Konsekwentny jak ChatGPT

Czy lepiej, żeby decyzje, które dotyczą nas i naszych bliskich, były ryzykowne? I czy nasze podejście byłoby podobne, gdyby miały one dotykać nieznajomych? Weźmy urzędników państwowych, którzy są zobowiązani do działania w najlepszym interesie obywateli, bez względu na osobiste relacje czy stopień znajomości. Osiągnięcie tego celu może być wyzwaniem.

Amos Tversky i Daniel Kahneman, laureaci Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii z 2002 r., przeprowadzili eksperyment znany jako problem choroby azjatyckiej, który miał rzucić światło na ten dylemat. Poprosili uczestników o ocenę programów leczenia choroby, która według prognoz dotyczy 600 osób. W każdym reżimie terapeutycznym umiera zaś średnio 400 pacjentów. Większość wybrała program, który gwarantował pewne przeżycie 200 osób i prawdopodobieństwo śmierci dwóch trzecich, zamiast programu, który dawał jedną trzecią szans na ocalenie wszystkich 600 istnień i dwie trzecie prawdopodobieństwa nieuratowania żadnego. Co ciekawe, uczestnicy częściej wskazywali też program, w którym prawdopodobieństwo wyleczenia każdego pacjenta sięgało jednej trzeciej, a zgonu wszystkich 600 osób dwie trzecie, niż program, który spowodowałby 400 ofiar śmiertelnych.