Psihologija autoriteta: od Rosenhanovog eksperimenta do algoritamskih bogova

Ovaj rad istražuje kako psihološki mehanizmi autoriteta, potvrdne pristrasnosti i dehumanizacije, otkriveni klasičnim eksperimentima u društvenoj psihologiji i medicini, nastavljaju da oblikuju savremene sisteme – od dijagnostike u zdravstvu do algoritamskog donošenja odluka. Kroz analizu Rosenhanovog eksperimenta (1973), Tuskegee studije (1932–1972), Milgramovog eksperimenta (1961) i efekta posmatrača, rad pokazuje kako institucionalni autoritet može dovesti do gubitka kritičkog mišljenja, etičkih propusta i sistemskih predrasuda. Dalje se razmatra kako se ovi isti mehanizmi danas reprodukuju u digitalnom obliku: kroz pristrasne algoritme prediktivne policije, „eho komore“ društvenih mreža i „crne kutije“ veštačke inteligencije u zdravstvu. Zaključak rada je da bez namernog osiguravanja transparentnosti, raznovrsnosti i stalnog kritičkog preispitivanja, tehnološki napredak može učvrstiti, a ne razrešiti, probleme autoriteta i pristrasnosti koje su klasični eksperimenti identifikovali.

1. Uvod
Povremeno, pojedinačna naučna studija postaje katalizator za širu društvenu i profesionalnu reformu. Takav je slučaj sa Rosenhanovim eksperimentom „Biti zdrav na nezdravim mestima“ (1973), koji je izazvao temeljnu kritiku pouzdanosti psihijatrijske dijagnostike i uspostavio paradigmu za razumevanje kako etikete i autoritet oblikuju percepciju. Međutim, značaj ovog eksperimenta prevazilazi granice psihijatrije; on služi kao uvod u proučavanje univerzalnih psiholoških fenomena – potvrdne pristrasnosti, poslušnosti autoritetu i dehumanizacije – koji se javljaju u različitim kontekstima moći. Ovaj rad sistematizuje nalaze klasičnih eksperimenata (Rosenhan, Tuskegee, Milgram, efekt posmatrača) i prati njihov evoluirani odraz u savremenim tehnološkim sistemima. Cilj je da se pokaže kako sugeriše kontinuitet između ljudskih psiholoških sklonosti i algoritamskih pristrasnosti, naglašavajući hitnu potrebu za etičkim okvirima koji bi se nosili sa ovim izazovima.

2. Metod
Rad se zasniva na sistematskom pregledu literature. Korišćene su akademske baze podataka i pouzdani onlajn izvori za identifikaciju ključnih studija i analiza. Pretraga je obuhvatila pojmove kao što su „Rosenhan experiment“, „confirmation bias in clinical practice“, „Tuskegee syphilis study“, „Milgram obedience“, „bystander effect“, „predictive policing bias“, „AI bias in healthcare“ i „echo chambers“. Izvori su evaluirani na osnovu relevantnosti i naučnog konsenzusa. Rad je sinteznog karaktera i ne predstavlja novo primarno istraživanje.

3. Rezultati

3.1. Rosenhanov eksperiment i moć etikete
Rosenhan je poslao osam zdravih pseudopacijenata u 12 psihijatrijskih bolnica, koji su se žalili na auditivne halucinacije (reči „empty“, „hollow“, „thud“). Svi su prihvaćeni i svima je dodeljena dijagnoza shizofrenije ili manično-depresivne psihoze, a otpušteni su sa nalazom „shizofrenija u remisiji“. Osoblje je njihovo normalno ponašanje (npr. vođenje dnevnika) tumačilo kroz prizmu dijagnoze, što je primer potvrdne pristrasnosti. Eksperiment je takođe otkrio duboku dehumanizaciju: kontakt sa lekarima je trajao u proseku 6,8 minuta dnevno, a osoblje je često treatiralo pacijente kao nevidljive.

3.2. Tuskegee studija: autoritet bez etike
U Tuskegee studiji (1932–1972), 400 afroameričkih muškarata sa sifilisom namerno je lišeno lečenja (uključujući penicilin nakon 1947. godine) kako bi se posmatrao prirodni tok bolesti. Ispitanicima je rečeno da imaju „lošu krv“, a autopsija im je obećana kao podsticaj. Studija je direktno dovela do smrti 28 učesnika i inficirala 40 žena i 19 dece. Ovaj slučaj predstavlja ekstremni primer kako naučni autoritet može potpuno nadjačati moralnu odgovornost.

3.3. Milgramov eksperiment: poslušnost autoritetu
U Milgramovom eksperimentu (1961), 65% učesnika je pristalo da administriraju navodne smrtonosne elektrošokove (450 V) drugom ispitaniku, samo zato što im je eksperimentator u belom mantilu naredio da nastave. Eksperiment je pokazao da ljudi lako ulaze u „agentsko stanje“, premeštajući odgovornost na autoritet, što objašnjava sklonost ka slepoj poslušnosti u hijerarhijskim sistemima poput bolnica.

3.4. Efekat posmatrača i difuzija odgovornosti
Efekt posmatrača objašnjava zašto pojedinci u grupama ređe pružaju pomoć. Kako se broj prisutnih povećava, osećaj lične odgovornosti se umanjuje (difuzija odgovornosti). Ovaj mehanizam se može prepoznati u bolničkim sredinama gde osoblje, očekujući da će neko drugi reagovati, propusti da ukazuje na greške.

3.5. Savremena manifestacija: algoritamska pristrasnost

• Prediktivna policija: Algoritmi kao što je PredPol koriste istorijske podatke o hapšenjima za predviđanje „vrućih tačaka“. Kako su manjinske zajednice disproporcionalno ciljane, ovi podaci reprodukuju i pojačavaju sistemski rasizam, stvarajući samoispunjavajuće proročanstvo.
• Veštačka inteligencija u zdravstvu: AI modeli obučeni na pristrasnim podacima mogu sistematski pogrešno dijagnostikovati manjinske grupe. Na primer, algoritam koji koristi troškove lečenja kao proxy za zdravstvene potrebe lažno je zaključio da su crni pacijenti zdraviji od podjednako bolesnih belih pacijenata, uskraćujući im prioritetan tretman.
• Eho komore i društvene mreže: Algoritmi društvenih mreža personalizuju sadržaj kako bi povećali angažman, ali time zatvaraju korisnike u filter mehuriće koji pojačavaju postojeća uverenja i ograničavaju izloženost različitim perspektivama.

4. Diskusija
Nalazi ovog pregleda ukazuju na uznemirujući kontinuitet: isti psihološki mehanizmi koji su omogućili lekarsku grešku u Rosenhanovom eksperimentu danas su ugrađeni u digitalne sisteme. „Kompleks boga“ kod lekara – pretpostavka o neprikosnovenom autoritetu i nedostatak samopreispitivanja – nalazi svoj pandan u „algoritamskom determinizmu“, gde se rezultatima mašine slepo veruje uprkos nedostatku transparentnosti.

Rosenhanov eksperiment je ubrzao reformu psihijatrije (uvodenje DSM-III, deinstitucionalizacija), ali njegova suštinska poruka – da autoritet bez empatije i kritičkog nadzora vodi u zabludu – ostaje aktuelna. Savremeni izazovi su složeniji: algoritmi donose odluke na osnovu milijardi podataka, ali njihova „crna kutija“ priroda otežava preispitivanje i osporavanje, što stvara novi oblik autoriteta koji je još teže dovesti u pitanje.

Kritički osvrt na nedavne summje u integritet Rosenhanovih podataka (npr. knjiga „The Great Pretender“) podseća nas da je i naučni autoritet podložan ljudskim manevarima. Stoga, ključna lekcija za savremeni kontekst nije samo da se razvijaju tehničke remedije za pristrasnost (kao što su „de-biasing“ algoritama), već i da se očuva i neguje ljudska sposobnost za kritičko propitivanje, empatiju i moralnu hrabrost.

5. Zaključak
Psihologija autoriteta, otkrivena kroz klasične eksperimente, nije relikt prošlosti. Ona se reintegriše u digitalnu eru, gde algoritmi preuzimaju ulogu „bogova“ koji donose sudove o našem zdravlju, bezbednosti i društvenom statusu. Da bismo sprečili ponavljanje istorijskih tragičnih grešaka u novom obliku, neophodno je:

1. Insisitirati na transparentnosti u algoritamskim sistemima (objašnjiva AI, javna revizija podataka).
2. Uvesti etičke nadzorne komitete koji uključuju raznovrsne glasove, ukĺjučujući one koji su tradicionalno marginalizovani.
3. Ojačati kritičko mišljenje i etičku edukaciju u svim profesijama koje koriste autoritet, od medicine do softverskog inženjerstva.
4. Promovisati društvenu i digitalnu raznolikost kako bi se razbile „eho komore“ i sprečila difuzija odgovornosti.

Konačno, najmoćniji alat za suprotstavljanje autoritarizmu – bilo da dolazi od osobe u belom mantilu ili od algoritma – ostaje sposobnost pojedinca da postavi pitanje „Zašto?“ i da odbije da slepo prihvati etiketu.

6. Literatura

1. Rosenhan, D. L. (1973). On being sane in insane places. Science, 179(4070), 250–258.
2. Wikipedia. (n.d.). Rosenhan experiment. Preuzeto 14. januara 2026. sa https://en.wikipedia.org/wiki/Rosenhan_experiment[reference:12]
3. Larivée, S., Sénéchal, C., & St‑Onge, Z. (2018). Confirmation bias in the clinical practice. Enfance, 4, 575–592. https://doi.org/10.3917/enf2.184.0575[reference:13]
4. Wikipedia. (n.d.). Tuskegee Syphilis Study. Preuzeto 14. januara 2026. sa https://en.wikipedia.org/wiki/Tuskegee_Syphilis_Study[reference:14]
5. Wikipedia. (n.d.). Milgram experiment. Preuzeto 14. januara 2026. sa https://en.wikipedia.org/wiki/Milgram_experiment[reference:15]
6. Britannica. (n.d.). Bystander effect – Diffusion of Responsibility. Preuzeto 14. januara 2026. sa https://www.britannica.com/topic/bystander-effect/Diffusion-of-responsibility[reference:16]
7. Mad in America. (2019, February 28). Why Many Doctors Are Authoritarians – and Harmful. Preuzeto 14. januara 2026. sa https://www.madinamerica.com/2019/02/doctors-authoritarians-harmful/[reference:17]
8. MIT Technology Review. (2020, July 17). Predictive policing algorithms are racist. They need to be dismantled. Preuzeto 14. januara 2026. sa https://www.technologyreview.com/2020/07/17/1005396/predictive-policing-algorithms-racist-dismantled-machine-learning-bias-criminal-justice/[reference:18]
9. Norori, N., et al. (2021). Addressing bias in big data and AI for health care: A call for open science. Patterns, 2(10), 100347. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100347[reference:19]