Co-evolution of social reward and punishment under institutional interventions

모두가 서로 잘 지내려고 노력하지만, 몰래 배신하려는 유혹이 존재하는 세상을 상상해 보십시오. 이것은 진화 게임 이론 분야의 유명한 퍼즐인 클래식한 "죄수의 딜레마"입니다. 이것을 팀 프로젝트에 비유해 볼 수 있습니다. 모두가 공평하게 역할을 다하면 모두가 'A'를 받지만, 다른 사람들이 열심히 일하는 동안 당신이 게으름을 피우면 공짜로 더 좋은 성적을 얻게 되고, 열심히 일한 사람들은 나쁜 성적을 받게 되는 상황과 같습니다. 현실 세계에서 이런 일은 어디에서나 일어납니다. 이웃 간의 쓰레기 배출 분담부터 국가 간의 오염 방지 노력까지 말입니다. 과학자들이 수십 년 동안 던져온 핵심 질문은 이것입니다: 어떻게 하면 배신자들을 막고 모두가 협력하게 만들 수 있을 것인가?

보통 우리는 이를 해결하기 위한 두 가지 주요 방법을 생각합니다. 첫 번째는 일반 사람들이 배신자를 처벌하거나 협력자에게 보상하는 "동료 압박(peer pressure)"입니다. 두 번째는 정부나 심판처럼 벌금을 부과하거나 보너스를 주는 "제도적 권력(institutional power)"입니다. 그런데 이 두 가지를 섞으면 어떻게 될까요? 만약 정부가 이미 서로를 감시하고 있는 사람들을 규제하려고 한다면 어떻게 될까요? 그것이 도움이 될까요, 아니면 혼란스러운 난장판을 만들까요? 이 논문은 수학과 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 보상과 처벌의 다양한 조합이 전체 인구의 행동을 어떻게 변화시키는지 살펴보며 바로 이 질문을 파고듭니다.

연구진은 네 가지 유형의 캐릭터가 있는 디지털 세상을 구축했습니다: 협력자(Cooperator) (항상 공정하게 플레이함), 배신자(Defector) (항상 배신함), 사회적 처벌자(Social Punisher) (공정하게 플레이하지만 배신자에게 벌금을 부과하기 위해 적은 비용을 지불함), 그리고 사회적 보상자(Social Rewarder) (공정하게 플레이하지만 다른 협력자에게 보너스를 주기 위해 적한 비용을 지불함). 그런 다음 그들은 이 그룹들이 두 가지 서로 다른 환경에서 생존을 위해 싸우는 모습을 관찰했습니다: 모든 사람이 무작위로 서로와 상호작용하는 "잘 섞인(well-mixed)" 군중, 그리고 거대한 체커판처럼 사람들이 자신의 즉각적인 이웃하고만 상호작용하는 "구조화된(structured)" 이웃 환경입니다.

그들이 발견한 결과는 여러분이 예상할 법한 것과는 조금 다른 반전이 있습니다.

먼저, 사람들이 스스로를 감시하는 것에 관해서는 처벌이 협력을 끌어내는 데 가장 강력한 힘을 발휘합니다. 만약 배신자들을 막고 싶다면, 배신자에게 벌금을 부과하려는 이웃을 두는 것이 가장 효과적입니다. 하지만 보상은 전반적인 행복을 위한 비결입니다. 처벌은 배신자를 막아내지만, 벌금을 부과하는 데 비용이 들기 때문에 사회 전체의 "사회적 후생(social welfare, 총 행복)"을 낮춥니다. 반면, 보상은 가치를 파괴하지 않으면서 가치를 더하기 때문에 장기적으로 사회를 더 풍요롭게 만듭니다.

이제 "기관(심판)"을 도입해 보겠습니다. 논문은 기관이 돈을 지급하거나 벌금을 부과하기로 결정했을 때 어떤 일이 일어나는지 테스트했습니다.

좋은 소식: 만약 기관이 협력을 촉진하고자 한다면, 가장 좋은 방법은 집행자들에게 보조금을 지급하는 것입니다. 사회적 처벌자와 사회적 보상자에게 추가적인 돈을 주는 것은 그들을 더 강하게 만들고, 집단 전체의 협력을 높입니다. 이는 마치 정부가 자율 방범대에 보조금을 주는 것과 같습니다. 그것은 그들이 임무를 더 잘 수행할 수 있도록 돕습니다.

나쁜 소식: 만약 기관이 평범한 협력자들(처벌이나 보상을 하지 않는 착한 사람들)에게 직접 돈을 주려 한다면, 그것은 사실상 아무런 효과가 없습니다. 이는 마치 수업 시간에 아무것도 안 하고 앉아만 있는 학생에게 보너스를 주는 것과 같으며, 역학 관계를 바꾸지 못합니다. 논문은 이러한 "평범한" 협력자들에게 보조금을 주는 것은 배신을 막는 것이 목적이라면 예산 낭비라고 제안합니다.

비극적인 실수: 기관이 할 수 있는 가장 위험한 행동은 집행자들을 처벌하는 것입니다. 논문은 만약 정부가 사회적 처벌자나 사회적 보상자를 벌금형에 처한다면 시스템 전체가 붕괴된다는 것을 보여줍니다. 이는 마치 경찰이 동네 방범대를 도둑을 잡으려 한다는 이유로 체포하는 것과 같습니다. 규칙을 집행하려는 사람들을 처벌하면 규칙은 사라지고, 배신자들이 장악하며, 결국 모두가 더 나쁜 상황에 처하게 됩니다. 논문은 협력을 극대화하는 것이 항상 사회적 후생을 극대화하는 것은 아니라고 명시적으로 주장합니다. 때로는 높은 협력 수준을 유지하면서도 처벌 비용이 많이 드는 시스템이 사회에 순손실이 될 수도 있습니다.

"배신자" 문제: 한 가지 놀라운 발견은 최선의 정책을 사용하더라도 배신자들이 완전히 사라지는 일은 드물다는 점입니다. 시뮬레이션에서 그들은 보통 인구 속에 계속 남아 있습니다. 기관의 목표는 그들을 완전히 박멸하는 것(이는 이 모델들에서 불가능해 보입니다)이 아니라, 어떤 전략의 조합이 그들과 공존하며 높은 사회적 후생을 유지할 수 있는지 알아내는 것입니다.

결론적으로, 이 연구는 만약 당신이 망가진 사회를 고치려는 리더라면, 단순히 "착한 사람들"에게 돈을 쏟아붓지 말라고 조언합니다. 대신, 평화를 유지하기 위해 적극적으로 노력하는 사람들(처벌자와 보상자)을 지원하십시오. 그리고 무엇보다도, 절대로 평화 유지군을 처벌하지 마십시오. 그렇게 한다면, 배신자들이 승리하고, 선한 사람들은 떠나며, 온 동네가 황무지로 변하는 것을 보게 될 것입니다. 이 논문은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이러한 패턴을 명확히 보여주며, 우리가 완벽한 협력을 강제할 수는 없더라도 배신자를 억제하고 전체 행복을 높게 유지할 수 있는 시스템을 설계할 수 있음을 시사합니다.