人間とAIの両方にシンプルなシナリオを提示しました。友人の誕生日ケーキを焼くために、10ドル以下の小麦粉を購入するという課題があります。店に着くと、小麦粉が10.01ドルで売られていることに気づきます。あなたはどうしますか？

人間のほとんど（92%）は購入を決定しました。しかし、数千回の試行錯誤を経て、AIモデルはほぼ例外なく、価格が高すぎるという理由で不買を決定しました。

友人のケーキ用の小麦粉に1セント余分に払うのは理にかなっていると彼は指摘した。しかし、ウォルマートがサプライヤーから大量の商品を発注する場合、1品あたり1セント余分に払うのは必ずしも理にかなっていない。

研究者たちは、人間が小麦粉を購入することを選択した方法と理由の両方に関する情報をモデルに提供することで、つまり本質的には人間の推論に関する洞察を与えることで、この問題は修正され、モデルにある程度の柔軟性がもたらされることを発見した。

AIモデルは人間と同じように意思決定を行い、「たった1セント高いだけ」「1セントなら大金になることはない」といったコメントで自分の選択を正当化しました。