為什麼我們通過信任比不信任學習更多

為什麼我們通過信任比不信任學習更多

我們都知道遭受太多信任的人:被騙的顧客,被拋棄的戀人,被拒的朋友。 確實,我們大多數人都被放錯位置的信任所燒毀。 這些個人和替代的經歷使我們相信人們太信任了,常常會冒犯他人。

實際上,我們不夠信任。

取得有關對美國信任的數據(至少在大多數富裕的民主國家中也是如此)。 人際信任是衡量人們是否認為他人普遍值得信賴的標準 最低 在近50年內。 但是人們不太可能比以前更不值得信賴: 下降 在過去幾十年的犯罪中,情況恰恰相反。 對媒體的信任也在 底部 級別,即使主流媒體也能給人留下深刻的印象(如果不是完美的話) 記錄 準確性。

同時,對科學的信任保持了比較好的狀態,大多數人都相信 科學家 大多數時候; 至少在某些地區,從氣候變化到疫苗接種,仍然有一部分人口對科學缺乏足夠的信任-造成了災難性的後果。

社會科學家擁有多種工具來研究人們的信任程度和可信度。 最受歡迎的是 信任遊戲,兩名參與者通常會以匿名方式參加比賽。 $ 10說,給第一位參與者少量的錢,並要求他決定轉移多少錢給另一位參與者。 然後,轉移的金額增加了三倍,第二位參與者選擇了多少錢還給第一位參與者。 至少在西方國家,信任是 獎勵:第一個參與者轉賬的錢越多,第二個參與者轉回的錢就越多,因此第一個參與者最終得到的錢也就越多。 儘管如此,平均而言,第一批參與者只轉移了他們收到的錢的一半。 在 一些 研究,引入了一種變體,參與者可以彼此了解彼此的種族。 偏見導致參與者對某些群體不信任-東方血統的以色列男人(亞洲和非洲移民及其以色列出生的後代),或南非的黑人學生-轉移他們的錢少,即使這些群體與更受尊敬的群體一樣值得信賴。

如果人們和機構比我們值得稱讚的人更值得信賴,為什麼我們做對了呢? 為什麼我們不信任更多?

In 2017,社會科學家山木俊夫(Toshio Yamagishi)很友好地邀請我去他位於東京都會區町田町的公寓。 幾個月後將要死去的癌症使他變得虛弱,但他保持了年輕的研究熱情和敏銳的胸懷。 在這個場合,我們討論了他的想法,這對眼前的問題產生了深遠的影響:信任與不信任之間的信息不對稱。


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當您信任某人時,您最終會弄清楚您的信任是否合理。 一位熟人問他是否可以在您家住幾天。 如果您接受,您將了解他是否是好客人。 一位同事建議您採用新的軟件應用程序。 如果遵循她的建議,您將發現新軟件是否比以前的軟件運行得更好。

相比之下,當您不信任某人時,您經常會發現自己是否應該信任他們。 如果您不邀請您相識,您將不會知道他是否會成為一個好客人。 如果您不聽從同事的建議,您將不知道新軟件應用程序實際上是否更好,因此您的同事在該領域是否提供了很好的建議。

這種信息不對稱意味著我們通過信任比不信任學習更多。 此外,當我們信任時,我們不僅會了解特定的個人,而且會更廣泛地了解我們應該或不應該信任的情況類型。 我們在信任方面變得更好。

山岸和他的同事 證明 信任的學習優勢。 其 實驗 與信任遊戲類似,但是參與者可以在做出將資金轉移(或不轉移)到對方之前進行交互。 最信任的參與者更擅長於確定誰值得信賴,或者應該向誰匯款。

我們在其他領域中發現了相同的模式。 相信的人 媒體 更多的人對政治和新聞更加了解。 越來越多的人信任 科學,他們越有科學素養。 即使這些證據仍然是相關的,也有道理,信任度更高的人應該在找出信任的人方面更好。 與其他一切事物一樣,信任可以使實踐變得完美。

Yamagishi的見識為我們提供了值得信賴的理由。 但是,難題只會加深:如果信任提供了這樣的學習機會,我們應該信任得太多而不是不夠。 具有諷刺意味的是,我們應該更加信任的真正原因-我們從信任中獲得的信息多於從不信任中獲得的信息-可能使我們傾向於減少信任。

當我們的信任失望時(當我們信任一個我們不應該擁有的人時),成本是顯著的,我們的反應範圍從煩惱一直到憤怒和絕望。 好處-我們從錯誤中學到的東西-容易被忽略。 相比之下,不信任我們可以信任的人的代價通常幾乎是無形的。 我們不知道我們本來可以建立的友誼(如果我們讓相識的人崩潰了)。 我們沒有意識到一些建議會有多大用處(如果我們使用了關於新軟件應用程序的同事技巧)。

我們沒有足夠的信任,因為錯誤信任的成本太明顯了,而錯誤信任的(學習)收益以及錯誤信任的成本在很大程度上是隱藏的。 我們應該考慮這些隱藏的成本和收益:思考我們通過信任而學到的東西,我們可以成為朋友的人以及我們可以獲取的知識。

給人們機會不僅是道德上的事情。 這也是明智的做法。永旺櫃檯 - 不要刪除

關於作者

雨果·梅西耶(Hugo Mercier)是CNRS(讓·尼科德研究所)在巴黎,他與 進化與社會認知團隊。 他的作者是 理性之謎 (2017)與Dan Sperber合著,以及 昨天未出生 (即將推出,2020)。 他住在法國南特。

本文最初發表於 永世 並已在知識共享下重新發布。

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