集体智慧的作用

以下内容由 Gregg Henriques 和 Nobeah 基金会的创始人 Andy Williams 共同撰写.有关安迪的更多传记，请参见下文.

最近的新冠病毒大流行表明，医学界和广大公众在哪些信息和干预措施被认为是有效的方面存在巨大分歧^1,2.但这种不和谐也表明了新兴技术在弥合这种裂痕方面的重要性.这篇文章描述了一个这样的新兴框架.它始于这样一个命题，即我们目前的大部分困难源于我们当前的集体智慧处理结构无法有效解释和构建不同的推理风格和动机.这种有效框架的失败限制了决策过程在不受不准确来源误导的情况下利用所有可用信息的能力.如果可以做到这一点，我们可能会从根本上实现更好的医疗保健结果.一种可能的解决方案是从 General Collective Intelligence³ 的有利位置来解决这个问题.

通用集体智慧是一个软件平台的示意图，假设该平台能够通过复制自然系统计算解决方案的方式，以指数方式提高一个群体的一般解决问题的能力(智力).一个有机体可以被认为是一个计算系统，能够优化其作为个体的结果.假设一只鸟包含 5 亿个细胞.从未观察到一组单细胞生物具有自发组织飞行的能力.对于 5 亿个单细胞生物来说，飞行并不是一个可靠解决的问题.他们没有足够强大的集体解决问题的过程来提出像飞行这样的解决方案.如果寻找食物需要飞行，那么实现该结果就变成了一个无法可靠解决的“邪恶"问题.此外，即使提出了它们必须如何协同工作才能飞行的确切解决方案，那 5 亿单细胞生物甚至无法可靠地评估该解决方案是正确的.虽然多细胞性并不新颖，但将多细胞合作表示为许多自适应问题解决领域之一，在这些领域中自然系统具有可能被复制的一般问题解决能力.这里提到的通用集体智能向人类群体介绍了这种集体解决问题的通用能力，以便可以可靠地解决更复杂的问题.

从通用集体智慧的角度来看，在群体中进行医学或其他决策的一个关键挑战是，当问题的复杂性增加到超过集体集体智慧的能力时，假设只有个体智慧，因此只有个人利益才能可靠地推动集体决策.如果是这样，那么在没有 GCI 的情况下，唯一稳定的平衡(即唯一可靠实现的结果)，无论由哪个决策系统群体(包括整个社会)组织，都是让个人或组织竞争以促进某些中心化的利益(个人)实体(即某些个人或组织，例如制药或疫苗公司).从这个角度来看，决策系统之间的唯一区别是收益(或不平等)在哪里累积，这可能会影响给定的医疗保健政策倾向于提倡哪些干预措施.

另一方面，有潜在的合作模式可以创造足够的价值，稳定的平衡可能会改变，转而合作以最大化集体成果.但是，如果这种合作模式过于复杂，政策制定者甚至可能意识不到它们，此外，这种复杂的合作模式也无法由没有 GCI 的一群人可靠地执行，因此无法作为选择.

除了难以协调决策之外，第二个关键挑战是两极分化.认知心理学家认为有两种思维模式，即类型 1(快速或直觉)推理和类型 2(缓慢或理性的有条理)推理⁶，它们反映了两种解决问题的策略:两者都需要.类型 1 推理通过回忆过去观察到的解决方案模式来解决不可计算的问题，而这些解决方案目前无法计算.类型 2 推理通过一些有条理的过程(例如评估方程)来解决可计算的问题.因为没有可以计算不可计算问题的答案的过程，所以类型 1 推理和类型 2 推理根本无法协调.每个人都使用类型 1 和类型 2 推理，区别在于每种推理类型适用于哪些问题以及每种推理方式在群体中的动态.第一类思维可靠地允许在一个共同结论上收敛.第一类思维的一些指标(即通过自己或可信赖来源过去观察到的模式判断真相)依赖于“专家"所说的话，或者依赖于“共识"是什么.第一类思维导致在没有专家一致意见的情况下将信息称为“错误信息"，这与不存在专家意见不同.

一个例子是关于羟氯喹处方的意见.各种随机试验的共识是药物无效，但仍有医生说这些试验得出的结论是错误的，因为许多试验执行不正确⁵.从主流的角度来看，这种相反的观点构成了被领导人利用以谋取政治利益的错误信息⁷.但从这些医生的角度来看，他们有重要的信息要分享.

第 2 类思维可以得出任何结论，并且不能可靠地收敛.如果第 2 类思维就像使用“方程式"，那么可以使用任何方程式，可以将任何信息插入方程式，并且个人评估方程式的能力可能不同.这种推理是“有条理的"并不等同于它是正确的.一个人可以使用错误的方程，一个人可以将错误的信息插入方程中，一个人可以错误地评估方程.类型 1 思维可靠地创建了一条通向单一结论的路径，类型 2 推理可以在任何地方结束.有趣的是，第 1 类思维的一些常见特征正试图将小组可能认为是边缘意见甚至“错误信息"的内容插入对话中.

您可以将此应用于诸如“应对新冠病毒大流行的最佳公共卫生政策是什么?"之类的问题.但是人口的一个子集可能倾向于使用类型 1 推理来评估什么是直观的“正确"，而另一个子集可能倾向于使用类型 2 推理.这种对第 1 类或第 2 类推理的认知偏见被假设为确定人们接受什么作为医疗保健政策“良好"的客观证据，以及人们认为什么是虚假或误导性信息.并且因为他们使用不同的辩护路径，他们不会同意.

在小组中，第 1 类推理更容易使小组得出代表共同动机的结论.对于那些厌恶风险的人，包括许多年老体弱的人，或者那些倾向于害怕自己脆弱的人⁸，任何医疗保健政策如果不能提供某些人提供的某种重要形式的保护，都是不可取的.外部实体.这种外部保护的形式可能是使医疗保健政策与“专家"的共识保持一致.或者它可能来自医疗保健政策，这些政策隐含地承认政府有责任在这种时期通过包括所有可能采取的保护措施来支持和保护人民，而不管经济成本或不便.对他们来说，任何在最大化保护方面不谨慎行事的医疗政策在直觉上都是错误的，无论任何试图证明其他方法合理的推理，都反映了在这个问题上偏向于第 1 类推理.

对于那些更能容忍风险的人，包括许多年轻健康的人，或者那些认为政府不如个人行动好的或可靠的解决方案的人，如果医疗政策不提供自由决定他们认为可以提供自我保护和保护他们负责的人的最佳手段的任何行动^9,10.这些人可能愿意考虑得出结论的推理，而不是那些他们可能认为动机不一致的“专家"支持的结论.对他们来说，任何不探索所有推理思路的医疗保健政策，无论“专家"的共识是否可能认为该推理不正确，或者不探索他们感兴趣的信息，无论某些人是否认为该信息是错误的, 在理性上是错误的，反映了对类型 2 推理的偏见.因为医疗保健政策可以通过这种类型 1 或类型 2 推理来判断，并且由于这些不同的推理类型不能调和，所以如果没有一些减轻因素，个体群体的推理就不能收敛到一个共同的结论，医疗保健政策可以只反映一种偏见，他们不能可靠地利用增加的信息或推理过程来提高他们的智力.

然而，GCI 可能会提供这样的缓解因素.如果所有结论都必须偏向于类型 1 或类型 2 推理，那么由于这种偏见是天生的，消除这种偏见的唯一方法就是接受它，更好地利用它.提高我们的集体智慧意味着能够考虑某些人所说的虚假信息，因为最终被视为主流的信息可能经常出现在边缘.但是增加我们的集体智慧也意味着能够依赖共识，这完全丢弃了边缘信息.在集体认知中，群体必须能够在最佳位置应用第 1 类推理，并在最佳位置应用第 2 类推理，就像在个人头脑中一样，从而能够可靠地收敛于每个问题的单个最佳解决方案并为更复杂的问题这样做.如果能够做到这一点，GCI 引入了弥合认知偏见鸿沟的可能性(这也反映了左右或在美国的民主共和党政治鸿沟).其他领域的案例研究表明，与任何当前或拟议的政策相比，无论是由具有左倾认知偏见的人提出的政策，GCI 有可能显着增加对每项计划的集体成果的影响¹¹ ，或那些有右倾认知偏见的人.由于所有这些原因，通用集体情报可能是当今公共卫生领域最重要的研究领域之一.

Andy E. Williams 是 Nobeah 基金会的创始人，该基金会目前在非洲大陆开展业务，致力于在免费或补贴的基础上部署技术以实现真正的影响.威廉姆斯专注于理解决策系统的问题，并详细阐述了通用集体智慧或 GCI 的概念，这是一个假设系统，它以一种方式组织群体，创造了普遍解决问题能力(智力)的潜力，其潜力成倍增长.组中任何一个人的.他的工作还探讨了如何使用博弈论和其他技术来确认以下假设:由于系统性错误或决策特征，如果没有 GCI 或等效的集体认知系统，就无法可靠地解决整类问题(例如，棘手的问题)在没有这样的系统的情况下.