myślenie tunelowe Tag

by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediator

AI I DYNAMIKA SPORU 3 WSPÓLNIKÓW

Zajmijmy się AI i eskalacją sporu między trzema wspólnikami. W kilku poprzednich tekstach opisałem m.in. dwie grupy zagadnień. Pierwsza: przyczyny niestabilności w układzie trzech wspólników. Druga: możliwy wpływ AI na eskalację sporów i koncepcja sprzężonego błędu konfirmacji. Dzisiaj zwrócę uwagę na obszar, w którym te zagadnienia się krzyżują, a więc dynamikę relacji trzech wspólników, z których każdy korzysta z AI w celu analizy i predykcji ruchów pozostałych wspólników.

Rys. 1. Anatomia sprzężonego błędu konfirmacji (Coupled Confirmation Bias). Jak błędy poznawcze wzmocnione przez AI prowadzą do eskalacji konfliktu w świetle dylematu bezpieczeństwa?

Czego J. Mearsheimer uczy nas o konfliktach wspólników?

To pytanie zadałem w artykule, w którym przedstawiłem tezę, że w spółkach z udziałem 3 wspólników istnieje większe ryzyko konfliktu, niż w spółkach dwu i czteroosobowych. Jest to twierdzenie oparte wyłącznie na mojej intuicji oraz poczynionych przeze mnie obserwacjach z praktyki. Argumenty tego wybitnego politologa, które przedstawił w „Tragizmie polityki mocarstw” odnoszące się do układów 3 równoważących się państw, wydały mi się doskonale tłumaczyć konflikty w trzyosobowych spółkach. Jestem w pełni świadom wątpliwości metodologicznych związanych z próbami przenoszenia wniosków z zakresu stosunków międzynarodowych do skali mikro. Niemniej jednak zwracam uwagę, że w teorii gier (J. Nash) oraz strategii konfliktu „wielkość” graczy nie ma pierwszorzędnego znaczenia (T. Schelling).

Dlaczego w spółce trzyosobowej cześciej dochodzi do sporów?

O ile między 2 lub 4 graczami łatwo stworzy się równowaga (1:1, 2:2) to w przypadku 3 graczy (wspólników), nad każdym z nich wisi groźba koalicji przeciwko niemu. Każdy z nich będzie się obawiał, że pozostali dwaj zawiążą sojusz, a on zostanie zmarginalizowany. Mamy więc do czynienia z tzw. dylematem bezpieczeństwa (security dilemma) tyle że w mikroskali.

Co więc robi (każdy z nich)? Nie che być tym „trzecim” i montuje równolegle dwie koalicje przeciwko każdemu z pozostałych. I tak robi każdy z nich. Nie ze złej woli, ale ze strachu przed tym, co uważa za „nieuchronne”.

W takim układzie gros energii i uwagi każdego ze wspólników poświęcane jest temu, co uważa on za najważniejsze: zapewnieniu sobie przetrwania w spółce. Jak je osiągnąć? Właśnie montując koalicję.

Podstawowy błąd atrybucji w rozumowaniu wspólników

Przypomnijmy, że podstawy błąd atrybucji (PBA) to mechanizm psychologiczny, który tłumaczy, że łatwiej i prędzej dopatrujemy się przyczyn cudzego działania w jego cechach charakteru, niż w zewnętrznych okolicznościach. Wszystkich zainteresowanych odsyłam do książki D. Kahnemana „Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym.” Możecie też zajrzeć tutaj, do artykułu B. Gawronski, Fundamental Attribution Error.

Oznacza to, że gdy ktoś nam zajedzie drogę, będzie nam łatwiej, szybciej i taniej przypisać to jego niskiej inteligencji połączonej z gnuśnością i chamstwem, niż trudzić się w domysłach, że spieszy się na zgromadzenie wspólników, do rodzącej żony, lub (nie daj Boże) – że to my jechaliśmy za szybko.

Jest to mechanizm, któremu podlegamy wszyscy. Widzę go (i staram się świadomie neutralizować) we własnym myśleniu i praktyce adwokackiej. Spotykam go w sprawach rodzinnych oraz w sporach między wspólnikami.

Każdy z uczestników zaczyna szukać argumentów potwierdzających własną ocenę sytuacji. Coraz częściej robi to z pomocą AI.

Wspólnik „karmi” więc swój LLM opisem zachowań konkurenta „skażonym” przez swój PBA („X znowu spóźnił się z raportem, bo jest leniwy albo coś knuje”). AI, optymalizowane pod kątem konfirmacji i satysfakcji użytkownika, nie odpowie raczej: „A może utknął w korku?”. Częściej wygeneruje strategię obronną przed „leniwym i nielojalnym partnerem”. AI dostaje w ten sposób jako prompt „skażone” dane wejściowe, które następnie multiplikuje.

Bardzo ważne jest przy tym, że podstawowy błąd atrybucji działa mocniej, gdy oceniamy zachowania w naszym rozumieniu niemoralne. Wówczas łatwo przypisujemy drugiej stronie niemoralne cechy. Niekoniecznie jednak działa to równie silnie w drugą stronę, tj. jeśli ktoś zrobił coś dobrego, będziemy ostrożniejsi w przypisywaniu mu pozytywnych cech.

Jaka jest rola AI w eskalacji sporu między trzema wspólnikami?

LLM są zaprojektowane tak, że wzmacniają nasze wyjściowe przekonania. Nie muszą kłamać, ani nami manipulować. One wzmacniają to, co w nas jest. Dotyczy to również naszych przekonań o motywacji drugiej strony. Zjawisko to zostało dokładnie zbadane i opisane przez wybitnych naukowców zajmujących się AI. Oczywiście, podatność na to „wzmacnianie” jest cechą osobniczą – każdy z nas ma inną „wytrzymałość” i poziom autorefleksji.

Obserwujemy więc zjawisko zwane pętlą sprzężenia zwrotnego (M. Glickman, T. Sharot), kiedy to interakcji między użytkownikiem, a LLM jest wiele, a wskutek nich (B. Wang, J. Liu) pierwotnie słabe przekonanie, zostaje znacząco wzmocnione. Nie ma przy tym większego znaczenia, czy jest ono prawdziwe, czy fałszywe. To z kolei może prowadzić do myślenia tunelowego każdego ze wspólników.

Jego cechą jest odrzucanie wszelkich informacji, które nie pasują do przyjętego założenia, oraz wyolbrzymianie wszystkich tych, które mogą je potwierdzać. Osoba w takim stanie szuka już tylko potwierdzenia swojej tezy, nie zaś weryfikacji. Jest gotowa reagować agresją na próby falsyfikacji.

Czym jest sprzężony błąd konfirmacji?

Sprzężony błąd konfirmacji jest moją autorską koncepcją. Jest to znów wyłącznie hipoteza oparta na obserwacjach i wymaga dalszych badań konceptualnych i empirycznych, które mogą ją obalić.

Sprzężony błąd konfirmacji (Coupled Confirmation Bias) opisuje dynamikę eskalacji w systemie, w którym każdy uczestnik korzysta z własnego LLM. Każdy użytkownik podlega podstawowemu błędowi atrybucji, a więc tłumaczy zachowania pozostałych ich (negatywnymi) cechami charakteru, złymi intencjami itp. Najczęściej będą to: głupota, nieuczciwość, chciwość i lenistwo.

Wskutek interakcji człowieka z AI dojdzie do znacznego wzmocnienia tych przekonań oraz do zaplanowania własnego działania.

Kluczowe jest to, że każde następcze działanie jednego użytkownika, będzie punktem wyjścia, paliwem, do kolejnej analizy przez pozostałych. W ten sposób dojdzie do zawężenia przestrzeni negocjacyjnej, utożsamienia się z własnym stanowiskiem (a niekoniecznie interesem), stopniowej utraty poczucia sensu, a nawet dopuszczalności, rozmowy, oraz szybkiego przeniesienia sporu na poziom konfliktu wartości.

Szybko dojdziemy do momentu, w którym problemem przestanie być interes wspólnika, ale sam wspólnik. A rozwiązaniem tego problemu będzie wyeliminowanie wspólnika.

Jak działa sprzężony błąd konfirmacji w układach trzyosobowych?

W mojej praktyce mam dopiero dwa udokumentowane przypadki, o których mogę z całą pewnością stwierdzić, że każdy ze wspólników intensywnie korzystał z AI do analizy postaw i predykcji zachowań pozostałych wspólników. Doszło do bardzo gwałtownej eskalacji z faktycznym paraliżem spółki oraz deklarowaną gotowością ogłoszenia jej upadłości, co każdy ze wspólników postrzegał jako mniejsze zło od dalszego rozwoju intratnego biznesu.

Stawiam tezę, że gwałtowność eskalacji była skutkiem nałożenia się na siebie:

1) mechanizmów strukturalnych – typowych dla układów trzech graczy;

2) synergii indywidualnych błędów poznawczych skutkujących powstaniem błędu systemowego typowego dla interakcji ludzi z AI, cechującego się wzmacnianą rekursywnością.

Więcej o technicznych aspektach sprzężonego błędu konfirmacji oraz o próbie formalizacji tej koncepcji możecie przeczytać tutaj.

Materiał do dalszych badań

Jestem przekonany, że w najbliższej przyszłości powstaną doktoraty i wybitne prace naukowe, które precyzyjnie, z zachowaniem rygorów metodologicznych i w oparciu o badania empiryczne, przyniosą odpowiedź na pytanie, czy opisana wyżej teza jest prawdziwa.

Moim zdaniem, układ trzech graczy – również w skali mikro, nie tylko mocarstw, jest podatny na konflikt sam w sobie. Jednak, gdy nałożymy na niego błędy poznawcze wzmacniane i tworzone z udziałem AI wykorzystywanego przez każdego z tych graczy, ryzyko dynamicznej eskalacji istotnie wzrośnie.

Póki co jest to wyłącznie koncepcja istniejąca w mojej głowie, propozycja do poważniejszych badań i próba zrozumienia rzeczywistości, którą nie tylko obserwuję, ale jako adwokat – częściowo sam kształtuję.

O tym, jak LLM mogą wzmacniać nasze błędy poznawcze i wpływać przez to na podejmowane decyzje już niedawno pisałem. Teraz jedynie odsyłam do tego tekstu.

Jak AI wpływa na konflikt między wspólnikami? Wnioski

1. W spółce trzyosobowej każdy wspólnik walczy nie o przewagę, lecz o przetrwanie. Powstaje dylemat bezpieczeństwa.
2. Wspólnik zagrożony szuka partnera, by samemu nie zostać tym „trzecim”.
3. Może tak robić każdy wspólnik.
4. AI ma tendencję do wzmacniania błędów poznawczych użytkownika i utwierdzania go w wyjściowych przekonaniach.
5. Sprawia to, że rośnie ryzyko, że każdy ze wspólników podejmie działania, które sam oceni jako prewencyjne i defensywne.
6. W oczach pozostałych będą one jednak ofensywne.
7. Ryzyko eskalacji jest znacznie większe w spółkach trzyosobowych, szczególnie, gdy wspólnicy korzystają z AI do analizy swojej sytuacji.

by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediator

CZY AI ESKALUJE SPORY RODZINNE I BIZNESOWE?

Od dawna piszę o niepokojącym zjawisku eskalacji. Obserwuję, że korzystanie z AI sprzyja radykalizacji poglądów i zawężeniu przestrzeni negocjacyjnej. Spotkałem się też z sytuacją, kiedy obie strony oddały komunikację swoim modelom AI, ale każda myślała, że tylko ona tak robi. Wyniki potwierdzają, że LLM sprzyja utwierdzaniu użytkowników w ich wyjściowych poglądach oraz tworzy nowe lub wzmacnia istniejące błędy poznawcze. Zwróciłem również uwagę, że dane wejściowe, jakie wprowadzamy do czata są już poddane przez nas selekcji oraz interpretacji. AI jako „rozmówca idealny” ma tendencje do przyznawania nam racji. Wielu moich klientów ze łzami w oczach mówiło mi, że poczuli się, „jakby pierwszy raz w życiu ktoś ich zrozumiał”.

Gdy obie strony konfliktu korzystają z AI, każda może utwierdzać się we własnej narracji. Efektem bywa eskalacja zamiast porozumienia.

6 lipca 2026 ukazał się wDGP artykuł, w którym autor opisuje sprzężenie zwrotne i wzrost radykalizacji użytkowników AI

W soim artykule prof. Rzewuski pisze, że AI może „ogłupiać ludzi” nawet mówiąc im prawdę. Jest to oczywiście uproszczenie. Nie chodzi o ogłupianie kogokolwiek, ale o radykalizację poglądów, utwierdzanie w wyjściowych przekonaniach.

W tym artykule postaram się zebrać moje dotychczasowe refleksje na ten temat. Zamieszczę też linki do tekstów, w którym je rozwinąłem.

Badania. Co wiemy o sprzężeniu zwrotnym w interakcji człowieka z AI?

Dzieje się to przez tzw. sprzężenie zwrotne (feedback loop), które może prowadzić do powstania tzw. myślenia tunelowe (tunnel thinking). Zwróćmy uwagę, że utwierdzić kogoś można również w słusznym poglądzie. Problem nie polega więc na ogłupianiu, ani „umądrzaniu” ale na wzmacnianiu tego co jest, zamiast weryfikacji tego, co jest. Myślenie polega bowiem na nieustannym podważaniu, poddawaniu naszych założeń falsyfikacji. Mechanizm, który w skali od 1 do 100 z lekkiej pewności (51 do 49) czyni pewność silną (90 do 10) jest więc niebezpieczny, ale z innych przyczyn.

Mechanizm ten został już zidentyfikowany na płaszczyźnie interakcji człowiek – AI oraz szczegółowo opisany m.in. w artykułach M. Glickmana 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 jednak na istotną rolę czynników indywidualnych na podatność wobec błędów poznawczych powstających w interakcji ze sztuczną inteligencją. Innymi słowy – nie na każdego działa to tak samo.

Sprzężony Błąd Konfirmacji – gdy obie strony sporu korzystają z AI

Czym jest sprzężony błąd konfirmacji (Coupled Confirmation Bias)?

W artykule z 3 stycznia 2026 roku zaproponowałem konstrukcję Sprzężonego Błędu Konfirmacji dla opisu pętli eskalacyjnej, która pojawia się w układach, gdy obie strony korzystają z LLM, by analizować domniemane motywy, zachowania i plany przeciwnika. Co ciekawe, w takiej sytuacji każda ze stron wykonuje ruchy, które są następstwem analizy (z AI) ruchów drugiej strony. Kolejne ruchy stanowią punkt wyjścia do analiz i decyzji drugiej strony. Konflikt narasta.

Wkrótce potem podjąłem próbę formalizacji sprzężonego błędu konfirmacji.

Czy modele „karmione” różnymi wzorami kulturowymi mogą inaczej wpływać na decyzje stron w sporze?

Poruszyłem również temat korzystania przez oponentów z modeli językowych o odmiennym zabarwieniu kulturowym. Jako modelowe przykłady wziąłem modele osadzone w kulturze amerykańskiej (jednostka, starcie, wygrana / przegrana) oraz w chińskiej (wspólnota, harmonia, zachowanie twarzy).

Czy błędy poznawcze generowane lub wzmacniane przez AI mogą wpływać na podejmowanie decyzji przez strony konfliktu?

Następnie poszedłem dalej i opisałem zaproponowałem zastosowanie modelu Fogga do opisu podejmowania decyzji przez strony konfliktu. W tekście tym zaproponowałem zastosowanie 3 parametrów edycji (wektor, dynamika, determinacja), których możliwe kombinacje dają łącznie 8 rodzajów decyzji. Następnie opisałem, jak wybrane błędy poznawcze, w tym te z udziałem AI, wpływają na tak opisany proces decyzyjny.

Moim zdaniem, korzystanie z AI może wpływać nie tylko na poglądy, ale przede wszystkim behawioralne funkcjonowanie użytkownika, którego jednym z przejawów jest podejmowanie przez niego decyzji w sporze. Jasne jest, że zaprokpowane przeze mnie modele są jedynie próba wyjaśnienia obserwacji i wymagają solidnej wersyfikacji.

Czy AI może doprowadzić do rozwodu?

Podstawowy błąd atrybucji jako punkt wyjścia

Spójrzmy na AI w sposób, który wyżej opisałem. AI uchodzi (mylnie!) za doradcę obiektywnego, wszechwiedzącego, zewnętrznego. Wyobraźmy sobie, że działamy w trybie podstawowego błędu atrybucji. Polega on na tym, że zachowania drugiej strony tłumaczymy przez przypisywane jej cechy wewnętrzne, a nie zewnętrzne okoliczności. Tak jest łatwiej i szybciej. Bałagan tłumaczymy tym, że „ona taka jest”, późne powroty do domu tym, że „on pewnie mnie zdradza” lub „jest leniwy i nie chce mi pomóc”. Tak działa nasz umysł – mój też – o czym pisałem w tekście o podstawowym błędzie atrybucji w pracy adwokata.

Czy AI wzmacnia podstawowy błąd atrybucji?

Nałóżmy teraz ten mechanizm na korzystanie z AI, które nas w tym utwierdzi. Prowadzi to do wzrostu przekonania o prawidłowości własnych zachowań i o złej woli drugiej strony. Wykonamy wiec jakiś ruch, niech to będzie zwykła awantura. Zastanówmy się, jak odbierze ją druga strona, która… zapyta o radę swojego asystenta AI. Będzie to zapewne odebrane jako nieuzasadniony atak, akt wrogości i niezrozumienia. Kolejne zachowania tej strony będą też tak interpretowane. Obie strony się od siebie oddalą.

Czy modele AI mogą przejąć komunikację między stronami sporu?

Wkrótce zaniknie komunikacja między nimi lub będzie się ona odbywać przez komunikatory. Ale – tu wielkie niebezpieczeństwo – widziałem już sytuacje, w których małżonkowie przez wiele miesięcy rozmijali przez WhatsApp, ale prawie każdą odpowiedź uzgadniali ze swoim LLM. W pewnym momencie, to dwa modele językowe zaczęły rozmawiać dyskutować między sobą, wzajemnie się oskarżając, o czym żadne z małżonków nie wiedziało. Każdy był przekonany, ze tylko on tak robi i robił tak z pełnym przekonaniem, że to jest fair i i tak ma rację, a AI tylko mu pomaga budować argumentację i wykryć manipulacje, nieścisłości i błędy drugiej strony.

Co mówi nasze badanie z początku 2026 roku o wykorzystaniu AI jako ukrytego sojusznika w sporach?

Niekiedy strony sporu świadomie korzystają z AI, żeby podważyć osąd i przekonanie o zdolności do racjonalnego myślenia u drugiej strony (tzw. cyfrowy gaslighting). Co ciekawe, z naszego badania o roli AI w sporach z początku 2026 roku wynika, że zdecydowana większość użytkowników nie poinformowałaby drugiej strony, że korzysta z AI do analizy jej wypowiedzi i zachowań.

AI jako czynnik sprzyjający eskalacji w sporach między wspólnikami

Zapewniam jednak, że to nie dzieje się tylko w sprawach rodzinnych. To samo dotyczy pracowników w sprawach mobbingowych albo wspólników, którzy toczą ze sobą wojny domowe, a do rąk dostali niedawno nowe narzędzie, z którego nie wiedzą jeszcze jak korzystać. LLM modą wpływać m.in. na powstanie myślenia tunelowego i zawężenie przestrzeni negocjacyjnej w sporach między partnerami biznesowymi wewnątrz jednej spółki. W jednym z tekstów przedstawiłem scenariusz eskalacji konfliktu między wspólnikami korzystającymi z AI. Nie mam jednak wątpliwości, że AI może być tez bardzo pomocna w rozwiązywaniu sporów biznesowych, choćby przez analizę możliwości i szukanie wyjść win-win.

Czy AI może wzmacniać nasze przekonanie o mobbingu?

W jednym z ostatnich tekstów napisałem, że AI jest istotnym czynnikiem wpływającym na wyobrażenie pracowników o stosowaniu wobec nich mobbingu. Znam osobiście przypadki, w których doszło do radykalnego wzmocnienia przekonania o mobbingu właśnie wskutek licznych interakcji z AI, a użytkownik był przekonany, że jest ofiarą mobbingu, chociaż obiektywna analiza wykluczyła. Co więcej, znamienna jest reakcja użytkownika, który nie przyjmował do wiadomości naszej interpretacji i zarzucał nam brak profesjonalizmu i rzekome związki z pracodawcą, któremu mieliśmy potajemnie sprzyjać. On nie szukał pomocy prawnej. On szukał potwierdzenia i wykonawcy.

Tabela 1: Przykładowe mechanizmy eskalacji konfliktów w interakcji człowiek–AI

Mechanizm	Opis zjawiska	Typowe skutki w sporach
Sprzężenie zwrotne	AI wzmacnia interpretacje użytkownika zamiast je falsyfikować; każda kolejna odpowiedź jest bardziej zgodna z wcześniejszymi założeniami użytkownika.	Radykalizacja poglądów, myślenie tunelowe, zawężenie przestrzeni negocjacyjnej.
Sprzężony błąd konfirmacji	Obie strony konfliktu korzystają z AI, analizując motywy i ruchy przeciwnika; każdy ruch jest reakcją na interpretację wygenerowaną przez model.	Pętla eskalacyjna, narastanie wrogości, błędne odczytywanie intencji.
Różnice kulturowe używanych LLM	Modele „karmione” różnymi wzorcami kulturowymi (np. amerykański vs chiński) generują odmienne interpretacje konfliktu.	Rozbieżne strategie działania, błędne odczytywanie motywów drugiej strony.
Wpływ AI na decyzje	AI wzmacnia lub ukierunkowuje motywację, subiektywnie postrzegana trudność i podatność na wyzwalacz (w modelu Fogga)	Impulsywne ruchy, eskalacja, decyzje oparte na emocjach zamiast faktach.
Wzmocnienie podstawowego błędu atrybucji	Użytkownik interpretuje zachowania drugiej strony jako skutek przypisywanych jej cech „wewnętrznych”, a nie okoliczności zewnętrznych — AI wzmacnia tę narrację. Problemem staje się człowiek, a nie okoliczności.	Przypisywanie złej woli, narastanie poczucia krzywdy, eskalacja konfliktu.
Przejęcie komunikacji przez modele językowe	Strony konsultują każdą wiadomość z LLM; w skrajnych przypadkach modele zaczynają „rozmawiać” ze sobą.	Całkowity zanik komunikacji bezpośredniej, eskalacja oparta na interpretacjach modeli.
Cyfrowy gaslighting	Użytkownik wykorzystuje AI, aby podważyć racjonalność drugiej strony lub jej interpretację rzeczywistości.	Utrata zaufania do samego siebie, utrata wiary we własny osąd

Mechanizmy przedstawione w tabeli pokazują, że AI nie musi generować radykalnych treści, aby wpływać na eskalację konfliktu. Wystarczy, że wzmacnia interpretacje użytkownika, potwierdza jego emocje lub pomaga mu budować narrację o złej woli drugiej strony. W sporach, w których obie strony korzystają z AI, zjawiska te mogą się sprzęgać. Prowadzą wówczas do pętli eskalacyjnych, w których każda kolejna decyzja jest reakcją na interpretację wygenerowaną przez model.

Właśnie dlatego tak ważne jest rozumienie tych mechanizmów — zarówno przez profesjonalistów, jak i przez osoby uwikłane w konflikt. AI może być narzędziem analitycznym i wspierającym. Ale może też stać się nieświadomym „uczestnikiem” lub akceleratorem sporu, wzmacniającym błędy poznawcze i zawężającym przestrzeń negocjacyjną.

by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediator

MOBBING NA UCZELNIACH – PUSZKA PANDORY

Taboo, które pęka – mobbing na uniwersytetach rzeczywiście istnieje

Wszystko wskazuje na to, że rozpoczynając cykl artykułów o mobbingu na uczelniach otworzyłem puszkę Pandory. Mobbing uniwersytecki był przez dekady tematem taboo. Pracownicy naukowi przez lata godzili się na blokowanie karier, alienację w miejscu pracy i upokorzenia, bo myśleli, że tak być musi. Prowadzenie takiej sprawy mogło nawet narazić adwokata na ostracyzm. Dzisiaj ten mur pęka. Polecam m.in. raport science watch o mobbingu na uczelniach oraz dane PIP o mobbingu jako jednym z psychospołecznych zagrożeń w świecie akademickim.

Czy mobbing w szkołach wyższych jest problemem?

Profesorowie uznający uniwersytety za swoją własność są największym problemem polskiej nauki. Są czynnikiem, który blokuje kariery wielu naukowców oraz pracowników administracyjnych. Mobbing jest jednym ze stosowanych narzędzi. Nie jest celem, ale środkiem do celu. Celem jest władza. Osiąga się ją i zabezpiecza przez eliminację niepokornych i promocję uległych. Nie trzeba mówić, jaki ma to wpływ na jakość pracy naukowej, która przecież jest nieodzownie związana z podważaniem autorytetów, poszukiwaniami, ciekawością, intelektualną bezczelnością i pasją. Te cechy charakteru nie są pożądane na polskim uniwersytecie. Efekty widać gołym okiem.

Od drugiej strony: Inna wrażliwość oraz instrumentalne wykorzystanie mobbingu

Żeby zachować równowagę, muszę wspomnieć również o drugim niepokojącym zjawisku, które wynika z postaw roszczeniownych i niskiej odporności psychicznej części – głownie młodszej kadry. Trzeba też zauważyć, że oskarżenia o mobbing bywają również instrumentalnie wykorzystywane przeciwko przełożonym.

Rola AI w utwierdzaniu człowieka, że jest ofiarą mobbingu

Rzetelność wymaga również zasygnalizowania niepokojącego zjawiska, jakim jest korzystanie z modeli językowych do utwierdzenia się w przekonaniu, że jest się ofiarą mobbingu. LLM z natury chcą zapewnić użytkownikowi dobrą interakcję, więc mają tendencję do utwierdzania go w wyjściowych założeniach. Może to prowadzić do radykalizacji poglądów i wpadnięcia w błąd poznawczy, np. myślenie tunelowe. Jest to przykład tzw. pętli sprzężenia zwrotnego (feedback loop). Obserwuję to zjawisko we własnej pracy również w sporach rodzinnych i konfliktach między wspólnikami. Część z osób, które się do mnie zgłaszają jest ewidentnie pod wpływem długich analiz i rozmów z AI i szukają jedynie potwierdzenia wypracowanych w nich wniosków. Wierzą, że są ofiarami mobbingu, bo tak powiedział im czat. Gdy zaczynamy to rozkładać na czynniki pierwsze, okazuje się, że mobbingu nie widać.

Czy można walczyć z mobbingiem na uczelniach?

Zgłaszają się do nas pracownicy uczelni wyższych, którzy postanowili rzucić wyzwanie temu układowi. Co się okazuje? Że sprawca często jest człowiek lękliwym, który miał tylko tyle władzy, ile mu przez lata dawano. A gdy ktoś jego pozycję zakwestionuje, król okazuje się nagi.

Czy postępowanie przed organami uczelni ma sens?

Postępowanie przed organami wewnątrzuczelnianymi nie ma większego sensu. Trzeba wyjść poza Uniwersytet. Z mojego doświadczenia wynika, że tzw. uczelniane komisje antymobbingowe są ciałami, które jedynie pozorują działania, a ich rzeczywistym celem jest wygaszenie sprawy, nie zaś rozwiązanie problemu. Mają człowieka zmęczyć i zmiękczyć. Moje oceny wynikają z osobistych doświadczeń zawodowych. W jednym z moich artykułów opisałem m.in. żenujące zachowanie członków komisji antymobbingowej na jednym z łódzkich uniwersytetów (a że w Łodzi nie ma zbyt wielu uniwersytetów, pozostawiam czytelnika z wiarą, że domyśli się, o który chodzi).

Działania przed takimi ciałami, jak:

1. komisja antymobbingowa;
2. rzecznik dyscyplinarny;
3. inne ciała klonowane bezmyślnie z innych porządków prawnych, lecz niewyposażone w żadne realne środki, ani nie traktowane przez nikogo poważnie, jak rzecznik ds równości itp.,

z natury rzeczy niewiele mogą zdziałać. Odwołanie do nich w sporze z pracodawcą przypomina nieco próbę podniesienia się samemu przez chwytanie się za nogi i mocne ciągnięcie w górę. Brakuje punktu oparcia. Nie ma czynnika zewnętrznego. Przypomina to jazdę rowerem po plaży. Niby można, ale wyłącznie traci się czas i siły. Ofiary mobbingu uniwersyteckiego w swej naiwności myślą, że są to jakieś ciała niezależne, które mogą im pomóc. Zapominają, że jest to emanacja pracodawcy, który jest drugą stroną sporu. A w ich skład wchodzą najczęściej ludzie, z tej samej grupy, co bezpośredni sprawca. Jeśli miałbym je brutalnie (i nieco na wyrost) do czegoś porównać, to do pewnych komisji kościelnych. Młyny uniwersyteckie mielą powoli. I nieskutecznie. Ale nie o skutek przecież chodzi.

Trzeba podjąć decyzję

Zasada jest więc prosta:

– albo godzisz się na istniejący układ i nie tracisz sił na działania przed tymi „ciałami”

– albo rzeczywiście chcesz coś zmienić i korzystasz z możliwości, które daje prawo i podejmujesz działania przed:

a) sądem pracy;

b) sądem cywilnym lub

c) prokuraturą i sądem karnym.

Aspekt	Postępowanie wewnątrzuczelniane	Postępowanie przed sądem pracy
Charakter postępowania	Dyskretne, poufne, „eleganckie”, bez eskalacji. Sprawa pozostaje w murach uczelni.	Wyjście poza uczelnię, pełna eskalacja, formalny spór z pracodawcą.
Relacje i lojalność	Oczekiwana lojalność wobec uczelni; pracownik często czuje presję, by „nie robić problemu”.	Neutralne środowisko, brak oczekiwań lojalnościowych; strony są równorzędne.
Skład organów	Komisje tworzą profesorowie i pracownicy uczelni — często znajomi sprawcy, reprezentanci pracodawcy.	Sędzia jest niezależny, niepowiązany ze środowiskiem akademickim.
Regulacje prawne	Brak ustawowych reguł, brak procedur, brak gwarancji procesowych.	Jasne, ustawowe procedury, terminy, obowiązki dowodowe, prawa stron.
Uprawnienia organu	Komisja może jedynie wydawać rekomendacje; brak realnych narzędzi.	Sąd ma szerokie kompetencje: przesłuchania, dowody, biegli, nakazy, wyroki.
Skuteczność	Sprawy łatwo rozmyć, przeciągać, wygaszać; brak realnych konsekwencji.	Wyrok jest wiążący, egzekwowalny i może prowadzić do odszkodowania lub zadośćuczynienia.
Czas trwania	Długie, rozwlekłe, bez presji terminów; „młyny uniwersyteckie mielą powoli”.	Postępowanie ma określone ramy czasowe i wymusza działanie.
Dostęp adwokata	Często utrudniony lub źle widziany; komisje nie lubią profesjonalnych pełnomocników.	Pełna reprezentacja adwokata, pełne prawa procesowe.
Koszty	Zwykle zerowe lub minimalne.	Wyższe koszty (opłaty, pełnomocnik), ale inwestycja w realną ochronę prawną.
Ryzyko dla pracownika	Ryzyko „zniknięcia sprawy”, nacisków środowiskowych, izolacji.	Ryzyko sporu z uczelnią jako instytucją, ale przy równych szansach proceduralnych.
Pozycja sprawcy	Sprawca często chroniony przez środowisko, komisję, układ towarzyski.	To uczelnia jest stroną sporu, ale trzeba wskazywać na sprawcę.
Przejrzystość	Brak jasnych zasad, brak protokołów, brak standardów.	Pełna transparentność: protokoły, dokumenty, uzasadnienia.
Efekt końcowy	Rekomendacja, która często niczego nie zmienia.	Wyrok, który zmienia sytuację prawną pracownika i pracodawcy.

Tabela 1: porównanie postępowania przed uczelnianą komisją antymobbingowa i sądem pracy

Niuansów jest oczywiście znacznie więcej, a wszystkie muszą zostać wzięte pod uwagę.

Odezwij się do nas. My walczymy z mobbingiem na uczelniach.

My, w Kancelarii Jakubiec i Wspólnicy wiemy, jak ważna jest analiza sprawy i przygotowanie przed podjęciem pierwszych ruchów. Dlatego jeśli masz pytanie lub chcesz skonsultować się z nami, odezwij się do nas:

tel.: 536 270 935

mail – bezpośrednio do mnie: jakubiec@jakubieciwspolnicy.pl

Zapewniamy dyskrecję, zaangażowanie i bezpieczeństwo wszystkim naszym Klientom.

by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediator

CZEMU OFIARY NIE BRONIĄ SIĘ PRZED MOBBINGIEM?

W wielu miejscach pracy istnieje kultura mobbingu. Ma ona różne źródła. Jednym jest zachodni model zarządzania w warunkach ostrej konkurencji i walki o przetrwanie, który widzimy w korporacjach. Drugim jest wywodzący się z PRL duch „Pana i Władcy”, który unosi się nad urzędami, uniwersytetami i innymi instytucjami publicznymi. Trzecim jest model małej prywatnej firmy, w której właściciel uważa, że może wszystko, bo to jego. Łączą je dwa elementy: 1) niszczą człowieka; 2) trwają tylko tak długo, jak długo wszyscy na to pozwalają. Gdy pierwsza osoba zauważy, że „król jest nagi”, najcześciej pęka on, jak balon. Dotyczy to w tej samej mierze mówiących korposlangiem menadżerów, konserwatywnych profesorów i właścicieli małych firm z prowincji. W praktyce obserwuję również mobbing w firmach rodzinnych.

Jaka jest definicja mobbingu?

Definicja mobbingu zawarta jest w art. 94³ § 2 kodeksu pracy. Mobbing oznacza:

1. działania lub zachowania;
2. dotyczące pracownika lub skierowane przeciwko pracownikowi;
3. polegające na uporczywym i długotrwałym;
4. nękaniu lub zastraszaniu pracownika;
5. wywołujące u niego zaniżoną ocenę przydatności zawodowej;
6. powodujące lub mające na celu poniżenie lub ośmieszenie pracownika, izolowanie go lub wyeliminowanie z zespołu współpracowników.

Czy mobbing musi trwać długo?

Istotne jest, że mobbing nie jest jednorazowym zachowaniem, ale działania muszą być uporczywe i długotrwałe. Oczywiście, to określenie nie jest jasne. Zdaniem Sądu Najwyższego (sprawa  I PK 176/06) „Długotrwałość nękania lub zastraszania pracownika musi być rozpatrywana w sposób zindywidualizowany i uwzględniać okoliczności konkretnego przypadku. Nie jest zatem możliwe sztywne wskazanie minimalnego okresu niezbędnego do zaistnienia mobbingu. Dla oceny długotrwałości istotny jest moment wystąpienia wskazanych w przepisach skutków nękania lub zastraszania pracownika oraz uporczywość i stopień nasilenia tego rodzaju działań.”

W uzasadnieniu innego wyroku SN w sprawie III PSKP 30/22 czytamy, że „generalnie przyjmuje się, że długotrwały terror psychiczny w miejscu pracy, to co najmniej sześć miesięcy. Nie jest to wszakże żadna sztywna granica.”

W tym samym uzasadnieniu Sąd Najwyższy pokazał, jak należy w kontekście długotrwałości rozumieć uporczywość mobbingu: „Długotrwałość zachowań uznawanych za mobbing należy rozpatrywać jednocześnie z ich uporczywością, która rozumiana jest jako znaczne nasilenie złej woli ze strony mobbera. Uporczywość oznacza rozciągnięte w czasie, stale powtarzane i nieuchronne (z punktu widzenia ofiary) zachowania, które są uciążliwe i mają charakter ciągły. Przesłanki „uporczywości” i „długotrwałości” wzajemnie na siebie oddziałują. Nie da się ich rozważać oddzielnie. Dlatego intensyfikacja negatywnych zachowań skłania do uznania za długotrwały okresu krótszego niż w przypadku mniejszego ich nasilenia.”

Czy skutek mobbingu musi wystąpić?

Tak, skutek mobbingu musi wystąpić. Długotrwałe i uporczywe działanie mobbera musi wywołać skutek w postaci zaniżonej oceny własnej przydatności zawodowej przez jego poniżenie, ośmieszenie, izolowanie lub wyeliminowanie z zespołu. Więcej o koniecznych skutkach mobbingu przeczytacie w uzasadnieniu wyroku SN z dnia 1 czerwca 2023 w sprawie I PSK 22/22.

Jeśli ten skutek nie został wywołany, mówimy o zachowaniu nieprawidłowym lub noszącym znamiona mobbingu, ale jeszcze nie o mobbingu. To trochę, jak morderstwem – jeśli ofiara przeżyła, to nie ma morderstwa, chociaż możemy mówić o jego usiłowaniu lub ciężkim uszkodzeniu ciała itd.

Mobbing jest wyraźnie dostrzegany i kwalifikowany jako problem, z którym należy walczyć. Polecam Wam sporządzony przez Forum Odpowiedzialnego Biznesu Raport o mobbingu.

Zachowania zbliżone do mobbingu

Młodsze pokolenie jest bardziej wrażliwe, ale czy potrafi stawiać granice?

Koniecznie też trzeba zwrócić uwagę na przesuwającą się granicę społecznych oczekiwań i tolerancji. Można powiedzieć, że wszyscy robimy się coraz bardziej wrażliwi i to, co jeszcze niedawno wydawało się zupełnie normalne (przynajmniej niektórym), dzisiaj może być uznane za działanie mobbingowe. Ta zmiana percepcji daje się dostrzec w szczególności w zespołach mieszanych „wielopokoleniowych”.

Gdy ja pracowałem na Uniwersytecie, mój przełożony miał w zwyczaju zdzwonić do mnie (i do wszystkich innych) wieczorami, np. koło 21. Dla niego było to normalne. Myślę, że nawet mu nie przyszło do głowy, że jest to co najmniej niestosowne. Moja ówczesna małżonka – młoda lekarka w trakcie specjalizacji i doktoratu – dziwiła mi się, że w ogóle odbieram telefon o tej godzinie.

Polityka kadrowa jako narzędzie wywierania wpływu

To samo dotyczyło polityki Uniwersytetu w zakresie zatrudniania pracowników. Cały etat był nagrodą zarezerwowaną dla tych, którzy już się złamali i poddali, przestali oczekiwać normalności. Normą był ułamek etatu oraz nadgodziny wyrabiane głównie w weekendy. Umowa była zawierana oczywiście na rok, umowa na czas nieokreślony była dla młodszej kadry rzadkością.

Oczekiwano przy tym pełnej dyspozycyjności. Natomiast „przeżycie” zapewniano przez uznaniowy system stypendialny lub wcześniej wspomniane nadgodziny i pracę w weekendy. Były one przyznawane niemal jak przywilej, gdyż są nieco lepiej płatne. Nie pozwalało to planować niczego, ani myśleć o kredycie na mieszkanie. W oczach starszej kadry było to normalne, „bo oni też tak mieli”. Ten sam przełożony, który blokował przyznanie pełnego etatu młodemu pracownikowi, oczekiwał od niego wdzięczności i lojalności za napisanie pozytywnej opinii do wniosku o stypendium.

Czy to mobbing? Oceńcie sami. O tym, jak wygląda mobbing na uniwersytetach już kilka razy pisałem. Podobnie, opisałem moje doświadczenia z uniwersytecką komisją antymobbingową na jednej z łódzkich uczelni. Możecie przeczytać również mój artykuł o fałszywych oskarżeniach o mobbing i o tym, jak się przed nimi bronić.

Jak się bronić przed mobbingiem?

Co musisz zrobić?

Po pierwsze – słuchaj się swojej intuicji. Ona najczęściej mówi prawdę w przeciwieństwie do haseł wiszących na stołówce dla pracowników. Odczucie niepokoju, dyskomfortu, poczucie, że coś jest nie tak jest sygnałem, że zachodzi niezgodność miedzy oficjalną narracją, a tym, co dzieje się w rzeczywistości.

Po drugie – skonsultuj się z prawnikiem, który ma doświadczenie w sprawach o mobbing. On będzie w stanie ocenić, czy mamy już do czynienia z mobbingiem, czy ta granica nie została jeszcze przekroczona. Adwokat oceni, czy poczucie przekroczenia granic wynika z nadmiernej wrażliwości (bo i to się przecież zdarza), czy jest sygnałem, że mobbing rzeczywiście zaistniał.

Po trzecie – wspólnie z adwokatem przygotujcie strategię. Określicie cele, przygotujecie się do działania, zbierzecie dowody.

Po czwarte – wybierzecie najlepsze możliwe narzędzie do osiągnięcia wyznaczonego celu. Raz będzie to działanie przed działającą u pracodawcy komisją antymobbingową. Kiedy indziej będzie to wypowiedzenie umowy o pracę z winy pracodawcy i wystąpienie do sądu pracy. W innym przypadku konieczne będzie zainicjowanie postępowania karnego przed prokuraturą lub wystąpienie do sądu cywilnego z powództwem związanym z naruszeniem dóbr osobistych.

Kiedy pojawia się mobbing?

Mobbing pojawia się, gdy zajdą łącznie dwa warunki: 1) skłonności psychiczne sprawcy; 2) subiektywne przekonanie sprawcy, ofiary i otoczenia, że sprawca może to robić. O ile na warunek pierwszy nie mamy wpływu, to warunek drugi daje nam ogromne pole do działania. Bo tak naprawdę „król jest nagi” – jak w bajce. Mobbing to nowotwór na organizmie organizacji. On rozwija się latami, czasem tak wolno, że wszyscy się do niego przyzwyczajają.

Ale mobbing to też teatr. To serial, który będzie leciał tylko tak długo, jak długo wszyscy jego aktorzy będą chcieli w nim grać. Wystarczy, że wyłamie się jeden, a pozycja mobbera zawali się, jak domek z kart.

Czemu więc mobbing trwa?

Czemu nie mówimy mobbingowi „stop”?

To najciekawszy element. Najtrudniejszy i najsmutniejszy. Wynika on ze znanych psychologii mechanizmów opisujących zachowania jednostki i „stada”. Należą do nich:

1. Przekonanie ofiary, że: a) tak być musi; b) że jest słabsza; c) że nie wolno jej chcieć zmiany; d) że jest winna; e) że musi „nieść ten krzyż” – z którym się przez lata zrosła;
2. Ten ostatni element – zbudowanie narracji o sobie wokół własnego cierpienia jako punktu centralnego i budowa opowieści o poszukiwaniu własnej wartości i swojego miejsca na świecie wokół wywołanej przez mobbera patologii – jest decydujący. W skrajnych przypadkach usuniecie mobbingu będzie równoznaczne z podważeniem narracji o sobie samym i swojej roli, swoim znaczeniu;
3. Dochodzi do tego efekt utopionych kosztów, który przejawia się w tym, że występując przeciwko mobbingowi musielibyśmy zanegować własną bierność, cierpienia i wyrzeczenia, na które godziliśmy się przez lata. Dla wielu osób jest to zbyt trudne;
4. Efekt stada – ten, kto pierwszy podniesie głowę uderza w szereg podobnych narracji innych osób, innych ofiar. One mogą woleć tolerować patologię dalej, byle tylko ktoś inny nie pokazał im, że do tej pory robiły to bez potrzeby. Zawsze znajdzie się też ktoś taki, kto godzi się na patologię tylko od tym warunkiem, by inni nie mieli lepiej od niego. Zżyje się on z nią i będzie jej strażnikiem. Kto oglądał film „Django” i pamięta straszną, ale genialną rolę Samuela L. Jacksona, ten wie, co mam na myśli;
5. Strach przed przewagą mobbera – najczęściej jest to ktoś bardziej wpływowy od ofiary, a więc: a) ma układy; b) ma pieniądze; c) tak go na dobrych prawników itp. W praktyce przewaga ta działa tylko tak długo, jak ofiara w nią wierzy. W praktyce nie wytrzymuje konfrontacji z rzeczywistością.

Czemu ofiary mobbingu boją się prosić o pomoc?

Wiele osób obawia się pójść do adwokata, gdyż boją się, że okaże się on znajomym mobbera / pracodawcy. Adwokat powinien o tym od razu poinformować i zachować rozmowę w tajemnicy. Ale niektórzy boją się „układów” tak bardzo, że nie decydują się na konsultację. Obawiają się opowiedzieć o swojej sytuacji, gdyż nie chcą, żeby dotarło do sprawcy, że odważyli się sięgnąć po pomoc. Wyszedłem tym obawom naprzeciw. Jak? Przeczytajcie na końcu artykułu o naszych procedurach i gwarancjach bezpieczeństwa dla klientów.

Zastosowanie modelu podejmowania decyzji Fogga do analizy procesu decyzyjnego w przedmiocie podjęcia walki z mobbingiem

O tym, kiedy podejmujemy decyzję, mówi model podejmowania decyzji Fogga. Ja wykorzystałem model Fogga do rozwinięcia opisu procesu decyzyjnego i ustalenia parametrów decyzji oraz pokazałem, jak mogą ten proces zaburzać błędy poznawcze (m.in. ww. efekt utopionych kosztów oraz myślenie tunelowe). Przeanalizowałem również proces podejmowania decyzji o zakończeniu współpracy między wspólnikami z wykorzystaniem modelu Fogga. Uważam, że wnioski w nim zawarte są w dużej mierze aktualne również przy podejmowaniu decyzji sprzeciwieniu się mobbingowi.

Jakie są największe błędy pracowników, którzy sprzeciwiają się mobbingowi?

Walka z mobbingiem to proces, który ma swój początek, cele, przebieg i koniec. W tym czasie można popełnić wiele błędów, które te proces spowalniają lub mogą go zatrzymać. Do najpoważniejszych należy:

1. brak jasnego określenia celów: odejście z pracy i walka o odszkodowanie / pozostanie i walka zmianę;
2. użycie narzędzi, które nie służą do osiągnięcia danego celu w ogóle lub nie są skuteczne w danych okolicznościach;
3. przesadna obawa przed eskalacją;
4. konsultacje „z każdym”, ale nie z prawnikiem zajmującym się sprawami o mobbing. Pytamy sąsiadów, kolegów, rzecznika praw pracownika (który pracuje dla pracodawcy!), sztuczną inteligencję, ale nie pytamy tego, który może nam faktycznie pomóc, ma doświadczenie i nie ma konfliktu interesów – dobrego adwokata.

Konsultacje z AI mogą wzmacniać błędne założenia i prowadzić do radykalizacji

Wiele osób trafia do mnie z pełnym przeświadczeniem, że są ofiarami mobbingu. Przynoszą mi „gotowe listy” argumentów i żądań. Nie szukają jednak profesjonalnej pomocy prawnej, ale potwierdzenia. Szukają potwierdzenia wniosków z rozmowy z modelem sztucznej inteligencji. Widzę wpływ AI na radykalizację postaw w sporach rodzinnych. Obserwuję wpływ modeli LLM na powstawania myślenia tunelowego w sporach między wspólnikami. Najczęściej jednak mam do czynienia z tym zjawiskiem w sprawach pracowniczych.

Konsultacje z modelami sztucznej inteligencji mogą – wskutek jej halucynowania i tzw. tendencji do generowania sprzężenia zwrotnego – prowadzić do wzmocnienia podstawowego błędu atrybucji lub np. do powstania sprzężonego błędu konfirmacji (to moja autorska koncepcja), którą rozwinąłem w tym tekście.

Intensywne konsultacje z modelami LLM mogą prowadzić do:

1. radykalizacji przekonań,
2. odrzucaniu argumentów przeczących z góry przyjętej tezie;
3. dostrzegania potwierdzeń przyjętej tezy również tam, gdzie ich nie ma;
4. odrzucania możliwości porozumienia;
5. wykluczania dobrej woli drugiej strony;
6. akceptacji agresji jako rozwiązania.

Odczuwasz mobbing? Skontaktuj się z nami

Jeśli czujesz, że potrzebujesz pomocy, odezwij się do nas. Nie wiesz, ile to kosztuje? Odpowiemy wprost: pełna konsultacja to koszt 400 PLN. I to jest jedyny pewny koszt, jaki poniesiesz.

Podczas rozmowy ustalimy, czy problemy, z którymi się mierzysz spełniają kryteria mobbingu. Przedstawimy Ci możliwe działania oraz określimy ich koszty i czas realizacji.

Zanim to jednak nastąpi, obejmiemy Cię naszymi procedurami bezpieczeństwa: Onboardingu i NDA.

Onboarding i poszukiwanie konfliktu interesów

W Kancelarii Jakubiec i Wspólnicy przyjęliśmy najwyższe standardy naszego zaangażowania i profesjonalizmu. Wykraczają one daleko poza to, czego wymaga od nas kodeks etyki adwokackiej. Służy temu procedura onboardingu, w ramach której aktywnie poszukujemy ewentualnych problemów i okoliczności, które mogłyby wpływać na naszą współpracę. Sprawdzamy powiązania zawodowe, biznesowe, towarzyskie i rodzinne wszystkich członków naszego zespołu, by mieć pewność, że nie istnieją żadne przeciwskazania, byśmy w pełni zaangażowali się w Twoją sprawę. Chronimy w ten sposób Ciebie – chcemy wykluczyć konflikt interesów już na samym początku.

Jeśli okaże się, że takie powiązania istnieją, natychmiast Cię o tym poinformujemy i wspólnie podejmiemy decyzję, czy można je zniwelować (np. przez wyłączenie od prowadzenia sprawy prawnika, który ma powiązania z drugą stroną), czy też należy współpracę zakończyć. Wówczas masz pewność, że wszystko, czego się dowiedzieliśmy pozostanie tajemnicą, zwrócimy Ci wszystkie dokumenty i dowody oraz polecimy inną kancelarię.

Z badania konfliktu interesów dostaniesz pisemny raport. Będzie w nim kara umowna płatna dla Ciebie, gdyby okazało się, że złożyliśmy świadomie nieprawdziwe oświadczenie.

Umowy NDA Kancelarii z Klientem

Podpisujemy z naszymi klientami umowy o zachowaniu poufności, w których zastrzegamy kary umowne na rzecz klientów. Zdecydowałem sie na to nie dlatego, że wątpię w mój zespół. Wprost przeciwnie! Zrobiłem to, bo jestem absolutnie pewny profesjonalizmu i lojalności wszystkich moich współpracowników i dlatego obok Twojego zaufania „kładę na stole” własne pieniądze.

Bezpieczeństwo naszych klientów

Najważniejsze jest dla nas to, żeby nasi klienci mogli czuć się z nami bezpiecznie. Jak widzisz, dla nas to nie tylko słowa – to konkretne zobowiązania i procedury. U nas nie ma miejsca na jakiekolwiek watpliwości po stronie klienta, czy adwokat jest po jego stronie. Jesteśmy tylko po Twojej stronie albo nie bierzemy sprawy wcale.

Odezwij się do nas. Z nami możesz czuć się bezpiecznie:

kancelaria@jakubieciwspolnicy.pl lub możesz napisać bezpośrednio do mnie: jakubiec@jakubieciwspolnicy.pl

Możesz też do mnie zadzwonić: 536270935 – to jest mój numer telefonu, który sam odbieram.

Rozumiem, że może zależeć Ci na całkowitej dyskrecji. Daj znać, a spotkamy się zupełnie sami, poza godzinami pracy Kancelarii. Możemy przeprowadzić również rozmowę w formie online.

by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediator

PUŁAPKI MYŚLENIA I ICH WPŁYW NA DECYZJE W MODELU FOGGA

W kilku poprzednich tekstach przedstawiłem niektóre błędy poznawcze (pułapki myślenia), m.in. podstawowy błąd atrybucji, myślenie tunelowe i moją autorską koncepcję sprzężonego błędu konfirmacji (Coupled Confirmation Bias). Pisałem o nich głównie w kontekście ich wpływu na dynamikę sporu, co obserwuję w mojej codziennej pracy. Teraz chcę pójść krok dalej i pokazać, jak te same mechanizmy wpływają na proces podejmowania decyzji w modelu Fogga.

Czym są błędy poznawcze?

Błędy poznawcze to inaczej błędy lub pułapki myślenia. Pojęcie to wprowadził do języka powszechnego Daniel Kahneman. Ten wybitny psycholog opublikował książkę „Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym„. Opisał w niej mechanizmy, które dotyczą nas wszystkich. Nie dlatego, że coś z nami nie tak. Te mechanizmy mają swoje istotne funkcje. Upraszczają wiele spraw. Pozwalają np. zachować energię, rozwiązać dany problem w sposób wystarczający na tyle, żeby zająć się następnym. Ale w złożonych relacjach społecznych sprawiają, że błędnie oceniamy rzeczywistość, tworzymy w głowie nieprawdziwe narracje i w efekcie podejmujemy błędne decyzje.

Jakie znamy błędy poznawcze?

Błędów poznawczych jest sporo, a pewnie wielu jeszcze nie odkryliśmy. Ja tu przedstawię krótko tylko z nich:

1. Błąd potwierdzenia (confirmation bias)

2. Podstawowy błąd atrybucji (Fundamental Attribution Error)

3. Błąd status quo (Status quo bias)

4. Efekt utopionych kosztów (sunk costs fallacy)

5. Sprzężony błąd konfirmacji (Coupled Confirmation Bias) – moja autorska koncepcja (i jej rozwinięcie), która jest wyłącznie hipotezą i wymaga rozwinięcia i empirycznego potwierdzenia.

6. Myślenie tunelowe (tunnel vision), które nie jest samo w sobie błędem poznawczym, ale mechanizmem systemowym.

Wpływ błędów poznawczych na podejmowanie decyzji choćby w kontekście zawierania porozumień jest przedmiotem pogłębionych badań naukowych. Część z nich jest uznana za hamujące, inne za wzmacniające. Ten podział jest przydatny do wyciągnięcia dalszych wniosków.

Poniżej przedstawię kolejno:

1. tryb podejmowania decyzji w modelu Fogga i
2. parametry podjętej decyzji.

Dopiero potem pokażę, jak wybrane błędy poznawcze mogą wpływać zarówno na to, czy w ogóle podejmiemy decyzję, jak i na jej treść.

Podejmowanie decyzji w modelu Fogga. Triada decyzyjna

Model podejmowania decyzji Fogga jest prosty i elegancki. Obejmuje on triadę decyzyjną, na którą składają się: 1) motywacja; 2) wykonalność i 3) wyzwalacz. Jeśli chcecie dowiedzieć się o tym modelu więcej, więcej, odsyłam Was do artykułu, który napisałem o zastosowaniu modelu Fogga do analizy mechanizmu podejmowania decyzji i zakończeniu współpracy / wyjścia ze spółki. Tam napisałem więcej o motywacji jako stanie afektywnym o podłożu biologicznym, który ma dwa kierunki: pozytywy i negatywny. Teraz zobaczmy graficzne przedstawienie modelu decyzyjnego Fogga:

Zapamiętajmy z niego, że aby doszło do decyzji wszystkie 3 elementy 1) motywacja, 2) możliwość i 3) wyzwalacz muszą wystąpić: łącznie. Omówiłem to już szerzej w poprzednim tekście.

Teraz tylko postawię pytanie:

Czym jest „możliwość” w ujęciu Fogga?

Ja rozumiem możliwość jako właściwość, której cechy lepiej oddaje słowo „wykonalność”. Tego wątku nie rozwinąłem w poprzednim artykule, dlatego robię to teraz.

Wykonalność w modelu Fogga -w moim rozumieniu – jest wypadkową subiektywnie postrzeganych: 1) własnych możliwości i 2) trudności zadania.

Liczy się wyłącznie percepcja decydenta. Może on oczywiście źle ocenić sytuację wskutek błędu poznawczego lub błędu danych. Co ciekawe, błąd może prowadzić w efekcie do podjęcia korzystnej decyzji. Wyobraźmy sobie, że mam niepełne lub nieprawdziwe dane. Działając pod wypływem błędu logicznego lub błędu kognitywnego wyciągam z nich nieprawidłowe wnioski. Wnioski te byłyby ocenione jako prawidłowe, gdybym miał dostęp do pełnych lub prawdziwych danych, a nie działałbym pod wpływem błędu.

Można to podsumować jednym zdaniem: triada Fogga wpływa na podjecie decyzji, co nie jest tożsame ze sposobem jej realizacji. Sposób realizacji wcześniej podjętej decyzji jest opisywany przez parametry decyzji (o nich niżej).

Jakie są rodzaje decyzji?

Proponuję, by decyzjom analizowanym przez pryzmat sposobu ich wykonania przypisać 3 parametry. Decydują one o sposobie ich realizacji.

3 parametry decyzji to: wektor, dynamika i determinacja (zastanawiam się, czy nie lepiej nazwać ją pędem).

Pierwszym parametrem jest wektor. Jego punktem odniesienia niech będzie stan obecny. Jego wartość to 0 lub 1. Niech 0 oznacza tendencję do pozostania w obecnym układzie, a 1 jest dążeniem do zmiany.

Drugim parametrem jest dynamika. Wyróżnijmy 2 wartości dynamiki: (+) i (-), gdzie (+) oznacza, że decyzja skutkuje działaniem, a (-) biernością.

Trzecim parametrem jest determinacja (L) i (H), gdzie (L) – oznacza niską (ang low) determinację, a (H) oznacza wysoką (ang. high) determinację.

Wektor określa stosunek do stanu aktualnego i jego zmiany. Decyzja o obronie status quo lub jego zmianie może być realizowana – zależnie od okoliczności – przez bierność lub działanie (dynamika + lub –). Determinacja jest funkcją gotowości zaangażowania, przez które rozumiem wypadkową:

1) gotowości poniesienia kosztów (finansowych, wizerunkowych, organizacyjnych, energetycznych, a nawet biologicznych) oraz

2) tolerancji ryzyka.

Wektor, dynamika i determinacja stanowią uproszczony model heurystyczny, stworzony przeze mnie (a przynajmniej nie znam publikacji, które się tymi parametrami posługują – poza wyżej wspomnianymi biasami hamującymi i wzmacniającymi) na potrzeby tego opisu. Jego użyteczność wymaga z pewnością badań – jest to obecnie wyłącznie model hipotetyczny. Zaznaczam też, że ludzka psychika to nie matematyka, ale właśnie matematyka pozwala -paradoksalnie – zrozumieć psychikę lepie

Tabela 1: 3 parametry decyzji

Parametr decyzji	Wartość parametru	Opis i znaczenie parametru
Wektor	0	Oznacza tendencję do utrzymania stanu obecnego. Decydent interpretuje sytuację jako taką, w której lepiej pozostać przy status quo.
	1	Oznacza dążenie do zmiany stanu obecnego. Decydent uznaje, że obecny układ wymaga modyfikacji lub porzucenia.
Dynamika	+	Decyzja realizowana przez działanie. Oznacza aktywne wykonanie czegoś, co ma doprowadzić do utrzymania lub zmiany stanu.
	–	Decyzja realizowana przez bierność. Oznacza powstrzymanie się od działania jako sposób osiągnięcia celu (utrzymania lub zmiany).
Determinacja	L	Niska determinacja. Oznacza ograniczoną gotowość poniesienia kosztów i niską tolerancję ryzyka. Decyzja jest słaba, łatwa do zmiany.
	H	Wysoka determinacja. Oznacza dużą gotowość poniesienia kosztów (finansowych, emocjonalnych, organizacyjnych, biologicznych) i wysoką tolerancję ryzyka. Decyzja jest silna i stabilna.

Użycie wyżej wymienionych 3 parametrów pozwala nam wyróżnić 8 rodzajów decyzji.

Tabela 2: 8 rodzajów decyzji

Numer porządkowy rodzaju decyzji	Wektor	Dynamika	Determinacja	Opis decyzji	Przykład
1	0	–	L	Decyzja o utrzymaniu status quo przez bierność z niską determinacją	Decyduję, że jeszcze pośpię
2	0	–	H	Decyzja o utrzymaniu status quo przez brak działania z wysoką determinacją	Siedząc na drzewie decyduję, żeby się nie ruszać, żeby nie spaść
3	0	+	L	Decyzja o utrzymaniu status quo przez działanie z niską determinacją	Decyduję, że odganiam kota, który mnie budzi
4	0	+	H	Decyzja o utrzymaniu status quo przez działanie z wysoką determinacją	Bronię córkę przed napastnikiem
5	1	–	L	Decyzja o zmianie przez bierność z niską determinacją	Nie podlewam kwiatów, których nie lubię, żeby uschły
6	1	–	H	Decyzja o zmianie przez bierność z wysoką determinacją	Decyzja o zaniechaniu ratowania kogoś, gdy chcę, żeby się utopił
7	1	+	L	Decyzja o zmianie przez działanie z niską determinacją	Chcę obciąć kotu pazury
8	1	+	H	Decyzja o zmianie przez działanie z wysoką determinacją	Chcę uciec z więzienia

Dodajmy, że:

1. decyzje o wektorze 0 (zachowanie status quo) oraz
2. decyzje o dynamice ujemnej (-) o osiągnięciu celu przez bierność

nie oznaczają w żadnym razie braku decyzji. To nie jest to samo. Decyduję się siedzieć cicho i nieruchomo, żeby ktoś mnie nie znalazł. Decyzja o tym nie jest tym samym, co zewnętrznie dostrzegana bierność spowodowana np. apatią lub ambiwalentnym stosunkiem do danego stanu.

Tak samo trzeba wspomnieć, że

1. decyzja o zmianie (Wektor 1) nie może być utożsamiana z działaniem (+), a
2. decyzja o bronieniu status quo (Wektor 0) nie może być utożsamiana z brakiem działania.

Stan wyjściowy (status quo) może być tak pożądany, że decydujemy się go aktywnie bronić (wektor 0, dynamika +). A więc nie chcąc zmiany podejmiemy działanie. Przykład: Jeśli chcę, aby tonący przeżył, będę go ratował. Nie chcąc dopuści do zmiany (życie -> śmierć) podejmę działanie.

Analogicznie, może się zdarzyć, że dążąc do zmiany zdecydujemy się na brak działania. Jeśli chcę, by topiący się umarł, wystarczy, że nie będę go ratował. Utonięcie oznacza zmianę jego stanu (życie -> śmierć) przy mojej bierności. Mamy tu więc wektor 1, dynamikę ujemną i determinację, której w tym przykładzie nie znamy, ale zakładamy, że musiałaby być bardzo wysoka.

Dla porządku jeszcze trzeba stwierdzić, że brak decyzji o zmianie nie jest tożsamy z decyzją o utrzymaniu status quo. Brak decyzji wynika z braku co najmniej jednego elementu triady decyzyjnej (patrz wyżej). Brak decyzji może zatem wynikać z braku motywacji, subiektywnie postrzegalnej niewykonalności lub braku wyzwalacza. Nie musi to oznaczać to, że dany bodziec jest dla nas obojętny. Może bowiem np. rodzić motywację, ale nie podejmiemy decyzji, bo zadanie wydaje nam się niewykonalne. W tej sytuacji obiektywny brak działania nie może być utożsamiany z biernością jako wyborem jednego z parametrów podjętej decyzji.

Przykład: Spotykając niedźwiedzia w górach mogę decydować o poddaniu się lub ratowaniu życia. Ale czy osiągnę to przez udawanie martwego, walkę czy ucieczkę – to już jest parametr decyzji. I w tym zakresie może być podjęta prawidłowo lub nieprawidłowo: mogę uciekać na drzewo, na które niedźwiedź wejdzie za mną, albo schować się w szczelinie w skałach, gdzie mnie nie dosięgnie. Nie zmienia to faktu, że postanowiłem trwać przy życiu (wektor 0) przez działanie w postaci ucieczki (dynamika +) lub bierność w postaci udawania martwego (dynamika -) przy wysokiej determinacji w każdym wypadku (H).

Jak wyżej zasygnalizowałem, należy odróżnić w tej sytuacji, czy leżę, bo wybrałem świadomie przeżyć przez udawanie martwego, od sytuacji, w której się położyłem i stwierdziłem, że i tak nie mam szans, a poza tym już od dawna nie chciało mi się żyć.

Jaki jest wzajemny stosunek błędów poznawczych, triady decyzyjnej i parametrów decyzji?

Wyżej zarysowałem trzy obszary: błędy poznawcze, triadę decyzją i parametry decyzji. Powstaje naturalnie pytanie, w jakich relacjach mogą one wobec siebie pozostawać.

Zacznijmy od zastrzeżenia, że nie ma tu żadnego determinizmu. Błędy poznawcze nie determinują podjęcia danej decyzji, ale zwiększają istotnie tendencję, „ciążą” w danym kierunku. Sygnalizuję też, że można pozostawać jednocześnie pod wypływem dwóch lub więcej błędów, mających rożne źródła, a których oddziaływanie krzyżuje się w danym momencie i każdy z nich „pcha” decydenta w innym (lub tym samy) kierunku.

Wpływ błędów poznawczych na triadę decyzyjną (podjęcie decyzji)

Jak wyżej zasygnalizowałem, błędy poznawcze mogą zadziałać na każdym etapie i poziomie podejmowania i realizacji decyzji. Może się okazać, że gdy zachodzi triada decyzja uaktywni się jeden błąd, a ustawiając parametry jej wykonania będziemy działać pod wpływem innego. Może być też tak, że dwa błędy zadziałają jednocześnie, a ich wzajemny stosunek będzie dodatni (będą działać w tym samym kierunku), lub cześciowo albo zupełnie przeciwstawny. Najczęściej jednak będziemy pozostawać pod wpływem jednego z nich.

Przyjmijmy, że błędy poznawcze mogą wpływać na:

1. powstanie motywacji przez wpływ na ocenę bodźca rodzącego emocję, a w konsekwcgji na kierunek motywacji lub jej siłę;
2. subiektywną ocenę wykonalności;
3. podatność na wyzwalacz.

Przyjmijmy, że w odniesieniu do każdego z elementów triady decyzyjnej wpływ błędu poznawczego może być wzmacniający ⬆️ lub ⬇️ osłabiający.

W odniesieniu do motywacji błąd kognitywny może wpłynąć na samo jej istnienie (wywołać ją lub zgasić), a istniejącą motywację może wzmocnić lub osłabić.

W odniesieniu do percepcji wykonalności może wpłynąć na ocenę i poczucie wykonalności uczynić silniejszym lub słabszym (zarówno przez oddziaływanie na odczucie własnych możliwości, jak i subiektywnie postrzeganej trudności samego zadania).

Zakrzywienie oceny wywołane błędem poznawczym skutkuje więc tym, że można:

1. ocenić zadanie jako wykonalne, gdy nie jest wykonalne;
2. ocenić zadanie jako niewykonalne, gdy jest wykonalne.

a w konsekwencji:

1. podjąć decyzję, gdy cel jest „pożądany”, ale obiektywnie nieosiągalny (brak wykonalności);
2. nie podjąć decyzji, gdy cel jest obiektywnie możliwy do osiągnięcia i pożądany.

W odniesieniu do wyzwalacza, błąd poznawczy może jego działanie zarówno wzmocnić, jak osłabić. Oznacza to, że przy odpowiednim natężeniu błędu poznawczego:

1. pewne błędy poznawcze mogą uznać za wyzwalacz czynniki, który w innych okolicznościach nie zostałby tak zinterpretowany.
2. obiektywnie istniejący silny wyzwalacz okaże się za słaby, chociaż wystarczyłby do podjęcia decyzji, gdyby błąd tego rodzaju i tej siły nie występował;
3. obiektywnie istniejący słaby wyzwalacz okaże się wystarczająco silny do podjęcia decyzji, chociaż bez zaistnienia błędu tego rodzaju i tej siły, by do tego nie wystarczył;

Dla przykładu posłużę się tabelą, w której przedstawiam możliwy wpływ poszczególnych błędów poznawczych na wybrane element triady decyzyjnej, jakim jest wykonalność.

Tabela 2: Wpływ wybranych błędów poznawczych na percepcję wykonalności zadania w modelu Fogga

Błąd poznawczy	Jak zniekształca percepcję wykonalności	Konsekwencje dla podjęcia decyzji o zmianie w modelu Fogga
Błąd konfirmacji (confirmation bias)	Utwierdza w przekonaniu, że wcześniejsze działania były poprawne	Może skutkować decyzją o zmianie / brakiem decyzji o zmianie
Podstawowy błąd atrybucji	Tłumaczy postawę drugiej strony jej domniemanymi cechami wewnętrznymi (np. cechami charakteru)	Może skutkować decyzją o zmianie / brakiem decyzji o zmianie
Feedback loop (pętla zwrotna)	Wzmacnia pierwotne założenia, prowadzi do radykalizacji.	Może skutkować decyzją o zmianie / brakiem decyzji o zmianie
Sprzężony błąd konfirmacji (coupled confirmation bias)	Prowadzi do radykalizacji, i eskalacji	Skutkuje podjęciem decyzji o zmianie
Status quo bias	Prowadzi do chęci utrzymania stanu obecnego (status quo)	Skutkuje brakiem decyzji o zmianie
Efekt utopionych kosztów (sunk cost fallacy)	Prowadzi do chęci utrzymania stanu obecnego (status quo) i jego pogłębienia	Skutkuje brakiem decyzji o zmianie
Hiperużyteczność AI (hyper‑usefulness bias)	Wzmacnia pierwotne założenia, co może prowadzić do radykalizacji.	Może skutkować decyzją o zmianie / brakiem decyzji o zmianie

Wpływ błędów poznawczych na parametry decyzji

Błąd poznawczy może (niezależnie do wcześniejszego wpływu na samo podjęcie decyzji zgodnie z modelem Fogga), pojawić się i zadziałać na kolejnym etapie, tj. ustalaniu parametrów wykonania decyzji.

Może więc wpłynąć na jej wektor i skutkować tym, że reagując na dany bodziec podejmiemy błędną decyzję o utrzymaniu lub zmianie stanu obecnego. Przykład: radio gra za głośno. Decyduję o usunięciu niezgodności między głośnością muzyki, a moim samopoczuciem. Błąd poznawczy może skutkować tym, że zamiast dostosować radio do siebie: ściszyć je lub wyłączyć (wektor 1, dynamika 1, determinacja L) będę starał się przyzwyczaić (wektor 1, dynamika 0, determinacja L).

Błąd poznawczy może wpłynąć na dynamikę decyzji i skutkować tym, że po ustaleniu wektora decyzji (stosunek do stanu obecnego) wybiorę nieprawidłowo działanie zamiast zaniechania. Przykład: na trekkingu boli mnie noga. Chcę usunąć ból (wektor 1 – zmiana stanu obecnego). Ale pod wpływem błędu poznawczego decyduję błędnie o dynamice i wybieram aktywność (rozchodzić ból) zamiast bierności (zatrzymać się i odpocząć).

Błędy kognitywne tak samo mogą wpłynąć na determinację i zwiększyć ją lub osłabić. Skutkuje to większym zaangażowaniem i skłonnością do ryzyka, niż wynikałoby to z racjonalnej oceny. Przykład: źle prowadzona spółka przynosi straty i wspólnik kolejny raz prosi mnie, żebym dołożył do niej znaczną kwotę. Błąd poznawczy w postaci efektu utopionych kosztów może skutkować zwiększeniem mojej determinacji do zwiększenia inwestycji (wektor 0 – decyzja o pozostaniu, dynamika + w postaci decyzji o dołożeniu pieniędzy), przez co dołożę do niej więcej, niż byłbym gotów, gdybym nie pozostawał pod wpływem tego błędu.

Jak widzimy, błędy poznawcze mogą działać na niezależnie na każdy z elementów składających się na triadę decyzyjną i parametry decyzji.

Działanie błędu kognitywnego i jego możliwe skutki

Proces decyzyjny rozumiem w ten sposób:

1. najpierw jest bodziec;

2. po nim triada decyzyjna skutkuje podjęciem decyzji lub brakiem decyzji;

3. następnie wybierane są parametry decyzji, które mają funkcję wykonania podjętej decyzji.

Zaznaczam, że wybór parametrów decyzji może być prawidłowy lub nieprawidłowy (jak ucieczka na drzewo przed niedźwiedziem). One są jedynie narzędziem, sposobem realizacji decyzji mającej swe źródło w motywacji. Od nas, lub od czynników zewnętrznych zależy, czy prawidłowo przeprowadzimy rozumowanie fundamentalne: wybór sposobu realizacji celu. W praktyce adwokackiej widzę, jak często ludzie popełniają tu rażące błędy: chcą coś osiągnąć, ale korzystają z narzędzi, które nie mogą ich przybliżyć do celu. Albo korzystają z nich nieprawidłowo.

Błędy, jakie możemy popełnić ustalając parametry decyzji możemy podzielić na:

1. wybór narzędzia, które w żadnych warunkach nie służy osiągnięciu danego celu;
2. wybór narzędzia, które w tych warunkach nie nadaje się osiągnięcia wyznaczonego celu;
3. błędne użycie dobrze wybranego narzędzia:
   • co do sposobu;
   • co do kierunku.

Zwróćmy uwagę, że błędy poznawcze mogą wpływać na ostateczny kształt naszej decyzji na każdym etapie jej podejmowania:

1. powstania motywacji;
2. oceny wykonalności;
3. podatności na wyzwalacz;
4. ustawienia parametrów wykonania decyzji.

Jak konkretny błąd poznawczy może zniekształcić decyzje?

Przyjrzyjmy się teraz, jak niektóre błędy poznawcze mogą wpływać na: 1) podjęcie decyzji (triada decyzja Fogga) i 2) jej parametry decyzji: wektor, dynamikę i determinację.

Nie mam tu miejsca na pokazanie wszystkich wariantów: wpływu każdego z rozpoznanych błędów na każdy z elementów triady decyzyjnej i każdy z elementów parametrów decyzji. Nie mam tez miejsca na pokazanie wpływu „zespołów błędów poznawczych” działających równocześnie, ani kolejno.

To, co w ramach artykułu mogę zrobić, to pokazać, jak działa jeden błąd na proces podejmowania decyzji. Posłużę się więc błędem potwierdzenia (confirmation bias).

Jako punkt wyjścia należy oczywiście przyjąć najbardziej prawdopodobną decyzję, jaka byłaby podjęta, gdyby nie wpływ błędu.

Wpływ błędu konfirmacji na poszczególne elementy procesu decyzyjny.

Posłużmy się wyżej opisanym przykładem o spotkanym w górach niedźwiedziu.

Moje sensory biologiczne dostrzegają zagrożenie -> powstaje motywacja do zachowania życia -> oceniam zadanie jako wykonalne -> wyzwalaczem jest ocena, że pojawia się krótkie okienko czasowe, w którym mam szansę, ale działać muszę teraz -> podejmuję decyzję o tym, że chcę pozostać żywy (wektor 0) -> jako narzędzie (tym razem) wybiorę udawanie martwego (bierność, dynamika -) -> moja determinacja jest bardzo wysoka (H).

Ta determinacja jest w tym przykładzie bardzo ciekawa. Przejawi się w mojej tolerancji na koszty – niedźwiedź będzie mnie drapał, sprawdzał, może mnie podeptać, ale ja decyduję się pozostawać w niekomfortowej sytuacji (do której nie przywykłem), w której doznaję kolejnych strat i uszkodzeń, tak długo, jak to będzie potrzebne.

Jak w takiej sytuacji może zadziałać błąd konfirmacji? Przypomnijmy, że polega on na tym, że szukamy potwierdzenia słuszności wcześniej podjętej decyzji i przypisujemy walor potwierdzenia tym czynnikom, które go logicznie nie niosą.

W opisanym przykładzie błąd potwierdzenia może przejawić się np.:

Wpływ tego błędu może przedstawić poniższa tabela.

Tabela3: Wpływ błędu konfirmacji na proces decyzyjny

Etap procesu decyzyjnego	Element	Wpływ błędu potwierdzenia: wzmocnienie ⬆️ lub osłabienie ⬇️	Skutek
Triada Fogga	Motywacja	⬆️ lub ⬇️	jesteśmy skłonni do utrzymania wcześniej obranego kursu
	Wykonalność	⬆️ lub ⬇️	percepcja wykonalności jest zaburzona. Kierunek zależy od tego, czy analizowane działanie jest zgodne z wcześniej obranym kursem
	Wyzwalacz	⬆️ lub ⬇️	Możemy być nadreaktywni lub odwrotnie – nie reagować na wyzwalacze, na które byśmy zareagowali, gdyby nie błąd
Parametry decyzji	Wektor (0/1)	⬆️	wektor zostaje potwierdzony
	Dynamika (+/–)	⬆️	przyjęta dynamika zostaje wzmocniona
	Determinacja (L/H)	⬆️	Determinacja rośnie do poziomu nieracjonalnego

Wpływ różnych błędów poznawczych na wybrany element procesu decyzyjnego

Jak wyżej wspomniałem, każdy z błędów poznawczych może działać na każdy (z osobna, lub wybrane łącznie) element procesu decyzyjnego. Wyżej pokazałem, jak wybrany błąd poznawczy – błąd konfirmacji – działa na cały proces decyzyjny. Teraz pokażę, jak każdy z błędów poznawczych może działać na wybrany element procesu decyzyjnego. Niech będzie nim wektor decyzji. Dla ułatwienia pozostanę przy znanym już przykładzie z niedźwiedziem.

Tabela 4: Wpływ wybranych błędów poznawczych na wektor decyzji (na przykładzie spotkania niedźwiedzia)

Błąd poznawczy	Jak zniekształca ocenę sytuacji	Wpływ na wektor decyzji (0 = status quo / 1 = zmiana)	Przykład z niedźwiedziem
Błąd potwierdzenia	Wzmacnia wcześniejsze założenia i interpretacje	Może utrwalić wektor 0 lub 1, zależnie od wcześniejszej narracji	Chcąc przeżyć mogę myśleć życzeniowo i dostrzegać szanse tam, gdzie ich nie ma, by podtrzymać nadzieję
Podstawowy błąd atrybucji	Przypisuje zachowanie niedźwiedzia jego „złym intencjom” zamiast sytuacji	Może utrwalić wektor 0 lub 1, zależnie od wcześniejszej narracji	Uznaję, że niedźwiedź „na pewno mnie zaatakuje”, choć tylko mnie obserwuje → zaczynam uciekać, czym prowokuję, że zaczyna mnie gonić
Status quo bias	Przecenia bezpieczeństwo obecnego stanu	Wypycha w stronę wektora 0	Zostaję w bezruchu, mimo że niedźwiedź mnie zauważył i sytuacja wymaga zmiany
Efekt utopionych kosztów	Wzmacnia przywiązanie do wcześniejszej strategii	Utrwala wektor 0 lub 1 w zależności od sytuacji	„Skoro już tyle wytrzymałem udając martwego, muszę wytrzymać dalej” – mimo że sytuacja się pogarsza, bo niedźwiedź na mnie siedzi i za chwilę się uduszę
Sprzężony błąd konfirmacji	Nie wystąpi, gdyż niedźwiedź nie korzysta z AI (póki co)	nie zadziała	nie zadziała
Myślenie tunelowe	Zawęża percepcję do jednego aspektu sytuacji	wzmacnia obrany wektor	Wszedłem na drzewo i cieszę się, że uratowałem życie. Wypieram, że niedźwiedzie doskonale chodzą po drzewach i on za chwilę wejdzie.
Feedback loop (pętla zwrotna)	Wzmacnia pierwotną interpretację przez kolejne bodźce	Utrwala wektor 1 lub 0, zwykle w kierunku eskalacji	Siedzę na drzewie i dzwonię do kolegi, który mówi mi, że to świetny pomysł. Moje przekonanie o tym ulega wzmocnieniu. Przynajmniej, dopóki niedźwiedź nie zgłodnieje na tyle, żeby się po mnie pofatygować
Hiperużyteczność AI (hyper‑usefulness bias)	Przecenia trafność wcześniejszych „podpowiedzi” lub heurystyk	Wektor ustawiany zgodnie z wcześniejszą „podpowiedzią”, nie z realną sytuacją	Jeśli siedząc na drzewie pytam AI, czy dobrze zrobiłem, a mój cyfrowy asystent odpowie: „Andrzeju, to świetna decyzja…” Wówczas będę tak pewny, że mogę zacząć niedźwiedzia nawet prowokować

Wpływ błędów poznawczych na podejmowanie i parametry decyzji. Podsumowanie

Próba analizy działania poszczególnych błędów poznawczych pozwala na ostrożne wyciągnięcie wniosku, że część z nich ma tendencję do konkretnego wpływania na poszczególne parametry decyzji. Dla przykładu posłużę się dwuwymiarowym wykresem, który obejmuje tylko wektor i dynamikę, ale nie obejmuje determinacji (to wymagałoby wykresu trójwymiarowego). Widzimy na nim, że niektóre błędy częściej będą skutkować „ciągnięciem” danego parametru w danym kierunku, inne zaś nie będą miały wpływu np. na dynamikę, ale będą miały wpływ na wektor. Można to ostrożnie przedstawić w następujący sposób.

Zapamiętajmy z tego jedno. Mylić się jest rzeczą ludzką. Mylimy się wszyscy i ciągle. Na część z przyczyny naszych błędów mamy wpływ, na inne nie mamy. Błędy poznawcze mają tę cechę, że działają skrycie i bardzo mocno wpływają na nasze postrzeganie rzeczywistości, wciągają, jak ruchome piaski i sprawiają, że możemy stracić kontakt z rzeczywistością.

Najłatwiej możemy się przed nimi uchronić poznając je, ucząc się ich i sprawdzać logikę naszego myślenia. Jeśli je poznamy, nauczymy się je wyławypać, a to uchroni nas przed wieloma bardzo kosztownymi błędami.

by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediator

AI JAKO DORADCA W SPRAWACH RODZINNYCH

W kilu ostatnich wpisach zająłem się rolą AI w rozwiązywaniu i eskalacji sporów między wspólnikami. Teraz chciałem przyjrzeć się temu, jak ludzie wykorzystują sztuczną inteligencję w sprawach bardzo delikatnych. Mam na myśli sprawy rodzinne. Opiszę Wam przypadki, z którymi zetknąłem się osobiście – żeby daleko nie szukać – w grudniu 2025 roku. Są one dla mnie szczególnie interesujące, ponieważ zajmuję się konfliktami jako zjawiskiem i obserwuję rosnącą rolę AI w ich powstawaniu i eskalacji. Sprawy rodzinne są jednym z obszarów, gdzie jest to szczególnie widoczne.

AI w sprawach rodzinnych i jej wpływ na zachowanie ludzi

Coraz częściej dostrzegam silny wpływ AI na dynamikę sporów rodzinnych. W tym tekście podzielę się z Wami sprawami z ostatnich tygodni. Zmieniam oczywiście szczegóły tak, aby uniemożliwić identyfikację kogokolwiek. Z każdą z osób, których historię przedstawiam, rozmawiałem kilka razy osobiście lub online. Opisuję zjawisko nowe, którego konsekwencje dla życia rodzinnego i dobrostanu psychicznego jednostek, rodzin i społeczności nie są jeszcze zbadane. Staram się powstrzymywać od ocen – zostawiam je Wam.

SPRAWA PIERWSZA – PYTANIE O KONTAKTY Z DZIECKIEM PO ROZWODZIE

Zgłosił się do mnie Klient, który właśnie się rozwiódł. Nie uczestniczyłem w tym rozwodzie. Mężczyzna między 30, a 40 – dobrze prosperujący i inteligentny. Prosił o pilną poradę. Ustalił bowiem w trakcie rozwodu, który odbył się 2 tygodnie wcześniej, że będzie miał kontakty z dziećmi w określone dni w tygodniu i co drugi weekend. Co ważne – państwo ciągle ze sobą mieszkają.

W związku z tym, była żona powiedziała mu, że zamierza w najbliższy weekend wyjść na imprezę – a on zgodnie z ustaleniami – ma zająć się dziećmi.

Pan zapytał jeden z modeli AI, czy ustalone kontakty oznaczają, że on musi się w tym czasie zajmować dziećmi, czy też jest to jedynie jego prawo, „zabezpieczenie”, gdyby była żona zamierzała mu to utrudniać. Czat utwierdził go w przekonaniu, że jest to jedynie jego prawo, a więc matka nie ma prawa od niego oczekiwać, że zajmie się dziećmi. Po tej „rozmowie” z AI doszło do gwałtownej kłótni między nimi.

Pomijam już fakt, że takie kwestie powinni klientom wytłumaczyć ich prawnicy. Jest to w końcu abecadło nowej rzeczywistości. Problem polegał na tym, że model językowy nie udzielił prawidłowej porady prawnej. Odpowiedź była nieprawdziwa. Utwierdziła jednak tego pana w mylnym przekonaniu. To, co się stało dalej jest idealnym przykładem sprzężonego błędu atrybucji.

Użytkownik miał wątpliwości. Opisał wycinek rzeczywistości w sposób, który pozwolił czatowi na udzielenie odpowiedzi utwierdzającej go w błędnym przekonaniu. Spowodowało to utwierdzenie, wzmocnienie tego przekonania i gotowość do konfrontacji i eskalacji.

Sprawa druga – AI jako wynajęty psychoanalityk

Klientka koło 30 roku życia. Inteligentna, wykształcona i bardzo dobrze zarabiająca. Przygotowując się do sprawy poprosiła popularny model AI o stworzenie modelu psychologicznego swojego męża.

Opisała go dokładnie tak, jak go widziała. Czat odpowiedział, że „co prawda nie jest psychologiem, ale…” chętnie pomoże. Po czym przypisał mu połowę istniejących zaburzeń utwierdzając ją m.in. w tym, że mąż jest niedojrzały emocjonalnie, głęboko narcystyczny i psychopatyczny.

W oparciu o rozmowę z modelem AI stwierdziła, że nie może mu zaufać i zostawiać z nim dziecka, gdyż nie byłoby to dla tego dziecka bezpieczne.

Gdy zaproponowałem, żeby skonsultowała to z psychologiem, powiedziała, że nie ma takiej potrzeby. Czat odpowiedział jej już na wszystkie pytania. W efekcie ta pani gotowa uniemożliwić mężowi kontakty z synem, by go chronić przed ojcem.

Problem nie polegał na samej analizie. Chodzi o to, że rozmowa z modelem AI została potraktowana jak diagnoza kliniczna, a opierała się wyłącznie na jednostronnym opisie. Pomijam już, że dokonał jej model językowy, a nie uprawniony do tego psychiatra lub psycholog. On również powinien zbadać pacjenta, posłużyć się testami i obserwacją, a nie bazować na samej relacji zaangażowanej osoby.

Nie przyjąłem tej sprawy.

Sprawa trzecia – AI jako analityk rozmów

Przyszli do mnie na mediację rodzice dwojga małych dzieci. Początkowo po rozstaniu ich rodzicielska współpraca przebiegała poprawnie. Od tego czasu państwo rozmawiali ze sobą niemal już wyłącznie przez komunikator WhatsApp i dość długie wiadomości pisane na nim.

Wkrótce zaczęli wzbudzać w sobie nieufność, doszukiwać się ukrytych zamiarów, aluzji i wielowariantowego planowania w celu zaszkodzenia sobie. Oboje nabrali przekonania, że drugie z nich gotowe jest użyć dzieci przedmiotowo, a nawet godziło się na długotrwałe ujemne następstwa psychiczne po ich stronie, byle postawić na swoim.

Okazało się, że każde z nich wklejało otrzymane wiadomości do okna modelu AI, który szczegółowo je analizował, po czym pomagał przygotować odpowiedź. Odpowiedź taka była wysyłana i poddawana podobnej analizie przez drugą stronę.

Powstała spirala podejrzeń i gotowość do podejmowania coraz bardziej radykalnych kroków. Każde z nich straciło w pewien sposób kontakt z rzeczywistością.

AI w sprawach rodzinnych – wnioski

Te trzy przykłady z mojej praktyki pokazują, że mamy tendencję do:

1. szukania potwierdzenia pierwotnych założeń;
2. podlegamy wzmocnieniu przekonań po otrzymaniu potwierdzenia;
3. preferujemy AI jako źródło potwierdzenia, gdyż jest:
   • szybsze;
   • tańsze;
   • milsze;
   • stoi za nią nimb wszechwiedzy i tajemniczości, przez co wydaje nam się bardziej atrakcyjna, niż jakiś prawnik albo psycholog.

Prowadzi to do powstania myślenia tunelowego i gotowości do szybkiego i nieprzemyślanego wchodzenia na wyższe szczeble eskalacji w sporze. Co najgorsze, nasze pierwotne uprzedzenia i przekonania ulegają wzmocnieniu, gdyż uznajemy, że dostaliśmy potwierdzenie od niezawodnej technologii.

Skutki tego zachłyśnięcia się AI są obecnie trudne do przewidzenia. I problem nie leży w samej technologii, ale w tym, że wiele osób nie potrafi krytycznie oceniać uzyskiwanych odpowiedzi.

Co ważne, AI sprzyja też potęgowaniu skutków podstawowego błędu atrybucji, o czym pisałem już tutaj:

PODSTAWOWY BŁĄD ATRYBUCJI W PRACY ADWOKATA

O tym, że klienci przychodzą do mojej kancelarii z gotowymi „rozwiązaniami” i oczekują ich realizacji pisałem już kilka razy. Motyw AI w sprawach rodzinnych przewija się u mnie od początku 2025 roku. Możecie przeczytać np. ten artykuł:

CZEMU NIE PODPISZĘ PISMA, KTÓRE KLIENTOWI NAPISAŁA AI?

O myśleniu tunelowym i sprzężonym błędzie konfirmacji pisałem z kolei tu:

AI I MYŚLENIE TUNELOWE W SPORACH MIĘDZY WSPÓLNIKAMI

Dla zainteresowanych: badania naukowe o roli AI w utrwalaniu błędów poznawczych

AI w sprawach rodzinnych pojawia się coraz częściej i ma coraz większy wpływ na przekonania, wybory i zachowania ludzi. Okazuje się, że moje obserwacje mają silne oparcie w badaniach naukowych. Zobaczcie sami.

Polecam Wam artykuł opublikowany już rok temu: Jak pętle sprzężenia zwrotnego człowiek-AI zmieniają ludzkie osądy percepcyjne, emocjonalne i społeczne (Nature Human Behaviour). Autorzy wykazali, że AI potwierdzające ludzkie założenia prowadzi do wzmocnienia percepcji, emocji i ocen społecznych. Przeczytajcie go koniecznie: https://www.nature.com/articles/s41562-024-02077-2?

Zdecydowanie warto przeczytać również artykuł Yiran Du: Confirmation Bias in Generative AI Chatbots. Zawiera on analizę tychże mechanizmów błędu potwierdzenia w modelach AI. Przeczytamy w nim również o ryzykach związanych z tym sprzężeniem: https://arxiv.org/abs/2504.09343?

Wreszcie tutaj macie link do tekstu o myśleniu tunelowym, które powstaje wskutek mało krytycznego podejścia do odpowiedzi uzyskiwanych od AI: Bias in the Loop: How Humans Evaluate AI‑Generated Suggestions. Autorzy twierdzą, że eksperymenty dowodzą, że użytkownicy przyjmują błędne sugestie AI, jeśli pasują do ich wcześniejszych przekonań: https://arxiv.org/pdf/2509.08514

Tutaj zostawiam linki do analizy naukowców z Uniwersytetu Stanforda, którzy zajęli się zjawiskiem „halucynowania” AI i jego wpływem na podejmowanie decyzji przez ludzi: https://hai.stanford.edu/news/ai-trial-legal-models-hallucinate-1-out-6-or-more-benchmarking-queries?utm_source=chatgpt.com

Zapraszam Was do kontaktu

Jeśli potrzebujecie pomocy prawnika, który zajmuje się rozwiązywaniem sporów – również w zakresie spraw rodzinnych – odezwijcie się do mnie:

📩 kancelaria@jakubieciwspolnicy.pl

📞 536 270 935

Z przyjemnością Wam pomogę!

by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediator

AI I MYŚLENIE TUNELOWE W SPORACH MIĘDZY WSPÓLNIKAMI

Sprzężony Błąd Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias) w pracy z modelami AI coraz częściej daje o sobie znać w sporach gospodarczych. Widzę to nawet w mojej własnej praktyce. Zdarza się, że klienci przychodzą do mnie z gotowym planem działania. Wcześniej skonsultowali sytuację swojej spółki z modelem językowym. Oczekują, że po prostu zrealizuję ten plan. Rozmowy z nimi bywają trudne. Staram się zrozumieć, jak doszli do tych wniosków, jakie zadawali pytania, jakie przyjęli założenia. Tłumaczę nieścisłości w tym rozumowaniu i próbuje ustalić wszystko od początku. Dlaczego? Bo odczuwam silną potrzebę rzetelnego wykonania swojej pracy i zbadania sprawy. Część klientów to rozumie. Inni uważają to za zbędne, ponieważ sprawa została już przecież „przeanalizowana” (w założeniu – przez „kogoś” mądrzejszego ode mnie). Kilku z nich zarzuciło mi wręcz chęć dublowania pracy w celu zawyżenia kosztów. Twierdzą, że AI wykonała już pracę i zaproponowała rozwiązanie.

Jakiś czas temu zacząłem się zastanawiać, czemu tak się dzieje. Poczytałem więcej o znanym w psychologii błędzie konfirmacji i nowo opisanej tendencji modeli językowych do „przytakiwania”. Okazuje się, że dyskusja z AI może prowadzić do błędu konfirmacji, który zostanie wzmocniony „życzliwością” i „uprzejmością” modeli AI. Tak doszedłem do wniosku, że połączenie tych dwóch zjawisk można nazwać Sprzężonym Błędem konfirmacji. Jest to moja robocza nazwa. Jednak to, co obserwuje w mojej praktyce adwokackiej nie dawało się jeszcze wyjaśnić tylko przez Sprzężony Błąd Konfirmacji.

Błąd ten wpływa na postawy niektórych klientów. Część z nich udaje mi się przekonać. Inni są zaskoczeni, gdy odmawiam współpracy. Niektórzy reagują nawet oburzeniem. Jedna osoba oskarżyła mnie — jeszcze przed jakąkolwiek merytoryczną rozmową — że nie znam się na spółkach ani negocjacjach.

O tym, jak czynniki indywidualne mogą wpływać na podatność poddania się Sprzężonemu Błędowi Konfirmacji, możecie przeczytać m.in. tutaj:

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

W tym kontekście tragikomiczne wydaje się, że moja rzekoma „ignorancja” miała wynikać z chęci przeczytania umowy spółki. Chciałem także omówić historię współpracy wspólników. Witajcie w erze AI!

W tym artykule napisałem nieco więcej o Sprzężonym Błędzie Konfirmacji w sporach między wspólnikami

WYKORZYSTANIE AI W SPORACH MIĘDZY WSPÓLNIKAMI

Możecie go najpierw przeczytać, ale jeśli nie macie ochoty – nie ma sprawy. Ten artykuł można traktować jako zamkniętą całość.

Spory między wspólnikami: Dlaczego chcemy potwierdzać nasze przekonania?

O samych przyczynach sporów między wspólnikami opowiadałem m.in. w moim podcaście:

Na mojej stronie znajdziecie jednak szereg publikacji, które ten temat rozwijają.

Spory między wspólnikami. Dlaczego poszukujemy potwierdzenia?

W psychologii dobrze znany jest błąd konfirmacji (confirmation bias). Polega on na tym, że ignorujemy informacje sprzeczne z naszymi przekonaniami, a nadmiernie doceniamy te, które je potwierdzają. 

Przykład: Jeśli wierzymy, że Ziemia jest płaska, to będziemy tak interpretować dostępne dane, żeby tę tezę potwierdzić. Niewygodne fakty pominiemy, inne będziemy lekko naciągać. 

Błąd konfirmacji nie jest zarzutem, który kieruję do kogokolwiek. Jest on doskonale zbadanym w psychologii zjawiskiem. Dobrze, gdy jesteśmy go świadomi.

Psychologicznie jest to mechanizm obronny. Jego celem jest utrzymanie spójności poznawczej i redukcja napięcia emocjonalnego. W końcu intelektualny niepokój nie służy większości z nas. Chcemy więc go wyeliminować.

W sporach każda strona przedstawia więc wersję „korzystną dla siebie”. Selekcjonuje fakty, czyni wygodne dla siebie założenia, które przewija w narracji z faktami. Interpretuje je korzystnie dla siebie. Jest tak na wielu płaszczyznach sporów: od kłótni między przedszkolakami, przez spory małżeńskie, biznesowe i międzynarodowe. W sporach między wspólnikami mechanizm błędu konfirmacji ujawnia się również z całą mocą.

Do tej pory często zdarzało mi się, że klienci przychodzili do mnie z gotową „diagnozą” i „planem leczenia”. Szukali prawnika, który przyjmie to za pewnik i wykona. Chcecie wiedzieć, dlaczego nigdy się na to nie godzę? Przeczytajcie mój tekst:

CZEMU NIE PODPISZĘ PISMA, KTÓRE KLIENTOWI NAPISAŁA AI?

Sprzężony Błąd Konfirmacji w pracy z AI

Czym jest Coupled Confirmation Bias – Sprzężony Błąd Konfirmacji (Potwierdzenia)?

Coupled Confirmation Bias to mechanizm, w którym nasze pierwotne przekonania są wzmacniane przez interakcję z AI. Schemat wygląda następująco:

1. Użytkownik formułuje tezę (np. przekonanie o nieuczciwości wspólnika).
2. Model AI generuje odpowiedź zgodną z tym założeniem (hiperdopasowanie), o ile brak jest wyraźnych błędów wewnętrznych lub sprzeczności z wiedzą powszechnie dostępną. Model językowy nie zna całej historii współpracy, nie zna faktów innych, niż podane, nie czyni rozróżnień między faktem, założeniem, domysłem, interpretacją. Chce być „użyteczny” i czasem wprost, czasem częściowo, ale najczęściej potwierdza tezę użytkownika.
3. Użytkownik traktuje AI jako autorytet, w czym jest mocno utwierdzony po uzyskaniu potwierdzenia swojej tezy.
4. Powstaje sprzężenie zwrotne prowadzi, które do jeszcze silniejszego przekonania i pogłębienia tunelu poznawczego.
5. Nowe siły: AI wzmacnia nasze przekonania → użytkownik działa na ich podstawie, ale „uwznioślony” i”wzmocniony” uzyskanym potwierdzeniem i gotów jest do bardziej zdecydowanego działania → konflikt eskaluje.
6. Standardowa formułka modeli AI, że nie są prawnikami i żeby użytkownik skonsultował się z prawnikiem ma ten skutek, że wielu użytkowników będzie szukało prawników, którzy potwierdzą wnioski modeli AI traktując to jako główne kryterium oceny kompetencji prawnika! Będą szukać, aż znajdą.

W praktyce oznacza to, że AI działa jak „lupa”, która wzmacnia nasze postawy wyjściowe, niezależnie od ich prawdziwości. A my usuwamy z pola widzenia wszystko, co przeczy pierwotnej tezie. O hiperdopasowaniu możecie przeczytać tu: Christoph M. Abels i in.: The governance & behavioral challenges of generative artificial intelligence’s hypercustomization capabilities, https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/23794607251347020

Dlaczego AI naturalnie potwierdza nasze przekonania?

Modele językowe nie „myślą” samodzielnie. Ich odpowiedzi wynikają z statystycznej predykcji kolejnych słów na podstawie kontekstu promptu. Co więcej, są one najczęściej wewnętrznie spójne. Moim zdaniem na rzeczy jest znacznie więcej, niż predykcja w tym wąskim rozumieniu, ale czy to jest myślenie? 

Jeśli pytanie zadane modelowi AI sugeruje określoną interpretację, model tworzy spójną narrację. Użytkownik może ją interpretować jako obiektywne potwierdzenie własnej opinii. Warto zaznaczyć, że odpowiedzi generowane przez AI są najczęściej wewnętrznie spójne. Nie zawsze są natomiast spójne zewnętrznie, osadzone w konkretnych realiach, ani poparte znajomością prawa (nie mylić z przepisami). 

Wyglądają na pierwszy rzut oka jak wypowiedzi eksperckie i trzeba często rzeczywiście być fachowcem, by zobaczyć istotne nieścisłości, błędy lub przeoczenia, które przekreślają sugerowany kierunek.

Sprzężony Błąd Konfirmacji, Mechanizm Feedback Loop i Dylemat Bezpieczeństwa

Zastanówmy się, co dzieje się, gdy druga strona opisuje swoją subiektywną perspektywę własnemu modelowi AI. Czat potwierdza jej punkt widzenia i go wzmacnia. Wpływ na działania użytkownika jest znaczący. Drugi wspólnik obserwuje to z narastającą podejrzliwością. Jak zareaguje? Jego reakcją będzie prawdopodobnie przygotowanie się walki, która może mieć dla niego charakter ściśle defensywny albo… wybierze atak prewencyjny. Chce jednak upewnić się, że jego interpretacja jest prawidłowa. Co zrobi? Zwróci się do własnego chata, subiektywnie opisując to, co postrzega. Zgadnijcie, jaką odpowiedź otrzyma? Tak…

Sytuacja może wymknąć się spod kontroli. Przypomina partię szachów pomiędzy dwoma oszustami korzystającymi z komputerów. To nie jest już normalna gra. Tylko w tym przypadku, to nie szachy, ale prawdziwe życie.

Każdy wspólnik subiektywnie interpretuje zachowanie „przeciwnika”. Te subiektywnie dobrane i opisane cząstki rzeczywistości przekazuje AI. Model AI potwierdza „nikczemność” drugiej strony i sugeruje radykalne rozwiązania.

Gdy klienci trafiają do mnie, będąc już w tej spirali, racjonalne argumenty często do nich nie docierają.

Mamy tu do czynienia z wyraźnym przykładem Sprzężonego Błędu Konfirmacji po obu stronach, które prowokuje pętlę sprzężenia zwrotnego i myślenie tunelowe (Feedback Loop)! To tzw. dylemat bezpieczeństwa na sterydach. Na czym polega dylemat bezpieczeństwa? To znane w polityce określenie na paradoks sytuacji, w której jedno państwo chcąc uniknąć wojny i potencjalnej agresji zbroi się, a drugie odczytuje to jako przygotowanie do wojny, na które reaguje własnymi zbrojeniami i przygotowaniami. Paradoks bezpieczeństwa może sprowokować konflikt, któremu miał zapobiec.

To samo widzę w postawie niektórych ludzi, którzy prowadzą biznes i konsultują swoje relacje ze wspólnikiem z modelami AI. Do niektórych z nich nie docierają już racjonalne argumenty. A przecież AI dopiero niedawno powstała i dynamicznie się rozwija.

O tym, jak może wyglądać eskalacja sporu między wspólnikami, pisałem ostatnio tutaj:

ESKALACJA SPORU MIĘDZY WSPÓLNIKAMI – SCENARIUSZ

Warto przeczytać powyższy tekst i nanieść na niego niebezpieczeństwa poznawcze, o których piszę tutaj. To da Wam pełny obraz.

Błąd konfirmacji człowiek – AI wbadaniach naukowych

Obserwacje, które poczyniłem w ostatnim roku, kiedy coraz więcej klientów analizuje swoje sprawy z AI, zostały potwierdzone w badaniach naukowych. Badania te pokazują, że interakcje człowiek–AI mogą wzmacniać uprzedzenia i błędne przekonania. 

W 2024 roku opublikowano artykuł Jak pętle sprzężenia zwrotnego człowiek-AI zmieniają ludzkie osądy percepcyjne, emocjonalne i społeczne (Nature Human Behaviour). Autorzy wykazali, że AI potwierdzające ludzkie założenia prowadzi do wzmocnienia percepcji, emocji i ocen społecznych. Przeczytajcie go koniecznie: https://www.nature.com/articles/s41562-024-02077-2?

Polecam Wam również tekst autorstwa Yiran Du: Confirmation Bias in Generative AI Chatbots. Zawiera on analizę tychże mechanizmów błędu potwierdzenia w modelach AI. Przeczytamy w nim również o ryzykach związanych z tym sprzężeniem: https://arxiv.org/abs/2504.09343?

Ostatnim z artykułów, które Wam polecę jest niosący nieco optymizmu Bias in the Loop: How Humans Evaluate AI‑Generated Suggestions. Autorzy twierdzą, że eksperymenty dowodzą, że użytkownicy przyjmują błędne sugestie AI, jeśli pasują do ich wcześniejszych przekonań. Jednakże „wyniki pokazują, że skuteczna współpraca człowieka z AI zależy nie tylko od wydajności algorytmu, ale także od tego, kto ocenia wyniki AI i jak zorganizowane są procesy przeglądu.” Wszystko więc w naszych rękach, ale będzie coraz trudniej. Artykuł znajdziecie tutaj: https://arxiv.org/pdf/2509.08514

Istnienie opisanego mechanizmu jest więc znane w nauce i stanowi przedmiot pracy wybitych naukowców. Jest to awangarda badań nad AI. Trudno też o bardziej wyraźny przykład skutków działania AI na konkretny obszar życia – w tym wypadku relacji negocjacyjnych w sporach między wspólnikami. Jak to może wyglądać?

Podsumowanie

Coupled Confirmation Bias pokazuje, że AI nie jest neutralnym arbitrem, ani najmądrzejszym doradcą. Nasze subiektywne przekonania i uprzedzenia mogą się wzmacniać w sprzężeniu zwrotnym. W sporach między wspólnikami może to prowadzić do błędnych decyzji, eskalacji konfliktu i tuneli poznawczych. Nigdy rolą prawnika nie było potwierdzanie wyobrażeń klienta. Dzisiaj jednak trzeba pójść krok dalej i czasem pomóc niektórym odzyskać kontakt z rzeczywistością.

Wszystko jednak zależy od nas samych. Sztuczna inteligencja daje ogromne możliwości. Możemy przecież wydać dyspozycję naszemu „rozmówcy”, by był krytyczny wobec naszych pomysłów. Może wcielić się na nasze polecenie w rolę adwokata diabła i przedstawiać kontrargumenty, szukać luk w naszym rozumowaniu albo pomóc znaleźć inne wytłumaczenia zdarzeń, niż to, które my przyjęliśmy za pewnik. AI doskonale sprawdza się w eliminacji skutków podstawowego błędu atrybucji, który ma tak ogromne znaczenie w sporach biznesowych albo rodzinnym. Pisałem o tym tutaj: 

PODSTAWOWY BŁĄD ATRYBUCJI W PRACY ADWOKATA

Gdy przychodzi do mnie Klient z gotową oceną sprawy albo radami udzielonymi przez AI, nie obrażam się. Rozmawiam z nim. Niemal zawsze się z nimi zapoznaję. Jedno z kilku rozwiązań może być ciekawe. Mogę znaleźć tam rozwiązanie, które nie przyszłoby mi do głowy.

Najczęściej udaje mi się zyskać zaufanie Klientów, którym tłumaczę, jak działają modele językowe (tak, jak sam to rozumiem) oraz pokazuję rozwiązania, które mogę zawsze obronić.

Zdarza się, że Klient notuje, co mówię. A potem wraca do mnie za kilka dni i mówi, że już mi zaufa, bo powtórzył moje argumenty AI, a ta – przyznała mi rację. Jest to sukces słodko – gorzki w świetle tego, co wyżej pisałem.

Jeśli potrzebujecie pomocy prawnika, który zajmuje się negocjacjami i sporami miedzy wspólnikami, możecie się do mnie odezwać:

📩 kancelaria@jakubieciwspolnicy.pl

📞 536 270 935

Z przyjemnością Wam pomogę!