认知科学研究揭示劳动分工的前瞻性训练机制

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想象一位足球教练拥有一群球员和整个赛季的训练时间。教练可以简单地将每位球员安排在他们目前最擅长的位置上，或者可以看得更远，花一个赛季的时间训练一名球员成为后卫，另一名成为前锋，依此类推。这种前瞻性思维认识到，分工——允许每位球员专注于特定角色——不仅通过将团队成员与其最擅长的工作相匹配来使团队受益，还通过让他们在“工作中”提高并为最终最适合他们的角色做准备来使团队受益。事实上，经典经济理论认为，个人通过练习所取得的进步是分工的关键优势之一 (Smith, 1937; Yang & Ng, 1998). 然而，这一前瞻性维度在现有的分工研究中很大程度上被忽视了，这些研究通常将分工解释为将 静态 能力与团队目标相匹配的问题（例如，Curioni, 2022; Goldstone, Andrade-Lotero, Hawkins, & Roberts, 2024; Xiang, Vélez, & Gershman, 2023). 

人们是否会为了优化长期协作目标而培训合作者？

我们最近的研究 (Tian, Gershman & Xiang, 2026) 迈出了填补这一空白的第一步。在三项预注册实验（N=600）中，参与者训练了两支军事防御部队以应对两种类型的攻击（陆地和空中）。长期目标各不相同，例如是否可行仅部署一支部队应对两种攻击，或者是否需要部署两支部队。部队的能力也各不相同，例如某支部队是否在陆地和空中防御方面都更强，或者每支部队是否在某一种防御类型上更强。参与者在最终战斗中分配部队角色之前做出了一系列训练决策（见 图 1). 

图 1. 实验中使用的示例场景。参与者观察了两支部队的初始能力，经过三轮训练后，将它们分配去抵御陆地和空中攻击。

总体而言，参与者通过着眼长远来培养合作者——考虑每个团队的能力将如何发展，以及它们能否达到长期目标——而不是简单地训练当前能力更强、落后、适应性较差或提升空间最大的团队。设想这样一个案例：红队在陆地和空中防御方面都比蓝队更有能力。当两次攻击发生在不同时间时，一个团队可以处理两者，因此参与者训练并部署了已经更强的红队承担两个角色——没有理由进行分工。但当两次攻击同时发生时，每个团队必须应对一次攻击，这意味着较弱的蓝队不可避免地要负责其中一次。此时，参与者将训练重点转向蓝队，为其最终将被迫承担的角色做准备。关键在于，这种转变发生在训练期间，在任何角色分配之前——参与者并非对已存在的分工做出反应；他们是在预判分工并为合作者做好准备。 

这种前瞻性推理甚至重塑了最初的分工方式。在某些场景中，仅基于团队的初始能力来看，两种不同的分工看起来同样好——但参与者可靠地偏爱其中一种，因为他们正在推理训练将如何打破平衡。换句话说，训练的预期收益不仅仅源于分工；它还有助于决定分工本身。

总之，这些发现表明，分工涉及一种前瞻性的社会推理形式。人们并不只是将现有能力与任务相匹配；相反，他们投资于合作者的成长以优化长期的集体成果。这一视角为理解培训如何支持有效的分工，以及人类如何培养并最终从彼此不断演变的能力中受益提供了起点。

Fangze Tian 是哈佛学院的一名本科生，主修心理学和经济学。她对判断、决策和社会认知有着广泛的兴趣。

Samuel J. Gershman（2013 年获普林斯顿大学博士学位）是哈佛大学心理学系和脑科学中心的教授，他领导计算认知神经科学实验室。他的研究广泛涵盖学习、记忆和决策。他是《What Makes Us Smart: The Computational Logic of Human Cognition》一书的作者。

Yang Xiang（2026 年获哈佛大学博士学位）是斯坦福大学心理学系的博士后研究员。她研究人类的规划和决策，特别是在协作和学习方面的支持作用。

参考文献

Curioni, A. (2022). What makes us act together? On the cognitive models supporting humans’ decisions for joint action. Frontiers in Integrative Neuroscience, 16, 900527.

Goldstone, R. L., Andrade-Lotero, E. J., Hawkins, R. D., & Roberts, M. E. (2024). The emergence of specialized roles within groups. Topics in Cognitive Science, 16(2), 257–281.

Smith, A. (1937). The wealth of nations (pp. 3–16). New York: Modern Library.

Tian, F., Gershman, S.J., & Xiang, Y. (2026). Training collaborators for effective division of labor. Cognitive Science, 50, e70247. 

Xiang, Y., Vélez, N., & Gershman, S. J. (2023). Collaborative decision making is grounded in representations of other people’s competence and effort. Journal of Experimental Psychology: General, 152(6), 1565.

Yang, X., & Ng, S. (1998). Specialization and division of labour: A survey. In K. J. Arrow, Y.-K. Ng, & X. Yang (Eds.), Increasing Returns and Economic Analysis (pp. 3–63). Springer.

文章 为未来而训练：劳动分工的前瞻性一面 首发于 Cognitive Science Society。