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1701718416 另一个在我们的矩阵中没有进行分析的问题是,总的来说分析矩阵并不必须包含平衡的成对策略。这样的策略可能不止一个,而且一旦出现这种不成对的策略,结果就是不平衡的,它可能意味着一个单元格中的结果对博弈双方都变得更差,也可能是一方的结果变差而另一方的结果变得更优(博弈论还告诉我们,如果矩阵中存在随机生成的不均衡策略对,而且在部分或全部策略中出现的概率是合理的;那么这个博弈过程的回报就需要合理的数量价值解释)。
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1701718421 选择与后果 [:1701716069]
1701718422 选择与后果 共同决策
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1701718424 这个对投票例证的分析可以被视作一个共同决策过程的“类博弈”过程——两个或两个以上的决策者通过共同决策产生结果的过程。这里的分析还具有伦理学含义:我们认为投票者会关心结果,而不仅是关心自己的利益;关心后果,而不仅是行为;关心目标,而不仅是途径;关心公正,而不仅是事实。投票流程还能够说明组织、领导和沟通能够怎样影响结果,这其中的影响力主要体现在相应结果的产生是否效率,以及是否会对博弈一方的结果存在歧视。而且,最终如果我们要扩大这个委员会,采用多数决的投票流程,联盟就是必需的;联盟中的沟通就变得至关重要,纪律的作用也会变得越来越突出。而且最重要的是人们了解,或者认为自己了解,其他人的偏好。
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1701718426 同样地,“法律制度”也要发挥重要作用。如果要求有法律效力的承诺能够得到强制实施,那么替代性的投票程序就是不必要的;就像在上文的例证中所说的那样,如果我投票认定这个人犯错,你承诺一定会投票确认他的工作记录很出色。事实上,第一轮投票可以被视为你遵守承诺的激励,因为如果你没有遵守自己的承诺我就会有足够的激励在第二轮投票中表示给他升职。
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1701718431 选择与后果 [:1701716070]
1701718432 选择与后果 或然的不确定性和数字偏好
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1701718434 我们设计的矩阵中的数字只具有次序意义。为了分析数字怎样体现重要性和数字在博弈中怎样分配,我们假设根据我们的一致性投票所做出的工作效果和是否犯错的判断都需要经过一个复查程序,这个复查程序有50%的可能会支持我们的决定。如果这个人没有犯错而且工作出色,那么他有50%的机会得到留任或者升职;如果这个人犯了错而且工作出色,那么他被降职、留任、升职和开除的机会都是相同的25%。
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1701718436 为了处理这个问题,我们需要一个更加复杂的偏好体系。仅仅知道我相比留任更希望将他降职,相对于升职更希望将他留任或者相对于开除更希望将他升职还不够。我们现在要知道我是否更希望将这个人留任,还是更倾向于各占50%机会的降职和开除。我们还有可能要知道我是更倾向于各占50%机会的降职和开除,还是四种发生概率相同的结果。我们可以设定一些前提,比如相比留任我更倾向于降职,相比可能性是100%的留任我更倾向于各占50%机会的降职和留任,或者是不论什么样的可能性相比升职和开除更倾向于降职和留任。
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1701718438 有两点是值得注意的。第一,这些关键性概率或者关键性风险不仅是帮助我们解决问题的一致性假设的主要内容,也让我们能够或者很方便地(但不是必需的)从一些明确的风险偏好中推断出不同结果的数字价值。对于这些数字价值,我们在进行操作的时候类似于将其数字期待最大化,或者说是在可能性的意义上将期待最大化。人们可以假设决策者会将所有结果与数字价值联系起来,之后试图将预期结果的数字价值最大化;但是这个假设不必这样英雄主义。作为决策者只需要回答几个简单的问题,比如像我们早先提到的,为什么没有选择两个可能的结果,而选择了最具确定性的第三种方案。如果我们的决策者遵循了另外一些一致性规则从而避免了一些矛盾,通常我们都能够处理这些问题。为论述方便我们会将数字价值与结果联系起来,基于这些关键性概率甚至我们会称之为工具,但是这仍旧是将一组有限的明示的结果偏好与关键性概率方便地融合起来的最有效的办法。
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1701718440 第二,需要数字价值的地方往往是出现这种不确定性的地方(而且仅当其他结果的数字价值至少是3的时候),即人们需要将他们的赌注下在存在或然性的地方(这种不确定性可能是关于其他人的决策,也可能是对自己的决策刻意造成的不确定性或缺陷控制)。如果不存在这样的不确定性,数字价值就是不必要的(就像数字价值在我们最初的投票中没有存在必要一样)。在面对不确定性的时候,人们就需要做出这样的选择,因此这并不是一个人们能够作出的奇怪选择。“数字功能”,虽然有的时候对博弈论而言是独一无二的,在博弈论中还是有特殊意义的;在其他面对不确定性的决策理论中它也会以同样的形式出现。
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1701718442 这些数字价值对所有参与者是分别实现的,而且在不同参与者之间也不存在数字价值的可比性。在一些计算中看似完成了对相关参与者数字价值的计算,但是实际上这个数字之间在博弈论意义上仅仅是参与者的增量比例。
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1701718444 价值尺度在两个个人之间是否可以进行内部比较更具有哲学上的意义,或者换句话说,这意味着我们实质上没有办法对二者进行比较。博弈论采纳了这种立场。一些作者将这一点作为博弈论的局限看待,并试图寻求其他的方式来对这种内在的价值衡量进行比较。即便存在一种可行的方式,但是到目前为止我还不知道可以在何种程度上以何种方式来完成这一对比。就像绝对成本在国际贸易中既没必要也没意义一样——相对优势和相对成本的概念在国际贸易中已经足以满足研究的需要了——相对递增比例(这其中任何绝对意义上的尺度都将被忽略)的概念在博弈论中也已经足够了。一些结果的发生本身就具有很大的盖然性,那么针对结果的偏好排列就只需要包含数字可能性就足够了。说一个人追求效用的最大化,就像指出自然界会实现能量守恒和水向低处流一样自然。这些修辞手法节省了很多迂回累赘的陈述,但是当我们不考虑这其中的修辞意义而是在不同的效用之间进行比较,或者测量关闭阀门之后的水压,是时候该放弃修辞回归更具可操作性的陈述了。
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1701718449 选择与后果 [:1701716071]
1701718450 选择与后果 对“理性”的神话
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1701718452 博弈论经常面对的问题是,博弈论通过假想的具有钢铁神经的精神巨人限制经验主义的适用,这位假想的巨人是一位完美的理性决策者且不会受到道德因素的影响,他是不是能够基于博弈论做出理论上完美的理性决策。
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1701718454 对这个问题的答案是否定的。原则上将错误信息而不是真实信息归咎于计算成本大、人们出错、遗忘或者在决策中受到个人偏好的影响等因素并不困难。比如,在我们的投票规划中,我们就可以很容易地假设一个人在为工作记录是否出色投票的时候,他会很容易地忘记刚刚为这个人是否犯错而投票;而实际上我们的复核程序很容易理解为计票错误或者投票人因为无意识的原因回避了犯错的可能性。[1]
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1701718456 但是为了处理这些非理性因素,我们必须对他们进行精确的说明。而且这样的说明往往会让对问题的分析离完美的结果更远,记忆是否完善、沟通是否顺畅、决策是基于计算还是纯粹属于随机的决定都不会让分析更加理性。在抽象分析中,能够过目不忘的人和根本什么都记不住的人是最容易进行分析的。而对于不完整的记忆,我们就需要弄清楚错误的记忆到底是哪一段(要弄清他本人是否知道哪里记错了,他的搭档是否知道他哪里记错了或者他是否知道他的搭档知道他哪里记错了等)。很快,我们就会发现自己要么想要给他提供一个完美的记忆,要么想要让他根本什么都不记得,或者给他提供一个简化的、理想化的“非完美记忆”,在这个不完美的记忆当中,有一半的时间他什么都不记得,而且他自己和他的搭档都知道这一点。
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1701718458 但这不是博弈论的局限;这是任何试图处理非完美决策者身上各方面复杂性的理论都存在的局限。博弈论通常会将完美认知或彻底的认知缺失作为当然的假设,因为这样的假设是简单明确的。任何处在这两个极端认知状态之间的假设都需要对细节的清晰界定,而博弈论至少可以做到的是先解决简单的问题,而将更加复杂的问题放到后面处理。
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1701718460 博弈论通常还会对其他一些问题作出假设,比如认为一个人的伦理学立场是“情境伦理学”(这个词汇经常出现在最近的研究当中);他关心结果,而不是发挥媒介作用的过程。(在我们设计的投票流程中,他不是在寻找这个人是否犯错或者工作记录是否出色的“真相”,而是在应当怎样处置这个人的意义上界定正义)。[2]决策者通常会被期望不要为了勇敢而勇敢,为了创新而创新,或者为了出人意料而剑走偏锋;他不必关心为什么他的搭档会选择某项策略,而是要关心他的搭档会选择哪项策略。除了结果之外,任何因素都不会进入他的价值衡量系统。无论一个人对他的搭档心存善念或满怀恶意,充满良知还是蓄意破坏,这些因素都会作为针对最终结果的变量反映到他的价值衡量系统当中。人们会认为,他的价值衡量系统当中所有变量,只有那些与最终结果相关而且是他所关心的要素,才会按照价值序列体现在分析矩阵的单元格当中。
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1701718462 就像对任何理论一样,这种局限性的程度取决于我们是否能够清晰认识这是一个抽象的完美主义者的标准。就像牛顿定律在大气阻力存在的情况下不能发挥作用,在地球重力环境中纯粹惯性动作很难观测一样;有的投票者是精明的国会议员,而有的投票者则“很傻很天真”。和其他理论一样,博弈论在处理危险的时候过于抽象了,即便是理论家在试图预测或作出规定的时候,也倾向于忘记他们所有的理论都是基于一些现实性有待确认的抽象假设。即便如此,博弈论对这个问题仍然更倾向于不加掩饰,这不同于其他不那么精确的理论,这也让它的局限性变得更加明显。
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1701718464 [1] 关于这个问题的完美例证可以参考Bruner等人的专著“思考的研究”,我们能够看到记忆在“头脑中”和“记事本上”的区别。他们还引入了一些策略的“安慰”作用。他们的研究为我们提供了一项令人印象深刻的证据,对于非理性决策的研究应当将偏离完美背景的角度作为起点。
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