分；人劣机劣时，双方能力都不足，需要通过共利的方式，紧密合作，共同优化一个联合目标，才能在有限的能力下达到尽可能好的效果。总的来说，人优机优时更倾向于利己，人优机劣时 AI 会采取利他策略，人劣机优时同样 AI 会利他，而人劣机劣时双方需要共利合作。
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