Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Yale Üniversitesi'nde psikoloji dersleri veren Loris Santos'un hazırladığı bir ders serisinin bir parçasıdır. Konuşmacı, bilişsel önyargılar konusunu ele almaktadır.
- Video, iki farklı grip ilacı seçimi senaryosu üzerinden referansa bağlılık ve kayıptan kaçınma önyargılarını açıklamaktadır. İlk senaryoda A ilacı 200 milyon kişiyi kurtarırken B ilacı 600 milyon kişiyi kurtarma olasılığı 1/3'tür. İkinci senaryoda ise C ilacı 400 milyon kişiyi kurtarırken D ilacı 600 milyon kişiyi kurtarma olasılığı 1/3'tür. Konuşmacı, bu senaryoların farklı şekilde sunulmasının insan muhakemesini nasıl etkilediğini ve bu önyargıların günlük hayattaki uygulamalarını açıklamaktadır.
- 00:10Bilişsel Önyargılar Serisi
- Yale Üniversitesi'nde psikoloji dersleri veren Loris Santos'un hazırladığı bilişsel önyargılar serisinin bir parçası olan referansa bağlılık ve kayıptan kaçınma konusu ele alınacak.
- Bir doktor olarak ölümcül bir griple mücadele eden bir senaryo sunuluyor; grip o kadar etkili ki altıyüz milyon kişi daha yakalanmış ve tedavi eden iki ilaç var.
- A ilacı hastalığın bulaştığı insanlardan ikiyüz milyonunu kurtarabilecekken, B ilacının hastalığın bulaştığı insanların hepsini kurtarma olasılığı bir bölü üçte biri iken, hiç kimsenin kurtulmama olasılığı üçte ikisi.
- 01:11İlaç Seçim Senaryoları
- İkinci senaryoda C ilacıyla D ilacı arasında seçim yapmak zorunda kalınıyor; C ilacını seçerseniz hasta insanların dörtyüz milyonu kesin olarak ölecek, D ilacını seçerseniz kimsenin ölmeme olasılığı bir bölü üçte biri ve altıyüz milyon kişinin ölme olasılığı üçte biri.
- Daniel Canneman ve Amwsky bu senaryoları üniversite öğrencilerine sunduklarında deneklerin yüzde yetmişiki'si A ilacının B'den, yüzde yetmişsekiz'i de D ilacının C'den daha iyi olduğu cevabını vermiş.
- Her ilacın kaç kişiyi kurtarıp kaç kişinin ölümüne sebep olduğunu hesapladığımızda, A ve C ilaçları ikiyüz milyon kişiyi kurtarırken dörtyüz milyon kişinin ölmesine yol açacak, B ve D ilaçlarının ise herkesi kurtarma olasılığı bir bölü üçte biri iken kimsenin kurtarılamama olasılığı üçte biri.
- 03:04Referansa Bağlılık ve Kayıptan Kaçınma
- Caneman ve Twski, bu garip durumun insan muhakemesinde etkili olan iki önyargıdan kaynaklandığını savunuyorlar: referansa bağlılık ve kayıptan kaçınma.
- Referansa bağlılık, kararlarımızı mutlak şeylere değil de bazı durum ve referanslara göre verdiğimiz anlamına gelir; örneğin yolda para bulduğunuzda, bunu net gelirinizin bir parçası olarak değil de o anki para durumunuzun artması olarak değerlendirirsiniz.
- Kayıptan kaçınma, kayba yol açacak kararlardan kaçınma anlamına gelir; para olsun, hayat olsun ya da şeker olsun hiç fark etmez, biz kaybetmeyi sevmeyiz ve potansiyel kayıplardan kaçınmak için bir içgüdüye sahibiz.
- 04:36Önyargıların Etkileri
- Ekonomistlere göre, kayıptan kaçınma önyargısı yüzünden mantık dışı birçok şey yapıyoruz; insanlar kaybı engellemek için değeri düşmekte olan mülklerini zarar edeceklerini düşündükleri için satmıyor, kötü yatırımlar yapıyor ve uzun vadede iyi performansı olacak riskli hisseleri satın almıyorlar.
- Kayıptan kaçınma sebebiyle C ve D ilaçlarının insanların hayatlarını kaybetmelerine sebep olma ihtimali ile yüzleşiyoruz ve kayıpları en aza indirgemek için C ilacını değil, kimsenin ölmeme olasılığına sahip olan D ilacını seçiyoruz.
- Sonuçları farklı bir şekilde betimlemek, hangi senaryonun daha kötü olduğu konusundaki fikrimizi değiştirebiliyor; kayıptan bahsedildiğinde, bunu mümkün olduğu kadar engellemek için alabileceğimizden daha fazla risk içeren bir seçeneği bile tercih edebiliyoruz.