SPRZĘŻONY BŁĄD KONFIRMACJI – MOJA KONCEPCJA

W tym artykule przedstawiam autorską propozycję Sprzężonego Błędu Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB). Jest to rama konceptualna służąca do analizy eskalacji konfliktów w sytuacjach, w których obie strony sporu niezależnie korzystają z systemów AI do interpretowania konfliktu i uzasadniania własnych stanowisk. W przeciwieństwie do klasycznego błędu konfirmacji, który działa na poziomie jednostki, CCB opisuje mechanizm systemowy, w którym wzajemnie wzmacniające się narracje prowadzą do zawężenia przestrzeni negocjacyjnej i zwiększenia prawdopodobieństwa eskalacji. Artykuł identyfikuje warunki aktywacji tego mechanizmu, jego typowe konsekwencje oraz granice jego zastosowania. Celem tekstu nie jest przedstawienie w pełni zweryfikowanej teorii. Jest nim postawienie hipotezy istnienia powtarzalnego mechanizmu obserwowanego we współczesnych konfliktach. Ich wspólną cechą jest to, że modele AI są wykorzystywane jako narzędzia analityczne wspierające podejmowanie decyzji.

1. Wprowadzenie: kiedy racjonalne narzędzia wzmacniają nieracjonalne skutki?

Sprzężony błąd konfirmacji – z czego wynika? Ludzie coraz częściej korzystają z AI. Służy im ona do oceny istniejących relacji zarówno przed powstaniem / uświadomieniem konfliktu, jak i w jego trakcie. Korzystają z AI do oceny ryzyka, tworzenia strategii oraz uzasadniania proponowanych działań. Modele sztucznej inteligencji służą coraz częściej również do analizy wypowiedzi i działań niewerbalnych drugiej strony. Modele AI są powszechnie postrzegane jako autorytet, a ich rady jako neutralne, obiektywne i wolne od zaangażowania emocjonalnego. Paradoksalnie jednak, jak zaobserwowałem, używanie modeli językowych często koreluje z szybszą eskalacją konfliktu, usztywnieniem stanowisk oraz przedwczesnym zerwaniem negocjacji. Wydaje się, że nie jest to koincydencja.

W artykule tym stawiam tezę, że zjawiska te nie mogą być w wystarczający sposób wyjaśnione wyłącznie poprzez indywidualne błędy poznawcze. Nie dadzą się wyjaśnić ani przez zwykły błąd konfirmacji, ani podstawowy błąd atrybucji.

Zamiast tego zakładam istnienie mechanizmu systemowego – Sprzężonego Błędu Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB). Ujawnia się on w sytuacjach, gdy strony konfliktu niezależnie korzystają z narzędzi AI jako źródła autorytatywnej interpretacji sporu: czynników zewnętrznych, działań faktycznych oraz deklaracji drugiej strony, domysłów w zakresie jej prawdziwych intencji, akceptowalnego ryzyka, kosztów, jakie jest gotowa ponieść i faktycznych tzw. „czerwonych linii”, tj. punktów krytycznych, których w żadnym razie nie pozwoli przekroczyć. Oczywiście, nie wszystkie te elementy muszą być poddane analizie z pomocą AI. Tak samo nie muszą być poddane takiej analizie w tym samym czasie. Co ważne, również każda ze stron może analizować inny element lub zestaw elementów. Wreszcie, każda ze stron może korzystać z modeli innego rodzaju, innego stopnia rozwoju technicznego i innego poziomu zintegrowanej interakcji z użytkownikiem. 

Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) wywoła skutek tym silniejszy, im więcej razy strony poddadzą analizie sygnały płynące od drugiej strony, jeśli na treść, formę lub czas tych sygnałów miała uprzednio wpływ praca z AI poczyniona przez drugą stronę. Mamy więc do czynienia nie z błędem jednorazowym, ale ze spiralą błędów, z których poprzedni stanowi „paliwo” dla następnego i potencjalne go wzmacnia. Można to obrazowo przyrównać do wymiany w ping-pongu, w której po każdym uderzeniu piłka uzyskuje energię równą dotychczasowej energii kinetycznej i energii nowego uderzenia.

Zakładam również, że Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) wyglądał będzie podobnie na różnych płaszczyznach konfliktów: od sporów jednostek, przez ich grupy, do państw i ich bloków. Wniosek taki wyprowadzam z badań ogólnych nad naturą konfliktu.

Wyraźnie zaznaczam, że nie uważam, aby wpływ AI na eskalację konfliktów miał mieć charakter deterministyczny. Zakładam raczej istnienie tendencji, wpływu. Co więcej, świadomość tego mechanizmu, tak jak go rozumiem, może paradoksalnie doprowadzić do zatrzymania eskalacji, gdy strony zdadzą sobie sprawę z tego, że są pod jego wpływem.

2. Aktualny stan badań

Mechanizm równowagi między stronami został opisany w różnych pracach przez J. Nasha, a strategia konfliktu przez T. Schellinga („Strategia konflitku”). Struktura konfliktu, którą przyjmuję, znajduje się w książce Ch. Moore’a: „Mediacje. Praktyczne strategie rozwiązywania konfliktów.”

Ogólne błędy poznawcze są znane psychologii od dawna. Dla pracy nad koncepcją Sprzężonego Błędu Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) punktem wyjścia są prace opisujące zwykły Błąd Konfirmacji, a więc tendencję do selektywnej i subiektywnej percepcji danych zmierzającej do potwierdzenia wcześniej przyjętej tezy. Dla przykładu można tu wymienić pracę Daniela Kahnemana, „Pułapki myślenia”.

Mechanizm ten został zidentyfikowany na płaszczyźnie interakcji człowiek – AI oraz szczegółowo opisany m.in. w artykule M. Glickman i T. Sharot https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11860214/? Yuxin Liu i Adam Moore, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40448478/, a także L. Celar i Ruth M.J. Byrne https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36964302/. Trzeba wspomnieć również o artykule Ben Wang i Jiqun Liu, Cognitively Biased Users Interacting with Algorithmically Biased Results in Whole-Session Search on Debated Topics, https://dl.acm.org/doi/10.1145/3664190.3672520. Autorzy ci wskazują na rolę czynników indywidualnych na podatność wobec błędów poznawczych powstających w interakcji ze sztuczną inteligencją.

Dowiadujemy się z nich o pętli sprzężenia zwrotnego. Polega ona nie tylko na istnieniu błędu konfirmacji. Idzie krok dalej – doprowadza do wzmocnienia pierwotnego przekonania lub uprzedzenia. Prowadzi to do myślenia tunelowego.

W znanych mi pracach nie badano jednak sytuacji sporu, w którym obie strony korzystały z modeli językowych w opisany wyżej sposób. Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) nie jest sumą błędów poznawczych obu stron, lecz zjawiskiem kolejnym – nową jakością, która prowadzi do spirali eskalacji w sposób jakościowo inny, niż dwa niezależne od siebie błędy.

3. Od błędu jednostki do eskalacji systemowej

Klasyczny błąd konfirmacji (Confirmation Bias) opisuje skłonność jednostki do selektywnego wyszukiwania, interpretowania i zapamiętywania informacji w sposób potwierdzający jej wcześniejsze przekonania. 

Choć zjawisko to jest dobrze udokumentowane, nie wystarcza ono do wyjaśnienia sytuacji, w których obie strony konfliktu – mimo dostępu do wyjściowo podobnych danych oraz korzystania z pozornie neutralnych narzędzi analitycznych – coraz silniej utwierdzają się we własnych przekonaniach i uprzedzeniach.

We współczesnych sporach systemy AI coraz częściej pełnią funkcję zewnętrznych legitymizatorów interpretacji, a nie jedynie narzędzi obliczeniowych. Gdy każda ze stron korzysta z takich systemów niezależnie, błąd konfirmacji przestaje być wyłącznie indywidualną skłonnością poznawczą, a zaczyna funkcjonować jako wzajemnie sprzężona dynamika.

4. Definicja sprzężonego błędu konfirmacji

Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) to mechanizm eskalacji konfliktu, w którym dwie lub więcej stron sporu, opierając się na zewnętrznych systemach interpretacyjnych postrzeganych jako epistemicznie uprzywilejowane, wzajemnie legitymizują własne narracje. Mechanizm ten ma charakter rekurencyjny: działania podejmowane na podstawie takiej legitymizacji stają się następnie danymi wejściowymi do dalszych analiz po drugiej stronie, prowadząc do sprzężonej spirali interpretacyjnej i stopniowego zawężania przestrzeni negocjacyjnej. Termin rekurencyjny stosuję tu w znaczeniu: ‘kolejne iteracje wzmacniają poprzednie’. To nie jest rekurencja w sensie formalnym, lecz opis dodatniego sprzężenia zwrotnego w pętli interpretacyjnej.

Cechą konstytutywną CCB nie jest sama obecność stronniczego rozumowania, lecz dynamiczne sprzężenie pętli interpretacyjnych pomiędzy aktorami. W tym modelu działania jednej strony, ukształtowane przez analizę AI, stają się bezpośrednimi danymi wejściowymi dla systemu po drugiej stronie. Tworzy to zamknięty obieg, w którym każda kolejna interakcja nie przybliża stron do konsensusu, lecz dostarcza „obiektywnego” materiału do pogłębienia pierwotnych uprzedzeń.

5. Hipoteza

H1:
W konfliktach dwu- lub wielostronnych, w których strony niezależnie korzystają z modeli AI do interpretowania sporu i uzasadniania własnych stanowisk, prawdopodobieństwo eskalacji oraz załamania negocjacji jest wyższe niż w konfliktach strukturalnie podobnych, w których takich systemów się nie wykorzystuje.

H1a:

W konfliktach opartych na interpretacji, symetryczny dostęp do informacji zwiększa ryzyko eskalacji bardziej niż asymetria informacyjna, ponieważ eliminuje możliwość wyjaśniania rozbieżności poprzez brak wiedzy, przenosząc konflikt na poziom intencji i rzekomej racjonalności.

5.1. Zdaję sobie sprawę, że modele AI mogą być wykorzystywane przez każdą ze stron w różnym czasie, w różnym zakresie, w różnym celu i w różny sposób. Mogą zacząć korzystać z AI w tym samym czasie lub w różnym. Jedna z nich może to zakończyć lub ograniczyć wcześniej od drugiej, która będzie z AI korzystać dłużej. Jedna ze stron podda analizie wyłącznie czynniki zewnętrzne, inna deklaracje stron, a kiedy indziej będzie chciała z pomocą AI ustalić intencje przeciwnika. Jedna ze stron może to robić w celu dokonania analizy, inna w celu otrzymania emocjonalnego wsparcia. Wreszcie, mogą korzystać z różnych modeli i czynić to w odmienny sposób – choćby przez wprowadzanie mniej lub bardziej zmanipulowanych danych. Jak wykazały ww. badania Ben Wang i Jiqun Liu, czynniki indywidualne mają również wpływ na podatność na sugestie i odpowiedzi AI.

Wszystkie te czynniki (a prawdopodobnie jeszcze wiele innych) trzeba wziąć pod uwagę. Zdaję sobie sprawę, że powstałe różnice mogą sprawić, że Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) nie powstanie lub też zgaśnie w trakcie konfliktu. W tym miejscu mój teza dotyczy korzystania z AI przez obie strony w sposób względnie symetryczny. Wpływ asymetrii na Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) wymaga dalszych badań.

5.2. W badaniach wielokrotnie wskazano, że układy złożone z 3 aktorów są znacznie mniej stabilne, niż 2 lub 4- osobowe. Uważam, że rola AI w akceleracji eskalacji w układach 3 osobowych będzie szczególnie widoczna. Dalsze badania będą musiały ustalić różnice w skutkach, jeśli w układzie 3 lub więcej osobowym z AI korzysta tylko część uczestników.

5.3. Chciałbym wyraźnie zaznaczyć, że AI nie tworzy, ani nie eskaluje konfliktu sama przez się. Ma jednak przemożny wpływ na percepcję, interpretacje i wreszcie na decyzje użytkownika. Jego działanie podjęte na skutek takiej decyzji będzie z kolei interpretowane w analogiczny sposób przez drugą stronę.

5.4. Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) nie jest też przykładem tzw. Echo Chambers ograniczonego do dwóch (lub niewielkiej liczby) uczestników. Echo Chambers są z natury statyczne, zaś CCB jest dynamiczne, gdyż każda kolejna interakcja zmienia zachowanie drugiej strony.

6. Falsyfikowalność Sprzężonego Błędu Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB)

W Logice odkrycia naukowego Popper wprowadził pojęcie falsyfikowalności teorii, jako warunku koniecznego do uznania jej za naukową.

Należy więc określić, jakie potencjalne czynniki warunkują zaistnienie opisywanego mechanizmu, jakie wpływają na jego dezaktywację. I przede wszystkim, co zadałoby tej teorii fałsz?

6.1.Warunki aktywacji mechanizmu

Sprzężony Błąd Konfirmacji ujawnia się zazwyczaj wtedy, gdy spełnione są łącznie następujące warunki:

1. Symetryczna legitymizacja narracji
   Każda ze stron dysponuje narzędziami lub doradcami, którzy potwierdzają jej interpretację jako racjonalną i uzasadnioną.
2. Brak wspólnej władzy epistemicznej
   Nie istnieje instytucja, mediator ani procedura uznawana przez wszystkie strony za ostatecznego arbitra.
3. Wysoki koszt poznawczy zmiany stanowiska
   Zmiana stanowiska oznaczałaby podważenie wcześniejszych „racjonalnych” decyzji wspartych analizą AI.
4. Obecność pozornie neutralnego trzeciego aktora
   Systemy AI, postrzegane jako obiektywne i pozbawione interesu, wzmacniają legitymizację każdej z narracji. To paradoksalnie ułatwia im funckjonalne wpływanie na powstanie błędów konfirmacji po obu stronach, a w efekcie powstanie Sprzężonego Błędu Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB).

6.2. Granice zastosowania: kiedy CCB nie działa?

Sprzężony Błąd Konfirmacji nie ma charakteru uniwersalnego. Mechanizm ten ulega osłabieniu lub nie występuje w ogóle, gdy:

1. Istnieje wspólnie uznany arbiter faktów, akceptowany przez wszystkie strony.
2. Tylko jedna ze stron korzysta z narzędzi AI, co przerywa symetrię sprzężenia.
3. Stawka konfliktu jest niska lub odwracalna, co obniża potrzebę poznawczej obrony stanowiska.
4. AI wykorzystywana jest wyłącznie informacyjnie, a nie interpretacyjnie.
5. Strony posiadają wysoki poziom kompetencji metapoznawczych i aktywnie przeciwdziałają własnym błędom poznawczym.
6. Spór dotyczy jasno mierzalnych parametrów, a nie interpretacji intencji czy przypisywania winy.
7. Powstaje znaczna asymetria w korzystaniu przez strony z modeli AI w zakresie a) czasu; b) zakresu, c) celu; d) sposobu.
8. Mechanizm CCB ulega osłabieniu, gdy strony posiadają wzajemną świadomość korzystania z podobnych narzędzi interpretacyjnych i są zdolne do refleksji metapoznawczej nad ich wpływem na własne stanowiska. Ujawnienie korzystania z AI może być czynnikiem deeskalacji.

Granice te pozwalają odróżnić CCB od ogólnych teorii eskalacji konfliktu.

6.3. Co wykazałoby fałsz tej teorii?

Wykazanie jakiego czynnika obaliłoby hipotezę o istnieniu Sprzężonego Błędu Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB)?

Bezspornie, hipotezę tę obaliłoby zaobserwowanie skutku do niej przeciwnego, to jest łagodzącego i deeskalacyjnego wpływu modeli AI na przebieg konfliktu. To z kolei mogłoby się przejawić, gdyśmy zaobserwowali nagłą zmianę narracji modelu AI, który zidentyfikował powstanie sprzężenia zwrotnego, poinformował o nim użytkownika. Niczego takiego do tej pory nie zaobserwowałem.

Hipotezę tę można również sfalsyfikować, gdyby wnioski z przytoczonych wcześniej badań, a dotyczące pętli sprzężenia zwrotnego i myślenia tunelowego okazały się nieprawdziwe, albo też gdyby wskutek ewolucji AI, zmieniła ona zasady interakcji z użytkownikami. Póki co, nie mam wiedzy, która potwierdzałaby takie tezy.

Falsywikacja zaszłaby również, gdyby wykazano, że w obserwowanych przypadkach doszło do gwałtownej eskalacji z przyczyn innych, niż błędy poznawcze powstałe wskutek interakcji z AI.

Wreszcie, fałsz tej hipotezie zadałoby ustalenie, że dynamika konfliktów, w których uczestnicy korzystają lub niekorzystaną z AI jest identyczna. Dotychczasowe obserwacje jednak temu przeczą.

7. Skutki systemowe

Skutki systemowe: dynamika rekurencyjnej eskalacji

Aktywacja mechanizmu CCB prowadzi do przejścia konfliktu ze sfery spornych interesów do sfery zamkniętych pętli interpretacyjnych. Pociąga to za sobą następujące konsekwencje systemowe:

• Autokataliza eskalacji: Dzięki charakterowi rekurencyjnemu, każda próba komunikacji deeskalacyjnej jest filtrowana przez AI drugiej strony. Jeśli system interpretacyjny postrzega drugą stronę jako nielojalną, nawet gesty dobrej woli zostaną zinterpretowane jako „strategiczna manipulacja”. Paradoksalnie „potwierdza” to potrzebę dalszej eskalacji.
• Zanik wieloznaczności (Ambiguity Collapse): W klasycznym sporze niepewność co do intencji daje przestrzeń do domniemań. W CCB, AI „domyka” te interpretacje, nadając im cechy pewności analitycznej. Powoduje to, że strony przestają rozmawiać o faktach, a zaczynają operować na „produkcie końcowym” analizy – gotowych wyrokach o intencjach przeciwnika.
• Paradoks legitymizacji (The Legitimacy Trap): Ponieważ każda ze stron posiada „obiektywne” potwierdzenie swojej racji pochodzące z systemu subiektywnie epistemicznie uprzywilejowanego, jakikolwiek kompromis zaczyna być postrzegany nie jako ustępstwo, lecz jako działanie irracjonalne lub błąd logiczny.
• Erozja wspólnej rzeczywistości: Rekurencyjne nakładanie na siebie analiz sprawia, że strony w pewnym momencie przestają reagować na realne działania przeciwnika, a zaczynają reagować na to, jak ich własne modele AI przewidują interpretacje modeli AI przeciwnika. Konflikt odkleja się od rzeczywistego podłoża i przenosi w sferę interakcji model-model.
• Inercja stanowisk: Raz ukształtowana przez AI narracja wykazuje dużą odporność na zmianę (cognitive inertia). Podważenie wniosków wygenerowanych przez zaawansowany model analityczny wymagałoby od decydenta przyznania się do fundamentalnego błędu w doborze narzędzi. Podnosi to psychologiczny i „polityczny” koszt deeskalacji.

Co istotne, eskalacja ta zachodzi bez złej wiary i często bez świadomej intencji strategicznej.

8. AI jako quasi-trzeci aktor?

Choć sztuczna inteligencja jest pozbawiona sprawstwa i własnych interesów, jej funkcjonalna rola w mechanizmie CCB nie może zostać pominięta. Poprzez dostarczanie autorytatywnej legitymizacji przy jednoczesnym braku odpowiedzialności, systemy AI wpływają na dynamikę sporu. Wpływają one na subiektywną ocenę kosztów eskalacji i stabilizują wzajemnie wykluczające się narracje. Chcę być dobrze zrozumiany – nie mam na myśli roli AI pozwalającej jej na nadanie statusu strony w sensie ontologicznym. Jest ona raczej lustrem aktywnie wzmacniającym pierwotne przekonania. Lustrem jednakże nie biernym, lecz aktywnym, obdarzanym zaufaniem i wzmacniającym przekonania.

9. Zakończenie

Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB) stanowi ramę konceptualną pozwalającą zrozumieć, dlaczego wprowadzenie pozornie racjonalnych narzędzi może przyspieszać eskalację konfliktów. Proponowana koncepcja nie rości sobie pretensji do uniwersalności ani empirycznej ostateczności. Jest to hipoteza mechanizmu, obserwowanego w praktyce, która zaprasza do dalszej krytyki, testowania i doprecyzowania.

Zrozumienie CCB ma znaczenie nie tylko dla prawników, mediatorów i innych osób zarządzających konfliktami. Jest istotne także dla projektantów i użytkowników systemów AI w kontekstach konfrontacyjnych.

10. Nota metodologiczna autora

Niniejszy artykuł przedstawia moją autorską ramę analityczną i konceptualną opartą na obserwowanych przeze mnie wzorcach występujących w konfliktach. Poczyniłem te obserwacje na gruncie własnej praktyki prawnej w drugiej połowie 2025 roku. Artykuł ten nie stanowi empirycznie zweryfikowanej teorii, lecz jedynie hipotezę. Jego celem jest opisanie zjawiska i wskazanie kierunków dalszych analiz. Pracując nad nim korzystałem z pomocy modeli językowych w celu krytycznej oceny własnych tez i szukania słabych punktów mojego rozumowania. Pomoc modeli AI miała charakter krytyczny, a nie generatywny. Posłużyła mi identyfikacji potencjalnych słabych punktów argumentacji.

Możecie przeczytać również wersję angielską: https://jakubieciwspolnicy.pl/en/coupled-confirmation-bias/