Co bardziej przydatne – logika czy emocje?

Do działalności społecznej motywują nas różne rzeczy, ale zawsze związane z emocjami, jakiekolwiek by one nie były. Niektórzy uważają, że jest to za mało naukowe.

Effective Altruism (EA) zyskał popularność, próbując pozbyć się emocjonalnego aspektu pomagania, nawołując do polegania na danych i logice. W tradycyjnym podejściu to filantropi wybierają cel – zazwyczaj zbieżny z ich zainteresowaniami, doświadczeniem – i określają sposób w jaki będą działać. Potem dokonują oceny tego, co udało im się osiągnąć i ewentualnie wprowadzą zmiany.

Zwolennicy EA najpierw przeprowadzą badanie, żeby określić na czym warto się skupić i sprawdzić, gdzie ich zaangażowanie może mieć największy wpływ. Na tej podstawie wybiorą cel, który będą wspierać. Dodatkowo, dadzą obdarowanym prawo do decydowania o wykorzystaniu darowizny, szybko i bez dodatkowych warunków wypłacą pieniądze. W zgodzie z trendami – model „no-strings”, efektywność, impact.

Dzięki tej filozofii ruch EA potrafił zmobilizować dziesiątki miliardów dolarów. Częściowo także ze względu na jego popularność wśród niezwykle zamożnych darczyńców, choć udało mu się przekonać również i mniej zamożnych. Tych zachęca do zarabiania dużych pieniędzy po to, aby później mogli się nimi dzielić. Co prawda tylko z wybranymi organizacjami społecznymi, które – zdaniem EA – zrobią najwięcej dobra w przeliczeniu na jednego dolara. Innymi słowy pieniądze, które przeznaczają na różne cele społeczne, powinny pomóc jak największej liczbie osób.

W sumie pociągające – jeżeli mogę bardzo dobrze zarabiać i jednocześnie pomóc 4 000. zamiast 40. osobom za takie same pieniądze, hiperracjonalne!

Jednak filantropia w oderwaniu od emocji nie ma sensu. Robimy coś, bo chcemy, a chcemy z niezliczonej liczby powodów – doświadczeń, które odcisnęły na nas ślad oraz tych, które chcemy jeszcze przeżyć, bo takie są nasze tęsknoty, aspiracje, priorytety, wartości – zawsze są związane z emocjami. Nie wszystko też do końca można zmierzyć. Nawet zwolennicy EA uznają ograniczoność danych. „W zadaniu matematycznym można sprawdzić, czy odpowiedź jest prawidłowa. W tym, co robimy, część to kwantyfikacja, ale duża część to ocena” – Elie Hassenfeld, GiveWell (The Economist 13-19 January 2024)

Niezależnie, czy ten ruch ten będzie nadal rósł, czy też straci na znaczeniu (a ma swoje problemy – skandal z upadkiem giełdy krypto FTX oraz dyskusyjna idea rozwiązywania problemów, które dopiero mogą się wydarzyć), niewątpliwie jego ogromnym wkładem jest gotowość do zadawania poważnych pytań i kwestionowania konwencjonalnych podejść.

✅ Jak duży jest to problem?
✅ Ile środków przeznacza się obecnie na jego rozwiązanie?
✅ Czy istnieją jakieś inne rozwiązania lub systemy, które mogłyby lepiej przyczynić się do rozwiązania tego problemu?

Te trzy pytania zawsze warto mieć pod ręką przed podjęciem decyzji, jaki cel społeczny wspierać.