零和博弈：降维打击 or 升维反击

你有没有这样的经历，明明知道有些话不该说，说了对你很不利，但最后还是说了。这是为什么？看完本文，可能有你想要的答案。

想象这样一个场景：我们俩正在下一盘围棋，赌金假如是100块钱，最后我输了，你赢得了我的100块钱，而我输掉了100块钱，这种你赢的+我输的=0的情况，就是零和博弈。

那如果我们是在茶馆下的这盘棋呢？这时茶馆需要收场地费，我们约定赢的买单，最后你赢的+我输的-场地费<0，这种情况我们俩的对弈叫做负和博弈。

再来，如果有媒体直播我们这场比赛呢？媒体给了我们1000元的出场费，最后不管输赢，你赢的+我输的-场地费+出场费>0，这时候我们俩的对弈叫正和博弈。

零和、正和、负和他们之间有什么区别，怎么进行升维或降维的转换呢？且往下看······

01 零和博弈

零和博弈（zero-sum game），又称零和游戏，与非零和博弈相对，是博弈论的一个概念，属非合作博弈。它是指参与博弈的各方，在严格竞争下，一方的收益必然意味着另一方的损失，博弈各方的收益和损失相加总和永远为“零”，双方不存在合作的可能。——百度百科

如果换个视角分析上面的例子。

我俩对弈：

我俩是零和博弈；我俩在茶馆对弈，有场地费：

我俩是负和博弈；但是我们仨呢？你、我、茶馆三方零和博弈；媒体直播我俩在茶馆对弈，有场地费，有出场费：

我俩是负和博弈；你、我、茶馆三方也是正和博弈；但媒体加入，你、我、茶馆、媒体四方零和博弈；别急，如果还有赞助商、广告商加入媒体呢？

我俩是负和博弈；你、我、茶馆三方也是正和博弈；你、我、茶馆、媒体四方还是正和博弈；你、我、茶馆、媒体、赞助/广告商五方零和博弈。等等，别急，赞助/广告商通过媒体，拉动消费者，消费者又拉动雇主，雇主又拉动生成，如此往复，不断扩大。

不管参与博弈的有多少方，他们之间总是在负和博弈、零和博弈、正和博弈之间交叠扩大，最后必然回归零和博弈。甚至可以无限扩大到整个宇宙。

当太阳光能照射到地球的时候，地球上所有的物质的总和，已经不再是零和博弈了。

那么是否真正的存在零和博弈？

存在，但零和博弈只存在于一个封闭的系统或空间内。比如我俩之间的博弈、我俩+茶馆之间的博弈、我俩+茶馆+媒体之间的博弈等等。但这些都在一个相对封闭的系统或空间内。

02 降维打击和升维反击

了解负和、零和、正和博弈之间的区别后，怎样运用它们呢？

再来看个电影里的场景：

囚犯在面对警察审问时，通常情况下，聪明的囚犯都会只有一句话：我要见我的律师。警察一般都会说：坦白从宽，抗拒从严。但通常的结果往往是天差地别，表面上的坦白从宽的正和博弈，在实践中很容易被降维成零和博弈，一开口囚犯就输了。

为什么会出现这种情况？因为言多必失。

很多法庭现场：囚犯被他方律师 “降维打击”，最后亲口承认自己的罪错（有时并非自己所为），说出口后才意识到，但为时已晚。（回想下文章开头的问题）

其实囚犯和警察之间大多都是一次博弈，在博弈开始就注定不公平，处罚轻重对囚犯来说重如泰山，但对于警官来说事不关己轻如鸿毛。

囚犯特别在意的东西，警官完全不在意，他的目的是让囚犯就范，因为对囚犯来说一辈子可能就一次，但对他来说早已是家常便饭，没必要对囚犯遵守承诺。

所以聪明的囚犯，一般都只说一句话：我要见我的律师。律师和警官/法官之间通常是重复博弈，相对囚犯而言，他们之间的博弈更加公平。

律师作为专业人士，他可以帮囚犯抵消掉一次性博弈、不对等博弈、分段博弈的冲击，将零和博弈重启为正和博弈，这也是专家们真正的价值。

警官对囚犯就是一种典型的降维打击，而囚犯把博弈对象转移到了律师，律师帮助囚犯进行了升维反击。

这里的囚犯、警官、律师可以分别代表弱者、强者、第三方，弱者在面对强者的降维打击时，可以寻求第三方进行升维反击。

03 零和博弈的升维反击

当地球不断的吸收太阳光能时，地球上的所有生物的组合早已不是零和博弈。

人作为最聪明的动物，通过各种手段创造有利于自己的正和博弈，从而对其它生物进行降维打击，这可以从来另一个角度解释达尔文的进化论学说。

那么，我们要怎样建立起更多有利于自身的正和博弈呢？

1. 打开零和博弈这个相对封闭的系统或空间，寻求增量

比如文章开头的例子，我们俩下棋，想办法引入媒体这个增量，从而创造对自身有利的博弈场景（正和博弈）。

如果我俩的棋艺不足以吸引媒体，那就换个我们拿手的技艺，或者请柯洁和李世石对弈，你再从中获益。

2. 对有限资源，引入规则

想象下，如果我们没有 “右侧通行” 这条规则，那在有限的道路资源里，车都堵一起，谁也不让谁，那整个社会的生产效率将无从谈起。

通过 “右侧通行” 的规则，把 “大家堵一起” 这种非输既赢的零和博弈，转变为了利于全体人民的正和博弈，从而促进了整个人类的发展。

所以，在优势情况下，我们要利用正和博弈进行降维打击，在劣势情况下，我们也要懂得善用零和博弈进行升维反击。

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