人机协同是指人类与机器（通常是计算机或人工智能系统）在完成任务时进行的合作。博弈理论提供了一个有用的框架来理解人机协同中的互动方式，尤其是正向博弈、负向博弈和零和博弈的概念。

正向博弈是指参与者的合作能够使总的收益增加，双方都能从合作中获得利益。合作的总收益大于参与者各自独立行动所获得的收益之和。如医生与人工智能诊断系统的协作，人工智能系统通过分析大量医疗数据，提供病情分析和建议；医生则基于自身的医学知识和临床经验进行最终诊断和决策。人工智能系统可以帮助医生更快、更准确地识别疾病，而医生的专业判断可以对人工智能的建议进行验证和补充。通过这种合作，病人的诊断和治疗质量提高了，医生和人工智能系统都从中获得了更好的工作效果和更高的成就感，病人则受益于更准确的医疗服务。

负向博弈是指参与者的合作导致总的损失增加，双方都可能面临更大的损失。合作的总损失大于参与者各自独立行动所面临的损失之和，如自动驾驶汽车与人类驾驶员共享道路，自动驾驶汽车依靠其传感器和算法来决定行驶路径，而人类驾驶员则需要遵循交通规则并与自动驾驶汽车协调。如果自动驾驶系统和人类驾驶员在协调过程中发生误解或算法缺陷，可能导致交通事故，双方都面临更大的损失。比如，在自动驾驶汽车未能正确预测人类驾驶员的行为时，可能导致事故发生，从而造成车辆损坏、人员伤害等，总体上，合作的不协调导致了更多的损失。

零和博弈是指一个参与者的收益恰好等于另一个参与者的损失，总的收益和损失之和为零。一个参与者的获利等于另一个参与者的亏损。广告主与广告平台进行竞标来赢得广告位，合作方式广告主通过竞标提高其广告在平台上的曝光率，平台则从竞标中获得收益。在这种情况下，广告主之间的竞标行为可以看作是一种零和博弈，因为一个广告主获得的广告位意味着其他广告主失去的机会。竞标过程中的任何额外支付（出价）对某一广告主来说是收益，对其他广告主来说则是损失，总体上，不会产生额外的价值，只是在参与者之间进行价值的重新分配。

合作产生额外的利益和价值。例如，医生与人工智能的合作使医疗诊断更为精准，整体效益提高。合作导致总的损失增加。例如，自动驾驶汽车与人类驾驶员的互动不协调时，可能会增加事故的发生，从而使所有参与者受损。一个参与者的收益等于另一个参与者的损失。例如，在线广告竞标中，一个广告主的成功竞标使其他广告主失去相应的曝光机会。这些博弈类型帮助我们理解不同的合作模式在实际应用中的可能结果，以及如何优化人机协同以实现最佳效果。