Efekt zakotwiczenia: 7 przykładów i jak działa w AI
Ostatnia aktualizacja: kwiecień 2026 Efekt zakotwiczenia to błąd poznawczy, przez który pierwsza liczba, jaką usłyszysz, wypacza każdy kolejny osąd — nawet gdy jest jawnie losowa. Zjawisko opisali Tversky i Kahneman w 1974 r.; działa na cenach w sklepach, negocjacjach płacowych, wyrokach sądowych — a od 2025 r. także na dużych modelach językowych typu GPT-4 i … Dowiedz się więcej