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什么策略永远不败

 啸海楼 2013-12-05

什么策略永远不败

徐瑾 昨天 22:01

既然是合作,就有不同的合作策略,人类就在不断学习中进化出各种合作原则。按照经济学家孙涤在《青铜法则》一书中观点,在实践中互惠法则可以粗略分为四类:

黑铁法则:他人怎样对待我,我亦这样对待他人,表现为“以眼还眼、以牙还牙”;

白银法则:我不愿意他人加诸于我的事情,我也不加诸他人,表现为“己所不欲,勿施于人”;

黄金法则:我乐意他人对待我的事情,我也乐意以此对待他人,表现为“己之所欲,乐施于人”;

对比前三者,青铜法则更为综合高阶,在“权利”层次上把自己“放下”,在“责任”层次上又把自己“摆上”,表现为“人之所欲,乐施于人”。

理论归理论,那么实际情况如何呢?人类能否突破自利的局限来寻求更好的合作策略呢?背叛和合作,哪一种是更好的策略呢?这类问题,一般人的反应是想当然,而研究者则会更多依赖实验数据。

这种以基因为核心的观念,具体到人类社会的场景,也会演化为不同的博弈场景。道金斯在《自私的基因》中曾假设种群中不同策略博弈,以梳头为例,他将参与者分为傻瓜、骗子、斤斤计较三种模式:傻瓜为任何人梳理整饰头部,不问对象只要对方需要;骗子接受傻瓜的利他行为,但却不为别人梳理整饰头部,即使别人以前为他整饰过也不报答;斤斤计较者愿意为没有打过交道的个体整饰,而且为它整饰过的个体,它更不忘记报答。可是哪个骗了它,它就要牢记在心,以后再不肯为这个骗子服务。

从计算机的模拟来看,开始时傻瓜占大多数,斤斤计较者占少数,骗子也属少数,与斤斤计较者的比例相仿。“伴随着模拟的进行,骗子对傻瓜进行的无情剥削首先在傻瓜种群中触发了剧烈的崩溃,不过骗子的覆灭也是不可挽回的,它们最终慢慢地相继死去,留下斤斤计较者独占整个种群”。

这有点类似经典的“囚徒困境”场景,到底是要接受可能背叛的合作还是有望合作的背叛呢?其所考验的其实还是在背叛与合作之间的选择,诺瓦克认为“如果只进行一轮的囚徒困境博弈,理性人的选择往往都是‘背叛’,重复进行的囚徒困境博弈告诉我们,只有偏于宽容的策略,最终才能胜出。”

事实上,诺瓦克也进行模拟实验且更为复杂,通过数学与计算机的合作,让各种运行不同合作法则的程序相互竞争,其中有“永远背叛”的程序,也有“永远宽容”的程序,有严格的“以牙还牙”,也有宽容的“以牙还牙”程序(也就是一定概率的以牙还牙)等等。最后的结果类似循环,往往是最开始“永远背叛”占优,然后是以牙还牙,然后是宽宏“以牙还牙”,然后则是全部合作,甚至出现毁灭性打击导致群体全部回到背叛者支配的场面。

这个实验甚至有点类似科幻小说《三体》的场景,但是更贴近人类社会你死我活与友爱合作、互不来往相互间杂的历史。不过,宽松的“以牙还牙”策略也出现衰落,最终是“赢定输移”策略(Win Stay,Lose Shift)比较占优,这种策略意味着,如果我上一轮做得不错,例如以合作对合作,则下一轮我会坚持;如果我上一轮做得不好,例如我合作对方却背叛,那么下一轮我会改变。

这一结果基于数据,可信度很高,也符合常识。可见,道金斯策略中傻瓜、骗子、斤斤计较分别接近诺瓦克实验中永远合作、永远背叛、以牙还牙三种策略。在进化的过程之中,没有永恒的赢家,不变的唯有轮回,人类也在毁灭与创造中生生不息。

最终“赢定输移”策略的胜出,一定程度也符合我们对人性的观察。人性充满复杂性,合作和背叛正如善恶一样永远并存,绝对的合作以及绝对背叛,正如绝对的善恶一样不符合生物规则,自然难以在进化中胜出。这种策略与基因为核心的观念也并无太多矛盾,正如威尔逊曾经指出的,有着更高伦理价值的文化进化并不能取代遗传进化,基因象一根带子束缚着文化,“这条带子很长,但随着价值观念对人类基因库的影响,这些价值自身不可避免地会受到带子的约束。人脑本身就是进化的产物,因此人的行为,象驱动和指导这些行为的最深沉的情感反应一样,是一种迂回的技巧,人在过去、现在和将来正是用它来保持人类遗传物质的完整无损,道德并没有其他可以证明的最终功能。”

威尔逊曾列举亚历山大?索尔仁尼琴在《古拉格群岛》的一段话:“如果事情都是如此简单就好了!如果什么地方有坏人在用心阴险地作恶就好办了,那只需要把他们清查出来消灭掉,但是善恶的分界却刻在每个人心中,谁愿意毁掉他自己心灵的一部分呢!”

附图书出版信息:

《超级合作者》

作者: [美]马丁?诺瓦克 (Martin A. Nowak) / [美]罗杰?海菲尔德 (Roger Highfield)

出版社: 浙江人民出版社

出版年: 2013-9-1

《青铜法则》

作者:孙涤 出版社上海世纪集团 格致出版社

出版年 2012年6月

《论人的天性》

作者: [美]E.O.威尔逊

出版社: 贵州人民出版社

《自私的基因》

R.道金斯 著

吉林人民出版社,1998年

(责任编辑:代金凤)

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