Суть эксперимента: ИИ против теории Канемана-Тверски
Исследователь Ади Тарабей провёл мета-анализ 102 параметров, полученных из 11 исследований, охватывающих 32 различные языковые модели. Цель — проверить, насколько решения ИИ соответствуют классической теории перспектив (Prospect Theory), описывающей человеческое поведение в условиях риска. Теория опирается на три столпа: неприятие потерь, убывающую чувствительность к размеру выигрыша и нелинейную оценку вероятностей.
Ключевые метрики: ИИ рациональнее людей?
Результаты показали, что LLM ведут себя как более «холодные» и рациональные агенты по сравнению с людьми. Главным образом это касается неприятия потерь. Если для человека потеря обычно ощущается в два раза острее, чем радость от эквивалентного выигрыша, то у моделей этот показатель значительно ниже.
| Параметр | Значение у LLM | Значение у людей | Интерпретация |
|---|---|---|---|
| Неприятие потерь ($\lambda$) | 1.26 (95% CI 1.06–1.46) | 1.96 (макс.) / 1.07 (мин.) | ИИ менее чувствителен к убыткам. При симметричных условиях ($\lambda=1.15$) ИИ близок к людям, но при асимметрии отрыв растет. |
| Чувствительность к размеру ($\alpha$) | 1.01 (метод T-K) / 0.52 (метод Tanaka) | 0.67 | Результаты зависят от метода оценки. По методу Tversky-Kahneman функция ценности линейна, по Tanaka — вогнута, но менее чем у людей. |
| Взвешивание вероятностей ($\gamma$) | 0.81 (T-K) / 0.84 (Tanaka) | ~0.61 (стандарт) | LLM сохраняют человеческую «инвертированную S-образную» кривую: склонны переоценивать малые вероятности и недооценивать высокие. |
Почему это важно для индустрии
Разрыв в показателе $\lambda$ (1.26 у ИИ против 1.96 у людей) означает, что при одинаковых условиях риска LLM могут принимать решения, которые человек сочтет безрассудными или, наоборот, слишком осторожными. Это критично для применения ИИ в финансах и медицине, где «страх потери» — ключевой драйвер принятия решений.
При этом сохранение человеческой формы кривой взвешивания вероятностей ($\gamma \approx 0.8$) указывает на то, что ИИ все же наследует когнитивные искажения человека в оценке шансов, даже если не испытывает эмоционального сопротивления перед убытками.
Источник: arXiv cs.AI ↗