1950年,由就職於蘭德公司的梅里爾·弗勒德(Merrill Flood)和梅爾文·德雷希爾(Melvin Dresher)擬定出相關困境的理論,後來由顧問艾伯特·塔克(Albert Tucker)以囚徒方式闡述,並命名為「囚徒困境」。經典的囚徒困境如下:
警方逮捕甲、乙兩名嫌疑犯,但沒有足夠證據指控二人有罪。於是警方分開囚禁嫌疑犯,分別和二人見面,並向雙方提供以下相同的選擇:
若一人認罪並作證檢控對方(相關術語稱「背叛」對方),而對方保持沉默,此人將即時獲釋,沉默者將判監3年。
若二人都保持沉默(相關術語稱互相「合作」),則二人同樣判監1年。
若二人都互相檢舉(互相「背叛」),則二人同樣判監2年。

囚徒到底應該選擇哪一項策略,才能將自己個人的刑期縮至最短?兩名囚徒由於隔絕監禁,並不知道對方選擇;而即使他們能交談,還是未必能夠盡信對方不會背叛。
就個人的理性選擇而言,檢舉背叛對方所得刑期,總比沉默要來得低。
試想‧‧‧困境中兩名理性囚徒會如何作出選擇:
若對方沉默、我背叛會讓我獲釋,所以會選擇背叛。
若對方背叛指控我,我也要指控對方才能得到較低的刑期,所以也是會選擇背叛。
二人面對的情況一樣,所以二人的理性思考都會得出相同的結論‧‧‧選擇背叛。
背叛是兩種策略之中的支配性策略,結局就是囚徒們均背叛對方,結果二人同樣服刑2年。
OK‧‧回頭再看看日月光‧‧‧

mmm‧‧‧究竟,誰會先背叛呢?
且讓我們‧‧‧繼續看下去‧‧‧

(話說‧‧‧這困境好像可以無限延伸啊‧‧‧)
事實上,囚徒困境可以應用的範圍之廣,實在讓我瞠目結舌‧‧‧

現實中,無論是人類社會或大自然都可以找到類似囚徒困境的例子,將結果劃成同樣的支付矩陣。
社會科學中的經濟學、政治學和社會學,以及自然科學的動物行動學、進化生物學等學科,都可以用囚徒困境分析,模擬生物面對無止境的囚徒困境博弈。
囚徒困境可以廣為使用,說明這種實驗經濟學的重要性。
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【政治學】軍備競賽
在政治學中,兩國之間的軍備競賽可以用囚徒困境來描述。
兩國都可以聲稱有兩種選擇:增加軍備(背叛)、或是達成削減武器協議(合作)。
兩國都無法肯定對方會遵守協議,因此兩國最終會傾向增加軍備。
似乎自相矛盾的是,雖然增加軍備會是兩國的「理性」行為,但結果卻顯得「非理性」(例如會對經濟造成損壞等)。
這可視作遏制理論‧‧‧就是以強大的軍事力量來遏制對方的進攻,以達到和平。
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【經濟學】關稅戰
兩個國家,在關稅上可以有以兩個選擇:
1.提高關稅,以保護自己的商品。(背叛)
2.與對方達成關稅協定,降低關稅以利各自商品流通。(合作)
當一國因某些因素不遵守關稅協定,而獨自提高關稅(背叛)時,另一國也會作出同樣反應(亦背叛),這就引發了關稅戰,兩國的商品失去了對方的市場,對本身經濟也造成損害(共同背叛的結果)。
自然地‧‧‧兩國又會再度達成關稅協定。
重複博弈的結果是將發現共同合作利益最大。
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【商業】廣告戰
商業活動中亦會出現各種囚徒困境,廣告競爭正是其中一例。
兩個公司互相競爭,廣告互相影響,甲公司的廣告較被顧客接受,則會奪取乙公司的部分收入。
但若兩者同時期發出質量類似的廣告,收入增加很少但成本增加。但若不提高廣告質量,生意又會被對方奪走。
他們可以有兩種選擇:
1.互相達成協議,減少廣告的開支。(合作)
2.增加廣告開支,設法提升廣告的質量,壓倒對方。(背叛)
若不信任對方而無法合作,背叛成為支配性策略時,兩個公司將陷入廣告戰,而廣告成本的增加損害了彼此的收益,這就是陷入囚徒困境。
在現實中,要互相競爭的公司達成合作協議是較為困難的,所以‧‧‧多數都會陷入囚徒困境中。
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那麼,瞬息萬變的股市,受消息面牽動的無數投資決定‧‧‧
又怎麼不會陷入另一種弔詭的囚徒困境呢?
看著電視上的新聞事件,牽涉其中的人物每日輪轉在螢光幕前。
對照那老神在在、反向操作的外資,與就要慘遭斷頭、節節高升的融資籌碼‧‧‧
飽受煎熬的股價,套牢者信誓旦旦打死不退、空手者沾沾自喜等著搶反彈,陷入妾身未明的囚徒困境,然而‧‧‧
這股票每逢利空測底的慣性,正反映著投資人對公司派打考績的心態,有時候‧‧‧當下的分數高低,未必就能代表一切呢‧‧‧

看著您等著吃的烤雞,會不會讓自己也變成一隻雞呢?
(話說‧‧‧在01開版,總有被砲的可能‧‧‧但砲人者與被砲者之間的關係,在不知不覺中‧‧‧會不會也陷入另類的囚徒困境呢?)
 
                                             
                                            
 
                                 
                                             
                                             
                                            


 
                                            

























































































 
             
             
             
             
            