礼来公司的故事

2001年夏天，礼来公司（Eli Lilly）副总裁阿尔菲斯·宾厄姆（Alpheus Bingham，下文将称他为“阿尔夫”）专门为“寻求者”创办了一个网站。不过，这个网站不是为了给热衷于魁地奇球赛的那些青少年寻球手找到金色飞贼提供方便的，而是为各大型制药公司解决科学问题创造条件。制药公司要解决的科学问题千奇百怪，从去除金属杂质、评估乳腺癌风险，到如何检测有机化学物质发生的蒸汽，均在其内。寻求者在网站上公开发布他们的问题，并提供奖金，最高可达10万美元，以奖励成功的解决方案。任何人，只要愿意在这个网站上注册，都可以成为一名问题解决者。毫不意外，问题解决者的职业和身份也是形形色色，从来自远东地区的牙医，到来自美国中西部的物理学家，都能在这里见到。但只有实际负责这个网站运行的管理员才知道寻求者和问题解决者的身份。也就是说，这个网站的参与者双方是“双盲”的。

阿尔夫的网站名为“创新中心”（InnoCentive）。事实上，这个网站就是美国历史上狂野西部通缉告示的现代版。只不过，阿尔夫并没有把自己的告示钉在某棵大枯树上，而是发布在了互联网上。网站建好后，寻求者和问题解决者很快地聚集起来。到2005年，就已经有8万多名问题解决者在“创新中心”网站上注册了。他们来自170多个国家，涵盖了各门科学学科。当然最重要的是，他们已经证明了自己完成任务的能力。

一项关于“创新中心”网站的研究表明，问题解决者找到了接近1/3问题的解决方案。在这些问题中，有一小部分还需要实践检验，也就是说解决方案正确与否必须在实验室中证明。剩余问题中，有40%只需用铅笔和纸张给出解决方案就足够了。乍一看，1/3的成功率似乎不算太高，但是千万不要忘记，在“创新中心”网站以悬赏方式发布问题的寻求者可不是某个七年级的学生，而是像宝洁这样的大公司（宝洁公司拥有9000人的研发团队，每年的研发支出高达20亿美元）。因此，1/3的成功率其实已经很不错了。

那么问题来了：既然像宝洁这样拥有庞大专用性资源的大公司都无法解决的事情，这些科学家个人和小团队又是怎么找到解决方案的呢？四位经济管理方面的学者卡里姆·拉哈尼（Karim Lakhani）、拉斯·博·杰佩森（Lars Bo Jeppesen）、彼得·洛斯（Peter Lohse）和吉尔·帕内塔（Jill Panetta）经研究发现，那些被成功解决的问题有一个特点：它们能够吸引多样性的问题解决者。如果一个问题吸引了一个物理化学家、一个分子生物学家和一个生物物理学家的关注，那么这个问题就会比只能吸引化学家的问题更有可能被成功解决。换句话说，“创新中心”的成功，源于它有效地利用了多样性。

需要注意的是，寻求者所要求的并不是信息多样性，因为他们可以通过搜索引擎网站来解决信息多样性的问题。他们所需要的是解决问题方式的多样性。思考一下这个“悬赏告示”。

因此，说到底，“创新中心”其实只是利用了一种新技术宏扬了一个旧观念，那就是，多样性的、有才华的人，更能解决问题。不过，在这里还必须更小心一些，以免过快得出结论。阿尔夫并没有去试图利用“群体的智慧”。他没有做任何类似于对某个群体“给出总评”这样的事情。他只是在“大海捞针”，或者说，只是试图发现能够解决问题或部分问题的某个人或某个团队。

因此，“创新中心”不同于英国著名密码破译组织布莱切利庄园（Bletchley Park）。在布莱切利庄园，所有成员一起工作，当然，他们的相处不一定和睦融洽，因为其中有些人有极强的个性。不过，有一点与“创新中心”类似，布莱切利庄园也有“广撒网”的想法。与“创新中心”不同的是，布莱切利庄园还想让所有不同的“鱼”游在一起。

要想搞清楚布莱切利庄园到底是怎样运行的，需要先了解一些背景知识。在第二次世界大战期间，英国政府在伦敦西北方的布莱切利庄园集中了12000人，试图破解纳粹集团的恩尼格玛密码（Enigma code）。当时，纳粹集团将恩尼格玛密码机分发到各部队，这是一种非常小巧（比手工打字机还要小）的精密机器，能够创造出随机的密码，保障秘密通讯。破解密码成了盟军最优先的任务，因为通过密码通讯，纳粹集团能够协调陆上和海上的攻击，分配所需军用物资，协调远征世界各地的军事力量。德国海军特别擅长利用恩尼格玛密码展开攻击行动，他们平均每个月都要击沉大约60艘盟军供给船。

许多人都来到了布莱切利庄园，包括英国人、美国人、波兰人、澳大利亚人……他们在那里接受了当时人们认为适当的训练，学习破译密码的技术。在这些人中，有数学家（其中最著名的是艾伦·图灵）、工程师，当然还有密码学家。此外，还有更多的人在布莱切利庄园的“40室”和“第8小队”等机密场所（读者可以想象一下007系列电影中为詹姆斯·邦德开发秘密武器的那些密室）被培养成了语言专家、道德哲学家、古典学家、古代史专家等，甚至是填字游戏专家。试着想象一下，布莱切利庄园日常戏剧性的一幕：

密码学家：“快，我们需要一个由五个字母组成的德语单词，第二个字母是o，整个单词的意思是‘爆炸装置’！”

填字游戏专家：“Bombe。B–o–m–b–e，bombe。”

语言学家：“这个单词的发音是BOM–bah！”

布莱切利庄园前后两次破解了恩尼格玛密码。丘吉尔把它比喻为“一只会下金蛋的鹅”。就像“创新中心”的问题解决者一样，这只“鹅”也是由许多不同的部分组成的。

不过，尽管这些例子非常令人着迷，但是它们其实并没有充分展现多样性的全部益处。是的，多样性不仅有助于解决问题，也可以帮助人们做出准确的预测。事实已经证明，尽管一群人中没有一个人算得上专家、没有一个人有能力独立地做出预测，但一大群人在一起却能够做出准确的预测。而且，这种成功不是偶然的，而是一贯的，在股票价格预测、彩票投注和信息市场上都能充分地体现出来，艾奥瓦电子市场（IEM）就是典型的例子。詹姆斯·索罗维茨基把这称为“群体的智慧”。

像布莱切利庄园所聚集起来的“聪明的乌合之众”、像索罗维茨基所描述的那种“群体的智慧”，其存在性都没有任何争议。没有群体智慧，分散的市场和民主国家就不可能有效运行。但是，我们至今仍然不完全理解这种群体成功的原因。我们倾向于认为这是一种能力，如果能够使个体更聪明，那就能使群体更聪明，而群体更聪明，团队就更有效率。这个逻辑当然没有问题（只需注意一些细节）。但是在这里将证明，如果让个体变得更具多样性，也会得到同样的效果：更好的团队，更聪明的群体。对其所包含的微妙逻辑的阐述，是本书接下来的主要内容。

多样性猜想

我们从“多样性猜想”入手分析。任何猜想首先都是一个猜测，不过，有的猜测永远都只是猜测，而不会变成猜想。

多样性猜想：多样性导致更好的结果。

如前所述，多样性猜想存在模糊性和不精确性。不过这已经是一个很好的出发点了。我们可以改进它，并确定相关条件，使它不再停留于猜想的层面上。这就是说，可以把它变成一个陈述条件。显然，这个猜想并不是普遍成立的。这也正是为什么要一步一步向前推进、逐渐界定清楚要讨论的各个术语的原因。在定义术语时，需要注意的是，在上述多样性猜想中，不但没有给“多样性”这个术语下定义，也没有给出会“产生更好的结果”的任务。

所以，我们先要做的就是定义多样性，并确定期望会因多样性而得益的任务类型。例如，如果深爱的亲人需要接受心脏外科手术，我们不会希望让屠夫、面包师或烛台制作师来给病人打开胸腔。我们更希望承担这项任务的是一个训练有素的心脏外科医生，这无疑是对的。但是在其他情况下，比如制定福利政策、设计物理实验、破解军事密码或者评估心脏病发作后的治疗方案，却都希望保证多样性。搞清楚多样性什么时候有益、为什么有益，就是本书的目的所在。因为多样性在很多情况下都与能力同样重要，尽管不是每次都这样，有时多样性甚至会优于能力。

本书将通过一系列简单的理论模型和概念框架来阐明多样性的益处。之所以要这样做，是因为简单的模型不仅可以为直觉提供强大的推动力，而且能够有效地澄清直觉。为了说明简单的模型所拥有的澄清思想的力量，不妨考虑下面这两个看似相互矛盾的说法：“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，以及“厨子多了煮坏汤”。我们来构建一个“烹饪”模型。烹饪需要一份菜谱，菜谱通常会列出食材，并说明应该怎样将各种材料组合起来，变成佳肴。大多数菜谱都包括一个不可逆转的步骤说明：例如煨洋葱，直到其边缘出现棕色斑点，然后加入两茶匙辣椒。一般来说，烹饪和生活一样，是不能回过头去重来的。洋葱煮熟了，不能让它重新变生；汤加入辣椒了，不能让汤重新变得不辣。这些行动的不可逆转性意味着我们需要一个单一的行动步骤，一份单一的菜谱。同时按照多份菜谱煮汤，是不可能煮出好汤的（正如前述谚语所说）。

不过事实证明，厨师多其实并不是问题。大多数好餐馆都雇用了不止一名厨师，但是关键在于这些厨师只用一套菜谱。而且，一旦燃起了灶火，就需要有一个单一的计划，但在制订这个计划时，则需要大量的厨师。即便是电视名厨茱莉亚·蔡尔德（Julia Child）也不是单枪匹马上场的，她还有西蒙·贝克（Simone Beck）作助手。因此，在打开酒瓶的瓶塞、系上餐巾之前，充分利用多名厨师各自的专长可能会更好。

这个简单的例子足以说明谨慎且符合逻辑思维的价值。通过构建这个简单的以文字表述的模型，我们揭示了那条关于厨师谚语为真的一个条件，也就是不可逆转行为的存在。我们现在知道什么时候应该用这条谚语，什么时候应该引用“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。正如著名哲学家、作家艾茵·兰德（Ayn Rand）所指出的：“矛盾其实是不存在的。每当你认为面临矛盾时，请检查你的前提假设。你会发现前提假设中的某一个是错的。”

关于多样性好处的主要结果可能会令有些人觉得违反直觉。常识表明，能力应该比多样性更加重要。只有当我们像动手术的主刀心脏外科医生那样独自一人工作时，这种直觉才是对的。这种专心致志独自工作的工人形象虽然给美国画家诺曼·洛克威尔（Norman Rockwell）为《星期六晚邮报》（Saturday Evening Post）创作的封面插图提供了一个很好的主题，但是这种形象对现代经济表征的误导已经变得越来越严重了。

130年前，“老爸”英格尔斯（Pa Ingalls）只手擎天，独自一人就在莽莽荒野中开创了一个家园。但是在今天，他的后代却生活在群体中，通过网络与其他人相互交往，绝大多数人也都是如此。每个人分别对更大、更复杂的任务做出自己的那部分贡献。例如，我们可能会修改大型计算机程序中的若干行代码，或者给电影剧本增加几句对话。我们将想法、建议和解决方案传递给拥有不同认知技能的其他人，然后大家一起加以改进。在布莱切利庄园完成的工作就是其中一个典型的例子。不过现在，“创新中心”这种类型的协作机会将越来越多。

本书的结构

本书内容是这样安排的：先是篇幅很长的两部分，然后是篇幅较短的三个部分。第1部分给出了一个理论框架，用于对多样性建模，我将这个框架称为多样性工具箱（diverse toolbox）。第2部分分析了多样性是否、何时以及如何产生更好的结果。第3部分讨论了因价值观不同而导致的问题。第4部分总结了多样性带来效益的相关经验证据，并加以解释。第5部分对团队、组织、市场和民主国家进行了简要而深入的回顾和评论。最后，在结语中，我试图进一步升华本书的结论，以探讨它们的哲学意蕴。

第1部分：多样性认知工具箱

在第1部分中，我剖析了“多样性猜想”的第一个组成部分，也就是多样性本身。如果不进行这样的“拆解”，就只能永远停留在流行的只言片语和含混的隐喻论证上，无法进一步深入讨论。除非先搞清楚多样性究竟是什么，否则就不能说多样性到底好不好。我认为，多样性就是认知差异。多样性包括如下四个正式框架。

第一个框架多样性视角刻画的是这样的思想：每个人的观点都可能不同。不那么严格地说，视角代表了某个问题的解决方案。当说每个人都有不同的视角时，意思是指他们发现或设想了一系列不同的可能性。

我们所知道的，是如何表示事物的方式。在此不妨举一个简单的例子，伊莎贝尔是安阿伯市的一个居民，她这样表示某个相对于她家的位置：“你要去金爵曼餐厅吗？只要从我家出发，沿着州街往前走，然后在一座大天主教堂前左转。”但是，伊莎贝尔的弟弟尼基却可能会利用关于城市街道的心智地图来表示同一个地点：“金爵曼餐厅位于金斯利街和底特律街的交叉处。”分析这两种视角，不难看出尼基更有能力告诉游客怎样从金爵曼餐厅到布朗家的小酒馆（安阿伯市的另一个“地标”）。伊莎贝尔可能还是会告诉游客，从她家出发应该怎么走。或者，像新英格兰人一样告诉游客，“从这里出发，你走不到那里”。视角为人们如何以不同的方式看待世界提供了一个框架。

第二个框架多样性启发式刻画的是人们用来解决问题的不同工具。启发式的范围非常广泛，既包括简单的经验法则，也包括非常复杂、非常专业的技术方法。前者的例子如：处理创伤时，“如果出血了，就绑紧绷带”；比赛中，“如果没有流血，就没有犯规”。后者的例子如：傅里叶分析或小波变换。启发式必须适用于对某个问题的某种特定表达，也就是某个特定的视角，所以我经常会讨论视角-启发式配合。同时，人们经常将若干个启发式组合起来运用，如果掌握了两个启发式，就能掌握第三个启发式，那第三个启发式就是前两个启发式的组合。而且，这些组合而成的启发式远比构成它们的单个启发式强大。

第三个框架多样性解释突出了人们对事件、结果和环境情况进行分类的不同类别。例如，对于公司的分类，一位财务分析师很可能会将公司按股权价值分类，而另一位财务分析师则可能按行业分类。美国的一个选民可能会根据参议员的意识形态立场对参议员进行分类，另一个选民则可能会根据他们所属的州进行分类。根据第一种分类方法，奥林匹亚·斯诺（Olympia Snowe）是一名共和党参议员；而根据第二种分类方法，她将被称为缅因州参议员。正式来说，解释创建了从一组备选项（它们组成了特定的“分类表”）到解释对象的多对一映射。而非正式说法则是，解释会把很多事物都归并到一起。

第四个框架多样性预测模型刻画的是对象或事件之间的因果关系。预测模型是理解世界的一种简化手段。当有人说，内布拉斯加州人是好人，或者说福特牌卡车特别耐用时，就已经将内布拉斯加州人分类到了“好人”这个类别中、把福特牌卡车分类到了“耐用的机器”这个类别中。预测模型可能因人而异：本·富兰克林认为“应该少吃奶酪和咸肉”，而阿特金斯博士却对这种观点不以为然。有趣的是，这两个人的书都非常畅销。

如果将视角、解释、启发式和预测模型结合起来，就创造出了一系列认知工具箱（cognitive toolboxes）。这些认知工具箱提供了一种思考智能和能力的新思路。我们经常把人们视为拥有一定智能水平的人。智能是通过某种智商测试来测定的，智商的分数从零开始，一路向上。确实，智商这个指标给我们提供了一个方便的度量工具。但是它还远远不够。从一个度量工具，到一组工具箱，是一个重大转变。这不仅仅是隐喻的转变，这些工具箱改变了我们对智能的认识，也改变了对它们进行比较的方式。正如下文中将会看到的那样，在有了这些工具箱之后，能不能对人进行排序，将变成一件很值得怀疑的事情。

第2部分：多样性工具的价值

第2部分将阐明多样性如何为群体带来效益。当然，这并不是一个全新的思想，柏拉图在好几千年之前就已经这样说过了。而一百多年前，学者张伯伦（T. C. Chamberlain）也用科学语言陈述了这个观点。那么，在今天，当说多样性会导致更好的结果时，到底是指什么意思？是指水利工程问题更好的解决方案吗？是指更准确的天气预报吗？是指更有利的政府福利政策吗？是的！是的！都是的！

在本书中，主要考虑以下两种类型的任务：解决问题（problem solving）和预测（prediction）。事实上，这些任务已经概括了大部分人的工作：生成一些备选方案，然后评估它们的概率。那么，谁去执行这些任务呢？执行者可能是工作小组，也可能是大型组织，甚至是整个社会。土木工程师组成的团队要计算水流的冲击力量并加以防范，这是在解决问题；金融分析师要讨论柯达公司股价的未来趋势，这是在进行预测；大学招聘委员会要决定哪个求职者可以成为本校的新员工，需要什么样的学者，也是在进行预测：这个人能够胜任研究工作吗？这既是在解决问题，也是在进行预测。

如果希望“收获”多样性红利，就必须建立起上述问题的逻辑关联，了解多样性得以产生效益的条件。我们不能在组建好各种各样的团队之后就撒手不管，然后坐等一个充满着冰激凌、小马、雪松木烤浸过黑松露油、白葡萄酒和三文鱼等好东西的乌托邦突然出现。但是，多样性确实有帮助。

对于解决问题这类任务，关注的焦点是多样性视角和启发式发挥的作用。多样性视角能够大幅增加一群人可以找到解决方案的数量，因为它们能够在可能的解决方案之间建立起各种各样的联系。一个人眼中的一小步（例如，将我们的手套连上一根纱绳穿过我们的外套的袖子）在另一个人看来可能是一个巨大的飞跃。多样性启发式也可以产生类似的效果。给定一个解决方案，有了更多的启发式，问题解决者就有机会去探索更多潜在的改进方法。

对解决问题的分析最终得到了两个主要成果。首先，多样性优于同质性：拥有多样性视角和启发式的一群人能够优于依赖于同质视角和单一启发式的一群人。其次，在一定条件下，多样性优于能力：由智能问题解决者随机组成的集合优于由最好的单个问题解决者组成的同质集合。第二个结果的成立依赖于如下四个条件：问题困难条件、微积分条件、多样性条件、大群体规模条件。

接下来考虑预测任务。人们想预测的事情包罗万象：股票的价格、选举的获胜者、电影的票房收入、体育赛事的冠军、新产品的销售收入等。在进行预测时，人们必须依靠预测模型。汇总预测模型不同于汇总信息：在汇总信息时，某些人知道答案，而其他人则不知道。不完全信息模型在经济学和政治学中早就司空见惯了，但是那些模型依赖于某些信号。预测模型作为一个框架，提供了这些信号的合理来源，并在此过程中确立了认知多样性为民主和市场的顺利运行所发挥的核心作用。

在阐述预测的这一章中将给出两个主要结果：多样性和准确性对群体预测有效性的贡献是相同的，并且一个人群的群体预测必定至少与这个人群中每个人预期的平均结果一样好。这两个结果分别为“多样性预测定理”（Diversity Prediction Theorem）和“群体优于平均定理”（Crowds Beat Averages Law）。不应该认为只有预测能力才是最重要的东西（而预测的多样性是只能在边际上做出一点贡献的东西），能力和多样性同样重要。这个结果绝对不是一个政治声明，它是一个数学定理，就像毕达哥拉斯定理一样。在这一章中，还对一群普通人与专家、信息市场与民意调查的预测进行了比较。阐明了信息市场为准确性和多样性创造激励机制的方式，而且这种激励机制可以解释为什么信息市场比民意调查的预测更加准确。

第3部分：多样性总是好的吗

到目前为止，多样性带来的结果都是幸福和快乐。有人也许据此认为，多样性是一件美好的事情。但那只是因为忽略了不同的偏好，也就是说，所珍视的东西有所不同。偏好多样性与工具箱多样性是不一样的：偏好多样性有可能造成冲突，工具箱多样性不会造成冲突。也正是由于这个原因，几乎所有管理学书籍都强调要对某个共同的目标，也就是某种共同的基本偏好取得共识。如果人们不能就想要做成的事情达成一致意见，那么他们作为一个群体就无法发挥很好的作用。

共同的基本偏好不一定意味着完全一致，人们也可以拥有不同的工具偏好。他们对到达终点最好方式的看法可能是不同的。换句话说，对于目标、对于达成目标的手段，人们都可以有不同意见。工具偏好是对于手段的偏好，所以它们隐含了预测模型。我们喜欢或者不喜欢提高最低工资的政策，是因为认为这会帮助或伤害员工。对基本偏好和工具偏好的这种区分意味着，两个人可以就目的地达成一致意见，比如在芝加哥市的查理·特劳特餐厅享用一顿浪漫的晚餐，但是却无法就如何到达那里达成一致意见，是乘出租车，还是坐地铁？

在研究偏好多样性所导致的潜在问题时得到的结果，其实最多只能起到“抛砖引玉”的作用，也就是，告诉人们，这里有非常值得关注的问题。在这个领域，第一个结果是阿罗不可能定理，定理指出，在给定的条件下，众多个体偏好无法集结为一个群体偏好。第二个结果是由著名经济学家查尔斯·普洛特（Charles Plott）证明的，他指出，在多数票决规则下，任何一个可选提案，都可能被其他某个可选提案击败。政治科学家理查德·麦凯尔维（Richard McKelvey）和诺曼·斯科菲尔德（Norman Schofield）证明的第三个结果则是，如果人们按真实意愿投票，那么多数票决规则下的一系列选择，有可能导致任何一种结果。第四个结果，也是最后一个结果，是由经济学家马克·萨特思韦特（Mark Satterthwaite）和哲学家艾伦·吉布德（Allan Gibbard）同时证明的：人们有动机虚假陈述自己的偏好。

不过幸运的是，只有当我们认为偏好多样性是根本原因的时候，上面这四个结果才会导致一幅暗淡画面的出现。事实上，在许多组织和社区中，所有成员都为了同一个目标而奋斗。在这种情况下，存在多样性的只是工具偏好。既然如此，我认为偏好多样性的负面影响还不算太糟糕。

在本书第3部分的最后，简要地分析了工具箱多样性与偏好多样性之间的相互作用。在分析过程中，又把前面几部分中得到的一些直觉结论反转了过来。我们在前面一直“吹嘘”多样性视角是一剂灵丹妙药，但是在这里，它们也有“黑暗”的一面，这会导致人们发现过多的可能选择。如果人们有不同的基本偏好，那么当他们有更多可能的选择时，就不太可能取得共识。不过从另一方面来看，不同的基本偏好虽然会在人们进行选择时引起很多问题，但却对解决问题非常有益。我们想要什么，也就是选择的视角，会影响看待问题的方式。因此，在解决问题方面，具有不同偏好的人群通常比偏好一致的人群更加成功。意见分歧不只会令团队内部纷争不断，有时也会使团队变得高效。

第4部分：认知多样性红利

前三部分阐述了多样性的内在逻辑。已经解释了多样性是如何产生效益的。然而，很多人更关心“事实”，他们想知道内在逻辑是否有经验支持、相应理论是否符合事实证据，第4部分讨论了这个问题。我在这样做时仍然稍许有些不安。如果还不能肯定某个事物是如何运行的，那么要求找到相应的经验支持可能还为时过早。如果还不理解多样性怎样才能带来红利、为什么会带来红利，那么也许还没有真正认识到那些红利。举个例子，不妨想象一下，在知道原子包含巨大能量与建成核反应堆利用这种能量之间，存在着多大的距离。知道多样性有益处与利用多样性益处之间的距离与之类似，尽管可能更小一些。是的，红利可能就摆在那里，但是不知道如何利用它们。而如果做不到这一点，也就不应该期待支持性的经验证据。尽管有时候，也可能会想知道为什么生活在黑暗时代的人们不使用电灯。

第4部分提出了全书的三个核心结论：第一，多样性视角和工具使人们找到了更多、更好的解决方案，从而提高了整体生产力；第二，多样性预测模型使人们能够准确地预测价值；第三，多样性基本偏好给决策过程造成了障碍。

把整本书浓缩为上述三个结论，也就宽泛地勾勒出了全书的整体框架。有人可能会指责说，这样做相当于将自然主义绘画大师鲍勃·罗斯（Bob Ross）的画作处理得看上去像新印象派画家的作品。如果真是那样，我也愿意顺其自然。不管是着眼于国家、城市还是群体，大部分证据都证明了上述三个结论。尽管只是在有些地方证据很有力，而在其他地方比较薄弱。这也没有关系，因为本书并不完全依赖于此。这些证据只是让我们更加确信，本书的洞见确实适用于现实世界。

还有一些读者所认定的“房间里的大象”，也就是明明存在但是却被有意忽视的问题。这些问题涉及身份多样性，也就是存在种族、民族、性别和社会地位等方面的差异。这里可以重新表述这个问题：具有身份多样性的群体在解决问题和做出预测方面表现得更好吗？答案非常明确：是的！确实如此！但是，身份多样性只能间接地产生更好的结果。任何声称身份多样性创造群体利益的论断都需要两个环节：第一个环节将身份多样性与认知多样性联系起来，第二个环节则将不同的才能与相关的问题联系起来。所有公司的广告、大学的招生手册、机构的网站，都包含了可以称之为“多样性咒语”的内容：多样性身份带来多样性视角。然而奇怪的是，这个“咒语”对多样性视角会带来效益的猜想引而不发。也许，写这些小册子的人相信的确如此。

然而，可能也面临着过分强调身份多样性与认知多样性之间联系的风险。身份不同的人也可能有同样的想法；属于同一种族、年龄、性别、宗教和社会阶层的人也可能有不同的想法。2004年美国总统大选时，在民主党提名竞争中一度领先的霍华德·迪恩（Howard Dean）与乔治·W.布什（George W. Bush）一样，都是在富裕家庭中长大，在精英预科中学学习，然后就读于耶鲁大学（布什比迪恩早三年毕业）。然而，他们对这个世界的看法却截然不同。说到底，布莱切利庄园也不是一个彩虹集会。然而，这些群体在认知上确实是多样性的，尽管可能不及他们的身份那么多样性。

至于第二个环节，不应该指望更具多样性的团队在吃甜甜圈或拖地板时表现得更加优异。只有在面对合适任务的情况下，身份多样性才可能有助于得到更好的结果。比如说，正在设计一个建筑物的时候。如果任务并不涉及解决问题或做出正确预测，那么身份多样性就不会有太大的助益。比如说，正准备给一栋房子打个地基。

身份多样性人群的绩效是不是真的比身份同质性人群的绩效更高？如果仔细分析一下相关证据，就会发现无论在哪个层面上，结果都是不一定的。在国家层面，我们发现在发达经济体中，种族多样性是有益的；而在那些较贫穷的国家，种族多样性却会造成问题。在城市层面，也发现了类似的结果。多样性既有益处，也有坏处。认知多样性能够促进创新，偏好多样性则会引发争议。

在群体层面，我们发现结果更加混乱和令人不解。一系列细致的研究表明（这些研究为研究者赢得了不少奖项），多样性带来的效益并不大。甚至连需要多样性团队为不同客户推销产品这样一个结论也无法通过严格的论证。之所以会出现这种结果的原因之一是，群体动力学可能会产生大量非常严重的问题。人们喜欢与自己喜欢的人在一起，而且倾向于以刻板印象评价他人。另外，在针对群组层面进行研究时，可以更精确地检验身份效应，但是这种检验搞混的问题比澄清的问题还要多。例如，可以对80%成员是男性的团队和75%成员是女性的团队进行比较，也可以找一个几乎完全由50～70岁的男性组成的群体。

整体上看，群组层面的结果与国家和城市层面的结果相类似。如果管理得当，身份多样性也可以创造效益。前提条件是，身份多样性必须与认知多样性相关联，且对于任务的完成的确重要。

现在简要总结一下。种族、性别和族群当然都很重要。我们的经历也是如此：友谊、公路旅行、邂逅、煎饼早餐等结合成了我们的生活。教育和培训也会影响我们的认知工具箱。多样性有很多原因，这不是坏事。

第5部分：实践“多样性优于能力”

第5部分将逻辑进一步推向现实世界。也就是这一部分阐述了如何“主动展开攻势”，也就是，如何利用多样性来产生更好的结果。由于考虑到篇幅问题，在这里没有进一步深入展开。虽然所论述的都是一些初步的内容，但还是提供了一个有意义的出发点。考虑到多样性的强大力量，其他专家学者也会发现更多的应用领域。

这里给出的通常都是一般性的建议，很少是具体的操作指南。我会讨论，组织怎样才能更好地利用多样性、怎样才能将模型用于招聘和录取。有些建议是很直观的，例如，要从外界引入人才。但是其他一些建议则不是这样，例如，鼓励偏好多样性、避免过分归并（不要眉毛胡子一把抓）、仔细区分集结和妥协。最后一条建议是保持谦逊，接受多样性的令人不解之处。了解任何新思想的神秘根源，并取得重大突破是日积月累的过程，不可能一蹴而就。

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在继续论述之前，暂且先停一下，将多样性红利放在三个更宽泛的情境中来考察。

首先是全球化。多样性的内在逻辑决定了，除了诱人的美食、迷人的音乐、令人惊叹的艺术之外，全球化还带来了许多其他潜在的益处。尽管，文化自觉意识确实可以防止我们在头脑发热时做出某些愚蠢的行为。但是，多样性的内在逻辑表明，劳动全球化带来的益处远远超出了视野仅囿于当地的市场所带来的益处。拥有不同生活经历、接受不同训练、来自不同文化背景的人，可能会以不同的方式看待世界。而这种多样性视角对于解决问题或进行预测来说是非常有价值的。

其次，这种逻辑也可以且应该被视为对跨学科研究的支持。面对同样的问题，接受过不同学科训练的人自然会有不同的理解方式和解决问题的工具。工具多样性可能会带来某些在单一学科环境下本来不会发生的突破，或者说即使突破终究会发生，也肯定会慢得多。现在，许多大学管理层都是在推进跨学科研究。本书为他们提供了打破学科界限的逻辑依据。

最后，这种逻辑还可以用来为平权行动政策辩护。平权行动有多种政策表现形式，不过其本身的理据却已经随着时间的推移而转变了，至少从国家的角度看是如此。起初，平权行动的政策动机是希望纠正历史上和当下的歧视。在20世纪60年代之后，有人又把平权行动政策看作让社会重新团结起来的一种途径。例如，警察部门制定了种族构成目标，以便让警官的种族结构反映他们所服务社区的种族结构。学校也试图让教师的人口学特征与社区的人口统计结果相匹配，但是国家并不总是支持这类政策。

本书的逻辑可以用来为平权行动提供有用的支持。如果多样性确实能够产生效益，那么学校、企业和组织就应该致力于为弱势群体提供支持。这已经成为了最近一个时期以来国家决案的核心。不过，这种逻辑对基于种族构成的平权行动政策的支持程度取决于经验事实：身份多样性与认知多样性相关吗？或者会不会完全无关？

然而，并非所有倡导平权行动的积极分子都认同这种支持。有些人担心，它可能会成为一块色彩斑斓的“遮羞布”，掩盖了历史上不公正的现象和当前其他的歧视政策。本书有助于深入思考，什么时候可能会这样，而什么时候则肯定不会。是的，本书能够帮助我们从“无逻辑”中梳理出逻辑来。例如，在密歇根大学法学院招生政策一案中，美国最高法院大法官安东尼·斯卡利亚（Antonin Scalia）在他的反对意见中就声称，密歇根大学陷入了逻辑上的自相矛盾：一方面，密歇根大学希望建成一所“顶级”的法学院（这是法律意义上的“非常好”）；另一方面，它又想实现多样性目标。斯卡利亚法官认为，这两个事实是相互矛盾的。

然而其实并不是。多样性和“顶级”是可以携手并进的：一所伟大的法学院需要多样性视角、解释、启发式和预测模型，一所伟大的法学院肯定会因容纳了各种不同偏好的人而受益，法学院的学生喜欢辩论的程度甚至可能超过律师。所以，如果真的认为种族、性别、族群、身体能力、宗教信仰、性取向等方面的多样性是与认知多样性相关的，那么想要成为“顶级”法学院，就需要身份多样性。而且，即使是在歧视性政策消失很久之后，身份多样性也始终被需要。

需要注意的是，同样的逻辑并不一定适用于每一个行业。大学有着不同于公司的目标。尽管大学有时也会因“养老机构”的不良声誉而蒙羞，但是大学确实承担了研究、教育和服务的社会责任。在大学课堂上，学生和老师互相学习。而在一个雇用员工满世界推销产品的公司中，类似的思想交流则很少会发生。

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在给出了必要的、引人入胜的例子，描述了背景和基本概念，分析了适用情境之后，现在终于可以转到本书最有意思的内容上来了，也就是理论框架和模型。在构建好框架和模型之后，就可以证明，在面对一个困难的任务时，无论是解决问题、预测未来，抑或是做出选择，我们会因将各种不同的人容纳进来而极为受益。尽管，在面临困难的挑战时，我们的直觉可能是考虑把最好、最聪明的人才聚集到一起，但这是一个不怎么好的方法。还需要关注这些人思想的多样性。“英雄所见略同”这句古老的谚语当然没有错，但正因为如此，才更需要多样性。

这里需要预先做一个“警告”：本书正文包含了一些数学内容。不过请放心，凡是有点难度的数学推理，已经全部被放到注释中去了。在编辑“大砍刀”之下的“幸存者”，相信你是不难理解的。如果你能理解“力等于质量乘以加速度”（F=ma）和勾股定理（a2+b2=c2）这个程度的方程式，那么你就完全不用担心了。

当然，另一方面，在这里也要对那些更喜欢数学表达式的读者（我的同事）表示歉意，因为本书的文字表述对他们来说可能有些过于笼统了。书中的许多说法都可以更清晰、更准确地加以陈述。因此，如果想要更加深入地了解技术细节，请仔细阅读我和卢红、珍娜·贝德纳（Jenna Bednar）的相关学术论文，那些论文的语言更严谨，当然也显得更淡漠一些。这些论文充斥着数学符号和严格的推导，与人们在一个持有数学学位的社会科学家的论文中应该会看到的完全一样。

丘吉尔把布莱切利公园称为“一只会下金蛋的鹅”。确实如此。终有一天，“创新中心”这样的机构也会成长为会下金蛋的鹅，它们下的金蛋，可能需要成千上万的卡车来运！我们当然可以这样畅想未来。但是，必须记住，尽管大脑的可塑性极强，可这毕竟首先是每个人自己的大脑。在群体的层面上，大脑的能力是没有止境的，但只能是当它们拥有不同的构造时才会如此。一只灯泡，即使放到爱迪生的头顶上，也不可能像一串五彩的灯泡那么光彩夺目、引人入胜。苹果公司的广告词已经提出了合理的建议：一定要做到“非同凡想”！是的，让我们于差异处听惊雷吧！