作者：（美） 斯科特•佩奇 （ Scott Page）
出版社：浙江教育出版社
格式: AZW3, DOCX, EPUB, MOBI, PDF, TXT
多样性红利试读：
赞誉
万维钢 科学作家，“得到”APP《精英日课》专栏作者畅销书的说法叫“群体的智慧”，老百姓的说法叫“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。多样性决策为什么有好处，怎么才能避免陷入“乌合之众”的窘境，为什么把一群最优秀但是头脑相近的人放一起决策反而不好，这本书能给你最“硬”的答案。但群体决策还只是冰山一角，斯科特·佩奇最想说的是一个特别高级的思维方法：个人的多样性认知。你会发现，如果不掌握高级的思维方法，所谓“聪明”，只不过是一种肤浅的能力。段永朝 苇草智酷创始合伙人，财讯传媒首席战略官
多样性无疑是一个“好词儿”，不过人们很难在这个好词儿上思考得更多、更深。佩奇教授的《多样性红利》一书，把这个好词儿，转换成了“好用的词儿”。打开这部精彩的著作，学会建构你的多样性工具箱，享受群体智慧带来的多样性红利吧！狄增如 北京师范大学系统科学学院教授、院长
多样性广泛存在于自然与社会系统之中。斯科特·佩奇以他广博的多学科交叉研究基础和深邃的复杂性科学洞见，通过在复杂优化问题中群体认知多样性的作用，简洁而清晰地论证了“多样性优于能力”，为我们深刻认识和理解多样性打开了一扇科学的窗口。从更长远的时空演化长河来看，多样性不仅仅是解决复杂优化问题的利器，更是系统科可持续发展的保障。面对未来不确定的、不可预测的风险和挑战，只有多样性才能孕育适应和创新的种子，保证系统长期稳健的生存和发展。张 江 北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人
在纽约的地铁车厢中，你能听到数种不同国家的语言；在北京的一家公司中，你的同事来自五湖四海。我们正在拥抱多样性，因为多样性不仅仅蕴藏着信息与秩序，还可以让组织和群体变得更有智慧。多则不同，世界因为多样性而复杂。吕琳媛 电子科技大学教授，阿里巴巴复杂科学研究中心副主任
万物互联的网络时代充满着多样性和复杂性，斯科特·佩奇的《多样性红利》为我们提供了解决复杂问题的新思路和新方法，多样性浪潮将带来社会经济的历史性变革。肯尼斯·阿罗 诺贝尔经济学奖得主
斯科特·佩奇在《多样性红利》这本书中告诉我们：无论是解决个人层面的难题，还是团队层面的难题，认知多样性都显得尤为重要。对致力于解决问题的团队来说，多样性比出众的才华重要得多。斯科特·佩奇的写作风格严谨又有趣，这是一本超赞的好书！菲利普·泰洛克 著名心理学家，畅销书《超预测》作者《多样性红利》充满了真知灼见和科学新发现，斯科特·佩奇让我景仰不已。比尔·米勒 美盛资金管理公司董事长兼首席投资官《多样性红利》这本书是一块很好的试金石，它告诉我们为什么多样性很重要以及如何带来更好的结果，如果你还没读过这本书的话，只不过是在谈论隐喻。买一本《多样性红利》，你就向“多样性专家”前进了一大步！马克斯·巴泽曼 哈佛大学商学院工商管理教授，畅销书《哈佛谈判术》作者《多样性红利》是一本非常棒的书！
《多样性红利》测试题
1．下列选项中哪些属于多样性认知工具箱的框架？（多选题）
A 多样性视角
B 多样性启发式
C 多样性解释
D 多样性预测模型
2．无论是在看待事物时，还是解释事物时，不同人之间通常都有一定的差别。我们将对事物进行“编码”的方式称为视角。正确的视角可以使问题变得更容易解决。下面请选择一组答案（X，Y，Z），使整个数列在逻辑上一致。（单选题）
A 25，7，12
B 25，11，22
C 25，8，32
D 25，8，42
3．启发式是一种用来寻找问题解决方案的有效思维工具。启发式告诉我们如何寻找解决方案。下列选项哪些属于启发式？（多选题）
A 反其道而行之
B 像对手一样思考
C 遗传算法
D 72法则
4．视角往往涉及很多维度，解释仅涉及某个视角下的几个维度，并忽略其他一些维度。假设我们选择用颜色、大小作为视角观察一群狗，会得到如下结果：
请问：如果我们关心哪种狗可以带上飞机，应该采用哪种维度的解释？（单选题）
A 颜色
B 玩具贵宾犬
C 大獒犬
D 大小
5．一个预测模型能够告诉我们将会发生什么：“这天，看起来好像要下雨了！”下列选项哪些是预测模型？（多选题）
A 回归模型
B 因子分析模型
C 基于主体的模型
D 系统动力学模型
6．下列哪个选项是衡量智能的最好方法？（单选题）
A 智商
B 多元智能
C 三元智能
D 工具箱框架
7．假设卡尔有15个工具，芭比有14个工具，现在二人都要用手里的这些工具进行五个一组的组合，请问：芭比工具组合数占卡尔工具组合数的百分比是多少？（单选题）
A 87%
B 63%
C 52%
D 43%
8．多样性优于能力定理告诉我们：在一定条件下，由随机选出的问题解决者组成的团队，能够胜过由个体表现最好的问题解决者组成的团队。下列选项哪些属于这里所说的条件？（多选题）
A 问题难度大，仅靠某个人的力量找不到最优解
B 每个问题解决者都足够聪明
C 群体具有足够的多样性，任何一个非最佳方案，都会有人继续改进
D 群体规模要足够大
9．下列哪个选项是多样性预测定理公式？（单选题）
A 群体误差＝预测多样性－平均个体误差
B 群体误差＝平均个体误差＋预测多样性
C 平均个体误差＝群体误差－预测多样性
D 群体误差＝平均个体误差－预测多样性
10．阿罗不可能定理是这样定义的：从个体偏好排序出发，如果允许所有可能的偏好，那么不存在完备的、可传递的群体偏好排序，群体偏好满足一致性、非相关备选方案独立性和非独裁性。请问，定义中的“完备”是什么意思？（单选题）
A 随便选出两个备选方案，有时可以相互比较，有时不可以相互比较
B 随便选出两个备选方案，可以相互比较的概率大于不可以相互比较的概率
C 任何两个备选方案都可以相互比较
D 任何两个备选方案都不可以相互比较扫码获取“湛庐阅读”APP，搜索“多样性红利”，获取测试题答案及其他丰富内容。珍娜，将我们永不停歇的人生中的一个站点献给你从最早可追溯的宇宙演化到最新的文明成果，我们都能发现，同质向异质的转化就是进步所在。——赫伯特·斯宾塞，《进步的法则与原因》那个笨男孩拍手了，只因为其他人都拍手。——理查德·雨果，“斯普尔金路球场的怪人”前言多样性如何优于能力唉，不要问“那是什么”，让我们快点去做客。——艾略特
1993年，我获得了第一份真正意义上的工作，在位于加利福尼亚州帕萨迪纳市的加州理工学院担任经济学助理教授。帕萨迪纳市因玫瑰花车大游行而闻名。我的住处距校园一个街区，离加州理工学院体育馆则有一个半街区。我每天都穿短裤上下班，即便在气温降低到15℃以下的那些日子里也是如此。我在那里度过了一段非常美好的时光，除了在一场圣安娜飓风中，被突然从空中降落下来的一片棕榈叶打中了头部之外。确实，加州理工学院为我提供了丰富的资源和自由探索的环境。
1995年冬天的一个夜晚，纯粹是为了好玩，我构建了一个计算机模型：当面对一个棘手的问题时，多个问题解决者（多个计算机程序）如何竞争协作？在加州理工学院，“好玩”的准确含义到底是什么，现在可以暂且不论；无论如何，加州理工学院那些“好玩”的东西在外人眼中是很难理解的，这一点应该没有什么疑问。在模型中，多样性指的是问题解决者对问题进行编码和寻找解决方案之间的差异。我将这些解决问题的方法称为“工具”。在进一步发掘这个模型的意义时，我偶然得到了一个反直觉的发现：由多种多样的问题解决者组成的小组，也就是拥有不同工具的小组，总是会优于清一色地由最好的、最聪明的问题解决者组成的小组。这就是说，如果组建了两个小组，第一个小组的成员是随机挑选出来的，因此是多样性的，第二个小组则是由“个人”表现最好的问题解决者组成，那么第一个小组几乎总是会完成得更加出色。在我的模型中，多样性优于能力。
事实证明，这个结果绝非空中楼阁。在我的好朋友兼合作者卢红的帮助下，我揭开了支撑这个发现的基本逻辑。在研究过程中，卢红和我提出了一个基本思想，也就是在解决问题时，多样性是一个非常强大的东西。当然，多样性并不是总能优于能力，但是它胜出的次数比所预期的要多得多。多样性拥有强大的力量，这不是一个全新的思想。进化生物学家把选择时的偶然性、多样性视为人类得以存在的原因。还有什么比这更强大呢？然而，我和卢红都非常清楚，重视人与人之间的多样性（思维方式的多样性、所拥有认知工具的多样性、观点和视角的多样性）的做法，在这个根据个人才能和成就来进行奖惩的社会中，绝对不是主流，但这是不应该的。进步取决于群体内部的多样性，就像取决于个人的智商高低一样。
多样性至少应该与能力相当，这种观点非常有力，但同时也伴随着非常大的争议。要想说服对此持怀疑态度的人，仅仅依靠罗列相关的趣闻轶事、运用隐喻手法、引用名家的只言片语是远远不够的。因此，本书将构建理论框架，通过模型推导进行分析。我将一步一个脚印地证明，多样性视角、启发式、解释和预测模型是如何提高解决问题、做出准确预测的群体能力的。运用逻辑推理的第一个优点，就是它能给出明确的条件：如果以下条件成立，那么这些结果也将成立。第二优点是，它能够使脑袋被一片“棕榈叶”击中的机会最大化，在这里，“棕榈叶”指概念化的思想。当然，使用模型和逻辑也有“成本”，它们会限制可以给出的结论，我们将被束缚在自己提出的假设上。而且，对模型的解读也要求你付出更多心力。不过，不用担心，本书并不像你翻过之后就会以便宜的价格在地摊上出售的经济学教科书那么复杂繁难、枯燥乏味。事实上，本书非常有趣。
本书可以从很多个角度来阅读。部分内容与关于群体智慧的两本著作密切相关。第一本著作是美国著名作家、评论家霍华德·雷戈德（Howard Reingold）的《聪明的乌合之众》（Smart Mobs），它描述了最近涌现出来的“新新人类”群体是如何执行任务、解决问题的。第二本书是詹姆斯·索罗维茨基（James Surowiecki）的《群体的智慧》（The Wisdom of Crowds），它证明群体可以做出准确的预测。但是，这两本书所用的“群体”（crowd）和“乌合之众”（mob）两个词都是有一定误导性的，因为书中描述的直觉既适用于仅有10个成员的团队，也适用于有1 000个成员的团队。例如，董事会不是一群乌合之众，也不是一个普通的群体，但是它同样可以从多样性中受益。
在本书中，我还考虑了多样性的第三个优点：它使涌现出专家的可能性大为增加。如果扩大搜索人群的范围，那么显然我们更有机会找到一个能够解决问题或者取得重大突破的人。但是，现在所知的相对论，并非来自某群“乌合之众”，而是来自一位思想开放多元的就职于专利局的思想家。
这本书还包含了一些强调身份多样性合法及工具主义利益的观点。在很长一段时间里，我的研究论文和演讲都很少提及身份多样性。它们通常只考虑人们头脑内部的差异，而不考虑肤色、性别或种族的差异。然而，读者和听众执着地把认知多样性（在我们的头脑中我们是谁）与身份多样性（在我们的头脑之外我们是谁）联系起来。并且，向我提议在认知多样性与身份多样性之间建立联系的人往往来自企业。
不过，这一点并没有让我觉得大吃一惊。尽管企业界关心的一直是底线问题，当然几乎从来不会看到很多企业领导人高呼“一个团结的民族永远不会被打败”，但是在过去的几十年里，却有越来越多的企业领导人正在向着有利于多样性的方向前进。两个根本性的变化导致了这种方向性的转变：商业活动变得更加全球化了，因此企业领导人更多地意识到了种族多样性；工作实践也变得更加以团队为核心了，同质性的等级结构已经让位于多样性的团队。在这里，不妨引用一位企业高管的原话：“看吧，公司每年都要花费数十亿美元去管理多样性的员工。这一点永远不会改变。”
有些人却坚称“多样性是有益的”这种论断只是一句空话。是的，人们确实有理由这样怀疑。因为这种论断似乎只是建立在希翼和隐喻的基础上，这使它们容易被忽视。本书的目的就是为这些论断提供更加坚实的基础。身份多样性确实带来了益处，尽管并不是每一次、每一种情况下都能够带来益处，但确实在大多数情况下能够带来益处。
本书还为更广泛的跨学科研究提供了一个逻辑框架。不同学科、不同工具和不同概念，合到一处究竟会变成什么样子？看完本书，你也许会有个概念。说到底，本书是对社会科学的一个贡献。社会科学家的工作就是增强知识的根基。
因此，本书的意义就在于，通过分析解决问题和做出预测的过程为社会科学做出贡献，这个过程经常被社会科学家忽视，或者说它只是一个“黑匣子”。这样说是什么意思呢？以下两个例子有助于阐明我的思想。首先，在社会科学领域，大多数模型都基本上不对解决问题（例如，治疗某种疾病）、预测（例如，预估下一次选举的结果）和信息集结（例如，向多人打听以找到价格最低的杂货店）进行区分。尽管这些任务确实都是不同的，但是许多经济学家还是会回应道（这种回应也许是正确的）：“这个嘛，这个嘛，其实，基本上都是信息集结。人们有不同的信息，当信息集结起来后，噪声就消失了。”其次，在政治科学领域，许多模型实际上假设信息是以信号的形式直接送到每个人家门口的。通常的故事情节是这样的：总统提出某项税收政策，某位选民第二天早上一觉醒来，在自己家门口发现了一张标语牌，上面写着“促使经济增长率提高到3%的新政策出台了……”。而且，每个选民都会得到一个专门针对他本人的独一无二的标语牌，一般来说这些标语是正确的。但是，为什么它们是正确的？这就是我要剖析的内容。
在本书下面的内容中，我将尽力整合来自不同领域的相关研究，为结论提供支持。只要有可能，我就会指出“聪明的乌合之众”“群体的智慧”、身份多样性、全球化和跨学科研究之间的联系。这样做不仅仅是为了让每个人都开心，而是因为，证明认知多样性如何提高预测市场绩效的逻辑，也同样可以证明身份多样性、经验多样性和职业多样性是如何提高一个团队的绩效的。对此，不妨引用演员丹·阿克罗伊德（Dan Ackroyd）在《周六夜现场》（Saturday Night Live）中的一句话：“它既可以当地板蜡用，也可以用来给甜点打顶。”
不过，在展开论述之前，还要先回过头去讨论一下“多样性优于能力”这个最初发现的包含若干含义的逻辑。这个逻辑是否意味着应该放弃精英主义？是否应该把贴在小型货车保险杠上的诸如“我的孩子是尼尔·阿姆斯特朗初中的优秀学生”此类的贴纸撕掉？是否应该让顶尖大学随机分配学位？当然不是。能力很重要，但是多样性也很重要。而且对两者之间的比较（更重要的是多样性还是能力）需要非常小心，这种比较类似于对一个苹果与一个水果篮进行比较。能力是个人财产，就像一个亮闪闪的苹果，一个人和一个苹果一样，仅凭自身是不可能有多样性的。多样性是一群人的财产，就像一个装了许多种水果的篮子。多样性和能力是互补的：单个水果越好，水果篮就越好；其他水果越好，单个水果也越好。因此，我们仍然可以像以前一样，无比自豪地将写着“我的孩子与众不同”这样的贴纸贴到汽车保险杠（任何有两个孩子的人都知道，确实如此）；而且，与此同时，在理想的情况下，我们的孩子将同时拥有个人能力和群体多样性。如果真是这样，那么他们能取得的成就将会使我们感到震惊。
总而言之，我们不应该对多样性持过于保守的态度，相反，应该采取积极进取的态度。应该把多样性看成是可以提高绩效的东西，而不是看成为了避免被起诉而不得不加以关注的东西。我们应该鼓励人们独辟蹊径地去思考。市场将会创造出一定的激励机制，不仅能够激励出色的能力，而且能够激励与众不同。不过，市场本身的激励机制可能会达不到适当的水平，我们还应该做更多的事情。
当然，多样性本身并不会神奇地转化为效益。本书给出的多样性会带来极大益处的这个结论是依赖于一些条件的。在这里暂时还用不着将这些条件一一详细列出，只要指出一点就足够了：多样性必须是相关的。例如，不能指望在一个医学研究团队中增加一位诗人就能够帮他们找到治疗普通感冒的有效方法。而且，在实践中，要想让内含多样性的团队发挥作用，团队中的所有人必须相处融洽。否则，他们之间的认知差异可能永远停留在断断续续、杂乱无章的想法和思路上。因此，多样性与其他任何东西一样（当然，“适度”除外），也有其局限性。
要想洞悉多样性并充分发挥其潜力，需要付出更大的努力。在多样性的领域里，现在已经充斥着太多引人入胜的轶事和隐喻，但是仅凭这些，我们无法继续深入。就像西班牙克米特乐队（Kermit）所唱的，“我们有了这么多关于彩虹的歌曲，但是彩虹桥的另一边究竟是什么，我们并不清楚”。我们更需要的是正式的定义、假设、假说和结论。我们需要关于彩虹的定理，需要构建起关于多样性的逻辑框架。本书所提供的正是逻辑，尽管不是整个体系，但是足以开始起步。
作为这个前言的结束部分，我将给出如下观察结论：作为个人，所能做到的就那么多，一个人的能力是有限的，脑袋里只有那么多神经元和轴突。但是作为群体，却没有这样的限制，我们拥有无与伦比的不同的思维能力。这些多样性是创新、进步和进一步理解的种子。引言解剖多样性你看,无线电报就是一只非常非常长的猫。你在纽约拉它的尾巴,它的头就会在洛杉矶喵喵叫。——阿尔伯特·爱因斯坦礼来公司的故事
2001年夏天，礼来公司（Eli Lilly）副总裁阿尔菲斯·宾厄姆（Alpheus Bingham，下文将称他为“阿尔夫”）专门为“寻求者”创办了一个网站。不过，这个网站不是为了给热衷于魁地奇球赛的那些青少年寻球手找到金色飞贼提供方便的，而是为各大型制药公司解决科学问题创造条件。制药公司要解决的科学问题千奇百怪，从去除金属杂质、评估乳腺癌风险，到如何检测有机化学物质发生的蒸汽，均在其内。寻求者在网站上公开发布他们的问题，并提供奖金，最高可达10万美元，以奖励成功的解决方案。任何人，只要愿意在这个网站上注册，都可以成为一名问题解决者。毫不意外，问题解决者的职业和身份也是形形色色，从来自远东地区的牙医，到来自美国中西部的物理学家，都能在这里见到。但只有实际负责这个网站运行的管理员才知道寻求者和问题解决者的身份。也就是说，这个网站的参与者双方是“双盲”的。
阿尔夫的网站名为“创新中心”（InnoCentive）。事实上，这个网站就是美国历史上狂野西部通缉告示的现代版。只不过，阿尔夫并没有把自己的告示钉在某棵大枯树上，而是发布在了互联网上。网站建好后，寻求者和问题解决者很快地聚集起来。到2005年，就已经有8万多名问题解决者在“创新中心”网站上注册了。他们来自170多个国家，涵盖了各门科学学科。当然最重要的是，他们已经证明了自己完成任务的能力。
一项关于“创新中心”网站的研究表明，问题解决者找到了接近1/3问题的解决方案。在这些问题中，有一小部分还需要实践检验，也就是说解决方案正确与否必须在实验室中证明。剩余问题中，有40%只需用铅笔和纸张给出解决方案就足够了。乍一看，1/3的成功率似乎不算太高，但是千万不要忘记，在“创新中心”网站以悬赏方式发布问题的寻求者可不是某个七年级的学生，而是像宝洁这样的大公司（宝洁公司拥有9 000人的研发团队，每年的研发支出高达20亿美元）。因此，1/3的成功率其实已经很不错了。
那么问题来了：既然像宝洁这样拥有庞大专用性资源的大公司都无法解决的事情，这些科学家个人和小团队又是怎么找到解决方案的呢？四位经济管理方面的学者卡里姆·拉哈尼（Karim Lakhani）、拉斯·博·杰佩森（Lars Bo Jeppesen）、彼得·洛斯（Peter Lohse）和吉尔·帕内塔（Jill Panetta）经研究发现，那些被成功解决的问题有一个特点：它们能够吸引多样性的问题解决者。如果一个问题吸引了一个物理化学家、一个分子生物学家和一个生物物理学家的关注，那么这个问题就会比只能吸引化学家的问题更有可能被成功解决。换句话说，“创新中心”的成功，源于它有效地利用了多样性。
需要注意的是，寻求者所要求的并不是信息多样性，因为他们可以通过搜索引擎网站来解决信息多样性的问题。他们所需要的是解决问题方式的多样性。思考一下这个“悬赏告示”。公告“创新中心”公告第3084200号：减少化学蒸汽排放发布日期：2005年11月04日截止日期：2005年12月07日奖金：5 000美元寻求者希望找到某个特定工业环境下减少化学气体排放的创造性思想。要解决这个问题，你不一定非得是一名化学家。最重要的是你作为科学家既有创造性、又勇于实践的精神。
因此，说到底，“创新中心”其实只是利用了一种新技术宏扬了一个旧观念，那就是，多样性的、有才华的人，更能解决问题。不过，在这里还必须更小心一些，以免过快得出结论。阿尔夫并没有去试图利用“群体的智慧”。他没有做任何类似于对某个群体“给出总评”这样的事情。他只是在“大海捞针”，或者说，只是试图发现能够解决问题或部分问题的某个人或某个团队。
因此，“创新中心”不同于英国著名密码破译组织布莱切利庄园（Bletchley Park）。在布莱切利庄园，所有成员一起工作，当然，他们的相处不一定和睦融洽，因为其中有些人有极强的个性。不过，有一点与“创新中心”类似，布莱切利庄园也有“广撒网”的想法。与“创新中心”不同的是，布莱切利庄园还想让所有不同的“鱼”游在一起。
要想搞清楚布莱切利庄园到底是怎样运行的，需要先了解一些背景知识。在第二次世界大战期间，英国政府在伦敦西北方的布莱切利庄园集中了12 000人，试图破解纳粹集团的恩尼格玛密码（Enigma code）。当时，纳粹集团将恩尼格玛密码机分发到各部队，这是一种非常小巧（比手工打字机还要小）的精密机器，能够创造出随机的密码，保障秘密通讯。破解密码成了盟军最优先的任务，因为通过密码通讯，纳粹集团能够协调陆上和海上的攻击，分配所需军用物资，协调远征世界各地的军事力量。德国海军特别擅长利用恩尼格玛密码展开攻击行动，他们平均每个月都要击沉大约60艘盟军供给船。
许多人都来到了布莱切利庄园，包括英国人、美国人、波兰人、澳大利亚人……他们在那里接受了当时人们认为适当的训练，学习破译密码的技术。在这些人中，有数学家（其中最著名的是艾伦·图灵）、工程师，当然还有密码学家。此外，还有更多的人在布莱切利庄园的“40室”和“第8小队”等机密场所（读者可以想象一下007系列电影中为詹姆斯·邦德开发秘密武器的那些密室）被培养成了语言专家、道德哲学家、古典学家、古代史专家等，甚至是填字游戏专家。试着想象一下，布莱切利庄园日常戏剧性的一幕：
密码学家：“快，我们需要一个由五个字母组成的德语单词，第二个字母是o，整个单词的意思是‘爆炸装置’！”
填字游戏专家：“Bombe。B–o–m–b–e，bombe。”
语言学家：“这个单词的发音是BOM–bah！”
布莱切利庄园前后两次破解了恩尼格玛密码。丘吉尔把它比喻为“一只会下金蛋的鹅”。就像“创新中心”的问题解决者一样，这只“鹅”也是由许多不同的部分组成的。
不过，尽管这些例子非常令人着迷，但是它们其实并没有充分展现多样性的全部益处。是的，多样性不仅有助于解决问题，也可以帮助人们做出准确的预测。事实已经证明，尽管一群人中没有一个人算得上专家、没有一个人有能力独立地做出预测，但一大群人在一起却能够做出准确的预测。而且，这种成功不是偶然的，而是一贯的，在股票价格预测、彩票投注和信息市场上都能充分地体现出来，艾奥瓦电子市场（IEM）就是典型的例子。詹姆斯·索罗维茨基把这称为“群体的智慧”。
像布莱切利庄园所聚集起来的“聪明的乌合之众”、像索罗维茨基所描述的那种“群体的智慧”，其存在性都没有任何争议。没有群体智慧，分散的市场和民主国家就不可能有效运行。但是，我们至今仍然不完全理解这种群体成功的原因。我们倾向于认为这是一种能力，如果能够使个体更聪明，那就能使群体更聪明，而群体更聪明，团队就更有效率。这个逻辑当然没有问题（只需注意一些细节）。但是在这里将证明，如果让个体变得更具多样性，也会得到同样的效果：更好的团队，更聪明的群体。对其所包含的微妙逻辑的阐述，是本书接下来的主要内容。多样性猜想
我们从“多样性猜想”入手分析。任何猜想首先都是一个猜测，不过，有的猜测永远都只是猜测，而不会变成猜想。
多样性猜想：多样性导致更好的结果。
如前所述，多样性猜想存在模糊性和不精确性。不过这已经是一个很好的出发点了。我们可以改进它，并确定相关条件，使它不再停留于猜想的层面上。这就是说，可以把它变成一个陈述条件。显然，这个猜想并不是普遍成立的。这也正是为什么要一步一步向前推进、逐渐界定清楚要讨论的各个术语的原因。在定义术语时，需要注意的是，在上述多样性猜想中，不但没有给“多样性”这个术语下定义，也没有给出会“产生更好的结果”的任务。
所以，我们先要做的就是定义多样性，并确定期望会因多样性而得益的任务类型。例如，如果深爱的亲人需要接受心脏外科手术，我们不会希望让屠夫、面包师或烛台制作师来给病人打开胸腔。我们更希望承担这项任务的是一个训练有素的心脏外科医生，这无疑是对的。但是在其他情况下，比如制定福利政策、设计物理实验、破解军事密码或者评估心脏病发作后的治疗方案，却都希望保证多样性。搞清楚多样性什么时候有益、为什么有益，就是本书的目的所在。因为多样性在很多情况下都与能力同样重要，尽管不是每次都这样，有时多样性甚至会优于能力。
本书将通过一系列简单的理论模型和概念框架来阐明多样性的益处。之所以要这样做，是因为简单的模型不仅可以为直觉提供强大的推动力，而且能够有效地澄清直觉。为了说明简单的模型所拥有的澄清思想的力量，不妨考虑下面这两个看似相互矛盾的说法：“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，以及“厨子多了煮坏汤”。我们来构建一个“烹饪”模型。烹饪需要一份菜谱，菜谱通常会列出食材，并说明应该怎样将各种材料组合起来，变成佳肴。大多数菜谱都包括一个不可逆转的步骤说明：例如煨洋葱，直到其边缘出现棕色斑点，然后加入两茶匙辣椒。一般来说，烹饪和生活一样，是不能回过头去重来的。洋葱煮熟了，不能让它重新变生；汤加入辣椒了，不能让汤重新变得不辣。这些行动的不可逆转性意味着我们需要一个单一的行动步骤，一份单一的菜谱。同时按照多份菜谱煮汤，是不可能煮出好汤的（正如前述谚语所说）。
不过事实证明，厨师多其实并不是问题。大多数好餐馆都雇用了不止一名厨师，但是关键在于这些厨师只用一套菜谱。而且，一旦燃起了灶火，就需要有一个单一的计划，但在制订这个计划时，则需要大量的厨师。即便是电视名厨茱莉亚·蔡尔德（Julia Child）也不是单枪匹马上场的，她还有西蒙·贝克（Simone Beck）作助手。因此，在打开酒瓶的瓶塞、系上餐巾之前，充分利用多名厨师各自的专长可能会更好。
这个简单的例子足以说明谨慎且符合逻辑思维的价值。通过构建这个简单的以文字表述的模型，我们揭示了那条关于厨师谚语为真的一个条件，也就是不可逆转行为的存在。我们现在知道什么时候应该用这条谚语，什么时候应该引用“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。正如著名哲学家、作家艾茵·兰德（Ayn Rand）所指出的：“矛盾其实是不存在的。每当你认为面临矛盾时，请检查你的前提假设。你会发现前提假设中的某一个是错的。”
关于多样性好处的主要结果可能会令有些人觉得违反直觉。常识表明，能力应该比多样性更加重要。只有当我们像动手术的主刀心脏外科医生那样独自一人工作时，这种直觉才是对的。这种专心致志独自工作的工人形象虽然给美国画家诺曼·洛克威尔（Norman Rockwell）为《星期六晚邮报》（Saturday Evening Post）创作的封面插图提供了一个很好的主题，但是这种形象对现代经济表征的误导已经变得越来越严重了。
130年前，“老爸”英格尔斯（Pa Ingalls）只手擎天，独自一人就在莽莽荒野中开创了一个家园。但是在今天，他的后代却生活在群体中，通过网络与其他人相互交往，绝大多数人也都是如此。每个人分别对更大、更复杂的任务做出自己的那部分贡献。例如，我们可能会修改大型计算机程序中的若干行代码，或者给电影剧本增加几句对话。我们将想法、建议和解决方案传递给拥有不同认知技能的其他人，然后大家一起加以改进。在布莱切利庄园完成的工作就是其中一个典型的例子。不过现在，“创新中心”这种类型的协作机会将越来越多。本书的结构
本书内容是这样安排的：先是篇幅很长的两部分，然后是篇幅较短的三个部分。第1部分给出了一个理论框架，用于对多样性建模，我将这个框架称为多样性工具箱（diverse toolbox）。第2部分分析了多样性是否、何时以及如何产生更好的结果。第3部分讨论了因价值观不同而导致的问题。第4部分总结了多样性带来效益的相关经验证据，并加以解释。第5部分对团队、组织、市场和民主国家进行了简要而深入的回顾和评论。最后，在结语中，我试图进一步升华本书的结论，以探讨它们的哲学意蕴。第1部分：多样性认知工具箱
在第1部分中，我剖析了“多样性猜想”的第一个组成部分，也就是多样性本身。如果不进行这样的“拆解”，就只能永远停留在流行的只言片语和含混的隐喻论证上，无法进一步深入讨论。除非先搞清楚多样性究竟是什么，否则就不能说多样性到底好不好。我认为，多样性就是认知差异。多样性包括如下四个正式框架。多样性框架多样性视角（Diverse Perspectives）：对环境、条件和问题的不同表示方法多样性启发式（Diverse Heuristics）：生成解决问题方案的不同方法多样性解释（Diverse Interpretations）：对各种观点分类或区分的不同方法多样性预测模型（Diverse Predictive Models）：推断因果关系的不同方法
第一个框架多样性视角刻画的是这样的思想：每个人的观点都可能不同。不那么严格地说，视角代表了某个问题的解决方案。当说每个人都有不同的视角时，意思是指他们发现或设想了一系列不同的可能性。
我们所知道的，是如何表示事物的方式。在此不妨举一个简单的例子，伊莎贝尔是安阿伯市的一个居民，她这样表示某个相对于她家的位置：“你要去金爵曼餐厅吗？只要从我家出发，沿着州街往前走，然后在一座大天主教堂前左转。”但是，伊莎贝尔的弟弟尼基却可能会利用关于城市街道的心智地图来表示同一个地点：“金爵曼餐厅位于金斯利街和底特律街的交叉处。”分析这两种视角，不难看出尼基更有能力告诉游客怎样从金爵曼餐厅到布朗家的小酒馆（安阿伯市的另一个“地标”）。伊莎贝尔可能还是会告诉游客，从她家出发应该怎么走。或者，像新英格兰人一样告诉游客，“从这里出发，你走不到那里”。视角为人们如何以不同的方式看待世界提供了一个框架。
第二个框架多样性启发式刻画的是人们用来解决问题的不同工具。启发式的范围非常广泛，既包括简单的经验法则，也包括非常复杂、非常专业的技术方法。前者的例子如：处理创伤时，“如果出血了，就绑紧绷带”；比赛中，“如果没有流血，就没有犯规”。后者的例子如：傅里叶分析或小波变换。启发式必须适用于对某个问题的某种特定表达，也就是某个特定的视角，所以我经常会讨论视角-启发式配合。同时，人们经常将若干个启发式组合起来运用，如果掌握了两个启发式，就能掌握第三个启发式，那第三个启发式就是前两个启发式的组合。而且，这些组合而成的启发式远比构成它们的单个启发式强大。
第三个框架多样性解释突出了人们对事件、结果和环境情况进行分类的不同类别。例如，对于公司的分类，一位财务分析师很可能会将公司按股权价值分类，而另一位财务分析师则可能按行业分类。美国的一个选民可能会根据参议员的意识形态立场对参议员进行分类，另一个选民则可能会根据他们所属的州进行分类。根据第一种分类方法，奥林匹亚·斯诺（Olympia Snowe）是一名共和党参议员；而根据第二种分类方法，她将被称为缅因州参议员。正式来说，解释创建了从一组备选项（它们组成了特定的“分类表”）到解释对象的多对一映射。而非正式说法则是，解释会把很多事物都归并到一起。
第四个框架多样性预测模型刻画的是对象或事件之间的因果关系。预测模型是理解世界的一种简化手段。当有人说，内布拉斯加州人是好人，或者说福特牌卡车特别耐用时，就已经将内布拉斯加州人分类到了“好人”这个类别中、把福特牌卡车分类到了“耐用的机器”这个类别中。预测模型可能因人而异：本·富兰克林认为“应该少吃奶酪和咸肉”，而阿特金斯博士却对这种观点不以为然。有趣的是，这两个人的书都非常畅销。
如果将视角、解释、启发式和预测模型结合起来，就创造出了一系列认知工具箱（cognitive toolboxes）。这些认知工具箱提供了一种思考智能和能力的新思路。我们经常把人们视为拥有一定智能水平的人。智能是通过某种智商测试来测定的，智商的分数从零开始，一路向上。确实，智商这个指标给我们提供了一个方便的度量工具。但是它还远远不够。从一个度量工具，到一组工具箱，是一个重大转变。这不仅仅是隐喻的转变，这些工具箱改变了我们对智能的认识，也改变了对它们进行比较的方式。正如下文中将会看到的那样，在有了这些工具箱之后，能不能对人进行排序，将变成一件很值得怀疑的事情。第2部分：多样性工具的价值
第2部分将阐明多样性如何为群体带来效益。当然，这并不是一个全新的思想，柏拉图在好几千年之前就已经这样说过了。而一百多年前，学者张伯伦（T. C. Chamberlain）也用科学语言陈述了这个观点。那么，在今天，当说多样性会导致更好的结果时，到底是指什么意思？是指水利工程问题更好的解决方案吗？是指更准确的天气预报吗？是指更有利的政府福利政策吗？是的！是的！都是的！
在本书中，主要考虑以下两种类型的任务：解决问题（problem solving）和预测（prediction）。事实上，这些任务已经概括了大部分人的工作：生成一些备选方案，然后评估它们的概率。那么，谁去执行这些任务呢？执行者可能是工作小组，也可能是大型组织，甚至是整个社会。土木工程师组成的团队要计算水流的冲击力量并加以防范，这是在解决问题；金融分析师要讨论柯达公司股价的未来趋势，这是在进行预测；大学招聘委员会要决定哪个求职者可以成为本校的新员工，需要什么样的学者，也是在进行预测：这个人能够胜任研究工作吗？这既是在解决问题，也是在进行预测。
如果希望“收获”多样性红利，就必须建立起上述问题的逻辑关联，了解多样性得以产生效益的条件。我们不能在组建好各种各样的团队之后就撒手不管，然后坐等一个充满着冰激凌、小马、雪松木烤浸过黑松露油、白葡萄酒和三文鱼等好东西的乌托邦突然出现。但是，多样性确实有帮助。
对于解决问题这类任务，关注的焦点是多样性视角和启发式发挥的作用。多样性视角能够大幅增加一群人可以找到解决方案的数量，因为它们能够在可能的解决方案之间建立起各种各样的联系。一个人眼中的一小步（例如，将我们的手套连上一根纱绳穿过我们的外套的袖子）在另一个人看来可能是一个巨大的飞跃。多样性启发式也可以产生类似的效果。给定一个解决方案，有了更多的启发式，问题解决者就有机会去探索更多潜在的改进方法。
对解决问题的分析最终得到了两个主要成果。首先，多样性优于同质性：拥有多样性视角和启发式的一群人能够优于依赖于同质视角和单一启发式的一群人。其次，在一定条件下，多样性优于能力：由智能问题解决者随机组成的集合优于由最好的单个问题解决者组成的同质集合。第二个结果的成立依赖于如下四个条件：问题困难条件、微积分条件、多样性条件、大群体规模条件。
接下来考虑预测任务。人们想预测的事情包罗万象：股票的价格、选举的获胜者、电影的票房收入、体育赛事的冠军、新产品的销售收入等。在进行预测时，人们必须依靠预测模型。汇总预测模型不同于汇总信息：在汇总信息时，某些人知道答案，而其他人则不知道。不完全信息模型在经济学和政治学中早就司空见惯了，但是那些模型依赖于某些信号。预测模型作为一个框架，提供了这些信号的合理来源，并在此过程中确立了认知多样性为民主和市场的顺利运行所发挥的核心作用。
在阐述预测的这一章中将给出两个主要结果：多样性和准确性对群体预测有效性的贡献是相同的，并且一个人群的群体预测必定至少与这个人群中每个人预期的平均结果一样好。这两个结果分别为“多样性预测定理”（Diversity Prediction Theorem）和“群体优于平均定理”（Crowds Beat Averages Law）。不应该认为只有预测能力才是最重要的东西（而预测的多样性是只能在边际上做出一点贡献的东西），能力和多样性同样重要。这个结果绝对不是一个政治声明，它是一个数学定理，就像毕达哥拉斯定理一样。在这一章中，还对一群普通人与专家、信息市场与民意调查的预测进行了比较。阐明了信息市场为准确性和多样性创造激励机制的方式，而且这种激励机制可以解释为什么信息市场比民意调查的预测更加准确。第3部分：多样性总是好的吗
到目前为止，多样性带来的结果都是幸福和快乐。有人也许据此认为，多样性是一件美好的事情。但那只是因为忽略了不同的偏好，也就是说，所珍视的东西有所不同。偏好多样性与工具箱多样性是不一样的：偏好多样性有可能造成冲突，工具箱多样性不会造成冲突。也正是由于这个原因，几乎所有管理学书籍都强调要对某个共同的目标，也就是某种共同的基本偏好取得共识。如果人们不能就想要做成的事情达成一致意见，那么他们作为一个群体就无法发挥很好的作用。
共同的基本偏好不一定意味着完全一致，人们也可以拥有不同的工具偏好。他们对到达终点最好方式的看法可能是不同的。换句话说，对于目标、对于达成目标的手段，人们都可以有不同意见。工具偏好是对于手段的偏好，所以它们隐含了预测模型。我们喜欢或者不喜欢提高最低工资的政策，是因为认为这会帮助或伤害员工。对基本偏好和工具偏好的这种区分意味着，两个人可以就目的地达成一致意见，比如在芝加哥市的查理·特劳特餐厅享用一顿浪漫的晚餐，但是却无法就如何到达那里达成一致意见，是乘出租车，还是坐地铁？
在研究偏好多样性所导致的潜在问题时得到的结果，其实最多只能起到“抛砖引玉”的作用，也就是，告诉人们，这里有非常值得关注的问题。在这个领域，第一个结果是阿罗不可能定理，定理指出，在给定的条件下，众多个体偏好无法集结为一个群体偏好。第二个结果是由著名经济学家查尔斯·普洛特（Charles Plott）证明的，他指出，在多数票决规则下，任何一个可选提案，都可能被其他某个可选提案击败。政治科学家理查德·麦凯尔维（Richard McKelvey）和诺曼·斯科菲尔德（Norman Schofield）证明的第三个结果则是，如果人们按真实意愿投票，那么多数票决规则下的一系列选择，有可能导致任何一种结果。第四个结果，也是最后一个结果，是由经济学家马克·萨特思韦特（Mark Satterthwaite）和哲学家艾伦·吉布德（Allan Gibbard）同时证明的：人们有动机虚假陈述自己的偏好。
不过幸运的是，只有当我们认为偏好多样性是根本原因的时候，上面这四个结果才会导致一幅暗淡画面的出现。事实上，在许多组织和社区中，所有成员都为了同一个目标而奋斗。在这种情况下，存在多样性的只是工具偏好。既然如此，我认为偏好多样性的负面影响还不算太糟糕。
在本书第3部分的最后，简要地分析了工具箱多样性与偏好多样性之间的相互作用。在分析过程中，又把前面几部分中得到的一些直觉结论反转了过来。我们在前面一直“吹嘘”多样性视角是一剂灵丹妙药，但是在这里，它们也有“黑暗”的一面，这会导致人们发现过多的可能选择。如果人们有不同的基本偏好，那么当他们有更多可能的选择时，就不太可能取得共识。不过从另一方面来看，不同的基本偏好虽然会在人们进行选择时引起很多问题，但却对解决问题非常有益。我们想要什么，也就是选择的视角，会影响看待问题的方式。因此，在解决问题方面，具有不同偏好的人群通常比偏好一致的人群更加成功。意见分歧不只会令团队内部纷争不断，有时也会使团队变得高效。第4部分：认知多样性红利
前三部分阐述了多样性的内在逻辑。已经解释了多样性是如何产生效益的。然而，很多人更关心“事实”，他们想知道内在逻辑是否有经验支持、相应理论是否符合事实证据，第4部分讨论了这个问题。我在这样做时仍然稍许有些不安。如果还不能肯定某个事物是如何运行的，那么要求找到相应的经验支持可能还为时过早。如果还不理解多样性怎样才能带来红利、为什么会带来红利，那么也许还没有真正认识到那些红利。举个例子，不妨想象一下，在知道原子包含巨大能量与建成核反应堆利用这种能量之间，存在着多大的距离。知道多样性有益处与利用多样性益处之间的距离与之类似，尽管可能更小一些。是的，红利可能就摆在那里，但是不知道如何利用它们。而如果做不到这一点，也就不应该期待支持性的经验证据。尽管有时候，也可能会想知道为什么生活在黑暗时代的人们不使用电灯。
第4部分提出了全书的三个核心结论：第一，多样性视角和工具使人们找到了更多、更好的解决方案，从而提高了整体生产力；第二，多样性预测模型使人们能够准确地预测价值；第三，多样性基本偏好给决策过程造成了障碍。
把整本书浓缩为上述三个结论，也就宽泛地勾勒出了全书的整体框架。有人可能会指责说，这样做相当于将自然主义绘画大师鲍勃·罗斯（Bob Ross）的画作处理得看上去像新印象派画家的作品。如果真是那样，我也愿意顺其自然。不管是着眼于国家、城市还是群体，大部分证据都证明了上述三个结论。尽管只是在有些地方证据很有力，而在其他地方比较薄弱。这也没有关系，因为本书并不完全依赖于此。这些证据只是让我们更加确信，本书的洞见确实适用于现实世界。
还有一些读者所认定的“房间里的大象”，也就是明明存在但是却被有意忽视的问题。这些问题涉及身份多样性，也就是存在种族、民族、性别和社会地位等方面的差异。这里可以重新表述这个问题：具有身份多样性的群体在解决问题和做出预测方面表现得更好吗？答案非常明确：是的！确实如此！但是，身份多样性只能间接地产生更好的结果。任何声称身份多样性创造群体利益的论断都需要两个环节：第一个环节将身份多样性与认知多样性联系起来，第二个环节则将不同的才能与相关的问题联系起来。所有公司的广告、大学的招生手册、机构的网站，都包含了可以称之为“多样性咒语”的内容：多样性身份带来多样性视角。然而奇怪的是，这个“咒语”对多样性视角会带来效益的猜想引而不发。也许，写这些小册子的人相信的确如此。
然而，可能也面临着过分强调身份多样性与认知多样性之间联系的风险。身份不同的人也可能有同样的想法；属于同一种族、年龄、性别、宗教和社会阶层的人也可能有不同的想法。2004年美国总统大选时，在民主党提名竞争中一度领先的霍华德·迪恩（Howard Dean）与乔治·W.布什（George W. Bush）一样，都是在富裕家庭中长大，在精英预科中学学习，然后就读于耶鲁大学（布什比迪恩早三年毕业）。然而，他们对这个世界的看法却截然不同。说到底，布莱切利庄园也不是一个彩虹集会。然而，这些群体在认知上确实是多样性的，尽管可能不及他们的身份那么多样性。
至于第二个环节，不应该指望更具多样性的团队在吃甜甜圈或拖地板时表现得更加优异。只有在面对合适任务的情况下，身份多样性才可能有助于得到更好的结果。比如说，正在设计一个建筑物的时候。如果任务并不涉及解决问题或做出正确预测，那么身份多样性就不会
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