自私還是無私? 人性意味著你們倆

自私還是無私? 人性意味著你們倆 甚至幼兒也很清楚自己是否能獲得應有的份額。 Jupiterimages / PHOTOS.com通過Getty Images Plus

只要有人類存在,尋找第一名就對生存至關重要。

但是,自我利益並不是幫助人們在進化中獲勝的唯一特徵。 傾向於合作,互相關心並堅持社會公平準則的個人群體傾向於相對於其他群體生存和擴展,從而使這些群體 促進社會發展的動機.

因此,今天,對自己的關心和對他人的關心都有助於我們的公平感。 它們共同促進了無親屬之間的合作,這在人們中普遍存在,但本質上並不常見。

一個關鍵的問題是人們在製定決策時如何平衡這兩種動機。

我們在工作中調查了這個問題 社會認知神經科學實驗室 在芝加哥大學,將行為經濟學任務與神經影像學方法相結合,使我們可以觀察成年人和兒童大腦中發生的事情。 我們發現有證據表明人們在乎自己和他人,但優先考慮的是自我。

學會平等

兒童從很小的時候就對公平很敏感。

例如,如果您給兩個兄弟姐妹不同數量的Cookie,則收到較少的Cookie可能會適合您。 年齡在3至6歲之間的年幼兒童對平等的關注高度敏感。 如果每個人獲得的資源相同,那麼分配資源就是“公平的”。 到了6歲, 孩子們甚至會丟掉資源 而不是不公平地分配它們。

隨著他們的成長,孩​​子們發展出以下能力: 考慮別人的想法 並關心社會規範。 很快,他們開始理解“公平”的原則-如果考慮到人們的需求,努力或優點,那麼“公平”的分配就可能是不平等的。 例如,做更多雜事的同胞可能有權獲得更多cookie。 這種向公平的轉變似乎在人類和人類中普遍存在。 遵循不同文化的相似模式.

有趣的是 需要幾年的發展 在孩子們的行為趕上他們對公平的理解之前,例如,選擇更公平地分享資源而不是優先考慮自己的收益。

為了調查兒童的大腦發育如何指導他們對公平的理解,我們邀請了4至8歲的兒童進入我們的實驗室。 我們給了他們四個糖果,以便在其他兩個人之間分配。 在他們決定分享多少(如果有)之後, 我們測量了他們的大腦活動 運用 無創腦電圖 當他們看著一個成年人在另外兩個人之間分配10個獎勵(例如糖果,硬幣或貼紙)時。 分配可能是公平的(5:5),稍微不公平的(7:3)或非常不公平的(10:0)。

最初,無論孩子觀察到的零食分佈有輕微不公平還是非常不公平,他們的大腦活動看起來都是一樣的。 400毫秒後,看到略微不公平的7:3分割的孩子的大腦電活動發生變化,看起來像看到完全公平的5:5分割的孩子的大腦反應。

我們的解釋是,年輕的大腦利用較短的延遲時間來思考為什麼成年人可能會以一種稍微不公平的方式來分發零食,然後決定實際上可能是公平的。

此外,當他們觀看成年人時,在觀察公平分配和不公平分配時大腦活動模式差異最大的兒童最有可能在擇優分配糖果時使用功績和需要。

因此,EEG記錄表明,即使是4歲的孩子也期望分佈完全相等,這是合理的,因為他們天生就喜歡平等。 當兒童,尤其是5歲以後的兒童觀看成年人的分配完全不公平時,他們會努力理解為什麼會這樣。

我先,然後你

在成年人的日常生活中,您面臨的決策不僅會影響自己,還會影響周圍的其他人。 您能幫助一個陌生人撿起他們溢出的袋子並錯過您的公共汽車嗎? 您是否願意將大蛋糕留給以後要來的同事使用?

概括地說,當這些動機發生衝突時,人們如何在自我利益與他人的公平之間取得平衡?

為了回答這個問題,我們邀請參與者玩經濟遊戲。 在每個回合中,匿名提議者將在他們,參與者和另一個參與者之間分配12美元。 參與者可以決定接受分配,允許所有三個玩家保留這筆錢,或者拒絕分配,這意味著沒有人得到任何東西。 在參與者做出決定的同時, 我們測量了他們的神經活動 使用腦電圖和功能磁共振成像。 功能磁共振成像 通過繪製血流圖揭示大腦的活動區域。

提議者實際上是一台計算機,可以讓我們操縱報價的公平性。 我們發現,對自己的公平和對對方的公平對參與者的決定都很重要,但是人們更願意容忍對他人不公平的報價,如果他們自己收到不公平的報價。

我們的設計還允許我們詢問大腦的相同區域是否對自身利益敏感,並關心其他區域。 認知科學中的一個流行概念是,我們能夠理解其他人,因為我們使用了 大腦的相同部位來了解我們的自我。 這個想法是大腦根據手頭的任務來激活和管理這些共享的表示。

自私還是無私? 人性意味著你們倆在研究中,對自我(紅色)或其他(藍色)的公平性敏感的大腦區域沒有重疊。 Jean Decety /芝加哥大學, CC BY-ND

但是在我們的研究中,我們發現,與共享區域無關,不同的大腦網絡參與了對自身和他人公平的思考。

我們還使用機器學習來測試通過查看大腦信號是否可以預測參與者收到了什麼樣的報價。 我們可以在對應於自我公平性的多個大腦網絡中可靠地解碼一個信號,也就是說,“我至少得到了12美元的三分之一嗎?” 這種對自利的關注主導了決策的早期階段。

gfjklkltyu 機器學習算法的準確性經過訓練,可以使用EEG數據對自己或他人進行公平或不公平的分配分類。 較暗的線表示算法優於偶然性(50%)的時間。 更好地確定一種可靠的大腦活動模式以實現自我公平。 Jean Decety /芝加哥大學, CC BY-ND

總體而言,這些結果表明,人們首先要優先考慮自己的收益,然後才考慮他們的選擇如何影響其他人。 因此,儘管人們確實關心他人,但即使在行為經濟學遊戲中,自私的行為仍然活得很好。 一旦人們獲得了應有的份額,那麼他們就願意對他人公平。 如果您知道在10分鐘而不是一個小時內會有另一輛公共汽車,您就更有可能幫助陌生人拿起她的書包。

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調查更複雜的場景

在日常生活中,就像我們實驗室中的遊戲一樣,人們很少只是響應者。 我們對當一個人必須做出涉及其他人的決策時所發生的事情感興趣,例如在團隊成員之間委派職責,或者當一個人對政府資源分配方式的影響力有限時,會發生什麼。

我們工作的一個含義是,當人們想要達成妥協時,重要的是要確保沒有人感到被利用。 人性似乎是要確保在考慮他人的需求之前已經照顧好自己。談話

關於作者

社會認知神經科學博士後Keith Yoder 芝加哥大學 和心理學,精神病學和行為神經科學教授Jean Decety, 芝加哥大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.


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