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玩弄绩效标准的人绝对不限于华尔街那帮银行家。在一切需要评判性能或绩效的系统中，都存在这种行为：是否符合法律、能否通过教育考试[5]、是否遵循人权标准、有无遵守环境标准、是否达到接受资助标准、工厂产量是否达产、金融会计是否公允、税务报告是否合规、行政官僚业绩是否出众、政府治理的绩效能不能令人满意等，涉及的标准都可能被“玩弄”。在所有这些情况下，受到监管或被关注的当事方会调整自己的行为，做出一副在规定的绩效措施下“表现良好”的样子，但是他们的实际行为却千差万别：既可能令人满意，也可能应受谴责。事实上，以政府治理绩效为例，人们早就总结出了这种“剥削”的两个“定律”。第一个是“坎贝尔定律”（Campbell’s law）：“社会决策越是频繁地使用任何量化的社会指标，招致腐败的可能性就越大，也就越容易扭曲和腐化它原本打算监管的社会过程。”第二个是“古德哈特定律”（Goodhart’s law）：“任何观察到的统计规律性，只要将它用于控制目的，就必定会失效。”[6]这两个定律都适用于政府行为。不过，我本人更喜欢一个更宽泛的表述：任何绩效标准，都会被最大限度地利用，从而丧失价值。
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3．获得系统的部分控制权。
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第三种类型的剥削，发生在当由一些行为主体组成的小团伙控制了系统的部分重要资源，并将其用于满足自身的目的时。经济系统中的这种剥削，类似于计算机系统中病毒对计算资源的剥削。这个小团伙实际上接管了一部分系统，并且利用它来为自己谋取利益。
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在金融部门，我们可以观察到这种类型的剥削的许多例子。在2008年金融体系崩溃前的几年里，保险巨头美国保险集团（AIG）内部，一个小团伙，即该公司金融产品部，设法在实际上控制和管理了公司的大部分资产和风险负担，并开始大量投资于信用违约互换。这个小团伙的成员以高额薪酬的形式获得了巨大的利益，即他们可以获得他们所“赚得”利润的1/3，但是投资最终失败了，这令美国保险集团遭受了灭顶之灾。冰岛也发生了类似的一连串事件，一小部分企业家利用贷款买下该国银行资产的控制权，并将银行资产投资于国际房地产市场和相关的衍生品。这些投资失败了，冰岛的银行体系垮塌了，它们客户的存款都成了殉葬品。
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4．以政策设计者意图之外的方式利用系统的元素。
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当行为主体利用系统自身去操纵系统时，还会出现另一种类型的剥削。一个例子是，利用网站的评级系统去操纵对他人的评级。又如，有关利益方会设法去搜寻某个规则，然后使它成为系统的一个漏洞，用来证明他们所做的超出了系统设计者意图之外的行为的合理性。这样一来，这条规则就会蜕变成一个管道，让金钱或能量滚滚流过，并对整个系统造成不利影响。在20世纪70年代初，阿拉伯对石油实行禁运之后，美国国会为机动车辆制定了燃油经济性标准，不过对商用轻型卡车的要求比对乘用车的要求更宽松一些，这也是可以理解的。但是，底特律的汽车业人士在进行了大量的游说活动后，操纵了国会在一个适当的时机宣布运动型多用途车（SUV）是轻型卡车。这样，大量汽车就轻松地“驶过”了这个“轻型卡车漏洞”，导致美国的高速公路上塞满了SUV。结果是，在1988年和2005年之间，美国的平均燃料经济性实际上反而下降了。这绝对不是这项能源政策设计者的本意。
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上面描述的只是4个类型，它们绝对不是全部。毫无疑问，各种系统被“玩弄”的方式还有很多。但是，仅仅是这些，就已经足以让我们对剥削类型有一个深刻的印象了。它们告诉我们，系统中的剥削行为绝非罕见，它们简直成了一种狂欢。
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“压力测试”的作用
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对于某些政策体系来说，它们可能遭受的剥削，显然属于上面给出的4大类型之一。但是，许多其他政策体系遭受剥削的模式却不是这么显而易见的。给定一个政策体系，人们就会形成一个心理模型或分析框架，用来预期它将如何运行。我们现在希望可以预计政策体系在现实生活中的哪些方面可能会被利用。那么，我们应该怎样着手去做呢？在一个特定的经济环境下，我们将如何进行失败模式分析？对于这些问题，没有固定的答案，但是我们应该可以借鉴工程学进行失败模式分析的方法和步骤。
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显而易见，第一步是掌握关于以往类似系统的失败的知识。有了我在上面描述过的那4种剥削类型，我们可以说至少已经开了一个头。飞机设计师可以从过去的经验中了解到，故障（他们称之为“异常状况”）发生的一般原因包括：疲劳性失效、爆炸性减压、火灾、爆炸、发动机损毁，等等。依此类推，正如我在前面所说的，我们必须对过去政策体系如何被利用的失败模式进行分析。
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第二步，我们可以观察到，结构的分崩离析始于比其“总体设计”更微观的水平上的失败。在工程设计中，崩溃往往不是因为总体结构整个散架了，而是因为在应力作用下，部分组件中出现了细的裂纹，或者因为某些组件失效了，这些故障被传播到了更高的层次上，从而最终导致整个系统走向失败。这就意味着，对于我们正在研究的任何系统来说，剥削行为通常不会发生在整个系统的层面上。毕竟，剥削行为是个体，或者是由若干个体组成的小团伙创造的或“发明的”。如果我们想要搞清楚对系统的操纵是怎样发生的，我们就必须细致地探究行为主体所拥有的各种可选项和行为可能性。
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第三步，通过类推可知，我们可以在制度中找出应力特别高的那些地方，集中注意力观察它们。在社会系统中，这些地方往往会给予行为主体强烈激励，使他们做出与被规定的行为不同的行为。在分析模型中，这类行为的关节点通常被表示为一种“费率”，如个人购买健康保险的比率；或者被表示为一个简单规则，如收入超过了X美元，并且年龄超过了Y岁，就得购买健康保险。建模者必须追问简单的费率或规则，是不是真的能够保证给定行为主体面对的激励。当然，很多时候它们是不能保证的。
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上面所有这一切都表明，如果我们对社会系统有一个构想，并且有一个用来分析社会系统的解析模型，那么我们就可以对它进行“压力测试”，以便识别那些可能会强烈地诱使行为主体做出不同于设计者预想的行为的激励。这些应力很大的地方，可能就是行为主体有权利去影响其他相关方福利的地方，如他们可以向富裕的房地产开发商颁发建筑许可证，但是我们通常假设他们会做出公正的决定。有些时候，行为主体可以通过牺牲一定程度的性能或安全性来谋取利益，如他们决定降低飞机维护的频率，但是我们通常会假定一切都符合给定的标准。另外，行为主体有时会利用内幕信息谋利，如他们知道公司的未来计划，但是我们通常会假定他们不会进行内幕交易。
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接下来，我们就可以根据我们所了解的关于行为主体的具体激励和他们掌握的信息知识，来建构行为主体的“行动可能性”了。换句话说，我们可以为行为主体构造一个详细的策略选择侦查。这里的关键词是“详细的”：所包含的选项或可能性，是由观察该系统的分析者的想象和经验决定的，它们源于现实世界。我们需要把它们认真地、详细地描述出来。我们之所以必须尽可能地去了解一切与行为主体据以决定自己行为的微妙信息和可能机会，原因也就在这里。
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一旦我们搞清楚了剥削可能发生在什么地方、又是如何发生的，我们就可以打破关于这个政策体系的整体经济模型，并插入一个模块用来“注入”我们想到的那种类型的行为。这样一来，我们的脑海中就有了一种特定类型的剥削者的形象，以及关于这种剥削的工作模型。于是，我们就可以用它来研究不同的策略性行为主体对整个系统的行为所造成影响的差异了。有的时候，它们只会造成细微的差别，因为策略性行为也许不会在其自身的领域之外造成太大的影响。但是另外一些时候，它们却可能造成重大的影响。在某些情况下，它们甚至会导致所嵌入的结构塌陷。在这里，我们正在寻找的是政策体系中的薄弱点，以及特定行为可能对系统造成的后果。我们还一定要记住，这种测试不能操之过急。在工程学中，当出现了一个重要的新设计时，通常需要几个月，甚至几年的时间来精心检验、调试和重新设计，尤其是当它事关公共安全大局时。我们没有任何理由认为，人们在制定经济政策和社会政策时，反而不用强调它们的后果是否安全。
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我在上面概述的这种方法，适用于只有一个设计者或一个设计小组的情形，他或他们独自去发现给定的政策或经济系统的缺陷。如果有多个设计者或小组齐头并进地工作，都致力于探测某个模型的弱点，那么整个过程无疑可以加快很多。对于拟议中的政策体系，不妨想象一套新的医疗保健政策，或一组新的金融管制条例，一旦有了一个“工作模型”，我们就可以通过它诱导出一个剥削该体系的“策略”模型。更具体地说，我们将先给出一个整体模拟模型或总体政策环境，然后任由外部参与者提出自己的策略来剥削它。类似的做法由来已久。早在几十年前，罗伯特·阿克塞尔罗德（Robert Axelrod）就举办过一系列后来变得非常著名的囚徒困境博弈锦标赛：让不同的策略在重复的囚徒困境博弈中相互竞争。在一个更具一般性的系统中，参与者需要对该系统进行彻底的研究，将它的数之不尽的激励一一识别出来，占据那些存在剥削机会的地方，然后形成相应的模型。
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类似的情况也经常发生在加密系统的beta测试中。例如，假设美国海军开发了一种新的加密方案，它会邀请一群人来参加测试，即看看他们能否破解该加密方案。如果他们不能，那么这个计划就可以继续推进。在这种情况下，必须保证测试人员来自外部，这是非常重要的。又如，就像施奈尔（Schneier）所指出的：“就拿互联网IP安全协议来说吧。它是由一个委员会公开设计的，从一开始就受到相当多的公众监督……海军研究实验室的密码学者最近发现了一个小小的的缺陷。这项工作继续公开进行着，任何一个有兴趣的人都可以参与测试。另一方面，微软公司也开发了自己的点对点隧道协议（PPTP），其功能基本相同：他们发明了自己的身份验证协议、他们自己的哈希函数，以及他们自己的密钥生成算法。这些发明每一个都有严重缺陷……但是，因为他们是在内部完成所有这些工作的，没有人知道他们的PPTP是薄弱的。”
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用“涌现”发现新行为
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在上一节中，我们讨论了探测政策体系失败的可能性的一般方法。现在，我想收缩范围，集中讨论用于探测政策体系失败的基于计算机的模型，通常来说是计算机仿真模型。但是，我们立即就会面临一个困难，那就是大多数基于计算机的模型都很难容纳新异行为：它们往往采用微分方程组、马尔可夫状态或其他建模架构，并假设了事先预置或嵌入在系统内部的固定类别的行为，因此要修改它们，让它们“召唤出”不可预见的行为，即可能出现的“高16米的梯子”并不容易。
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但是，我们还是可以向前推进的。很显然，正如我在前面已经提到过的，一个方法是我们向计算机仿真模型中的系统注入“事前推想”的剥削行为。虽然这样做可以让模型保持开放并加入更多的细节，但是我们希望有更一般的方法，就是让我们的仿真模型主动“发现”不可预见的新行为。这无疑更具挑战性。需要注意的是，我们现在实际上要探究的是，系统中的新行为如何在行为主体的发现或学习过程中涌现出来，而且我们运用基于行为主体的建模方法处理涌现问题，已经有相当多的经验了。因此，我们有理由相信，我们确实可以修改某个模拟模型，来允许行为主体“发现”操纵行为。
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接下来，我先用一个真实世界的例子来说明这一点，即我在前面提到过的马萨诸塞州的医疗保险计划。我们现在没有关于这个政策体系的现成的模拟模型，所以我们不得不自己构建一个。因为我们感兴趣的不在于描述所有行为的社会性方面的细节，而在于如何模拟剥削行为，所以我们可以构建一个简单和典型的模型。我们将逐步推进，依次开发出这个模型的一系列版本，来刻画我们感兴趣的剥削行为。
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第一步，我们构建一个基本的医疗保险模型。我在进行计算机仿真时使用的是NetLogo，这是一个非常方便的构建基于行为主体的模型平台。在这个模型中，有N个行为主体，但在NetLogo平台上，通常为100～1 000人，他们单独地、随机地产生各种各样的医疗费用，这些费用可能源于疾病、医院护理、外科手术、事故等。初始状态是，他们自己承担所有这些费用。在这个模型中，个体健康成本的分布是一致的、固定的，并且对于所有行为主体都是相同的，如我们可以假设所有人的年龄都相同。人们的收入是固定且相同的，他们的医疗消费c等于他们的保健成本。对于医疗消费带来的效用，我假设了一个凹的效用函数U（c）=c1/2。再假设所有人都是风险厌恶的，系统中只有一家保险公司。一开始，保险公司不提供任何保单（或医疗保险政策），而只是在固定时期收集精算数据：它能够获得所有人的保健成本数据，并会使用这些数据来计算每人每期的平均保健成本。一旦它得出了一个足够准确的估计，它就会发售一份自愿的健康保险单。该保单的成本是这样设定的：在“公平”的保健成本，即保险公司估计的每人每期预期成本的基础上，加上m%的加成，用以支付管理费用。通过计算机仿真实验，我们观察到在这样一个模型中，当上述成本加成足够低（m＜23.3%）时，人们就会发现，购买保险的效用更高，而且他们确实也会购买保险。不然的话，他们就不会购买。现在，我们已经有了一个简单的基于行为主体的保险模型。
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第二步，我们要对马萨诸塞州的保险计划法令及其后果进行建模。这里出现的问题的核心在于，有这么一类人，他们相信或发现，不参加这家公司的保险计划对自己更有利，这就是说，他们宁愿因自己的不参保行为而向政府缴纳罚款。要想让我们上面那个模型容纳这种类型的行为主体，有好几种方法。例如，我们可以假设，系统中有一类人面临承担健康成本的风险很小。但是最简单的方法是，假设一部分人，不妨假设50%的人不是风险厌恶型的，即他们拥有一个线性效用函数U（c）=c。这样的话，他们就会发现，只要向政府缴纳的罚款低于那家保险公司的保险加价（就马萨诸塞州的案例而言，确实如此），那么就向政府缴纳罚款。我们运行了这个模型，结果发现一半的人参加了保险，另一半人则没有。这个结果并不令人奇怪。
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第三步，让我们构建关于剥削行为的模型。现在，我们要允许所有人都可以预先知晓某些类型的医疗保健如肩部手术或物理治疗的费用。为此，我们在模型中内置了，或者说，“注入”了这些行为，并让它们在每一期刚开始时就可以被预见到。同时，我们还赋予这一类人选择权，允许他们在某一期投保，并可以在下一期取消保险。对这个模型的计算机仿真结果表明，已经投了保的那50%人不受影响，他们无论怎样都会继续支付保险金。但是，本来没有投保的那些人的行为则会受到影响。我们发现，他们会根据这种保险是否适合自己而随时决定加入或退出保险。从某种意义上说，他们正在为他们预先知道的某种结果购买保险，而保险公司则不知道这种结果。因此，他们是“玩弄”了这个系统。图6-1显示了保险公司在这种情况下的利润。很显然，它的利润出现了暴跌。
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