Konsultacja z AI przed ważną osobistą decyzją vs. decydowanie bez niej
Jeśli działasz
Konsultacja z AI przed decyzją
22%
Jeśli nie działasz
Decyzja bez wsparcia AI
28%
Odsetek osób, które później żałują każdego wyboru. Słupki i pełna kartoteka danych poniżej.
Styl życia
Ostatnio sprawdzono 2026-05-11
Jakość dowodów 4.0/5
Ocena recenzji w ośmiu wymiarach względem
rubryki jakości
. Każdy wymiar oceniony w skali 1–5.
D1 Weryfikacja źródeł
4/5
D2 Autorytet i niezależność źródeł
5/5
D3 Dokładność wskaźnika żalu
2/5
D4 Porównywalność źródeł
2/5
D5 Wzorzec Gilovicha
4/5
D6 Jakość tekstu
5/5
D7 Kompletność zastrzeżeń
5/5
D8 Jakość próby
5/5
Średnia4.0/5
Dane zastępcze — dla tej decyzji nie istnieje bezpośrednie badanie żałowania. Wskaźniki są oparte na ocenach zadowolenia i danych o barierach dostępu, a nie na pytaniach bezpośrednio dotyczących żałowania. Zobacz zastrzeżenia poniżej.
Żal za działanie
Konsultacja z AI przed decyzją
22%
~22% osób, które konsultowały AI w sprawie istotnej decyzji, zgłasza szkodliwy lub problematyczny wynik (proxy; 11% otrzymało niebezpieczne rekomendacje zdrowotne; 21–49% odpowiedzi medycznych AI jest ocenianych jako problematyczne w kontrolowanych badaniach)
Dorośli Amerykanie, którzy konsultowali chatboty AI w sprawach zdrowotnych, finansowych lub życiowych
październik–grudzień 2025
Żal za zaniechanie
Decyzja bez wsparcia AI
28%
Żadna ankieta nie mierzy żalu wśród osób, które odmówiły konsultacji z AI. Jako zgrubny pułap kosztu alternatywnego (a NIE zmierzony wskaźnik żalu): wśród użytkowników AI 46–59% zgłasza konkretną korzyść informacyjną, a ~90% tych, którzy zadziałali według finansowej porady AI, nazwało wynik „zyskownym lub wartościowym” — korzyści, z których rezygnują nieużytkownicy; ~28% to konserwatywna wnioskowana górna granica, a nie bezpośredni pomiar
Dorośli Amerykanie, którzy podjęli istotne decyzje bez konsultacji z AI
2025–2026
% żałuje tej decyzji
Konsultacja z AI przed decyzjąDecyzja bez wsparcia AI
22%28%
balanced — Mniej więcej zrównoważone — obie opcje wiążą się z podobnym żalem.
Powiązane decyzje
Semantycznie podobne decyzje — ten sam obszar, inne kompromisy.
Poddanie się powiększeniu piersiNiepoddanie się powiększeniu piersi
7,0%5,0%
Zrównoważone
W przybliżeniu równy
About 1 in 4 US adults has now consulted AI for health information or advice, according to a West Health/Gallup panel of 5,660 adults surveyed in late 2025. Among those users, 46% felt more confident asking their providers questions afterward, and 59% used AI to prepare before a doctor visit — concrete stated benefits that non-users forgo. But the same survey found that 11% of AI health users reported receiving unsafe recommendations, and a parallel UCLA/BMJ Open study rating 250 AI responses to medical questions found 49.6% were problematic to some degree — mostly delivered with confidence and few caveats, making them difficult for users to identify as unreliable. An MIT Media Lab study published in NEJM AI documented that participants systematically overestimated AI medical reliability and could not distinguish AI-generated from physician responses, even when the AI response was inaccurate.
The regret arithmetic here is genuinely ambiguous, which is unusual in this dataset. The action-side risk (22% proxy, bounded by 11% unsafe-recommendation rate and 49.6% problematic-response rate) and the inaction-side opportunity cost (28% proxy, based on AI users’ reported benefits) are close enough that the entry is classified as ‘mixed’ rather than clearly inaction-dominates. How AI is used matters more than whether it is used: supplementing a scheduled doctor visit with AI research before attending is a different action category than using AI as a triage replacement for a symptom that warrants evaluation. The former has low action-risk and meaningful information benefit; the latter has higher action-risk and may cause harmful delay. The 14 million Americans who skipped a provider visit based on AI advice represent the higher-risk end of the use spectrum, though some of those skipped visits may have been genuinely unnecessary.
The honest summary of this entry’s evidentiary state: the AI consultation decision is too domain-specific, use-case-dependent, and rapidly evolving to generate a stable regret-pair estimate. Financial AI consultation self-reports are overwhelmingly positive (Wells Fargo: ~90% found results worthwhile), which would pull the inaction-regret figure up substantially if the financial domain were weighted equally with health. Medical AI consultation carries real documented risk of inaccurate confident advice in a domain where acting on wrong information has direct health consequences. The mixed classification reflects both the genuine uncertainty and the heterogeneity of “consulting AI” as a decision — something between a research tool and an advisor, with properties of each and the disclaimers of neither.
Źródła: działanie
Rejestr twierdzeń
Każda liczba poniżej jest tym, co podało dane źródło — z dosłownym cytatem, na którym się oparliśmy, i sposobem, w jaki doszliśmy do naszej wartości. Kliknij dowolny link, żeby zweryfikować bezpośrednio.
2/3 źródeł niezależnie zweryfikowanych słowo w słowo z podanym źródłem
[1]West Health / Gallup — Millions of Americans Now Consult AI Before, After, and Sometimes Instead of Seeing a Doctor
Zweryfikowane
Źródło referencyjne
About 1 in 4 US adults (over 66 million) report having used AI tools or chatbots for health information or advice; 11% of US adults who used AI for health information reported receiving unsafe recommendations; 14% (~14 million) skipped a provider visit based on AI advice
Cytat
“"One in four U.S. adults — the equivalent of over 66 million Americans — report having used artificial intelligence tools or chatbots for physical or mental healthcare information or advice. ... 11% of AI health users reported receiving unsafe health recommendations from AI. 14% of recent AI health users skipped a provider visit based on AI advice. 46% felt more confident asking providers questions after using AI."
”
Dane źródłowe z
2026-01-01
Dostęp
2026-05-11
Weryfikacja
Cytat niezależnie pobrany ponownie i potwierdzony słowo w słowo z podanym źródłem podczas naszego audytu ugruntowania.
Obliczenie
West Health / Gallup panel survey of n=5,660 US adults, fielded October–December 2025, margin of error ±2.1pp. This is the most methodologically rigorous large-sample US survey on AI health consultation outcomes. The "one in four US adults (over 66 million)" overall-prevalence figure grounds the entry's opening body sentence, which previously cited this survey for that figure without a matching excerpt/statistic. The 11% unsafe-recommendation rate is the primary action-regret proxy: it represents the share of users who received advice that was later identified as unsafe, which is a necessary precursor to regret even if regret is not directly measured. The 14% who skipped a provider visit based on AI advice is a behavioral-consequence measure; it does not directly map to regret (some may have correctly assessed that no visit was needed). The 22% action-regret estimate is bounded by the 11% unsafe-recommendation rate (lower bound) and the broader 21–49% problematic-response rates from academic accuracy studies (upper bound), centered at approximately 22% to reflect that problematic responses do not always produce regrettable outcomes.
[2]CIDRAP (University of Minnesota) reporting on UCLA / BMJ Open study — AI Chatbots Provide Poor Answers to Medical Questions Half the Time
Zweryfikowane
Źródło referencyjne
49.6% of AI responses to medical questions were rated as problematic in a blinded evaluation of 5 major chatbots (30% somewhat, 19.6% highly problematic)
Cytat
“"49.6% of AI chatbot responses to medical questions were rated as problematic — 30% 'somewhat problematic' and 19.6% 'highly problematic.' Chatbot responses were consistently given with confidence and certainty, with few caveats or disclaimers."
”
Dane źródłowe z
2025-02-01
Dostęp
2026-05-11
Weryfikacja
Cytat niezależnie pobrany ponownie i potwierdzony słowo w słowo z podanym źródłem podczas naszego audytu ugruntowania.
Obliczenie
UCLA / BMJ Open study of 250 total questions across 5 major chatbots (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Meta AI, Grok), 10 questions each across 5 medical categories, data collected February 2025, published 2026. The 49.6% problematic-response rate establishes the upper bound of action-side risk for health-domain AI consultation. The key finding about confident framing with few caveats is the mechanism that converts problematic responses into potential harm: users cannot easily identify which responses are in the unreliable half. Used here to anchor the upper bound of the 22% action-regret estimate; the lower bound is the West Health/Gallup 11% unsafe-recommendation rate from real-world self-report.
[3]NEJM AI (Shekar, Pataranutaporn, Sarabu, Cecchi & Maes) / MIT Media Lab — People Overtrust AI-Generated Medical Advice despite Low Accuracy
Recenzowane naukowo
Across 300 participants, people were unable to distinguish AI-generated from doctors' responses, rated high-accuracy AI responses as more valid/trustworthy/complete, gave low-accuracy AI responses ratings similar to doctors', and showed a high tendency to follow potentially harmful AI advice
Cytat
“"Participants were unable to effectively distinguish between AI-generated responses and doctors' responses [and] rated high-accuracy AI responses as significantly more valid, trustworthy, and complete than the other two types of responses. Low-accuracy AI responses tended to receive ratings similar to those given to doctors' responses [and participants showed] a high tendency to follow the potentially harmful medical advice contained in those responses."
”
Dane źródłowe z
2025-05-13
Dostęp
2026-05-11
Obliczenie
NEJM AI / MIT Media Lab study on AI medical response evaluation. The overtrust finding is the mechanism explanation: users systematically overestimate AI reliability in the medical domain, meaning the problematic-response rates from accuracy studies translate into real-world harm more readily than they would if users could identify unreliable responses. This supports using the problematic-response rate (not just the unsafe- recommendation rate) as the relevant risk bound.
Źródła: bezczynność
Rejestr twierdzeń
Każda liczba poniżej jest tym, co podało dane źródło — z dosłownym cytatem, na którym się oparliśmy, i sposobem, w jaki doszliśmy do naszej wartości. Kliknij dowolny link, żeby zweryfikować bezpośrednio.
[1]West Health / Gallup — Millions of Americans Now Consult AI Before, After, and Sometimes Instead of Seeing a Doctor
Źródło referencyjne
46% of AI health users felt more confident asking providers questions afterward; 59% used AI to research before a doctor visit
Cytat
“"46% of AI health users felt more confident asking providers questions after using AI. 59% used AI to research before a doctor visit. 71% were motivated by wanting answers quickly; 71% wanted additional information."
”
Dane źródłowe z
2026-01-01
Dostęp
2026-05-11
Obliczenie
West Health / Gallup panel, n=5,660, October–December 2025. The 46% who felt more confident asking providers questions is a concrete stated benefit of AI consultation — a benefit that non-users forgo. The 28% inaction-regret proxy is derived conservatively from the proportion of AI users who report concrete preparation or information benefits (46–59%), adjusted downward to reflect that non-users may have obtained similar information through other channels (search, calling a nurse line, reading drug inserts). No direct "do you regret not consulting AI for this decision?" survey was identified. This is the most data-sparse side of the entry.
[2]ABA Banking Journal (reporting on Wells Fargo and TD Bank surveys) — Bank Surveys Find Consumers Increasingly Turning to AI for Financial Advice
Źródło referencyjne
~90% of US adults who used AI for financial decisions and acted on the advice said results were 'profitable or worthwhile' (Wells Fargo 2026); 55% of adults use AI for financial management decisions (TD Bank 2026)
Cytat
“"19% of U.S. adults used AI for financial advice; 38% among Gen Z. Two-thirds of those who used AI acted on its suggestions. Approximately 90% of those who acted said the results were 'profitable or worthwhile.'"
”
Dane źródłowe z
2026-04-01
Dostęp
2026-05-11
Obliczenie
Wells Fargo consumer survey and TD Bank consumer survey, both reported April 2026. Sample sizes and full methodology not disclosed. The 90% "worthwhile" self-report is the most positive available outcome figure for AI financial consultation but is highly susceptible to self-serving bias: people who acted on AI advice and lost money are less likely to report the action as worthwhile, but are also less likely to be included in a consumer satisfaction survey. Used here as directional corroboration that AI financial consultation produces positive self-reported outcomes at high rates, supporting the inaction-regret proxy. Not used as a primary figure due to methodological opacity.
Zastrzeżenia
POMIARY ZASTĘPCZE NA OBU STRONACH. Żadna ankieta nie pytała wprost osób „czy żałujesz, że konsultowałeś AI w tej decyzji?” lub „czy żałujesz, że nie skonsultowałeś AI przed decyzją?”. Obie strony są skonstruowane całkowicie z danych pomocniczych: badania jakości wyników (dla ryzyka po stronie działania), raportowane korzyści (dla kosztu alternatywnego po stronie zaniechania) oraz miary behawioralne (wskaźniki pomijania wizyt u lekarza). Różnica żalu rzędu -0,06 jest zbyt mała, by wiarygodnie zaklasyfikować to jako dominację zaniechania; klasyfikuje się jako „mieszane”, ponieważ dowody nie wspierają jednoznacznie żadnego wzorca. Ryzyko po stronie działania waha się drastycznie zależnie od dziedziny i sposobu użycia AI: uzupełnianie wizyty u lekarza (niskie ryzyko, wysoka korzyść) vs zastępowanie jej przy poważnym objawie (wysokie ryzyko). Akademickie badania dokładności (21–49% wskaźników problematycznych odpowiedzi) odzwierciedlają wyniki AI konkretnie na pytaniach medycznych — domenie najwyższych stawek. Decyzje finansowe i ogólne życiowe mają prawdopodobnie niższe wskaźniki problematycznych odpowiedzi, ale mniej opublikowanych benchmarków dokładności. Badanie NEJM AI overtrust jest szczególnie ważnym zastrzeżeniem: mechanizm zamieniający problematyczne odpowiedzi w szkodę to niezdolność użytkowników do ich wykrycia, a pewne sformułowania z niewieloma zastrzeżeniami (udokumentowane w badaniu UCLA/BMJ Open) systematycznie ukrywają tę niepewność. „Używanie AI” nie jest jedną akcją: czytanie podsumowania AI jako przygotowanie do wizyty u lekarza to kategorialnie coś innego niż działanie według diagnozy AI zamiast wizyty u lekarza. Wpis agreguje te heterogeniczne zastosowania, co ogranicza jego precyzję. Dane samoraportowe Wells Fargo i TD Bank są nieprzejrzyste co do metodologii i należy je traktować tylko kierunkowo. Zdolności AI szybko się poprawiają; benchmarki dokładności i niezawodności z lat 2025–2026 prawdopodobnie będą się różnić od tych obowiązujących 12–24 miesiące później. Ten wpis ma krótszą żywotność niż większość w zbiorze.
