Laurie Santos: How monkeys mirror human irrationality

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TED


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Traduttore: Michele Gianella Revisore: Francesco Bosso
00:17
I want to start my talk today with two observations
0
17260
2000
Voglio iniziare il mio intervento con due osservazioni
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about the human species.
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19260
2000
sulla specie umana.
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The first observation is something that you might think is quite obvious,
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21260
3000
La prima è una considerazione che potreste ritenere ovvia,
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and that's that our species, Homo sapiens,
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24260
2000
ed è che la nostra specie, Homo Sapiens,
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is actually really, really smart --
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26260
2000
è molto intelligente,
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like, ridiculously smart --
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28260
2000
assurdamente intelligente:
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like you're all doing things
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30260
2000
tutti voi fate cose
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that no other species on the planet does right now.
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32260
3000
che nessun'altra specie sul pianeta fa.
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And this is, of course,
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35260
2000
E questa non è certamente
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not the first time you've probably recognized this.
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37260
2000
la prima volta che lo notate:
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Of course, in addition to being smart, we're also an extremely vain species.
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39260
3000
oltre ad essere intelligente, infatti, la nostra è una specie
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So we like pointing out the fact that we're smart.
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42260
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estremamente presuntuosa. Ci piace mettere in risalto la nostra intelligenza.
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You know, so I could turn to pretty much any sage
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45260
2000
Potrei citare quasi ogni intellettuale,
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from Shakespeare to Stephen Colbert
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2000
da Shakespeare a Stephen Colbert
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to point out things like the fact that
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2000
per evidenziare concetti come il nostro essere
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we're noble in reason and infinite in faculties
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nobili nella ragione, infiniti nelle risorse,
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and just kind of awesome-er than anything else on the planet
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e più incredibili di ogni
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when it comes to all things cerebral.
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3000
altra specie al mondo, sotto il profilo delle facoltà cerebrali.
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But of course, there's a second observation about the human species
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58260
2000
Ma c'è una seconda considerazione sulla specie umana
01:00
that I want to focus on a little bit more,
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60260
2000
su cui voglio soffermarmi un po' di più,
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and that's the fact that
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2000
ed è il fatto che
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even though we're actually really smart, sometimes uniquely smart,
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3000
anche se siamo davvero intelligenti, a volte insuperabilmente intelligenti,
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we can also be incredibly, incredibly dumb
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3000
possiamo anche rivelarci incredibilmente stupidi
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when it comes to some aspects of our decision making.
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70260
3000
in alcuni aspetti dei nostri processi decisionali.
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Now I'm seeing lots of smirks out there.
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73260
2000
Vedo già molte smorfie, tra il pubblico:
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Don't worry, I'm not going to call anyone in particular out
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75260
2000
non preoccupatevi, non chiederò conto a nessuno di voi
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on any aspects of your own mistakes.
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77260
2000
di alcun vostro errore personale.
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But of course, just in the last two years
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79260
2000
Certo è, tuttavia, che proprio negli ultimi due anni
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we see these unprecedented examples of human ineptitude.
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3000
abbiamo visto esempi senza precedenti dell'inettitudine umana.
01:24
And we've watched as the tools we uniquely make
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84260
3000
Abbiamo visto strumenti che solo noi creiamo
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to pull the resources out of our environment
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2000
per estrarre le risorse dall'ambiente
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kind of just blow up in our face.
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89260
2000
esploderci in mano.
01:31
We've watched the financial markets that we uniquely create --
32
91260
2000
Abbiamo visto i mercati finanziari, che solo noi creiamo,
01:33
these markets that were supposed to be foolproof --
33
93260
3000
e che credevamo "a prova di idiota",
01:36
we've watched them kind of collapse before our eyes.
34
96260
2000
crollare davanti ai nostri occhi.
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But both of these two embarrassing examples, I think,
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98260
2000
Ma questi due esempi imbarazzanti, a mio avviso,
01:40
don't highlight what I think is most embarrassing
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100260
3000
non mettono in evidenza l'aspetto che considero più imbarazzante
01:43
about the mistakes that humans make,
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103260
2000
degli errori umani.
01:45
which is that we'd like to think that the mistakes we make
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105260
3000
Ci piacerebbe pensare che i nostri errori
01:48
are really just the result of a couple bad apples
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108260
2000
siano il risultato di un paio di mele marce,
01:50
or a couple really sort of FAIL Blog-worthy decisions.
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3000
o di un paio di decisioni sbagliate, da raccontare sul blog.
01:53
But it turns out, what social scientists are actually learning
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113260
3000
Ma a quanto pare, gli scienziati sociali stanno scoprendo
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is that most of us, when put in certain contexts,
42
116260
3000
che la maggior parte di noi, messa nel contesto appropriato,
01:59
will actually make very specific mistakes.
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119260
3000
commette errori molto specifici.
02:02
The errors we make are actually predictable.
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2000
I nostri errori sono prevedibili,
02:04
We make them again and again.
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124260
2000
li ripetiamo in continuazione,
02:06
And they're actually immune to lots of evidence.
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126260
2000
E resistono a molte prove contrarie.
02:08
When we get negative feedback,
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128260
2000
Anche dopo un feedback negativo,
02:10
we still, the next time we're face with a certain context,
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130260
3000
la prossima volta che ci troveremo in un certo contesto,
02:13
tend to make the same errors.
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133260
2000
tenderemo a rifare gli stessi errori.
02:15
And so this has been a real puzzle to me
50
135260
2000
Questo è stato un vero rompicapo
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as a sort of scholar of human nature.
51
137260
2000
per una studiosa della natura umana come me.
02:19
What I'm most curious about is,
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139260
2000
La questione che più mi interessa è:
02:21
how is a species that's as smart as we are
53
141260
3000
come può una specie intelligente come la nostra
02:24
capable of such bad
54
144260
2000
commettere ripetutamente errori
02:26
and such consistent errors all the time?
55
146260
2000
tanto gravi ?
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You know, we're the smartest thing out there, why can't we figure this out?
56
148260
3000
Siamo la specie più intelligente su piazza, perché non capiamo come evitarli?
02:31
In some sense, where do our mistakes really come from?
57
151260
3000
In un certo senso, mi chiedevo da dove provenissero i nostri errori.
02:34
And having thought about this a little bit, I see a couple different possibilities.
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154260
3000
E avendoci riflettuto un po', trovo che i casi possibili siano due.
02:37
One possibility is, in some sense, it's not really our fault.
59
157260
3000
Una possibilità è che, in un certo senso, non è colpa nostra.
02:40
Because we're a smart species,
60
160260
2000
Siccome siamo una specie intelligente,
02:42
we can actually create all kinds of environments
61
162260
2000
creiamo molti tipi di ambienti
02:44
that are super, super complicated,
62
164260
2000
super-complicati,
02:46
sometimes too complicated for us to even actually understand,
63
166260
3000
così complicati, a volte, da non riuscire a comprenderli
02:49
even though we've actually created them.
64
169260
2000
anche se siamo stati noi a crearli.
02:51
We create financial markets that are super complex.
65
171260
2000
Creiamo mercati finanziari super-complessi.
02:53
We create mortgage terms that we can't actually deal with.
66
173260
3000
Le clausole dei nostri mutui sono incomprensibili.
02:56
And of course, if we are put in environments where we can't deal with it,
67
176260
3000
E ovviamente, se gli ambienti in cui siamo immersi sono ingestibili,
02:59
in some sense makes sense that we actually
68
179260
2000
in un certo senso è comprensibile
03:01
might mess certain things up.
69
181260
2000
che qualcosa vada storto.
03:03
If this was the case, we'd have a really easy solution
70
183260
2000
Se le cose stessero così, la soluzione al problema
03:05
to the problem of human error.
71
185260
2000
dell'errore umano sarebbe molto semplice.
03:07
We'd actually just say, okay, let's figure out
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187260
2000
Basterebbe dire: Ok, scopriamo
03:09
the kinds of technologies we can't deal with,
73
189260
2000
le tecnologie ingestibili,
03:11
the kinds of environments that are bad --
74
191260
2000
gli ambienti ostili etc,
03:13
get rid of those, design things better,
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193260
2000
liberiamocene, progettiamo le cose meglio,
03:15
and we should be the noble species
76
195260
2000
e dovremmo così diventare la specie nobile
03:17
that we expect ourselves to be.
77
197260
2000
che ci aspettiamo di essere.
03:19
But there's another possibility that I find a little bit more worrying,
78
199260
3000
Ma c'è un'altra possibilità, che trovo più preoccupante:
03:22
which is, maybe it's not our environments that are messed up.
79
202260
3000
forse non sono i nostri ambienti ad essere troppo complessi.
03:25
Maybe it's actually us that's designed badly.
80
205260
3000
Forse siamo proprio noi ad essere fatti male.
03:28
This is a hint that I've gotten
81
208260
2000
A suggerirmi questa possibilità sono state
03:30
from watching the ways that social scientists have learned about human errors.
82
210260
3000
le scoperte degli scienziati sociali sugli errori umani.
03:33
And what we see is that people tend to keep making errors
83
213260
3000
Stiamo scoprendo che le persone tendono a commettere errori
03:36
exactly the same way, over and over again.
84
216260
3000
esattamente nello stesso modo, in continuazione.
03:39
It feels like we might almost just be built
85
219260
2000
Sembra quasi che siamo "costruiti"
03:41
to make errors in certain ways.
86
221260
2000
per commettere determinati errori.
03:43
This is a possibility that I worry a little bit more about,
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223260
3000
Questa possibilità mi preoccupa un po' di più,
03:46
because, if it's us that's messed up,
88
226260
2000
perché se siamo noi ad essere difettosi,
03:48
it's not actually clear how we go about dealing with it.
89
228260
2000
non è ben chiaro come poter affrontare la questione.
03:50
We might just have to accept the fact that we're error prone
90
230260
3000
Potremmo dover semplicemente accettare il fatto che siamo inclini agli errori
03:53
and try to design things around it.
91
233260
2000
e adattare il nostro agire al problema.
03:55
So this is the question my students and I wanted to get at.
92
235260
3000
È questa la domanda alla quale io e i miei studenti volevamo rispondere:
03:58
How can we tell the difference between possibility one and possibility two?
93
238260
3000
Come possiamo decidere tra la possibilità uno e la possibilità due?
04:01
What we need is a population
94
241260
2000
Ci serve una popolazione
04:03
that's basically smart, can make lots of decisions,
95
243260
2000
intelligente, in grado di prendere molte decisioni,
04:05
but doesn't have access to any of the systems we have,
96
245260
2000
ma completamente priva di accesso ai nostri sistemi,
04:07
any of the things that might mess us up --
97
247260
2000
alle cose che potrebbero confonderci --
04:09
no human technology, human culture,
98
249260
2000
una specie senza tecnologia umana, senza cultura umana,
04:11
maybe even not human language.
99
251260
2000
forse persino senza linguaggio umano.
04:13
And so this is why we turned to these guys here.
100
253260
2000
E così ci siamo rivolti a loro.
04:15
These are one of the guys I work with. This is a brown capuchin monkey.
101
255260
3000
Questo è uno dei soggetti con cui lavoro. È una scimmia cebus apella.
04:18
These guys are New World primates,
102
258260
2000
Sono primati platirrini,
04:20
which means they broke off from the human branch
103
260260
2000
si sono cioè differenziati dall'Homo Sapiens
04:22
about 35 million years ago.
104
262260
2000
circa 35 milioni di anni fa.
04:24
This means that your great, great, great great, great, great --
105
264260
2000
Questo significa che la vostra
04:26
with about five million "greats" in there --
106
266260
2000
cinque-milion-avola
04:28
grandmother was probably the same great, great, great, great
107
268260
2000
era probabilmente la stessa
04:30
grandmother with five million "greats" in there
108
270260
2000
cinque-milion-avola
04:32
as Holly up here.
109
272260
2000
di Holly.
04:34
You know, so you can take comfort in the fact that this guy up here is a really really distant,
110
274260
3000
Potete quindi essere sicuri che la nostra specie e la loro sono molto, molto distanti:
04:37
but albeit evolutionary, relative.
111
277260
2000
nondimeno, siamo evolutivamente apparentati.
04:39
The good news about Holly though is that
112
279260
2000
La buona notizia su Holly è che
04:41
she doesn't actually have the same kinds of technologies we do.
113
281260
3000
non ha le stesse tecnologie che abbiamo noi.
04:44
You know, she's a smart, very cut creature, a primate as well,
114
284260
3000
È un primate, una creatura intelligente e abile,
04:47
but she lacks all the stuff we think might be messing us up.
115
287260
2000
ma le manca tutto ciò che pensiamo ci induca in errore.
04:49
So she's the perfect test case.
116
289260
2000
È quindi il "paziente di controllo" perfetto.
04:51
What if we put Holly into the same context as humans?
117
291260
3000
Che succederebbe, mettendo Holly negli stessi contesti degli umani?
04:54
Does she make the same mistakes as us?
118
294260
2000
Farebbe i nostri stessi errori?
04:56
Does she not learn from them? And so on.
119
296260
2000
Non imparerebbe da essi? E così via.
04:58
And so this is the kind of thing we decided to do.
120
298260
2000
Decidemmo di chiedercelo, qualche anno fa.
05:00
My students and I got very excited about this a few years ago.
121
300260
2000
Io ed i miei studenti eravamo entusiasti.
05:02
We said, all right, let's, you know, throw so problems at Holly,
122
302260
2000
L'idea era: mettiamo Holly di fronte
05:04
see if she messes these things up.
123
304260
2000
a qualche problema, e vediamo se cade in errore.
05:06
First problem is just, well, where should we start?
124
306260
3000
Ma il primo problema fu: da dove partiamo?
05:09
Because, you know, it's great for us, but bad for humans.
125
309260
2000
Un bene per noi, ma un male per gli umani, è che
05:11
We make a lot of mistakes in a lot of different contexts.
126
311260
2000
facciamo molti errori in molti contesti diversi.
05:13
You know, where are we actually going to start with this?
127
313260
2000
Da dove cominciare la nostra analisi, dunque?
05:15
And because we started this work around the time of the financial collapse,
128
315260
3000
E siccome abbiamo iniziato questo lavoro durante il collasso finanziario,
05:18
around the time when foreclosures were hitting the news,
129
318260
2000
quando i pignoramenti riempivano i titoli dei giornali,
05:20
we said, hhmm, maybe we should
130
320260
2000
ci siamo detti: mmhh, forse dovremmo
05:22
actually start in the financial domain.
131
322260
2000
cominciare dal settore finanziario.
05:24
Maybe we should look at monkey's economic decisions
132
324260
3000
Forse dovremmo osservare le decisioni economiche delle scimmie
05:27
and try to see if they do the same kinds of dumb things that we do.
133
327260
3000
e provare a vedere se fanno le stesse cose stupide che facciamo noi.
05:30
Of course, that's when we hit a sort second problem --
134
330260
2000
A quel punto, naturalmente, ci imbattemmo in un secondo problema,
05:32
a little bit more methodological --
135
332260
2000
di tipo metodologico:
05:34
which is that, maybe you guys don't know,
136
334260
2000
forse non lo sapevate,
05:36
but monkeys don't actually use money. I know, you haven't met them.
137
336260
3000
ma le scimmie non usano denaro. Lo so, non le avete mai incontrate.
05:39
But this is why, you know, they're not in the queue behind you
138
339260
2000
Ma è per questo che non le trovate in coda
05:41
at the grocery store or the ATM -- you know, they don't do this stuff.
139
341260
3000
dal droghiere o al Bancomat -- non le fanno, queste cose.
05:44
So now we faced, you know, a little bit of a problem here.
140
344260
3000
Ci trovammo dunque ad affrontare un problema:
05:47
How are we actually going to ask monkeys about money
141
347260
2000
come studiamo il comportamento finanziario
05:49
if they don't actually use it?
142
349260
2000
delle scimmie, se loro non usano denaro?
05:51
So we said, well, maybe we should just, actually just suck it up
143
351260
2000
Ci siamo detti: "Beh, forse dovremmo accettarlo
05:53
and teach monkeys how to use money.
144
353260
2000
ed insegnare alle scimmie come si usa il denaro."
05:55
So that's just what we did.
145
355260
2000
Ed è proprio ciò che abbiamo fatto.
05:57
What you're looking at over here is actually the first unit that I know of
146
357260
3000
Quella che vedete è la prima unità che io conosca
06:00
of non-human currency.
147
360260
2000
di valuta non-umana.
06:02
We weren't very creative at the time we started these studies,
148
362260
2000
Non eravamo molto creativi, all'inizio,
06:04
so we just called it a token.
149
364260
2000
quindi l'abbiamo chiamato semplicemente un gettone.
06:06
But this is the unit of currency that we've taught our monkeys at Yale
150
366260
3000
Ma è l'unità di conto che le nostre scimmie di Yale hanno imparato
06:09
to actually use with humans,
151
369260
2000
a scambiare con gli umani,
06:11
to actually buy different pieces of food.
152
371260
3000
per acquistare diverse razioni di cibo.
06:14
It doesn't look like much -- in fact, it isn't like much.
153
374260
2000
Non ha un aspetto particolare -- in effetti, non è niente di particolare.
06:16
Like most of our money, it's just a piece of metal.
154
376260
2000
Come la maggior parte del nostro denaro, è solo un pezzo di metallo.
06:18
As those of you who've taken currencies home from your trip know,
155
378260
3000
Come sanno quelli di voi che riportano valuta straniera a casa,
06:21
once you get home, it's actually pretty useless.
156
381260
2000
dopo un viaggio all'estero, in sé è inutile.
06:23
It was useless to the monkeys at first
157
383260
2000
Inizialmente, anche per le scimmie era inutile,
06:25
before they realized what they could do with it.
158
385260
2000
prima che capissero cosa potevano farci.
06:27
When we first gave it to them in their enclosures,
159
387260
2000
La prima volta che le abbiamo date loro,
06:29
they actually kind of picked them up, looked at them.
160
389260
2000
nelle loro recinzioni, le presero, le osservarono...
06:31
They were these kind of weird things.
161
391260
2000
Sembravano cose bizzarre, per loro.
06:33
But very quickly, the monkeys realized
162
393260
2000
Ma capirono molto in fretta
06:35
that they could actually hand these tokens over
163
395260
2000
che potevano scambiare questi gettoni
06:37
to different humans in the lab for some food.
164
397260
3000
ai vari umani presenti in laboratorio, in cambio di un po' di cibo.
06:40
And so you see one of our monkeys, Mayday, up here doing this.
165
400260
2000
Vedete dunque una delle nostre scimmie, Mayday, intenta a farlo.
06:42
This is A and B are kind of the points where she's sort of a little bit
166
402260
3000
Nella foto A e B, Mayday è per così dire un po'
06:45
curious about these things -- doesn't know.
167
405260
2000
curiosa -- non sa.
06:47
There's this waiting hand from a human experimenter,
168
407260
2000
C'è questa mano in attesa di un ricercatore umano,
06:49
and Mayday quickly figures out, apparently the human wants this.
169
409260
3000
e Mayday capisce in fretta che evidentemente l'umano la vuole.
06:52
Hands it over, and then gets some food.
170
412260
2000
Allunga la moneta, ed ottiene un po' di cibo.
06:54
It turns out not just Mayday, all of our monkeys get good
171
414260
2000
E non solo Mayday, ma tutte le nostre scimmie imparano bene
06:56
at trading tokens with human salesman.
172
416260
2000
a scambiare denaro con venditori umani.
06:58
So here's just a quick video of what this looks like.
173
418260
2000
Ecco un rapido video di come funziona la cosa.
07:00
Here's Mayday. She's going to be trading a token for some food
174
420260
3000
Ecco Mayday. Sta per scambiare una moneta con del cibo,
07:03
and waiting happily and getting her food.
175
423260
3000
[poi] aspetta con gioia, e ottiene il cibo.
07:06
Here's Felix, I think. He's our alpha male; he's a kind of big guy.
176
426260
2000
Ecco Felix, mi pare. È grande, è il nostro maschio alfa.
07:08
But he too waits patiently, gets his food and goes on.
177
428260
3000
Ma anche lui aspetta pazientemente, prende il suo cibo e se ne va.
07:11
So the monkeys get really good at this.
178
431260
2000
Le scimmie, dunque, diventano molto brave
07:13
They're surprisingly good at this with very little training.
179
433260
3000
a fare queste cose, anche con un training minimo.
07:16
We just allowed them to pick this up on their own.
180
436260
2000
Abbiamo semplicemente lasciato che imparassero da sole.
07:18
The question is: is this anything like human money?
181
438260
2000
Ma ha qualcosa a che vedere con il denaro umano?
07:20
Is this a market at all,
182
440260
2000
È un mercato vero e proprio,
07:22
or did we just do a weird psychologist's trick
183
442260
2000
o abbiamo solo creato un bizzarro trucco psicologico,
07:24
by getting monkeys to do something,
184
444260
2000
facendo fare alle scimmie una cosa che
07:26
looking smart, but not really being smart.
185
446260
2000
sembra intelligente, ma non lo è?
07:28
And so we said, well, what would the monkeys spontaneously do
186
448260
3000
[Per saperlo], ci siamo chiesti: cosa farebbero, spontaneamente, le scimmie
07:31
if this was really their currency, if they were really using it like money?
187
451260
3000
se questa fosse davvero la loro valuta, se davvero la usassero come denaro?
07:34
Well, you might actually imagine them
188
454260
2000
Potreste immaginarvi che facciano
07:36
to do all the kinds of smart things
189
456260
2000
tutti i tipi di cose intelligenti
07:38
that humans do when they start exchanging money with each other.
190
458260
3000
che gli umani fanno quando iniziano a scambiarsi denaro l'un l'altro.
07:41
You might have them start paying attention to price,
191
461260
3000
Potrebbero iniziare a fare attenzione ai prezzi,
07:44
paying attention to how much they buy --
192
464260
2000
a quante cose comprano--
07:46
sort of keeping track of their monkey token, as it were.
193
466260
3000
spendendo il loro gettone oculatamente, come fosse una vera moneta.
07:49
Do the monkeys do anything like this?
194
469260
2000
Ci chiedemmo se le scimmie fanno cose del genere,
07:51
And so our monkey marketplace was born.
195
471260
3000
e nacque così il nostro "mercato delle scimmie".
07:54
The way this works is that
196
474260
2000
Funziona così: normalmente,
07:56
our monkeys normally live in a kind of big zoo social enclosure.
197
476260
3000
le nostre scimmie vivono in una specie di grande recinzione comune.
07:59
When they get a hankering for some treats,
198
479260
2000
Quando sentono il desiderio di comprare cibo,
08:01
we actually allowed them a way out
199
481260
2000
abbiamo creato una via d'uscita che sbuca in uno
08:03
into a little smaller enclosure where they could enter the market.
200
483260
2000
spazio più piccolo, dove possono fare scambi.
08:05
Upon entering the market --
201
485260
2000
Quando entrano nel mercato -- che in effetti
08:07
it was actually a much more fun market for the monkeys than most human markets
202
487260
2000
diverte più loro che la maggior parte di noi
08:09
because, as the monkeys entered the door of the market,
203
489260
3000
perché, non appena le scimmie varcavano la porta del mercato,
08:12
a human would give them a big wallet full of tokens
204
492260
2000
un umano dava loro un gruzzolo di monete
08:14
so they could actually trade the tokens
205
494260
2000
così che potessero scambiarle
08:16
with one of these two guys here --
206
496260
2000
con uno di questi due sperimentatori,
08:18
two different possible human salesmen
207
498260
2000
due possibili "venditori" differenti
08:20
that they could actually buy stuff from.
208
500260
2000
da cui potevano acquistare cose.
08:22
The salesmen were students from my lab.
209
502260
2000
I "venditori" erano studenti del mio laboratorio.
08:24
They dressed differently; they were different people.
210
504260
2000
Erano persone differenti, vestite in modo differente.
08:26
And over time, they did basically the same thing
211
506260
3000
E nel corso del tempo, ripeterono la stessa operazione,
08:29
so the monkeys could learn, you know,
212
509260
2000
così che le scimmie potessero imparare
08:31
who sold what at what price -- you know, who was reliable, who wasn't, and so on.
213
511260
3000
chi vendeva cosa a quale prezzo -- chi era affidabile, chi no, eccetera.
08:34
And you can see that each of the experimenters
214
514260
2000
E potete vedere come ciascun sperimentatore
08:36
is actually holding up a little, yellow food dish.
215
516260
3000
tenga in mano un piccolo piatto giallo, contenente
08:39
and that's what the monkey can for a single token.
216
519260
2000
quello che la scimmia può comprare per una moneta.
08:41
So everything costs one token,
217
521260
2000
Tutto costa una moneta, dunque,
08:43
but as you can see, sometimes tokens buy more than others,
218
523260
2000
ma come potete vedere, in alcuni casi le monete comprano più cibo,
08:45
sometimes more grapes than others.
219
525260
2000
più uva, che in altri casi.
08:47
So I'll show you a quick video of what this marketplace actually looks like.
220
527260
3000
Vi mostro un piccolo filmato su come funziona questo mercato.
08:50
Here's a monkey-eye-view. Monkeys are shorter, so it's a little short.
221
530260
3000
Ecco il punto di vista di una scimmia. È in basso perché le scimmie sono più basse.
08:53
But here's Honey.
222
533260
2000
Ma ecco Honey.
08:55
She's waiting for the market to open a little impatiently.
223
535260
2000
Sta aspettando con impazienza che il mercato apra.
08:57
All of a sudden the market opens. Here's her choice: one grapes or two grapes.
224
537260
3000
All'improvviso il mercato si apre. Ecco la sua scelta: un acino o due acini.
09:00
You can see Honey, very good market economist,
225
540260
2000
Vedete come Honey, da brava economista,
09:02
goes with the guy who gives more.
226
542260
3000
scambia con chi le dà di più. Potrebbe insegnare un paio
09:05
She could teach our financial advisers a few things or two.
227
545260
2000
di cosette, ai nostri consulenti finanziari.
09:07
So not just Honey,
228
547260
2000
E non solo Honey,
09:09
most of the monkeys went with guys who had more.
229
549260
3000
ma la maggior parte delle scimmie scambiano con chi dà loro di più.
09:12
Most of the monkeys went with guys who had better food.
230
552260
2000
E con chi dà loro cibo migliore. Introducendo
09:14
When we introduced sales, we saw the monkeys paid attention to that.
231
554260
3000
le vendite, notammo che le scimmie fanno attenzione a queste differenze.
09:17
They really cared about their monkey token dollar.
232
557260
3000
Si preoccupano davvero, del loro dollaro.
09:20
The more surprising thing was that when we collaborated with economists
233
560260
3000
La cosa più sorprendente fu che quando collaborammo con degli economisti
09:23
to actually look at the monkeys' data using economic tools,
234
563260
3000
per osservare i dati delle scimmie con strumenti economici,
09:26
they basically matched, not just qualitatively,
235
566260
3000
questi dati sostanzialmente coincidevano, non solo qualitativamente,
09:29
but quantitatively with what we saw
236
569260
2000
ma quantitativamente, con quello che abbiamo visto
09:31
humans doing in a real market.
237
571260
2000
fare dagli umani in un vero mercato.
09:33
So much so that, if you saw the monkeys' numbers,
238
573260
2000
Coincidevano a tal punto che i numeri delle scimmie
09:35
you couldn't tell whether they came from a monkey or a human in the same market.
239
575260
3000
erano indistinguibili dai dati umani, a parità di condizioni.
09:38
And what we'd really thought we'd done
240
578260
2000
Pensavamo dunque
09:40
is like we'd actually introduced something
241
580260
2000
di aver introdotto un qualcosa
09:42
that, at least for the monkeys and us,
242
582260
2000
che, almeno per le scimmie e noi,
09:44
works like a real financial currency.
243
584260
2000
funziona come una vera valuta finanziaria.
09:46
Question is: do the monkeys start messing up in the same ways we do?
244
586260
3000
La domanda è: le scimmie cadono in errore allo stesso modo nostro?
09:49
Well, we already saw anecdotally a couple of signs that they might.
245
589260
3000
Beh, abbiamo già osservato un paio di cose che ci portano a pensare di sì.
09:52
One thing we never saw in the monkey marketplace
246
592260
2000
Non abbiamo mai visto, nel mercato delle scimmie,
09:54
was any evidence of saving --
247
594260
2000
alcuna forma di risparmio,
09:56
you know, just like our own species.
248
596260
2000
come invece facciamo noi.
09:58
The monkeys entered the market, spent their entire budget
249
598260
2000
Le scimmie entravano nel mercato, spendevano tutto il loro budget
10:00
and then went back to everyone else.
250
600260
2000
e poi tornavano dalle altre scimmie.
10:02
The other thing we also spontaneously saw,
251
602260
2000
L'altra cosa, piuttosto imbarazzante,
10:04
embarrassingly enough,
252
604260
2000
che abbiamo osservato
10:06
is spontaneous evidence of larceny.
253
606260
2000
è stata la proliferazione spontanea dei furti.
10:08
The monkeys would rip-off the tokens at every available opportunity --
254
608260
3000
Le scimmie rubavano le monete ogni volta che potevano
10:11
from each other, often from us --
255
611260
2000
-- l'un l'altra, e spesso a noi --
10:13
you know, things we didn't necessarily think we were introducing,
256
613260
2000
cose queste che non pensavamo di causare,
10:15
but things we spontaneously saw.
257
615260
2000
ma che abbiamo visto emergere spontaneamente.
10:17
So we said, this looks bad.
258
617260
2000
Ci siamo detti: "Questo è un male.
10:19
Can we actually see if the monkeys
259
619260
2000
Perché non vediamo se le scimmie
10:21
are doing exactly the same dumb things as humans do?
260
621260
3000
fanno esattamente le stesse stupidaggini degli umani?"
10:24
One possibility is just kind of let
261
624260
2000
Una possibilità è quella di "lasciar fare"
10:26
the monkey financial system play out,
262
626260
2000
il sistema finanziario delle scimmie, vedendo
10:28
you know, see if they start calling us for bailouts in a few years.
263
628260
2000
se tra qualche anno ci chiederanno di salvarle.
10:30
We were a little impatient so we wanted
264
630260
2000
Ma eravamo impazienti, e volevamo
10:32
to sort of speed things up a bit.
265
632260
2000
accelerare un po' le cose.
10:34
So we said, let's actually give the monkeys
266
634260
2000
Ci siamo così detti: "Mettiamo le scimmie
10:36
the same kinds of problems
267
636260
2000
nelle stesse situazioni
10:38
that humans tend to get wrong
268
638260
2000
in cui gli umani tendono a sbagliare
10:40
in certain kinds of economic challenges,
269
640260
2000
certi test economici,
10:42
or certain kinds of economic experiments.
270
642260
2000
o certi esperimenti economici."
10:44
And so, since the best way to see how people go wrong
271
644260
3000
E siccome il miglior modo di vedere come la gente sbaglia
10:47
is to actually do it yourself,
272
647260
2000
è quello di sbagliare voi stessi,
10:49
I'm going to give you guys a quick experiment
273
649260
2000
sto per sottoporvi ad un rapido e illuminante
10:51
to sort of watch your own financial intuitions in action.
274
651260
2000
esperimento sulle vostre convinzioni finanziarie.
10:53
So imagine that right now
275
653260
2000
Immaginate che proprio ora
10:55
I handed each and every one of you
276
655260
2000
dia a ciascuno di voi
10:57
a thousand U.S. dollars -- so 10 crisp hundred dollar bills.
277
657260
3000
mille dollari americani -- 10 bigliettoni da cento.
11:00
Take these, put it in your wallet
278
660260
2000
Li prendete, li mettete nel vostro portafoglio
11:02
and spend a second thinking about what you're going to do with it.
279
662260
2000
e restate un secondo a pensare cosa farci.
11:04
Because it's yours now; you can buy whatever you want.
280
664260
2000
Sono vostri, ora. Potete comprarci quello che volete.
11:06
Donate it, take it, and so on.
281
666260
2000
Potete donarli, tenerveli, così via.
11:08
Sounds great, but you get one more choice to earn a little bit more money.
282
668260
3000
Grandioso. Ma c'è una possibilità di guadagnare ancora più denaro.
11:11
And here's your choice: you can either be risky,
283
671260
3000
Potete scegliere di assumervi un rischio,
11:14
in which case I'm going to flip one of these monkey tokens.
284
674260
2000
nel qual caso lancerò uno di questi gettoni in aria,
11:16
If it comes up heads, you're going to get a thousand dollars more.
285
676260
2000
e se esce testa guadagnerete 1000 dollari in più,
11:18
If it comes up tails, you get nothing.
286
678260
2000
se invece esce coda, non ottenete nulla.
11:20
So it's a chance to get more, but it's pretty risky.
287
680260
3000
Avete una possibilità di guadagnare di più, dunque, ma è piuttosto rischiosa.
11:23
Your other option is a bit safe. Your just going to get some money for sure.
288
683260
3000
L'altra scelta è piuttosto sicura. Sono soldi sicuri.
11:26
I'm just going to give you 500 bucks.
289
686260
2000
Vi dò altri 500 dollari.
11:28
You can stick it in your wallet and use it immediately.
290
688260
3000
Potete metterli nel portafoglio e usarli immediatamente.
11:31
So see what your intuition is here.
291
691260
2000
Ecco le vostre percezioni:
11:33
Most people actually go with the play-it-safe option.
292
693260
3000
la maggior parte delle persone sceglie di giocare sicuro.
11:36
Most people say, why should I be risky when I can get 1,500 dollars for sure?
293
696260
3000
Si dicono: "Perché rischiare, se posso guadagnare 500 dollari sicuri?
11:39
This seems like a good bet. I'm going to go with that.
294
699260
2000
Sembra una buona scelta. Farò così."
11:41
You might say, eh, that's not really irrational.
295
701260
2000
Potreste dire, ora: "Ehi, questo non è tanto irrazionale!".
11:43
People are a little risk-averse. So what?
296
703260
2000
Le persone sono avverse al rischio. Qual è
11:45
Well, the "so what?" comes when start thinking
297
705260
2000
il punto? Il punto si capisce quando si riformula
11:47
about the same problem
298
707260
2000
lo stesso problema,
11:49
set up just a little bit differently.
299
709260
2000
impostandolo però in modo diverso.
11:51
So now imagine that I give each and every one of you
300
711260
2000
Immaginate ora che dia a ciascuno di voi
11:53
2,000 dollars -- 20 crisp hundred dollar bills.
301
713260
3000
2,000 dollari -- 20 bigliettoni da cento dollari.
11:56
Now you can buy double to stuff you were going to get before.
302
716260
2000
Potete comprarci il doppio della roba che potevate permettervi prima.
11:58
Think about how you'd feel sticking it in your wallet.
303
718260
2000
Pensate all'effetto che farebbe, nel vostro portafoglio.
12:00
And now imagine that I have you make another choice
304
720260
2000
E immaginate ora che io vi dia un'altra scelta.
12:02
But this time, it's a little bit worse.
305
722260
2000
Questa volta, però, le cose vanno peggio:
12:04
Now, you're going to be deciding how you're going to lose money,
306
724260
3000
dovete infatti decidere quanto denaro perdere, e come.
12:07
but you're going to get the same choice.
307
727260
2000
Le possibilità di scelta sono le stesse:
12:09
You can either take a risky loss --
308
729260
2000
potete tentare una perdita rischiosa,
12:11
so I'll flip a coin. If it comes up heads, you're going to actually lose a lot.
309
731260
3000
e in tal caso lancerò una moneta. Se esce testa, perderete molto,
12:14
If it comes up tails, you lose nothing, you're fine, get to keep the whole thing --
310
734260
3000
ma se esce coda, non perdete nulla, va bene così e vi tenete tutto.
12:17
or you could play it safe, which means you have to reach back into your wallet
311
737260
3000
Oppure potete giocare sicuro, che significa prendere il portafoglio
12:20
and give me five of those $100 bills, for certain.
312
740260
3000
e darmi semplicemente cinque biglietti da cento.
12:23
And I'm seeing a lot of furrowed brows out there.
313
743260
3000
Vedo già molti sguardi corrucciati.
12:26
So maybe you're having the same intuitions
314
746260
2000
Forse avete le stesse percezioni
12:28
as the subjects that were actually tested in this,
315
748260
2000
dei soggetti sottoposti al test:
12:30
which is when presented with these options,
316
750260
2000
di fronte a queste scelte,
12:32
people don't choose to play it safe.
317
752260
2000
le persone non scelgono di giocare sicuro.
12:34
They actually tend to go a little risky.
318
754260
2000
Tendono ad assumersi qualche rischio.
12:36
The reason this is irrational is that we've given people in both situations
319
756260
3000
Questo è irrazionale, perché le persone di entrambi gli esperimenti
12:39
the same choice.
320
759260
2000
avevano le stesse scelte:
12:41
It's a 50/50 shot of a thousand or 2,000,
321
761260
3000
50/50 di possibilità di restare con 1000 o 2000 dollari,
12:44
or just 1,500 dollars with certainty.
322
764260
2000
oppure giocare sicuro, e finire con 1500 dollari.
12:46
But people's intuitions about how much risk to take
323
766260
3000
Ma le percezioni delle persone su quanti rischi assumersi
12:49
varies depending on where they started with.
324
769260
2000
variano a seconda delle condizioni di partenza.
12:51
So what's going on?
325
771260
2000
Cosa sta succedendo?
12:53
Well, it turns out that this seems to be the result
326
773260
2000
Beh, sembra che questo sia il risultato
12:55
of at least two biases that we have at the psychological level.
327
775260
3000
di almeno due distorsioni che subiamo a livello psicologico.
12:58
One is that we have a really hard time thinking in absolute terms.
328
778260
3000
Una è che facciamo molta fatica a pensare in termini assoluti.
13:01
You really have to do work to figure out,
329
781260
2000
Devi fare uno sforzo per capire che,
13:03
well, one option's a thousand, 2,000;
330
783260
2000
in un caso sono o mille o duemila dollari;
13:05
one is 1,500.
331
785260
2000
nell'altro, sicuramente 1500 dollari.
13:07
Instead, we find it very easy to think in very relative terms
332
787260
3000
Troviamo invece molto semplice pensare in termini relativi,
13:10
as options change from one time to another.
333
790260
3000
quando le scelte cambiano da un contesto all'altro.
13:13
So we think of things as, "Oh, I'm going to get more," or "Oh, I'm going to get less."
334
793260
3000
Pensiamo a cose come: "Guadagnerò di più," oppure "Guadagnerò di meno."
13:16
This is all well and good, except that
335
796260
2000
Il che va bene, se non fosse che
13:18
changes in different directions
336
798260
2000
spostamenti in direzioni diverse
13:20
actually effect whether or not we think
337
800260
2000
cambiano la nostra opinione
13:22
options are good or not.
338
802260
2000
sulla bontà delle opzioni.
13:24
And this leads to the second bias,
339
804260
2000
E questo porta alla seconda distorsione,
13:26
which economists have called loss aversion.
340
806260
2000
che gli economisti hanno chiamato avversione alla perdita.
13:28
The idea is that we really hate it when things go into the red.
341
808260
3000
L'idea è che proprio non vogliamo perdere.
13:31
We really hate it when we have to lose out on some money.
342
811260
2000
Odiamo l'idea di dover perdere del denaro.
13:33
And this means that sometimes we'll actually
343
813260
2000
E questo significa che a volte
13:35
switch our preferences to avoid this.
344
815260
2000
cambieremo le nostre preferenze, pur di evitarlo.
13:37
What you saw in that last scenario is that
345
817260
2000
Nell'ultimo scenario avete visto come
13:39
subjects get risky
346
819260
2000
i soggetti si assumano dei rischi pur di sfruttare
13:41
because they want the small shot that there won't be any loss.
347
821260
3000
una anche piccola chance di non perdere.
13:44
That means when we're in a risk mindset --
348
824260
2000
Questo significa che, quando percepiamo un rischio --
13:46
excuse me, when we're in a loss mindset,
349
826260
2000
scusate, una perdita,
13:48
we actually become more risky,
350
828260
2000
diventiamo più inclini al rischio,
13:50
which can actually be really worrying.
351
830260
2000
il che può rivelarsi davvero preoccupante.
13:52
These kinds of things play out in lots of bad ways in humans.
352
832260
3000
Questi meccanismi lavorano a nostro grosso discapito.
13:55
They're why stock investors hold onto losing stocks longer --
353
835260
3000
È il motivo per cui molti investitori si tengono azioni in perdita,
13:58
because they're evaluating them in relative terms.
354
838260
2000
perché le valutano in termini relativi.
14:00
They're why people in the housing market refused to sell their house --
355
840260
2000
Ed è il motivo per cui molti immobiliaristi rifiutano
14:02
because they don't want to sell at a loss.
356
842260
2000
di vendere le proprie case, perché non vogliono
14:04
The question we were interested in
357
844260
2000
venderle in perdita. Ci siamo chiesti:
14:06
is whether the monkeys show the same biases.
358
846260
2000
se le scimmie soffrono delle stesse distorsioni,
14:08
If we set up those same scenarios in our little monkey market,
359
848260
3000
ricreando gli stessi scenari nel nostro piccolo mercato delle scimmie,
14:11
would they do the same thing as people?
360
851260
2000
farebbero gli stessi errori delle persone?
14:13
And so this is what we did, we gave the monkeys choices
361
853260
2000
Abbiamo quindi fatto scegliere alle scimmie
14:15
between guys who were safe -- they did the same thing every time --
362
855260
3000
tra i venditori "sicuri" -- che fanno la stessa cosa ogni volta --
14:18
or guys who were risky --
363
858260
2000
e quelli "rischiosi" --
14:20
they did things differently half the time.
364
860260
2000
che in metà dei casi agiscono in modo differente.
14:22
And then we gave them options that were bonuses --
365
862260
2000
Le sottoponemmo a casi di guadagno,
14:24
like you guys did in the first scenario --
366
864260
2000
come è successo a voi nel primo scenario,
14:26
so they actually have a chance more,
367
866260
2000
in cui potevano guadagnare di più,
14:28
or pieces where they were experiencing losses --
368
868260
3000
e a casi di perdita -- in cui cioè si aspettavano
14:31
they actually thought they were going to get more than they really got.
369
871260
2000
di ottenere più di quanto hanno poi ottenuto.
14:33
And so this is what this looks like.
370
873260
2000
Ecco come funziona:
14:35
We introduced the monkeys to two new monkey salesmen.
371
875260
2000
abbiamo messo loro davanti due nuovi "venditori".
14:37
The guy on the left and right both start with one piece of grape,
372
877260
2000
Entrambi i venditori iniziano con un acino d'uva.
14:39
so it looks pretty good.
373
879260
2000
Tutto bene, dunque.
14:41
But they're going to give the monkeys bonuses.
374
881260
2000
Ma ora daranno alla scimmia dei bonus.
14:43
The guy on the left is a safe bonus.
375
883260
2000
Il tipo a sinistra offre un bonus sicuro.
14:45
All the time, he adds one, to give the monkeys two.
376
885260
3000
Ogni volta aggiunge un acino, che così diventano due.
14:48
The guy on the right is actually a risky bonus.
377
888260
2000
Il tipo a destra, invece, offre il bonus rischioso.
14:50
Sometimes the monkeys get no bonus -- so this is a bonus of zero.
378
890260
3000
A volte non dà alla scimmia alcun acino extra,
14:53
Sometimes the monkeys get two extra.
379
893260
3000
a volte gliene dà uno in più,
14:56
For a big bonus, now they get three.
380
896260
2000
e a volte due di più, cioè tre.
14:58
But this is the same choice you guys just faced.
381
898260
2000
La scelta è la stessa che dovevate fare voi:
15:00
Do the monkeys actually want to play it safe
382
900260
3000
le scimmie sceglieranno di "giocare sicuro",
15:03
and then go with the guy who's going to do the same thing on every trial,
383
903260
2000
e quindi scambieranno col tipo che offre sempre lo stesso bonus,
15:05
or do they want to be risky
384
905260
2000
oppure correranno un rischio
15:07
and try to get a risky, but big, bonus,
385
907260
2000
e proveranno ad ottenere un grande bonus
15:09
but risk the possibility of getting no bonus.
386
909260
2000
rischiando però di non averne alcuno?
15:11
People here played it safe.
387
911260
2000
Le persone, in questo caso, giocano sicuro.
15:13
Turns out, the monkeys play it safe too.
388
913260
2000
E, si è scoperto, anche le scimmie.
15:15
Qualitatively and quantitatively,
389
915260
2000
Qualitativamente e quantitativamente,
15:17
they choose exactly the same way as people,
390
917260
2000
scelgono, se sottoposte
15:19
when tested in the same thing.
391
919260
2000
allo stesso test, come gli umani.
15:21
You might say, well, maybe the monkeys just don't like risk.
392
921260
2000
Potreste pensare che non amino il rischio,
15:23
Maybe we should see how they do with losses.
393
923260
2000
ma prima bisogna vedere come affrontano
15:25
And so we ran a second version of this.
394
925260
2000
le perdite. Perciò abbiamo eseguito una seconda versione del test.
15:27
Now, the monkeys meet two guys
395
927260
2000
Le scimmie, ora, incontrano due venditori
15:29
who aren't giving them bonuses;
396
929260
2000
che non danno loro dei bonus;
15:31
they're actually giving them less than they expect.
397
931260
2000
in realtà, danno loro meno di quanto si aspettano.
15:33
So they look like they're starting out with a big amount.
398
933260
2000
Sembra che inizino con una grande quantità.
15:35
These are three grapes; the monkey's really psyched for this.
399
935260
2000
Sono tre acini; la scimmia già freme.
15:37
But now they learn these guys are going to give them less than they expect.
400
937260
3000
Ma poi capiscono che riceveranno meno di quanto si aspettano.
15:40
They guy on the left is a safe loss.
401
940260
2000
Il tipo a sinistra è una "perdita sicura".
15:42
Every single time, he's going to take one of these away
402
942260
3000
A ogni vendita, toglie sempre un solo acino
15:45
and give the monkeys just two.
403
945260
2000
e ne dà alla scimmia solo due.
15:47
the guy on the right is the risky loss.
404
947260
2000
Il tipo a destra, invece, è una perdita richiosa.
15:49
Sometimes he gives no loss, so the monkeys are really psyched,
405
949260
3000
A volte non dà alcuna perdita, e la scimmia salta di gioia;
15:52
but sometimes he actually gives a big loss,
406
952260
2000
a volte, invece, le infligge una grossa perdita,
15:54
taking away two to give the monkeys only one.
407
954260
2000
togliendo due acini, e dandone alla scimmia soltanto uno.
15:56
And so what do the monkeys do?
408
956260
2000
Cosa fanno le scimmie?
15:58
Again, same choice; they can play it safe
409
958260
2000
La scelta è la stessa: possono giocare sicuro,
16:00
for always getting two grapes every single time,
410
960260
3000
prendendo due soli acini ogni volta,
16:03
or they can take a risky bet and choose between one and three.
411
963260
3000
o scegliere di rischiare fra uno e tre.
16:06
The remarkable thing to us is that, when you give monkeys this choice,
412
966260
3000
La cosa per noi degna di nota è che, dando alle scimmie questa scelta,
16:09
they do the same irrational thing that people do.
413
969260
2000
fanno le stesse cose irrazionali che facciamo noi.
16:11
They actually become more risky
414
971260
2000
La loro propensione al rischio aumenta
16:13
depending on how the experimenters started.
415
973260
3000
a seconda delle condizioni di partenza.
16:16
This is crazy because it suggests that the monkeys too
416
976260
2000
È incredibile, perché suggerisce che anche loro
16:18
are evaluating things in relative terms
417
978260
2000
valutano le cose in termini relativi
16:20
and actually treating losses differently than they treat gains.
418
980260
3000
e trattano le vincite in modo diverso dalle perdite.
16:23
So what does all of this mean?
419
983260
2000
Cosa significa tutto questo?
16:25
Well, what we've shown is that, first of all,
420
985260
2000
Tanto per cominciare, ci dimostra che
16:27
we can actually give the monkeys a financial currency,
421
987260
2000
dotando le scimmie di una valuta finanziaria,
16:29
and they do very similar things with it.
422
989260
2000
si comportano in modo molto simile a noi. Fanno
16:31
They do some of the smart things we do,
423
991260
2000
alcune delle cose intelligenti che facciamo noi,
16:33
some of the kind of not so nice things we do,
424
993260
2000
alcune delle cose condannabili che facciamo noi,
16:35
like steal it and so on.
425
995260
2000
come rubarle, e così via.
16:37
But they also do some of the irrational things we do.
426
997260
2000
E ci somigliamo anche in certe scelte irrazionali.
16:39
They systematically get things wrong
427
999260
2000
Si sbagliano sistematicamente,
16:41
and in the same ways that we do.
428
1001260
2000
e negli stessi modi in cui ci sbagliamo noi.
16:43
This is the first take-home message of the Talk,
429
1003260
2000
Questo è dunque il primo messaggio di questo talk:
16:45
which is that if you saw the beginning of this and you thought,
430
1005260
2000
se avete sentito l'inizio del talk e vi siete detti:
16:47
oh, I'm totally going to go home and hire a capuchin monkey financial adviser.
431
1007260
2000
"Voglio assumere un Cebus Apella come consulente.
16:49
They're way cuter than the one at ... you know --
432
1009260
2000
Sono molto più intelligenti di... (voi sapete chi)",
16:51
Don't do that; they're probably going to be just as dumb
433
1011260
2000
non fatelo! Probabilmente, si rivelerebbero
16:53
as the human one you already have.
434
1013260
3000
tanto stupide quanto l'umano con cui già lavorate.
16:56
So, you know, a little bad -- Sorry, sorry, sorry.
435
1016260
2000
Una piccola cattiveria, dunque -- scusate, scusate.
16:58
A little bad for monkey investors.
436
1018260
2000
Una piccola cattiveria per gli investitori scimmie.
17:00
But of course, you know, the reason you're laughing is bad for humans too.
437
1020260
3000
Ma la ragione per cui state ridendo è triste anche per gli umani.
17:03
Because we've answered the question we started out with.
438
1023260
3000
Perché abbiamo risposto alla domanda con cui siamo partiti.
17:06
We wanted to know where these kinds of errors came from.
439
1026260
2000
Volevamo sapere da dove venissero questi errori.
17:08
And we started with the hope that maybe we can
440
1028260
2000
Abbiamo iniziato con la speranza che forse possiamo
17:10
sort of tweak our financial institutions,
441
1030260
2000
aggiustare le nostre istituzioni finanziarie,
17:12
tweak our technologies to make ourselves better.
442
1032260
3000
e le nostre tecnologie, per migliorarci. Ma abbiamo imparato
17:15
But what we've learn is that these biases might be a deeper part of us than that.
443
1035260
3000
che queste distorsioni potrebbero appartenerci più a fondo di così.
17:18
In fact, they might be due to the very nature
444
1038260
2000
In effetti, potrebbero essere dovute alla natura
17:20
of our evolutionary history.
445
1040260
2000
della nostra storia evolutiva.
17:22
You know, maybe it's not just humans
446
1042260
2000
Forse il cappello da asino non lo meritano
17:24
at the right side of this chain that's duncey.
447
1044260
2000
solo gli umani, all'estremità destra della catena.
17:26
Maybe it's sort of duncey all the way back.
448
1046260
2000
Forse sono stupide anche tutte le altre creature.
17:28
And this, if we believe the capuchin monkey results,
449
1048260
3000
E questo, se crediamo ai risultati su queste scimmie,
17:31
means that these duncey strategies
450
1051260
2000
significa che queste strategie stupide
17:33
might be 35 million years old.
451
1053260
2000
potrebbero essere vecchie di 35 milioni di anni.
17:35
That's a long time for a strategy
452
1055260
2000
È un tempo lungo, perché una strategia
17:37
to potentially get changed around -- really, really old.
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1057260
3000
venga potenzialmente superata -- molto, molto lungo.
17:40
What do we know about other old strategies like this?
454
1060260
2000
Cosa sappiamo di altre strategie ancestrali come questa?
17:42
Well, one thing we know is that they tend to be really hard to overcome.
455
1062260
3000
Beh, sappiamo che tendono a diventare molto difficili da superare.
17:45
You know, think of our evolutionary predilection
456
1065260
2000
Pensate alle vostre preferenze evolutive
17:47
for eating sweet things, fatty things like cheesecake.
457
1067260
3000
per i cibi dolci e grassi, come la cheesecake.
17:50
You can't just shut that off.
458
1070260
2000
Non potete rinunciarci e basta.
17:52
You can't just look at the dessert cart as say, "No, no, no. That looks disgusting to me."
459
1072260
3000
Non potete guardare semplicemente la lista e dire: "No, no, no. Mi disgusta."
17:55
We're just built differently.
460
1075260
2000
Siamo semplicemente fatti in un altro modo.
17:57
We're going to perceive it as a good thing to go after.
461
1077260
2000
La percepiamo come una cosa buona da ottenere.
17:59
My guess is that the same thing is going to be true
462
1079260
2000
Suppongo che lo stesso valga
18:01
when humans are perceiving
463
1081260
2000
quando gli umani valutano
18:03
different financial decisions.
464
1083260
2000
decisioni finanziarie diverse.
18:05
When you're watching your stocks plummet into the red,
465
1085260
2000
Quando guardate le vostre azioni precipitare,
18:07
when you're watching your house price go down,
466
1087260
2000
quando guardate il prezzo della vostra casa scendere,
18:09
you're not going to be able to see that
467
1089260
2000
non riuscite a vedere le cose in termini diversi
18:11
in anything but old evolutionary terms.
468
1091260
2000
da quelli evolutivi.
18:13
This means that the biases
469
1093260
2000
Questo significa che le distorsioni
18:15
that lead investors to do badly,
470
1095260
2000
che portano gli investitori ad agire male,
18:17
that lead to the foreclosure crisis
471
1097260
2000
che portano alle crisi dei mutui,
18:19
are going to be really hard to overcome.
472
1099260
2000
saranno molto difficili da superare.
18:21
So that's the bad news. The question is: is there any good news?
473
1101260
2000
E queste sono cattive notizie. E le buone
18:23
I'm supposed to be up here telling you the good news.
474
1103260
2000
notizie che vi aspettavate?
18:25
Well, the good news, I think,
475
1105260
2000
Beh, la buona notizia, trovo,
18:27
is what I started with at the beginning of the Talk,
476
1107260
2000
è quella con cui ho iniziato questo talk:
18:29
which is that humans are not only smart;
477
1109260
2000
gli umani non sono solo intelligenti,
18:31
we're really inspirationally smart
478
1111260
2000
la loro intelligenza è anche fonte d'ispirazione
18:33
to the rest of the animals in the biological kingdom.
479
1113260
3000
per il resto degli animali del regno biologico.
18:36
We're so good at overcoming our biological limitations --
480
1116260
3000
Siamo così bravi a superare le nostre limitazioni biologiche:
18:39
you know, I flew over here in an airplane.
481
1119260
2000
io sono volata qui in aeroplano,
18:41
I didn't have to try to flap my wings.
482
1121260
2000
senza dover sbattere le ali per volare,
18:43
I'm wearing contact lenses now so that I can see all of you.
483
1123260
3000
e indosso lenti a contatto che mi permettono di vedere tutti voi,
18:46
I don't have to rely on my own near-sightedness.
484
1126260
3000
senza che la vista corta possa limitarmi.
18:49
We actually have all of these cases
485
1129260
2000
Sono molti i casi
18:51
where we overcome our biological limitations
486
1131260
3000
in cui superiamo le nostre limitazioni biologiche
18:54
through technology and other means, seemingly pretty easily.
487
1134260
3000
grazie alla tecnologia e ad altri mezzi, con molta apparente semplicità.
18:57
But we have to recognize that we have those limitations.
488
1137260
3000
Ma prima dobbiamo riconoscere di averli, questi limiti.
19:00
And here's the rub.
489
1140260
2000
È quello, il vero ostacolo.
19:02
It was Camus who once said that, "Man is the only species
490
1142260
2000
Camus disse, una volta: "Quella umana è la sola specie
19:04
who refuses to be what he really is."
491
1144260
3000
che rifiuta di essere ciò che è."
19:07
But the irony is that
492
1147260
2000
L'ironia è che,
19:09
it might only be in recognizing our limitations
493
1149260
2000
forse, solo riconoscendo i nostri limiti
19:11
that we can really actually overcome them.
494
1151260
2000
possiamo davvero superarli.
19:13
The hope is that you all will think about your limitations,
495
1153260
3000
La speranza è che tutti voi pensiate ai vostri limiti,
19:16
not necessarily as unovercomable,
496
1156260
3000
non necessariamente come insuperabili,
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but to recognize them, accept them
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1159260
2000
ma che li riconosciate, li accettiate
19:21
and then use the world of design to actually figure them out.
498
1161260
3000
e poi usiate gli strumenti della mente per comprenderli a fondo.
19:24
That might be the only way that we will really be able
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1164260
3000
Potrebbe essere questo l'unico modo di riuscire
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to achieve our own human potential
500
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2000
a realizzare il nostro potenziale umano
19:29
and really be the noble species we hope to all be.
501
1169260
3000
ed essere davvero la specie nobile che tutti noi speriamo di essere.
19:32
Thank you.
502
1172260
2000
Grazie.
19:34
(Applause)
503
1174260
5000
(Applausi)
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