清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Neural reward representations enable utilitarian welfare maximization

福利 最大化 心理学 经济 微观经济学 计算机科学 市场经济
作者
Alexander Soutschek,Christopher J. Burke,Pyungwon Kang,Nuri Wieland,Nick Netzer,Philippe N. Tobler
出处
期刊:The Journal of Neuroscience [Society for Neuroscience]
卷期号:44 (21): e2376232024-e2376232024
标识
DOI:10.1523/jneurosci.2376-23.2024
摘要

From deciding which meal to prepare for our guests to trading off the proenvironmental effects of climate protection measures against their economic costs, we often must consider the consequences of our actions for the well-being of others (welfare). Vexingly, the tastes and views of others can vary widely. To maximize welfare according to the utilitarian philosophical tradition, decision-makers facing conflicting preferences of others should choose the option that maximizes the sum of the subjective value (utility) of the entire group. This notion requires comparing the intensities of preferences across individuals. However, it remains unclear whether such comparisons are possible at all and (if they are possible) how they might be implemented in the brain. Here, we show that female and male participants can both learn the preferences of others by observing their choices and represent these preferences on a common scale to make utilitarian welfare decisions. On the neural level, multivariate support vector regressions revealed that a distributed activity pattern in the ventromedial prefrontal cortex (VMPFC), a brain region previously associated with reward processing, represented the preference strength of others. Strikingly, also the utilitarian welfare of others was represented in the VMPFC and relied on the same neural code as the estimated preferences of others. Together, our findings reveal that humans can behave as if they maximized utilitarian welfare using a specific utility representation and that the brain enables such choices by repurposing neural machinery processing the reward others receive.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
研友_ZlPolZ完成签到 ,获得积分10
5秒前
鱼鱼完成签到 ,获得积分10
7秒前
整齐豆芽完成签到 ,获得积分10
8秒前
CC完成签到 ,获得积分10
13秒前
然来溪完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
动听的乐驹完成签到,获得积分10
22秒前
吉祥高趙完成签到 ,获得积分10
22秒前
25秒前
天天完成签到 ,获得积分10
27秒前
tfonda完成签到 ,获得积分10
28秒前
my完成签到 ,获得积分10
31秒前
吴瑶完成签到 ,获得积分10
33秒前
勤恳雁完成签到 ,获得积分10
35秒前
ybwei2008_163完成签到,获得积分10
49秒前
田様应助Ruan采纳,获得10
51秒前
Oracle给VDC的求助进行了留言
52秒前
1分钟前
好学的泷泷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Ruan发布了新的文献求助10
1分钟前
宁灭龙完成签到,获得积分10
1分钟前
sci完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Bismarck完成签到 ,获得积分10
1分钟前
nick完成签到,获得积分10
1分钟前
lala完成签到 ,获得积分10
1分钟前
淡然靖柔完成签到,获得积分10
1分钟前
alex12259完成签到 ,获得积分10
1分钟前
回首不再是少年完成签到,获得积分0
1分钟前
yowgo完成签到,获得积分10
1分钟前
Xu完成签到,获得积分10
2分钟前
Nole应助tkx是流氓兔采纳,获得10
2分钟前
zero完成签到,获得积分10
2分钟前
奋斗的妙海完成签到 ,获得积分0
2分钟前
moumou完成签到 ,获得积分10
2分钟前
韩钰小宝完成签到 ,获得积分10
3分钟前
JamesPei应助有志者采纳,获得10
3分钟前
tkx是流氓兔完成签到,获得积分10
3分钟前
热心的薯片应助Elytra采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
文艺的续完成签到 ,获得积分10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Atlas of Aligner Treatment and Planning A Case-Based Approach 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
丝光沸石活性位点定向调控及其二甲醚羰基化性能研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7432439
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9034177
关于积分的说明 19245902
捐赠科研通 7058837
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3236604
关于科研通互助平台的介绍 2400215
邀请新用户注册赠送积分活动 2219806