为什么我们通过信任比不信任学习更多

为什么我们通过信任比不信任学习更多

我们都知道遭受太多信任的人:被骗的顾客,被抛弃的恋人,被拒的朋友。 确实,我们大多数人都被放错位置的信任所烧毁。 这些个人和替代的经历使我们相信人们太信任了,常常会冒犯他人。

实际上,我们不够信任。

取得有关对美国信任的数据(至少在大多数富裕的民主国家中也是如此)。 人际信任是衡量人们是否认为他人普遍值得信赖的标准 最低 在近50年内。 但是人们不太可能比以前更不值得信赖: 下降 在过去几十年的犯罪中,情况恰恰相反。 对媒体的信任也在 底部 级别,即使主流媒体也能给人留下深刻的印象(如果不是完美的话) 记录 准确性。

同时,对科学的信任保持了比较好的状态,大多数人都相信 科学家 大多数时候; 至少在某些地区,从气候变化到疫苗接种,仍然有一部分人口对科学缺乏足够的信任-造成了灾难性的后果。

社会科学家拥有多种工具来研究人们的信任程度和可信度。 最受欢迎的是 信任游戏,两名参与者通常会以匿名方式参加比赛。 $ 10说,给第一位参与者少量的钱,并要求他决定转移多少钱给另一位参与者。 然后,转移的金额增加了三倍,第二位参与者选择了多少钱还给第一位参与者。 至少在西方国家,信任是 奖励:第一个参与者转账的钱越多,第二个参与者转回的钱就越多,因此第一个参与者最终得到的钱也就越多。 尽管如此,平均而言,第一批参与者只转移了他们收到的钱的一半。 在 一些 研究,引入了一种变体,参与者可以彼此了解彼此的种族。 偏见导致参与者对某些群体不信任-东方血统的以色列人(亚洲和非洲移民及其以色列出生的后代),或南非的黑人学生-转移他们的钱少,即使这些群体与受尊敬的群体一样值得信赖。

如果人们和机构比我们值得称赞的人更值得信赖,为什么我们做对了呢? 我们为什么不信任更多?

In 2017,社会科学家山木俊夫(Toshio Yamagishi)很友好地邀请我去他位于东京都会区町田町的公寓。 几个月后将要死去的癌症使他变得虚弱,但他保持了年轻的研究热情和敏锐的胸怀。 在这个场合,我们讨论了他的想法,这对眼前的问题产生了深远的影响:信任与不信任之间的信息不对称。


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当您信任某人时,您最终会弄清楚您的信任是否合理。 一位熟人问他是否可以在您家住几天。 如果您接受,您将了解他是否是好客人。 一位同事建议您采用新的软件应用程序。 如果遵循她的建议,您将发现新软件是否比以前的软件运行得更好。

相比之下,当您不信任某人时,您经常会发现自己是否应该信任他们。 如果您不邀请您相识,您将不会知道他是否会成为一个好客人。 如果您不听从同事的建议,您将不知道新软件应用程序实际上是否更好,因此您的同事在该领域是否提供了很好的建议。

这种信息不对称意味着我们通过信任比不信任学习更多。 此外,当我们信任时,我们不仅会了解特定的个人,而且会更广泛地了解我们应该或不应该信任的情况类型。 我们在信任方面变得更好。

山岸和他的同事 证明 信任的学习优势。 其 实验 与信任游戏类似,但是参与者可以在做出将资金转移(或不转移)到对方之前进行交互。 最信任的参与者更擅长于确定谁值得信赖,或者应该向谁汇款。

我们在其他领域中发现了相同的模式。 相信的人 媒体 更多的人对政治和新闻更加了解。 越来越多的人信任 科学,他们越有科学素养。 即使这些证据仍然是相关的,也有道理,信任度更高的人应该在找出信任的人方面变得更好。 与其他一切事物一样,信任可以使实践变得完美。

Yamagishi的见识为我们提供了值得信赖的理由。 但是,难题只会加深:如果信任提供了这样的学习机会,我们应该信任得太多而不是不够。 具有讽刺意味的是,我们应该更加信任的真正原因-我们从信任中获得的信息多于从不信任中获得的信息-可能使我们倾向于减少信任。

当我们的信任失望时(当我们信任一个我们不应该拥有的人时),成本是显着的,我们的反应范围从烦恼一直到愤怒和绝望。 好处-我们从错误中学到的东西-容易被忽略。 相比之下,不信任我们可以信任的人的代价通常几乎是无形的。 我们不知道我们本来可以建立的友谊(如果我们让相识的人崩溃了)。 我们没有意识到一些建议会有多大用处(如果我们使用了有关新软件应用程序的同事技巧)。

我们没有足够的信任,因为错误信任的成本太明显了,而错误信任的(学习)收益以及错误信任的成本在很大程度上是隐藏的。 我们应该考虑这些隐藏的成本和收益:思考我们通过信任而学到的东西,我们可以成为朋友的人以及我们可以获取的知识。

给人们机会不仅是道德上的事情。 这也是明智的做法。永旺计数器 - 不要删除

关于作者

雨果·梅西耶(Hugo Mercier)是CNRS(让·尼科德研究所)在巴黎工作, 进化与社会认知团队。 他是作者 理性之谜 (2017)与Dan Sperber合着,以及 昨天不出生 (即将推出,2020)。 他住在法国南特。

本文最初发表于 永世 并已在Creative Commons下重新发布。

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