一切都是時臣的錯？同情心讓你先把拳頭放下來──「私刑正義」的心理學

本文由 Amway 委託，泛科學企劃執行。

到底怎樣才算是「乾淨」？這不是什麼靈魂拷問，而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中，「乾淨」的定義極其殘酷：一粒肉眼看不見的灰塵，就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞，甚至能成為台積電（TSMC）決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中，雖然不需要生產精密晶片，但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密，卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康，你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此，空氣議題早已超越單純的環保範疇，成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

很多人可能沒想到，無論是家用的空氣清淨機，還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠，它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩，而是同一件看起來平凡無奇的東西：一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信，就憑這層厚度不到幾公分的板子，能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎？

這片大家都聽過的 HEPA 濾網，裡面到底是什麼？

首先，我們必須打破一個直覺上的誤解：HEPA 濾網（High Efficiency Particulate Air filter）在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5，是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物，它們能穿過呼吸道直達肺泡，並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本，在工廠與汽車尾氣中，還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1，甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」（UFP，即 PM0.1）。 UFP 不僅能輕易進入血液，甚至能繞過血腦屏障（BBB），進入大腦與胎盤，其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣，單靠孔目大小來「過濾」粒子，那麼為了攔截奈米微粒，濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡，一般人認為的「乾淨」，在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米或 3 奈米（相當於頭髮直徑萬分之一）的晶片而言，空氣中一顆微小的塵埃，就是一顆足以毀滅世界的隕石。

因此，傳統的過濾思維並非治本之道，我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形，最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身，誕生於曼哈頓計畫！

1940 年代，製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而，若將排氣直接排向大氣，會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾（Irving Langmuir），他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」（Absolute Filter），其內部並非有孔的篩網，而是石綿纖維。

有趣的來了，如果把過濾器放到顯微鏡下，你會發現纖維之間的空隙，其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢？這是因為在奈米尺度下，物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時，並非走直線，而是會受到空氣分子撞擊，而產生「布朗運動」（Brownian Motion），像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時，布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動，最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時，靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客，就這樣被永久禁錮迷宮中。

現在最常見的 HEPA 材料，是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間，它們在濾網內隨機交織，像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後，並非僅僅面對一層薄紙，而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層，微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外，HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵，那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀，中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐，目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒，而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺：過濾不是越快越好嗎？

其實，這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管，如果你捏住出口，水流會變得湍急；若將出口放開並擴大，雖然總出水量不變，但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言，當表面積越大，單位面積所需承載的空氣量就越少，空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久，增加被捕捉的機會。此外，越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」，延長了使用壽命，這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

然而，即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter)，但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ，其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物，去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念？塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子，大小約在 2 至 200 微米；細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米，細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」，大多數的病毒（如流感、新冠病毒）都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說，基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上，它更獲得英國過敏協會（Allergy UK）認證，能有效處理 19 大類、102 種過敏原，濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

然而，同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室，就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷，就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中，硼是常見的 P 型摻雜物，用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕，進而釋放出極微量的硼離子，就可能直接污染晶圓，改變其導電特性，導致晶片報廢。

此外，無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA（超低穿透率空氣濾網） 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中，任何多穿透的一顆微塵，都代表著一筆不小的經濟損失。

為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率，材料學家搬出了塑膠界的王者，PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕，還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維，其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕，但它既昂貴且物理上也很脆弱，安裝時若不小心稍微觸碰，數萬元的濾網就可能報銷。因此，你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此，在空氣濾淨系統中，還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網，就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附？

好不容易將微塵擋在門外時，危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王：AMC（氣態分子污染物）。

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒，但面對氣態分子時，就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般，能輕易穿過物理濾網的縫隙，其中包括氮氧化物、二氧化硫，以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物（VOCs）。

為了對付這些幽靈，我們必須在物理防線之外，加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同，這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理（Impregnation）」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質，在活性碳上添加不同的化學藥劑：

• 酸鹼中和：對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體，會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑，透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之，如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑，就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
• 物理吸附與凡德瓦力：對於最麻煩的有機揮發物（VOCs，如甲醛、甲苯），因為它們不具酸鹼性，科學家會精密調控活性碳的孔徑大小，利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力（凡德瓦力），像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。

空氣濾淨的終極邏輯：物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境，活性碳的運用並非「亂槍打鳥」，而是一場極其精密的對戰策略。

工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告，像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝，打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區（Photolithography），晶圓最怕的是人體呼出的氨氣，此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和；而在蝕刻區（Etching），若偵測到酸性廢氣，則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯，是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中，雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析，但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯，正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網，更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳，科學界有個關鍵指標：「比表面積（Specific Surface Area）」。活性碳的孔隙越多、表面積越大，其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳，並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理，打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克，但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字，相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積，是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是，它還添加了雙重觸媒技術，能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線，能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體，或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來，成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說，無論是造價百億的半導體無塵室，還是守護家人的空氣清淨機，其背後的科學邏輯如出一轍：「物理濾網攔截微粒，化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作，空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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可愛即力量？為何幼態特徵能激發人們援助？

在《國家地理雜誌》有史以來最為人所知的照片中，史蒂夫．麥柯里（Steve McCurry）描繪了一位阿富汗少女，在蘇聯佔領阿富汗期間棲身巴基斯坦難民營的夏巴特．古拉（Sharbat Gula）。夏巴特凝望鏡頭，臉上灰塵肉眼可見，身穿破爛長袍，她又大又明亮的淺綠色標誌性雙眼，似乎在請求我們關注難民的困境。這幀照片之所以深具力量，或許是由於它同時觸動了我們多項需求線索，例如身為年輕女性、具有引人矚目的幼態特徵，也表現出她有明顯的需求。這張一九八五年的封面照片如今成為象徵世界各地難民需要同情和援助的象徵，即便他們來自不同國家或信奉不同宗教。

我們對於幼態延續的偏好也會被操控來激發關注和援助。例如，兔寶寶曾被描繪成身穿裙裝臉上化了妝，假扮成一個在困境中的雌親角色，並藉由誇張的、孩童般的行為來操控他人，好比纖弱的姿勢、同情的噘嘴和睜大的雙瞳，並緩慢地眨眼來強調這一點。馬丁．史柯西斯（Martin Scorsese）於一九九○年代重拍的《恐怖角》（Cape Fear）同樣包含了一些令人不適的場景，片中反派角色麥克斯．卡迪（Max Cady，勞勃．狄尼洛〔Robert De Niro〕飾演）試圖引誘他敵人的高中女兒丹妮爾（Danielle，茱莉葉．路易絲〔Juliette Lewis〕飾演），她藉由類似誇張、孩童般舉止來彰顯出這一刻的不當以及她的性感。

在南韓，男女都會接受昂貴的臉部整形手術，來加長他們的眼睛寬度並縮小下巴或顎部，從而藉由部分較為童稚的外觀來提高吸引力。幼態延續的線索，好比與身體不成比例的大眼睛和頭部，在現代文化中愈來愈被頻繁利用，好讓玩具或動漫角色更加顯眼也更有吸引力。有人提出，臉上的恐懼表情經演化被塑造成可以吸引援助和關注，因為一個人受了驚嚇，瞪大雙眼，就像是無助嬰兒的大眼睛。

幼態延續有別於脆弱、苦難或迫切需求，因為它是比較固定的，通常也不會表現在成年人身上。就實際的新生兒而言，幼態延續和脆弱先天上就是相關聯的。隨著個體年齡增長，他們的特徵變得更加成熟，臉部變細瘦，鼻子變長。由於這種分離，我們的利他衝動對實際新生兒表現得最為強烈，因為他們兼具脆弱、幼態又很可愛，並且需要我們的幫助。幼態延續可以促進成年人的援助，不過它對我們反應的影響，應該不如脆弱性那麼大，因為脆弱性更緊密地與實際需要幫助相互連結。

成年人長了又大又圓的雙眼，看來顯得很無助，或許就會吸引我們，激勵我們伸援，然而同時倘若他們沒有顯現弱勢又急需幫助，就不會觸發真正的拯救衝動。例如，倘若「巨石強森」癲癇發作跌落地鐵軌道，我仍然會感到驚慌，並湧現幫助的衝動，即使他平常都相當有吸引力、能幹又很強壯（當然了，我會需要找人幫忙，才能把他抬出來）。強森之所以吸引人，或許是由於他長了雙大眼睛、腦袋圓滾光禿，而且社交天真型角色也養成了一種幼態的感知。因此，年輕、可愛不見得是誘發利他反應的要件，不過這確實有助於激發衝動。

幫助背後的「文化規範」

在某些情況下，即便是年幼又無助的人，我們也可能不想提供協助。例如，在美國，人們一般都不願意趨近沒有親屬關係的嬰兒，就連遭逢苦難、需要幫助的嬰兒也一樣，特別是當附近有更具資格或者與嬰兒有親緣關係的人在場。當父母親見到陌生人趨近或碰觸他們的孩子時，心中會感到害怕並斥責那個人，因為他們不清楚對方有何意圖。我們講一些故事並用「母熊」來做比喻，描述牠們如何攻擊試圖從牠和牠的幼熊之間穿越的人。猴子有時會「綁架」其他雌猴的幼崽；綁架者往往是姑姑阿姨或者還沒有當母親的亞成年猴子。

就像人類，當猴子把自己的幼崽安全抱在懷中時，牠們也允許其他個體趨近仔細端詳，而且牠們也允許近親密友合作照料，不過對不合宜的關注，牠們仍會保持高度警戒。由於這種──在人類和猴子中都存在的──文化規範，若是有辦法「克制」，我們就會避免干涉陌生孩子，但例外情況證實有這項規則。例如，當我們在商場見到迷路的幼童，若他的母親就在附近，或者現場有其他相關幫手（如商場保安人員），或者不知道該怎麼處理，這時我們就不會趨近那個幼童。

不過，當爸媽的人有可能比較願意干預，因為他們有帶孩子的經驗，也知道在公共場所遺失孩子是多麼可怕，如果孩子顯然是無助的、孤單的，並且需要我們幫助，大多數人都會本能地伸出援手。

單一受害者效應：一隻可愛的海獺打敗一群陌生的難民

驅使我們靠近新生兒的更廣泛吸引力，某程度上與「單一受害者效應」（single victim effect）（也稱為「確認之受害者效應」〔identified victim effect〕）有關。行為經濟學家已多次證明，當受害者是單一的有援助需求的個體時，我們對於捐款請求的反應會更為積極，超過存有多位需求者的情況，即便只有兩人也是如此。這似乎是非理性的，因為當有更多人需求援助時，你理應更願意提供幫助（再次回到布盧姆「擺脫共情」的理念），但當只有一名受害者時，援助似乎更為具體、更容易理解和尋思，也更為可行。

此外，利他反應模型預測，個體之所以驅使我們援助，是由於他們類似新生兒的典型狀況。所以這很可能並非偶然，因為許多單一受害者實驗使用的都是兒童的照片，不是成年人的，這就暗示了某種體認，也就是在所有條件都相同的情況下，我們更容易對較年幼的個體產生同情。野生物種保育宣導材料也常使用可愛幼齡動物的照片，好比海豹寶寶或北極熊幼崽來籌措資金。

實際上，在我們執行的一項研究中，人們更願意幫助一隻可愛的海獺，而不是一個無家可歸的男子或一群難民。或許每胎生產並照顧多子嗣的物種，好比囓齒類動物、貓、狗（或有多胞胎基因傾向的人類），比較不容易受到單一受害者效應的影響。

為強化利他反應，慈善機構應該選擇明顯需要幫助的年輕、幼態的受害者，來模擬我們自己無助子女的激勵架構。就算有幾十名或數千名成年人需要食物、衣物或住所，一張海報呈現一名明顯需要幫助的可愛孩童，應該能比依偎成團的群眾引來更多的援助。

親屬、社群與物種特性如何影響善心

既然利他衝動是演化來幫助我們自己的無助新生兒，這種衝動在那樣的背景脈絡中是最強烈的。目前還需要更多研究來討探親族新生兒和非親族新生兒的反應，並採行生態學視角來探究，受檢測物種是否一般都區別看待親族和非親族個體、是否生活在相互關聯的社會群體，以及是否在扮演親代角色、出現激素情況下，或者現場有圍觀群眾，以及有真正的父母在場的情況下，會更願意提供幫助。

我預期不同物種的反應表現互異，反映出它們的生態條件；在野外環境中很少遇到陌生嬰兒的動物，比較有可能照顧非子代幼崽，此外，生活在緊密社會群體的動物，尤其是相互關聯的社會群體中的動物也有此傾向。

——本文摘自《利他衝動：驅策我們幫助他人的力量》，2024 年 11 月，知田出版，未經同意請勿轉載。

在網際網路發達的現代，私刑正義一直是社會議題值得被重視的一塊。當名人、演員、政治人物，甚至是個沒沒無聞的小卒犯錯時，許多人蜂擁到他們的社群媒體攻擊、肉搜、堵人等等，是一件值得被重視的議題。

在這一篇文章中，我將從一些心理學研究，探討「私刑正義」的可能成因，以及可能削減私刑正義的方式。

為什麼我們會想伸張正義？

人們對於不公平，似乎有著天生的敏感度。有一個德國萊比錫的研究團隊，就針對小孩子進行研究。他們讓小孩子看木偶劇場，有些木偶會對小孩子很親切，也就是所謂的好木偶，也有一些木偶會送小孩子禮物，再把禮物搶走，也就是所謂的壞木偶。

實驗者發現，當孩子看到好木偶被毆打時，他們會不開心；但是看到壞木偶被毆打時，則會雀躍不已。

實驗者好奇的是，我們是否願意花錢，來換取觀看壞人被打呢？他們在壞木偶要被懲罰的剎那，將布幕拉上，除非孩子交出手上的代幣，否則就無法繼續觀看。

結果，孩子們紛紛交出了手上的代幣，以求繼續觀看壞木偶被打^[1]。

然而，這篇實驗僅能解釋，當欺負我們的人跟被懲罰的人是同一個人時，我們先天就很樂見他們被懲罰，甚至是犧牲自己的利益也在所不惜。

但是，當我們只是袖手旁觀的第三者時，為何我們依然會希望伸張正義呢？神經心理學家 Lisa Barret 對此提出了解釋^[2]。

Lisa Barret 指出，人們的腦容量是有限的，正因為如此，我們不能等自己被攻擊了，才要求別人對這些人做出懲罰，而是希望「當和我們類似的人受到攻擊時，那些犯罪者能夠得到報應，以避免我們自身也受到攻擊。」

因此，當我們對某個人的受罰為之叫好時，肯定是因為他們所損害的他人利益，和我們自身有關。

這就是為什麼比起開車族、機車族，平常徒步走在街上的行人，對於警察針對行駛人行道的汽機車加強取締時，人們會更為振奮的緣故。

同情心，或許可以撫平報復心理

然而，並不是所有人，都能等待警察、法官等等來懲罰犯罪者，私刑正義的新聞我們可是時有所聞，例如先前一則疑似女兒被性侵後自殺，父親烙人抓人虐殺犯人的新聞，就在社會版面轟動一時。有些人為之叫好，但也有些人擔心「私刑正義」的嚴重性。

事實上，精神病學講師 James Kimmel Jr. 便曾指出，過度沉迷於私刑正義的結果，可能會導致「恐怖主義、復仇謀殺、幫派犯罪」等等的發生^[3]。

那麼，有什麼可以避免私刑正義呢？有一篇研究指出，也許同情心是一個可能的解決之道^[4]。

在這份研究中，實驗者招來了 44 名受試者，並將他們隨機分配到三種實驗情境中。在三種實驗情境裡，他們都必須要完成一份測驗，該份測驗是 20 題數學題，而他們都被安排坐在一男一女中間。

受試者不知道的是，那一男一女都是實驗者安排好的演員。

實驗開始了，在考卷發下去之前，女演員都會用眼藥水讓自己裝哭，並表示需要離開實驗。在實驗組裡面的女演員會裝作是得知哥哥得了癌症，自己卻要周末才能返家，此刻時在無法控制住自己的情緒；在控制組裡面，女演員則會裝作要趕著去看醫生，必須離開實驗室。

接著，受試者和男演員留在教室內，開始做那 20 題數學題，做了 4 分鐘，實驗者就會走過來，先收走受試者的問券，並檢查完答案後將答案卷用碎紙機碎掉，接著給他答對題數所應得的獎金。此時，實驗者會裝作身上的獎金不夠，必須要離開去拿獎金。

在實驗組中，實驗者離開之後，男演員會自己把答案卷碎掉，並在實驗者回來後，告訴對方「為了省時間，我自己對了答案，結果 20 題全對，我要領取 20 題的獎金。」並真的順利將獎金領走。

在控制組當中，男演員不會碎掉答案紙，而是表示自己比受試者多對了一題，然後領走獎金。

給予受試者報復機會

實驗者接著讓受試者有機會調配味覺測試的材料，並且讓受試者得知，這瓶材料將會讓作弊的男演員喝下，且對方不會知道是他調的。同時受試者也會知道，男演員超級怕辣。

透過這三種情境測試，實驗者想觀察兩件事情：

1. 受試者是否會因為對方作弊，而想要懲罰對方？
2. 受試者是否會因為剛剛另一位成員因哥哥癌症離去，而產生同情心（compassion），進而原諒作弊者的行為？

同情心可能會讓我們心軟

結果發現，在控制組裡面，受試者平均加入了 2 公克多的辣椒醬，而在實驗組裡面，受試者平均加入了將近 10 公克的辣椒醬，可見受試者對於報復作弊者，是確實會付諸行動的。

問題來了，這些受試者如果先前受到另一位演員的影響，是否會減少加入辣椒醬的量？如果是的話，這也表示，我們會因為自身的同情心，而減少對其他人的報復舉動。

研究結果顯示，同情心確實會有這樣的作用。參與到同情心實驗組的受試者，確實加入了較少的辣椒醬，只有平均約 3 公克左右，和控制組差不多。

這樣的研究結果顯示了，也許同情心，真的能讓我們更加寬容地看待這個社會，不再那麼執著於懲罰受試者。

不過，實驗者也特別強調，本篇研究的「同情對象」和「我們想報復的對象」是不同人。如果是同一個人的話，我們會有什麼舉動，其實是值得再進一步探討的。

參考資料

1. Natacha Mendes et al., ‘Preschool children and chimpanzees incur costs to watch punishment of antisocial others,’ Nature Human Behaviour, vol. 2, 2018, pp. 45-51.
2. Lisa Feldman Barrett, How Emotions Are Made: The Secret Life of The Brain, Macmillam, London,2017,p.73.
3. K.M. Carlsmith et al.., ‘The paradoxical consequences of revenge’, Journal of Personality and Social Psychology, vol.95(6), pp.1,316-24.
4. Condon, Paul & Desteno, David. (2011). Compassion for one reduces punishment for another. Journal of Experimental Social Psychology.

重複賽局中的均衡結果

在 1883 年，法國經濟學家伯特蘭（1822 – 1900）研究了販售相同產品的廠商之間的價格競爭，在他的分析中，廠商面對的誘因問題很類似囚徒困境賽局。

伯特蘭預測在均衡時廠商之間會彼此削價，類似囚徒困境賽局中的｛認罪，認罪｝結果。但我們在現實中常常看到廠商彼此勾結並訂定高價。西方民主國家多數立有「反壟斷法」禁止這類勾結，以促進競爭。

為了瞭解在囚徒困境之類的處境中，參與者何時會勾結，我們必須跳脫一次性賽局，也就是參與者只進行一次後就結束的賽局。轉而考慮更符合現實的重複互動，也就是參與者會不斷進行同樣賽局。

如果參與者重複互動，我們能夠在囚徒困境中觀察到合作的均衡嗎？

假設兩位參與者都知道囚徒困境賽局會進行兩次。為了找出重複互動賽局的均衡，我們要先預測最後一回合賽局的均衡，然後倒推第一回合賽局的均衡。這種推理方式稱為逆向歸納法。

如果這就是結局？

在第二回合，參與者知道這是最後一次互動，也就沒有必要嘗試改變未來的結果。因此，最後一局結果就像是一次性囚徒困境：沒人合作。

參與者可以推論，不論第一回合如何，第二回合肯定沒有合作。那麼，從參與者的角度來看，第一回合也跟一次性囚徒困境沒有兩樣。因此，在均衡時兩回合都不會出現合作。

事實上，即使囚徒困境賽局進行多次，只要賽局有個確切的結束回合，我們永遠不會觀察到合作。逆向歸納法從最終回合拆解了整體賽局的結果。

現實世界沒有真正的「最終回」

以色列裔美國數學家歐曼（1930 年生）在 2005 年與謝林一起獲得諾貝爾經濟學獎。他的研究之一是無限回合賽局均衡下的合作行為。在無限回合中，逆向歸納法無法從最終局拆解合作情形，因為沒有明確的最終局。

合作要能成為均衡的結果，首要條件是參與者的策略能夠處罰過去的壞行為（不合作）。為了避免以後受罰，參與者可能選擇合作。

試看在無限回合的囚徒困境賽局中所謂的冷酷策略：參與者起初採取合作行動（例如囚徒保持沉默，也可能是室友賽局中的洗碗，或是廠商的勾結高價）。

在接下來的賽局中，只要對方合作，我也一直保持合作。但只要對方背叛了（例如囚徒認罪、室友不再洗碗、廠商用低價搶走市場），我就選擇背叛。

——本文摘自《大話題：賽局理論》，2023 年 3 月，大家出版出版，未經同意請勿轉載。