Trafiłem na badanie, które zrobiło na mnie duże wrażenie i szkoda, że nie mam dostępu do takiej infrastruktury badawczej. To kolejne już badanie, które łączy AI z Behavioral Science i pokazuje, jak realistycznie można symulować ludzkie decyzje.
Badacze sprawdzili, jak agenci ("sztuczne osoby" oparte na AI) zareagują na wprowadzenie ceł w USA. Wyniki były zaskakująco bliskie temu, co wydarzyło się naprawdę na rynkach.
👉 Gdy agenci wiedzieli tylko o nowych cłach, reagowali paniczną wyprzedażą: zachowanie stadne, brak kontekstu.
👉 Dodanie wiedzy akademickiej sprawiło, że stali się bardziej powściągliwi, trochę jak inwestorzy, którzy rozumieją szerszy obraz i nie ulegają natychmiastowej niechęci do straty.
👉 Gdy dostali jeszcze bieżące wiadomości, zaczęli reagować najbardziej realistycznie: wyprzedawali głównie akcje firm chemicznych, mniej technologicznych, a jednocześnie mocniej „trzymali” to, co już mieli (efekt posiadania).
Najważniejsze wnioski z tego badania? Ta najbardziej złożona symulacja niemal dokładnie odwzorowała prawdziwe dane rynkowe.
Dodatkowo badacze zbudowali specjalny benchmark CognitiveBiases, który pozwala systematycznie sprawdzać, na ile agenci AI wpadają w typowe pułapki myślenia: od efektu zakotwiczenia, przez błąd potwierdzenia, po niechęć do straty.
Innymi słowy, AI może być dziś nie tylko narzędziem do prognoz, ale też poligonem doświadczalnym dla ekonomii behawioralnej.
arxiv.org/pdf/2509.21862v1
#AI #BehavioralScience #EkonomiaBehawioralna #CognitiveBias #LossAversion #EndowmentEffect