自私还是无私? 人性意味着你们俩

自私还是无私? 人性意味着你们俩 甚至幼儿也很清楚自己是否能获得应有的份额。 Jupiterimages / PHOTOS.com通过Getty Images Plus

只要有人类存在,寻找第一名就对生存至关重要。

但是,自我利益并不是帮助人们在进化中获胜的唯一特征。 倾向于合作,互相关心并坚持社会公平准则的个人群体倾向于相对于其他群体生存和扩展,从而使这些群体 促进社会发展的动机.

因此,今天,对自己的关心和对他人的关心都有助于我们的公平感。 它们共同促进了无亲属之间的合作,这在人们中普遍存在,但本质上并不常见。

一个关键的问题是人们在制定决策时如何平衡这两种动机。

我们在工作中调查了这个问题 社会认知神经科学实验室 在芝加哥大学,将行为经济学任务与神经影像学方法相结合,使我们可以观察成年人和儿童大脑中发生的事情。 我们发现有证据表明人们在乎自己和他人,但优先考虑的是自我。

学会平等

儿童从很小的时候就对公平很敏感。

例如,如果您给两个兄弟姐妹不同数量的Cookie,则收到较少的Cookie可能会适合您。 年龄在3至6岁之间的年幼儿童对平等的关注高度敏感。 如果每个人获得的资源相同,那么分配资源就是“公平的”。 到了6岁, 孩子们甚至会丢掉资源 而不是不公平地分配它们。


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随着他们的成长,孩子们发展出以下能力: 考虑别人的想法 并关心社会规范。 不久,他们开始理解“公平”的原则-如果考虑到人们的需求,努力或优点,那么“公平”的分配就可能是不平等的。 例如,做更多杂事的同胞可能有权获得更多cookie。 这种向公平的转变似乎在人类和人类中普遍存在。 遵循不同文化的相似模式.

有趣的是 需要几年的发展 在孩子们的行为赶上他们对公平的理解之前,例如,选择更公平地分享资源而不是优先考虑自己的收益。

为了调查儿童的大脑发育如何指导他们对公平的理解,我们邀请了4至8岁的儿童进入我们的实验室。 我们给了他们四个糖果,以便在其他两个人之间分配。 在他们决定分享多少(如果有)之后, 我们测量了他们的大脑活动 运用 无创脑电图 当他们看着一个成年人在另外两个人之间分配10个奖励(例如糖果,硬币或贴纸)时。 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,无论孩子观察到的零食分布不公平还是非常不公平,他们的大脑活动看起来都是一样的。 400毫秒后,看到略微不公平的7:3分割的孩子的大脑电活动发生变化,看起来像看到完全公平的5:5分割的孩子的大脑反应。

我们的解释是,年轻的大脑利用较短的延迟时间来思考为什么成年人可能会以一种稍微不公平的方式来分发零食,然后决定实际上可能是公平的。

此外,当他们观看成年人时,在观察公平分配和不公平分配时大脑活动模式差异最大的儿童最有可能在择优分配糖果时使用功绩和需要。

因此,EEG记录表明,即使是4岁的孩子也期望分布完全相等,这是合理的,因为他们天生就喜欢平等。 当儿童,尤其是5岁以后的儿童观看成年人的分配完全不公平时,他们会努力理解为什么会这样。

我先,然后你

在成年人的日常生活中,您面临的决策不仅会影响自己,还会影响周围的其他人。 您能帮助一个陌生人捡起他们溢出的袋子并错过您的公共汽车吗? 您是否愿意将大蛋糕留给以后要来的同事使用?

概括地说,当这些动机发生冲突时,人们如何在自我利益与他人的公平之间取得平衡?

为了回答这个问题,我们邀请参与者玩经济游戏。 在每个回合中,匿名提议者将在他们,参与者和另一个参与者之间分配12美元。 参与者可以决定接受分配,允许所有三个玩家保留这笔钱,或者拒绝分配,这意味着没有人得到任何东西。 在参与者做出决定的同时, 我们测量了他们的神经活动 使用脑电图和功能磁共振成像。 功能磁共振成像 通过绘制血流图揭示大脑的活动区域。

提议者实际上是一台计算机,可以让我们操纵报价的公平性。 我们发现,对自己的公平和对对方的公平对参与者的决定都很重要,但是人们更愿意容忍对他人不公平的报价,如果他们自己收到不公平的报价。

我们的设计还允许我们询问大脑的相同区域是否对自身利益敏感,并关心其他区域。 认知科学中的一个流行概念是,我们能够理解其他人,因为我们使用了 大脑的相同部位来了解我们的自我。 这个想法是大脑根据手头的任务来激活和管理这些共享的表示。

自私还是无私? 人性意味着你们俩在研究中,对自我(红色)或其他(蓝色)的公平性敏感的大脑区域没有重叠。 Jean Decety /芝加哥大学, CC BY-ND

但是在我们的研究中,我们发现,与共享区域无关,不同的大脑网络参与了对自身和他人公平的思考。

我们还使用机器学习来测试通过查看大脑信号是否可以预测参与者收到了什么样的报价。 我们可以在对应于自我公平性的多个大脑网络中可靠地解码一个信号,也就是说,“我至少得到了12美元的三分之一吗?” 这种对自利的关注主导了决策的早期阶段。

gfjklkltyu 机器学习算法的准确性经过训练,可以使用EEG数据对自己或他人进行公平或不公平的分配分类。 较暗的线表示算法优于偶然性(50%)的时间。 更好地确定一种可靠的大脑活动模式以实现自我公平。 Jean Decety /芝加哥大学, CC BY-ND

总体而言,这些结果表明,人们首先要优先考虑自己的收益,然后才考虑他们的选择如何影响其他人。 因此,尽管人们确实关心他人,但即使在行为经济学游戏中,自私的行为仍然活得很好。 一旦人们获得了应有的份额,那么他们就愿意对他人公平。 如果您知道在10分钟(而不是一个小时)内还会有另一辆公交车,您就更有可能帮助陌生人拿起她的书包。

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调查更复杂的场景

在日常生活中,就像我们实验室中的游戏一样,人们很少只是响应者。 我们对当一个人必须做出涉及其他人的决策(例如委派团队成员之间的责任),或者当一个人对政府分配资源的方式影响个人分配方式的权力有限时会发生什么感兴趣。

我们工作的一个含义是,当人们想要达成妥协时,重要的是要确保没有人感到被利用。 人性似乎是要确保在考虑他人的需求之前已经照顾好自己。谈话

作者简介

社会认知神经科学博士后Keith Yoder 芝加哥大学 和心理学,精神病学和行为神经科学教授Jean Decety, 芝加哥大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.

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