Ekonomia uwagi: dlaczego twój mózg nie powstał dla świata, w którym żyjesz

To jest artykuł przetłumaczony maszynowo. Oryginalna wersja jest dostępna w języku angielskim.

Ostatnia aktualizacja: 25 października 2026 · 16 min czytania

Wczoraj wieczorem, gdzieś koło 23, najpewniej zrobiłeś coś, co twój układ nerwowy zaszufladkował jako niebezpieczeństwo. Przeczytałeś wiadomości, poprzewijałeś X albo sięgnąłeś po telefon, bo przyszło powiadomienie od kogoś, kogo nigdy nie spotkałeś i nigdy nie spotkasz, i poczułeś ukłucie lęku albo wzburzenia, niski szum zagrożenia, który ustępował dłużej, niż miał do tego jakiekolwiek prawo. Byłeś bezpieczny, wiedziałeś, że jesteś bezpieczny, a ta wiedza niczego nie zmieniała.

To nie jest zaburzenie lękowe ani słabość i nie jest to też przypadłość wyłącznie epoki cyfrowej, choć epoka cyfrowa wyraźnie ją pogłębiła. U większości ludzi to przewidywalny wynik pracy mózgu, który robi dokładnie to, do czego go zbudowano, tyle że w środowisku tak odmiennym od tego, które go ukształtowało, że cała maszyneria nieustannie pracuje na pusto.

Standardowe ujęcie tego problemu sięga po słowo „błąd”, jak w wyrażeniach błąd negatywności, błąd optymizmu czy błąd konfirmacji, tak jakby mózg był w zasadzie sprawnym instrumentem z listą udokumentowanych usterek. Błąd oznacza odchylenie od prawidłowego działania, tymczasem zapis ewolucyjny wskazuje na prawidłowe funkcje działające w niewłaściwym kontekście. Nazywa się to niedopasowaniem ewolucyjnym: środowisko, w którym żyjesz, zbudowano bez oglądania się na umysł, który w nim działa.

Ramy teoretyczne zawdzięczamy Johnowi Tooby’emu i Ledzie Cosmides. Mózg nie jest w tym ujęciu uniwersalną maszyną do rozumowania ani czystą kartą zapisywaną przez kulturę, lecz zbiorem wyspecjalizowanych mechanizmów psychicznych, z których każdy ma własną historię ewolucyjną i każdy został przez selekcję ukształtowany do rozwiązywania określonych problemów w określonym środowisku. To środowisko ma swoją nazwę: „środowisko ewolucyjnego przystosowania”. Termin ukuł psychiatra John Bowlby, a rozwinęli go Tooby i Cosmides. Dla większości naszej umysłowej maszynerii był nim plejstocen, okres od mniej więcej 2,5 miliona do około 12 tysięcy lat temu. Dwanaście tysiącleci, które minęły od tamtej pory, to cienki plasterek tego przedziału.

Jeśli niedopasowanie jest realne, a jego koszty znaczące, można zasadnie zapytać, dlaczego 12 tysięcy lat presji selekcyjnej w środowisku rolniczym, potem przemysłowym, a w końcu cyfrowym nie wytworzyło lepiej skalibrowanego mózgu.

Część odpowiedzi kryje się w tym, co selekcja nagradza. Selekcja działa na sukces reprodukcyjny w konkretnych środowiskach, a nie na dobrostan, racjonalność czy cierpienie. Mechanizm, który czynił cię niespokojnym i rozkojarzonym, ale utrzymał twoje geny w puli, jest z punktu widzenia selekcji sukcesem. Większa część odpowiedzi dotyczy tempa: ewolucja biologiczna nie nadąża za zmianą kulturową. Zmiany kulturowe i technologiczne zachodzą dziś w skali lat i dziesięcioleci. Dobór naturalny potrafi szybko dostroić proste cechy, a ewolucja adaptacyjna człowieka przyspieszyła w ciągu ostatnich 40 tysięcy lat, ale nawet przyspieszona selekcja działa pokolenie po pokoleniu i tylko pod presją silną, stałą i różnicującą, podczas gdy kultura przebudowuje dziś środowisko kilka razy w ciągu jednego życia. Rewolucja rolnicza to mniej więcej 500 pokoleń temu, rewolucja przemysłowa dziesięć, internet jedno.

Nic z tego nie jest determinizmem genetycznym i nie zamyka drogi do zmiany: ten wywód prowadzi właśnie do przeprojektowania środowiska. Ten wzorzec najwyraźniej widać na trzech mechanizmach. Każdy z nich jest wyewoluowanym rozwiązaniem realnego problemu, które dziś zawodzi.

Błąd negatywności a ekonomia uwagi

Kortyzol powstaje w korze nadnerczy i jest uwalniany w odpowiedzi na dostrzeżone zagrożenie. Działając w tandemie z adrenaliną, która zalewa organizm w ciągu kilku sekund od pojawienia się zagrożenia, podnosi poziom glukozy we krwi, tłumi układy, które w tej chwili nie są niezbędne, takie jak trawienie, odporność i fizjologia rozrodu, i utrzymuje ciało w gotowości tak długo, jak mózg wyczuwa niebezpieczeństwo. Problem, któremu Robert Sapolsky poświęcił całą karierę, zaczyna się wtedy, gdy układ, który go uwalnia, nie potrafi odróżnić zagrożeń ostrych i fizycznych od zagrożeń przewlekłych i symbolicznych, docierających przez ekran.

Główna obserwacja Sapolsky’ego odróżnia ludzi od większości innych zwierząt w sposób, który działa na naszą niekorzyść: reakcję stresową potrafimy uruchomić samą myślą. Reakcja stresowa zebry gwałtownie narasta, kiedy pojawia się lew, i opada, gdy lew odejdzie albo zebra mu ucieknie; zagrożenie jest prawdziwe i mija. Człowiek może uruchomić tę samą kaskadę fizjologiczną, czytając o ataku lwa, który spotkał kogoś innego w innym kraju, przewidując trudną rozmowę, która jeszcze się nie odbyła, albo rozpamiętując zagrożenie odległe o lata lub czysto hipotetyczne. Reakcja tak czy inaczej się uruchamia.

Taka jest cena mózgu zdolnego do myślenia symbolicznego i modelowania przyszłości. Ta sama zdolność poznawcza, która pozwala ludziom planować i współpracować, czyni ich wyjątkowo podatnymi na przewlekłe pobudzenie stresowe. Skutki są fizyczne. Przewlekle podwyższony kortyzol osłabia odporność, przyspiesza uszkodzenia układu sercowo-naczyniowego, pogarsza konsolidację pamięci, zaburza architekturę snu, a w stanach długotrwałego nadmiaru glikokortykoidów, takich jak zespół Cushinga i ciężka depresja nawracająca, wiąże się z mierzalnie mniejszym hipokampem.

W środowisku, w którym zagrożenia, takie jak drapieżniki, rywalizujące grupy, zepsute jedzenie i urazy, były fizyczne, lokalne i natychmiastowe, nierówne rozłożenie uwagi na korzyść bodźców negatywnych było silnie adaptacyjne. Przeoczenie zagrożenia mogło kosztować życie; przeoczenie okazji kosztowało zwykle jeden posiłek. Mózg ewoluował odpowiednio: bodźce negatywne rejestruje szybciej niż pozytywne, angażuje do ich przetwarzania więcej zasobów neuronalnych i łatwiej zapisuje je w pamięci, choć z biegiem lat emocjonalne ukłucie złych wspomnień blednie zwykle szybciej niż blask dobrych. Złe jest silniejsze od dobrego niemal w każdej zbadanej dziedzinie ludzkiej psychiki, od uwagi, pamięci i uczenia się po ocenę społeczną i przeżycia emocjonalne. Błąd negatywności to ludzka norma, obecna u ludzi spokojnych tak samo jak u zalęknionych czy przygnębionych.

Na tej podstawie zbudowana jest ekonomia uwagi. Platformy optymalizowane pod kątem zaangażowania nie wymyśliły błędu negatywności, ale ich systemy rankingowe nauczyły się go wykorzystywać. W tysiącach eksperymentów z nagłówkami w serwisie Upworthy każde dodatkowe negatywne słowo podnosiło współczynnik klikalności typowego nagłówka o około 2,3 procent. Posty o politycznej grupie obcej udostępnia się znacznie chętniej niż inne. Od 2017 roku formuła rankingowa Facebooka liczyła reakcje emoji, także tę gniewną, jako warte pięć razy więcej niż polubienie. Na początku 2023 roku ranking Twittera oparty na zaangażowaniu, zestawiony ze zwykłym chronologicznym strumieniem wpisów, wzmacniał treści naładowane emocjami i wrogie wobec grupy obcej. Nic z tego nie wymagało, by ktokolwiek postawił sobie za cel szerzenie oburzenia. Wystarczyła optymalizacja zaangażowania na prawdziwych ludzkich zachowaniach, w skali i z precyzją, do których żadne wcześniejsze środowisko informacyjne nawet się nie zbliżyło.

Etolog Nikolaas Tinbergen opisał, co się dzieje, gdy wyewoluowaną reakcję zwierzęcia wyzwala bodziec przejaskrawiający cechy, do których ta reakcja została skalibrowana. Ostrygojady, którym da się wybór między własnym jajem a olbrzymim sztucznym, wdrapują się na olbrzyma i próbują wysiadywać jajo, na którym ledwie mogą usiąść; upodobanie do większego wykorzystano aż do punktu, w którym przestaje ono odpowiadać czemukolwiek realnemu. W osobnej serii eksperymentów pisklęta mewy srebrzystej, które dziobią czerwoną plamkę na dziobie rodzica, by wyprosić pokarm, chętniej dziobały cienki czerwony pręcik w białe paski niż realistyczny model głowy mewy: wrodzony mechanizm wyzwalający reagował silniej na przesadzony, kontrastowy sygnał niż na bodziec, do którego wykrywania wyewoluował. Tinbergen nazwał je bodźcami ponadnormalnymi. Środowisko informacyjne wytwarzane przez maksymalizację zaangażowania jest bodźcem ponadnormalnym dla ludzkiego systemu wykrywania zagrożeń: dostarcza nieprzerwany strumień najgorszych możliwych zdarzeń, wyselekcjonowanych z globalnej populacji ośmiu miliardów ludzi, dobieranych pod kątem zaangażowania, które w praktyce nagradza zagrożenie i oburzenie, i napływających znacznie częściej i z większą siłą, niż kiedykolwiek docierały wieści o niebezpieczeństwie w środowisku przodków. System, który leży u podstaw, jest wobec tego niemal bezbronny, bo skalibrowano go w świecie, w którym wieść o zagrożeniu przychodziła z bliska, od czasu do czasu i od ludzi, których się znało.

Ktoś, kto żyje w jednym z najbezpieczniejszych społeczeństw w udokumentowanej historii ludzkości, przy niższym odsetku gwałtownych zgonów, dłuższym oczekiwanym dalszym trwaniu życia i pewniejszym dostępie do żywności niż w jakimkolwiek wcześniejszym momencie istnienia gatunku, a karmi się standardową współczesną dietą wiadomości i mediów społecznościowych, może skończyć z systemem reakcji na zagrożenie, zaprojektowanym na prawdziwe sytuacje alarmowe, pracującym bez przerwy w tle. Jej układ nerwowy, prawidłowo reagując na zaprojektowane środowisko bodźców, mówi jej, że świat jest niebezpieczny i staje się coraz gorszy.

Obwody statusu i nieskończona publiczność

Na początku lat 90. antropolog i psycholog ewolucyjny Robin Dunbar zauważył coś w danych o wielkości kory nowej u naczelnych. U zbadanych przez niego gatunków naczelnych stosunek objętości kory nowej do reszty mózgu szedł w parze nie ze złożonością środowiska, używaniem narzędzi czy strategią zdobywania pożywienia, lecz z wielkością grupy społecznej. To „hipoteza mózgu społecznego”, wciąż wpływowa, choć późniejsze i większe zbiory danych sugerują, że dieta ma co najmniej równie duże znaczenie. Im większa kora nowa, tym większa stabilna grupa społeczna, jaką utrzymuje dany gatunek. Dunbar zestawił wskaźnik kory nowej człowieka z linią regresji dla naczelnych i otrzymał liczbę: około 150. Tylu osobom, przekonywał, człowiek jest w stanie jednocześnie utrzymywać znaczące, oparte na zaufaniu i osadzone społecznie relacje. To liczba, przy której wiesz, kim jest każdy, jak wszyscy są ze sobą powiązani i gdzie sam stoisz względem nich.

Dunbar zaczął następnie szukać tej liczby w prawdziwych ludzkich grupach i stwierdził, że powraca ona na jednym konkretnym poziomie organizacji: w klanie czy społeczności wioskowej łowców-zbieraczy i tradycyjnych rolników, która w jego próbie liczyła średnio około 150 osób i plasuje się powyżej 30–50-osobowych grup obozujących razem; w neolitycznych wioskach rolniczych; w rzymskim manipule i we współczesnej kompanii wojskowej; i w wielkości, przy której, wedle menedżerskiego folkloru, firmy zaczynają potrzebować formalnej hierarchii. Dunbar odczytuje to jako granicę obciążenia poznawczego, punkt, w którym maszynerii do śledzenia relacji społecznych, odziedziczonej po naczelnych, kończy się przepustowość. Dokładna liczba jest sporna. Późniejsza ponowna analiza danych o naczelnych dała przedziały ufności tak szerokie, że najszerszy z nich rozciągał się od 4 do 520, a jej autorzy uznali wskazywanie jakiejkolwiek pojedynczej liczby za daremne; sam Dunbar podawał przedział ufności od mniej więcej 100 do 230. Główna intuicja jednak się broni – mózg wyewoluował, by śledzić społeczność znajomych liczoną w dziesiątkach, najwyżej w paru setkach, a nie w milionach.

W środowisku przodków status był bieżącym pomiarem własnej pozycji w znanej grupie, wśród ludzi, których opinia o tobie wprost przekładała się na dostęp do pożywienia, partnerów, wsparcia koalicji i ochrony. Mózgowy system monitorowania statusu, który wiąże postrzeganą pozycję społeczną z chemią stresu i nastroju w organizmie, został dostrojony do tego środowiska. Wysoka postrzegana pozycja wytwarzała warunki neurochemiczne sprzyjające pewności siebie, podejmowaniu ryzyka i zaangażowaniu społecznemu. Niska pozycja albo jej chwiejność wytwarzały skutek odwrotny. System pracował bez przerwy, bo pozycja w środowisku przodków zmieniała się bez przerwy, a przeoczenie przesunięcia miało realne konsekwencje.

Wieloletnie badania Sapolsky’ego nad stadami pawianów w Kenii należą do najdokładniejszych danych fizjologicznych, jakie mamy na temat tego, co pozycja społeczna robi z ciałem ssaka. W stabilnych hierarchiach pawiany o niskiej pozycji mają przewlekle podwyższony kortyzol, wolniej dochodzą do siebie po stresie, mają wyższe ciśnienie krwi i osłabioną odporność; kiedy hierarchia się chwieje, ciężar kortyzolu przechodzi na samce z wysoką pozycją, której ktoś z dołu właśnie rzuca wyzwanie. Sam Sapolsky przeprowadza paralelę z naszym gatunkiem: zdrowotne koszty niskiej pozycji u naczelnych przypominają społeczno-ekonomiczny gradient zdrowia u ludzi, gdzie ci na samym dole dźwigają większe brzemię chorób sercowo-naczyniowych i innych. To, które zwierzęta płacą, zależy od tego, jak zorganizowana jest hierarchia, ale w każdym wariancie przewlekły stres społeczny zbiera fizyczne żniwo.

Dziś te obwody zasilane są zupełnie innymi danymi. System monitorowania statusu, zbudowany dla społeczności znajomych twarzy, odbiera sygnały od publiczności, która jest, przynajmniej teoretycznie, nieskończona. Liczba obserwujących, liczba polubień, komentarze i tempo udostępnień działają jak publiczne sygnały statusu. Mózg potrafi odróżnić członka własnej grupy, którego opinia ma bezpośredni wpływ na twoje przetrwanie i dostęp do koalicji, od obcego w innym kraju, i wyżej ceni reakcję przyjaciela. Mimo to powiadomienie od kogoś, kto nigdy cię nie spotkał i czyja opinia o tobie na nic nie ma wpływu, wciąż może zostać zarejestrowane jako sygnał społeczny.

Już samo niedopasowanie skali wprawiałoby w dezorientację. Organizm zbudowany do śledzenia własnej pozycji w grupie mniej więcej stu osób nie jest w stanie przetworzyć sensownej informacji o pozycji, płynącej od wielomilionowej publiczności: sygnał zamienia się w szum, grupa odniesienia nie ma stałego pułapu, a pytanie, gdzie stoisz względem „wszystkich”, nie ma odpowiedzi. Do tego mechanizm dostarczania zaprojektowano tak, by maksymalizować częstotliwość i emocjonalną intensywność zdarzeń ważnych dla statusu. Rozkłady wzmocnień o zmiennych proporcjach, w których nagroda przychodzi po nieprzewidywalnej liczbie prób, dają spośród klasycznych rozkładów wzmocnień najwyższe i najrówniejsze tempo reakcji oraz największą odporność na wygaszanie. To dlatego automaty do gier wciągają bardziej niż automaty sprzedające, które wydają towar za każdym razem. Liczba obserwujących, która rośnie i spada, zaangażowanie przychodzące w nieprzewidywalnych porywach, w każdej chwili możliwość wiralowej widoczności albo publicznego upokorzenia – to zmienny rozkład nagród działający na obwody statusu, które wyewoluowały, by żywo przejmować się każdym sygnałem od ludzi znanych osobiście.

Sean Parker, pierwszy prezes Facebooka, powiedział publicznie w 2017 roku, że tak to zaprojektowano: celem było pochłonięcie jak największej ilości czasu i uwagi użytkowników, polubienia i komentarze dostarczały „małego zastrzyku dopaminy”, a cały system był „pętlą sprzężenia zwrotnego opartą na społecznym potwierdzeniu”, która wykorzystywała „słabość ludzkiej psychiki” – świadomie. Model biznesowy wymaga nieprzerwanej uwagi. Pewna droga do nieprzerwanej uwagi prowadzi przez mózgowy system monitorowania statusu, przez sygnały dostarczane z taką częstotliwością i nieprzewidywalnością, że system pozostaje w stanie ciągłego pobudzenia. Czy wywołuje to u użytkowników coś na kształt fizjologicznego żniwa, które Sapolsky udokumentował u zestresowanych pawianów, nie ustalono, a w dużych próbach przeciętny związek między korzystaniem z ekranów a dobrostanem jest niewielki. To, co opisał Parker, jest jednak projektem celowo wymierzonym w ten system statusu.

Dyskontowanie hiperboliczne i horyzont cywilizacji

W standardowym eksperymencie z dyskontowaniem czasowym uczestnicy wybierają między mniejszą nagrodą teraz a większą później. Klasyczny eksperyment myślowy Richarda Thalera wygląda tak. Gdyby zaproponować komuś jedno jabłko za rok albo dwa jabłka za rok i jeden dzień, mało kto wybrałby to jedno. Gdyby zaproponować jedno jabłko dziś albo dwa jutro, wielu wzięłoby to jedno dzisiaj. To samo jednodniowe opóźnienie, to samo podwojenie nagrody – a wybór się odwraca. Ta niekonsekwencja nie wynika z nieznajomości arytmetyki i wielokrotnie potwierdzano ją w badaniach laboratoryjnych i terenowych, najsilniej w przypadku bezpośrednich doznań, takich jak jedzenie, wysiłek i przyjemność, skromniej w przypadku pieniędzy.

W wielu wyborach stopa dyskontowa nie jest stała w czasie, lecz z grubsza hiperboliczna: nieproporcjonalnie stroma dla bliskich opóźnień i spłaszczająca się dla opóźnień bardziej odległych. Podręcznikowy racjonalny podmiot dyskontuje inaczej; ktoś, kto stosuje do przyszłych nagród stałą stopę, miałby taką samą strukturę preferencji bez względu na to, kiedy zaczyna się okno porównania. Ludzie często traktują teraźniejszość jako coś jakościowo różnego od przyszłości, co wywołuje systematyczne odwrócenia preferencji, a im bliższa jest natychmiastowa opcja, tym skrajniejszy efekt. Zaproponuj ludziom nagrodę teraz albo większą w przyszłym tygodniu, a wielu weźmie tę teraz; przesuń obie opcje w czasie, na za miesiąc i za pięć tygodni, a wielu z nich zmieni zdanie. Wypłaty są te same; zmieniła się tylko ich odległość od teraźniejszości.

Najczęściej przywoływane wyjaśnienie ewolucyjne prowadzi przez ryzyko. W środowisku prawdziwego niedostatku i niepewnego przetrwania strome dyskontowanie przyszłości było rozsądnym zakładem. Prawdopodobieństwo, że za rok będzie się jeszcze żyło, w środowisku z wysokim ryzykiem ataku drapieżników, chorób, przemocy i głodu, było znacznie niższe niż dziś. Przedkładanie pewnej nagrody kalorycznej teraz nad większą, ale niepewną w przyszłości było rozsądnym rachunkiem wartości oczekiwanej, a kiedy niepewne jest samo ryzyko, ten rachunek daje tę samą krzywą: najpierw stromą, potem płaską. W tym ujęciu mózg, który konsekwentnie poświęcałby obecne zasoby dla przyszłych zysków, których mógł nie dożyć, pozostawiłby mniej potomków.

Dla większości osób, które to czytają, tamtego środowiska już nie ma, a niedopasowanie ujawnia się w dwóch skalach. W skali jednostki praktycznie każda ważna dziedzina współczesnego życia, w której skutki długoterminowe wyraźnie rozchodzą się z krótkoterminowymi preferencjami, od oszczędzania na emeryturę i diety po kondycję fizyczną, profilaktykę i edukację, idzie wprost pod prąd preferencji teraźniejszości. Dwudziestopięciolatek, który nie potrafi utrzymać motywacji, by wpłacać na konto emerytalne, nie popełnia błędu w rozumowaniu o procencie składanym. Mechanizm, przez który przyszłe nagrody wydają się abstrakcyjnie małe w porównaniu z obecnymi kosztami, działa tak, jak został zbudowany, w świecie, który przestał go nagradzać. Program Save More Tomorrow Richarda Thalera i Shlomo Benartziego pokazał, co się dzieje, gdy projektuje się wokół tej skłonności, zamiast próbować przezwyciężyć ją informacją: pracownicy z góry zobowiązywali się przekazywać część każdej przyszłej podwyżki na plan emerytalny, a stopa oszczędności uczestników wzrosła w ciągu 40 miesięcy z 3,5 do 13,6 procent. Automatyczne zapisy działają tak samo; w jednej dużej amerykańskiej firmie podniosły udział wśród nowo zatrudnionych o około 48 punktów procentowych. Programy edukacji finansowej też poprawiają zachowania, ale w mniejszym stopniu. Uczynienie korzystnego działania opcją domyślną zdejmuje z teraźniejszości wysiłek jego podjęcia. Tłumaczenie ludziom procentu składanego, które zakłada, że zdołają rozumowaniem przezwyciężyć preferencję teraźniejszości, pomaga, ale mniej niezawodnie.

W skali cywilizacji demokratyczne elektoraty wydają się dyskontować przyszłe szkody i korzyści podobnie jak jednostki. Niewiedza, skorumpowani politycy i dezinformacja odgrywają swoją rolę, ale elektorat składa się również z ludzi o ludzkich preferencjach czasowych. Infrastruktura, łagodzenie zmian klimatu, przygotowanie na pandemie, oporność na antybiotyki i wypłacalność systemów emerytalnych wymagają przyjęcia realnych kosztów dziś w zamian za korzyści, które zmaterializują się za dziesięciolecia, a właśnie z taką wymianą preferencja teraźniejszości radzi sobie najgorzej. Obecny koszt jest wyrazisty i natychmiastowy i rejestruje się jako strata; przyszła korzyść jest abstrakcyjna i odległa i rejestruje się jako niewielka.

Nazywanie tego brakiem woli politycznej, w sensie słabości charakteru, pomija mechanizm, a lepsze przywództwo czy jaśniejsza komunikacja same tego nie rozwiążą. Mechanizm odziedziczony po przodkach stosuje się do problemów, na które ewolucja nigdy go nie przygotowała. W tym ujęciu zbiorowe decyzje polityczne dyskontują przyszłość znacznie stromiej, niż wymaga tego rządzenie w perspektywie dziesięcioleci. Same publiczne kampanie informacyjne raczej tej luki nie zamkną, bo próbują zmienić strukturę preferencji za pomocą informacji, a struktura preferencji reaguje na informację znacznie słabiej, niż zakładają kampanie. Architektura poznawcza gatunku nie nadaje się dobrze do zarządzania zagrożeniami rozciągniętymi na wiele dziesięcioleci, a instytucje, które mają nimi zarządzać, trzeba projektować z uwzględnieniem tego ograniczenia, zamiast udawać, że go nie ma. Zwykle w tym miejscu pada pytanie, jak jednostki mogą naprawić same siebie. Zapełniło już półki poradników. Bardziej użyteczne jest pytanie, co zmienić wokół nich.

Przeprojektować środowisko

Jeśli opisane wyżej niedopasowania są strukturalne, jeśli to wyewoluowane mechanizmy działają w środowiskach, do których nigdy ich nie projektowano, to indywidualna zmiana zachowań jest niewłaściwą główną dźwignią. Wciąż ma swoje zastosowania, ale trudno ją skalować, a do tego wymaga od ludzi, by samą siłą woli przełamywali wyewoluowane mechanizmy – a siła woli to zawodne narzędzie wobec środowiska zaprojektowanego właśnie po to, by ją pokonać. Zmiana w skali populacji bierze się z przeprojektowania środowiska.

Ten pomysł ma już za sobą dowód wykonalności. Program impulsów Thalera i Sunsteina pokazał, że zmiana środowiska domyślnego potrafi przesunąć zachowania w sposób, któremu edukacja i napominanie z trudem dorównują, i choć szeroko zakrojone próby rządowe wykazują, że większość impulsów działa słabiej, niż obiecywały wczesne badania akademickie, opcje domyślne pozostają jednymi z najbardziej niezawodnych dźwigni, jakie istnieją. Automatyczne zapisywanie do planów emerytalnych nie uczy ludzi pragnąć bezpieczeństwa na starość bardziej, niż już pragnęli; przeprojektowuje środowisko tak, by droga najmniejszego oporu prowadziła do lepszego wyniku. Systemy zgody domniemanej na pobranie narządów zostawiają wartości ludzi w spokoju i zmieniają tylko opcję domyślną. Ponieważ większość ludzi nigdy nie zabiera się do zaznaczenia żadnej rubryki, efektywna zgoda, czyli odsetek osób liczonych jako gotowi dawcy, utrzymuje się na bardzo wysokim poziomie w krajach ze zgodą domniemaną i uparcie niskim w krajach, gdzie zgodę trzeba wyrazić, bez względu na to, czego ludzie deklaratywnie chcą. To, na ile przekłada się to na faktyczne dawstwo narządów, zależy od szpitali, rodzin i infrastruktury, ale w kwestii zgody najcięższą pracę wykonuje opcja domyślna.

Nie istnieje jeszcze ambicja polityczna na miarę skali problemu. Model biznesowy ekonomii uwagi wykorzystuje błąd negatywności, system monitorowania statusu i reakcję na zmienne nagrody na skalę przemysłową. Regulacja wzorców projektowych maksymalizujących zaangażowanie, które wcielają to wykorzystywanie w życie, takich jak nieskończone przewijanie, rozłożenie powiadomień w czasie według zmiennych nagród, algorytmiczne wzmacnianie treści budzących poczucie zagrożenia i oburzenie czy architektura wskaźników porównań społecznych, byłaby regulacją projektu, a nie wypowiedzi, z tej samej kategorii interwencji co zakaz benzyny ołowiowej: usunięciem ze środowiska substancji, która uszkadza układ biologiczny niemający przed nią wyewoluowanej obrony. Ołów zakazano z trzech powodów: szkoda była strukturalna, narażenie mimowolne, a mechanizm zrozumiany. Nikt nie twierdził, że jednostki powinny były po prostu go unikać. Ekonomia uwagi spełnia te same kryteria tylko częściowo: mechanizm zaangażowania jest zrozumiany, choć skala szkód bardzo różni się w zależności od użytkownika, a dla znacznej części ludności świata narażenie jest w praktyce mimowolne, zważywszy na społeczną i zawodową infrastrukturę zbudowaną dziś na tych platformach, podczas gdy branża nadal ten mechanizm stosuje.

Przemysł tytoniowy wiedział, że nikotyna uzależnia, na długo zanim nadążyły za tym regulacje: w 1963 roku główny radca prawny Brown & Williamson napisał, że firma „zajmuje się sprzedażą nikotyny, substancji uzależniającej”, a naczelny lekarz Stanów Zjednoczonych formalnie uznał nikotynę za uzależniającą w 1988 roku. Przepaść między naukowym konsensusem co do szkodliwości a skuteczną reakcją regulacyjną mierzono w dziesięcioleciach, a przez cały ten czas branża dalej optymalizowała swój produkt pod kątem uzależniającego działania, finansując zarazem badania, które miały zaciemnić stan wiedzy naukowej. Ekonomia uwagi jest mniej więcej tam, gdzie tytoń w połowie lat 60.: mechanizm zaangażowania jest opisany w literaturze naukowej i rozumiany wewnątrz firm, które go stosują, o rozmiar szkód wciąż trwa spór, a regulatorzy dopiero zaczynają działać. Unijny akt o usługach cyfrowych od 2023 roku wymaga od największych platform oceny i ograniczania zagrożeń dla dobrostanu psychicznego użytkowników. W lipcu 2025 roku Komisja Europejska zaleciła platformom, by domyślnie wyłączały u nieletnich serie, autoodtwarzanie i powiadomienia push, a w lutym 2026 roku wstępnie uznała, że nieskończone przewijanie, autoodtwarzanie, powiadomienia push i spersonalizowany system rekomendacji TikToka naruszają prawo. Australia w grudniu 2025 roku zakazała osobom poniżej 16 lat posiadania kont na głównych platformach społecznościowych, nowojorskie ograniczenia algorytmicznych strumieni treści dla nieletnich wchodzą w życie w styczniu 2027 roku, a w marcu 2026 roku ława przysięgłych w Los Angeles uznała Metę i YouTube’a za odpowiedzialne za zaprojektowanie funkcji, które uzależniły młodego użytkownika, w pierwszej sprawie testowej, której wynik obie firmy kwestionują. Nic z tego nie jest jeszcze momentem benzyny ołowiowej: sam model biznesowy maksymalizujący zaangażowanie pozostaje niemal wszędzie legalny. Jak długie będzie tym razem opóźnienie, pozostaje otwartym pytaniem; poprzednie trwało dziesięciolecia.

Firmy nie czekały na naukę. Badania samej Mety, które wyciekły na zewnątrz, pokazują, że zmierzyła te kompromisy, a mimo to wdrażała projekty; mniej więcej co trzecia nastolatka z problemami z obrazem własnego ciała powiedziała badaczom Instagrama, że aplikacja pogarsza jej samopoczucie.

Trudniejszy problem polega na tym, że w instytucjach, które musiałyby działać na podstawie tej wiedzy, pracują ludzie z tą samą architekturą poznawczą. Mają przed sobą te same krótkoterminowe bodźce wyborcze i finansowe, działają w tych samych środowiskach informacyjnych i są tak samo skłonni do dyskontowania przyszłości, martwienia się o swoją pozycję i reagowania na zagrożenie jak populacje, które musieliby chronić. Decydenci nie stoją ponad niedopasowaniem, patrząc trzeźwym okiem, jak rozgrywa się ono wśród wyborców czy na rynku.

Powiązane artykuły

• Dlaczego niepewność boli mózg bardziej niż złe wiadomości
• Biologia ryzyka: dlaczego nastolatki, traderzy i żołnierze popełniają te same błędy
• Nauka o samotności: dlaczego izolacja zabija ludzi i co pokazują dane

Dalsza lektura

Jako partner Amazon Eikleaf zarabia na kwalifikujących się zakupach. Poniższe linki do książek są linkami partnerskimi: jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, możemy otrzymać niewielką prowizję, bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Polecane filmy

Zastrzeżenie dotyczące generatywnej AI

Niektóre treści na tej stronie zostały wygenerowane i/lub zredagowane z pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Media

Ron Lach – Pexels

Najważniejsze źródła i bibliografia

Evolution and mismatch

Tooby, J., & Cosmides, L. (1992). The psychological foundations of culture. In J. H. Barkow, L. Cosmides, & J. Tooby (Eds.), The Adapted Mind: Evolutionary Psychology and the Generation of Culture (pp. 19–136). Oxford University Press. https://archive.org/details/adaptedmindevolu0000unse_p8s2

Barkow, J. H., Cosmides, L., & Tooby, J. (Eds.). (1992). The Adapted Mind: Evolutionary Psychology and the Generation of Culture. Oxford University Press. https://archive.org/details/adaptedmindevolu0000unse_p8s2

Center for Evolutionary Psychology, University of California, Santa Barbara. Environments of evolutionary adaptedness (EEA). https://www.cep.ucsb.edu/environments-of-evolutionary-adaptedness-eea/

Lancaster University Psychology Glossary. Environment of evolutionary adaptedness (term introduced by John Bowlby, 1969). https://www.lancaster.ac.uk/fas/psych/glossary/environment_of_evolutionary_adaptedness/

Hawks, J., Wang, E. T., Cochran, G. M., Harpending, H. C., & Moyzis, R. K. (2007). Recent acceleration of human adaptive evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(52), 20753–20758. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18087044/

Stress, threat and the negativity bias

Sapolsky, R. M. (2004). Why Zebras Don’t Get Ulcers (3rd ed.). Owl Books/Henry Holt. (Original work published 1994.) https://openlibrary.org/isbn/9780805073690

Sapolsky, R. M. (2017). Behave: The Biology of Humans at Our Best and Worst. Penguin Press. https://www.penguinrandomhouse.com/books/311787/behave-by-robert-m-sapolsky/9781594205071/

Harvard Health Publishing. Understanding the stress response. https://www.health.harvard.edu/healthy-aging-and-longevity/understanding-the-stress-response

Sapolsky, R. M., Romero, L. M., & Munck, A. U. (2000). How do glucocorticoids influence stress responses? Integrating permissive, suppressive, stimulatory, and preparative actions. Endocrine Reviews, 21(1), 55–89. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10696570/

Sapolsky, R. M. (2000). Glucocorticoids and hippocampal atrophy in neuropsychiatric disorders. Archives of General Psychiatry, 57(10), 925–935. https://doi.org/10.1001/archpsyc.57.10.925

Baumeister, R. F., Bratslavsky, E., Finkenauer, C., & Vohs, K. D. (2001). Bad is stronger than good. Review of General Psychology, 5(4), 323–370. https://doi.org/10.1037/1089-2680.5.4.323

Walker, W. R., & Skowronski, J. J. (2009). The fading affect bias: But what the hell is it for? Applied Cognitive Psychology, 23(8), 1122–1136. https://doi.org/10.1002/acp.1614

Walker, W. R., Yancu, C. N., & Skowronski, J. J. (2014). Trait anxiety reduces affective fading for both positive and negative autobiographical memories. Advances in Cognitive Psychology, 10(3), 81–89. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4197641/

Engagement, negativity and platform design

Robertson, C. E., Pröllochs, N., Schwarzenegger, K., Pärnamets, P., Van Bavel, J. J., & Feuerriegel, S. (2023). Negativity drives online news consumption. Nature Human Behaviour, 7(5), 812–822. https://doi.org/10.1038/s41562-023-01538-4

Rathje, S., Van Bavel, J. J., & van der Linden, S. (2021). Out-group animosity drives engagement on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(26), e2024292118. https://doi.org/10.1073/pnas.2024292118 · https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8256037/

Milli, S., Carroll, M., Wang, Y., Pandey, S., Zhao, S., & Dragan, A. D. (2025). Engagement, user satisfaction, and the amplification of divisive content on social media. PNAS Nexus, 4(3), pgaf062. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11894805/

Merrill, J. B., & Oremus, W. (2021, October 26). Five points for anger, one for a ‘like’: How Facebook’s formula fostered rage and misinformation. The Washington Post (via Anchorage Daily News). https://www.adn.com/nation-world/2021/10/26/five-points-for-anger-one-for-a-like-how-facebooks-formula-fostered-rage-and-misinformation/

Feiner, L. (2021, September 14). Facebook documents show how toxic Instagram is for teens, Wall Street Journal reports. CNBC (via NBC Bay Area). https://www.nbcbayarea.com/news/business/money-report/facebook-documents-show-how-toxic-instagram-is-for-teens-wall-street-journal-reports/2655293/

Salinas, S. (2017, November 9). Facebook co-founder Sean Parker bashes company, saying it was built to exploit human vulnerability. CNBC. Also: The Register (2017, November 10), Sean Parker: I helped destroy humanity with Facebook. https://www.cnbc.com/2017/11/09/facebooks-sean-parker-on-social-media.html · https://www.theregister.com/offbeat/2017/11/10/sean-parker-i-helped-destroy-humanity-with-facebook/1340447

Orben, A., & Przybylski, A. K. (2019). The association between adolescent well-being and digital technology use. Nature Human Behaviour, 3(2), 173–182. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0506-1

Supernormal stimuli

Tinbergen, N. (1951). The Study of Instinct. Clarendon Press. https://archive.org/details/studyofinstinct0000ntin_a1t3

Tinbergen, N., & Perdeck, A. C. (1950). On the stimulus situation releasing the begging response in the newly hatched herring gull chick (Larus argentatus argentatus Pont.). Behaviour, 3(1), 1–39. https://doi.org/10.1163/156853951X00197

The social brain, status and reward

Dunbar, R. I. M. (1992). Neocortex size as a constraint on group size in primates. Journal of Human Evolution, 22(6), 469–493. https://doi.org/10.1016/0047-2484(92)90081-J

Dunbar, R. I. M. (1993). Co-evolution of neocortex size, group size and language in humans. Behavioral and Brain Sciences, 16(4), 681–694. https://doi.org/10.1017/S0140525X00032325 · https://mnytud.arts.unideb.hu/tananyag/dunbar.htm

Lindenfors, P., Wartel, A., & Lind, J. (2021). ‘Dunbar’s number’ deconstructed. Biology Letters, 17(5), 20210158. https://doi.org/10.1098/rsbl.2021.0158

DeCasien, A. R., Williams, S. A., & Higham, J. P. (2017). Primate brain size is predicted by diet but not sociality. Nature Ecology & Evolution, 1, 0112. https://doi.org/10.1038/s41559-017-0112

Sapolsky, R. M. (1992). Cortisol concentrations and the social significance of rank instability among wild baboons. Psychoneuroendocrinology, 17(6), 701–709. https://doi.org/10.1016/0306-4530(92)90029-7

Sapolsky, R. M. (2005). The influence of social hierarchy on primate health. Science, 308(5722), 648–652. https://doi.org/10.1126/science.1106477

Fareri, D. S., Niznikiewicz, M. A., Lee, V. K., & Delgado, M. R. (2012). Social network modulation of reward-related signals. Journal of Neuroscience, 32(26), 9045–9052. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0610-12.2012

Ferster, C. B., & Skinner, B. F. (1957). Schedules of Reinforcement. Appleton-Century-Crofts. Summarized in: Schedules of reinforcement, Psychology of Learning, Texas Wesleyan University. https://txwes.pressbooks.pub/psychologyoflearningtxwes/chapter/06-3-reinforcement-schedules/

Discounting, defaults and nudges

Thaler, R. H. (1981). Some empirical evidence on dynamic inconsistency. Economics Letters, 8(3), 201–207. https://doi.org/10.1016/0165-1765(81)90067-7

Ainslie, G. (1975). Specious reward: A behavioral theory of impulsiveness and impulse control. Psychological Bulletin, 82(4), 463–496. https://doi.org/10.1037/h0076860

Laibson, D. (1997). Golden eggs and hyperbolic discounting. Quarterly Journal of Economics, 112(2), 443–478. https://doi.org/10.1162/003355397555253

Frederick, S., Loewenstein, G., & O’Donoghue, T. (2002). Time discounting and time preference: A critical review. Journal of Economic Literature, 40(2), 351–401. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/002205102320161311

Sozou, P. D. (1998). On hyperbolic discounting and uncertain hazard rates. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 265(1409), 2015–2020. https://doi.org/10.1098/rspb.1998.0534

Imai, T., Rutter, T. A., & Camerer, C. F. (2021). Meta-analysis of present-bias estimation using convex time budgets. The Economic Journal, 131(636), 1788–1814. https://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20200117-112420357

Thaler, R. H., & Benartzi, S. (2004). Save More Tomorrow™: Using behavioral economics to increase employee saving. Journal of Political Economy, 112(S1), S164–S187. https://doi.org/10.1086/380085

Benartzi, S., & Thaler, R. H. (2013). Behavioral economics and the retirement savings crisis. Science, 339(6124), 1152–1153. https://harrt.ucla.edu/wp-content/uploads/2015/12/Science-2013-Benartzi-1152-3.pdf

Madrian, B. C., & Shea, D. F. (2001). The power of suggestion: Inertia in 401(k) participation and savings behavior. Quarterly Journal of Economics, 116(4), 1149–1187. https://www.nber.org/papers/w7682

Fernandes, D., Lynch, J. G., Jr., & Netemeyer, R. G. (2014). Financial literacy, financial education, and downstream financial behaviors. Management Science, 60(8), 1861–1883. https://doi.org/10.1287/mnsc.2013.1849 · https://www.nefe.org/news/nefe-digest/2014/time-for-financial-education-to-evolve.aspx

Kaiser, T., Lusardi, A., Menkhoff, L., & Urban, C. (2022). Financial education affects financial knowledge and downstream behaviors. Journal of Financial Economics, 145(2), 255–272. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.09.022

Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. Yale University Press. (Updated Final Edition: Penguin Books, 2021.) https://yalebooks.yale.edu/book/9780300122237/nudge/

DellaVigna, S., & Linos, E. (2022). RCTs to scale: Comprehensive evidence from two nudge units. Econometrica, 90(1), 81–116. https://www.econometricsociety.org/publications/econometrica/2022/01/01/rcts-scale-comprehensive-evidence-two-nudge-units

Johnson, E. J., & Goldstein, D. (2003). Do defaults save lives? Science, 302(5649), 1338–1339. https://doi.org/10.1126/science.1091721

Shepherd, L., O’Carroll, R. E., & Ferguson, E. (2014). An international comparison of deceased and living organ donation/transplant rates in opt-in and opt-out systems: A panel study. BMC Medicine, 12, 131. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4175622/

Willpower

Hagger, M. S., Chatzisarantis, N. L. D., et al. (2016). A multilab preregistered replication of the ego-depletion effect. Perspectives on Psychological Science, 11(4), 546–573. https://doi.org/10.1177/1745691616652873

Vohs, K. D., Schmeichel, B. J., et al. (2021). A multisite preregistered paradigmatic test of the ego-depletion effect. Psychological Science, 32(10), 1566–1581. https://doi.org/10.1177/0956797621989733

Tobacco, lead and regulation

Yeaman, A. (1963, July 17). Brown & Williamson internal memorandum by the company’s general counsel. Reproduced in “Smoking Howitzers”, Inside the Tobacco Deal, PBS Frontline. https://www.pbs.org/wgbh/pages/frontline/shows/settlement/case/yeaman.html

U.S. Department of Health and Human Services (1988). The Health Consequences of Smoking: Nicotine Addiction. A Report of the Surgeon General. Office on Smoking and Health. https://profiles.nlm.nih.gov/101584932X423

U.S. Environmental Protection Agency (1996, January 29). EPA takes final step in phaseout of leaded gasoline. https://www.epa.gov/archive/epa/aboutepa/epa-takes-final-step-phaseout-leaded-gasoline.html

Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council on a Single Market for Digital Services (Digital Services Act). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2065/oj/eng · https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/digital-services-act

Lewis Silkin (2024, February 17). DSA applies to all online platforms in the EU. https://www.lewissilkin.com/insights/2024/02/17/dsa-applies-to-all-online-platforms-in-the-eu-102j0fj

European Commission (2025, July 14). Commission publishes guidelines on the protection of minors. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-protection-minors

European Commission (2026, February 6). Preliminary findings that TikTok’s addictive design breaches the Digital Services Act (press release IP/26/312); summarized by Slaughter and May. https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_312 · https://thelens.slaughterandmay.com/post/102miei/commission-makes-preliminary-finding-that-tiktoks-addictive-design-breaches-th

McCullough Robertson (2025, December 10). World-first: Australia’s social media ban for children starts today. https://mccullough.com.au/2025/12/10/australias-social-media-ban-under-16/

New York State Attorney General (2026, July 28). Attorney General James and Governor Hochul release final SAFE for Kids Act rules. https://ag.ny.gov/press-release/2026/attorney-general-james-and-governor-hochul-release-final-safe-kids-act-rules

6abc / ABC News (2026, March 26). Jury finds Instagram and YouTube liable in landmark social media addiction trial in Los Angeles. https://6abc.com/18771272/