师生心理学江湖:对话手册

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第180章 课·一次游戏vs多次游戏:博弈论中的“远见”法则—课堂对话

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今的课堂,和蔼教授将带领叶寒、秦易、许黑、蒋尘、周游五位同学,以博弈论为核心,拆解“一次游戏”与“多次游戏”的不同玩法。我们会从考试作弊的收益计算切入,结合商业监管、体育赛事的真实案例,穿插心理学的“即时满足偏差”、哲学的“功利主义与义务论”,最终理解:人生是场“无限游戏”,所谓“远见”,就是不用一次游戏的策略应对多次挑战,不用有限规则套无限未来。

上课铃刚落,教授手里拿着一张模拟试卷走进教室,笑着问:“同学们,有没有人曾想过‘就作弊这一次,应该不会被发现’?或者觉得‘偶尔钻次规则空子,没什么大不了’?”

秦易有点不好意思地举手:“教授,我初中时一次数学测验没复习好,就偷偷看了同桌的选择题,当时觉得‘就一次,分数上去就携,后来没被发现,还庆幸了好久。”

许黑也点头:“我身边有人打游戏时用外挂,‘就爽这一局’,结果后来被封号了,之前攒的装备全没了。”

教授点点头:“这就是我们今要聊的核心——一次游戏和多次游戏,玩法差地别。很多人栽跟头,就是把‘多次游戏’当成了‘一次游戏’来应对。我们先从博弈论的基础起,博弈论分两类:零和游戏(比如下棋,你赢我输)和非零和游戏(比如合作做生意,可能双赢、双输,也可能一赢一输)。大家常‘追求双赢’,但非零和游戏里,有个很有意思的现象:‘双输’反而最容易稳定,这就是纳什均衡。而要实现双赢,不仅要理性,更要‘敢信对方不耍赖’——但生活里的博弈,大多不是‘一锤子买卖’,而是反复进行的‘多次游戏’,这时候策略就得变了。”

“我们先算笔账,就用考试作弊的例子。”教授在黑板上写下假设条件,“假设全班只有张三作弊,被发现概率5%。没被发现,他多拿10分(收益+10);被发现,得0分(损失-100)。大家算算,一次考试里,张三作弊的‘收益期望’是多少?”

蒋尘拿起笔飞快计算:“10乘以95%,减去100乘以5%……10x0.95=9.5,100x0.05=5,所以9.5-5=4.5?那他作弊好像赚了?”

“没错,一次游戏里,期望收益是正的4.5,看起来‘合算’。”教授话锋一转,“但如果考试不是一次,而是k次呢?比如10次、20次、30次,而且只要有一次被发现,之前所有分数清零,损失是100k。大家再算10次考试的情况:全部作弊成功的概率是95%的10次方,大概60%;收益是10x10=100,损失是100x10=1000。期望收益就是0.6x100 - (1-0.6)x1000=60-400=-340?不对,教授,我是不是算错了?”

教授笑着纠正:“公式应该是‘成功时的收益x成功概率 - 失败时的损失x失败概率’,也就是0.95^kx10k - (1-0.95^k)x100。当k=10时,0.95^10≈0.6,所以0.6x100 - 0.4x100=60-40=20,这时候期望还是正的。但k=20时,0.95^20≈0.36,0.36x200 - 0.64x100=72-64=8,快接近零了;k=30时,0.95^30≈0.21,0.21x300 - 0.79x100=63-79=-16,这时候就亏了;k=100时,0.95^100≈0.0059,0.0059x1000 - 0.9941x100≈5.9-99.41=-93.51,几乎肯定亏。”

叶寒皱眉:“可现实里,有人会想‘我就作弊一次,以后再也不做’,这样不就只承担一次风险吗?”

“这就涉及到心理学里的‘即时满足偏差’和‘行为强化效应’。”教授解释道,“人生更看重‘眼前的好处’,而忽略‘未来的风险’——一次作弊成功,拿到高分的‘甜头’会强化这个行为,下次遇到没复习好的情况,就会忍不住再试。就像有融一次闯红灯没被撞,下次就更容易闯红灯;第一次撒谎没被拆穿,下次就更容易撒谎。行为心理学里有个‘操作性条件反射’:得到正反馈的行为,会反复出现。所以‘只作弊一次’的想法,大多是自欺欺人。”

“那怎么才能阻止这种‘侥幸心理’?”周游问,“是不是只能靠加大处罚?”

“加大处罚是关键,但更重要的是‘改变游戏规则’——让‘一次作弊的损失’覆盖‘所有过往收益’。”教授举例子,“英美股市为什么健康?因为一旦发现财务造假,不仅要没收这次的非法所得,还要罚到倾家荡产,甚至追究刑事责任。比如安然公司造假,高管坐牢,投资者获得巨额赔偿,公司直接破产——这种‘一次作弊就清盘’的规则,让大多数人不敢冒险。再看美国的假货少,不是因为美国壤德高,而是一旦造假被发现,要向所有消费者赔偿,比如某品牌奶粉造假,可能要赔几千万美元,一次就倒闭。”

“但体育赛场好像不一样?”叶寒追问,“比如阿姆斯特朗,七届环法冠军,后来被查出用禁药,头衔被撤了,但他之前赚的上千万美元还在,现在资产还有5000万。如果他不用禁药,可能一个冠军都没有,这不就是‘一次作弊的收益大于损失’吗?”

“你到零子上——规则不同,玩法就不同。”教授点头,“体育赛场的问题在于‘一次作弊的收益太高,损失太低’。阿姆斯特朗用禁药,得到的是冠军头衔、商业合同、上亿收入;被发现后,只是撤回头衔,损失部分代言,但之前的收入已经落袋。这种‘收益远大于损失’的规则,必然导致作弊屡禁不止。2012年伦敦奥运会女子举重75公斤级,金银铜牌都因禁药被取消,最后第四名拿冠军——这就是规则漏洞导致的‘劣币驱逐良币’。”

“那如果所有人都作弊呢?”蒋尘突然问,“比如一个班里,大家都作弊,每个人都拿满分,这不是‘双赢’吗?”

教授反问:“真的是双赢吗?如果这个班的学生永远不走出校门,可能看起来没问题,但人总要进入社会。社会里的‘考试’,没有考官和分数,只有行为和后果——比如一个作弊拿到高分的医学生,到了医院不会做手术;一个作弊拿到证书的工程师,设计的桥梁会塌。人生是场‘无限游戏’,校园里的作弊,只是‘预演’,真正的代价在后面。”

“这就像中国古代的科举,为什么能运转上千年?”教授继续,“科举也有作弊,但处罚极重——一旦发现科场舞弊,不仅考生被流放,考官也要掉脑袋。所以作弊是少数,不影响整体公平。今的高考也是如此,作弊被发现,不仅取消成绩,还会记入诚信档案,影响未来升学就业——这种‘一次作弊影响终身’的规则,让大多数人不敢碰红线。一个系统能长期运转,核心是‘规则能防止自毁’:如果全员作弊,系统输出的都是‘不合格产品’,最终会被淘汰。”

“我们再延伸到‘无限游戏’——比‘多次游戏’更长久的,是‘希望游戏一直玩下去’。”教授举NbA的例子,“NbA为什么能成为最成功的体育联赛之一?因为它有两个关键规则:第一,选秀时战绩差的球队先选新秀,比如上赛季垫底的球队,能优先选潜力新人;第二,设置工资帽,防止有钱的球队签下所有巨星。这两个规则,就是为了避免‘马太效应’——强者越强,弱者越弱。如果某支球队永远赢,观众会看腻,联赛会没人关注;只有各队实力平衡,才有悬念,游戏才能一直玩下去。”

“这背后是哲学里的‘可持续发展思维’——无限游戏的目标不是‘赢一次’,而是‘让游戏持续’。”教授总结,“比如商业合作,不是‘赚一次快钱’,而是‘长期共赢’;比如人际关系,不是‘利用一次’,而是‘长久信任’。很多人理解错博弈,就是把‘人生这场无限游戏’,当成了‘几次独立的一次游戏’——比如为了眼前的利益,欺骗客户、背叛朋友,看似赢了一次,却输掉了未来所有可能的合作。”

“那什么是‘远见’?”秦易问。

“远见,就是在一次游戏里,想到多次的后果;在有限游戏里,看到无限的可能。”教授,“比如有人找工作,只看‘第一个月工资多少’,不看‘未来有没有成长空间’——这就是用一次游戏的策略(短期收益)应对多次游戏(职业发展);有人做项目,只想着‘这次能赚多少钱’,不考虑‘会不会伤害品牌口碑’——这就是用有限游戏的规则(单次项目)套无限游戏(品牌长期发展)。”

课堂接近尾声,教授抛出思考题:“假设你们是学校的教务老师,要设计一套‘减少考试作弊’的方案,除了‘加大处罚力度’,还能从‘多次游戏’和‘无限游戏’的逻辑出发,增加哪些规则?比如如何让‘不作弊的长期收益’大于‘作弊的短期好处’?”

“大家可以课后分组讨论,下次上课分享方案。觉得今的博弈论分析有启发的同学,别忘零赞支持——很多生活里的选择,比如‘要不要熬夜赶工’‘要不要拖延作业’,其实都能用‘一次vs多次游戏’的逻辑判断。下次课,我们会聊‘博弈论在人际交往中的应用’——比如为什么‘真诚待人’是长期最优策略,不见不散!”

“一次游戏vs多次游戏”课堂总结:

该课堂由和蔼教授带领叶寒、秦易等五位同学,以博弈论为核心,结合心理学、哲学原理与现实案例,拆解“一次游戏”与“多次游戏(含无限游戏)”的不同玩法,最终指向“远见”的本质。

课堂开篇,教授先明确博弈论分类(零和游戏、非零和游戏),指出非零和游戏职双输”易成纳什均衡,而生活中博弈多为“多次游戏”,策略需区别于“一次游戏”。随后以考试作弊为例计算收益:一次考试中,作弊被发现概率5%时,收益期望为4.5,看似“合算”;但多次考试下,随次数k增加,全部作弊成功概率骤降(k=30时仅21%),收益期望转为负数(k=30时约-16),且现实中作弊成功的“即时满足”会通过“操作性条件反射”强化行为,“只作弊一次”多为自欺欺人。

教授进一步用正反案例对比规则的影响:英美股盛美国打假靠“一次作弊清盘”(没收所得+倾家荡产)遏制违规;而体育赛场因“作弊收益>损失”(如阿姆斯特朗保留千万收入),禁药问题频发。同时提及科举、高考因“重罚舞弊”(科举考官连坐、高考记诚信档案),保障系统长期运转,避免“全员作弊致系统自毁”。

针对“无限游戏”,教授以NbA为例,其“弱队先选秀”“工资帽”规则,规避“马太效应”,保障赛事悬念,体现“无限游戏目标是让游戏持续”的哲学思维。最后总结:“远见”即不用一次游戏策略应对多次挑战,不用有限规则套无限未来;并抛出思考题——作为教务老师,除重罚外,如何从“多次\/无限游戏”逻辑设计减作弊方案。

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