关于我们某些常见行为可能的演化起源，包括男性与女性在求偶行为上的差异、一夫一妻制、离婚倾向及其他一系列种类繁多的行为，现在已有大量相关文献，其中很多发表于最近几十年。虽然这些研究中很多都很有意思，但在这一节中，我想讨论的是那些范围比较集中的研究。我们将要探讨的研究涉及的问题范围很宽泛，但是其中的经验工作本身，范围是比较集中的。由于这类研究通常比前面讨论过的研究更依赖于经验工作，这些例子就更好地说明了经验工作是如何来解释元伦理学命题的。具体来说，在这一节中，我们将探讨近期部分有关合作和利他主义行为演化的研究。让我们首先探讨一下，为什么合作行为，特别是利他主义行为，从演化角度来看似乎很有问题。
为什么利他主义行为从演化角度来看很有问题？利他主义行为是一种对做出这种行为的一方有害（或者可能有害）而对其他人有利的行为。这样的行为是我们通常认为在道德上值得称赞的行为的最佳范例，比如，不顾自己的生命安危而把一个溺水的孩子从河里拉上来。一个简短的例子可能有助于说明为什么从演化角度来看利他行为是让人困惑的。大学毕业后不久，我到法国生活并工作了一段时间。一个休息日的下午，我沿着一条偏远的乡间道路骑自行车。一辆牵引式卡车在刚刚经过我身边后就失去了控制。卡车顺着一个坡度很陡的路堤滚了下去，最后翻倒在地面上，车顶朝下，发动机还没熄火，柴油喷得到处都是，司机和乘客都被困在卡车车厢里。几乎是想都没想，我就顺着路堤滑下去，帮忙把司机和乘客救了出来，尽管从小到大，我看过的美国影视剧都让我相信这样的一个情境最后通常都会很惨，比如发生大爆炸。（后来我发现这不是真的，柴油并不会像汽油那样喷发，所以我们并没有身处巨大的危险之中。）
这就是利他主义行为的一个例子，也就是一种对做出这一行为的一方有害（或可能有害）但是却对其他人有利的行为。某些利他主义行为非常适合从演化角度来看待。比如，一只鸟冒着生命危险，试图把围绕在附近巢中幼鸟周围的捕食者赶走。这种行为被归类为“亲缘利他主义”。自然选择会导致这种利他主义行为一点儿都不稀奇，因为这些行为与有机体的成功繁殖有直接关系。另一种利他主义被称为“互惠利他主义”，从演化角度来看同样也不会让人困惑。互惠利他主义所涉及的是，做出这一行为的一方可以合理地认为自己能得到某些有利的东西作为回报。这就像是一种“你帮我挠背，我也帮你挠背”的利他主义。
然而，前面提到的卡车的例子，并不能简单地归类为亲缘或互惠利他主义情境，因为它并没有发生在我所属的国家，我所帮助的人也绝不可能与我有任何关系，因而我的行为绝对算不上是亲缘利他主义。而当时我的身份文件过期，我已不能合法留在法国，更别提我还在非法打工了。因此，当确定司机和乘客都已脱离险境，当然肯定是在警察到达之前，我必须马上离开，而且不能留下姓名。所以，我也完全没有机会因为自己的行为而获得任何形式的回报。
现在我们从演化角度来看这个行为。我当时才20岁出头，还有一片大好未来，但我却冒着牺牲这片大好未来的风险，为了一个在遗传上跟我没有任何关系的人而置身于一个完全没有希望得到任何回报的场景中。这种利他主义行为一点也不少见，然而一个以有机体个体成功生存和繁殖为目的的演化过程，怎么可以导致这样一个从实现有机体个体成功生存和繁殖角度来看没有意义的行为趋势呢？这样的行为让达尔文感到困惑，而且一直是很多讨论的焦点，特别是近些年来，这成为许多经验研究的焦点。在这一节剩余的篇幅中，我想对近期部分有关合作与利他主义行为演化的经验研究进行一下解释说明。
重复的囚徒困境和合作行为的演化某些重要而且还在进行的有关合作行为演化的经验研究涉及通常所说的重复的囚徒困境。在此类研究中，最著名的一部分与罗伯特·阿克塞尔罗德在20世纪70年代后期开始的电脑模拟有关。这些研究结果最初于1980年以一系列论文的形式发表，后来阿克塞尔罗德在其1984年的著作《合作的进化》中进行了更详尽的阐述。
简单来说，阿克塞尔罗德研究的是诸如“以增加个人利益为目的的情境（比如通过自然选择进行的演化）如何可以产生合作行为”的问题。前面提到过，这个研究涉及重复的囚徒困境。要理解重复的囚徒困境，首先了解一下通常所说的“经典”或“一次性”囚徒困境可能会有所帮助。经典囚徒困境可以追溯到托马斯·霍布斯（1588—1679）的研究，其核心内容如下。
假设A和B两个人有机会进行互动，而且这个互动将会是一次性的，两人中任何一人都不会与另一人再次进行互动。在这次互动中，每个人行为的目标都是追求自己的利益最大化，而且在不知道对方会如何行事的情况下，两个人都要针对在这次互动中是否要与对方合作做出决策。假设（a，b）分别代表A和B所得到的回报（因此，举个例子，（13，0）就意味着在这次互动中A获得了13分，而B获得了0分）。假设用图28-1所示的矩阵来总结可能的回报情况。
如果A在不考虑B的情况下为追求自己的利益最大化而采取行动，那么A的推理将如下：我不知道B是否会与我合作。如果B与我合作，我也与他合作，我将得到10分，不与他合作，我将得到13分。13分比10分好，在这个情况下，我不合作得到的回报会更高。另一方面，如果B不与我合作，但我与他合作，我将得到0分，不与他合作，我将得到3分。3分比0分好，在这个情况下，我不合作得到的回报会更高。所以，不管是哪种情况，也就是不管B是否与我合作，我不合作，都会得到更好的回报。
当然，B也会有同样的推理过程。结果就是，不管是A还是B，如果为了追求自己的利益最大化而不考虑对方，都不会合作，最终会导致（3，3）的结果。这是一个很有趣的情境，其中的每个人，为追求个人利益最大化而理性行事，会使整个情境变成从共同利益角度来看最糟糕的结果。
图28-1 囚徒困境回报矩阵
重复的囚徒困境与经典囚徒困境相似。具体来说，每一次单独的互动中，回报都与前面的回报矩阵相同。然而，一个典型的重复的囚徒困境情境中并不只有两个人（可能有上百人或上千人），其中每个人都会与情境中其他所有人发生多次互动，并且在每次互动的时候都会知道前一次互动的回报情况。
