Искусственный интеллект помог ученым понять логику человеческих решений

Исследователи из Центра синергии систем Дрезденского технического университета, Института человеческого развития имени Макса Планка и Базельского университета разработали новый способ глубже понимать, почему люди делают тот или иной выбор. Их подход объединяет наблюдение за реальными решениями с подробными словесными объяснениями самих участников. Результаты исследования опубликованы в журнале PNAS.

Новый взгляд на старый вопрос

Традиционно ученые смотрят только на то, какой выбор делают люди в экспериментах. На этот раз авторы работы пошли дальше. Они попросили участников азартной игры не просто принять решение, но и подробно рассказать своими словами, почему они выбрали именно этот вариант.

«Наше понимание человеческого поведения, включая принятие решений, можно углубить, попросив людей подробно описать свои мыслительные процессы. Однако систематический анализ таких данных в свободной текстовой форме требует масштабируемых и строгих аналитических моделей — задача, которую теперь могут поддерживать большие языковые модели», — говорит ведущий автор исследования доктор Камиль Фулавка

Как проводили анализ

Ученые собрали объяснения участников и с помощью языковых моделей выделили из них основные причины выбора. Среди них были стремление получить максимальный выигрыш, желание избежать крупных потерь, склонность к риску или, наоборот, к осторожности и другие стратегии. Затем эти причины проверили с помощью математического моделирования, чтобы убедиться в их точности.

Результаты показали, что люди не придерживаются одной и той же стратегии во всех ситуациях. Они гибко меняют подход в зависимости от структуры задачи, доступной информации и контекста.

Почему объяснения важнее, чем кажется

«Многие важные решения — от финансового планирования и выбора медицинских услуг до социальных дилемм, использования новых технологий и государственной политики — предполагают сложные компромиссы, которые невозможно полностью понять, просто наблюдая за процессом принятия решений, — подчеркивает Фулавка. 

В таких условиях собственные объяснения людей могут быть особенно ценными, поскольку они показывают, как человек упрощает сложные проблемы, сосредотачивается на конкретных фрагментах информации и адаптивно использует простые стратегии принятия решений».

Предложенная исследователями концептуальная модель позволяет анализировать такие объяснения в больших масштабах. Это открывает новые возможности для изучения человеческого поведения в реальных, сложных жизненных ситуациях.

Новый подход показывает, что субъективные рассказы людей о своих мыслях — это не просто «дополнительная информация», а ценный и богатый источник данных. Он помогает ученым лучше понимать механизмы принятия решений и может быть полезен в экономике, психологии, медицине и разработке политик.