Beware conflicts of interest | Dan Ariely

142,206 views ・ 2011-08-29

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

מתרגם: Ran Amitay מבקר: Ido Dekkers
00:16
So, I was in the hospital for a long time.
0
16260
3000
אז.. הייתי בבית חולים הרבה זמן.
00:19
And a few years after I left, I went back,
1
19260
3000
ואחרי כמה שנים השתחררתי, חזרתי,
00:22
and the chairman of the burn department was very excited to see me --
2
22260
3000
וראש מחלקת כוויות היה נרגש מאוד לראות אותי --
00:25
said, "Dan, I have a fantastic new treatment for you."
3
25260
3000
אמר, "דן, יש לי טיפול חדש ופנטסטי בשבילך."
00:28
I was very excited. I walked with him to his office.
4
28260
2000
התרגשתי מאוד. הלכתי איתו למשרדו.
00:30
And he explained to me that, when I shave,
5
30260
3000
והוא הסביר לי שכשאני מתגלח,
00:33
I have little black dots on the left side of my face where the hair is,
6
33260
3000
יש לי נקודות שחורות קטנות של שיער בצד שמאל של הפנים,
00:36
but on the right side of my face
7
36260
2000
אבל בצד ימין של הפנים
00:38
I was badly burned so I have no hair,
8
38260
2000
נכוויתי קשות אז אין לי שיער
00:40
and this creates lack of symmetry.
9
40260
2000
וזה יוצר חוסר סימטריה
00:42
And what's the brilliant idea he had?
10
42260
2000
ומה הרעיון המבריק שהיה לו?
00:44
He was going to tattoo little black dots
11
44260
2000
הוא רצה לקעקע נקודות שחורות קטנות
00:46
on the right side of my face
12
46260
3000
בצד ימין של הפנים שלי
00:49
and make me look very symmetric.
13
49260
2000
ולגרום לי להראות מאוד סימטרי.
00:51
It sounded interesting. He asked me to go and shave.
14
51260
3000
זה נשמע מעניין. הוא ביקש ממני ללכת להתגלח.
00:54
Let me tell you, this was a strange way to shave,
15
54260
2000
הרשו לי לומר לכם, זאת היתה דרך מוזרה להתגלח,
00:56
because I thought about it
16
56260
2000
בגלל שחשבתי על זה
00:58
and I realized that the way I was shaving then
17
58260
2000
והבנתי שהדרך שבה התגלחתי הפעם
01:00
would be the way I would shave for the rest of my life --
18
60260
2000
תהיה הדרך שבה אתגלח בשארית חיי --
01:02
because I had to keep the width the same.
19
62260
2000
כי הייתי צריך לשמור את הרוחב זהה.
01:04
When I got back to his office,
20
64260
2000
כשחזרתי למשרדו,
01:06
I wasn't really sure.
21
66260
2000
לא הייתי בטוח באמת.
01:08
I said, "Can I see some evidence for this?"
22
68260
2000
אמרתי, "אפשר לראות ראיות לדבר הזה?"
01:10
So he showed me some pictures
23
70260
2000
אז הוא הראה לי כמה תמונות
01:12
of little cheeks with little black dots --
24
72260
2000
של לחיים קטנות עם נקודות שחורות קטנות --
01:14
not very informative.
25
74260
2000
לא מאוד ברור.
01:16
I said, "What happens when I grow older and my hair becomes white?
26
76260
2000
אמרתי, "מה יקרה כשאזדקן והשיער שלי ילבין?
01:18
What would happen then?"
27
78260
2000
מה יקרה אז?"
01:20
"Oh, don't worry about it," he said.
28
80260
2000
"הו, אל תדאג," הוא אמר.
01:22
"We have lasers; we can whiten it out."
29
82260
3000
"יש לנו לייזרים; נוכל להלבין אותו."
01:25
But I was still concerned,
30
85260
2000
אבל עדיין הייתי מוטרד,
01:27
so I said, "You know what, I'm not going to do it."
31
87260
3000
אז אמרתי: "אתה יודע מה, אני לא אעשה את זה."
01:30
And then came one of the biggest guilt trips of my life.
32
90260
4000
ואז החלה רודפת אותי תחושת אשם מהחזקות בחיי.
01:34
This is coming from a Jewish guy, all right, so that means a lot.
33
94260
3000
ואומר את זה יהודי, אז זה אומר הרבה.
01:37
(Laughter)
34
97260
2000
(צחוק)
01:39
And he said, "Dan, what's wrong with you?
35
99260
3000
והוא אמר, "דן, מה הבעיה שלך?
01:42
Do you enjoy looking non-symmetric?
36
102260
2000
אתה נהנה להראות לא סימטרי?
01:44
Do you have some kind of perverted pleasure from this?
37
104260
5000
האם אתה מפיק איזושהי הנאה מעוותת מזה?
01:49
Do women feel pity for you
38
109260
2000
האם נשים מרחמות עליך
01:51
and have sex with you more frequently?"
39
111260
3000
ומקיימות איתך יחסי מין לעיתים יותר תכופות?"
01:54
None of those happened.
40
114260
3000
כלום מאלו לא קרה.
01:58
And this was very surprising to me,
41
118260
2000
וזה הפתיע אותי מאוד,
02:00
because I've gone through many treatments --
42
120260
2000
כי עברתי טיפולים רבים --
02:02
there were many treatments I decided not to do --
43
122260
2000
והרבה טיפולים שהחלטתי לא לעבור --
02:04
and I never got this guilt trip to this extent.
44
124260
2000
ומעולם לא גרמו לי להרגיש רגשות אשם כאלה.
02:06
But I decided not to have this treatment.
45
126260
2000
אבל החלטתי לא לעבור את הטיפול הזה.
02:08
And I went to his deputy and asked him, "What was going on?
46
128260
2000
ופניתי אל סגנו ושאלתי אותו, "מה קרה פה?
02:10
Where was this guilt trip coming from?"
47
130260
2000
מאיפה הגיעו רגשות האשם האלה שהוא ניסה להטיל עליי?"
02:12
And he explained that they have done this procedure on two patients already,
48
132260
4000
והוא הסביר שהם ביצעו את הטיפול הזה כבר על שני חולים,
02:16
and they need the third patient for a paper they were writing.
49
136260
3000
והיו צריכים את השלישי בשביל מאמר שהם כותבים.
02:19
(Laughter)
50
139260
2000
(צחוק)
02:21
Now you probably think that this guy's a schmuck.
51
141260
2000
עכשיו אתם בטח חושבים שהבחור ההוא היה שמוק.
02:23
Right, that's what he seems like.
52
143260
2000
כן, כך זה נראה.
02:25
But let me give you a different perspective on the same story.
53
145260
3000
אבל הרשו לי להציג לכם פרספקטיבה שונה על אותו סיפור.
02:28
A few years ago, I was running some of my own experiments in the lab.
54
148260
3000
לפני כמה שנים, ביצעתי כמה מהניסויים שלי במעבדה.
02:31
And when we run experiments,
55
151260
2000
וכשאנחנו מבצעים ניסויים,
02:33
we usually hope that one group will behave differently than another.
56
153260
3000
אנחנו בד"כ מצפים שקבוצה אחת תתנהג בשונה מהאחרת.
02:36
So we had one group that I hoped their performance would be very high,
57
156260
3000
אז היתה לנו קבוצה אחת שציפיתי שביצועיה יהיו גבוהים מאוד,
02:39
another group that I thought their performance would be very low,
58
159260
3000
קבוצה אחרת שחשבתי שביצועיה יהיו נמוכים מאוד.
02:42
and when I got the results, that's what we got --
59
162260
2000
וכשקיבלתי את התוצאות, זה מה שהיה --
02:44
I was very happy -- aside from one person.
60
164260
3000
הייתי מרוצה מאוד -- חוץ מאיש אחד.
02:47
There was one person in the group
61
167260
2000
היה איש אחד בקבוצה
02:49
that was supposed to have very high performance
62
169260
2000
שהיתה אמורה להיות בעלת ביצועים גבוהים מאוד
02:51
that was actually performing terribly.
63
171260
2000
שהיה למעשה בעל ביצועים איומים.
02:53
And he pulled the whole mean down,
64
173260
2000
והוא משך את כל הממוצע למטה,
02:55
destroying my statistical significance of the test.
65
175260
3000
והרס את המובהקות הסטטיסטית של הניסוי.
02:59
So I looked carefully at this guy.
66
179260
2000
אז בחנתי אותו בקפדנות.
03:01
He was 20-some years older than anybody else in the sample.
67
181260
3000
הוא היה בכ20 שנה יותר מבוגר מכל אחד אחר בדגימה.
03:04
And I remembered that the old and drunken guy
68
184260
2000
ונזכרתי בשיכור הזקן
03:06
came one day to the lab
69
186260
2000
שבא יום אחד למעבדה
03:08
wanting to make some easy cash
70
188260
2000
ורצה להרוויח קצת כסף קל
03:10
and this was the guy.
71
190260
2000
וזה היה אותו איש.
03:12
"Fantastic!" I thought. "Let's throw him out.
72
192260
2000
"פנטסטי!" ישבתי. "בואו נעיף אותו מהניסוי
03:14
Who would ever include a drunken guy in a sample?"
73
194260
3000
מי בכלל יכלול שיכור בניסוי?"
03:17
But a couple of days later,
74
197260
2000
אבל לאחר כמה ימים,
03:19
we thought about it with my students,
75
199260
2000
חשבנו על זה עם הסטודנטים שלי,
03:21
and we said, "What would have happened if this drunken guy was not in that condition?
76
201260
3000
ואמרנו, "מה היה קורה אם השיכור הזה לא היה בתנאים האלה?
03:24
What would have happened if he was in the other group?
77
204260
2000
מה היה קורה אם הוא היה בקבוצה השנייה?
03:26
Would we have thrown him out then?"
78
206260
2000
האם היינו מעיפים אותו מהניסוי אז?"
03:28
We probably wouldn't have looked at the data at all,
79
208260
2000
בטח בכלל לא היינו מסתכלים על הנתונים,
03:30
and if we did look at the data,
80
210260
2000
ואם כן היינו מסתכלים,
03:32
we'd probably have said, "Fantastic! What a smart guy who is performing this low,"
81
212260
3000
בטח היינו אומרים, "פנטסטי! איזה בחור חכם עם ביצועים כ"כ נמוכים,"
03:35
because he would have pulled the mean of the group lower,
82
215260
2000
כי הוא היה מושך את הממוצע של הקבוצה נמוך יותר,
03:37
giving us even stronger statistical results than we could.
83
217260
3000
נותן לנו מובהקות סטטיסטית חזקה אף יותר.
03:41
So we decided not to throw the guy out and to rerun the experiment.
84
221260
3000
אז החלטנו לא להעיף את הבחור ולהריץ את הניסוי מחדש.
03:44
But you know, these stories,
85
224260
3000
אבל אתם יודעים, הסיפורים האלה,
03:47
and lots of other experiments that we've done on conflicts of interest,
86
227260
3000
ועוד ניסויים רבים שערכנו בנושא ניגוד אינטרסים,
03:50
basically kind of bring two points
87
230260
2000
בעיקרון, מחדדים אצלי
03:52
to the foreground for me.
88
232260
2000
שתי נקודות.
03:54
The first one is that in life we encounter many people
89
234260
3000
הראשונה היא שבחיינו אנחנו נתקלים בהרבה אנשים
03:57
who, in some way or another,
90
237260
3000
אשר, בדרך כזו או אחרת,
04:00
try to tattoo our faces.
91
240260
2000
מנסים לקעקע את פנינו.
04:02
They just have the incentives that get them to be blinded to reality
92
242260
3000
פשוט יש להם את התמריצים שגורמים להם להיות עוורים למציאות
04:05
and give us advice that is inherently biased.
93
245260
3000
ולתת לנו עצות מוטות באופן אינהרנטי.
04:08
And I'm sure that it's something that we all recognize,
94
248260
2000
ואני בטוח שזה דבר שכולנו מזהים,
04:10
and we see that it happens.
95
250260
2000
ואנחנו רואים שזה קורה.
04:12
Maybe we don't recognize it every time,
96
252260
2000
אולי אנחנו לא מזהים זאת תמיד,
04:14
but we understand that it happens.
97
254260
2000
אבל אנחנו מבינים שזה קורה.
04:16
The most difficult thing, of course, is to recognize
98
256260
2000
הדבר הקשה ביותר הוא, כמובן, לזהות
04:18
that sometimes we too
99
258260
2000
שלפעמים גם אנחנו
04:20
are blinded by our own incentives.
100
260260
2000
מתעוורים בגלל התמריצים שלנו.
04:22
And that's a much, much more difficult lesson to take into account.
101
262260
3000
וזה לקח שקשה הרבה הרבה יותר לקחת בחשבון.
04:25
Because we don't see how conflicts of interest work on us.
102
265260
4000
כי אנחנו לא רואים איך ניגודי אינטרסים פועלים עלינו.
04:29
When I was doing these experiments,
103
269260
2000
כשערכתי את הניסויים האלה,
04:31
in my mind, I was helping science.
104
271260
2000
במוחי, הייתי עוזר למדע.
04:33
I was eliminating the data
105
273260
2000
הייתי מבטל את הנתונים
04:35
to get the true pattern of the data to shine through.
106
275260
2000
כדי לאפשר לדפוס הנתונים האמיתי לבלוט.
04:37
I wasn't doing something bad.
107
277260
2000
לא עשיתי משהו רע.
04:39
In my mind, I was actually a knight
108
279260
2000
במוחי, הייתי בעצם אביר
04:41
trying to help science move along.
109
281260
2000
המנסה לעזור למדע להתקדם.
04:43
But this was not the case.
110
283260
2000
אך לא כך היה.
04:45
I was actually interfering with the process with lots of good intentions.
111
285260
3000
בעצם הפרעתי לתהליך עם הרבה כוונות טובות.
04:48
And I think the real challenge is to figure out
112
288260
2000
ואני חושב שהאתגר האמיתי הוא להבין
04:50
where are the cases in our lives
113
290260
2000
איפה יש מקרים כאלה בחיינו
04:52
where conflicts of interest work on us,
114
292260
2000
שניגודי אינטרסים פועלים עלינו,
04:54
and try not to trust our own intuition to overcome it,
115
294260
3000
ולנסות ולא לסמוך על האינטואיציה שלנו להתגבר עליהם,
04:57
but to try to do things
116
297260
2000
אלא לנסות ולעשות דברים
04:59
that prevent us from falling prey to these behaviors,
117
299260
2000
אשר ימנעו מאיתנו מליפול קורבן להתנהגויות אלו,
05:01
because we can create lots of undesirable circumstances.
118
301260
3000
כי אנחנו יכולים ליצור נסיבות לא רצויות רבות.
05:05
I do want to leave you with one positive thought.
119
305260
2000
אני כן רוצה להשאיר אותכם עם מחשבה חיובית אחת.
05:07
I mean, this is all very depressing, right --
120
307260
2000
אני מתכוון, כל זה מאוד מדכא --
05:09
people have conflicts of interest, we don't see it, and so on.
121
309260
3000
לאנשים יש ניגודי אינטרסים, אנחנו לא רואים אותם, וכו'.
05:12
The positive perspective, I think, of all of this
122
312260
2000
נקודת המבט החיובית, אני חושב, של כל זה
05:14
is that, if we do understand when we go wrong,
123
314260
3000
היא שאם נבין שאנחנו טועים
05:17
if we understand the deep mechanisms
124
317260
2000
אם נבין את המנגנונים העמוקים
05:19
of why we fail and where we fail,
125
319260
2000
של למה אנחנו נכשלים ואיפה אנחנו נכשלים,
05:21
we can actually hope to fix things.
126
321260
2000
אנחנו יכולים למעשה לקוות לתקן את הדברים.
05:23
And that, I think, is the hope. Thank you very much.
127
323260
2000
וזאת, לדעתי, התקווה. תודה רבה.
05:25
(Applause)
128
325260
4000
(תשואות)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7