研究人员通过程序控制，让机器蟑螂也具有蟑螂的特点：喜欢躲藏到阴暗的遮蔽处和喜欢扎堆。在12只蟑螂中放进4只机器蟑螂，这个群体的表现和正常的蟑螂群体一样，让它们在一暗一亮两个遮蔽处挑选，大多数时候它们都会躲到暗的遮蔽处去。
然后，研究人员改变程序，让机器蟑螂喜欢较亮的遮蔽处。结果，在这几个机器蟑螂的误导下，出现了反常：在大多数时候，蟑螂群体会躲到较亮的遮蔽处去。说不定我们以后可以利用这种机器蟑螂，把房间中暗藏的蟑螂都引到明处，聚而歼之。
所以呢，民主决策虽然是个好东西，但是也很脆弱，很容易被别出心裁的异己分子所破坏。不过，如果这些异己分子出的是坏主意，会很快被自然选择淘汰。不幸的是，在它们被淘汰时，会有一大帮盲从它们的家伙陪葬。
好人和骗子的博弈
1950年，美国数学家阿尔伯特?塔克（Albert Tucker）在斯坦福大学给心理学家做报告时，讲了一个故事。警察在盗窃现场附近抓到了两名疑犯阿尔和鲍勃，把他们分开审讯，并分别向他们开了条件：如果两人都不招供（疑犯彼此“合作”），警方没有他们盗窃的证据，将以携带武器这一较轻的罪名将他们各判处1年监禁；如果两人都招供并牵连对方（疑犯彼此背叛），两人都将被判处10年监禁；如果有一人招供并牵连对方，而对方不招供，此人将被免予起诉，而对方将被判处最高刑期20年。
阿尔会想：“鲍勃要么招供要么不招。如果鲍勃招了，而我不招，那么我将被判20年，我招了则被判10年。如果鲍勃不招，我也不招，那么我将被判1年。但是，如果我招了，我将被免予起诉。所以，不管鲍勃招不招，我招供都是最好的选择。”鲍勃也这么想。最终两人因为都“理性”地选择招供而被判了10年。但是，如果他们都“非理性”地选择不招，则只会被判1年。
理性的选择却不能带来最佳的结果，这个“囚徒困境”后来成了博弈论最著名的问题。博弈论还有一个类似的问题，也是关于合作与背叛（或欺骗）的关系，但是条件有些不同。有两个人驾车回家，遇到暴风雪，被雪堆分别堵在了街道的两头。司机要么出来铲雪清除路障，要么待在车中。如果两个司机分别从两头铲雪（“合作”），就能都把车开回家并分担劳动付出。如果只有一个司机铲雪，另一个司机待在车中等对方铲完雪，他也能回家，而且还避免了劳动付出（“欺骗”）。当然，如果两人都待在车中，没人铲雪，那就谁也回不了家了。在这种情况下，应该怎么选择呢？最佳的策略是作出与对方相反的选择：如果对方当“好人”铲雪，我就当“骗子”坐享其成；如果对方不铲雪，我就当“好人”自己来铲雪。这样虽然被人占了便宜，总比坐以待毙好。
