ИИ поставил под сомнение один из главных законов психологии принятия решений

Классическая поведенческая экономика и значительная часть исследований принятия решений десятилетиями опирались на одно фундаментальное допущение — invariance assumption. Предполагалось, что у человека существует относительно устойчивый стиль выбора: склонность к риску, избегание потерь или ориентация на максимальный выигрыш, которые сохраняются независимо от конкретной ситуации. Именно на этой идее построены многие модели поведения, а также часть диагностических подходов, используемых в экономической психологии.

Новое исследование Дирка Вульфа, Камиля Фулавки и Ральфа Хертвига, опубликованное в PNAS, заставляет серьёзно усомниться в этом представлении. Авторы прямо пишут, что их результаты ставят под вопрос фундаментальное предположение об инвариантности стратегий принятия решений. В эксперименте участники многократно выбирали между вариантами с различным уровнем денежного риска, а после каждого выбора подробно объясняли, почему приняли именно такое решение.

Самое интересное оказалось не в самих решениях, а в логике рассуждений. Анализ показал, что используемые людьми стратегии систематически менялись вместе со структурой конкретной задачи. Один и тот же человек в соседних раундах мог руководствоваться совершенно разными принципами выбора. Парадокс заключается в том, что область психологии, десятилетиями пытавшаяся описывать устойчивые «типы» принятия решений, получила серьёзные основания предположить: во многих случаях мы наблюдаем не стабильную личностную черту, а гибкую адаптацию к особенностям конкретной ситуации.

Самая спорная часть исследования касается вовсе не риска, а доверия к самоотчётам. Долгое время экспериментальная психология относилась к словесным объяснениям людей весьма осторожно. Считалось, что человек далеко не всегда осознаёт истинные причины собственного выбора и нередко рационализирует уже принятое решение.

Авторы предложили необычное решение этой проблемы. Они сформировали подробную таксономию возможных стратегий рассуждения — от ориентации на максимально возможный выигрыш до стремления избежать наихудшего исхода — и использовали специально настроенную большую языковую модель для анализа тысяч свободных текстовых объяснений участников.

Наиболее неожиданным оказался следующий результат. Полученная языковой моделью классификация совпала с независимыми вычислительными моделями поведения примерно в 95% случаев. Это вовсе не означает, что самоотчёты всегда отражают объективную психологическую реальность, однако в рамках именно этой экспериментальной задачи словесные объяснения оказались значительно информативнее, чем предполагалось ранее.

Именно здесь и возникает самая интересная профессиональная дискуссия. Если результаты подтвердятся в дальнейших исследованиях, психологическому сообществу придётся пересмотреть не только отношение к самоотчётам, но и роль больших языковых моделей как инструмента анализа качественных данных. При этом сама работа не утверждает, что ИИ «лучше понимает человека», чем психолог. Исследование показывает гораздо более узкий вывод: в данной экспериментальной модели языковая модель смогла надёжно классифицировать причины выбора участников.

На мой взгляд, главная ценность этой работы заключается не в использовании искусственного интеллекта как такового. Гораздо важнее её методологический вывод. Исследование напоминает, насколько осторожно следует обращаться с привычкой быстро превращать отдельное поведение клиента в устойчивую личностную характеристику.

В практике нередко можно услышать формулировки вроде «он всегда избегает риска» или «она принимает решения только рационально». Работа Вульфа и коллег показывает, что подобные выводы могут быть значительно менее устойчивыми, чем принято считать.

Не менее интересен и второй результат. В психологической практике довольно часто возникает вопрос, насколько можно доверять тому, как клиент объясняет собственные решения. Конечно, данное исследование не проводилось в условиях психотерапии и не касается эмоционально насыщенных жизненных ситуаций. Тем не менее оно показывает, что в лабораторной задаче словесные объяснения участников оказались тесно связаны с их фактическим поведением. Это хороший повод ещё раз задуматься о том, что вербализация далеко не всегда является лишь «красивой историей», придуманной задним числом.

Вместе с тем авторы сами подчёркивают ограничения своей работы. Исследование касалось лабораторной задачи с денежным риском, а не клинических решений, семейных конфликтов или моральных дилемм. Поэтому перенос этих выводов на психотерапевтическую практику требует отдельных исследований и пока остаётся гипотезой, а не установленным фактом.

Из практических выводов исследования можно выделить несколько наиболее важных положений:🔹 не делать выводов об устойчивом стиле принятия решений по одной ситуации или одному тестированию;🔹 рассматривать словесные объяснения клиента как потенциально информативный источник данных, но всегда сопоставлять их с реальным поведением;🔹 помнить, что полученные результаты относятся к лабораторным задачам с денежным риском и пока не подтверждены для клинических ситуаций.

Авторы также обращают внимание на более широкие перспективы метода. По их мнению, подобный подход позволит анализировать огромные массивы открытых текстовых ответов в исследованиях общественного поведения, финансовых решений, здравоохранения и взаимодействия людей с новыми технологиями.

Таким образом, работа интересна не только специалистам по искусственному интеллекту. Она может изменить сам подход к изучению того, почему человек принимает то или иное решение, сместив акцент с поиска неизменных личностных типов на анализ постоянно меняющегося взаимодействия человека и ситуации.

Wulff, D. U., Fuławka, K., & Hertwig, R. (2026). Large language models accurately identify decision reasons in verbal reports. Proceedings of the National Academy of Sciences. Advance online publication. https://doi.org/10.1073/pnas.2526798123

Обзор исследования:

PNAS (2026, June 30)

Обсудить и проголосовать за статью 👉 на сайте B17

💎 Более оперативные заметки, практику терапии и рабочие инструменты я публикую в 👉 Telegram-канале Альфа-Контакт.