这个游戏的玩法是这样的：最开始的时候，四名玩家会随机拥有不同数量的初始资金。也就是说，玩家之间存在初始的“贫富差距”。

在游戏第一步：每个人需要从自己的初始资金里“投资”一部分钱到一个“公共资金池”，具体投多少全凭自愿。

游戏的第二步：这个由大家共同出资的“公共资金池”会增值60%。

第三步，公共资金池连同增值部分一起，按照某种分配机制返还给四名玩家。

然后，回到游戏的第一步，开始下一轮投资。这样总共进行10轮。

每个玩家想要获得理想收益，最关键的因素不是一开始获得的初始资金，而是公共资金池连同增值部分的分配机制。

如果分配机制让大家觉得不公平，会导致玩家在后面的投资越来越少，公共资金池渐渐萎缩，每个人都没法获得理想收益，从而形成多输局面。

传统利益分配机制，大概有这么几种原则：

第一，按人头分配。也就是，不论四个玩家上一轮各自投资多少，每个人分1/4。

第二，按股权分配。也就是，按上一轮每个玩家出资额的比例进行分配。

第三，按付出分配。这个机制稍微复杂一些，就是每个人分配到的金额，是按照自己上一轮投资的金额占自己总资产的比例来分配的。

这三种分配机制各有各的问题。

比如按人头分配，肯定会造成搭便车现象，你一分钱不投，也可以分到和别人一样的收益。

按股权分配，可能会造成贫富分化的马太效应，一开始运气好、初始资金比较多的玩家，会越来越有钱，而一开始运气不好的玩家根本没有反超的机会。这两种分配机制下，玩家在结束游戏之后，表示游戏体验都不是很好。

第三种按付出分配，体验略好一些，但也肯定不是最优解。

能不能在这三种机制之外，找到更好的分配方式呢？科学家们请出了人工智能来帮忙，分三步走：

第一步，研究人员收集了大量由人类玩家产生的游戏数据，让AI算法学习人类玩家的行为模式，变成一个跟人类行为模式很像的“虚拟玩家”。

第二步，研究人员让这些“虚拟玩家”相互进行游戏，并且在每次游戏结束后对游戏的满意度打分。这些虚拟玩家在不同的分配机制下，开展了上万次的游戏，最终找到了一种“虚拟玩家”满意度最高的分配方式。

第三步，研究人员招募了3000多名志愿者，让这些人类玩家分别在AI挑选的分配方式，还有刚刚介绍的三种经典分配方式下玩这个游戏，投票选出自己最满意的分配方式。

实验结果显示，由AI选出的分配机制，成功地击败了三种经典分配机制，获得了最多人类玩家的投票。

AI选择的分配机制是一个根据游戏进程随时调整的复杂机制，有点像一个黑盒子，很难概括成上面那种简单的规则。不过，它有一些可以被观察到的特点，比如，既追求投资效率，也注意缩小玩家之间的贫富差距。在追求投资效率方面，如果一个玩家投资的额度还不到自己全部资金的50%，说明他参与的积极性不是很高，他不会获得任何回报，这个规则意在鼓励大家多投资。在追求平等方面，分配规则会在最开始几轮游戏的时候，对那些一开始运气不好分到钱较少的玩家进行适当倾斜。

这个AI分配机制不仅仅击败了三种经典分配机制，也击败了人类玩家随机应变设定的分配机制。

“上帝视角”：依据游戏中每个人的投资积极性、贫富差距等信息随时灵活调整分配方式，理论上可能让玩家更满意。AI真的可以做到，比人类自身更了解人类的偏好。