日常生活中，我们时常会遇到令人赞叹的利他行为，就像有人挺身而出制止校园霸凌，有人慷慨解囊援助灾区难民。作为局外人，这些“热心人”并没有直接利益牵扯，但仍愿意付出个人代价，伸张正义或提升他人福祉。科学家们一直试图揭开这种利他行为的神秘面纱：是什么驱动了利他的"第三方干预"行为?
这个问题在心理学、神经科学、经济学、进化生物学、人类学、社会学、政治学等各个领域都获得了广泛的关注。多年来，研究人员先后提出了包括对不公平的厌恶在内的若干在自身利益之外的经济社会动机。但迄今为止，还没有某个单一的理论模型能够令人满意地解释人类第三方干预行为的多样性。
北京大学的张航研究员一直关注人类的认知和决策背后的认知计算机制，而北京师范大学的刘超教授长期研究人类的道德行为的认知神经机制。在一次偶然的学术交流中，他们发现了合作的契机：在对人类感知和记忆的研究中，已有许多成熟的包含多个模块的计算模型可以精微地刻画人类的各种系统性的偏差；相比感知和记忆，人类的道德决策行为更为复杂多样，也许需要用同时包含多种社会经济动机的模型来解释。他们与北京师范大学的博士研究生吴小燕和北京大学当时的博士后任祥娟博士组成了研究团队，结合创新的实验范式和计算建模方法，揭示了人们在面临不同社会情境时综合考虑多种因素来做出第三方干预决策的认知计算机制，即由七种不同的社会经济动机交织在一起组成的"动机鸡尾酒"。研究成果以题为The motive cocktail in altruistic behaviors的研究论文于2024年9月12日发表于《自然计算科学》（Nature Computational Science）期刊，并配有题为Deconstructing the compounds of altruism的同期评论文章。
在他们的"干预或旁观"实验中，被试作为局外的"第三方"，观察到两名角色（施害者和受害者）之间存在不公平的金钱分配。被试需要在每一回合做出选择：是否愿意付出代价惩罚施害者或者资助受害者，从而干预两人之间的不平等。研究者系统地操纵了4个关键变量（不平等程度、干预成本、干预效率和情境），形成100种不同的实验条件，以多维度、细粒度地考察被试的行为模式。
对行为的统计结果显示，这些变量对被试的第三方干预决策产生了复杂的交互影响。进一步的计算建模分析则表明，被试的干预行为受到七种社会经济动机的共同驱动。除了此前文献中已知的五种动机（不公平厌恶、社会效率等），该研究还发现了两种复合动机：当干预成本增加时，被试似乎会低估他人之间的不公平程度。“动机鸡尾酒”模型可以精确地测量每一个被试的每一个动机，预测被试在每一个试次中的决策。在决定是否实施干预行为时，人脑就像一个精妙的计算器在权衡着这些动机。
图1. "干预或旁观"任务（上图）和“动机鸡尾酒”（下图）。
通过对被试的行为模式进行聚类分析，研究者还发现了三种"利他者亚型"："正义战士"尽其所能干预不平等现象；"务实帮手"更看重干预的性价比，且更倾向于帮助；"理性道德家"则试图在利他和自利之间寻求平衡。所有这些发现都在两项独立实验（线下157人和预注册线上1258人）中得到一致支持。
图2. 三种"利他者亚型"：正义战士(justice warriors)、务实帮手(pragmatic helpers)和理性道德家(rational moralists)。
这项研究为理解利他行为的心理机制提供了全新视角，揭示了个体在做出道德决策时的复杂权衡过程，为测量相关的个体差异（包括个体发展和疾病所带来的差异）以及引导利他行为的公共政策提供了理论支持。
北京师范大学博士生吴小燕和北京大学博士后任祥娟博士（现为德国马普人类发展研究所和汉堡大学博士后）为论文的共同第一作者。北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室、IDG/McGovern脑科学研究院的刘超教授和银河集团198net、麦戈文脑科学研究所、北大-清华生命科学联合中心的张航研究员为共同通讯作者。本研究获得国家自然科学基金委及北大-清华生命科学联合中心的资助。
原文链接：
Wu X, Ren X, Liu C, Zhang H (2024). The motive cocktail in altruistic behaviors. Nature Computational Science. https://www.nature.com/articles/s43588-024-00685-6
同期评论链接：
Hu J (2024). Deconstructing the compounds of altruism. Nature Computational Science. https://www.nature.com/articles/s43588-024-00690-9
2024-09-13