群体如何变得更愚蠢

在周三（7月1日）世界杯比赛的大部分时间里，群体智慧似乎并未显现。

预测网站普遍认为英格兰战胜刚果民主共和国的几率极高。然而，直到比赛第74分钟，这支身穿白色球衣的球队仍然处于落后。本周早些时候，德国队在输给巴拉圭队之前曾是夺冠热门，而荷兰队则意外地被摩洛哥队击败。

让我们暂且不谈足球（别担心，这不会占用太长时间），市场对于今年美元走弱的共识也大错特错。石油预测者们同样茫然不知所措。与此同时，尽管美国股市估值已达疯狂水平，投资者却依然保持乐观。

智慧有时究竟去了哪里？为什么那些本应汇集数百万人——甚至少数聪明人——知识的市场会一再出错？

群体具有智慧的观点可以追溯到1906年。维多利亚时代的统计学家 Francis Galton 参加了一个乡村集市，当时有近800人付费竞猜一头公牛的体重。

从个体来看，猜测结果平平无奇。但从集体来看，其中位数估计值与真实体重的误差在0.8%以内。

这一简单的观察催生了长达一个多世纪的研究。从猜测时间到罐子里软糖的数量，群体智慧确实有效。

它也构成了当今预测市场的基础，在这些市场上，人们就体育赛事、选举等各种事件交易数百万份合约（别称之为赌博！）。

但 Galton 的实验被广泛误解了。其教训从来不是说人多就一定聪明，而是基于群体的预测只有在特定条件下才准确——其中最关键的条件就是独立性。

想象一下，如果让那些集市参与者在听了同一个专家的意见、读了相同的报告并相互交流之后，再来估计牛的体重。突然间，数学原理就变了。误差不再相互抵消，而是相互强化。

在2011年由数学家 Jan Lorenz 及其同事进行的一项著名实验中，参与者首先独立猜测数量。然后，他们在修正自己的答案之前，会看到其他人的答案。正如你可能预料的那样，他们的信心增强了，估计值也趋于一致。但准确性往往未能提高。

经济学家将一种相关现象描述为信息瀑布。一旦有足够多的人表现出相信某件事，那么即使自己的观点不同，追随他人也变得合乎情理。

近一个世纪前，John Maynard Keynes 就认识到了同样的动态，他将投资比作不是挑选最美丽的脸蛋，而是猜测哪张脸蛋是其他人认为的大家都会选择的那张。

这有助于解释为什么共识预测常常失败。外汇策略师们并非独立地发现美元应该走弱。他们使用大量相同的数据，建立相似的模型，参加同样的会议，并阅读彼此的研究报告。

体育博彩者关注着同样的伤病情况、统计数据和赔率屏幕。股票投资者和财报电话会议也是如此。

尽管如此，英格兰队最终还是赢了。德国队战胜巴拉圭队的可能性也大概率更高。群体在整合信息方面仍然表现得非常出色。错误在于相信共识预测必然是信息量最大的预测。

事实上，投资者可以通过反向观察学到很多东西。再以那些摇摆不定的外汇策略师为例。如果他们中有99人认为美元将下跌5%，而有1人预测将上涨20%，那么共识是美元将温和下跌。

但是，你应该进一步分析哪一个预测呢？几乎可以肯定是那个异常值。

无论是在学校还是在职场，我们一生都在被磨灭对离散性的喜爱。但只有当许多人犯下不同的错误时，群体智慧才能成功。

进化论也遵循同样的法则。如果每个生物体都完全相同，自然选择就无法改良物种；变异是进步产生的原材料。

在那个乡村集市上，Galton 面对的人群看起来可能很同质化。但他们的预测之所以准确，是因为农民、屠夫和医生各自运用了不同的知识碎片。

十个在不同行业工作了一辈子的50岁白人男性，可能比一个看起来更多元化但所有成员都在同一行业工作的群体，能为一个问题带来更多独立的信息。

群体智慧从来不在于共识，而在于分歧。一旦所有人都想法一致，群体就容易犯错。 FINANCIAL TIMES