从囚徒困境到世风日下

在每个时代我们都会听到人们感叹世风日下，人心不古。这到底是对旧时代的幻觉还是一种真相呢？我们今天就来写个小程序，证明世风日下是的的确确在发生的。

我们先从博弈论的囚徒困境说起，两个囚犯面临这样的问题，要么同时咬紧牙关一起抗拒从严回家过年，或者坦白从宽刑期打折。但是如果一个人坦白了，而没有坦白的那个人就得牢底坐穿。参考以下表格可以得到结论：

囚徒困境
	乙方抗拒	乙方坦白
甲方抗拒	无罪 / 无罪	5年 / 1年
甲方坦白	1年 / 5年	2年 / 2年

双方一起抗拒，全部无罪释放，收益最大。
甲方抗拒，乙方坦白，甲方坐牢5年，乙方坐牢1年。
甲方坦白，乙方抗拒，甲方坐牢1年，乙方坐牢5年。
甲乙都坦白，全部坐牢2年。

道德问题的本质是信任问题，上古时期民风淳朴，人与人之间都相信相信的力量，所以能相信一起做出收益最大的决策（至于两个淳朴的人为什么会坐牢？这...）。但信任这事，吃了几次亏之后，戒备心开始提升，做决策必须考虑对方不按套路出牌怎么办？如果这位大兄弟被社会多教育几次，他就会发现坦白是最优解，毕竟无罪释放需要对手合作，概率太低。

大多数人都是理性的，在受到惩罚后会调整自己的反应决策机制。我们可以构造一个模型，假设一个人初始是向善的，基本是信任对方的，但是每次遭受背叛后，他的信任值就会下降。而且人们一般对坏的事情印象深刻，所以自己行善被别人坑后，人品值下降会比遇到好人好事的上升更多一点。

为了模拟这种情况，写了一段程序模拟了一下：

import randomdef init(users, n):for i in range(n):users[i] = 51 # 设置每个用户的初始人品值为51，最小为0，最大100。def do_choice(users, i):r = random.randint(0, 100)return 1 if r < users[i] else 0 # 人品值越高，做出双赢选择1的概率更大。def update_rp(users, i, v):users[i] += vif users[i] > 100:users[i] = 100if users[i] < 0:users[i] = 0def gamble(users, rounds):n = len(users)i = 0while i < rounds:u1 = random.randint(0, n - 1) # 随机两个用户u2 = random.randint(0, n - 1)if u1 == u2:continuec1 = do_choice(users, u1)c2 = do_choice(users, u2)if (c1 == 1) and (c2 == 1): # 最优选择，双方人品值加1。update_rp(users, u1, 1)update_rp(users, u2, 1)elif (c1 == 1) and (c2 == 0): # 被用户2坑了，用户1变坏，人品值减1.5。坏事让人印象更深刻！update_rp(users, u1, -1.5)elif (c2 == 1) and (c1 == 0):update_rp(users, u2, -1.5)i += 1def display_result(users):good, bad = 0, 0for v in users.values():if v >= 50:good += 1else:bad += 1print('good/bad: ' + str(good) + '/' + str(bad))def simulation(n, rounds):users = {}init(users, n)gamble(users, rounds)display_result(users)if __name__ == '__main__':simulation(100, 300)simulation(100, 1000)simulation(100, 5000)

结果是迭代次数越多，好人越少。参考输出如下：

good/bad: 62/38
good/bad: 28/72
good/bad: 5/95

那为什么这个世界不会全是坏人组成呢？我猜原因跟电脑一样，时间厂了系统卡得不能用总有人会忍不住格式化一下。

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