文 / 王世民，深圳尔雅总裁 | YouCore创始人，著有《思维力》《学习力》《个体赋能》
01.群体是愚蠢的还是智慧的？
社会心理学领域有一本争议很大的书——法国人古斯塔夫·勒庞在1895年出版的《乌合之众：大众心理研究》。
这本书写道“群体中累加在一起的只有愚蠢而不是天生的智慧”，群体“不能完成需要很高智力的工作”，他们“总是在智慧上低于单独的个体”。
按照勒庞的说法，哪怕你是一个聪明人，只要你身处一个群体之中，你的推理能力、批判思考能力就会被拉低到跟群体同样的低水平，你会变得愚蠢、固执又偏激。
勒庞所描述的这种现象不是个别案例，它广泛存在于人类社会之中。
二战中的德国、各种民粹化的愚蠢民意决策（如英国脱欧投票）、疯狂的追星族，都在用活生生的案例为勒庞的这个观点做着注脚。
02.人为什么会被群体拉低智商？
要避免被群体拉低智商，咱们首先得知道为什么群体会拉低成员的智商。
根据《乌合之众》的说法，一个有组织化的群体——或者叫一个心理群体——会拉低你的智商。
因为你身处一个心理群体的时候，无论你原先的生活方式、职业、性格或智力如何，成为这个群体一员的事实，便会让你获得一种集体心理。
这会使得你的感情、思想和行为变得与你独处时的感情、思想和行为颇为不同。
你会丢失个体的自觉性，自愿或非自愿地将你的思想和行为，与群体的思想和行为保持一致。
你想一想，在你上学的时候，如果学校要求上学时统一穿校服，万一哪天只有你没有穿校服来上课，是不是会觉得很不自在呢？
为什么会这样呢？
勒庞在《乌合之众》中，用他自己的敏锐观察，尝试描述了导致这种现象的群体基本特征。
但耶鲁经济学家欧文·詹尼斯在1972年提出的“群体思想”分析得更透彻。
群体思想是指，群组内的成员由于压力，而形成一种“自欺欺人，强迫性同意，以及与群组价值观和道德观一致”的思维模式。
现已有无数的案例证明，群体思想这种强迫一致、自欺欺人、过度自信的特征，对任何层次、背景的群体成员都适用。
上至总统、政届要员，下至学术研究、小组讨论都在广泛受着这种群体思想的影响。
你只要稍微回忆下，就能找出自己有多少次在会议或小组讨论中，是违心地认同群组结论的了（哈哈，是不是发现自己智商被拉低的时刻还是不少滴）。
目前最可行的方法就是：
暂时跳出当前的群体环境，比如独处一室或休个假，独立思考和自我总结后，再回到群体中分享你的结论。
03.发挥群体的独特智慧
看了群体这么多的弊端之后，你会不会跟勒庞一样，对群体抱着重重忧虑呢？
其实，群体并不都如勒庞所观察到的这样，尽是负面的特征，它也有着自己远超个体的独特智慧。
其中一个很重要的独特智慧就是群体决策。
纽约时报的专栏作家詹姆斯·索罗维基，在《群体的智慧：如何做出最聪明的决策》一书中，有描述一个很有趣的案例。
英国科学家弗朗西斯·盖尔顿，目睹过一次猜重量赢大奖的比赛。
一头肥壮的公牛被牵在展台上供大家品鉴，聚拢过来的人纷纷排队对这头牛的体重下赌注——这头牛宰杀和去毛后的体重是多少？
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。
其中有人是屠户和农民，他们相比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，”盖尔顿后来在《自然》杂志上刊登的一篇文章中写道，“那些对牛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”。
当竞猜结束，奖品分配完毕后，盖尔顿从竞猜组织者那里拿到了投票数据，对参加竞猜打赌的人进行了一系列统计分析。
他将787份竞猜数据进行编号（有13份数据他不得不排除，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参加竞猜群体的集体智慧。
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？
盖尔顿原先认为这个群体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，盖尔顿错了。
这个群体猜测的重量为1197磅，而这头牛经屠宰和去毛后的净重为1198磅。
这个群体的判断基本称得上完美。 詹姆斯·索罗维基在书中描述的是一种现象：
在对状态做估计的时候取群体平均值是最接近实际值的。
但其实这种群体决策的准确性已完全可以通过统计学的多样性预测定理来证明：
由于答案具有多样性，作为整体的群体误差必然小于每个人的平均个体误差。
用大白话翻译下就是：
一个错误也许无法推导出正确的答案，但很多错误便可以推导出非常接近正确的答案。
因此，当你需要一个参考答案时，相较于自己想或问专家，组织有足够数量成员的群体投票，并取他们的平均值就可以了。
数学计算表明，即便群体中的每个个体只有60%的机会得出正确答案，但在一个17人的群组中，多数人正确的机会将会上升到80%；而在一个45人的群组中，多数人正确的机会将会上升到90%。
但如果你咨询“专家”的话，平均正确率只有66%。
04.主动打造智慧的群体
现在你是不是有点糊涂了呢？
勒庞的《乌合之众》和欧文·詹尼斯的“群体思想”告诉我们，群体的智慧是低于单个个体的。
而群体决策的准确性又告诉我们，群体的智慧是高于个体智慧的，哪怕每个个体的答案都是错的，只要数量够多，群体的均值也很可能接近正确答案。
这其中的区别是什么呢？
最大的区别就是：身处群体中的个体的独特性是否保留了。
勒庞和欧文·詹尼斯所观察的“群体”，是个体的异质性被群体的同质性所吞没的群体。
而群体决策中的“群体”，其准确性的前提在于群体中的个体必须保持多样性，也就是个体的决策不能受到暗示影响，个体的知识、背景最好是不同的。
了解了上面这个根本性的差异后，我们就可以主动打造智慧的群体，而不是乌合之众了。
首先是三个基本原则：
◆ 群体里的个体必须是独立的，不能相互影响彼此的观点
◆ 群体里的个体必须有一定的认知基础，有高于50%的概率做出合理的决策
◆ 群体里的个体必须有一定的多样化，不能是同样的知识结构和背景。
满足了上面的三个原则，你所打造或所处的这个群体就会远离勒庞口中的“乌合之众”了，你的智商就不会被群体所拉低。
在上面三个原则的基础上，如果你对系统的“涌现”原理有所了解的话，你就能更进一步地打造出一个超强智慧的自组织群体。
什么是系统的涌现呢？
涌现的本质就是，少数局部的简单规则就能产生错综复杂的系统，而且以不断变化的形式引起永恒的新奇和新的涌现现象。
举个例子：
候鸟在结群迁徙时，哪怕上千只鸟儿在一起，也不会相互碰撞到翅膀，遇到前方有障碍物时，整个鸟群能够灵活地分开从两边飞过，再合成一群后继续往前飞。
其实，只用三条规则就可以把鸟群的复杂行为模拟出来：
◆ 避免碰撞到其他个体；
◆ 按照最接近自己的个体前行的平均方向前进；
◆ 向最接近自己的个体的平均位置移动。
动画制作师克雷格.雷诺兹，只用上面三条简单的局部规则（“伯德三规则”），就模拟出了具备高度智能的人工生命群体。
你在《蝙蝠侠归来》中看到的一个场景：一大群黑色大蝙蝠一窝蜂地穿越水淹的隧道涌向纽约市中心，就是根据这三条简单的规则模拟的。
动画绘制者先制作一只蝙蝠，并赋予它一定的空间能够自动扇动翅膀；然后再复制出几十个蝙蝠，直至成群，然后根据这3条简单规则运行起来后，就跟真的蝙蝠一样成群结对而行了。
这个简单算法所生成的人工生命群体，可以完美对企鹅群、鸟群、鱼群做模拟。
知道了系统的涌现原理之后，我们就可以打造更智慧的自组织群体了：
给群体制定最简单的局部规则，给出目标方向后，然后期待群体涌现出的远超个体的智慧。
你在这个自组织的群体中变得更智慧的方法很简单：
向团队中成功的人学习，保持与他们行为的一致性。
05.小 结
完全同质化了的群体，确实如勒庞在《乌合之众》里所观察到的：群体中累加在一起的只有愚蠢而不是天生的智慧，群体的智慧是低于单独个体的。
但如果一个群体能保持个体的独特性，那么群体的决策在绝大多数情况下都会优于最聪明的个体所作出的决策。
如果再能利用系统的“涌现”原理，你就能主动打造出类似蜂群、蚁群这样高度智慧的自组织群体。
如果你对群体智慧有更多想了解的，除了文中提及的《乌合之众：大众心理学研究》、《群体的智慧：如何做出最聪明的决策》，你还可以引申阅读兰·费雪的《完美的群体：如何掌控群体智慧的力量》、凯文凯利的《失控》、钱学森的《创建系统学》（最后钱老的这本强烈推荐，真看懂了的话，你就会发现很多讲系统的书都很肤浅）。
图片：全景视觉
