群体的智慧
群体的智慧《群体的智慧》指的是——组织得当的群体能够作出令人意外的判断，而且这些判断往往比其个别成员——包括最聪明的成员——更准确。这一原则并不取决于群体是否由专家组成，而取决于能否保留不同的信息和观点，让人们独立判断，利用本地知识，并将个人估算整合为集体结果。在这些条件下，普通而不完美的判断也能汇聚起来，形成一幅异常准确的世界图景。
从个人局限到集体智慧
这一观点以对人类决策者的温和看法为出发点。人们掌握的信息少于自己所希望的，预见能力有限，也不太有能力或意愿进行繁复的成本效益计算。他们常常满足于看起来足够好的选择，而且情绪会影响其结论。赫伯特·西蒙将这种状态称为有限理性状态。本书的主张并非个人不再会犯错，而是当判断以恰当方式汇总时，个人的错误可以相互抵消。因此，即使没有非凡智慧者掌权，或群体并非主要由信息格外充分的人组成，群体仍能作出良好决策。
这种集体能力出现在一些乍看之下毫不相关的场景中。谷歌等搜索引擎利用海量网页的组织结构，找到相关结果；博彩市场让即使消息灵通的赌客也难以胜过集体预测；爱荷华电子市场预测项目在许多比较中，对选举结果的预测比大型民调更准确。同一总体观点还有助于解释市场如何协调日常商品的供应、人们为何纳税并自愿担任少棒联赛教练，以及集体判断为何对科学和商业至关重要。这些例子的运作机制各不相同，但都引出同一个问题——分散的知识如何转化为可用的答案？
这个说法也挑战了人们寻找单一权威心智的本能。人们通常认为有价值的知识集中在少数人头脑中，并把群体的成功归功于其中隐藏的专家，而不是群体判断的综合结果。杰克·B·索尔和理查德·拉里克将这种冲动称为追逐专家。本书认为，这是一种代价高昂的错误——群体中固然有天才，但群体也能贡献任何一位专家都不具备的信息和观点。群体的成功之所以容易被忽略，恰恰是因为可见的结果——价格、预测或估算——看起来可能像是凭空出现的。
使群体明智的条件
本书指出，明智群体背后有四项条件——意见多样性、独立性、决策权分散和判断汇总。多样性意味着参与者带来某些私人信息，即使这些信息只是对已知事实的独特解读。独立性意味着他们的观点并非单纯由周围人的想法决定。决策权分散让人们有空间发展专长并运用本地知识。判断汇总则提供一种把个人判断转化为集体决策的机制。这些条件共同作用，使群体能够汇聚成员所知，同时避免由某一种声音或共同错误主宰答案。
这一逻辑可以用信息与误差之间的区别来表达。每项估算都包含两者。如果人数足够多、彼此意见多样且独立的人作出预测或估算概率，对他们的答案取平均就能抵消个人误差，同时保留信息。但误差抵消并非魔法——如果群体一开始就没有相关信息，仅仅因为很多人参与，平均值也不会因此变得明智。群体的集体结论之所以有力，是因为它通常包含的资讯远多于观察者所料，而不是因为任何群体都会自动答对。
对身体表现取平均与对判断取平均之间的差异，让这一主张显得格外鲜明。把一百个人跑一百米的用时取平均，结果会比最快选手的用时更慢。然而，把他们对某个问题的回答或解决问题的尝试取平均，群体答案却可能达到或超过其中最聪明成员的水平。对于许多身体任务，平均意味着平庸；在决策中，平均却可能意味着卓越。这种对比概括了本书的核心惊人之处——汇总能够改善判断，但并不能改善所有类型的表现。
作为判断汇总机制的市场
决策市场提供了一种切实可行的汇总方法，但并非唯一方法。股票价格、投票、让分盘、互助博彩赔率、计算机算法和期货合约，都能把多种判断转化为共同信号。市场价格可以理解为集体估算——参与者依据不同信息采取行动，而当他们的决策相遇时，价格便随之变化。它是否有用，与某一种市场设计是否特别优越关系较小，关键在于这个过程能否保留多样性、独立性和决策权分散，并有效汇总判断。
爱荷华电子市场预测项目提供了一个详尽实例。一项研究考察了1988年至2000年的四十九场选举，发现选举前夕的价格对选票占比的平均误差，在总统选举中为1.37个百分点，在其他美国选举中为3.43个百分点，在外国选举中为2.12个百分点。该市场总体上优于主要全国性民调，而且在选举前数月就已更准确。在1988年至2000年总统选举期间发布的596项民调中，市场在每项民调公布当日的价格有四分之三的时间更加准确。与民调不同，市场预测相对稳定，只有在新信息出现时才会大幅变动。
这个市场规模很小，交易者人数从未超过约八百人，而且并不代表选民群体。交易者大多是男性，来自爱荷华州的比例也高得不成比例，不过这一比例正在下降。他们并非只是在预测自己会投什么票；尽管如此，他们对全国各地选民将如何行动的市场预测，仍胜过直接询问选民的投票意向。这个例子表明，群体能够预测自身成员以外的人群行为，同时也清楚显示，相关检验标准是预测表现是否符合结果，而不只是人口构成是否相似。
体育博彩提供了另一项检验，因为预测可以与比赛结果进行比较。在幻影酒店与赌场，庄家罗伯特·沃克会根据投注情况调整让分盘。2001年超级碗开赛前，巴尔的摩乌鸦队最初被列为让2.5分的热门队；在两笔较早出现的、各为3000美元且押注巴尔的摩的赌注之后，沃克把盘口调至让3分。如果赌客压倒性地偏向一方，盘口可能就有误，因此会随之调整。庄家确定开盘盘口，但投注开始后，让分盘便越来越多地反映赌客的综合判断。最终盘口并非水晶球——它对大多数美国国家橄榄球联盟比赛最终比分的预测力很弱。然而，热门队和冷门队覆盖让分的频率大致相同，也没有显著的简单而持久的市场错误。大约四分之三的情况下，幻影酒店与赌场的最终盘口是当时预测美国国家橄榄球联盟比赛结果最可靠的信息。在其他体育项目中，市场赔率通常也能反映可得信息；例如，赛马赔率能够可靠地按获胜机会排列马匹，并相当准确地估算获胜概率。
这些例子并不意味着每个市场或预测问题都适合采用决策市场。有些市场可能无法吸引足够的参与者，因而不能形成明智的预测；另一些则可能试图预测不可预测的结果。这种方法的适用性是有条件的——当问题适合这种做法，且群体满足必要条件时，市场可以迅速把多样意见转化为单一判断。更广泛的教训是，机制很重要，但机制所创造的社会和信息条件更为重要。
群体与组织中的多样性
在大型市场中，多样性往往源自人们入场时带有不同信息、风险承受能力、时间跨度和投资风格。小型团队和正式组织不能假定同样的多样性会自然出现。它们必须主动选择认知多样性，因为少数带有偏见的个人在小群体中可能产生不成比例的影响。在这里，多样性不只是代表性方面的美德；它还是解决问题的投入，能够补充原本缺失的方法和技能。
政治学家斯科特·佩奇用计算机模拟智能体展示了这一点。他组成由十个或二十个智能体构成的群体，每个智能体都具备不同的一组技能，然后让他们解决一个相对复杂的问题。有些智能体效率很高，有些则较低。然而，包含较强和较弱智能体的群体几乎总是胜过只由最强智能体组成的群体。随机选出一个群体并让其开展工作，效果可能与花时间找出最优秀的智能体并将他们安排在一起相当，甚至更好。
佩奇的研究结果并不意味着智力无关紧要，也不意味着无知有益。这些智能体并非无知，成功的群体仍包括表现出色者。研究发现，智力本身并不能保证视角的多样性。如果被选为聪明的人往往具有相似能力，那么他们组成的群体所拥有的集体工具箱，可能比更多元的团队更狭窄。即使技能各异的人单独表现较弱，把他们纳入群体也能提升整体表现。价值在于成员合起来掌握了什么，而不在于逐一给他们排名。
原则的适用范围与局限
本书既把这一原则视为对世界现有运行方式的描述，也把它视为尚未充分运用这一原则的机构所拥有的可能性。集体判断可能不易察觉；即使其结果显而易见，人们也可能把功劳归于少数杰出个人。选民、投资者、消费者和管理者常常寻找那个掌握答案的人。这种习惯有助于解释，为何尽管市场预测与企业战略必须作出的不确定选择高度契合，公司却很少有兴趣使用决策市场或发掘员工的集体知识。
汇总也不能保证真相。群体的估算必须包含信息；否则，误差抵消无法挽救结果。群体还需要能够防止共同意见压倒独立判断、并让本地知识进入过程的条件。因此，本书的论点并非无条件赞同多数意见，也不是主张市场在任何情形下都适用。它主张的是——当群体的判断多样、独立、分散，并得到有效汇总时，群体能够取得怎样的成就；同时也提醒人们，机构可能拥有集体智慧，却不知道如何运用。
这一差别赋予这一概念实际力量。无论是期货市场、搜索引擎还是博彩池，都没有哪一种技术天生明智。每一种都是试图汇集许多人所知的方法。真正困难之处在于安排好这一过程，使知识在汇总时不致流失。当这些条件具备时，平均值便不只是个人观点之间的折中——它可以成为一种极其准确的判断，而没有任何个人需要完整掌握这一判断。
