集體智慧設計手冊 02： 集體智慧是蝦咪碗糕？
what is collective intelligence?
翻譯：Yu Chieh Cheng, Yang Chen Lin, Adler Yang, Tiff Lin, George Chan, Joann Shen
何謂集體智慧？
大於各部分之和：集體智慧比起將每一小部分總和更美好
當人們一起工作時，經常需要科技上的協助，促使更廣泛的資訊、想法和見解能夠流動，近一步解決社會問題和挑戰，集體智慧因而誕生。
這並非是一種新的想法。集體智慧的理論為，由相異的人所組成的群體，比起任何個體更能具有集體智慧。其前提為智慧是分散的，不同的人掌握不同的訊息以及觀點，當集結在一起時，能創造一個更完整的問題樣貌以及解決辦法。
從古至今，人類早已一起工作。但自從數位化時代開始，集體智慧已逐步發展中。
科技如何加速集體智慧？
- 科技如同現今的網際網路，幫助我們將想法以全新的方式對他人分享，並連結人們，跨越距離的藩籬。藉此我們可以將更多的智慧集結，像維基百科一樣。
- 科技智慧幫助我們產生新的數據資源。我們可以利用衛星圖像或手機數據，例如，在我們的世界與社會創造新的智慧。
- 機器智慧可以增強人類的智慧。例如AI技術可以分析大量數據，幫助我們做出更好的預測，或更快地了解大量非結構化資訊。
歷史上的集體智慧
- 在19世紀，《牛津英語詞典》是由成千上萬的志工合作編纂而成的，他們向編輯們提交了單詞及其詞源、詞義。
- 20世紀初，統計學家Francis Galton在一個鄉村市集上觀察到一場猜測牛重量的比賽。他發現每個人的答案差別很大，但當他把所有的答案相加後得出平均數時，與牛的實際重量只相差1磅。
- 在20世紀20年代，甘地用一個挑戰獎來獎勵設計師 ——來自任何地方的設計師，看誰能設計出精確的廉價布織機。
- 20世紀90年代，巴西的阿雷格里港市開創了一種新的公共開支分配方式。市政府允許市民在 「參與式預算編制 」的過程中，就公共資金應該如何使用進行辯論和投票，這個過程後來在全世界範圍內被採用。
當然，人類從古時候就已經開始了集體協作。但自從進入數位化時代以來，集體智慧真的進化了。
技術是如何放大集體智慧的？
現在，像網際網路這樣的技術可以幫助我們以全新的方式匯集思想，將人們跨越巨大的距離聯繫在一起。透過這種方式，我們可以把更多的大腦聚集在一起——就像維基百科那樣。
智慧技術可以幫助我們產生新的數據來源。譬如說，我們可以利用衛星圖像或手機數據，創造出關於我們的世界和社會的新智慧。
機器智能可以增強我們人類的智慧。像人工智能這樣的技術可以分析大量的數據，幫助我們做出更好的預測，或者更快速地理解大量的非結構化資訊。
現今的集體智慧
- 維基百科：世界各地成千上萬的人貢獻了他們的知識，並在彼此的工作中不斷改進。
- Zooniverse ：超過100萬人正在使用該平台分析太空衛星圖像，幫助識別新星。
- Waze ：將通勤者手機上的位置數據和大眾化的事故或危險訊息結合在一起，創建實時交通地圖。
集體智慧提供的重要資訊是，我們現在可以最大限度地利用人類的智慧規模化、新穎的數據、巧妙的技術來幫助我們解決複雜的問題。
透過將不同群體的人、數據和技術結合在一起，我們可以創造出一種集體智慧，這種集體智慧比孤立的單個部分更強大。這樣做，我們可以實現任何個體（人類或機器）所能實現的事情，甚至遠遠超過任何個體（人類或機器）所能實現的。
這本手冊就是要告訴你如何在實踐中做到這一點。
我們為什麼需要集體智慧？
你有沒有想過，我們是如何設法把人送上月球，卻無法整理出如何照顧老齡化人口的問題？或者我們如何創造出能夠擊敗世界上最優秀的棋手的機器，卻在努力遏製網絡仇恨的浪潮？
區別在於這些挑戰的性質。人類（和機器）非常擅長解決複雜的技術挑戰，在這些挑戰中，邏輯思維和線性思維可以讓我們到達終點。但是，解決複雜的社會、環境、經濟或政治等方面的挑戰就難得多。這些挑戰往往是多維度和分散的。這些挑戰通常不能用 「銀彈 」式的解決方案或由一個組織來解決。這些挑戰的出現或變化的速度往往比我們的行動能力更快，尤其是在環境無法預測的情況下。
我們今天面臨的最關鍵的挑戰是複雜的挑戰。可持續發展目標就是這類挑戰的一個例子：這些挑戰是相互關聯的、跨界的，需要從政策到機構和個人行為等多個層面進行變革。
解決複雜的問題需要新的解決問題的方法：利用新的數據來源迅速了解正在發生的事情的動態；利用集體的腦力，更快地產生多種解決方案；促進思考、反思和集體決定新的行動方案的空間；以及利用數據進行適時調整和協調知識的能力，使其他人也能採取行動。
要做到這點，組織和社區需要熟練地調動各種智慧——數據、資訊、洞察力和想法。在21世紀，我們相信這將與調動金錢或權力一樣重要。
《集體智慧設計手冊》是我們幫助組織做好這點的首次嘗試。
注意：即使已經有了行之有效的解決方案，或者一個專家小組擁有所有相關的知識，使用集體智慧工具可能仍然有價值。例如，讓英國和印度部分地區的心臟外科醫生分享他們的方法並定期審查存活率的數據，使他們的績效大幅提高，從數百名專家個人專家變成了更像集體智慧的東西。
集體智慧能給我們帶來什麼幫助？
集體智慧是一個倍增器，它能帶來新的見解和想法。當你將集體智慧融入到你的工作方式中，它可以幫助你更有效地創新和解決問題。
以下是集體智慧可以幫助你的四種方法的概述。
- 更好地理解問題。
透過眾包、使用新的數據，或合併現有數據集以產生洞察力、事實、資訊或預測。這方面的例子是PetaBencana，它是一個平台，該平台從Twitter上收集市民對雅加達水災的報告，以創建供市民使用的實時水災地圖；Haze Gazer 是一個危機分析和可視化工具，透過結合多個數據集提供實時情況信息，以加強災害的處理與管理的能力。 - 尋找解決問題的辦法。
透過利用公民的集體智慧、更廣泛的創新者，或從其他地方尋找經過檢驗的解決辦法。這方面的例子有Wefarm，這是一個為東非小農戶提供的免費短信點對點訊息服務；或者是BlockByBlock，公民可以在這里共同創建自己的社區空間。 AllOurIdeas等工具允許市民就其城市應該是什麼樣子提出自己的想法。 - 作出更加知情和包容的決定。
透過將不同的人和相關行動者聚集在一起，討論、優先考慮和實施想法。這方面的一個例子是 vTaiwan，這是一個混合了線上和線下的協商過程，以眾籌公民優先事項，並在不同觀點之間達成共識。 Loomio 和Pol.is等工具正在使政策、預算、規劃等方面的線上團體決策成為可能。 - 學習和分享有用的東西。
透過眾包資訊和創建共享的知識庫。這方面的例子包括公共實驗室通過公民監測讓英國石油公司對海灣漏油事件負責，以及創建開放源工具幫助其他社區團體監測環境變化。
理解問題
生成與情境相關的洞察力、事實和動態訊息。
尋求解方
從其他地方尋找新的方法或經過測試的解決方案。或者激勵創新者創造新的解決問題的方法。
決策行動
在廣泛的人員和/或相關專家的協作投入下做出決策，或在此基礎上做出決策。
學習適應
透過讓公民參與生成數據，監督各項舉措的執行情況，並分享知識以提高他人的能力。
在一個典型的創新過程中，你可以在任何階段使用集體智慧，用於政策設計或設計新的產品和服務的業務中的政策設計。
（案例集翻譯先跳過）
集體智慧有哪些獨特的好處？
除了協助你理解問題、尋找解方、決策、學習，使用集體智慧還有下列好處：
1. 提高及時有效地應對問題的能力
缺乏即時或有用的數據／資訊、創新程序緩慢、或對流程達不到共識，往往使許多組織難以回應複雜的問題。若透過集體智慧活用新資訊來源（如：感測器、公民自產資訊）與想法，將催生更完整、更新的的洞見，以及更合適的解決方案。
- 透過整合醫生提供的登革熱確診案例，以及登革熱擴散因子的相關數據，AIME能在登革熱發生三個月前，預測疫情爆發的地方。
- Resilience Dialogue透過促進專家與美國在地社群對話，整合意見，帶來更健全的在地氣候變遷行動。
2. 使公民更有權力與能力展開行動
集體智慧往往讓人共創並共享資訊。擁有切身相關、即時的資訊，將提升公民決策與行動的能力，進而使他們共享解決社會問題的責任。
- 「市長女士，我有個想法」是個讓巴黎市民透過參與式預算參議巴黎市預算的計畫。五年間，巴黎市共撥了五億歐預算讓公民參與決策。
- Peta Bencana運用公民在推特上的po文，建構了及時洪災地圖，讓雅加達市民擁有更完整的資訊，以便安全移動。
3. 帶來更有智慧的城市與社群
一旦不同類型的資訊能被有效整合，集體智慧將使人與組織用新的方式做事。藉此，採用集體智慧的計畫可以扮演城市或在地社群的中樞神經角色，協助他們應變、記憶、思考、做規劃。
- 許多亞洲城市採用ET CityBrain系統，彙整城市中感測器網絡的數據，協調交通並優化公共服務的推行。
- Waze Connected Citizens透過Google地圖收集人們在城市移動的數據以及公共資訊，以利提升城市日常的營運效率。
集體智能的三種形式是什麼？
正如案例分析所說明的那樣，集體智慧項目可以有多種形式，它們可以採用多種不同的方法。
以下是對集體智慧的三種主要形式的概述。每種形式都以不同的方式將人和/或數據連結在一起。
1. 將數據與數據連接起來
這種形式的集體智慧往往將多種多樣的數據集集合在一起，幫助產生新的有用的見解。數據協作、數據倉庫和開放的API是這些數據驅動的集體情報項目中通常使用的一些方法。
- VAMPIRE是一個氣候影響預警系統。它將來自家庭糧食安全調查的人口和社會經濟數據與降雨異常和植被健康數據相結合。該系統然後繪製出經濟脆弱性和受干旱影響的情況，以預測人們可能最需要幫助的地區。
2. 人與人之間的連結
這種形式的集體智慧是最古老的。它可以促進分佈式的訊息生產、問題解決、共同創造和預測決策。方法可以包括人群預測、商議和點對點交流等。
- DARPA的 「紅氣球挑戰賽 」在美國各地放置了10個紅色的天氣氣球，並要求參賽者將其全部找到。來自麻省理工學院的一個團隊透過利用線上網絡和提供貨幣作為獎勵，贏得了比賽。
- Nesta的2019年人群預測挑戰賽要求個人對與英國脫歐相關的重大事件進行概率預測。然後將這些預測進行匯總，得出一個 「人群智慧 」的分數。群眾正確地預測了英國在2019年3月底退出歐盟不會按原計劃發生。
3. 用數據連結人與人之間的關係
這種形式的集體智能將人和數據結合在一起。它通常涉及到人群生成、分類、清洗、排序或標記非結構化數據、照片或PDF文件。公民科學、眾包和眾籌是實現這一目標的典型方法。
- 2020年地球挑戰賽的目標是讓數百萬全球公民參與收集10億個關於空氣和水質量、污染和人類健康的數據點。世界各地的公民科學志願者將與專業科學家合作，前所未有的規模收集和分享當地社區的數據，為我們的環境狀況提供新的見解。
- 缺失地圖項目讓數千名志工參與其中，追蹤那些官方地圖有限或根本不存在的地區。第一階段的測繪工作由志工在家中遠距工作，他們將衛星圖像追踪到OpenStreetMap中。接著，社區志工們會添加當地的細節，如社區、街道名稱和疏散中心等。然後，人道主義組織利用測繪後的資訊來規劃如何減少風險和救災活動，以挽救生命。
什麼不是集體智慧？
從某種意義上說，人類所有的文明都是集體智慧的體現。但有很多做法的例子，與我們眼中的好的集體智慧是相反的。比如說。
- 封閉的組織，不利用其邊界之外的思想和經驗。
- 獨裁者和專制者獨自做決定，或者僅僅依靠直覺。
- 缺乏任何共同的語言或框架的人群，因此成為一個沒有任何相互傾聽的聲音和觀點的群體（就像現代社交媒體一樣）。
- 群眾由信仰、意識形態和教條結合在一起，對新資訊或新思想有抵觸情緒。
- 市場是由激勵機制塑造的，鼓勵人們對風險的近視。
- 使用集體智慧的方法來監視參與者或操縱行為和結果。
- 從人群中提取數據，而不向貢獻者提供任何對等的利益，或者不對所產生的見解採取行動。
這些例子表明，集體智慧遠非社會的默認。只有透過審慎和深思熟慮的設計選擇，我們才能更接近於充分利用現有的不同智慧資源。
