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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