从对框架效应的分析看风险决策的神经基础(3)
另有证据表明，去甲肾上腺系统可能对损失规避很重要。众所周知，去甲肾上腺素会调节焦虑和压力，对创伤后的应激反应以及害怕记忆的巩固有重要作用。Rogers等人通过注射心得安(β-肾上腺受体阻滞剂)考察了正常人阻塞NA对决策的影响。他们给被试呈现混合的，或者单纯受益或单纯受损的赌博实验。在混合赌博中，当损失的可能性高的时候，注射80mg心得安的被试对于可能损失的数量敏感性降低；但是他们对可能获得的数量的敏感性并未受到影响。相反，注射心得安和正常控制组的被试在单纯受益的赌博中表现出同等的风险规避，在单纯受损的赌博中表现出同等的风险寻求[20]。总之，药物会影响损失规避，其他神经递质系统的操作是否会影响损失规避有待于进一步研究。
5 高估小概率事件和低估中高概率事件及其神经机制
预期理论中权重函数是倒S形状，这反映了对小概率的高估和对中高概率的低估。预期理论的一大重要问题是为什么概率权重函数呈现这种特殊形状。一般心理物理学的解释是敏感性的降低，但也有可能反应了决策的情绪方面因素。具体来说，低估中高概率获得和高估小概率损失反映了害怕；而高估小概率获得和低估中高概率损失反映了希望。关于权重函数的神经基础现在仍不为人所知，但是可以猜测害怕与杏仁核有关，而希望与腹侧纹状体有关。另外的可能是Fiorillo观察到的在预测不确定奖赏时，与风险相关的多巴胺(DA)活动可能反映了希望。Fiorillo等人在辨别学习任务中发现多巴胺能的神经活动会随着奖赏结果概率的变化呈现单调变化。这些研究者训练猴子进行视觉辨别任务，记录得到奖赏最不肯定情况下(50%奖赏)和最肯定情况下(0%或100%奖赏)单个多巴胺神经元的活动。这些神经元会对无期望(0%)状态下的奖赏和预测奖赏(100%情境)的信号反应。多巴胺神经元对最大可能不可预知的刺激(50%情境)在延迟期间显示相位活动的单调增加[21]。Aron等人运用fMRI在人身上得到了类似的结果[24]。在这项概率学习任务中，中脑(推测为多巴胺区域 dopaminergic regions)的活动被随后认知反馈的预测性所调节。但是多巴胺系统不会直接对概率编码，可能会对与决策相关的风险程度进行编码。
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权重函数关注的是结果概率的问题。从预期理论的角度来看，权重函数的曲率(curvature of the weighting function)(低估高概率事件，高估小概率事件)和权重函数的仰率(elevation of the weighting function)(喜欢接受风险的愿望)都与概率表征有关。最近对结果概率皮层表征的研究开始考察灵长类的眼球运动任务，这一工作主要关注外侧顶内沟区(lateral intraparietal area, LIP)。该区域会在眼球运动任务中表现出调节活动，引导眼球的快速扫视运动，而眼球的快速扫视被认为可以反映出自动计划活动。Platt和Glimcher训练猴子在个体的LIP接受区域内外做扫描运动，变化橙汁奖赏的数量和概率。当引导扫描的奖赏概率是80%时，LIP神经运的激活会大于相同运动下但奖赏概率为20%时候的激活[22]。也就是说，个体LIP神经元的变化活动取决于一个特定的反应导致结果奖赏的概率。但是运动的振幅、潜伏期、速度并不会随结果概率的变化而变化，可见LIP神经元的运动是与特定的奖赏反应需要的概率有关。随后Sugrue等人也通过有关眼球快速扫视运动的实验确定了LIP在表征奖赏概率中的显著作用。他们训练恒河猴完成一项视力辨别任务，包括定向、延迟、快速扫视，当要求动物在与高概率奖赏和低概率奖赏相关的刺激中做选择时，就会有LIP激活的记录。LIP与接受区域的属性匹配表明：活动的差异依赖于预期奖赏的概率；而且当他们辨别力降低的时候，小概率奖赏的出现会有激励作用[32]。需要注意的是，因为这些研究没有像变化概率一样变化数量，所以不能肯定LIP是表征概率本身，或者只是概率的函数(期望效用)。另外不清楚的是这些研究成果是否可以扩展到其他任务范围，还是只适用于眼球运动。
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非线性的权重函数高估(overweighting)了小概率事件有利于将框架效应受益时保守而受损时冒险的行为解释为追求某种“最大期望”。就像艾勒本人所说的：“艾勒悖论”只是外表上的自相矛盾，它实际符合了非常深刻的心理现实――接近必然时对安全的偏好[25]。低估(underweighting)大中概率的结果可能导致被权重的概率之和小于1，这是权重函数的另一个特色即“次确定性”(subcertainty)。也就是说预期理论是假定人们选定的方案一定是具有了某种“最大值”的方案，即在正面框架下A的“总价值”>B的“总价值”；在负面框架下，D的“总价值”>C的“总价值”。所以在“亚洲疾病”案例中，正面框架下被试多数选A方案，负面框架下被试多数选D选项。迄今为止，几乎没有关于权重函数次确定性的神经基础证据。
6 未来研究展望
对于决策的神经基础的研究已经随着技术的进步越来越细致，但是对于复杂的风险决策行为来说，其神经机制也是很复杂的。与风险决策的行为研究不同，神经科学的研究方法可以较为直接地展示给我们风险决策的内部活动过程。当我们了解了风险决策的实际过程，就可以采用一定的方法来干预这一过程。目前来看，我们认为风险决策的神经科学研究应该首先解决以下两个方面的问题：
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第一，如何解决不确定情境下的决策问题。为了研究的方便，大多数研究关注的是风险决策的问题，此时获得和损失的结果数量和概率都是决策者已知的，但是，生活中需要面对的决策问题更多是不确定情境下的。一些研究显示不确定情境下的决策符合“两阶段模型”，决策者首先会根据已有信息、经验和当时的情境估计事件发生概率，随后的过程符合风险决策规律。另外有研究显示，两阶段模型不足以解释不确定情境下的决策问题，需要有第三个阶段来重新融合模糊的估计过程，而且对于熟悉领域和陌生领域会有不同的反应。风险决策和不确定决策有什么区别，分别是如何进行的，来自神经机制水平的数据也许会回答这一问题。
第二，决策过程究竟是理性的还是非理性的，人们在做决策时到底在多大程度上进行理性的计算，这应该是触及传统决策理论的核心问题。20世纪以来的主流经济学始终坚持“理性人”假设，认为人类具有稳定而持续的偏好，人们据此做出各种理性的行为决策。在这一框架下，所有明显不合逻辑的非理性行为，也被解释为某种理性决策过程的结果。但已有研究表明，当人们对长期行为进行决策时，他们的决策行为的确符合经济学假定的“理性决策”过程；而面对短期决策，比如是否立刻进行消费活动时，可能更多为当时的情绪控制。那么期望法则是适用于一次博弈还是多次博弈？长期投资还是短期决策？2003年Li的研究显示多次博弈是符合期望法则的，而一次博弈情境“齐当别”模型提供的解释更为合理[26]。这可以部分地解释长期投资和短期投资的不同在于短期投资不符合期望法则。那么，认知过程和情感过程在决策中分别起多大的作用，以及如何影响决策过程应该是值得进一步探讨的重要问题，我们期望来自神经科学的研究会解答这个问题。
参考文献
[1] ahneman D, Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 1979, 47: 263~291
[ 上 页 ] [ 下 页 ], 百拇医药(高利苹 李 纾 时 勘)
5 高估小概率事件和低估中高概率事件及其神经机制
预期理论中权重函数是倒S形状，这反映了对小概率的高估和对中高概率的低估。预期理论的一大重要问题是为什么概率权重函数呈现这种特殊形状。一般心理物理学的解释是敏感性的降低，但也有可能反应了决策的情绪方面因素。具体来说，低估中高概率获得和高估小概率损失反映了害怕；而高估小概率获得和低估中高概率损失反映了希望。关于权重函数的神经基础现在仍不为人所知，但是可以猜测害怕与杏仁核有关，而希望与腹侧纹状体有关。另外的可能是Fiorillo观察到的在预测不确定奖赏时，与风险相关的多巴胺(DA)活动可能反映了希望。Fiorillo等人在辨别学习任务中发现多巴胺能的神经活动会随着奖赏结果概率的变化呈现单调变化。这些研究者训练猴子进行视觉辨别任务，记录得到奖赏最不肯定情况下(50%奖赏)和最肯定情况下(0%或100%奖赏)单个多巴胺神经元的活动。这些神经元会对无期望(0%)状态下的奖赏和预测奖赏(100%情境)的信号反应。多巴胺神经元对最大可能不可预知的刺激(50%情境)在延迟期间显示相位活动的单调增加[21]。Aron等人运用fMRI在人身上得到了类似的结果[24]。在这项概率学习任务中，中脑(推测为多巴胺区域 dopaminergic regions)的活动被随后认知反馈的预测性所调节。但是多巴胺系统不会直接对概率编码，可能会对与决策相关的风险程度进行编码。
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权重函数关注的是结果概率的问题。从预期理论的角度来看，权重函数的曲率(curvature of the weighting function)(低估高概率事件，高估小概率事件)和权重函数的仰率(elevation of the weighting function)(喜欢接受风险的愿望)都与概率表征有关。最近对结果概率皮层表征的研究开始考察灵长类的眼球运动任务，这一工作主要关注外侧顶内沟区(lateral intraparietal area, LIP)。该区域会在眼球运动任务中表现出调节活动，引导眼球的快速扫视运动，而眼球的快速扫视被认为可以反映出自动计划活动。Platt和Glimcher训练猴子在个体的LIP接受区域内外做扫描运动，变化橙汁奖赏的数量和概率。当引导扫描的奖赏概率是80%时，LIP神经运的激活会大于相同运动下但奖赏概率为20%时候的激活[22]。也就是说，个体LIP神经元的变化活动取决于一个特定的反应导致结果奖赏的概率。但是运动的振幅、潜伏期、速度并不会随结果概率的变化而变化，可见LIP神经元的运动是与特定的奖赏反应需要的概率有关。随后Sugrue等人也通过有关眼球快速扫视运动的实验确定了LIP在表征奖赏概率中的显著作用。他们训练恒河猴完成一项视力辨别任务，包括定向、延迟、快速扫视，当要求动物在与高概率奖赏和低概率奖赏相关的刺激中做选择时，就会有LIP激活的记录。LIP与接受区域的属性匹配表明：活动的差异依赖于预期奖赏的概率；而且当他们辨别力降低的时候，小概率奖赏的出现会有激励作用[32]。需要注意的是，因为这些研究没有像变化概率一样变化数量，所以不能肯定LIP是表征概率本身，或者只是概率的函数(期望效用)。另外不清楚的是这些研究成果是否可以扩展到其他任务范围，还是只适用于眼球运动。
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非线性的权重函数高估(overweighting)了小概率事件有利于将框架效应受益时保守而受损时冒险的行为解释为追求某种“最大期望”。就像艾勒本人所说的：“艾勒悖论”只是外表上的自相矛盾，它实际符合了非常深刻的心理现实――接近必然时对安全的偏好[25]。低估(underweighting)大中概率的结果可能导致被权重的概率之和小于1，这是权重函数的另一个特色即“次确定性”(subcertainty)。也就是说预期理论是假定人们选定的方案一定是具有了某种“最大值”的方案，即在正面框架下A的“总价值”>B的“总价值”；在负面框架下，D的“总价值”>C的“总价值”。所以在“亚洲疾病”案例中，正面框架下被试多数选A方案，负面框架下被试多数选D选项。迄今为止，几乎没有关于权重函数次确定性的神经基础证据。
6 未来研究展望
对于决策的神经基础的研究已经随着技术的进步越来越细致，但是对于复杂的风险决策行为来说，其神经机制也是很复杂的。与风险决策的行为研究不同，神经科学的研究方法可以较为直接地展示给我们风险决策的内部活动过程。当我们了解了风险决策的实际过程，就可以采用一定的方法来干预这一过程。目前来看，我们认为风险决策的神经科学研究应该首先解决以下两个方面的问题：
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第一，如何解决不确定情境下的决策问题。为了研究的方便，大多数研究关注的是风险决策的问题，此时获得和损失的结果数量和概率都是决策者已知的，但是，生活中需要面对的决策问题更多是不确定情境下的。一些研究显示不确定情境下的决策符合“两阶段模型”，决策者首先会根据已有信息、经验和当时的情境估计事件发生概率，随后的过程符合风险决策规律。另外有研究显示，两阶段模型不足以解释不确定情境下的决策问题，需要有第三个阶段来重新融合模糊的估计过程，而且对于熟悉领域和陌生领域会有不同的反应。风险决策和不确定决策有什么区别，分别是如何进行的，来自神经机制水平的数据也许会回答这一问题。
第二，决策过程究竟是理性的还是非理性的，人们在做决策时到底在多大程度上进行理性的计算，这应该是触及传统决策理论的核心问题。20世纪以来的主流经济学始终坚持“理性人”假设，认为人类具有稳定而持续的偏好，人们据此做出各种理性的行为决策。在这一框架下，所有明显不合逻辑的非理性行为，也被解释为某种理性决策过程的结果。但已有研究表明，当人们对长期行为进行决策时，他们的决策行为的确符合经济学假定的“理性决策”过程；而面对短期决策，比如是否立刻进行消费活动时，可能更多为当时的情绪控制。那么期望法则是适用于一次博弈还是多次博弈？长期投资还是短期决策？2003年Li的研究显示多次博弈是符合期望法则的，而一次博弈情境“齐当别”模型提供的解释更为合理[26]。这可以部分地解释长期投资和短期投资的不同在于短期投资不符合期望法则。那么，认知过程和情感过程在决策中分别起多大的作用，以及如何影响决策过程应该是值得进一步探讨的重要问题，我们期望来自神经科学的研究会解答这个问题。
参考文献
[1] ahneman D, Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 1979, 47: 263~291
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