基本信息编辑本段回目录
中文书名：《群体的智慧：为什么多数人比少数人更聪明更以及集体智慧如何塑造商业、经济、社会与国家》
出版社书名《百万大决定：世界是如何运作的?》
作者: (美)詹姆斯.索诺维尔基
译者: 孟永彪
副标题: The Wisdom of Crowds
ISBN: 9787500452591
页数: 192
定价: 24.0
出版社: 中国社会科学出版社
装帧: 平装
出版年: 2007-3-1
中文版第二版
群体的智慧:如何做出最聪明的决策 [平装]
~ 詹姆斯•索罗维基 (作者), 王宝泉 (译者)
英文书名：The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations(Paperback)
by James Surowiecki
Paperback: 336 pages
Publisher: Anchor (August 16, 2005)
Language: English
ISBN-10: 0385721706
ISBN-13: 978-0385721707
书 名 群众的智慧： 如何让个人.团队企业与社会变得更聪明
作 者 James Surowiecki
出 版 商 远流
出版日期 民94.
稽 核 项 面; 公分.
标 题 Consensus (Social sciences)
标 题 Common good. 
标 题 Group decision making.
标 题 Large type books.
标 题 舆论.
集 丛 实战智慧丛书
国际标准书号(ISBN) 957-32-5418-2 平装. NT$300
内容简介编辑本段回目录
《群体的智慧：为什么多数人比少数人更聪明更以及集体智慧如何塑造商业、经济、社会与国家》（The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations）一书，首次出版于2004年，作者是詹姆斯·索诺维尔基（James Surowiecki）。在这本书中，作者阐述和主张这样一个观点：团体中，信息的集合往往有利于作出比每一个成员单独所做的决定要好得多的决策。作者在书中陈述大量实例研究和轶闻来说明观点，而且涉及到若干领域，其中主要的有经济学和心理学。
作者在本书开篇讲述了一个轶闻，是弗朗西斯·高尔顿对所述观点的支持：一个郡县里，全体社区成员对牛重量估测的平均数十分接近真实值甚至是相当准确无误的。而这个平均数要比大多数成员的估量更接近牛的真实重量，也比任何一个熟悉牛的行家所作的单独存在的推测接近真实量。
这本中所阐述的对单独的个人判断的多种化的收集，不同于传统意义上理解的集体心理学。它却与统计学上的抽样理论有着极为相似的地方——一个通过集合了那些单独存在的个人判断所得到的结论，似乎更能够具有典型性，这种典型性代表了全体人类所能够想到的可能的结果，从而得到较为恰切的预言。
这本书的题目暗讽了查尔斯·麦凯（Charles Mackay）在1843年出版的《大众错觉与群体狂热》（Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds）一书。
国内版本《百万大决定》编辑本段回目录
在这本令人赞叹不绝的书中，《纽约客》杂志的专栏作家索诺维尔基致力探讨一个认知上虽很单纯,但实质上却极具复杂度的想法：一大群人比一小群菁英份子，还来得聪明，不论这群菁英份子有多聪慧,前者更擅长解决问题,更能酝酿出革新，更能做出智能决策，甚至能更准确地预测未来。这是一部聪明绝顶但又容易理解的传记，传主是一个点子，这个点子可以教导我们如何过日子、如何选择领导人、如何做生意、以及如何思考这个世界。
这本书的标准译名应该是《群体智慧（The Wisdom of Crowds）》，而不是出版商为了吸引眼球而设计的什么《百万大决定》。作者通过不胜枚举的诸多心理学、社会学实验，试图证明群体智慧在人类世界中的许多关键作用，以及所蕴含的巨大潜力。
蚂蚁是低等生物，但蚁群却每每展现出非常惊人的集体智力。那么，作为高等动物的人类，其自组织构造而成的群体智慧也往往发挥出非常巨大的作用。我的看法是，这种群体智慧其实并非生物学上的某种特殊构造，而根本上是一种自下而上的数学结构所导致的必然结果。就好比人工智能领域的数字神经网络，简单的数学结构就可以表现出极大的智慧潜力和高度的自适应性。
近年来互联网行业兴起的Web2.0现象，其本质也在于通过信息化的手段将群体的智慧进行聚合、集中、放大，并期望籍此产生巨大的经济效应。但遗憾的是，目前还未有产生特别有代表性的盈利模式。可见人类目前对群体智慧的理解和应用还处于一个非常初级的阶段。
不过，本书的缺点在于仅仅提出了一些概念和案例，却并未形成系统性的研究体系，更缺少一些技术层面的分析和推演。这可能是作者的专业局限，也是畅销书的普遍局限。
以下介绍摘自网友：
重大决策听谁的?依赖长官或专家，可能会付出高昂代价!专家不敌大家，一言堂不如群言堂!.
我们应该停止对精英的追捧，应当向整个整体(当然也包含那些精英分子)寻求答案和帮助。事实上，很多时候我们都在骑驴找驴。
企图雇用聪明人不会让你误入歧途，但是一心想着雇用最聪明的人却会让你步入深渊。..
最聪明的群体应该是由那些彼此能够保持独立，并持有各种各样观点的人组成的。独立性并不意味着合理或者公正，你的道理可以是伤风又鼻塞——半通半不通，你的决策也可以是杀猪捅屁股——有点瞎糊弄，但只要你是独立的，群体就会更聪明。
从别人的行为中为你自己的行动找到一些启发是一条通向成功的捷径。
作者简介编辑本段回目录
詹姆斯·索诺维尔基是《纽约客》专职作者，负责广受欢迎的商业栏目《金融专版》。他的作品在各种出版物都有展现，例如《纽约时报》、《华尔街日报》、《艺术论坛》、有线电视和《斯蕾特(Slate，微软网络杂志)》等。作者现居于纽约布鲁克林。
James Surowiecki is a staff writer at The New Yorker, where he writes the popular business column, “The Financial Page.” His work has appeared in a wide range of publications, including the New York Times, the Wall Street Journal, Artforum, Wired, and Slate. He lives in Brooklyn, New York.
索罗维基（James Surowiecki）和他的《群众的智慧》(The Wisdom of Crowds) 。 每年SCIP年会的主旨报告人(keynote speaker)往往是重量级。2005年请的是摩托罗拉前总裁高尔文(Galvin)，他是推进竞争情报的先驱，请他也是呼应SCIP20周年的庆典。今年2006年会作主旨报告的创新大师克里斯汀生（Christensen），似乎是在赶全球性的创新浪潮。日前SCIP公布了2007年会的主旨报告人，他是双周刊《纽约客》(The New Yorker)财经专栏作家、《群众的智慧》一书的作者索罗维基。从对该书的介绍看，它致力探讨一个认知上虽很单纯，但实质上却极具复杂度的想法：一大群人比一小群菁英份子还来得聪明，不论这群菁英份子有多聪慧，前者更擅长解决问题，更能蕴酿出革新，更能做出智慧决策，甚至能更准确地预测未来。 这似乎是 web20中集体智能(collective intelligence)的先声。此书台湾已出中文本，大陆则还没有译本。这方面台湾往往走在大陆前面，克氏的创新“三步曲”(Seeing What's Next, Innovator's Solution and Innovator's Delimma)也是台湾先有了全部的繁体中文本。
Agile 2008：群众智慧和敏捷团队
作者 Amr Elssamadisy 译者 李剑
“群众的智慧”一书的作者James Surowiecki，在8月5日举行的Agile 2008大会上进行了开场演讲。群众智慧的论据很简单：只要有恰当的环境，群体得出的决策会比大多数人（如果不是全部的话）自己作出的答案要好。
演讲甫一开始，Surowiecki就展示了一项大会参与者的调查结果。在签到时，每个人都被要求对微软Visual Studio的代码行数给出自己的猜测。大家共同得出的结论是4千7百万行代码，而实际的代码行数是4千3百万行多一点！参会者大概有1600个（当然， 不是每个人都参与了调查），只有两个人的答案比大家一起得出的答案好。从头到尾，Surowiecki展示了很多可以为该理论提供佐证的故事。
接下来，Surowiecki讨论了群众智慧的必要约束：
团队必须可以集中每一个人的意见——而不是仅仅投票选出最佳答案。
每个人都必须独立行事，以避免集体思考。
群体必须有差异。
演讲结束以后，很多人都在认真思索这条理论，考虑怎么用它来建立更出色的团队。有一位听众告诉记者，这条理论为他的处境指出了一条明路：他有一个由顶尖专家组成的团队——全明星开发团队——但是一直在犯愚蠢的错误。他的团队没有那条差异性的约束。
很明显，这个演讲中没有提到Surowiecki的第四条约束（在书中发现）：团队规模必须很大。这会造成小开发团队无法形成群众智慧么？
简评编辑本段回目录
英文的原书名为《The Wisdom of crowds》，港台版的译名为《群众的智慧》，这才得体。群众容易被人视为“群氓”，内地过去又有这么多的“群众运动”，怕起这个书名不好卖吧。事实上，原作者就是要反其道而行之，而且写得很不错，举的例子也很精彩，所谓“群众的智慧”，就是集思广益，让每个个体独立判断，然后综合之。我们平时所说的“群体疯狂”却是指每个人相互影响和感染，导致做出愚蠢的行动。
“As entertaining and thought-provoking as The Tipping Point by Malcolm Gladwell.... The Wisdom of Crowds ranges far and wide.” –The Boston Globe
“A fun, intriguing read–and a concept with enormous potential for CEOs and politicos alike.” –Newsweek
“This book is not just revolutionary but essential reading for everyone.”–Christian Science Monitor
“Provocative....Musters ample proof that the payoff from heeding collective intelligence is greater than many of us imagine.” –BusinessWeek
“There’s no danger of dumbing down for the masses who read this singular book.” –Entertainment Weekly
“Clearly and persuasively written.” –Newsday
“Convincingly argues that under the right circumstances, it’s the crowd that’s wiser than even society’s smartest individuals. New Yorker business columnist Surowiecki enlivens his argument with dozens of illuminating anecdotes and case studies from business, social psychology, sports and everyday life.” –Entertainment Weekly
“The author has a knack for translating the most algebraic of research papers into bright expository prose.” –The New York Times Book Review
"Dazzling . . . one of those books that will turn your world upside down. It's an adventure story, a manifesto, and the most brilliant book on business, society, and everyday life that I've read in years." –Malcolm Gladwell, author of The Tipping Point
“Surowiecki’s clear writing and well-chosen examples render complicated mathematical and sociological theories easy to grasp. . . . [His] accounts of how the wisdom of crowds has formed the world we live in will thrill trivia mavens–and may make a better investor (or football coach) out of anyone who takes its conclusions to heart.” –Time Out New York
"This book should be in every thinking businessperson's library. Without exception." –Po Bronson, author of What Should I Do With My Life?
“Drawing from biology, behavioral economics, and computer science, Surowiecki offers answers to such timeless–and often rhetorical–questions as “Why does the line you’re standing in always seem to move the slowest?” and “Why is there so much garbage on TV?” The result is a highly original set of conclusions about how our world works.” –Seed Magazine
“As readers of Surowiecki’s writings in The New Yorker will know, he has a rare gift for combining rigorous thought with entertaining example. [The Wisdom of Crowds] is packed with amusing ideas that leave the reader feeling better-educated.” –Financial Times (London)
“The book is deeply researched and well-written, and the result is a fascinating read.” –Deseret Morning News
"Jim Surowiecki has done the near impossible. He's taken what in other hands would be a dense and difficult subject and given us a book that is engaging, surprising, and utterly persuasive. The Wisdom of Crowds will change the way you think about markets, economics, and a large swatch of everyday life." –Joe Nocera, editorial director of Fortune magazine and author of A Piece of the Action
“Makes a compelling case.” –The Gazette (Montreal)
“Deftly compressing a small library’s worth of research into a single slim and readable volume, the Financial Page columnist at The New Yorker makes his bid to capture the zeitgeist as his colleague Malcolm Gladwell did with The Tipping Point. . . . The author has produced something surprising and new: a sociological tract as gripping as a good novel.” –Best Life
“Surowiecki is a patient and vivid writer with a knack for telling examples.” –Denver Post
"Most crowds of readers would agree that Jim Surowiecki is one of the most interesting journalists working today. Now he has written a book that will exceed even their expectations. Anyone open to re-thinking their most basic assumptions–people who enjoyed The Tipping Point, say–will love this book." –Michael Lewis, author of Moneyball
“Surowiecki’s is a big-idea book.” –Salon.com
"It has become increasingly recognized that the average opinions of groups is frequently more accurate than most individuals in the group. The author has written a most interesting survey of the many studies in this area and discussed the limits as well as the achievements of self-organization." –Kenneth Arrow, winner of the Nobel Prize in Economics and Professor of Economics (Emeritus), Stanford University
“Clever and surprising.... The originality and sheer number of demonstrations of the impressive power of collective thinking provided here are fascinating, and oddly comforting.” –Bookforum
“An illuminating book.” –Detroit Free Press
中信版相关内容编辑本段回目录
内容简介
编辑推荐
媒体推荐
——马尔科姆•格拉德威尔，《引爆点》《异类》《小狗看世界》作者
索罗维基具有罕见的禀赋，寓鲜活的思想于愉快的实例之中。《群体的智慧》充满能使读者受益匪浅的有趣想法。
——《金融时报》
作者具有将充斥着数学运算的研究论文翻译成清晰明快的散文的本领。
——《纽约时报》
令人忍俊不禁，读起来不忍释卷——其观念与首席执行官们和政治家们的观念不谋而合。
——《新闻周刊》
极富启发性……大量证据表明，群体智慧之博大超过我们许多人的想象。
——《商业周刊》
作者简介
詹姆斯•索罗维基(James Surowiecki)，《纽约客》杂志特约撰稿人。他的文章见诸很多出版物，包括《纽约时报》《华尔街日报》《艺术论坛报》《连线》杂志和《候选人名单》杂志。索罗维基最初在《纽约客》杂志的“金融专版”阐述了群体智慧的思想，回答了美国社会长期以来对群体智慧和团队决策能力的质疑。
目录
第一部分 为什么应该相信群体的智慧？
第一章 群体的智慧：有奖竞猜，赌博市场和好莱坞票房预测
第二章 差异导致的差别：蜜蜂的舞姿，搜寻潜艇的另类办法和决策多样化
第三章 猴子看，猴子做：模仿，信息瀑流和独立性
第四章 信息整合：中央情报局，Linux和分散化艺术
第五章 能共舞一曲吗：如何在纷繁复杂的世界里进行协调
第六章 社会确实存在：纳税，付小费，收视率和人类的互信
第二部分 如何做出世界上最聪明的决策？
第七章 塞车：为什么鸟群行动有序，我们却乱糟糟
第八章 科学：“非典”研究揭示科学家如何协作、竞争和赢得声誉
第九章 委员会，陪审团和小组：“哥伦比亚号”空难以及小团体是如何运转的
第十章 企业：从警匪片犯罪团伙的组织看企业团队
第十一章 市场：选美比赛、保龄球股票的泡沫和股价波动
第十二章 民主：共同利益之梦
序言
1
1906年秋的一天，英国科学家弗朗西斯•伽尔顿（Francis Galton）离开位于普利茅斯的家，动身前往一个乡村集市。伽尔顿时年85岁，岁月已经在他身上留下抹不去的痕迹，不过他仍然对自己已经赢得的声誉—当然还有恶名充满好奇，这些都源于他在统计学和遗传科学上的所做的工作。但在那个特殊的日子里，激起伽尔顿好奇心的则是牲畜。
伽尔顿的目的地是一年一度的英格兰西部食用家畜和家禽展会，这是当地农民和城镇居民组织起来对彼此饲养的牛、羊、鸡、马和猪等的品质品头论足的地方性集市。对一位科学家而言（尤其是一位已经上了年纪的人），用整整一下午时间徜徉于一排排畜栏之间，考察驮马并对猪的生长情况进行评估似乎有些奇怪，不过他的举动肯定事出有因。伽尔顿只关心两件事情：一件是对牲畜的体质状况的评价；另外一件是进行成功喂养的方法，如保留好的做法，摒弃不好的方面。因为这个展览会同时也是优秀饲养方法的展览会。
伽尔顿关心繁殖的原因在于，他相信只有很少一部分人身上存在能确保社会各团体健康的必要的遗传特征。而他的研究生涯也大多是在衡量这些遗传特征中度过的，不过，他的目的是为了证实绝大多数人都不具备这些特征。譬如，在1884年伦敦国际博览会举办期间，伽尔顿发起成立了“人体测量实验室”，在该实验室里他用自己研制的设备对参加展会的人进行测验，测验项目还涉及“视力和听力的敏锐度、色感、眼睛的判断力以及反应时间”。实验的结果使得他对一般人的智力基本不抱信心：“大多数人生性愚钝，冥顽不化，这几乎无法让人相信。”伽尔顿认为，在选择配偶和优生优育时只有通过权力加以控制，才能确保社会健康发展。
伽尔顿有一天在会场漫步时，来到了一处猜重量比赛赢大奖的地方。一头肥壮的公牛在牛群中很醒目，因此它被牵到展台上供大家品鉴，聚拢过来的人纷纷排队对这头牛的体重下赌注。（他们在就这头牛宰杀和去毛后的体重下赌注呢。）只要花6便士你就可以买一张印有编号的票，然后在票上填写自己的名字和地址及估计重量，重量估计最准的人会得到奖品。
一共有800个人想碰碰运气，这些人来自各行各业。其中有许多人还是屠户和农民，他们想必对判断牛的体重很在行，不过也有一些人似乎不擅此道。“许多外行也想和屠户那样的内行一争高下，”伽尔顿后来在《自然》杂志上刊登的一篇文章中写道，“那些对马缺乏真正了解的职员和其他人，都只是在报纸、朋友和自己想象力的指引下才争相下注的。”这好比一个民主国家，能力和兴趣存在根本差异的人手上都握有一张选票，这个类比令伽尔顿茅塞顿开。“普通的竞争者也许很适合对牛的净重进行评估，正如有投票权的普通人对他要投票的政治议题的利弊更有判断力一样。”他写道。
伽尔顿感兴趣的是弄清楚“有投票权的普通人”能做什么，因为他希望证实的是有投票权的普通人能力非常有限。于是，他将竞猜变成一场事先毫无准备的实验。当竞猜结束，奖品分发完毕后，伽尔顿从竞猜组织者那里借了一张票，然后对参加竞猜打赌的人进行了一系列统计分析。伽尔顿对竞猜结果进行编号（总计787份竞猜数据，后来他不得不排除13份，因为这些竞猜数据无法辨认），从高到低依次排列，并将这些数据制成图表，看看是否呈钟形曲线。此外，他将所有竞猜者的估计重量都附在表上，然后计算出这组竞猜数据的平均值。你不妨说这个平均值就是普利茅斯参加竞猜的这个群体的集体智慧。如果这个群体是单个人的话，那么牛的体重的猜测结果会是多
少呢？
毫无疑问，伽尔顿认为这个小组的平均猜测值与标准值相去甚远。毕竟，几个非常聪明的人和一些平庸的人及一大堆愚钝者混在一起，似乎更倾向于得出一个愚蠢的答案。不过，伽尔顿错了。这个群体猜测的牛经屠宰和去毛后净重为1 197磅，事实上这头牛的净重为1 198磅。换句话说，这个群体的判断基本称得上完美。也许繁殖与此没有多少关联，但伽尔顿后来写道：“群体对于民主判断的准确性要比预想的可信得多。”这也许还是一个比较保守的说法。
2
弗朗西斯•伽尔顿那天在普利茅斯犯的无意发现不值得大惊小怪，但给人留下了深刻印象，其中的道理正是本书的核心：在适当的环境下，团体在智力上表现得非常突出，而且通常还比团体中最聪明的人还要聪明。即使一个团体中绝大多数人都不是特别的见多识广或者富有理性，但仍然能做出一个体现出集体智慧的决定。这当然是一件好事情，因为人类并未完全被塑造成完美的决策制定者。恰恰相反，我们就像经济学家赫伯特•西蒙（Herbert Simon）所称的那样，是“有限的理性动物”。一般而言我们掌握的信息要比自己期望的少，我们对未来也只能做出有限的预见。我们当中绝大多数人都缺乏进行复杂的成本效益计算的能力—或者说愿望，与坚持要求找到最可能实现的决策不同的是，我们通常会接受一个貌似足够好的决策，而且通常任由情感影响我们的判断。尽管存在这些局限，但当我们各自并不完善的判断力以一种正确的方式汇聚起来时，我们的集体智力通常表现得十分完美。
这种智力，或者我所称的“群体的智慧”，在这个世界上以许多种不同的形式在发挥作用。这就是通过互联网搜索引擎Google能浏览多达数十亿个网页，却能准确发现那个包含自己希望查找的信息的网页的原因。正是基于这个原因，人们才很难对美国职业橄榄球大联盟（NFL）的比赛结果下赌注，这也有助于解释过去15年来，艾奥瓦州中部数百名业余人士对大选的预测要比盖洛普的预测结果准得多的原因。群体的智慧能够说明为什么有的公司攻无不克，而有的公司却常常泥足深陷的原因。群体的智慧有助于解释为什么你凌晨两点去便利店买牛奶时，那正好有一箱牛奶在静候你的到来，甚至还会告诉我们为什么要纳税以及资助少年棒球联盟训练的原因。对于有益于社会的科学而言，这是必不可少的。对造成各个公司经营方式之间的根本差异，群体智慧也具有潜在的影响。
从某种意义上讲，本书力图原原本本地描述这个世界，纷繁的事物乍一看似乎没有相近之处，但最终却殊途同归。不过，本书也在着力描述这个世界或许会呈现出来的一面。群体智慧给人留下深刻印象的就是即使它对我们的影响无处不在，却还是很容易被忽视；甚至当这种影响清晰可见时，也仍然难以为我们所接受。我们当中绝大多数的人，不论选民还是投资者，客户还是经理人，都相信宝贵的知识掌握在少数人手中（或者为少数人所支配）。我们想当然地认为解决问题或者做出好决策的关键，在于发现一位掌握答案的合适人选。如此一来，当群体中那些并不聪明的人，做出令人刮目相看的成绩时，譬如说准确预测出赛马的结果，我们更有可能将他们的成功归因于这个群体里有几位很聪明的人，而不是这个群体本身。正如社会学家杰克•索尔（Jack B. Soll）和理查德•拉里克（Richard Larrick）所指出的那样，认为“听听专家怎么说”是很有必要的。本书的论点就是认为一味追捧专家是错误的，而且为此肯定要付出代价。我们应该停止对精英的追捧，向群体请教（当然，这个群体包括天才和普通人），因为机遇蕴藏在群体之中。
3
查尔斯•麦基（Charles Mackay）对“群体无所不知”这个观点嗤之以鼻。麦凯是苏格兰的一位新闻记者，1841年他出版了一本名为《大癫狂》（Extraordinary Popular Delusions and Madness of Crowds）的著作，这是一本阐述大众躁狂症和集体愚蠢行为的编年史，书本内容让人忍俊不禁，拙作的标题正是在向麦基的著作致以敬意。在麦基看来，群体绝对算不上睿智，甚至连理性也谈不上，集体判断力也注定是极端的。“可以这么说，人群中的人有和畜群中的动物一样的思维。”他写道，“看吧，他们将会成为一个发狂的集体，然而他们只是一个接一个地慢慢恢复理智。”麦基认为集体疯狂并非个例。在公众意识中，群体往往会使人要么愚蠢麻木，要么陷于疯狂状态，或者两者兼而有之。譬如，投机家伯纳德•巴鲁克（Bernard Baruch）有句名言：“任何被认为相当敏感和理性的个体—只要成为一个群体的一员，马上就会变成一个白痴。”梭罗也感叹说：“群体从来没有达到他们中间最优秀成员的标准，相反却将这个标准降到最低程度。”弗雷德里希•尼采写道：“对个体而言，行为会远离疯狂，但疯狂在群体内部都始终起着支配作用。”而英国历史学家托马斯•卡莱利（Thomas Carlyle）一针见血地指出：“我不相信无知的个体集合起来就会变得更聪明。”
或许，对团体的愚蠢提出最严厉批评的莫过于法国作家古斯塔夫•勒庞（Gustave Le Bon）了，他在1895年出版了引发论战的经典著作《乌合之众：大众心理研究》（The Crowd：A Study of the Popular Mind）。勒庞被19世纪西方民主制度的勃兴惊呆了，也对普通民众开始享有政治和文化权力这一印象感到惊诧。但是，他对群体的蔑视远不止于此。勒庞辩称，群体不过是乌合之众罢了。恰恰相反，群体是一种不依赖于任何组织的有机体，它不但有身份，还有自己的意志，通常以多种方式发挥作用。勒庞争辩道，群体在采取行动时几乎全都一成不变地表现得很愚蠢。一个群体也许勇敢、怯懦或者凶残，但绝不会表现得聪明睿智。他还写道，“在群体中，汇聚起来的是愚蠢而不是天生的智慧”。群体“从来不能完成对智力水平要求较高的任务”，他们“总是在智慧上低于单独的个体”。引人注目的是，对勒庞而言，“群体”这一观念包括的不只是像滥用私刑的暴民和暴徒这样显而易见的集体野蛮的例子，也包括任何类型的能擅作决定的群体。
因此，勒庞严厉斥责“做出的裁决并不为每个陪审员所认可”的陪审团，而议会通过的法案正常情形下经常受到每个议员的反对。事实上，如果你能召集起作为不同领域专家的聪明人，并要求他们对“涉及公共利益的问题做出决策”的话，总的来说他们做出的决定不会比那些“由人数众多的愚钝的群体通过”决议更好。
在书中，我按照勒庞的引导，对“团体”和“群体”这两个概念给出宽泛的界定，这两个词指的是从观看表演的观众到拥有数10亿美元资产的大公司以及参与体育博彩业的一群人。在本书里团体这一概念的某些涵义就像第九章管理团队这一概念一样，指的是组织严密并明确意识到自己身份的一群人。其他群体则是像我在第七章所描述的交通堵塞时的车流一样，没有正式的组织机构。还有其他的一些人，就像股市一样，主要作为一个千变万化的由数字和美元组成的集合形式而存在。这些团体虽然各不相同，但是在有能力集体做出决策和解决问题上却是共同的—即使团体中的人始终没有意识到自己的所作所为。这些团体中有的人不言而喻确实如此—也就是说，他们聪明睿智，善于解决问题—即使不是全部，绝大多数人也可能真这样出色。从这个意义上讲，古斯塔夫•勒庞真的落伍了。如果你召集起规模足够大和足够多样化的一群人，要求他们“做出对大众利益能产生影响的决策”，那么随着时间的推移，这个团体的决定会“在智慧层面上高过单独的个体”，不论这个个体多么聪明和见多识广。
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判断牛的重量算不上有多复杂，但是正如我在上文所暗示的那样，群体智慧能对问题的多样性产生影响，包括复杂性在内。在本书里，我们集中讨论三类问题。第一类问题是我所称的认知问题。这是一些已有或会有解决方案的问题。例如，“今年哪支球队能赢得超级杯？”和“这种新型喷墨打印机在今后三个月里能卖出多少台？”就是典型的认知问题。“这种新药得到美国食品与药品管理局（FDA）批准的可能性有多大？”也属于这类问题。这类问题没有单一答案，但有的答案却确实好过其他答案—诸如“哪里是修建这个新公共游泳池的最佳地点？”—也是认知问题。
第二类问题指的是我们通常所称的协作问题。协作问题需要团体成员（市场、地铁乘客、渴望举办派对的大学生）想出如何协调彼此的行为，清楚其他人也在做同样的事情。买家和卖家如何发现彼此的需求并以一个公平的价格达成交易呢？公司怎样规划各自的运营体系？在拥挤的交通中，你怎样才能做到安全驾驶？这些都是典型的协作问题。
最后一类就是合作问题。正如名称暗示的那样，合作问题涉及的是自我利益受到挑战。当互相不信任的人在一起工作时，甚至还有狭隘的自我利益似乎也在发号施令，以致任何个体都不能分一杯羹。如纳税或应对污染时，对多少钱才算合理的缴费这一界定达成一致意见就都是合作问题。
再谈一下本书的体例。读者或许会说，本书第一部分阐述的是理论，不过列举的实例已经使理论的枯燥意味有所改变。这三类问题（认知、协调和合作）中每一类都分立一个章节，还有几个章节涉及的是使群体变得睿智的必要条件：多样性、独立性以及特殊类型的分散化。本书将从群体的智慧讲起，然后探讨三个条件是怎样与协调、合作这两个问题相互作用的。
本书第二部分包括了必不可少的案例研究。每一章都专门论述组织人们朝向一个共同目标时，不同的群体所采取的不同的方式。不管从结果来说是成功还是失败，每章都是通过事例说明群体智慧是如何发生作用的。譬如，在关于合作的章节里，将对权力掌握在少数人手中的公司和每个人都有发言权的公司进行比较。而关于市场的章节中，开篇伊始讨论的就是市场是否能由群体智慧所主导这个问题，结束时则对股市泡沫进行了讨论。
本书讲述的故事中，许多团体做出糟糕决策并不比正确的少。为什么会这样呢？一个原因是，错误本身即是世界组成的一部分。群体智慧对我们日常生活的重要影响以及带来的益处要远甚于我们认识到的程度，它对未来可能产生的影响也难以估量。但是现在，许多团体勉强做出的也仅仅是平庸的决定，而其他团体则由于判断错误而陷于混乱。团体只有在一定的环境下才能发挥很好的作用，在其他环境下就表现得不那么出色了。总的来说，团体需要规章制度来维持秩序和连贯性，而当它们未能遵守规章制度或者这些规章制度失效时，结果自不待言。团体从成员之间交谈和相互学习而受益，但自相矛盾的却是，过多的交流实际上会使作为一个整体的团体不够聪明。规模较大的团体通常善于解决某类问题，与此同时也存在难以驾驭和效率低下的问题。相反，小团体尽管容易驾驭，但也要冒想法过于单一以及意见过于集中的危险。最后，麦基关于集体行为容易走向极端的看法是正确的：这种情形不胜枚举—不妨思考一下暴乱和股市泡沫—汇聚到一起的个体的决定导致了完全非理性的集体决定。与这些错误有关的故事对本书的论点给予的是反面的证据，通过说明在他们错过时发生了什么事情，来强调对于正确决策而言多样性和独立性的重要
意义。
多样性和独立性之所以重要，是因为最佳集体决策恰恰是分歧和争论的产物，并非一致同意或者妥协的结果。尤其当一个聪明的团体在面对认知问题时，是不会要求其成员修正自己的立场以便让团体做出令大家都能满意的决策的。相反，它会想出如何运用机制一类的东西—就像市场价格或者智能化的投票系统一样—聚集和形成集体判断，这种集体判断代表的不是团体中某个人的想法，而是从某种意义上说是他们所有人的想法。可是自相矛盾的是，对于一个团体而言表现得睿智的最佳途径就是，团体中每个人都要尽可能地独立思考和做事情。
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笔者这篇前言开篇伊始就列举了一个团体解决一个简单问题的例子：计算出一头牛的体重。在本章结束时我要引述一个团体解决令人难以置信的复杂问题的实例：确定失踪的潜艇的方位。虽然两个实例差异很大，但两个实例背后隐藏的原理则是相同的。
1968年5月，美国潜艇“天蝎号”（Scorpion）在北大西洋完成例行出海执勤任务返回新泽西新港的途中失踪了。尽管海军清楚该潜艇最后一次报告的方位，可是对“天蝎号”究竟发生了什么事情一无所知，对于最后一次无线电联系后它又航行了多远也仅有模糊的判断。结果，海军只能搜寻“天蝎号”的地方是一片有20英里宽、深达数千英尺的环形海域。你不难想象到这是一项几乎没有任何希望的任务。有人或许认为，唯一可能的解决办法就是派三四名顶尖专家到潜艇上和海洋湍流中考察，之后问他们认为“天蝎号”会在什么地方，然后派员前去搜寻。可是，正如谢里•桑塔格（Sherry Sontag）和克里斯托弗•德鲁（Christopher Drew）在他们的著作《深海迷藏》（Blindman’s Bluff）中叙述的那样，一位名叫约翰•克拉文的海军军官有一个与众不同的搜寻方案。
首先，克拉文编造了一系列剧情脚本—对于“天蝎号”可能发生的事情提出了所有可供选择的解释。然后，他召集起一组具有不同背景知识的专业人士，包括数学家、潜艇专家和搜救人员。他并没有要求他们彼此互相商量，以便就潜艇失踪想出解决办法，而是要求他们就每一段剧情可能向哪方面发展向其提出最贴切的猜测。为了使整个过程显得有趣，这些猜测都以投注的方式体现出来，奖品是若干瓶芝华士威士忌。于是，克拉文召集的这些人就潜艇为什么会遇到麻烦，以及潜艇撞向海床时可能的速度和倾斜角度来下注。
毋庸赘言，这些信息中没有一条能告诉克拉文“天蝎号”到底在什么地方。但是克拉文认为，如果他将所有答案串联起来的话，那就能对“天蝎号”如何遇难形成一个完整的拼图，这样一来他就能最终对“天蝎号”到底在哪儿有一个明确的概念。这就是他所作所为的真正意图。他将所有猜测汇总起来，运用被称为“贝叶斯定理”①（Bayes’s Theorem）的公式估算出“天蝎号”最后的位置。克拉文通过运用贝叶斯定理，得出了他想得到的结果，大致说就是对潜艇所处位置进行了集体评估。
克拉文最终确定的位置并不是这个团体中任何个体所选择的地点。换句话说，这个团体中没有任何一位成员在脑海中描绘出的图像，与克拉文通过搜集信息构建的图像相符。老实讲，最后的评估结果总的来说与象征团体中最聪明的人做出的个体判断恰恰相反，而是团体的集体判断更合理。实事求是地讲，这也是个光彩夺目的判断。在“天蝎号”消失5个月之后，一艘海军军舰发现了它的踪迹，与克拉文那个团体所说的失事地点仅相距220码。
这个故事的令人震惊之处在于，在这个事件中该团体所依赖的证据几乎不存在，实际上也只不过是零碎的数据而已。没有人知道潜艇为什么沉没，更没有谁对这艘潜艇以多快的速度下沉或者坠到多深的海底有任何概念。尽管这个团体中没有谁清楚这些，可是作为整体的团体却清楚一切。
文摘
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那些记得前些年电视有奖竞猜游戏节目《谁想成为百万富翁》的人，也许对参加竞猜的人给朋友和亲属打电话时手忙脚乱的样子记忆犹新。抑或选手们还依稀模糊地记得那个短暂的时刻，那时雷吉斯•菲尔宾（Regis Philbin）由于刻意在一件深蓝色衬衣上打着深蓝色领结而成为时尚偶像。人们可能不记得每周《谁想成为百万富翁》节目上团体智慧（group intelligence）与个体智慧（individual）进行对抗的具体情形了，而每周获胜的一方总是团体智慧。
《谁想成为百万富翁》就结构而言是一种简单的电视节目：向一名竞猜选手提出多项选择问题，而且很难连续回答正确。如果参加者能连续答对15个问题，那他就能拿走100万美元大奖。这个节目的噱头在于，如果竞猜选手被一个问题难住了，那她会有三种求助方式：第一，她可以要求去掉四个答案中的两个（因此，她至少有一半的机会选对正确答案）；第二，她可以给一位朋友或亲属打电话，而这个人早在节目开始前就被竞猜选手看成是她认识的最聪明的人，所以才会要求他或她回答这个问题；第三，她可以征求现场观众的意见，而电脑也会很快统计出观众的票数，然后根据每个答案的投票数量来进行选择。人们在面对一个棘手的智力问题时，通常都会寻求聪明人的帮助。而事实上，“专家”也确实优秀，他们在压力下能够做出正确回答的概率几乎达65%。但与观众相比，“专家”就显得逊色了。这些由普通人随机组成的群体选对正确答案的概率为91%，要知道这些观众都是从周日下午无所事事的人们中间随机挑选的。
现在，《谁想成为百万富翁》竞猜结果从未经过科学检验。我们不清楚热线那头的人有多聪明，也不清楚他们的出色表现会给人留下多么深刻的印象。由于和观众并非总是回答同样的问题，所以尽管向观众提出的可能是较容易回答的问题，但事实上也不太可能所有问题都很容易。即便如此，人们也很难抱定这一想法，即该节目的观众是弗兰西斯•伽尔顿一个世纪前偶然瞥见的同一现象的现代版。
巧合的是，至少就对事实上的问题进行判断而言，团体智慧做出正确判断的可能性已经为20世纪20年代到50年代中叶美国社会学家和心理学家所做的大量实验所证实，而其中最成功的就是对群体动力学的探索。虽然总的来说，正如我们所注意到的那样，团体规模越大表现就越出色，而且在较早进行的实验中团体智慧表现得尤为突出—出于某些原因，学术圈外的人对此知之甚少，而学术圈又相对狭小。虽然如此，他们的研究工作也确实非常出色。哥伦比亚大学社会学家哈泽尔•奈特（Hazel Knight）早在20世纪20年代早期就进行了一系列研究，并开该领域研究之先河，她最先涉及的是简单化的优点这一问题。在奈特的研究里，她要求班上的学生估计一下教室的温度，然后选取大家评估值的简单平均数。这个团体猜测温度为华氏72.4度，而实际温度为华氏72度。可以确信的是，这个实验并不是很有说服力，因为教室的温度是一个固定值，所以很难想象全班学生的估计会相去甚远。可是在第二年，更有说服力的证据出现了，当时参加穿越美国活动的学生和士兵必须接受猜谜、智力测验和猜字游戏的考核。社会学家凯特•H•戈登（Kate H. Gordon）要求200名学生按体重进行排列，结果发现这个团体“体重估值”的精确率为94%，只有5名学生的估值偏离这个结果。在另一项实验里，要求学生估计堆成堆的铅球的数量—每堆的数量相差不多—这些铅球堆被拍成照片贴在黑板上，然后让学生们按照球的数量来进行排序。这次，该团体猜测正确率为94.5%。团体智慧的一个经典示范就是瓶子盛果冻或豆子实验，在这个实验里团体估计的正确率无一例外都要高于绝大多数个体的猜测。金融学教授杰克•特雷诺尔（Jack Treynor）曾在他班上用一只能装850枚豆子的瓶子做过实验，该团体估计这只瓶子能装871枚豆子，而班上56名学生中也只有一人猜测能接近于实际数字。
从这些实验可以得出两个教训。第一，在大多数情况下，团体成员之间不能商量和交流，也不能一起讨论问题。他们在猜测时都是单打独斗，猜测结果汇总后再取平均值。与伽尔顿所做的如出一辙，这样最有可能会得出完美的结果。（在下一章，我们会注意到成员之间的影响是如何作用的，有时结果很好，有时则更糟。）第二，团体的猜测结果并不是每次都要好于团体中每个成员的猜测结果。在很多（也许是绝大对数）情况下，总有几个人的表现胜过团体。从某种意义上说，这是一件好事，因为特别是在做得好给予奖励的情况下（譬如说股市），这会赋予人们积极参与的理由。但是在这些研究中，没有迹象表明某些人始终表现得比团体出色。换句话说，如果你做10次不同的猜豆子实验的话，也可能每次都有一两名学生的表现超过团体，只是每次都不是相同的一两名学生。实验的次数超过10次的话，团体的表现就几乎肯定会达到最佳程度。因此，可靠地获得正确答案最简单的方式就是每次都向团体征求意见。
还有一种能够起作用的简单方法是，把需要解决的问题分为彼此不相关的可以核实的任务。理论物理学家诺曼•约翰逊（Norman L. Johnson）已经进行过演示，他利用个体“代理人”的计算机模拟程序来穿越迷宫。在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室从事研究工作的约翰逊，对于解释团体如何能够解决个体在处理时遇到的困难问题颇感兴趣。于是，他设计了一个迷宫—有许多不同的路径可以穿过迷宫，有的路径较短，有的则较长—派一个由“代理人”组成的团体依次进入迷宫。第一次进入迷宫时，他们只是四处转悠。这很正常，因为如果你到以前从未去过的城市寻找一家具体的咖啡馆，恐怕也得四处兜圈子。每当他们来到转弯处—约翰逊称为“节点”—他们就会随机选择向左或者向右。因此，某些人碰巧找对了路径，很快就得以离开，而其他人却还在慢慢寻找离开的路径。然后，约翰逊让这些“代理人”回到迷宫，不过这次他允许其利用第一次迷宫之旅掌握的信息，就仿佛他们将面包屑丢在第一次待过的地方做了标记一样。约翰逊希望知道他的代理人是如何更好地利用他们所掌握的新信息的。果然不出所料，他们很好地利用了掌握的新信息，在第二次穿过迷宫时聪明多了。第一次穿过迷宫时每个代理人平均要走34.3步，但第二次则只走了12.8步就找到了出口。
这个实验的意义在于：约翰逊记录了所有迷宫之旅的结果，然后利用这些数据计算出他所称的“集体解决方案”。他想弄清楚团体大多数成员在迷宫的每一个“节点”都做了什么，以及如何依据多数人的决策来确定穿过迷宫路径的。（在指定的“节点”如果更多的人选择左转而不是右转，那么他猜测团体会选择左转。票数均等时则随机选择。）团体确定的路径刚好有9步，不但短于一般个体平均路线的12.8步，甚至比最聪明的个体选择的路径还要短。这也是你所能找到的最佳答案。要想穿过迷宫，没有比9步更短的路径了，因此团体已经找到最佳解决方案。那接下来显而易见的问题是：群体判断也许在实验室规定环境和教室里会表现出色，但是在现实世界里呢？
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1986年1月28日上午11点38分，“挑战者号”航天飞机从卡纳维拉尔角（Cape Canaveral）的发射台发射升空。74秒后，航天飞机升到10英里高度时，“挑战者号”发生爆炸。这次发射由电视进行了现场直播，所以发生事故的消息迅速传播开来。发生爆炸事故8分钟后，最先由道琼斯有线新闻做了详细报道。
股市并没有因为表示哀悼而停止交易。在几分钟时间里，投资者开始抛售参与“挑战者号”发射的4家最主要承包商的股票：洛克威尔国际公司（Rockwell International）负责轨道飞行器以及主发动机的研发与制造；洛克希德公司（Lockheed）提供地勤支持；马丁•马瑞塔公司（Martin Marietta）负责外贮箱的研发与制造；而莫顿聚硫橡胶公司（Morton Thiokol）则负责固体助推器的研发与制造。“挑战者号”爆炸后的21分钟里，洛克希德公司股票下跌了5%，马丁•马瑞塔公司股票下跌了3%，而洛克威尔国际公司股票重挫了6%。
莫顿聚硫橡胶公司股票受到的打击尤为惨重。金融学教授迈克尔•马洛尼（Michael T. Maloney）和哈罗德•马尔赫林（J. Harold Mulherin）就市场对“挑战者号”灾难的反应进行了令人感兴趣的研究。他们在报告中指出，如此之多的投资者急于卖出莫顿的股票以及很少有人对买进该公司的股票感兴趣，以至于造成交易停牌。当该股票在恢复交易后，在发生爆炸仅1小时后就重挫了6%。在当天收盘时，该股票已经下跌了近12%。与之形成鲜明对比的是，其他三家公司的股票开始止跌反弹，在当天收盘时这三家公司的市值大约只缩水了3%左右。
这意味着股市几乎马上就给莫顿聚硫橡胶公司贴上了为“挑战者号”灾难负责的标签。至少从理论上说，股市就是一台为一家公司将来赚取的所有“自由现金流”计算出现值的机器。（所谓自由现金流，就是指企业在支付了所有债务、缴纳了所有税收、计提了折旧以及进行了投资之后所剩的资金。如果这个企业是某个人独自拥有，那么这部分钱可以装进企业主自己的口袋或者存入银行。）莫顿聚硫橡胶公司股票价格暴跌—特别是与它的竞争对手股票价格微跌相比—是一个显而易见的标志，表明投资者认为莫顿聚硫橡胶公司应为这次灾难负责，而股票价格暴跌就是对它的严厉惩罚。
不过马洛尼和马尔赫林指出，在灾难发生当天并没有公开评论指出莫顿聚硫橡胶公司应承担此次空难的责任。《纽约时报》在翌日清晨报道灾难的文章确实提到了甚嚣尘上的两则谣言，但不论哪则谣言都未将矛头对准莫顿聚硫橡胶公司，该篇文章宣称，“关于事故起因现在尚无线索”。
无论如何，市场这次判断正确。爆炸事件发生6个月后，总统特命的“挑战者”号调查委员会披露说，由莫顿聚硫橡胶公司制造的助推火箭上的O形密封圈—据说密封圈是用来防止泄漏的热废气溢出—在寒冷天气环境下变得缺乏弹性，从而出现使得高温气体泄漏的裂缝。（物理学家理查德•费曼曾经做过著名的演示实验，在国会听证会上他将O型密封圈放进盛有冰块的玻璃杯里。当他取出密封圈时，发现温度降低令密封圈变脆了。）在“挑战者号”这一案例中，高温气体溢出后点燃了外贮箱，引发堪称大灾难的爆炸事件。莫顿聚硫橡胶公司对这起事件负有连带责任，而其他三家公司则得以免责。
换句话说，在航天飞机爆炸后的一个半小时里，股市清楚哪家公司负有直接责任。可以肯定的是，这是一起单一事件，而市场挑选莫顿聚硫橡胶公司为责任方纯粹靠的是运气。或许，该公司业务似乎尤其容易受空间计划陷于低迷的影响。更可能的情况则是，交易停牌向投资者传递出了保持警醒的信号。这些都是重要的警告，但导致市场风云突变则是引起更大恐慌的信号。这一点确信无疑，因为在这个案例中市场扮演的是纯粹“称量器”的角色，对会凝聚投资者集体智慧的诸多因素—媒体的猜测、动量交易和华尔街的炒作等—来说，这是一个特别不稳定的机制。那天，买方和卖方正极力想弄清楚到底发生了什么事情，以便做出正确判断。
那么他们是如何做出正确判断的呢？马洛尼和马尔赫林发现这个问题令人非常困惑。首先，他们查阅了内线交易记录，想弄清楚也许知道自己公司要为这起事件负责的莫顿聚硫橡胶公司高管是否在1月28日抛售过自己手中的股票，但他们没这么做。连莫顿聚硫橡胶公司竞争对手的高管也没抛掉莫顿聚硫橡胶公司的股票，本来他们听到关于O型密封圈的传言后，应该卖空莫顿聚硫橡胶公司股票的。但没有任何证据表明有人在买进其他三家承包商股票的同时，抛售所持有的莫顿聚硫橡胶公司股票。（从逻辑上讲，了解内幕消息的人应该这么做。）敏锐的知情者不可能凭一己之力就能使莫顿聚硫橡胶公司股票价格在第一天便出现暴跌。致使莫顿聚硫橡胶公司股票价格暴跌的正是那些投资者—他们当中绝大多数人相对来说都没有获得足够的信息—他们只不过拒绝买进这只股票而已。
可是，他们为什么不想买进莫顿聚硫橡胶公司股票呢？对这个问题，马洛尼和马尔赫林最终也未能给出一个值得信服的答案。在报告末尾，他们想当然地认为内幕消息应该为莫顿聚硫橡胶公司股票价格暴跌负责，但却又无法解释其中的原因。为了使自己的臆测更有说服力，他们引述康奈尔大学经济学家莫琳•奥哈拉（Maureen O’Hara）的话，奥哈拉曾说过：“当市场在实际中产生反应时，我们从理论上是无法断定市场是如何做出反应的。”
也许吧。可是市场依据的是“理论上”的什么原理呢？如果将这个故事的基本要素剥离开的话，一月份那天发生的事情成了这个样子：一大群个体（莫顿聚硫橡胶公司股票实际和潜在的持有者，同时还持有莫顿竞争对手的股票）被问到一个问题—“在‘挑战者号’爆炸后，现在这四家公司的股票贬值多少？”客观上讲，这个问题有一个正确答案。这个建立在群体平均估值基础上的答案—即按美元衡量每股价格—可能是精确的。事实上，也许某人的确了解有关O型密封圈的内幕。但是，即使没有人了解内幕，合理的情形也是一旦你将爆炸事件的零碎信息汇集起来，以及股市里所有交易者都清楚那天发生的事情，这些因素加起来也将离真相大白近在咫尺。那些曾经帮助约翰•克拉文发现“天蝎号”的人当时的判断也是这样，即使没有哪位交易者敢断言莫顿聚硫橡胶公司负有责任，他们也会共同做出这个判断。
那天市场表现得很精明，因为它满足以明智的群体为特征的四个条件：观点的多样性（每人都有私下掌握的信息，即使是对于已知的事实做出了反常的解释）、独立性（人们的观点不受周围人的意见所左右）、分散化（人们能进行专门研究并依照局部认知来判断）、集中化（一种使得个体判断转变为集体决策的机制）。如果一个团体满足这些条件，那么做出的判断就可能是精确的。为什么呢？从本质上说，答案依据的是数学运算。如果你要求由各个行业、不受他人左右的人组成的足够大的团体对一种可能性做出预测或者估计，然后再将估计结果进行平均，那么他们当中每个人的误差就会被平均值抵消。你可以说，每个人的猜测结果都由两部分组成：信息和误差。如果将误差抽走，那剩下的就是信息。
现在，即使那些误差被抵消了，一个团体的判断也可能会出现很差的结果。由于团体的聪明表现，在“信息减去误差”这个方程式的“信息”部分至少还存在某些信息。（在 “挑战者号”灾难发生后，如果你随即要求一大群孩子买进或卖出股票，那他们就不可能挑选莫顿聚硫橡胶公司作为肇事一方。）给人留下深刻印象的是—就像“群体的智慧”这个说法的内涵所暗示的那样—一个团体的集体决定通常能包括多少信息。就以伽尔顿的经历或者“挑战者号”爆炸来说，群体在其集体思维活动中对世界的认知几乎达到了完美无缺的程度。
也许这没有什么令人惊讶之处，毕竟我们都是大自然进化的产物，想必我们天生就对周围世界有明确的理解。但是如果有可能的话，谁能晓得集合了全部人类智慧的我们对世界的认识会达到什么程度。如果你让100个人进行100米赛跑，然后将他们的成绩平均一下，不妨想想会出现什么结果。平均成绩不会好于跑得最快的人的成绩，而是应该差得多，是一个中等成绩。可是，如果要求100个人回答一个问题或者解决一个难题，那么将大家的答案平均一下之后，其结果通常至少和最聪明的成员的答案一样好。对绝大多数事情来说，平均就意味着平庸，但以决策而言则通常意味着最佳。不过人们或许会说，我们本来就全都很聪明嘛。
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当然，真正成功的决策要求的不单单是按照世界本来面目进行思考，除此之外还要考虑到事物会发展到（或者至少会达到）的程度。因此，任何决策机制都必须确保在不确定的条件下也能运转良好。那么，还有比未来更不确定的因素吗？群体智慧也许擅长回答诸如一个瓶子里能装多少果冻糖，或者说出涅乐队（Nirvana）是哪一年发行经典专辑《别在意》的。但在真正不确定的条件下，群体智慧又是如何发挥作用的呢？当正确答案表面上看无从知晓时—难道是因为群体智慧没有发挥作用吗？
罗伯特•沃尔克（Robert Walker）的生计都靠回答这个问题来维系的。沃尔克在拉斯维加斯金殿大酒店（Mirage Hotel）和娱乐场所从事体育博彩业，这意味着每周他都要登记数以千计的赌注，从美国全国橄榄球联盟赛事到常春藤联盟篮球联赛。对所有这些体育比赛，沃尔克必须提供盘口（或者分差），以便博彩者了解哪支球队有获胜的可能以及能赢多少分。这种提供数据的工作方式很简单。譬如说，本周巨人队对公羊队的比赛让3.5分。如果你押巨人队的话，那么他们必须赢公羊队4分以上你才能赌赢。相反，如果你押公羊队的话，那么公羊队必须赢得这场比赛或者以低于3分的分数输掉比赛，你就可以拿走娱乐场下注的钱去享受一番了。对于其他运动项目，赌注是按赔率设定的：如果在最有希望获胜者身上下注，那你或许下150美元的注才能赢回100美元；但你要是在失败概率大的一方身上下注75美元，如果该队赢了，你除了收回本金还能赢回100美元的彩金。
作为一名博彩从业者，沃尔克的工作并不是想方设法去挑选能赢的一方，至少从理论上讲这种事情应该由赌客来做。恰恰相反，他的工作在于确定赌客对双方下的赌注是否大致相同。如果他确定赌客是这样下注的，那么他清楚自己会在一方赢一半的赌注，而在另一方身上输掉另一半赌注。沃尔克为什么会满足于这种比赛呢？因为赌注登记经纪人在赌客押中的每注上赚得的钱要比赌客没押中的每注上输掉的钱更多。如果你与赌注登记经纪人就分差打赌的话，你必须下11美元才能赢回10美元。不妨设想只有两名赌客，一人押最有希望获胜的，另一人押失败概率最大者。沃尔克拿到的赌资是22美元（每人11美元），那他付给赢的一方21美元。剩下的1美元就是他的红利。这种微不足道的利益，也即赌博中的抽头，就是赌注登记经纪人账单上的收入。只有当他避免太多的钱都押向一方时，这种利益才能转化为账单上的实际收入。
为了避免发生押向一方的情形出现，沃尔克需要略微调整分差，旨在使赌注能为双方所接受。“我们所希望的盘口就是那种能分散公众注意力的盘口，因为这正是你开始赚抽头的好机会。”他说。譬如2001年超级杯决赛前那一周，金殿大酒店开出的盘口是巴尔的摩乌鸦队被让2.5分。可是盘口开出不久，金殿大酒店就登记了早晨入住的一对夫妇在乌鸦队身上下的3 000美元赌注。这笔赌注并不太多，但足以说服沃尔克将盘口升到3分。如果大家都想在乌鸦队身上下注，那就说明盘口开错了，因此就得更改盘口。开出盘口是由赌注登记经纪人来确定的，但是根据赌客下注情况可以大幅度调整—就像股票价格视投资者交易情况上升或下跌一样。
从理论上讲，你可以随意设定盘口，然后自动进行调整即可，这样一来分差就会随时上升或下降，从而弥补比赛双方的投注额之间出现的不均衡。金殿大酒店应付这些问题游刃有余，他们对每一笔赌注都进行跟踪，并且输入计算机数据库。但是，赌注登记经纪人为了尽可能精确地开出盘口而预留出了红利，这是因为如果他们盘口定得很差的话，就要吃进很多坏注。一旦开出盘口，投注情况已经不掌握在赌注登记经纪人手上，那么比赛的分差最终代表的就是赌客对比赛结果的集体判断。正如在20世纪70年代基本能称得上是美国最著名赔率精算师的鲍勃•马丁（Bob Martin）所言：“一旦你在牌子上写下一个数字，这个数字就成了公共财产了。”
结果证明公众是相当聪明的。他们没有用来占卜的水晶球，譬如说，分差无力预测美国职业橄榄球大联盟绝大多数比赛的最后得分。而且，即使见多识广的赌客也很难持续猜中最终的分差，这就是赌注登记经纪人希望出现的结果。尤其在市场判断上不存在明显的错误时—譬如说，就像主场球队获得的分数比群体预测的要多，或者作为被失败者一方下注的客队的成绩被持续低估一样，我们偶尔也会发现群体判断存在瑕疵。就像最近一份有附带证明文件的论文所发现的，在美国全国橄榄球联盟赛事的15、16、17赛季，下注者们如往常一样下注，但是主场的冷门球队却表现出色。所以你必须做得比下注者更好。在大约3/4的时间里，金殿大酒店的最终盘口都将是你能找到的对橄榄球联盟比赛结果最可靠的预测。
同样的情况也出现在许多其他体育比赛上。因为体育比赛的博彩是研究预测结果的一个现成的实验室，一大堆学界人士将目光投到博彩市场，看看其有效性究竟有多高—也就是说，在捕捉有效信息方面有多大的能力。这些学者的研究结果是一致的：总的来说，市场在绝大多数主要比赛项目上相对而言都斩获颇丰。在某些情况下，群体的表现尤其出色：譬如赛马，最后的赔率确实预测出了马到达终点的顺序（也就是说，最有希望获胜的马通常都是最后的优胜者，赔率第二低的马通常第二个到达终点等）。按照经济学家雷蒙德•索尔（Raymond D. Sauer）的说法，这一结果也确保了“对获胜可能性合理和良好的估计”。换句话说，1/3的马获胜概率为25%。不过也存在例外：那些市场较小且流动性差（指的是只要有几个人投注，赔率就会出现戏剧性变化）的运动项目和比赛，赔率精确度较低，诸如马球、高尔夫或者规模较小的学院篮球联赛。这些比赛通常都是职业赌客能投入大笔赌资的运动项目，而我们知道团体越大，他们的判断就越准确。这里还有某些有趣的巧合，譬如赛马，人们往往押耐力方面更胜一筹的马，而不是最有希望获胜的马。（这似乎可以作为一个风险追求行为的典型案例：博彩者，尤其是那些赌运很衰的博彩者，更倾向于在耐力方面更胜一筹的动物身上下注，他们认为其带来高回报的可能性要比在赔率更低且最有希望获胜的马上下注高得多。）但总的来说，倘若博彩者不是全都这么预测的话，那就只能寄希望于下次投注了。
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最近，我认定我需要—就这一刻！—这是比尔•默里（Bill Murray）在电影《疯狂高尔夫》中即兴重复的一句话。这句即兴重复的妙语是：“我要去做适合我的事情，这简直太棒了。”于是，我在互联网搜索引擎Google上敲了“适合我”，然后点击搜索键，马上就出现了有695个网页的搜索目录。在目录第一排，是一篇高尔夫在线网站的文章，这篇文章包括这句妙语的第二部分。真是好极了，点开目录第三排那个“宾州足球俱乐部”的网址，一个名叫戴维•菲斯特的家伙已经将整个独白贴在网站上。整个搜索用时0.18秒。
然后，我需要查看一下上文提及的马尔赫林那篇文章。可是，我竟然记不得作者的名字，只好敲“‘股市’挑战者的反应”：因此，我登陆了Google，在搜索栏里键入“‘股票市场’、挑战者号航天飞机的反应。”结果显示有2 370个网页。第一个网页是Slate电子杂志刊登的一篇文章，是作者丹尼尔•格罗斯（Daniel Gross）评论马尔赫林的文章。第三个网页是马尔赫林自己的网站，上面刊登了他自己的研究。这次搜索—记得并不包括马尔赫林的名字—用时0.10秒。几分钟后，我搜索20世纪80年代朋克乐队雷蒙斯关于罗纳德•里根到德国贝特伯格（Bitburg）公墓扫墓的一首单曲，结果用时0.23秒，而搜索栏上第一个网页就有我需要的内容。
如果你经常使用互联网，Google搜索速度之快不会令你感到惊讶。我们期望Google带给我们什么，那我们就会搜索出什么：即时的反馈会把我们需要的网页提升到网页排名靠前的位置。只要你有能力，同时你觉得这么做值得的话，你可以亲自尝试去改变网页排名，这会给你带来些许惊喜的。Google在每次搜索时都会从十亿网页中挑选出我所搜索的最有用的网页来，总共需要的时间只有一分半钟。
Google创立于1998年，当时雅虎网站对整个搜索业务似乎已显露出独霸天下的端倪—如果雅虎倒下的话，在线翻译网站（AltaVista）或者莱科斯公司（Lycos）肯定是最后的赢家。然而在两年时间里，Google就已成为经常在互联网上冲浪的网民的默认搜索引擎，就因为它在快速找到适合网页方面更胜一筹，而它的工作原理—从30亿个网页中同进行筛选—建立在群体智慧上。
Google一直对自己的技术保密，但Google系统的核心技术就是网页排名运算法则，公司的创建者谢尔盖•布林（Sergey Brin）和劳伦斯•佩奇（Lawrence Page）在1998年发表的一篇在目前仍具传奇色彩的论文《对大规模超文本网络搜索引擎的剖析》中，最先公布了这一运算法则。网页排名是一种数学计算方法，能够从互联网上的所有网页里找出与搜索的关键词最相关的网页来。Google是这样描述自己的网页排名的：
利用大量的链接结构表明某个单独页面的价值，网页排名依靠的是网络独一无二的“民主”特征。从本质上看，Google将A网页到B网页的链接解释为一种“投票”，即A网页投B网页的票。通过获得的票数，Google计算出一个网页的重要性。不过，Google也不是单单看重投票数量或者链接数量，它还对投票的网页进行分析，而本身就很“重要”的网页投出的票分量会更重，这有助于确定其他网页的“重要性。”
在0.12秒时间里，Google要做的就是让每个网页对哪个网页含有最有用的信息进行投票，而得票最多的网页就会排在第一位。这意味着该网页或者在它之下的网页包含着最有用的信息。
现在看来，Google的民主也并不完美。正如叙述中所揭示的，与一个网页建立联系的人越多，该网页在最后的决策上所发挥的影响就越大。所以，最后的投票结果应该是一种“加权平均”—如同股票价格或者美国职业橄榄球大联赛的分差一样—并非像猜测牛体重的人进行估计那样是一种简单的平均值。由于网页本身的特性，用户使用大型网站建立的链接要胜于自己建立的链接，这种结构是有意义的。不管怎样，因为决定谁是最具影响力的网页是靠小网站决定的，实际上这也就意味着，这种结构没有改变任何东西。假如这些小网站没有为那些符合要求的大型网站投票，那么Google的搜索结果就不准确了。为了能保持智能上的领先地位，这种结构必须要能保证一贯的智慧。
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如果研制一种擅长预测体育比赛结果的机器，并允许人们更有效地投注体育比赛的话，显而易见的问题就出现了：作为一个群体，难道人们在预测其他事情上就不能一样表现出色吗？如果我们也能对总统选举做出精确预测的话，为什么要将我们自己限定在诸如预测篮球比赛结果这样狭隘的范围里呢？
当然，我们已经有了为大家所接受的预测大选结果的方式：民意调查。倘若你想了解人们是怎么投票的，最好问选民本人。相对而言，民意调查比较准确。民意调查有一种可靠的方法论作为支撑，这种方法论就是统计学上枯燥的数据。但是，人们有理由对是否存在诸如投注市场这样的市场感到怀疑—允许人们依赖不同类型的信息参与进来，可以包括但不局限于民意调查—如果真有的话，也能对盖洛普的民意调查构成哪怕貌似微不足道的竞争。这就是艾奥瓦电子市场项目（IEM）得以实施的原因。
创建于1998年由艾奥瓦大学商学院经营的艾奥瓦电子市场，由旨在预测选举结果的许多市场构成—总统选举、国会选举、地方行政长官选举和外国选举。该电子市场向任何想参与的人开放，基于参与者认为一位特定的候选人在即将开始的选举中会怎么做而允许他们买卖“期约”（Contact）。在艾奥瓦电子市场提供许多不同种类期约时，有两点是共同的。其一是旨在预测选举获胜者。譬如2003年加利福尼亚州州长选举这一案例，你可能会选“阿诺德•施瓦辛格会赢”这一期约，那么当施瓦辛格获胜时就会付给你1美元，倘若他败选的话，你就什么也得不到。你为这种期约付出的代价反映出市场对候选人获胜概率的判断。如果候选人期约价值50美分，那大体上说，这意味着市场认为他有50%的获胜概率。如果这份期约价值80美分，那么他获胜的概率就为80%，以此类推。
其二就是预测一位候选人获得的赞成票占全部票数的百分比。既然如此，收益就要由票数的百分比来决定：在2004年大选中你如果买一份乔治•布什的期约的话，那在大选结束后你就能获得51美分的收益（他获得51%的选票）。
如果艾奥瓦电子市场的预测精确的话，这些种类各异的期约价格就会接近真实价值。在市场预测选举赢家，最有希望获胜的通常都会笑到最后，获胜的希望越大，差额就越大。选票份额市场（vote share market）的情形与之类似，如果候选人在一次选举中获得49%的选票，那么到选举日当天他的期约价格应该接近49美分。
艾奥瓦电子市场到底是如何进行操作的呢？通过对1988年至2003年49次不同选举期间艾奥瓦电子市场的表现进行的一项研究发现，平均而言，艾奥瓦电子市场的总统期约平均价格比实际值的误差为1.37%，美国其他选举的期约平均价格与实际值的误差为3.43%，美国以外选举的期约平均价格与实际值的误差为2.12%（这些数字都是绝对误差，也就是说，如果艾奥瓦电子市场期约的平均价格的误差为1.37%，而实际值为50%，那么艾奥瓦电子市场的预测值就是48.63%）。一般来说，艾奥瓦电子市场的表现要胜过全国主要的民意调查，比甚至选举前几个月就进行的民意调查都要准确。譬如，在1998年至2000年整个总统大选期间，一共发布了596项不同的民意调查。在大选进行到3/4的时候，那些民意调查发布当天艾奥瓦电子市场的市场价格会更准确。民意调查往往非常不稳定，容易导致选票份额剧烈波动。尽管也出现改变，但是艾奥瓦电子市场的预测却很少反复无常，只有在出现新情况时才会出现急剧变化。基于此，他们的预测更可靠。
尤其令人感兴趣的是，艾奥瓦电子市场规模并不大—市场里的交易人员从未超过几千人—无论如何，这并没有反映出选民的总体面貌。绝大多数交易人员是男性，而且不成比例的是只有很少一部分来自艾奥瓦州。因此，市场里的人不会预测他们自己的态度和倾向，但是他们对全国选民投票的预测却要好于你问选民本人他们会投谁的票而得出的预测结果。毫无疑问，艾奥瓦电子市场交易员会从民意调查那里得到信息，而他们共同做出的预测的高精确度暗示出交易员在民意调查结果基础上也增添了自己获知的信息。
艾奥瓦电子市场取得的成功有助于激励其他类似市场，包括好莱坞股票交易所（HSX），人们开始对票房收入、周末票房表现和奥斯卡奖等下赌注。好莱坞股票交易所在2000年3月取得了史上最好的成绩。当时，《华尔街日报》一支由12位记者组成的团队殷勤地游说美国电影艺术与科学学会的成员，目的是想弄清楚他们是如何投票的。美国电影艺术与科学学会对记者这种做法颇为不悦。该组织的主席公开抨击《华尔街日报》，说其处心积虑地“想在奥斯卡奖颁奖前夜挖我们的独家新闻”，而且该学会还敦促其成员不要向记者吐露任何消息。可是在《华尔街日报》保证为吐露消息的人隐姓埋名的情况下，有不少人—365人，大约占该组织全体成员的6%—透露了他们是如何填写选票的。在举行颁奖典礼前的星期五那天，《华尔街日报》公布了投票结果，预测出奥斯卡奖6个主要奖项的获奖者—最佳影片奖、最佳导演奖、最佳男主角奖、最佳女主角奖、最佳男配角奖和最佳女配角奖。当颁奖嘉宾打开信封时，《华尔街日报》的预测—更多时候会令美国电影艺术与科学学会感到沮丧—结果证明相当准确，6个主要奖项中猜中了5个。不过，好莱坞股票交易所做得更好，6个主要奖项全部猜中。2002年，该交易所的表现给人留下的印象更深刻，在最终40位获奥斯卡奖提名的候选人中猜中了35人。
好莱坞股票交易所的票房预测不如艾奥瓦电子市场对选举结果预测得那样精确。不过，哈佛商学院营销学教授阿妮塔•艾尔贝斯（Anita Alberse）对好莱坞股票交易所的预测与其他好莱坞预测工具进行过比较，结果发现好莱坞股票交易所在电影上映前夜的收盘价对预测周末票房最有帮助。结果，好莱坞股票交易所的股东康托交易公司（Cantor Index Holdings）现在热衷于向好莱坞各制片厂贩卖它的预测数据。
艾奥瓦电子市场和好莱坞股票交易所关于市场令人感兴趣的事情之一，就是他们在没有多少人下注的情况下，也能公平地进行预测。艾奥瓦电子市场是一种现金市场，但是最大投资数额是500美元，而人们的平均投注额为50美元。但在好莱坞股票交易所，则完全用虚拟资金投注。正如我们所暗示的那样，这表明当预测与金钱上的回报连在一起时（也许有助于解释为什么艾奥瓦电子市场的预测往往更准确），人们的注意力更多地集中于决策上了。Overture的调查人员戴维•潘诺克（David Pennock）曾对这些市场进行过仔细观察和研究，结果发现尤其对市场里活跃的交易人员而言，即使是一个游戏，地位和荣誉会在投资紧要关头及整个决策期间提供足够多旨在鼓足勇气的动力与活力。
在这些决策潜在的伦理原则作用下，市场涉及的范围广泛的业务显然会得到快速增长，因为人们也可以在新闻期货和体育博彩上投注。2003年秋季，人们对科比•布莱恩特是否会因性侵犯被起诉、在伊拉克是否与何时会发现大规模杀伤性武器，以色列总理阿里埃勒•沙龙在位时间是否会长于巴勒斯坦解放组织的亚希尔•阿拉法特进行投注。加州大学洛杉矶分校的埃利•德翰（Ely Dahan）教授曾在教室里对市场决策进行过模拟实验，在这个模拟市场里学生们买卖代表消费商品和服务的期货，包括多功能运动车（SUV）、滑雪装置和个人掌上电脑（在现实生活的市场中，期货的价值也许依赖于第一年售出的SUV数量）。市场的预测结果与通过传统意义上的市场调查所进行的预测惊人地相似。与此同时，2003年秋季麻省理工学院的《技术评论》杂志开办了一家名为“创新期货”的网站，在该网站上人们可以对将来的技术发展投注。乔治•梅森大学的经济学教授罗宾•汉森（Robin Hanson）作为最先论述在市场无数投资环境下运用决策可能性的人士之一，建议这种市场可以用于指导科学研究，甚至作为一种帮助政府选择采取的政策的工具。
毫无疑问，这些市场中有的会由于利用率低而被关闭，要么因为它们未能吸引足够的参与者做出聪明的预测，要么因为他们力图预测实际上不可能预测的事情。但是，倘若有适当的条件和适当的问题，决策市场的基本特征—多样化、独立性和分散性—都可以为令人满意的团体决策提供保证。因为这样的市场体现出了一种相对简单而快速的手段，旨在将许多个人意见转化为单一的集体判断，而且它们还有可能极大程度地改善组织做出决策和着眼于未来的方式。
从这个意义上讲，决策市场最令人困惑的事情就是公司化的美国对它们几乎不抱兴趣。公司战略体现在从许多不同的源泉搜集信息，并对潜在结果的可能性进行评估，以面对不确定的将来果断决策。这些都是为决策市场量身定做的任务。然而在绝大多数情况下，各公司对这种潜在的极为有益的信息源显得漠不关心，从而令人惊讶地不愿意通过开发员工的集体智慧来改善决策。我们也注意到人们对群体智慧这一观念颇为不快，可是问题再简单不过了：只是因为集体智慧虽然是真实存在的，但并不意味着它能得到很好的运用。
对于捕捉集体智慧来说，“决策市场”（DECISION MARKET）是一种设计得很精致和完善的手段。但真实情形却是，一个人所使用的具体手段不一定非常奏效。在本章，我们考察了一个团体知道利用的许多不同方法：股票价格、选票、分差、奖金均分赔率、计算机算法以及期约。虽然这些方法中有的会比其他的效果更好，但到头来并没有给期货市场带来任何变化，这个市场固有的东西表现得更聪明，譬如说Google或者奖金均分制奖池。这些都是利用群体智慧的尝试，也是其能够发挥作用的原因。结果证明，真正关键之处并不是尽量完善一种手段，而是要满足这些条件—多样化、独立性和分散化—一个团体才会表现得聪明。我们在接下来各章节会注意到，有的故事尽管很难理解，但却非常有趣。
大众的智慧 编辑本段回目录
总策展人 周英姿 
在James Surowiecki 论述的著作《The Wisdom of Crowds群众的智慧》一书中，作者力图探讨在经济生活，社会生活中怎样使集众比个人变得更聪明，更有效。这是一个有助于改良社会系统架构与运行的积极的思考与探讨。在此，我们愿意引用这一谦逊、开放、令人期待的概念作为我们2007上海电子艺术节的主题。
艺术事业中存在着“智慧”，但以往多是小众的智慧，艺术家，艺评人，策展人，当然还应包括艺术品买卖双方。“人多力量大”这句话我们耳熟能详，难道小众们不希冀艺术有朝一日冲破接受的局限，被更广泛的受众分享吗？那才是大事业！大众是愿意接受的，因为无论表现形式或手法，只要艺术作品探讨的是关于自然、人、世界、生活的话题，那应该和每个普通的受众都发生关联；描述周遭世界的事，难道当事人们会拒绝知晓吗？
我们的时代，当前仍然崇尚着“个性”、张扬着“特点”；“个体”是我们不能忽略的主要话题。然而，在更大的范畴内看，个体的属性一般是有条件地、暂时性地存在的，所谓矛盾的特殊性总有被普遍化的可能。在这里，我们讨论的倒不是与个性相对的共性，而是在群体中对个体的认同以及不同个体广泛并存下的差异性与丰富性。
因此，我们愿意不断地审视自己：是否秉承着开放的姿态? 只有开放才有融入。基于互动、体验等关键词，电子艺术是一种以开放的形式呈现的新艺术，观众是可能直接介入作品本身的。由于观众和作品之间的关系和以往艺术中双方关系存在方式的不同，作品本身被赋予了更多的特质，因此形成了艺术家、作品和观众(体验者)之间良性的循环沟通模式。在参与中，观众因为能够沉浸入作品中积极地体验，一个过程后，往往会生成各自独立的感受以及一种依赖于亲身体验才可能得出的相对客观的评判。也因此，观众能够玩懂、看懂、读懂。不经意间察觉到自己成为作品中不可或缺的一部分而影响、改变了作品，从而获得了一种惊喜与成就感，这整个过程对于每一位体验者来说都是不言而喻的！
在个体的体验得到了充分与独立的施展后，汇集起来——因为每个个体的经历都将被“记录”下来，成为被体验作品发展轨迹的一部分——那么接下来我们可以期盼得出群体性的智慧。这类智慧不是因个人主观任意所能决定的，而是基于一套应有的转化机制。参与的延伸，认同的积累，通过云集民主，最终经历或完成一件作品——这应该就是新艺术世界里群体智慧形成的机制。比如，将会在世纪大道砂岩广场展出的户外大型互动装置“火球”，就必须以一定量的人来同时燃点布局在球体内12个位置上的感应装置，只有当12个“喷火口”同时喷射出高约5米的巨型火焰，铺满了球体内部球面的火球才真正呈现绚目壮观的景象。远望突出地平线上的火球炙烈瑰丽，人们甚至能感受到它辐射出的“热量”。众人拾柴火焰高，人们在虚拟与真实间换境游走。同时性的参与，汇集积累才真正足以支撑起一件完整的作品。我们可以说，被作品吸引后，在认可和实践操作规则的基础上，从个体的完整介入伴随团体的共同完成到最终对各自参与作品的欣赏，一种轻松的机制成全了“大众的智慧。”
我们的电子艺术节正试图搭起一个兼容性广的平台。从电子艺术并非很长的发展历史来看，要对它进行分流分派，似乎太过冒险，但是我们试图将此新生的力量尽可能多样的呈现。因此，无论AEC电子艺术中心, 蓬皮杜艺术中心，ZKM媒体与艺术中心，MIT媒体实验室，来自我们中国的中国美术学院新媒体系，上海音乐学院电子音乐工程系等等，还有知名的或新近冒出的艺术家，对技术与艺术结合所生成的新艺术，都有着各自不同的理念和诠释方式。与众不同是改变与创新的内在策动力；而我们首先要做的是汇集，在尽可能完整的状态下归纳出新艺术的内在语言与规律。作为一个相对公共外向型的艺术，我们的作品从室内延伸到了室外，城市的主要角落被囊括进了EARTS 这件即将诞生的公共“互动”艺术巨作。
一种姿态体现一种落实：落实了公平、共享、融合，电子艺术已经不是小众艺术；对“技术与艺术结合”的广泛认知将不再停留于一句象征性的口号，而是伴随着逐步被打开的思维方式和重新调整了角度后的欣赏模式, 所意识到的一种社会内在发展的需求与积极的展望。我们同时还有这样一个美好的展望，上海作为一个主要的新移民都市，基于相对稳固与有条理的城市秩序，伴着愈来愈广泛地认同差异并存的城市涵养，尤其在这个城市的躯壳里，有着乐于接受新的、变化的事物和思想的思维模式，涌动着不断改变、颠覆、反思的劲道——我们希望上海能成为世界新艺术的地理归属，一处人心所向的新精神领地。新文化，新姿态，新哲学，我们更期盼形成一种新“潮流”， 一种认可自我、接受他众的和谐共享的潮流！
释放集体才智中的决策力编辑本段回目录
文/郑渝川
在变幻莫测的商业环境中，追求可靠的决策一直是企业家的目标。这本《百万大决定》或许能在决策方式方面为他们带来新的启发。中文书名弄巧成拙，很容易误导读者对书的理解。
书的原名为《The Wisdom of Crowds》，直译就是《群体的智慧》。作者詹姆斯·索诺维尔基是《纽约客》的商业专栏作者，他在书中列举了各个领域的诸多例子，只是为了论证一个古老的观点：有时候，一大群人比一小群精英更聪明，更能蕴酿出革新，更能做出智慧决策，甚至能更准确地预测未来。简单地说就是,任何一个人都不会比群体知道得多，三个臭皮匠赛过一个诸葛亮。群众的眼光是雪亮的，但是为什么有时候群众的眼光并不是雪亮的呢？
群体的聚合带来的常常是破坏和灾难，人们称这个不智慧的群体为“群氓”。但这并不是必然的，在索诺维尔基看来，群体完全可以避免成为群氓，群体的智慧可以带来巨大的社会力量和商业价值，只要具备保障秩序和协调的如下四个条件：一是建议的多样化，群体中每个人都可以形成、发布独立信息，可以做出异见判断，这也是保证信息充足来源的前提；二是个体的独立性，个体不受群体领导者或群体名义的控制支配性干扰；三是分权，群体决策是由成员判断的均值形成，这就要求群体（组织）的权力与功能最大程度下放；四是汇聚，需要一种机制最终能够将各成员的意见汇集起来，依据群体规则得出决策意见。具备了这四个条件，利用群体的力量进行决策的效果就会大为改观，这为我们提供了一种惯常依赖的精英决策之外的决策方式，从而可以更大程度上实现判断的确定性。
对于企业家来讲，员工群体、顾客的多元化建议极其富有价值。佩奇（Scott Page）在密歇根大学做的一个试验发现，当面对一个难题时，由聪明能干的人组成的小组表现还不如那些能力参差不齐的人组成的小组。水平上的差异能够促使人们去考虑那些本来可能会被忽略的因素。根据试验结果，佩奇提出一个理论：完全由高智商的人组成的团队表现不如水平多元化的团队，因为高智商团队的成员在技能和知识方面都彼此类似。因此，企业如果能够征集到多元化的建议，那么既可以扩大选择范围，也可以抵消或者减弱一些群体决策中的有害决策。为此企业家应该在企业内部提倡员工进行多元化的思考，只有多元化的思考才能征集到多元化的建议。如果团队成员思维方式雷同，他们的思想就会趋于狭隘，并不可挽回地演变为一种固执的偏见。这样他们就会相互强化彼此的观点。在这样一个环境里，即使是最聪明的团队也很容易走入团体迷思的误区。
在美国的“谁想成为百万富翁”节目中，观众的表决结果往往比专家嘉宾的回答更接近标准答案；但如果让观众在表决之前相互交谈，则可能出现大范围谬误的局面。由此可见，意见的独立性至关重要。第一，假如我们是独立的，就很可能获取新的信息，而不是每个人都已经知道的数据；第二，独立性能够保证做出的错误决策不影响其他人，只要我们做出了错误的决策，大多数时间里他们就会相互抵消，而我们最后得到的是累积的信息，这样的结果往往是出奇地准确。现实中，与证券市场上流行跟风相类似的是，企业也有大量无效的模仿盲从行为，包括对新兴行业、市场领域的盲目追随，一些企业引入“建议的多元化”，实行所谓的集思广益不过是让员工按部就班地参与到对决策层主意的循环论证和歌功颂德之中。 对此，企业一方面需要借鉴证券市场上矫正盲目跟风的机制，设法在内部群体决策规则中加重对“群体极化”行为的处罚，例如产品设计方案的决策中所有投票者的选择都应当上升到责任层面，与奖惩挂钩；另一方面，通过制度设计和理念创新，形成对独立性意见的尊重和奖励。
分权是有效实现“建议的多样化”的绝佳办法。这里，有必要提到Linux系统的例子。Linux被挪威电脑黑客李纳斯?托沃兹（Linus Torvalds）创建后，其源代码公之于众，这套系统从而被全球各地程序员们免费开发和完善。在散乱无序的隐形联系结构中，并没有任何薪水、福利和股票的程序员们为Linux提供漏洞补丁、修改后的代码表。无论Linux遇到什么漏洞，总会有技术员甚至有微软公司的技术员隐姓埋名投身其中，竭尽所能找到解决办法。Linux的例子揭示出两点问题：一是让员工掌握尽可能多的事实信息，有利于他们真正投入工作兴趣、使用自主决策权为企业提供更高质量的产品（服务）解决方案，这不是有限的利益分享机制可以替代的；二是员工参与得广泛，方可实现顾客（用户）参与。西班牙服装品牌Zara并不外包生产、设计任务，而是将主要工序保留在公司，其所属所有连锁店经理能够及时向公司设计部门反馈消费者需求，这样一来，Zara的员工能够在产品设计、生产、销售、售后服务各环节中深度参与，树立起了对品牌的荣誉感。该公司保持着与消费者之间快速的沟通反应机制，产品从设计到上架、卖掉的周期缩小到数周，存货周期被控制在一个月。
即使一家公司拥有最佳的分权式管理构架，它仍然要面对两大任务：如何没有偏见地汇集智慧？如何最有效地利用集体智慧？很多公司试图通过建立公司内部网或者召开一系列的会议来解决这个问题。可惜的是，会议很少能引发公开的讨论，而且我也怀疑是否有员工会定时浏览公司的内部网。即使员工会使用这些工具，这类数据库也不会自动地将隐性信息记录在库，或将员工提出的意见转化为集体智慧。在没有一个十全十美的机制的情况下，最重要的一点是克服管理者当中小群体的偏见倾向。小群体通常指的是组织内人数少、规模小的团队，事实上因为这类团队形成的喜好、观点相近的“人以群分”，极有可能造成小群体相比个人做出的决策更加武断和偏激。这就是人皆熟知的“阿波罗现象”，许多公司开会做出的决定往往比老板独断专行还要糟糕，与之相仿的是，某一支或某几支名牌球队的拥趸给出的足彩选号咨询意见，经常要比外行瞎猜的数字还容易偏离正确结果。
在目前的公司环境下，到处都是不利于集体智慧发挥作用的障碍。公司若能下决心克服这些障碍，就可以释放出众人非凡的智慧。
群体合作新时代编辑本段回目录
Howard Rheingold是《智慧的乌合之众》(Smart Mobs)一书的作者,以下是他在2005年的TED大会上发表的一个演讲的汉译稿。演讲者指出,以往被认为是铁律的“生存竞争”,“适者生存”。
今天我来到这里，是希望能邀请大家和我一道，加入探索者的行列，去探索人类集体行动背后的机理。
我们通常的看法是生物进化即战争，唯有强者可以生存。商业操作、国家的统治，也唯有依靠消灭他者才可能取得成功。而所谓政治，就是一方不惜一切代价去赢得 选票。但是，我认为，我们今天已经能够看到一种新的“叙事”(narrative)正在隐隐的生成。在多个不同的领域里，我们看到了合作 (cooperation)、协作(collective action)、复杂的相互依赖性(complex interdependency)这些特征正在浮现，而以往被认为是至关重要的生存竞争和适者生存的法则则正在慢慢的让位于前述的新特征。
在我撰写《智慧的乌合之众》的时候，我开始思考沟通(communication)、媒体(media)与协作(collective action)三者间的关系。而当我的书写好以后，我发现，人群间的沟通、媒体以及人群间的社会行为，三者在历史上是共同演化的。人类在步入农业社会之前 的很长时间就已经生活在这个地球上。在游牧时期，人们通过打猎和拾果子，开始时人们只需找到能填铇肚子的食物就行了。而历史发展到某一个时期，人们开始集 体捕杀大型动物。我们还不懂他们那时是怎么进行合作的，不过有一点很清楚：就是要想捕获大型动物，比如乳齿象，人们只能通过合作才能取得成功。一种新的财 富也由此生成，猎人家里积聚了他们自己吃不下的蛋白质。由此我们想到一个问题：那些吃得到乳齿象肉的人家是怎么和捕猎者达成协议的？我们今天还不能知晓其 中的细节，但是非常肯定，必然有某种手势语在那个时候发展起来了。
而随着农业的兴起，人类第一次迈向文明。那时候出现了第一批泥砖构造的城市，以及第一批帝国。而正是这些帝国的领袖们雇佣了大量的农奴来看管麦子、羊群、水源和酒。同时帝国的领袖们也学会了在瓦砾上雕刻图案，来记录别人欠他们的租税。
在那不久之后，人们又发明了文字。可是这一强大的工具在数千年的时光里都仅仅被牢牢的掌握在贵族的手里，帝国发生的大事即通过文字得以流传下来。
又过了很多年，另一种有助于人们相互间实现沟通的技术被发明了，那就是印刷术。于是几十年间，数以百万计的人通过读书识字变得有文化、有教养。而识字的人多了，在知识、宗教以及政治等诸多领域，新的人群协作行为也开始出现。
科学界发生了革命、宗教界也掀起改革浪潮、宪政民主由幻想变成了现实。不是印刷术本身创造了这一切，而是印刷术给人们带来了识字的可能，识字的人多了，人们就有可能进行更多的协作。新的协作也带来了新的财富。
商业行为本身的历史渊源是很久的，可以说它和古驿道一样的悠久。但是支撑起我们这个社会的资本主义制度则仅仅有几百年的历史。股份合作公司、共同承担的责任保险、复式簿记等合作方式的出现铺就了资本主义的金光大道。
而今天，我们又迎来了一种新的革新性的技术，它就是互联网。在这个多对多（many to many）的时代，每一台电脑都可以成为印刷机、广播站、社区或市场。
而计算机行业的进化还在不断的加速。不久后，我们就有望看得到一种更彻底的进化，我们将看得到大街上人们都把超级计算机穿在身上，所有的计算机都以极高的速度相连，到那时候，我们今天最快的宽带都会显得相形见绌。
而现今的关于人群合作的研究大多关注“社交困境”的问题。今天我只讲其中两个：囚徒困境以及公共品悲剧。由于Kevin Kelly跟我说今晚的观众大都理解囚徒困境的意思。我就简单的谈谈吧，有问题的话可以直接找Kevin Kelly。
囚徒困境实际上起源于博弈论当中的一个数学矩阵：参与比赛的双方是不可能相互信任的。每一次不安全的交易都是囚徒困境的体现。一位顾客和一位卖主在没有信 任的情况下是不会进行交易的。谁也不想先吃亏。但是这么一来谁也得不到好处。而假如他们能够实现互信的话，就能把囚徒困境转化为保险游戏( insurance game)，唯有如此，他们才能走到下一步。
20年前，Robert Axelrod把囚徒困境放到生物进化的角度进行思考：要是我们是生物进化的产品，那么我们的先祖在生存竞争中就应当是非常强悍的，那合作又从何谈起？于 是他设计出一套计算机模拟的程序，让参加者选择自己的策略。有一项非常简单的法则在第一轮的较量中获胜，人们知道了这个事实后再来参加第二次角逐，发现这 一法则在第二轮比赛中还是大获全胜。此即人们说的：一报还一报。
另一个不甚为世人所知的理论是最后通谍游戏（ultimatum game）。有两个参与游戏的人，他们之前从没有玩过这样的游戏，也不认识对方，他们也不会第二次玩这个游戏。两人被安置于不同的房间。我们给游戏者A一 百美金，然后让他提出在两人之间划分这笔钱的方案。游戏者B要么接受A的划分方案，这样大家都能拿到钱，游戏结束；要么拒绝A的划分方案，两人都得不到报 酬，游戏结束。
新经典经济学的基本理论会告诉你：有钱送到你手里，你不去拿（那钱可能仅仅是一美金，而对方则拿到九十九美金），那是非理性的。可是我们在美国、欧洲以及 日本做了大量实验。结果显示，除非对方提出一个跟50/50的划分比较接近的方案，否则大多数人都会拒绝对方提出的方案。尽管他们都是第一次玩这样的游 戏，但是他们似乎凭直觉知道唯有提出一个接近50/50的划分才有可能被对方接受。
最近有人类学家把这样的游戏带到一些原住民的部落里。他们去到了居住在亚马逊森林里的刀耕火种的原始居民、中亚游牧民族，以及其他十余个不同文化的部落 里。所有这些民族对于何为公平的看法差异巨大。这表明，在我们的人类社会里并不存在一种天然的关于公平——现代社会经济交易之基石——存在一致的看法。不 同的社会背景会对我们关于公平的看法发生影响，不管我们是否认识到这一事实。
另一个关于社会困境的解说就是“公共品悲剧”。Garrett Hardin在1960年代的时候就演绎过这样一个例子：要是有一个公共牧场，每一位放牧者都会把最多的牲畜赶到那里，最终将会因为过度放牧而导致资源匮 乏。Garrett联系到人口过度增长的事实，指出任何一种公共的资源，只要没有外加的监管，都会不可避免的遭受毁坏。
1990年，一位叫Eleanor Ostrom的政治科学家提出一个很有趣的问题：人类是否总是会破坏公共品？为了寻找答案，这位科学家着手发掘一切可以找到的资料。
她察看了数千个人们共用水源、森林以及渔业资源的个案，发现确实存在很多的人们任意破坏公共品的例子。但她也发现了在很多的个案里，人们成功的逃脱了囚徒 困境。事实上，公共品危机是一种多角色的囚徒困境。她同时指出，只有当人们心里觉得自己是囚徒的时候，才会遇到囚徒困境。
事实上，人们会通过建立某种有利于集体合作的机制来走出此困境。此外，她还发现，所有那些成功的机制都遵循一定的设计原则。缺乏这些设计原则的机制则无法起作用。
下面我将从不同的学科领域来具体的谈谈。在生物学里头，共生、群体选择以及进化心理学是几个颇具争议的理论，不过，生物界存在合作的机制则显然已经成为了不争的事实，从细胞到整个生物圈都是如此。
另外，我们今天关于个体作为独立的经济人的观念正在遭到挑战。理性的个体利益不总是占上风的因素。事实是，对于群体里的欺诈者，人们会采取惩罚的措施，哪怕这样会给他们自身带来一定的损失。
我刚才一直在讲在以往的日子里，新的沟通方式以及新媒体是如何创造出新的经济模式。我们知道商业是一种很古老的行为，市场也是历史悠久，但市场经济则是直到近代才出现的一种经济现象。而社会主义则是对此的一种回应。可是，在此之后将会有怎样的经济模式出现？
适才James Surowiecki提到Yochai Benkler关于开源的论述，并提到一种新的生产模式，即人对人的生产模式( peer-to-peer production)。在此，我想指出，我们今天也许正在走进一种全新的经济模式，它与以往任何一种经济模式都存在本质的区别。
咱们先看看这些企业：[幻灯片上看到丰田、惠普、太阳微电子、IBM、索尼、亚马逊、eBay、Lily、Innocentive等公司的logo]。 IBM, HP, Sun等企业是IT界的龙头企业，它们正在着力于把自己的软件“开源”出去，把一些自己的专利放到公共领地上去了。Eli Lilly是一家实力很强的制药企业，也创造出一个为公众解决医药难题的资源库。
而丰田则不再把零件供应商当作是单独的商业伙伴，而是把它们当作网络中的一个节点，为它们提供培训，使他们生产出更优质的零部件，虽然他们也知道其竞争对 手也会从这些零部件厂商进货。以上提到的多家企业没有一家是出于纯粹的利他主义而这么做。他们这么做，是因为他们意识到某种程度的分享其实也会为自身带来 好处。
开源软件社区向我们证明了像Linux和Mozilla这样的世界一流的软件的编写可以不需要某种官僚架构或市场利益的驱动。
Google通过AdSense这个工具，在为无数的博客用户带来价值的同时，也为自身带来了更大的价值。亚马逊则通过开放API，为无数家亚马逊在线书 店的开设提供了可能。所有这些企业不是出于利他的心理而作出上述的行为的，他们这么做，在为他人带来价值的同时，更重要的是为自己带来了价值。
EBay成功的解决了企图困境，它通过建立一种反馈机制，把囚徒困境变成了“保险游戏”：游戏的双方不再因为相互的猜疑而止步不前，而是需要一方向另一方展示自己的诚信度，从而使得合作成为可能。
维基百科依靠世界各地的志愿者编写出全球最大的免费的百科全书，有150万个条目，涵盖200多种语言，而这仅仅用了几年的时间。
ThinkCycle 这个网站则帮助发展中国家的非政府组织发布他们遇到的问题，全世界设计领域的学生都能为这些问题寻找解决的办法。在那上面还能找到海啸救济相关的方法。那是一种相当简单的方法，即使是不识字的人也会懂得应用，它可以使霍乱患者重新获得水的给养。
BitTorrent则把每一台下载的机子变成一个上传的结点，越是多人使用BT，整个系统就越有效率。
数以百万计的用户把他们闲置的计算资源贡献出来，他们把自己的机子连接到互联网上，形成一种超级计算机，为帮助医学家解开蛋白质叠合的难题提供帮助。还有的人把自己的计算机连到网上，成为超级计算机的一部分，Folding@Home 就是这么一个项目，科学家希望通过这样的项目能够找到外星生物。
我想我们知道的还远远不够，甚至我们连最基本的法则是什么也还没搞清楚。但我想，我们现在已经开始思考这样的问题了。
我也没有时间一一对此加以演绎。我们可以说这些都是自私的行为，但是所有这些自私的行为加起来却成为了别的东西。在萨尔瓦多，内战的双方决定妥协，他们的行为就很明显的避免了囚徒困境。
在美国、菲律宾、肯尼亚，以及全球各地，市民开始利用手机短信的方式自发的组织政治抗议以及为选举人拉票。
一个类似于阿波罗登月那样的合作项目是否有可能？我们是否有可能通过跨领域的合作来研究人类合作的问题？
我相信这样的研究将会给我们带来巨大的利益。我认为我们应当描画出与此相关的领域的地图，使得跨领域对话成为可能。不过，我的意思不是理解了人类的合作行为本身会使我们变得更完美。
有些时候，人们也会通过合作来干坏事。要提醒大家的是，几百年前，人们看到亲人因病死去，他们会认为那是罪孽或邪恶的幽灵的入侵所致。
笛卡尔说，我们需要一种全新的思考的方式，因为那时新的科学技术使得新的思考成为可能。生物学告诉人们是微生物导致了人们生病，于是人们很快找到了治病的良方，无数的病人不再遭受痛苦的煎熬。
那么，假如我们对于合作的秘密知道得更多，人类是不是会从某种什么就煎熬中获得解脱，或者创造出一种新的财富？我认为这样的研究不会自然出现，因为它需要我们付出努力。
因此，在此我诚挚邀请大家与我一道加入探索者的行列，共同开启这一合作的项目。谢谢大家。
数字时代的群众智慧编辑本段回目录
文/陆蓉之(美国)|The Wisdom of Crowds in the Digital Age,by Victoria Lu(USA)
在人类文明发展的过程中，科技与艺术似乎在二分法的原则下，成为对立或对照的版本，就像人脑的左右两边，一边主宰逻辑、理性，另一边主司创意、感性。这样的区分看来似乎合理，却忽略了人类的思维，不论左右哪一边占有优势，仍必需靠着左右两边脑部感应的交媾，才能够真正发挥最有效的脑力功能，而彼此的依存关系，对人类的智能开发是十分关键的。人的参与和互动，必然成为21世纪知识能量爆发力的关键。
在数字科技的影响下，信息泛滥的文化环境里，艺术渐渐失去了分类的绝对准则，艺术品成为行销体系作业环节中的一部分，甚至成为美化产品或宣传包装的过程。在数字科技的引导下，文化产业化的趋势，在金字塔上层的精英知识分子眼中，或许是一种堕落。但是顺应大众喜好的大众传播文化，一方面造成大量普及的众人知识，另一方面也造成文化积极产业化，都是为了满足众人的需求，必需加速生产、扩张与行销，不断提升众人的智慧。在数字科技的时代，象征人类族群社会的金字塔一直在变形中，底部越来越缩小，中腹越来越膨胀，有可能最后变成滚动的球状。球体，只要动，就没有人永远沉沦在底盘，也没有人能恒久霸占最上层的尖端。
保德希拉（Jean Baudrillard）曾经强调「当下」是一个「拟像的社会」（society of the simulacrum），网络科技的发展，更加速度造成一个失去「真迹」的虚拟社会，不但对消费形式产生实质的改变，在互联网上以象征意义的交换进行消费互动，而且消费者从「实际需求」，演化为「心理需求」。在网络文化的虚拟消费环境里，感官源源不断受到刺激，消费欲望高涨，消费心理永难餍足。数字科技带来的消费新文化，刺激大量传输生产新物种和新环境。
成为大众日常生活普遍应用的数字科技，将艺术家的才能广泛运用到各类领域范畴，从广告到业务报告、从电影到MTV、从平面设计到舞台布景、从工业设计到建筑设计等等，使得纯艺术的创作与应用艺术之间的界线变得十分模糊。不但数字科技成为艺术创作的手段或媒材，更何况在互联网的世界观里，连时空的先后远近次序都被打破，任何封闭的体系或单向的轨道，都只是众多轨迹或复杂交织脉络进行式的一小部分，难以孤立独存。当今运用多媒体的操作，高效能地传达语言的意念（linguistic conceit），所构成艺术创作美学的新次元（new dimension）「异类合成」（heterogeneity），必需以互动关系来解析数字艺术的语言。
数字科技的发展从19世纪的科研大跃进开始，透过不同阶段的机械、电力、电子技术的演进和实验，一直到1946年以美国宾州大学（University of Pennsylvania）为基地，将第二次世界大战期间的军事用装备发展成人类有史以来第一台电子数字积算器和计算机（Electronic Numerical Integrator and Computer）。此后，随着电子计算机的不断改进，渐渐从体积超大的数据处理机，发展到今天可以随身携带的小巧笔记本型电脑。这种基本上属于运算功能的机器，从上一世纪50年代开始，被艺术家用来创作他们的作品，在这个新世纪已成为相当普遍的创作媒体。
运用电子计算机处理数据而产生的数字艺术，通常以0与1的数据的形式而存在，有的被转换成视觉、听觉形式的产品，有的透过网络保留成原始数据的状态。目前一般所谓的数字艺术，包括了数字影像、数字雕塑、数字装置、数字音乐、声效艺术（sound art）、数字动画、数字录像、虚拟实境、网络艺术（net art）、游戏艺术（game art）、软件艺术（software art）、数据艺术（database art），以及利用到数字媒体创作的行为表演和剧场。数字艺术直接地反映了科技对艺术创作的影响，且不仅仅于形式而已。数字化环境深刻地改变了人类的认知习惯，改变人们对于现实与虚拟之间的互动关系，不但从知识的角度颠覆了分类和范畴的概念，同时从感官的角度，挑战了官能的极限。经由网际网络，数字科技改变了人类对时间、距离等物理存在的认知经验，像《第二人生》那样的网站平台，甚至创造了一个纯数据资料的虚拟存在。
在众说纷纭的互联网时代，数字科技带给众人共享的知识平台，数字艺术创作集结了科技的人工智能与众人的智慧，所展现的日新月异不断蜕变的「异类合成」美学，换言之，也就是新世纪的大众美学样式。
众人的智慧，不再是少数精英的独白，而是与时俱进的科技与艺术之间不断的互动，以及群众的自我表白。
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编译／方陵生
蚂蚁在爬行时看上去是那么地自信，似乎有自己的行动计划。否则，它们如何组织起蚂蚁社会的“高速公路”、建造起精致的巢穴和发动大规模的战争？
事实上，这种看法大错特错。蚂蚁并不是聪明的工程师、建筑师或者战士——至少对于单个蚂蚁来说是这样的，大多数蚂蚁对于下一步该做什么可以说是茫然无知的。斯坦福大学的生物学家黛博拉·M·戈登（Deborah M．Gordon）认为：如果观察单只蚂蚁尝试做成某件事的话，你就会发现它是多么地力不从心。“蚂蚁并不聪明，聪明的是蚂蚁群体。”
蚂蚁群体能够解决个体所无法解决的问题，如以最短的路径到达最丰富的食物源，给工蚁分派各种不同的任务，或者在外敌入侵时保卫自己的领土。作为个体，蚂蚁微小得不堪一击，但是作为群体，它们能够对环境做出迅速而有效的反应，其“武器”就是群体智能。
蚂蚁和蜜蜂的群体智能来自哪里？个体简单行为如何形成复杂的群体行为？如果许多个体不协调，成百上千的蜜蜂又怎么能做出某个重要决定？是什么让一群鲱鱼在一瞬间改变行动方向的？没有一个个体能够掌控全局，这些生物的群体能力似乎不可思议，生物学家也一直困惑不已。但在过去的数十年里，研究人员有了一些有趣的发现。
蚂蚁“自组织系统”管理模式
在蚂蚁群体中，没有将军指挥士兵，也没有管理者领导工峰。蚁后除了产卵之外，并没有统治群蚁之责。即使是一个有着50万只蚂蚁的庞大群体，蚂蚁也能有条不紊地各行其职，其中没有“带头者”，依靠的是个体之间的交互，遵循的是一种简单的“经验法则”，科学家将其称之为一种自组织系统。
以蚂蚁的分工为例，戈登博士在亚利桑那州沙漠对一种红蚁观察后发现，每天早上寻找食物的工蚁数量随着环境的不同有所变化。如果发现了食物，就会有更多的蚂蚁出洞搬运食物。如果暴雨冲垮了蚁穴，就会有更多的蚂蚁从事蚁穴的维修。如果它们中间没有领袖，那么又是谁来安排蚂蚁的具体工作呢？
戈登的理论是：蚂蚁通过触觉和嗅觉互通信息，然后再做出决策——用触角判断对方是否属于同一个蚁巢和与外出巡视的蚂蚁沟通——判断外出是否安全，决定是否出去等。至于下一步工作如何安排，则由整个蚁群决定，而不是哪个特定的个体。
这就是蚂蚁“群体智慧”的工作原理：它们遵循简单的经验法则，个体以局部信息为行动依据，没有一只蚂蚁能够通观全局，也没有一只蚂蚁知道其他蚂蚁在做什么。对于它们来说，复杂的行为是通过个体间简单的接触完成的，它们不需要带头者。
受到蚁群行为的启发，休斯敦市的一家空气液化公司运用“蚂蚁策略”管理企业的运作。该公司在美国有100多个生产网点，将生产的氮气、氧气和氢气通过管道、铁路和卡车向6000多个用气点运送，以此降低成本及效率等决策管理中存在的问题。
该公司根据蚂蚁利用信息素（一种化学物质）进行交流的特性，开发出了一种蚂蚁觅食模式的计算机程序（当蚂蚁觅食时，会在途中留下踪迹，其他蚂蚁寻觅而去，进而找到最佳路线）。
具体来说，就是将蚂蚁的行为法则与人工智能结合在一起，预先将客户需求以及卡车行使路线变化等各种数据输入计算机程序中，就能得出合理的工作方案——即使路途遥远，司机也能根据方案将运费保持在最低的水平上。在“蚂蚁原则”系统的管理下，该公司节省的成本相当可观。
模仿蚂蚁的行为，其他一些公司也受益匪浅。意大利和瑞士的乳制品、民用燃料以及日用品运输车队，都采用了蚂蚁觅食法则来确定最佳的送货行程。包括英格兰和法国的电话公司，为使通讯线路更畅通快捷，通过程序在电话转接站存储虚拟信息素，就像觅食蚁为其他蚂蚁找到最佳路径一样。
蜜蜂决策能力与人类群体行为
蚂蚁并不是唯一让人类领悟到群体智慧的昆虫。康奈尔大学的生物学家托马斯·西利（Thomas Seeley）长期以来一直在观察蜜蜂奇特的决策能力——一个蜂房里的工蜂多达50000之多，蜜蜂是如何统一分歧、为蜂群谋得最大利益的？
西利发现，蜜蜂做出决策的法则是“集思广益”、“各抒己见”，用一种有效的机制使选择最小化，这让西利大为惊讶。他把从蜜蜂身上学到的决策方法运用到一些会议上，让与会者考虑所有的可能性，提出各自的想法或意见，然后通过投票决定。他说：“蜂群正是这么做的，好主意就在大家的畅所欲言中脱颖而出。”
事实上，几乎任何遵循蜜蜂法则的团体都使自己变得更加聪明，股票市场的投资者，从事研究的科学家，甚至猜测罐中豆子数量的小孩们，如果他们是由一个多样化的、有着各自独立见解的群体组成，并使用表决、求平均值之类的办法获得决策的话，都有可能成为聪明的群体。
以赛马为例。为什么预测的结果往往十分准确？从马开始起跑之时，胜败比值就在赛马赌金计算器上显示出来（是从下注的赌金计算出来的）。根据几乎总能预测出赛事的结果，其中的原因就是，赛马赌金计算器相当于一个近乎完美的群体智慧的机器。
如果再作进一步的深究，就能发现赌马人确实是一个多样化的群体，是一些经常分析赛事并对赛马品种十分了解的专家，当然也有一些随机参赌的人。比如有些女性只喜欢黑色马匹，就像蜜蜂试图做出决策一样，赌马者在众说纷纭的人群中收集着各种信息，他们下注的那一刻便集中了众人的判断，这就是群体的智慧。
鸟类同步行动与机器人的协作
鸽子在受惊时会同时飞离，没有鸽子会告诉同伴此时该怎么做。相反，它们只是随时注意着身边的鸽子。在空中盘旋时鸽子也是遵循着简单的法则，形成了另一种群体智慧，但这种群体智慧与决策没有多大联系，只是行动非常地同步。
克雷格·雷诺兹（Craig Reynolds）是一位计算机图形研究专家，对鸽子的行为法则非常好奇。1986年他创建了一个计算机模拟程序：给予每个鸟形物体3个指令：一、避免与邻近的鸟儿冲撞；二、与邻近的鸟飞行方向保持一致；三、与邻近的鸟保持贴近。当程序运行后，这些“鸟儿”在计算机屏幕上“飞行”时，就像真的鸟群一样。如今在索尼公司了作的雷诺兹正在从事游戏的开发——能够实时模拟1.5万个个体的鸟群、鱼群或人群的运算法则。
雷诺兹对鸟类群体行为的模拟，不仅展示了动物的“自组织模式”，同时也为机器人工程技术拓展了道路——一组能协同行动的机器人就像鸟群一样，比单一机器人更具优势。在一个区域内展开工作后，群体机器人的作用就如同一个强大的移动传感网在收集各种信息。如果机器人群体遭遇某些意外的情况，即使它们的智能化程度并非很高，也能较为迅速地做出反应并进行调整，如果群体中一个机器人出现故障，其他机器人就会替代它的位置。最为重要的是，群体机器人的控制权是分散的，而不是依赖于某个领袖。
“在生物中有着大批成员的群体，其中极少有中心领导的情况”，宾夕法尼亚大学机械工程学教授维嘉·库马尔（Vijay Kumar）说。在今后5年内，库马尔希望网络机器人能投入实际应用，即这些机器人能够在第一时间作出反应。“比方说我们收到了一个火警电话”，他说，“警报拉响后，机器人应最先做出反应；在消防队员到达之前，机器人会率先进入火灾现场灭火。”
作为实现这个构想的第一步，名为"swarmanoid”的合作型群体机器人的开发正在向纵深发展，包括能快速移动的机器人、飞檐走壁的机器人，以及在空中专司侦察的飞行机器人。
曾在2004年初的一项实验中，研究人员把有66个小型机器人的群组放人一座大楼里，任务是在楼内寻找目标。当一英尺高的机器人沿着走廊移动着，活像一群大型昆虫。为避免碰撞，每台机器人都装有声波导航和测距装置，并通过小型摄像机在各个房间内搜索目标物。在执行搜寻任务中，机器人可使用配备的装置实时交换信息：“嘿，大楼的一号区域已搜索过，你到别的地方去看看吧。”
当发现可疑物时：壁橱里有一个粉红色的圆球（搜寻目标是粉红色的物品），机器人即刻将物品的图片通过摄像机传送到管理中心。半小时内，6个隐藏的目标物都被发现，试验完美成功。
该实验的目的，是研究机器人群体能否协作共同完成一项任务。如果可行，那么在不久的将来，机器人群体将被用于清除恐怖分子或追查在逃案犯、寻找地震受难者、查寻化学物渗漏处以及危险废弃物的排除等。类似的研究方向还包括机器人直升机群组、机器人水下滑翔机群组，以及无人驾驶地面车群组等。
群体动物御敌策略与因特网
在大自然中，动物以庞大的群体四处迁徙，那是因为它们需要找寻食物、择偶或选择产仔地决定的。对于这些动物而言，其间的协调和配合是关乎生死存亡的大事。
“对捕食鱼来说，避免被1000条鱼发现要比避免被一条鱼发现难得多，”华盛顿大学的生物学家丹尼尔·格伦鲍姆（Daniel Crunbaum）说，“当捕食鱼快速冲向鱼群时，其他鱼能从邻伴处得知将要发生的事情。”
陆地上的动物也有类似的行为，野生动植物学家卡斯滕·赫乌尔（Karsten Heuer）4年前利用长达5个月的时间全程跟踪驯鹿群——从加拿大北部迁徙到美国阿拉斯加国家野生动物避难所的全过程，行程1600公里。
赫乌尔说，动物的群体行为“很难用言语来表述，鹿群移动时，就好似云层的阴影越过大地；而在改变方向时，鹿群就像多米诺骨牌一样，朝着一个方向“倾倒”。每只动物都知道其邻伴将要做什么，没有预见性，无因无果，一切就这样在瞬间发生了。”
当鹿群遭遇狼时，更显示出典型的群体防御智慧。卡斯滕说，当狼接近鹿群时，每头鹿都伫立不动，警觉地观望着。当狼距离鹿群100英尺左右时，离狼最近的驯鹿马上转身奔跑，整个鹿群瞬间开始奔跑，就像掀起一阵波浪。最终，整个鹿群都逃离了，而狼却被远远地甩在后面。
想象一下，如果一头饿狼被放人到人群之中，将会引起什么样的惊恐；而驯鹿知道什么时候该跑，应该往哪个方向跑，整个过程没有一头驯鹿去安排鹿群该往何处跑，它们只是遵循着数千年养成的简单的经验法则。
这就是动物群体智慧的非凡魅力。无论是蚂蚁、蜜蜂、鸽子或是驯鹿，这些智慧群体基于自身经验的简单法则，为人类提供了解决复杂问题的策略。
动物群体智慧给人类带来的最大变化也许是在因特网上。看看谷歌搜索引擎是如何利用群体智慧来搜索用户所要寻找的东西。当你输入搜索内容后，其索引服务器就会在数十亿网页上进行搜索，并识别认定最为相近的内容，然后根据与搜索字符相衔接的页面进行相关网页的排序。通过这种方式，谷歌“利用因特网的群体智慧决定了相关网页的重要性。”
被称为“维基百科”的网站同样被证明是一个群体智慧的巨大成功。维基百科用200多种语言解释的数以百万计的文章——用户可以对任何一个主题给出自己的解释或者进行编辑。麻省理工学院群体智能研究中心的托马斯·马隆（Thomas Malone）说：“现在数以万计的、或更多的人可以在不同区域同时对某一问题进行思考，这在几十年前是无法想象的。没有一个人能够拥有所有的知识，但是作为一个群体，我们能够了解人类至今所开发和掌握的所有知识。”
（原载《世界科学》2007年第11期）
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薛涌
网络民意，已经在中国的社会生活中扮演了重要的角色。比如网络舆论与主流经济学家的对峙，就是经典的一例。由此提出了一个尖锐的问题：网络民意是否高于专家的意见？未经训练的大众是否比经过专业训练的学者要聪明？
主流经济学家对这一问题的回答非常清楚：网络民意代表着非理性。或用张维迎的话来说，“正确的观点用不着投票。”精英的个体智慧高于群体智慧。然而，从人类民主的历史来看，群体智慧高于精英的个体智慧。
这一群体智慧优越论，源于古代的雅典，后来也成为现代民主制度的基本预设。说群体智慧优于个体精英的智慧，并不是所谓“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，也不是说几亿大众就比爱因斯坦更懂相对论。许多知识，必须是从经过长年训练的专家那里产生的。在这方面，群体的优越性在哪里呢？那就是判断力。不管专家的学问多么坚深，都还是可以向公众解释清楚的。而且，关于一个事物可以有许多专家的意见。究竟哪个正确？从群体智慧优越论的观点看，在这方面公众是有良好的判断力的。这当然并不是说公众不会犯错误。但是就整体而言，没有比公众的判断更好的判断。现代的陪审团制度，也是建筑在这样的信念的基础之上。主流经济学家显然不知道这个民主的规矩。公众本来是陪审团，需要你去说服，需要你在他们面前展开辩论，击败你的论敌。如果把陪审团视为自己的敌人和非理性的愚众，不屑一顾，那么除了借用政治权力压制异己之外，也别无他途了。
不过，互联网的繁荣，又从另一个层面提出了群体智慧优越的问题。即群体智慧不仅有最好的知识判断力，甚至在知识创造上也有独道之处。网上的免费百科全书Wikipedia就是一例。这一百科全书，完全是群体智慧的产物。所有辞条都由网友义务撰写和修正。当网友发现某个辞条不全面或有错误时，马上可以上去修改。整个百科全书维持着一种匿名，义务，开放的系统。最近有媒体将这一百科全书和世界上最有名的几部百科全书比较，发现Wikipedia的质量基本不让于人。要知道，百科全书是一个大买卖。只有最有实力的出版社才敢操办。而且每次投资甚巨，要请在特定领域最有权威的专家撰写。然而，世界学术权威的全明星队，和一群名字也没有的网友竟打成了平手。群体智慧之厉害，可窥一斑。
当然，Wikipedia只代表着群体与专家平起平坐而已。那么，匿名的群体比专家优越在什么地方呢？这一问题已经成为网络文化的热点。显而易见，群体因为人数众多，比专家更有精力，更敏感，视角更丰富，覆盖面更广。一些专家没有想到的问题，先是被网友炒热。在这方面，专家比不上群体。更重要的是，匿名的群体，可以大胆地提出和讨论许多有名的专家所忌讳的问题。
世界上所有专家都生活在复杂的人际脉络和利益关系之中，有些话不便明言。以我个人经历而言，我虽然不是专家，却是一个有名有姓的撰稿人。我提笔撰稿之时，给自己提出一个要求：一切以公众利益为基准，不考虑个人情面。这些年，被我激烈批评过的人，有一起吃过饭的“朋友”，如甘阳，周其仁等等；也有在社会上声誉甚好的名士，如贺卫方，钟南山等等。由此在朋友圈内得了“恶名”。一次有位熟人见面竟直言不讳：“听说老兄见谁都咬呀。”我自信是属于把公众利益看得比较高，把朋友的交情看得比较淡的。不过说老实话，我也不可能不受人脉和利益的限制。关系太近的人，一起吃过太多饭的人，就不好批了。曾炮轰大陆经济学家的丁学良说过句大实话：在他炮轰之前，到大陆的高校，大家对他很礼遇。但放了炮之后，想当个挂薪的教授则不可能了。个人的损失是实实在在的。在美国也同样不能免俗。比如当个助理教授，如果总对终身教授说三道四，在这么小的学术圈子里，以后还怎么混呢？
在大陆，知识圈子同样是非常小的。我去国十几年，大部分主流经济学家都不认识。但是即使如此，我也能找到一些和那些主流经济学家有个人交情的朋友。换句话说，我们的社会是个背对背的，匿名的大众社会。但是垄断话语特权的人，却生活在一个面对面的小圈子里。当他们对大众说话时，必须顾及这个小圈子的利益。作得不好的，会迎合小圈子的利益，说一些伤害公众利益的违心话。作得好一点的，则会把一些明明对公众有利，却伤害了这个小圈子的利益的话藏起来不说。
主流经济学家对网络民意最恼火的地方，就在于网民把他们描绘成既得利益的代言人。其实这也正说明网络民意击中了要害。群体智慧对精英话语中的缺失非常敏感，会一针见血地提出来。互联网所创造的舆论，超越主流经济学家和我们这些知识人生活的小圈子，逼着大家面对本不愿意面对的问题，拓宽了公共话语的领域。这也是群体智慧的优越之处。在这方面，我个人开了半年多的博客就受益匪浅。不久前我就麻省理工的所谓版画辱华事件发言，基于的是错误的信息。文章发表后，在博客上遭到匿名网友的炮轰，最后逼得我展开调查，澄清真相并且认错。群体智慧迅速修正了我个人的知识。这在网络时代以前是不可想象的。
读书人原来那个面对面的温馨小圈子已经失去了；新的时代已经来临；旧的游戏规则已经失灵。还是让我们以开放的心态，迎接公众的审视吧。
艺术群氓互联网时代的群众智慧 编辑本段回目录
互联网除了能聊天、购物、看新闻、发邮件、下载MP3，还能做什么？答案是，现在你可以做“艺术群氓”，可以和无数不认识的人一起编撰百科全书，或共同创造一件艺术品。
国际先驱导报文章 “快闪族”（Flash mob，又称“网络暴民”，这种行为又称“闪灵行动”）正在变得时髦起来，它的标准是：突然出现、突然怪异、突然消失。这个新词有两个来源，一是指Flash crowd，指一群人为一个目的同时进入一个网站；另一个是Smart mob，又称为“智能群氓”，指一群有相同见解的人，利用互联网等先进科技，在无领袖状态下组织集会。这些“快闪族”实际上就是透过互联网而聚集起来的互不相识的人，在指定时间拥到指定地点完成某些稀奇古怪的任务后，又在短时间内迅速消失。
大家也许只是觉得这不过是一种好玩、时髦而且昙花一现的事物，除了满足人们的恶作剧心理，再没有更深的意义。但是，一些人正在将“快闪族”的这种共同行动的精神转化为更具创造性的活动，与“智能群氓”相对，他们就是所谓的“艺术群氓（Art Mobs）”。
“维基百科”的成就
作为随着网络的兴起而出现的新的一个艺术群体，艺术群氓已经有了越来越多优秀的异乎寻常的出版物。作家詹姆斯·索诺维尔基在他的新书《群众的智慧（The Wisdom of Crowds）》里，认为群体要比任何单个的人都要来得聪明。现实中的例子是，大批公众群体通过手机联系在一起而使得菲律宾埃斯特拉达总统下台；每天的股市中，随着股民们的难以考量的买进卖出的规则，任何个人分析家都无法真正地发现其中的奥秘。看上去，群众似乎有某种超人类的智能。
而现在，群众甚至显示出了创造的迹象。几个星期前，一部任何人都可以写或者编某个条目的“开放目录”式的网络百科全书“维基百科”（wikipedia.com），已经拥有了它的第30万个条目，总容量达到9.01亿字。“维基百科”的词汇量比任何印刷出来的英语百科全书都要大，即使是最新版的不列颠百科全书，也只有8.5万个条目和5500万字，根本无法和“维基百科”相比。“维基百科”的存在只有3年多一点的时间，并且所有撰写者都是不拿报酬的，每个人都是志愿者。在“维基百科”的中文网站上，你甚至能找到关于一位中国很出色但并不为大众熟知的歌手胡吗个的简介资料，如果是正式的百科全书或词典，肯定是不可能的。
在目前这样一个时代，新的信息、概念、知识和思想涌现的速度，使得任何一部正式印刷出版的词典都必将“落后于时代”。通过网络这种迅捷而涵盖面广的媒介，通过无数自愿参与者即“艺术群氓”的努力，这样一部百科全书才可能把触角伸向任何一个变化中的人类知识领域。
群体也能创造艺术
一个匿名的群体能够怎样进行创造？网络上的艺术群氓能创作一首诗，一部小说，或者一幅绘画吗？传统观念似乎认为，艺术灵感只会单独降临在个人身上。“群体从来不会发明任何东西。珍宝藏在一个人的孤独的心灵中”，美国著名作家约翰·斯坦贝克在《伊甸园之东》中这样写道。好莱坞剧作家经常抱怨他们的才华被某个工作室、某个编辑委员会所毁掉。
今天人们一般不会相信，通过许多互不相识的人的共同努力，能够产生一件激动人心的作品。艺术上的合作直到现在还被限制在少数人的群体之中，而且通常是面对面的少数人。但互联网却让数以千计的陌生人有机会去合作创造一个真正的艺术品。一个有趣的例子是“ypophile”计划，这是一个让匿名的群体通过网络共同设计字体的计划，由英国网络开发者凯文·戴维斯发起。
他还试图组织人们在网络上共同绘画，但结果以失败告终。戴维斯让人们去画一个电视机，但是形象总是无法固定，而画脸的尝试则导致了更多的混乱。
为什么字体可以做，而绘画不行？也许因为第二个实验的形式太过于自由了。要一群人写字母“E”，他们中的大多数会想到比较类似的形态。而要他们画一张脸，其中可变的因素就太多因而更难调和了。在互联网上，“艺术群氓”进行的大规模艺术协作，似乎只能在既定目标相对明确时才是可行的。
在某种意义上，网络艺术合作中出现的问题，似乎证明了艺术家早就意识到的真理：严格的规则对于创作艺术常常是至关重要的。小说，诗歌，以及油画等形式都需要某种规则来激发和规范艺术家的灵感。
艺术不担心人口过剩！
记者J·D·拉斯卡把他未出版的书《黑网》放到了一个“艺术群氓”进行合作的网站上，在上面任何人都可以编辑书中的一个页面或者写一个新的章节，拉斯卡鼓励他的读者自己来编辑这本书。
未来，把多达几百万的合作者联系到同一项艺术活动中将成为可能。迄今为止，最为成功的例子的是音乐。在MacJams网站，“艺术群氓”们共同创作了一首爵士歌曲。因为爵士乐本身便充满了自由即兴的成分，所以很适合多个人共同参与进来。最初是一位音乐家提供了少量的演奏片段，之后另外几位音乐家在此基础上各自进行了补充，他们在一起合作地很好。
很早我们就知道“众人拾柴火焰高”，“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，同时人们似乎一直认为艺术是一种高深的、贵族化的和少数人的精神活动。但是“艺术群氓”们的行动告诉了我们什么？那就是艺术的无政府主义式的平民化精神。套用一句陈词滥调，叫“历史是人民群众创造的”。
互联网正在变得更为开放、更为互动。除了查询资料、了解新闻、上网交流或电子商务，如今，文化与艺术上的合作成为一种新的可能。“艺术群氓”便是一种不在乎名声与利益的新式艺术家群体。
延伸阅读编辑本段回目录
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BE%A4%E4%BD%93%E7%9A%84%E6%99%BA%E6%85%A7
http://www.shearts.org/index.php/?p=66
http://www.kxkkc.org/www/jikan24-11.htm
http://blog.sina.com.cn/s/blog_45f00ef40100059h.html
http://www.hangzhou.com.cn/20040101/ca504554.htm
http://www.infoq.com/cn/news/2008/08/wisdom-of-crowds
http://business.sohu.com/20080425/n256514597.shtml
http://sh.sina.com.cn/20070930/103582571.shtml
