醉眼看世界 - 整合機製與群體智慧
在一個群體裏,多元的獨立的分權機製下的個體產生的判斷,必定是五花八門的,多樣的,互相之間相關性低的。但智慧,恰恰就包含在這些五花八門的個體的判斷中。
如何把個體的判斷合理地整合起來,用來代表群體的智慧,也是發揮群體智慧的保證之一。
在“群體的智慧”這本書裏,作者把問題歸納為三類,即認知的,協調的,合作的。有些問題,沒有整合就最好地代表了群體的智慧。譬如掠鳥群在逃避灰鷹的襲擊時,每個掠鳥完全是按自己的本能自行活動。
但很明顯,大部分問題的答案,還是必須通過整合來得出。這樣,整合的機製就很重要。
譬如,讓一群人猜測一頭牛的出肉量,一個罐子裏有多少粒豆子,等簡單的判斷題,整合機製比較簡單明了。合理的機製應該是簡單的平均數。整合的結果均衡地體現了每個個體的判斷。當然,對這組數據也可以做其它各種統計處理,譬如取中值,加權平均數,掐頭去尾等,但這些整合方法都對個體的判斷加入了太多的人為的幹涉,不能均衡地體現出群體裏每個個體的判斷,也因此不能像簡單平均值那樣合理地代表群體的智慧。
大多數能用簡單的數量來給出答案的問題,都可以用群體平均值這個機製來整合群體的判斷。
有些問題,答案本身並不明顯可以用數量來回答,譬如對一種新配方蛋糕的喜歡程度,某種雞蛋是否有異味等,也可以通過把個體的答案數量化,以方便采用平均值的機製來取得群體的答案。
國家領導人的選擇,地方政府官員的選舉等,在我看來也是一種整合群體智慧的機製。譬如美國的總統選舉,每個符合投票條件的公民都有權作出自己的判斷。很顯然,美國隻能選出一個總統來。如何把這些個人的判斷整合成一個群體判斷的代表,就是美國的選舉人團製度。這個選舉人團製度是否是整合公民選舉的最好辦法,我是有保留意見的。我認為,簡單的一人一票的辦法,能更合理地反映群體裏每個個體的選擇。選舉人團製度也保證了美國隻能是兩黨獨大。選舉人的選擇,其實很少。要麽是個爛蘿卜,要麽是壞個蘿卜,你選哪個?選無黨派人士就等於棄權。所以,美國的這種選舉製度,比一黨專政進步了,但遠不完美。
除了合理的整合機製外,要真正地充分地發揮群體的智慧,我覺得還必須有另外兩個條件,就是,第一,樣本的數量必須大。如果就讓兩個人去猜測一頭牛的出肉量,這兩個人的平均值接近真實值的概率非常小。第二,每個個體獲得的被判斷對象的信息必須盡可能地一致和透明。譬如,讓人們去猜測一頭牛的出肉量,這頭牛的信息必須一致和透明。如果給每個個體看到的是不同的牛,或者雖然是同一頭牛,但有的個體隻允許看頭,有的個體隻允許看腳,有的隻允許看尾巴,那這個群體的判斷就很難接近真實值。
小結一下,智慧就在大眾之中。群體可以是智慧的,也可以是烏合之眾。智慧群體的智慧,高於群體裏最聰明的個體的智慧。烏合之眾的智慧,低於群體裏最愚蠢個體的智慧。是智慧群體還是烏合之眾,看群體的環境設置。成為智慧群體的必要條件和首要條件是,群體裏的個體必須是盡可能地獨立的,他們各自作出獨立的判斷。群體是多元多樣的,是權力分散的,以保證判斷的多樣化和不相關性。個體判斷的整合機製必須合理。群體的個體數量必須大。每個個體對被判斷對象的信息必須一致和透明。滿足了這些條件,群體的整合判斷就會比群體裏最聰明的個體的判斷更加智慧,更加優秀。相反,隻能是烏合之眾,而烏合之眾毫無智慧可言,有的隻是愚蠢,愚昧,野蠻,和專橫。
有感而發,正確的思考無論從何處出發,最後總能到達正確的位置,而錯誤的思考則各有各的錯法。