TEDGlobal 2011
Paul Zak: Trust, morality -- and oxytocin?
Paul Zak: Zaufanie, moralność... i oksytocyna
Filmed:
Readability: 3.8
1,741,186 views
Co sprawia, że pragniemy postępować moralnie? Neuroekonomista Paul Zak pokazuje nam, dlaczego sądzi, że oksytocyna ("cząsteczka moralności" jak ją sam nazywa) jest odpowiedzialna za zaufanie, empatię i inne uczucia, które pomagają w tworzeniu stabilnego społeczeństwa.
Paul Zak - Neuroeconomist
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business. Full bio
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Is there anything unique about human beings?
0
0
3000
Czy jest coś wyjątkowego w istotach ludzkich?
00:18
There is.
1
3000
2000
Jest.
00:20
We're the only creatures
2
5000
2000
Jesteśmy jedynymi stworzeniami,
00:22
with fully developed moral sentiments.
3
7000
2000
które mają w pełni rozwinięte uczucia moralne.
00:24
We're obsessed with morality as social creatures.
4
9000
3000
Jako istoty społeczne mamy obsesję na punkcie moralności.
00:27
We need to know why people are doing what they're doing.
5
12000
3000
Musimy wiedzieć, czemu ludzie postępują tak, a nie inaczej.
00:30
And I personally am obsessed with morality.
6
15000
3000
Ja również mam obsesję na punkcie moralności.
00:33
It was all due to this woman,
7
18000
2000
A to wszystko z powodu tej kobiety:
00:35
Sister Mary Marastela,
8
20000
2000
siostry Marii Marasteli,
00:37
also known as my mom.
9
22000
3000
czyli mojej mamy.
00:41
As an altar boy, I breathed in a lot of incense,
10
26000
3000
Jako ministrant, nawdychałem się sporo kadzidła
00:44
and I learned to say phrases in Latin,
11
29000
2000
i nauczyłem wielu zwrotów po łacinie,
00:46
but I also had time to think
12
31000
2000
ale miałem też sporo czasu, by zastanawiać się,
00:48
about whether my mother's top-down morality
13
33000
2000
czy "odgórna" moralność mojej matki
00:50
applied to everybody.
14
35000
2000
odnosi się do wszystkich.
00:52
I saw that people who were religious and non-religious
15
37000
3000
Widziałem, że zarówno religijni, jak i niewierzący ludzie
00:55
were equally obsessed with morality.
16
40000
2000
mieli równie wielką obsesję na punkcie moralności.
00:57
I thought, maybe there's some earthly basis
17
42000
2000
Pomyślałem, że może istnieje jakaś ziemska podstawa
00:59
for moral decisions.
18
44000
2000
dla podejmowania decyzji moralnych.
01:01
But I wanted to go further
19
46000
2000
Chciałem wyjść poza stwierdzenie,
01:03
than to say our brains make us moral.
20
48000
2000
że moralność bierze się z mózgu.
01:05
I want to know if there's a chemistry of morality.
21
50000
3000
Chciałem wiedzieć, czy istnieje chemia moralności.
01:08
I want to know
22
53000
2000
Chciałem wiedzieć,
01:10
if there was a moral molecule.
23
55000
2000
czy istnieje cząsteczka moralności.
01:12
After 10 years of experiments,
24
57000
2000
Po dziesięciu latach eksperymentów
01:14
I found it.
25
59000
2000
znalazłem ją.
01:16
Would you like to see it? I brought some with me.
26
61000
3000
Chcecie zobaczyć? Przyniosłem trochę ze sobą.
01:20
This little syringe
27
65000
2000
Ta mała strzykawka
01:22
contains the moral molecule.
28
67000
3000
zawiera cząsteczkę moralności.
01:31
(Laughter)
29
76000
3000
(Śmiech)
01:34
It's called oxytocin.
30
79000
2000
To oksytocyna.
01:36
So oxytocin is a simple and ancient molecule
31
81000
3000
Oksytocyna jest prostą i pradawną cząsteczką,
01:39
found only in mammals.
32
84000
2000
którą można znaleźć tylko u ssaków.
01:41
In rodents, it was known
33
86000
2000
Wiadomo, że u gryzoni
01:43
to make mothers care for their offspring,
34
88000
2000
odpowiada za to, że matki dbają o potomstwo,
01:45
and in some creatures,
35
90000
2000
a u niektórych stworzeń
01:47
allowed for toleration of burrowmates.
36
92000
2000
pozwalała tolerować współlokatorów.
01:49
But in humans, it was only known
37
94000
2000
Jednak u ludzi znana była tylko z tego,
01:51
to facilitate birth and breastfeeding in women,
38
96000
2000
że ułatwia kobietom poród i karmienie piersią
01:53
and is released by both sexes during sex.
39
98000
3000
i że jest wydzielana u obu płci podczas seksu.
01:57
So I had this idea that oxytocin might be the moral molecule.
40
102000
3000
Pomyślałem, że może to oksytocyna jest cząsteczką moralności.
02:00
I did what most of us do -- I tried it on some colleagues.
41
105000
3000
Wzorem większości - wypróbowałem pomysł na kolegach.
02:03
One of them told me,
42
108000
2000
Jeden z nich powiedział mi:
02:05
"Paul, that is the world's stupidist idea.
43
110000
3000
"Paul, to jest najgłupszy pomysł świata".
02:08
It is," he said, "only a female molecule.
44
113000
2000
"To tylko cząsteczka dla kobiet.
02:10
It can't be that important."
45
115000
2000
Nie może być taka ważna".
02:12
But I countered, "Well men's brains make this too.
46
117000
3000
A ja na to: "Męskie mózgi też ją wytwarzają.
02:15
There must be a reason why."
47
120000
2000
Musi to mieć jakiś powód".
02:17
But he was right, it was a stupid idea.
48
122000
3000
Miał rację, pomysł był głupi,
02:20
But it was testably stupid.
49
125000
2000
ale dało się go przetestować.
02:22
In other words, I thought I could design an experiment
50
127000
3000
Sądziłem, że mógłbym wymyślić eksperyment,
02:25
to see if oxytocin made people moral.
51
130000
3000
który pokazałby, czy oksytocyna czyni ludzi moralnymi.
02:29
Turns out it wasn't so easy.
52
134000
2000
Okazało się, że to nie jest takie proste.
02:31
First of all, oxytocin is a shy molecule.
53
136000
3000
Przede wszystkim, oksytocyna to "nieśmiała" cząsteczka.
02:34
Baseline levels are near zero,
54
139000
2000
Jej poziom jest bliski zeru,
02:36
without some stimulus to cause its release.
55
141000
3000
jeśli nie znajdzie się bodziec do wydzielania.
02:39
And when it's produced, it has a three-minute half-life,
56
144000
2000
Po wydzieleniu rozpada się w ciągu 3 minut
02:41
and degrades rapidly at room temperature.
57
146000
3000
i degeneruje się szybko w temperaturze pokojowej.
02:44
So this experiment would have to cause a surge of oxytocin,
58
149000
2000
Eksperyment musiałby wywołać nagły przypływ oksytocyny,
02:46
have to grab it fast and keep it cold.
59
151000
2000
a ja musiałbym ją szybko pobrać i trzymać w chłodzie.
02:48
I think I can do that.
60
153000
2000
Pomyślałem, że dam radę.
02:50
Now luckily, oxytocin is produced
61
155000
2000
Na szczęście oksytocyna wytwarza się
02:52
both in the brain and in the blood,
62
157000
3000
zarówno w mózgu, jak i we krwi,
02:55
so I could do this experiment without learning neurosurgery.
63
160000
3000
więc mogłem eksperymentować bez znajomości neurochirurgii.
02:59
Then I had to measure morality.
64
164000
3000
Następnie musiałem zmierzyć poziom moralności.
03:02
So taking on Morality with a capital M is a huge project.
65
167000
3000
Moralnosć przez duże M to poważna sprawa,
03:05
So I started smaller.
66
170000
2000
więc zacząłem dosyć skromnie.
03:07
I studied one single virtue:
67
172000
3000
Badałem jedną małą cnotę:
03:10
trustworthiness.
68
175000
2000
wiarygodność.
03:12
Why? I had shown in the early 2000s
69
177000
3000
Dlaczego? Wykazałem około roku 2000,
03:15
that countries with a higher proportion of trustworthy people
70
180000
3000
że kraje z wyższym odsetkiem wiarygodnych ludzi
03:18
are more prosperous.
71
183000
2000
lepiej prosperują.
03:20
So in these countries, more economic transactions occur
72
185000
3000
Dokonuje się tam więcej transakcji ekonomicznych,
03:23
and more wealth is created,
73
188000
2000
co przyczynia się do wzrostu gospodarczego
03:25
alleviating poverty.
74
190000
2000
i zmniejszenia poziomu biedy.
03:27
So poor countries are by and large low trust countries.
75
192000
3000
Czyli w biednych krajach jest niski poziom zaufania.
03:30
So if I understood the chemistry of trustworthiness,
76
195000
3000
Gdybym zrozumiał chemię wiarygodności,
03:33
I might help alleviate poverty.
77
198000
2000
mógłbym przyczynić się do zmniejszenia biedy.
03:35
But I'm also a skeptic.
78
200000
2000
Jestem jednak również sceptykiem.
03:37
I don't want to just ask people, "Are you trustworthy?"
79
202000
2000
Nie chcę po prostu pytać: "Czy jesteś godny zaufania?"
03:39
So instead I use
80
204000
2000
Zamiast tego podchodzę do badań
03:41
the Jerry Maguire approach to research.
81
206000
2000
w stylu Jerry'ego McGuire'a.
03:43
If you're so virtuous,
82
208000
2000
Jeśli jesteś taki cnotliwy,
03:45
show me the money.
83
210000
2000
to wyskakuj z kasy.
03:47
So what we do in my lab
84
212000
2000
Co więc robimy w naszym laboratorium?
03:49
is we tempt people with virtue and vice by using money.
85
214000
2000
Kusimy cnotą i występkiem za pomocą pieniędzy.
03:51
Let me show you how we do that.
86
216000
2000
Pokażę wam, jak to robimy.
03:53
So we recruit some people for an experiment.
87
218000
2000
Zapraszamy chętnych do eksperymentu.
03:55
They all get $10 if they agree to show up.
88
220000
3000
Każdy dostaje 10 dolarów za przyjście.
03:58
We give them lots of instruction, and we never ever deceive them.
89
223000
3000
Zasypujemy ich instrukcjami i nigdy ich nie okłamujemy.
04:01
Then we match them in pairs by computer.
90
226000
3000
Następnie dobieramy ich w pary i sadzamy przy komputerach.
04:04
And in that pair, one person gets a message saying,
91
229000
2000
Jedna z osób w parze dostaje wiadomośći:
04:06
"Do you want to give up some of your $10
92
231000
2000
"Czy chcesz oddać część z 10 dolarów,
04:08
you earned for being here
93
233000
2000
które zarobiłeś za przyjście
04:10
and ship it to someone else in the lab?"
94
235000
2000
i przekazać komuś w tym laboratorium?"
04:12
The trick is you can't see them,
95
237000
2000
Rzecz w tym, że nie możesz ich zobaczyć.
04:14
you can't talk to them.
96
239000
2000
Nie możesz z nimi rozmawiać.
04:16
You only do it one time.
97
241000
2000
Robisz to tylko raz.
04:18
Now whatever you give up
98
243000
2000
Każda suma, jaką oddasz
04:20
gets tripled in the other person's account.
99
245000
3000
zostanie potrojona na koncie drugiej osoby.
04:23
You're going to make them a lot wealthier.
100
248000
2000
Znacznie ich wzbogacisz.
04:25
And they get a message by computer saying
101
250000
2000
Dostaną komputerową wiadomość,
04:27
person one sent you this amount of money.
102
252000
2000
że osoba #1 wysłała daną sumę.
04:29
Do you want to keep it all,
103
254000
2000
Czy chcesz zatrzymać dla siebie wszystko,
04:31
or do you want to send some amount back?
104
256000
3000
czy chcesz przekazać jakąś sumę z powrotem?
04:34
So think about this experiment for minute.
105
259000
2000
A teraz pomyśl nad tym eksperymentem przez chwilę.
04:36
You're going to sit on these hard chairs for an hour and a half.
106
261000
3000
Będziesz siedział na twardym krześle przez półtorej godziny.
04:39
Some mad scientist is going to jab your arm with a needle
107
264000
2000
Jakiś szalony naukowiec wbije ci w ramię igłę
04:41
and take four tubes of blood.
108
266000
2000
i pobierze cztery pojemniczki krwi,
04:43
And now you want me to give up this money and ship it to a stranger?
109
268000
3000
a potem chce, żebyś oddał te pieniądze obcemu?
04:46
So this was the birth of vampire economics.
110
271000
3000
Tak narodziła się ekonomika wampiryczna.
04:49
Make a decision and give me some blood.
111
274000
3000
Podejmij decyzję i daj mi trochę krwi.
04:52
So in fact, experimental economists
112
277000
2000
Eksperymentalni ekonomiści
04:54
had run this test around the world,
113
279000
2000
przeprowadzili ten test na całym świecie
04:56
and for much higher stakes,
114
281000
2000
za znacznie wyższe stawki
04:58
and the consensus view
115
283000
2000
i doszli do tego samego wniosku:
05:00
was that the measure from the first person to the second was a measure of trust,
116
285000
3000
przekaz od pierwszej osoby do drugiej był miarą zaufania,
05:03
and the transfer from the second person back to the first
117
288000
3000
a przekaz od drugiej osoby z powrotem do pierwszej
05:06
measured trustworthiness.
118
291000
2000
był miarą wiarygodności.
05:08
But in fact, economists were flummoxed
119
293000
2000
Jednak ekonomiści zachodzili w głowę,
05:10
on why the second person would ever return any money.
120
295000
3000
dlaczego druga osoba w ogóle oddawała jakąś sumę.
05:13
They assumed money is good,
121
298000
2000
Przyjęli, że pieniądze to dobra rzecz,
05:15
why not keep it all?
122
300000
2000
więc czemu nie zatrzymać wszystkich dla siebie?
05:17
That's not what we found.
123
302000
2000
Badania wykazały co innego:
05:19
We found 90 percent of the first decision-makers sent money,
124
304000
3000
90% osób podejmujących pierwszą decyzję wysłało pieniądze,
05:22
and of those who received money,
125
307000
2000
a odsetek tych, którzy dostali pieniądze
05:24
95 percent returned some of it.
126
309000
2000
i część przekazali z powrotem, wynosił 95%.
05:26
But why?
127
311000
2000
Ale dlaczego?
05:28
Well by measuring oxytocin
128
313000
2000
Mierząc poziom oksytocyny odkryliśmy,
05:30
we found that the more money the second person received,
129
315000
2000
że im więcej pieniędzy druga osoba otrzymała,
05:32
the more their brain produced oxytocin,
130
317000
2000
tym więcej jej mózg wydzielał oksytocyny,
05:34
and the more oxytocin on board,
131
319000
2000
a im więcej oksytocyny mieli,
05:36
the more money they returned.
132
321000
3000
tym więcej pieniędzy oddawali z powrotem.
05:39
So we have a biology of trustworthiness.
133
324000
3000
Tak wygląda biologia wiarygodności.
05:42
But wait. What's wrong with this experiment?
134
327000
3000
Ale to nie wszystko. Jakie są mankamenty tego eksperymentu?
05:45
Two things.
135
330000
2000
Ja widzę dwa.
05:47
One is that nothing in the body happens in isolation.
136
332000
3000
Po pierwsze: w ludzkim ciele nic nie zachodzi w izolacji,
05:50
So we measured nine other molecules that interact with oxytocin,
137
335000
3000
więc zbadaliśmy 9 innych cząsteczek, reagujących z oksytocyną,
05:53
but they didn't have any effect.
138
338000
2000
ale nie miały żadnego wpływu.
05:55
But the second is
139
340000
2000
Po drugie: eksperyment wykazał
05:57
that I still only had this indirect relationship
140
342000
2000
jedynie pośredni związek
05:59
between oxytocin and trustworthiness.
141
344000
2000
pomiędzy oksytocyną a wiarygodnością
06:01
I didn't know for sure
142
346000
2000
i nie miałem pewności,
06:03
oxytocin caused trustworthiness.
143
348000
2000
czy oksytocyna odpowiada za wiarygodność.
06:05
So to make the experiment,
144
350000
2000
Żeby przeprowadzić eksperyment
06:07
I knew I'd have to go into the brain
145
352000
2000
musiałem dostać się do mózgu
06:09
and manipulate oxytocin directly.
146
354000
2000
i manipulować oksytocyną bezpośrednio.
06:11
I used everything short of a drill
147
356000
2000
Użyłem chyba wszystkiego za wyjątkiem wiertarki,
06:13
to get oxytocin into my own brain.
148
358000
3000
by zaaplikować oksytocynę własnemu mózgowi.
06:16
And I found I could do it
149
361000
2000
Odkryłem, że mogę to zrobić
06:18
with a nasal inhaler.
150
363000
2000
za pomocą inhalatora do nosa.
06:20
So along with colleagues in Zurich,
151
365000
2000
Wraz z kolegami z Zurychu
06:22
we put 200 men on oxytocin or placebo,
152
367000
2000
przeprowadziliśmy ten sam test na 200 mężczyznach,
06:24
had that same trust test with money,
153
369000
2000
którym podaliśmy albo oksytocynę, albo placebo.
06:26
and we found that those on oxytocin not only showed more trust,
154
371000
3000
Nie dość, że oksytocyna zwiększała zaufanie,
06:29
we can more than double the number of people
155
374000
3000
to jeszcze podwoiła się liczba ludzi,
06:32
who sent all their money to a stranger --
156
377000
2000
którzy wszystkie pieniądze przekazali nieznajomym,
06:34
all without altering mood or cognition.
157
379000
3000
a wszystko bez wpływania na nastrój czy zdolności umysłowe.
06:38
So oxytocin is the trust molecule,
158
383000
4000
A więc oksytocyna jest cząsteczką zaufania,
06:42
but is it the moral molecule?
159
387000
3000
ale czy jest cząsteczką moralności?
06:45
Using the oxytocin inhaler,
160
390000
2000
Przeprowadziliśmy więcej badań
06:47
we ran more studies.
161
392000
2000
z wykorzystaniem inhalatora z oksytocyną.
06:49
We showed that oxytocin infusion
162
394000
2000
Wykazaliśmy, że wprowadzenie oksytocyny zwiększa hojność
06:51
increases generosity
163
396000
2000
Wykazaliśmy, że wprowadzenie oksytocyny zwiększa hojność
06:53
in unilateral monetary transfers
164
398000
2000
w przypadku jednostronnych przekazów pieniężnych o 80%
06:55
by 80 percent.
165
400000
2000
w przypadku jednostronnych przekazów pieniężnych o 80%
06:57
We showed it increases donations to charity
166
402000
2000
Wykazaliśmy, że zwiększa datki na cele charytatywne o 50%
06:59
by 50 percent.
167
404000
2000
Wykazaliśmy, że zwiększa datki na cele charytatywne o 50%
07:01
We've also investigated
168
406000
2000
Sprawdzaliśmy również niefarmakologiczne sposoby
07:03
non-pharmacologic ways to raise oxytocin.
169
408000
2000
podniesienia poziomu oksytocyny,
07:05
These include massage,
170
410000
2000
takie jak masaż,
07:07
dancing and praying.
171
412000
2000
taniec i modlitwa.
07:09
Yes, my mom was happy about that last one.
172
414000
3000
Moja mama bardzo się cieszyła z tego ostatniego.
07:12
And whenever we raise oxytocin,
173
417000
2000
Ilekroć podnosimy poziom oksytocyny,
07:14
people willingly open up their wallets
174
419000
2000
ludzie chętnie otwierają swoje portfele
07:16
and share money with strangers.
175
421000
2000
i dzielą się pieniędzmi z obcymi.
07:18
But why do they do this?
176
423000
2000
Ale dlaczego to robią?
07:20
What does it feel like
177
425000
2000
Jakie to uczucie,
07:22
when your brain is flooded with oxytocin?
178
427000
2000
gdy mózg zalewa oksytocyna?
07:24
To investigate this question, we ran an experiment
179
429000
3000
Szukając odpowiedzi, przeprowadziliśmy eksperyment,
07:27
where we had people watch a video
180
432000
2000
w którym prosiliśmy o obejrzenie filmu
07:29
of a father and his four year-old son,
181
434000
2000
o ojcu i jego 4-letnim synu,
07:31
and his son has terminal brain cancer.
182
436000
2000
chorym na zaawansowanego raka mózgu.
07:33
After they watched the video, we had them rate their feelings
183
438000
3000
Po filmie prosiliśmy uczestników o ocenę uczuć
07:36
and took blood before and after to measure oxytocin.
184
441000
3000
i mierzyliśmy oksytocynę we krwi pobranej przed i po.
07:39
The change in oxytocin
185
444000
2000
Zmiana poziomu oksytocyny
07:41
predicted their feelings of empathy.
186
446000
3000
zapowiadała to, że będą odczuwać empatię.
07:45
So it's empathy
187
450000
2000
A więc to empatia sprawia,
07:47
that makes us connect to other people.
188
452000
2000
że czujemy więź z innymi ludźmi.
07:49
It's empathy that makes us help other people.
189
454000
3000
To empatia sprawia, że pomagamy innym ludziom.
07:52
It's empathy that makes us moral.
190
457000
4000
To empatia czyni nas moralnymi.
07:56
Now this idea is not new.
191
461000
2000
To wiadomo jednak od dawna.
07:58
A then unknown philosopher named Adam Smith
192
463000
2000
Mało znany wówczas filozof, Adam Smith,
08:00
wrote a book in 1759
193
465000
2000
napisał w 1759 roku książkę
08:02
called "The Theory of Moral Sentiments."
194
467000
2000
pod tytułem "Teoria Uczuć Moralnych".
08:04
In this book, Smith argued
195
469000
3000
Smith przekonywał w swojej książce,
08:07
that we are moral creatures, not because of a top-down reason,
196
472000
3000
że jesteśmy istotami moralnymi, nie z "odgórnych" powodów,
08:10
but for a bottom-up reason.
197
475000
2000
ale ponieważ jest to częścią naszej natury.
08:12
He said we're social creatures,
198
477000
2000
Napisał, że jesteśmy istotami społecznymi,
08:14
so we share the emotions of others.
199
479000
2000
więc udzielają nam się emocje innych.
08:16
So if I do something that hurts you, I feel that pain.
200
481000
3000
Jeśli robię ci krzywdę, czuję wynikający z tego ból,
08:19
So I tend to avoid that.
201
484000
2000
więc próbuję tego unikać.
08:21
If I do something that makes you happy, I get to share your joy.
202
486000
3000
Jeśli cię uszczęśliwię, uszczęśliwiam również siebie,
08:24
So I tend to do those things.
203
489000
2000
więc próbuję robić to częściej.
08:26
Now this is the same Adam Smith who, 17 years later,
204
491000
2000
To jest ten sam Adam Smith, który 17 lat później
08:28
would write a little book called "The Wealth of Nations" --
205
493000
3000
napisał książeczkę pt. "Bogactwo Narodów",
08:31
the founding document of economics.
206
496000
2000
kamień węgielny dla nauk ekonomicznych,
08:33
But he was, in fact, a moral philosopher,
207
498000
3000
ale tak naprawdę był filozofem moralnym
08:36
and he was right on why we're moral.
208
501000
2000
i miał rację co do tego, dlaczego jesteśmy moralni.
08:38
I just found the molecule behind it.
209
503000
3000
Ja tylko odkryłem cząsteczkę, która za to odpowiada.
08:41
But knowing that molecule is valuable,
210
506000
3000
Wiem jednak, że ta cząsteczka jest cenna,
08:44
because it tells us how to turn up this behavior
211
509000
3000
bo pokazuje jak pobudzić takie zachowanie,
08:47
and what turns it off.
212
512000
2000
i co może je powstrzymać.
08:49
In particular, it tells us
213
514000
2000
W szczególności pokazuje,
08:51
why we see immorality.
214
516000
3000
dlaczego dostrzegamy niemoralność.
08:54
So to investigate immorality,
215
519000
2000
Aby wyjaśnić kwestię niemoralności
08:56
let me bring you back now to 1980.
216
521000
2000
cofnijmy się do roku 1980.
08:58
I'm working at a gas station
217
523000
2000
Pracowałem na stacji benzynowej
09:00
on the outskirts of Santa Barbara, California.
218
525000
3000
pod Santa Barbara w Kalifornii.
09:03
You sit in a gas station all day,
219
528000
2000
Siedząc cały dzień na stacji benzynowej,
09:05
you see lots of morality and immorality, let me tell you.
220
530000
2000
widzisz sporo przykładów moralności i niemoralności.
09:07
So one Sunday afternoon, a man walks into my cashier's booth
221
532000
3000
Pewnego razu do kasy podchodzi mężczyzna
09:10
with this beautiful jewelry box.
222
535000
2000
z piękną szkatułką w ręku.
09:12
Opens it up and there's a pearl necklace inside.
223
537000
2000
Otwiera ją, a w środku jest naszyjnik z pereł.
09:14
And he said, "Hey, I was in the men's room.
224
539000
2000
Mówi: "Hej, znalazłem to w męskiej toalecie.
09:16
I just found this. What do you think we should do with it?"
225
541000
3000
Jak myślisz, co powinniśmy z tym zrobić?"
09:19
"I don't know, put it in the lost and found."
226
544000
2000
"Bo ja wiem, daj do rzeczy znalezionych".
09:21
"Well this is very valuable.
227
546000
2000
"No, ale to jest bardzo cenne.
09:23
We have to find the owner for this." I said, "Yea."
228
548000
2000
Musimy znaleźć właściciela". Powiedziałem: "No".
09:25
So we're trying to decide what to do with this,
229
550000
2000
Próbujemy zdecydować, co z tym zrobić,
09:27
and the phone rings.
230
552000
2000
a tu nagle dzwoni telefon.
09:29
And a man says very excitedly,
231
554000
2000
Roztrzęsiony mężczyzna po drugiej stronie mówi:
09:31
"I was in your gas station a while ago,
232
556000
2000
"Byłem przed chwilą na waszej stacji,
09:33
and I bought this jewelry for my wife, and I can't find it."
233
558000
2000
kupiłem biżuterię dla żony i nie mogę jej znaleźć".
09:35
I said, "Pearl necklace?" "Yeah."
234
560000
2000
Zapytałem: "Perłowy naszyjnik?" "No".
09:37
"Hey, a guy just found it."
235
562000
2000
"Jeden facet go znalazł".
09:39
"Oh, you're saving my life. Here's my phone number.
236
564000
2000
"Z nieba mi spadliście! Masz tu mój numer
09:41
Tell that guy to wait half an hour.
237
566000
2000
i powiedz facetowi, żeby poczekał pół godziny.
09:43
I'll be there and I'll give him a $200 reward."
238
568000
2000
Przyjadę i dostanie 200 dolarów nagrody".
09:45
Great, so I tell the guy, "Look, relax.
239
570000
2000
Świetnie. Mówię facetowi: "Spoko,
09:47
Get yourself a fat reward. Life's good."
240
572000
3000
weź sobie nagrodę. Życie jest piękne".
09:50
He said, "I can't do it.
241
575000
2000
Powiedział: "Nie dam rady.
09:52
I have this job interview in Galena in 15 minutes,
242
577000
2000
Mam za piętnaście minut rozmowę o pracę,
09:54
and I need this job, I've got to go."
243
579000
3000
a bardzo potrzebuję roboty. Muszę iść".
09:57
Again he asked me, "What do you think we should do?"
244
582000
2000
Znowu zapytał: "Jak sądzisz, co powinniśmy zrobić?"
09:59
I'm in high school. I have no idea.
245
584000
3000
Pojęcia nie mam, jestem tylko licealistą.
10:02
So I said, "I'll hold it for you."
246
587000
2000
Powiedziałem: "Oddam to za ciebie".
10:04
He said, "You know, you've been so nice, let's split the reward."
247
589000
3000
On na to: "Taki jesteś miły, podzielmy się nagrodą”.
10:07
I'll give you the jewelry, you give me a hundred dollars,
248
592000
2000
Ja ci zostawię biżuterię, ty mi daj sto dolarów,
10:09
and when the guy comes ... "
249
594000
2000
a kiedy przyjdzie ten facet..."
10:11
You see it. I was conned.
250
596000
2000
Jak widzicie, zostałem wyrolowany.
10:13
So this is a classic con called the pigeon drop,
251
598000
3000
To klasyczny szwindel zwany "puszczanie gołębia",
10:16
and I was the pigeon.
252
601000
2000
a ja byłem gołębiem.
10:18
So the way many cons work
253
603000
2000
Sposób, w jaki działa wielu oszustów
10:20
is not that the conman gets the victim to trust him,
254
605000
3000
nie polega na tym, że skłaniają ofiary do zaufania im,
10:23
it's that he shows he trusts the victim.
255
608000
3000
lecz na tym, że sami okazują zaufanie ofierze.
10:26
Now we know what happens.
256
611000
2000
Teraz już wiemy, co się wtedy dzieje.
10:28
The victim's brain releases oxytocin,
257
613000
2000
Mózg ofiary wydziela oksytocynę
10:30
and you're opening up your wallet or purse, giving away the money.
258
615000
3000
wyjmujesz portfel czy torebkę i oddajesz pieniądze.
10:33
So who are these people
259
618000
2000
Kim są ci ludzie,
10:35
who manipulate our oxytocin systems?
260
620000
3000
którzy manipulują naszą oksytocyną?
10:38
We found, testing thousands of individuals,
261
623000
3000
Po przebadaniu tysięcy ludzi odkryliśmy,
10:41
that five percent of the population
262
626000
2000
że 5% populacji
10:43
don't release oxytocin on stimulus.
263
628000
3000
nie wydziela oksytocyny w reakcji na bodźce.
10:47
So if you trust them, their brains don't release oxytocin.
264
632000
3000
Jeśli im zaufasz, ich mózgi nie wydzielą oksytocyny.
10:50
If there's money on the table, they keep it all.
265
635000
3000
Jeśli w grę wchodzą pieniądze, zatrzymują wszystkie dla siebie.
10:53
So there's a technical word for these people in my lab.
266
638000
2000
W naszym laboratorium określamy takich ludzi fachowo:
10:55
We call them bastards.
267
640000
3000
łajdacy.
10:58
(Laughter)
268
643000
2000
(Śmiech)
11:00
These are not people you want to have a beer with.
269
645000
2000
Z takimi nie warto iść na piwo.
11:02
They have many of the attributes of psychopaths.
270
647000
3000
Mają wiele cech typowych dla psychopatów.
11:06
Now there are other ways the system can be inhibited.
271
651000
2000
Ten system można zaburzyć i na inne sposoby.
11:08
One is through improper nurturing.
272
653000
3000
Jednym jest niewłaściwe wychowanie.
11:11
So we've studied sexually abused women,
273
656000
3000
Badaliśmy wykorzystywane seksualnie kobiety
11:14
and about half those don't release oxytocin on stimulus.
274
659000
3000
i blisko połowa z nich nie wydziela oksytocyny na bodziec.
11:17
You need enough nurturing
275
662000
2000
Potrzeba odpowiedniego wychowania,
11:19
for this system to develop properly.
276
664000
2000
aby ten system rozwijał się prawidłowo.
11:21
Also, high stress inhibits oxytocin.
277
666000
3000
Również duży stres blokuje wytwarzanie oksytocyny.
11:24
So we all know this, when we're really stressed out,
278
669000
2000
Jak wiadomo, pod wpływem silnego stresu
11:26
we're not acting our best.
279
671000
3000
nie zachowujemy się najlepiej.
11:29
There's another way oxytocin is inhibited, which is interesting --
280
674000
3000
Zablokować oksytocynę można w jeszcze jeden ciekawy sposób:
11:32
through the action of testosterone.
281
677000
3000
za pomocą testosteronu.
11:35
So we, in experiments, have administered testosterone to men.
282
680000
3000
Podczas eksperymentów podawaliśmy mężczyznom testosteron
11:38
And instead of sharing money,
283
683000
2000
i zamiast dzielić się pieniędzmi,
11:40
they become selfish.
284
685000
2000
stawali się samolubni.
11:42
But interestingly,
285
687000
3000
Co ciekawe mężczyźni z wysokim testosteronem
11:45
high testosterone males are also more likely
286
690000
2000
chętniej używają własnych pieniędzy,
11:47
to use their own money to punish others for being selfish.
287
692000
3000
by ukarać innych za samolubstwo.
11:50
(Laughter)
288
695000
2000
(Śmiech)
11:52
Now think about this. It means, within our own biology,
289
697000
3000
Pomyślcie tylko. To znaczy, że nasza biologia
11:55
we have the yin and yang of morality.
290
700000
3000
zawiera element yin i yang moralności.
11:58
We have oxytocin that connects us to others,
291
703000
2000
Mamy oksytocynę, która łączy nas z innymi,
12:00
makes us feel what they feel.
292
705000
2000
sprawia, że czujemy to, co oni czują.
12:02
And we have testosterone.
293
707000
2000
Z drugiej strony mamy testosteron,
12:04
And men have 10 times the testosterone as women,
294
709000
2000
którego mężczyźni mają 10 razy więcej niż kobiety,
12:06
so men do this more than women --
295
711000
2000
więc mężczyźni robią to częściej niż kobiety...
12:08
we have testosterone that makes us want to punish
296
713000
3000
Testosteron sprawia, że chcemy ukarać tych,
12:11
people who behave immorally.
297
716000
2000
którzy zachowują się niemoralnie.
12:13
We don't need God or government telling us what to do.
298
718000
2000
Nie trzeba nam nakazów ani od Boga, ani od rządu.
12:15
It's all inside of us.
299
720000
3000
To wszystko jest w nas.
12:18
So you may be wondering:
300
723000
2000
Możecie się zastanawiać:
12:20
these are beautiful laboratory experiments,
301
725000
2000
śliczne eksperymenty laboratoryjne,
12:22
do they really apply to real life?
302
727000
2000
ale czy naprawdę odnoszą się do życia?
12:24
Yeah, I've been worrying about that too.
303
729000
2000
Też się nad tym zastanawiałem.
12:26
So I've gone out of the lab
304
731000
2000
Wyszedłem więc z laboratorium,
12:28
to see if this really holds in our daily lives.
305
733000
2000
by przekonać się, czy to samo dzieje się w codziennym życiu.
12:30
So last summer, I attended a wedding in Southern England.
306
735000
3000
W lecie byłem na ślubie w południowej Anglii.
12:33
200 people in this beautiful Victorian mansion.
307
738000
3000
W tej pięknej wiktoriańskiej posiadłości było 200 ludzi.
12:36
I didn't know a single person.
308
741000
2000
Nie znałem nikogo.
12:38
And I drove up in my rented Vauxhall.
309
743000
2000
Pojechałem tam wynajętym Vauxhallem.
12:40
And I took out a centrifuge and dry ice
310
745000
2000
Zabrałem ze sobą centryfugę, suchy lód
12:42
and needles and tubes.
311
747000
2000
igły i pojemniczki
12:44
And I took blood from the bride and the groom
312
749000
2000
i pobrałem krew pannie młodej i panu młodemu,
12:46
and the wedding party and the family and the friends
313
751000
2000
jak również gościom, rodzinie i przyjaciołom
12:48
before and immediately after the vows.
314
753000
2000
przed i natychmiast po złożeniu przysięgi małżeńskiej.
12:50
(Laughter)
315
755000
2000
(Śmiech)
12:52
And guess what?
316
757000
2000
I co się okazało?
12:54
Weddings cause a release of oxytocin,
317
759000
2000
Śluby powodują wydzielanie się oksytocyny,
12:56
but they do so in a very particular way.
318
761000
3000
ale działa to w szczególny sposób.
12:59
Who is the center of the wedding solar system?
319
764000
2000
Kto stoi w centrum ślubnego układu słonecznego?
13:01
The bride.
320
766000
2000
Panna młoda.
13:03
She had the biggest increase in oxytocin.
321
768000
2000
Ona miała największy wzrost poziomu oksytocyny.
13:05
Who loves the wedding almost as much as the bride?
322
770000
3000
Komu podoba się ślub niemal tak samo jak pannie młodej?
13:08
Her mother, that's right.
323
773000
2000
Zgadza się - jej matce.
13:10
Her mother was number two.
324
775000
2000
Jej matka była na drugim miejscu.
13:12
Then the groom's father, then the groom,
325
777000
2000
Potem ojciec pana młodego, pan młody,
13:14
then the family, then the friends --
326
779000
2000
a w dalszej kolejności rodzina i przyjaciele
13:16
arrayed around the bride
327
781000
2000
zgromadzeni wokół stołu
13:18
like planets around the Sun.
328
783000
2000
jak planety wokół Słońca.
13:20
So I think it tells us that we've designed this ritual
329
785000
3000
Chyba zaprojektowaliśmy ten rytuał,
13:23
to connect us to this new couple,
330
788000
2000
by stworzyć więź z młodą parą,
13:25
connect us emotionally.
331
790000
2000
związać się z nimi emocjonalnie.
13:27
Why? Because we need them to be successful at reproducing
332
792000
3000
Dlaczego? Bo potrzebujemy ich, aby się skutecznie rozmnażać,
13:30
to perpetuate the species.
333
795000
3000
by podtrzymać ciągłość gatunku.
13:33
I also worried that my trust experiments with small amounts of money
334
798000
3000
Martwiłem się też, że eksperymenty z małymi sumami pieniędzy
13:36
didn't really capture how often we actually trust our lives to strangers.
335
801000
4000
nie oddawają tego, jak często powierzamy życie obcym ludziom,
13:40
So even though I have a fear of heights,
336
805000
2000
więc ostatnio, mimo tego, że mam lęk wysokości,
13:42
I recently strapped myself to another human being
337
807000
2000
pozwoliłem przypiąć się do innego człowieka
13:44
and stepped out of an airplane at 12,000 ft.
338
809000
3000
i wyskoczyłem z samolotu na wysokości 3650 metrów.
13:47
I took my blood before and after,
339
812000
2000
Pobrałem sobie krew przed i po,
13:49
and I had a huge spike of oxytocin.
340
814000
3000
i okazało się, że poziom oksytocyny poszybował w górę.
13:52
And there are so many ways we can connect to people.
341
817000
3000
Istnieje wiele sposobów na stworzenie więzi z ludźmi.
13:55
For example, through social media.
342
820000
2000
Na przykład za pomocą portalów społecznościowych.
13:57
Many people are Tweeting right now.
343
822000
2000
Wielu ludzi właśnie wysyła wpisy na Twitterze.
13:59
So we investigated the role of social media
344
824000
2000
Badaliśmy rolę portali społecznościowych
14:01
and found the using social media
345
826000
2000
i odkryliśmy, że korzystanie z nich
14:03
produced a solid double-digit increase in oxytocin.
346
828000
3000
wywoływało porządny, dwucyfrowy wzrost oksytocyny.
14:06
So I ran this experiment recently for the Korean Broadcasting System.
347
831000
3000
Przeprowadziłem ten eksperyment dla koreańskiej rozgłośni.
14:09
And they had the reporters and their producers participate.
348
834000
4000
Skłonili do udziału reporterów i producentów.
14:13
And one of these guys, he must have been 22,
349
838000
2000
I jeden z nich - wyglądał na 22 lata -
14:15
he had 150 percent spike in oxytocin.
350
840000
3000
miał 150% wzrost poziomu oksytocyny.
14:18
I mean, astounding; no one has this.
351
843000
2000
To po prostu zdumiewające. Nikt inny tego nie miał.
14:20
So he was using social media in private.
352
845000
2000
Korzystał w odosobnieniu z portalu społecznościowego.
14:22
When I wrote my report to the Koreans,
353
847000
2000
W raporcie dla Koreańczyków powiedziałem:
14:24
I said, "Look, I don't know what this guy was doing,"
354
849000
2000
"Nie wiem, co ten facet robił,
14:26
but my guess was interacting with his mother or his girlfriend.
355
851000
3000
ale pewnie rozmawiał z matką lub swoją dziewczyną".
14:29
They checked.
356
854000
2000
Sprawdzili to.
14:31
He was interacting on his girlfriend's Facebook page.
357
856000
2000
Rozmawiał z dziewczyną przez jej profil na Facebooku.
14:33
There you go. That's connection.
358
858000
3000
A więc proszę, mamy związek jednego z drugim.
14:36
So there's tons of ways that we can connect to other people,
359
861000
3000
Istnieją setki sposobów zbliżania się do ludzi
14:39
and it seems to be universal.
360
864000
2000
i wydają się powszechne.
14:41
Two weeks ago,
361
866000
2000
Dwa tygodnie temu
14:43
I just got back from Papua New Guinea
362
868000
2000
wróciłem z Papui-Nowej Gwinei.
14:45
where I went up to the highlands --
363
870000
2000
Byłem na tamtejszych wyżynach,
14:47
very isolated tribes of subsistence farmers
364
872000
3000
gdzie żyją odizolowane od świata plemiona rolników,
14:50
living as they have lived for millenia.
365
875000
3000
żyjących tak, jak żyli od tysiącleci.
14:53
There are 800 different languages in the highlands.
366
878000
3000
Na wyżynach funkcjonuje ponad 800 języków.
14:56
These are the most primitive people in the world.
367
881000
3000
To są najbardziej prymitywni ludzie na świecie,
14:59
And they indeed also release oxytocin.
368
884000
3000
a również wytwarzają oksytocynę.
15:02
So oxytocin connects us to other people.
369
887000
4000
A więc oksytocyna zbliża nas do innych ludzi.
15:06
Oxytocin makes us feel what other people feel.
370
891000
2000
Oksytocyna sprawia, że czujemy to, co czują inni.
15:08
And it's so easy to cause people's brains
371
893000
3000
Bardzo łatwo nakłonić ludzki mózg
15:11
to release oxytocin.
372
896000
2000
do wydzielania oksytocyny.
15:13
I know how to do it,
373
898000
2000
Wiem, jak to zrobić,
15:15
and my favorite way to do it is, in fact, the easiest.
374
900000
2000
a mój ulubiony sposób jest również najprostszy.
15:17
Let me show it to you.
375
902000
2000
Pozwólcie, że wam zademonstruję.
15:24
Come here. Give me a hug.
376
909000
2000
Chodź, przytul mnie.
15:26
(Laughter)
377
911000
2000
(Śmiech)
15:28
There you go.
378
913000
2000
Proszę.
15:30
(Applause)
379
915000
9000
(Brawa)
15:39
So my penchant for hugging other people
380
924000
2000
Moje zamiłowanie do ściskania ludzi
15:41
has earned me the nickname Dr. Love.
381
926000
2000
przyniosło mi przydomek "Dr Miłość".
15:43
I'm happy to share a little more love in the world,
382
928000
2000
Z radością dzielę się ze światem odrobiną miłości.
15:45
it's great,
383
930000
2000
To jest wspaniałe.
15:47
but here's your prescription from Dr. Love:
384
932000
2000
A teraz jako Dr Miłość wypiszę wam receptę:
15:49
eight hugs a day.
385
934000
3000
osiem uścisków dziennie.
15:52
We have found that people who release more oxytocin
386
937000
2000
Ludzie wytwarzający więcej oksytocyny
15:54
are happier.
387
939000
2000
są szczęśliwsi.
15:56
And they're happier
388
941000
2000
A są szczęśliwsi,
15:58
because they have better relationships of all types.
389
943000
3000
bo mają lepsze relacje z innymi, pod każdym względem.
16:01
Dr. Love says eight hugs a day.
390
946000
3000
Dr Miłość mówi: osiem uścisków dziennie.
16:04
Eight hugs a day -- you'll be happier
391
949000
2000
Osiem uścisków dziennie, a będziesz szczęśliwszy
16:06
and the world will be a better place.
392
951000
2000
i świat stanie się lepszy.
16:08
Of course, if you don't like to touch people, I can always shove this up your nose.
393
953000
3000
Oczywiście, jeśli nie lubisz dotykać ludzi, mogę zawsze wetknąć ci w nos to.
16:11
(Laughter)
394
956000
2000
(Śmiech)
16:13
Thank you.
395
958000
2000
Dziękuję.
16:15
(Applause)
396
960000
13000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Zak - NeuroeconomistA pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business.
Why you should listen
What’s behind the human instinct to trust and to put each other’s well-being first? When you think about how much of the world works on a handshake or on holding a door open for somebody, why people cooperate is a huge question. Paul Zak researches oxytocin, a neuropeptide that affects our everyday social interactions and our ability to behave altruistically and cooperatively, applying his findings to the way we make decisions. A pioneer in a new field of study called neuroeconomics, Zak has demonstrated that oxytocin is responsible for a variety of virtuous behaviors in humans such as empathy, generosity and trust. Amazingly, he has also discovered that social networking triggers the same release of oxytocin in the brain -- meaning that e-connections are interpreted by the brain like in-person connections.
A professor at Claremont Graduate University in Southern California, Zak believes most humans are biologically wired to cooperate, but that business and economics ignore the biological foundations of human reciprocity, risking loss: when oxytocin levels are high in subjects, people’s generosity to strangers increases up to 80 percent; and countries with higher levels of trust – lower crime, better education – fare better economically.
He says: "Civilization is dependent on oxytocin. You can't live around people you don't know intimately unless you have something that says: Him I can trust, and this one I can't trust."
Paul Zak | Speaker | TED.com