群體決策的智慧：不確定性與多樣性的完美結合

無論是人類社會中的共識達成、機器人協同任務，還是魚群決定遊向何方，群體決策的過程中，並非每個個體的貢獻都相同。有些個體擁有更可靠的資訊，而另一些則更具社交影響力且與他人聯絡更緊密。最近，由「智慧科學卓越叢集」研究團隊發表在《科學報告》上的研究指出，不確定性與多樣性的結合在群體達成共識的過程中扮演了關鍵角色。

這項研究由Vito Mengers、Mohsen Raoufi、Oliver Brock、Heiko Hamann和Pawel Romanczuk共同完成，結果顯示，當個體在決策時不僅考慮鄰近個體的意見，還考慮這些意見的可信度以及這些個體在群體中的連結程度時，群體能夠更快且更準確地做出決定。然而，過度自信並不總是帶來更明智的決策。研究也發現，擁有錯誤資訊的過度自信個體可能會誤導整個群體。

傳統的決策模型假設所有個體對共識的貢獻是均等的，但實際上，群體在知識和影響力方面是多樣且異質的。正如某些人是某個領域的專家，或某些魚在魚群中對掠食者有更清晰的視野，某些個體比其他群體成員擁有更準確或可靠的資訊。另一些個體則可能更具「連結性」，這使得他們的意見能更廣泛地傳播。例如，社交媒體上的影響力人物，或機器人群中的核心角色。

這兩種多樣性——知識水平和連結數量——並非獨立存在，因為不確定性會影響它們如何塑造決策。換句話說，擁有更多初始知識的個體往往會變得更核心且更具影響力，幫助他人減少不確定性；而與許多其他個體互動的個體則能獲得更多資訊，從而逐漸降低不確定性。這種動態機制讓群體能夠自然地過濾掉薄弱或偏頗的資訊，並趨向於可靠的結論——前提是核心個體不會過早變得過度自信。

「從動物群體到人類社會，再到機器人群，集體在本質上都是多樣化的，每個個體都帶來了由其獨特性塑造的差異，」研究的主要作者之一Mohsen Raoufi解釋道。「最令人興奮的是，群體能夠利用這種多樣性——無需任何中央控制——只需透過善用不確定性。」

為了探索這些效應，研究人員建立了一個模型，讓個體——無論是機器人、魚還是人類——在新資訊出現時動態調整他們的信念和確定性。不確定的個體更依賴同儕，而自信的個體則影響群體的意見方向。但個體在網路中的位置同樣重要——高度連結的個體會廣泛傳播他們的意見，無論這些意見是對是錯。

研究人員發現，僅僅有多樣化的觀點並不足以改善決策。當群體在不確定性的引導下，才能做出更明智且更快速的決定。當所有人的確定性和連結程度相同時，共識的達成既緩慢又不可靠。但在異質性群體中，不確定性幫助權衡意見，使得決策更快且更準確。

研究中最令人驚訝的發現之一是，當高度連結的個體過早變得過於確定並因此過度自信時，他們可能會開始主導群體，即使他們的意見是錯誤的。這種不平衡意味著偏見可能迅速蔓延，有缺陷的AI模型可能導致錯誤決策，而群體最終可能跟隨一個自信但誤導的領導者。

「我們常常認為有影響力的個體應該對自己的決定充滿信心，」另一位主要作者Vito Mengers表示，「但我們的研究顯示，過度自信很快就會帶來負面影響。如果核心人物或演演算法過早變得確定，他們可能會誤導整個系統，無論是人類群體還是機器人網路。」

在人工智慧和機器人領域，這項研究提供了一種新的方式來設計能夠做出更好集體決策的系統。例如，自駕車不僅可以評估感測器輸入，還可以評估附近其他車輛的可信度，從而提高安全性。

許多自然系統已經遵循了適應不確定性的原則。魚群、鳥群和螞蟻群體並不會平等對待所有輸入，而是動態地適應。透過研究這些機制，我們可以更好地理解我們的世界，並利用這些知識來改進人工智慧並提升人類的協作能力。

這項研究表明，良好的決策並非來自消除不確定性，而是來自正確地利用它。無論是人類、機器人還是生物群體，當它們能夠識別並調整知識和影響力的差異，而不是忽視這些差異時，才能發揮最佳功能。研究人員證明，不確定性並非缺陷，而是一種特性。當群體明智地使用它時，它們在應對複雜性並做出正確決策方面會變得更加出色。