在工作学习中，我们会接收到各种各样的信息，除了我们正在关注的，还包括那些与当前任务无关、甚至可能妨碍任务的干扰刺激。而凭借选择性注意，大脑可以尽量抑制对干扰刺激的加工，使它们不至于对我们的工作学习造成太大的影响。

　　由于不同类型的任务难易不同，相应的注意控制负载也不同。为了描述不同的注意负载水平下干扰刺激是如何被加工的，Lavie等（2004）提出了“选择性注意的负载理论”(load theory of selective attention)。该理论认为，当知觉负载并非极端高的条件下（这也是日常生活中普遍的情形），注意系统会拿出一部分的资源来抑制对干扰刺激的早期加工；不过随着注意负载的增加，主任务上分配的资源越来越多，故而抢占了专门抑制干扰的资源，导致干扰刺激的早期加工反倒不断增加。Lavie的选择性注意负载理论的这一推测随后获得了脑电ERP研究结果的支持（Zhang等，2006）。

　　图1：被试在每个block追踪若干小球，根据追踪成绩得到金钱奖励，同时每600毫秒会播放一个纯音作为听觉分心物刺激。在开始阶段目标小球会以红色显示，之后变为绿色以增加追踪难度。根据目标球的个数，分三个追踪难度，低（1个）、中（3个）、高（5个）。Block也分为低奖励和高奖励两种，开始时会告知被试接下来的是哪种block，block结束时屏幕呈现一条转账画面显示奖励的钱数。听觉分心物包含两种纯音，一种是1000Hz的标准音，出现概率为80%；另一种是1500Hz的奇异音，出现概率为20%。实验过程中全程记录脑电信号和瞳孔直径。

　　然而该理论无法很好地解释最近中国科学院行为科学重点实验室鲍敏研究组的一项研究结果。研究者采用了与前人ERP研究类似的多客体注意追踪（MOT）范式（Zhang等，2006）。如图1所示，被试在完成一项有金钱奖赏的MOT任务的同时，接收任务无关的听觉干扰刺激。随着视觉注意负载（目标小球个数）的增加，追踪成绩下降、瞳孔大小上升，但表征对干扰刺激的加工的失匹配负波（MMN）成分却呈现出了先增强后减弱的非单调特征。根据Lavie的理论，随着注意负载增加，用于抑制对干扰刺激的早期加工的资源会越来越少，从而导致对干扰的知觉加工（由MMN表征）单调增强（Zhang等，2006）；但对比本研究发现的非单调结果，研究者认为，极高的注意负载下，系统可能转而在早期阶段加强对干扰刺激的抑制。此外，表征对无关刺激注意定向的P3a成分未受到注意负载的影响；但P3a和早期听觉成分N1在高奖赏下相比于低奖赏都减弱了，说明在奖赏的存在下系统选择加强对干扰的早期加工的抑制，以弱化对干扰刺激的注意定向。

　　图2：（A）经研究者修正后的Lavie的选择性注意负载理论的简易模型。（B）基于上述模型对Zhang（2006）的研究结果进行模拟，上、中、下图分别对应他们实验的低、中、高注意负载下注意资源的分配情况。扇形图中各颜色所代表的意义与图2A中的颜色设定相同，ε代表固定比例的不可分配的注意资源。（C）该模型不仅很好地拟合了Zhang等（2006）的研究结果（注意负载N = 1, 3, 5），并且预测若其任务的注意负载进一步增大（N = 7, 9），将得到与本研究类似的结果，尤其是MMN幅度会开始回落。注：这里N为7、9并非表示具体的追踪7或9个小球，而是通过数值抽象地表示比追踪5个小球时更高的注意负载水平。

　　研究者继而提出了一个简易模型（图2）以解释上述结果，并修正了Lavie等关于选择性注意的负载理论。该模型将可用的总注意资源ρ0分为4部分（ρ1~ρ4）。干扰表征（红色矩形代表）是听觉干扰信号经过早晚两轮抑制（浅蓝、深蓝色矩形代表）的结果；系统能容忍干扰表征入侵的前提是主任务的加工优先级受威胁不大。红色虚线表示当任务的注意负载达到某一较高水平时，系统不再容忍干扰表征入侵而突然加强对干扰刺激的早期抑制。相较于Zhang等（2006）的研究，本研究额外引入的金钱奖赏可能导致系统更难容忍干扰表征（类似于工作记忆研究中的报导：Allen & Ueno，2018），从而间接地制造了一种对系统而言“极高”的注意负载条件。该模型不仅很好地拟合了Zhang等（2006）的研究结果（注意负载N = 1, 3, 5），并且预测若其任务的注意负载进一步增大（N = 7, 9），将得到与本研究类似的结果，尤其是MMN幅度会开始回落。

　　在人们的印象中，奖赏作为社会治理的常用手段，可以有效地提升人们在生产生活中的绩效。虽然本研究测量的是有金钱奖赏存在时，面对不同的视觉注意负载水平，大脑怎样抑制干扰刺激的加工。但从更广的角度来看，这些结果可能提示我们：金钱奖赏的作用是有限的，特别是在面对非常困难的任务时，金钱奖赏恐怕不仅不能带来人们绩效的提升，反倒可能拖垮绩效。

　　该研究受国家自然科学基金项目（31871104, 31571112，31830037)的资助。研究成果已在线发表于Psychophysiology，文章的第一作者为何鑫博士。

　　论文信息：

　　He, X., Liu, W., Qin, N., Lyu, L., Dong, X., Bao, M. (2021). Performance-Dependent Reward Hurts Performance: The Non-monotonic Attentional Load Modulation on Task-irrelevant Distractor Processing. Psychophysiology, Online ahead of print,doi: 10.1111/psyp.13920.