個 原因 是 ， 真實 世界 本來 就是 這樣 運作 的 。 群眾 智慧 對 我們 日常 生活 的 重要性 與 衝擊性 ， 遠 超過 我們 的 體認 ， 而且 展望 未來 ， 它 可能 帶來 非凡 的 影響 。 但 在 目前 ， 許多 群體 連 做出 一 個 平庸 的 決策 都 很 困難 ， 有些 甚至 還 因 判斷 太 差 而 釀成 大禍 。 群體 只 能 在 某些 條件 下 ， 才 能 運作 得 好 。 一般而言 ， 群體 需要 規範 ， 才 能 維持 秩序 以及 凝聚力 ， 少 了 它們 ， 或是 功能 運作 不佳 ， 結果 會 很 慘 。 群體 會 因 成員 間 的 相互 對話 與 學習 而 受益 ， 但 矛盾 的 是 ， 若 溝通 得 太 頻繁 ， 卻 會 使得 該 群體 的 智能 變 低 。 雖然 大 群體 通常 很 擅長 解決 某些 問題 ， 但是 大 群體 通常 也 很 難 管理 ， 而且 欠缺 效率 。 相反地 ， 小 群體 的 好處 是 容易 管理 ， 但 風險 是 思想 不 夠 多樣 ， 意見 太過 一致 。 最後 ， 麥凱 所謂 「 集體 行為 易 走 極端 」 說 得 沒 錯 ： 有 些 時候 ── 想想 看 暴民 ， 或是 股市 泡沫化 ── 當 一 群 個體 的 決策 被 集合 起來 ， 可以 創造出 全然 不 理性 的 集體 決策 。 這 類 釀成 錯誤 的 故事 也 是 本 書 論點 的 反證 ， 因為 那些 故事 說明 了 ： 要 做出 良好 決策 ， 「 多樣化 」 及 「 獨立性 」 有 多 重要 ， 缺少 它們 又 會 產生 什麼 樣 的 後果 。 多樣化 及 獨立性 很 重要 ， 因為 最佳 的 集體 決策 都 是 歧見 與 爭論 的 產物 ， 而 非 一致性 或 妥協 的 產物 。 一 個 高智能 的 群體 ， 尤其 是 在 面對 認知 問題 時 ， 不會 要求 成員 調整 各自 的 意見 ， 以便 做出 一 個 皆大歡喜 的 決策 。 相反地 ， 它 會 想出 如何 利用 某些 機制 ── 像是 市場 價格 ， 或是 智慧 投票 系統 ── 來 集合 並 做出 集體 的 判斷 ， 這 項 判斷 不 代表 群體 中 任何 個人 的 想法 ， 就 某 種 層面 而言 ， 它 代表 的 是 他們 全體 的 想法 。 矛盾 的 是 ， 要 讓 一 個 群體 變 得 聰明 ， 最 好 的 辦法 是 ， 群體 中 每 個 人 應 盡可能 地 獨立 思考 並 行動 。 整體 猜測值 之前 我 舉 了 個 例子 ， 說明 一 個 群體 如何 解決 了 某 項 簡單 的 問題 ， 即 猜出 牛隻 的 屠體 重量 。 而 在 結尾 ， 我 要 舉 另 一 個 例子 ， 這 次 群體 解決 了 某 項 極端 複雜 的 問題 ： 找出 失蹤 潛水艇 的 位置 。 這 兩 個 案例 間 的 差異 極 大 ， 但是 原理 卻 大同小異 。 一九六八年 五月 ， 美國 潛水艇 天蠍號 在 北大西洋 完成 任務 ， 返航 回 紐波特紐斯 （ Newport News ） 途中 ， 宣告 失蹤 。 海軍 當局 雖然 知道 這 艘 潛艇 最後 回報 的 位置 ， 但 完全 不 明白 艇 上 到底 發生 了 什麼 事 ， 只 大略 知道 它 在 最後 一 次 無線電 通話 後 ， 航行 了 多 遠 。 於是 ， 海軍 便 以 一 個 直徑 二十 英里 ， 深度 數千 英尺 的 海域 為 範圍 進行 搜索 。 這樣 的 任務 真 是 難 到 了 極點 。 唯一 能 想到 的 解決 辦法 ， 似乎 只有 徵詢 三 到 四 名 潛艇 及 洋流 專家 的 意見 ， 推測 天蠍號 可能 的 位置 ， 然後 再 到 該 處 去 搜尋 。 然而 ， 正 如 宋妲 （ Sherry Sontag ） 與 朱爾 （ Christopher Drew ） 合著 的 《 盲殺 夜 驚魂 》 （ Blind Man's Bluff ） 一 書 中 記載 的 ， 海軍 軍官 克瑞文 （ John Craven ） 卻 提出 另 一 套 完全 不同 的 計畫 。 首先 ， 克瑞文 捏造 了 一 堆 劇情 ── 各 種 關於 天蠍號 遭遇 的 解釋 。 然後 ， 他 召集 了 一 隊 背景 知識 各 異 的 人馬 ， 包括 數學家 、 潛艇 專家 以及 海難 救難 人員 等 。 他 不但 沒有 要求 大家 彼此 徵詢 意見 ， 以 得出 一 個 答案 ， 相反地 ， 他 要求 大家 分別 去 猜測 其中 哪 一 個 劇情 真實性 最 高 。 為了 增添 趣味 ， 所有 猜測 都 以 下注 的 方式 進行 ， 獎品 是 起 瓦士蘇格蘭 威士忌 。 於是 ， 克瑞文 的 小組 紛紛 下注 ， 猜測 潛艇 遇到 了 什麼 麻煩 、 它 以 什麼 樣 的 速度 衝向 海 底 、 衝下去 的 坡度 又 如何 等等 。 不用說 ， 這些 片片 段段 的 資料 完全 無法 幫 克瑞文 指出 天蠍號 的 位置 。 但是 ， 克瑞文 相信 ， 如果 他 將 所有 的 答案 集合 起來 ， 建立 一 幅 關於 天蠍號 隕歿 的 綜合 畫面 ， 他 便 能 得到 關於 它 下落 的 有用 資訊 。 而 他 也 真的 這麼 做 了 。 他 將 所有 猜測 資料 集中 起來 ， 利用 貝氏 定理 （ Bayes's Theorem ） ， 評估 天蠍號 的 下落 。 （ 該 定理 可以 用來 估算 ， 當 某 事件 有 新 資訊 出現 時 ， 對 原有 的 推理 會 帶來 什麼 改變 ） 做完 這 個 步驟 後 ， 克瑞文 得出 一 項 結果 ， 可以 稱得上 是 該 小組 對 天蠍號 下落 的 集體 猜測 。 克瑞文 得到 的 這 個 位置 ， 沒有 與 任何 一 名 組員 單獨 選定 的 位置 重疊 。 換句話說 ， 該 群體 中 ， 沒有 任何 人 頭腦 裡 的 畫面 ， 與 克瑞文 利用 他們 全體 提供 資料 建構出 的 畫面 相 吻合 。 最後 的 評估值 ， 並 不 是 其中 最 聰明 成員 的 判斷 ， 而是 該 群體 所 下 的 集體 判斷 ── 同時 它 也 是 一 個 非常 優秀 的 判斷 。 五 個 月 後 ， 天蠍號 重見天日 ， 一 艘 海軍 艦艇 找到 它 了 。 它 的 位置 距離 克瑞文 小組 的 評估 地點 ， 只 有 二百二十 碼 。 這 則 故事 最 令 人 驚訝 的 是 ， 該 小組 手頭 上 的 證據 ， 幾乎 等於 零 。 他們 只 掌握 了 幾 個 數據 。 沒 人 知道 潛艇 為何 沉沒 ， 沒 人 知道 它 原本 航速 有 多 快 ， 沒 人 知道 它 下沉 時 的 坡度 有 多 陡 。 然而 ， 即使 小組 中 沒有 一 個 人 知道 這 類 資訊 ， 但 就 小組 整體 來 說 ， 它 卻 什麼 都 知道 ！ 1 群眾 的 智慧 在 美國 曾 有 個 很 紅 的 電視 節目 叫 「 誰 想 當 百萬 富翁 ？ 」 （ 台灣 有 個 差不多 的 節目 叫 「 超級 大富翁 」 ） ， 人們 可能 會 隱約 記得 ， 節目 參賽 者 張惶失措 地 打電話 給 親朋好友 的 畫面 ， 又 或者 是 那 位 喜歡 在 深藍色 襯衫 上 ， 打 一 個 深藍色 領結 的 主持人 菲爾賓 （ Regis