美国哥伦比亚商学院几年前做过这样一个实验:
在玻璃罐中放满糖果,请一群人来猜糖果的数量,然后记录每个人的答案、答案的平均数及其与正确答案之间的关系。
在这个实验中,糖果实际数目为1116颗,参加实验的学生有73个,平均数为1115颗。但最后得到的73份答案中,却有着天壤之别,离这个真实数字都相差很远。通过这个实验,可以获知:人群中涌出的群体智慧远远超过了个人智慧。
那么,这个实验的重要前提是什么?是限制数量范围、参与者年龄,还是罐子的形状?都不是。
而是参与实验者彼此之间必须互相独立,且不允许在自己给出答案前互相沟通。显而易见的是,保持群体中每一个个体的独立性,是群体智慧发挥作用的重要前提。
如果再做反向实验,即取消独立性条件,允许参与者在作出答案之前互相通气、交换意见。结果却出人意料:“群体智慧”的光环消失了,正确率大幅降低。难道增加沟通会降低群体智慧吗?
让意见领袖“闭嘴”
事实是:一旦人们被允许相互交流,就一定会有“意见领袖”冒出来,他/她会用强大的推理能力和无敌的口才,来对其他人起到引导和说服作用,结果每个人的自主判断就演变为在不知不觉中被“洗脑”。这时候,个体独立性消失了,群体智慧就会降低乃至消失。
所以,避免意见领袖或高话语权者对他人的影响、保持均衡的话语转换能力,才能使群体智慧发挥重要作用。
自从社交工具被广泛应用以来,人们很轻松地被黏合在一起,产生了许多群体智慧。这种群体智慧可以回答问题、进行决策、想出点子,甚至可以表达观点。因此,很多企业内部都会有“员工交流群”,其功能非常强大:员工之间可以很好地交流工作经验、互换信息,无形中促进良好企业文化的形成,这远比挂在墙上的宣传口号更有效;同时,企业外部的“用户群”,即用户之间就形成了一个售后服务体系,每当有一个用户抛出一个问题,其他用户就可以为其解答,甚至还会激发出很多的创新和创意。这事实上,都是群体智慧的体现。
在2015年奥斯卡颁奖前夕,专家做过一组测试,将人工群体和传统的民意测验进行比较。测试调研了48个人,让他们预测最热门的15个奖项。其中,采用传统民意测验的方法,以票数最高的预测作为该群体的代表意见,有6个正确(正确率40%)。然后,挑出了48人中的7个人,作为一个子群。结果,这7个人的15个预言中有11个正确(正确率73%)。也就是说,一个仅仅拥有15%的人数规模的子群,有73%的成功率,大大优于传统调研方法的40%正确率,尽管他们人多势众。
这也证明了,“社会群落”确实拥有卓越的能力。
激发群体智慧的涌现
在群体智慧中,个体组成的群体(比如社会群落)能够一起解决问题,参与者通过实时反馈,从而实现群策群力,作出决策和行动。显然,群体智慧的优势明显优于个体,以及简单的个体之和。
为什么现在以海尔为代表的制造业企业,都在不断通过“用户交互”去设计、研发、制造产品?事实上,这正是将有着紧密连接的群体智慧激发出来的结果。
如何在组织中激发群体智慧的涌现呢?专家给出的答案是满足下面三个基本条件:
第一,连接。群体中的个体彼此要知道,自己和他人都是这个群体中的一员。
第二,流动性。个体之间要传递一些信息、想法、情绪,都要有互动。
第三,多样性。个体要作出独立的判断来保证独立性,从而确保整个组织的多样性。
而事实上,许多组织都是由很多“相似”的人组成的。在互联网时代,组织和人才的边界被渐渐打破,可以花很少的成本去获得更多的资源。可想而知,群体智慧在内部员工、外部员工、外部用户、外部专家等资源的共同作用下,将得以更大程度的发挥。
群体智慧的未来趋势
研究表明:群体智慧的未来,在互联网、信息技术、人工智能等技术的催化下,也将呈现几个明显的趋势。
第一,“人-人”协作。随着移动互联网的发展和虚拟现实技术的应用普及,人和人的沟通与协作模式正在发生翻天覆地的变化。尤其是在需要创造性的团队协作中,如何更有效地发挥群体智慧更是关键。比如:通过远程实时互动(线上沟通)的普及,能够增进人和人之间连接与流动性的沟通方式将会大放异彩,从而实现更快和更广的团队协作,释放群体智慧。
第二,“人-机”合一。今天,机器人已经不限于在工业界发挥作用。而随着扫地机器人、削面机器人、看护机器人的诞生,越来越多的服务型机器人正在进入人们的生活。以往工业机器人还不能实现有效的人机协作,暂不具备群体智慧。但在未来,当机器人(特别是服务型机器人)的密度逐渐提升,一方面改进人机互动是机器人产业自身发展的需求,另一方面人与机器人基于协同的合作,将共同促进人机组织群体智慧的产生和优化。
科学家称:人机之间的连接和流动性,不仅可以来自现有的传感器+AI技术,如动作、表情、语音识别,更有可能随着脑与认知科学的发展和传感器等技术的进步,实现脑波传输和识别,从而实现“人-机”连接和交流。可以预见,这将爆发前所未有的人机群体智慧。
第三,“机-机”的群体智慧。已经有科学家发明了一种“水下机器人”,能够像鱼群一样互相沟通,监测环境。这种机器人,不仅看起来像一群鱼,而且行为也和鱼群类似,可以互动、交换信息,形成一个可以感知环境的认知系统。
科学家们表示,这其实是在为自然界中的集体认知建模。比如:在观察了蜜蜂如何集合后,科学家们开发出了BEECLUST算法,可以将机器人聚集在某个位置上。研究人员还应用了黏菌阿米巴利用化学物质沟通并聚集的原理。
于是,有人大胆预测:未来管理者面临的究竟是花很大力气去激励一个由人组成的团队,还是雇佣机器人团队来完成任务的选择时,也许更多的会选择后者。
总之,群体智慧在不同的时代下,也在通过不同的形式呈现,然而核心不变:群体智慧的迸发源于不断的连接、流动性和多样化。
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作者:九州
来源:中外管理杂志