道德决策中个人利益与合理化机制的神经计算机制解析

本研究通过结合贝叶斯计算模型与神经影像技术，揭示了道德决策中个人经济利益与行为合理化（如知觉模糊性δe ）的神经整合机制。研究发现，当欺骗行为更易被合理化（高δe ）且伴随高奖励（δr ）时，个体更倾向于不诚实行为，该过程由前脑岛（AI）与腹外侧前额叶（VLPFC）的功能连接调控。成果发表于《Communications Biology》，为理解道德行为的神经计算基础提供了新视角。

　　

人类对诚实有着普遍的道德追求，但现实中从个人谎言到商业欺诈的不诚实行为却无处不在。传统经济学理论认为，不诚实行为源于对个人利益的追逐，但近年研究发现，人们还会通过合理化（如“为子女教育少缴税”）来维持道德自我形象。这两种驱动因素如何在大脑中协同作用？杭州师范大学的研究团队通过创新性的知觉决策任务与计算神经科学方法，揭示了这一复杂过程的神经机制，成果发表于《Communications Biology》。

研究团队设计了一项包含180次试验的知觉决策任务。参与者需判断屏幕上对角线分隔的两个区域中哪侧圆点更多，不同选择对应不同金额奖励（0.1-5元）。关键设计在于：圆点数量比固定为2:3，但通过调整分布密度制造不同知觉模糊性（δ_e
），而奖励差异（δ_r
）则创造经济利益诱惑。通过功能磁共振成像（fMRI）记录决策时脑活动，结合贝叶斯计算模型量化个体对δ_e
和δ_r
的权重参数ω，并采用心理生理交互（PPI）分析脑区功能连接。

行为结果显示，参与者平均诚实率为79%，但在高奖励（t₃₇
=5.4）与高知觉模糊性（β=5.60）条件下更易作弊。反应时分析揭示，模糊试验中决策更慢（t₃₇
=-2.70），且作弊选择耗时显著长于诚实选择（t₃₇
=-4.4）。三因素交互模型表明，δ_e
对行为的影响强度（Cohen's d_e
=2.86）远超δ_r
（d_r
=1.17）。

计算建模发现最优单参数模型（ω）能准确预测行为（ρ₃₈
=0.58）。参与者普遍更依赖δ_e
（ω>0.5，t₃₉
=7.75），模型生成的决策价值（V_t
=ωδ_e,t
+(1-ω)δ_r,t
）与背侧前扣带回（dACC）和双侧前脑岛（AI）活动显著相关。值得注意的是，左AI激活正向预测诚实选择（β=0.48），而右AI作用相反（β=-0.43）。

神经机制分析显示，左AI与右腹外侧前额叶（VLPFC）的功能连接强度可线性预测作弊频率（β=-0.05）。这一发现挑战了传统认知控制理论，提示VLPFC可能通过调节自我形象担忧（而非抑制冲动）来促进合理化过程。

该研究首次量化了道德决策中合理化与利益的神经权重机制。发现个体并非简单追求利益最大化，而是通过前脑岛评估行为正当性，其与VLPFC的耦合强度直接决定道德灵活性。这对理解商业欺诈、税收逃避等现实问题具有启示意义——仅靠经济惩罚可能效果有限，需同步干预行为合理化机制。未来研究可拓展至临床人群（如病理性说谎者）或跨文化比较，进一步验证这一神经计算模型的普适性。