Should you trust unanimous decisions? - Derek Abbott

תרגום: Ido Dekkers עריכה: Tal Dekkers

Imagine a police lineup where ten witnesses

דמיינו מסדר זיהוי משטרתי בו עשרה עדים

are asked to identify a bank robber they glimpsed fleeing the crime scene.

מתבקשים לזהות שודד בנק אותו הם ראו לרגע בורח מהזירה.

If six of them pick out the same person,

אם שישה מהם בוחרים את אותו אדם,

there's a good chance that's the real culprit,

יש סיכוי טוב שזה האשם האמיתי,

and if all ten make the same choice,

ואם כל העשרה עושים את אותה בחירה,

you might think the case is rock solid,

אתם אולי חושבים שהמקרה סגור לגמרי,

but you'd be wrong.

אבל אתם טועים.

For most of us, this sounds pretty strange.

לרובנו, זה נשמע די מוזר.

After all, much of our society relies on majority vote and consensus,

אחרי הכל, הרבה מהחברה שלנו מסתמכת על הצבעת רוב וקונצנזוס,

whether it's politics,

בין אם בפוליטיקה,

business,

עסקים,

or entertainment.

או בידור.

So it's natural to think that more consensus is a good thing.

אז זה טבעי לחשוב שיותר קונצנזוס הוא דבר טוב.

And up until a certain point, it usually is.

ועד נקודה מסויימת זה בדרך כלל נכון.

But sometimes, the closer you start to get to total agreement,

אבל לפעמים, ככל שאתם מתקרבים להסכמה מוחלטת,

the less reliable the result becomes.

התוצאות נעשות פחות אמינות.

This is called the paradox of unanimity.

זה נקרא פרדוקס ההסכמה המוחלטת.

The key to understanding this apparent paradox

המפתח להבנת הפרדוקס הברור

is in considering the overall level of uncertainty

זה בלשקול את הרמה הכללית של חוסר הוודאות

involved in the type of situation you're dealing with.

שכלולה בסוג זה של מצב איתו אתם מתמודדים.

If we asked witnesses to identify the apple in this lineup, for example,

אם אנחנו מבקשים מעדים לזהות את התפוח במסדר, לדוגמה,

we shouldn't be surprised by a unanimous verdict.

אנחנו לא צריכים להיות מפתעים מפסק דין חד משמעי.

But in cases where we have reason to expect some natural variance,

אבל במקרים בהם יש לנו סיבה לצפות לשונות טבעית מסויימת,

we should also expect varied distribution.

אנחנו גם צריכים לצפות לפילוג משתנה.

If you toss a coin one hundred times,

אם אתם זורקים מטבע מאה פעמים,

you would expect to get heads somewhere around 50% of the time.

אתם מצפים לקבל עץ בסביבות 50 אחוז מהפעמים.

But if your results started to approach 100% heads,

אבל אם התוצאה מתחילה להתקרב ל 100% עץ,

you'd suspect that something was wrong,

אתם חושדים שמשהו היה לא בסדר,

not with your individual flips,

לא עם ההטלות שלכם,

but with the coin itself.

אלא עם המטבע עצמו.

Of course, suspect identifications aren't as random as coin tosses,

כמובן, זיהוי חשודים אינו אקראי כמו זריקות מטבע,

but they're not as clear cut as telling apples from bananas, either.

אבל זה לא ברור כמו להבדיל בין תפוחים לבננות.

In fact, a 1994 study found that up to 48% of witnesses

למעשה, מחקר מ 1994 גילה שעד 48 אחוזים מהעדים

tend to pick the wrong person out of a lineup,

נוטים לבחור את האדם הלא נכון במסדר,

even when many are confident in their choice.

אפילו כשהרבה בטוחים בבחירה שלהם.

Memory based on short glimpses can be unreliable,

זיכרון שמבוסס על הצצות קצרות יכול להיות לא אמין,

and we often overestimate our own accuracy.

ואנחנו הרבה פעמים מעריכים יותר מדי את הדיוק שלנו.

Knowing all this,

בידיעת כל זה,

a unanimous identification starts to seem less like certain guilt,

זיהוי פה אחד מתחיל להראות פחות כמו אשם ברור,

and more like a systemic error,

ויותר כמו שגיאה מערכתית,

or bias in the lineup.

או נטיה במסדר הזיהוי.

And systemic errors don't just appear in matters of human judgement.

ושגיאות מערכתיות לא מופיעות רק במקרים של שיפוט אנושי.

From 1993-2008,

מ 1993 עד 2008,

the same female DNA was found in multiple crime scenes around Europe,

אותו DNA נשי נמצא בזירות פשע מרובות מסביב לאירופה,

incriminating an elusive killer dubbed the Phantom of Heilbronn.

והרשיע רוצח חמקמק שנקרא פאנטום היילברון.

But the DNA evidence was so consistent precisely because it was wrong.

אבל עדויות ה DNA היו כל כך עקביות בדיוק בגלל שהן היו שגויות.

It turned out that the cotton swabs used to collect the DNA samples

הסתבר שמקלוני הכותנה שהיו בשימוש לאיסוף דוגמיות DNA

had all been accidentally contaminated by a woman working in the swab factory.

זוהמו בטעות על ידי אישה שעבדה במפעל הדגימות.

In other cases, systematic errors arise through deliberate fraud,

במקרים אחרים, טעויות מערכתיות עלו דרך הונאות מכוונות,

like the presidential referendum held by Saddam Hussein in 2002,

כמו המשאל הנשיאותי שנערך על ידי סדאם חוסיין ב 2002,

which claimed a turnout of 100% of voters with all 100% supposedly voting in favor

בו הוא טען להגעה של 100% מהבוחרים כש 100% הצביעו בעד

of another seven-year term.

שלטון נוסף של שבע שנים.

When you look at it this way,

כשאתם מסתכלים על זה בדרך זו,

the paradox of unanimity isn't actually all that paradoxical.

הפרדוקס של הסכמה מוחלטת הוא למעשה לא כזה פרדוקסלי.

Unanimous agreement is still theoretically ideal,

הסכמה מלאה היא עדיין אידיאל תאורטי,

especially in cases when you'd expect very low odds of variability and uncertainty,

בעיקר במקרים בהם הייתם מצפים לסיכויים מאוד נמוכים לשונות ואי וודאות,

but in practice,

אבל במציאות,

achieving it in situations where perfect agreement is highly unlikely

השגתה במצבים בהם הסכמה מוחלטת היא לגמרי לא הגיונית

should tell us that there's probably some hidden factor affecting the system.

צריכה להגיד לנו שיש כנראה כמה גורמים נסתרים שמשפיעים על המערכת.

Although we may strive for harmony and consensus,

למרות שאנחנו אולי שואפים להרמוניה ולקונצנזוס,

in many situations, error and disagreement should be naturally expected.

בהרבה מקרים, טעויות וחוסר הסכמה צריכים להיות צפויים באופן טבעי.

And if a perfect result seems too good to be true,

ואם תוצאה מושלמת נראית טובה מדי להיות אמיתית,

it probably is.

היא כנראה כך.