Fångarnas dilemma är ett exempel på ett spelteoriproblem. I detta problem finns två fångar som inte kan kommunicera med varandra och har begått ett brott tillsammans. Polisen har inte tillräckligt med bevis för att döma dem för det stora brottet, men har bevis för ett mindre brott. Fångarna erbjuds en deal: Om en av dem erkänner det stora brottet och vittnar mot den andra, kommer den som erkänner att bli fri och den andra fången får den maximala strafftiden. Om båda håller tyst, döms de bara för det mindre brottet. Men om båda erkänner, får de båda en medelstor strafftid. Problemet illustrerar konflikten mellan individuellt och kollektivt bästa. Individuellt är det bästa för varje fånge att erkänna och hoppas att den andra håller tyst. Men kollektivt är det bästa för dem båda att hålla tyst. Fångarnas dilemma används ofta för att förstå beslutsfattande i situationer där människor måste välja mellan att samarbeta eller agera själviskt. Här är en tabell som beskriver de olika utfallen i fångarnas dilemma beroende på de val som fångarna gör: | Fånge 1 / Fånge 2 | Erkänner | Håller tyst | | ----------------- | ------------------------------------ | ------------------------------------ | | **Erkänner** | Båda får medelstraff | Fånge 1 fri, Fånge 2 maximalt straff | | **Håller tyst** | Fånge 1 maximalt straff, Fånge 2 fri | Båda får minimalt straff | I denna tabell kan du se att om båda fångarna väljer att erkänna, får de båda ett medelstraff. Om en erkänner och den andra håller tyst, kommer den som erkänner att bli fri medan den andra får maximalt [[Begrepp/Påföljder|straff]]. Om båda väljer att hålla tyst, får de båda ett minimalt straff. ## Instuderingsfrågor 1. Vad är grunden i fångarnas dilemma? 2. Hur skiljer sig utfallen beroende på fångarnas val? 3. Varför är fångarnas dilemma viktigt för att förstå beslutsfattande? 4. På vilket sätt visar fångarnas dilemma konflikten mellan individuellt och kollektivt bästa?  Robert Axelrods forskning i "The Evolution of Cooperation" analyserar hur samarbete utvecklas mellan individer genom att använda principer från spelteori och evolutionär biologi. I hans experiment dominerade strategin "Tit for Tat" (TFT), som börjar med samarbete och sedan speglar den andra spelarens föregående drag. Han fann att strategier som aldrig var först med att bryta samarbetet, så kallade "snälla" strategier, presterade bäst. Dessa strategier främjar gemensamma intressen snarare än att utnyttja motspelarens svagheter. Axelrod visade också att chansen att möta samma spelare igen, indikerad av sannolikhetsparametern ω (omega), är avgörande för om samarbete stöds. För att ett samarbete ska fungera effektivt behöver spelarna kunna känna igen andra spelare och följa tidigare interaktioner för att kunna anpassa sitt svar på andras strategier. --- > [!Info] Källor > Text: Oredigerad, ChatGGPT GPT 4.0, [Läromedelsverkstan](https://chat.openai.com/g/g-gi7Vb6kU0-laromedelsverkstan), 2024-01-04