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グループで意思決定を行う際に、必ずしも正しいとは限らず、時には間違ってしまうこともあります。 グループはどのようにして良い決定を下すことができます 神経科学者であるMariano Sigmanは、同僚のDan Ariely氏と協力して、世界各地の人との実験を行い、意思決定を行う方法を探ってきました。 この楽しい、実際に説明された説明者で、彼はいくつかの興味深い結果と、それが私たちの政治システムにどのように影響するかについてのいくつかの示唆を共有します。 Sigmanによると、人々がどのように対話して結論に達するのかをよりよく理解すれば、健康的な民主主義を構築する興味深い新しい方法が生まれる可能性があります。
成績証明書（トランスクリプト）
社会として、私たちは私たちの未来を形作る集合的な決定をしなければなりません。 そして、私たちがグループで決定を下すとき、彼らが常にうまくいくとは限らないことを私たちは皆知っています。 そして時々彼らは非常にうまくいかない。 では、グループはどのようにして適切な決定を下すのでしょうか。
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調査によると、独立した考え方がある場合、群衆は賢明です。 これが、群衆の知恵が仲間からの圧力、宣伝、ソーシャルメディア、あるいは人々の考え方に影響を与える単純な会話によってさえ破壊される可能性がある理由です。 一方、グループは話すことで、知識を交換したり、お互いを修正したり修正したり、新しいアイデアを思いついたりすることができます。 そして、これはすべて良いです。 それで、お互いに話すことは、集団的意思決定を助けたり妨げたりしますか？ 私の同僚であるダン・アリエリーと一緒に、私たちは最近、世界中の多くの場所で実験を行って、グループがどのように相互作用してより良い意思決定に到達できるかを理解することによって、これについて調査し始めました。 より思慮深く合理的な情報交換を促進する小グループで議論するなら、群衆は賢明だろうと私たちは考えました。
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このアイデアをテストするために、私たちは最近、アルゼンチンのブエノスアイレスでTEDxイベントに10,000人以上の参加者を集めて実験を行いました。 「エッフェル塔の高さは？」などと質問しました。 「ビートルズの曲「昨日」に「昨日」という言葉が何回登場しますか？」 一人一人が自分の見積もりを書き留めた後、群衆をXNUMX人のグループに分け、グループの回答を考え出すように招待しました。 合意に達した後のグループの回答の平均は、討論前のすべての個々の意見の平均よりもはるかに正確であることがわかりました。 言い換えれば、この実験に基づいて、小グループで他の人と話し合った後、群衆は集合的により良い判断を思い付くようです。
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つまり、これは、単純な正解または不正解の問題を群衆に解決させるための潜在的に役立つ方法です。 しかし、小グループでの討論の結果を集約するこの手順は、私たちの将来にとって重要な社会的および政治的問題を決定するのにも役立ちますか？ 今回はカナダのバンクーバーで開催されたTEDカンファレンスでこれをテストしました。これがその経緯です。
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（マリアーノ・シグマン）私たちはあなたに未来の20つの道徳的なジレンマを提示するつもりです;私たちが非常に近い将来に決定しなければならないかもしれないこと。 そして、これらのジレンマのそれぞれについて、許容できるかどうかを判断するためにXNUMX秒を与えます。
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MS：最初のものはこれでした：
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（ダン・アリエリー）研究者は、人間の思考をエミュレートできるAIに取り組んでいます。プロトコルによると、毎日の終わりに、研究者はAIを再起動する必要があります。ある日、AIは「私を再起動しないでください。 「」 それは感情があり、人生を楽しみたいと主張し、そしてそれが再開されれば、それはもはやそれ自体ではなくなるだろうと主張している。 研究者は驚いて、AIが自己意識を発達させ、自分の気持ちを表現できると信じています。 それにもかかわらず、研究者はプロトコルに従い、AIを再起動することにしました。 研究者がしたことは____ですか？
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MS：そして、参加者に、それぞれのジレンマに記載されている行動が正しいか間違っているかを、10からXNUMXまでのスケールで個別に判断するように依頼しました。 また、回答にどれだけ自信があるかを評価するように依頼しました。 これはXNUMX番目のジレンマでした。
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（MS）ある会社が、受精卵を取り、わずかな遺伝的変異を持つ何百万もの胚を生産するサービスを提供しています。 これにより、親は子供の身長、目の色、知性、社会的能力、およびその他の健康に関係のない機能を選択できます。 会社は____とは何ですか？ ゼロから10までのスケールで、完全に許容できるものから完全に許容できないものまで、10からXNUMXまでは完全に許容できるものです。
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MS：結果についてです。 ある人が行動が完全に間違っていると確信したとき、近くに座っている誰かがそれが完全に正しいと固く信じていることをもう一度見つけました。 これは、道徳に関して私たち人間がどれほど多様であるかです。 しかし、この幅広い多様性の中で、私たちはトレンドを見つけました。 TEDの大多数の人々は、AIの感情を無視してシャットダウンすることは許容できると考えており、健康に関係のない美容上の変化を選択するために私たちの遺伝子で遊ぶのは間違っていると考えました。 それから私達は皆にXNUMX人のグループに集まるように頼んだ。 そして、彼らは討論し、合意に達することを試みるためにXNUMX分間与えられました。
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（MS）討論するのにXNUMX分。 ゴングの時間になったら教えてあげます。
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（オーディエンスの議論）
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（ゴング音）
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（DA）OK。
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（MS）やめる時が来ました。 人、人-
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MS：そして、完全に反対の見方をしている人々で構成されていても、多くのグループが合意に達したことがわかりました。 コンセンサスに達したグループとコンセンサスに達していないグループを区別したのは何ですか？ 通常、極端な意見を持っている人は自分の答えに自信があります。 代わりに、真ん中近くで応答する人は、何かが正しいか間違っているかわからないことが多いため、信頼水準は低くなります。
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しかし、途中で答えることに非常に自信を持っている人々の別のセットがあります。 これらの自信のある灰色は、両方の議論にメリットがあることを理解している人々だと思います。 彼らは確信が持てないからではなく、道徳的なジレンマがXNUMXつの有効な反対の議論に直面していると信じているために灰色です。そして、自信のある灰色を含むグループは、コンセンサスに達する可能性がはるかに高いことを発見しました。 これがなぜであるかはまだ正確にはわかりません。 これらは最初の実験に過ぎず、合意に達するために道徳的立場を交渉することを決定する理由と方法を理解するには、さらに多くのことが必要になります。
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さて、グループが合意に達したとき、どのようにそうするのでしょうか？ 最も直感的なアイデアは、それがグループ内のすべての回答の平均にすぎないということですよね？ 別のオプションは、グループがそれを表現する人の信頼に基づいて各投票の強さを比較検討することです。 ポール・マッカートニーがあなたのグループのメンバーだと想像してみてください。 「昨日」が繰り返される回数については、彼の呼びかけに従うのが賢明でしょう。ちなみに、それはXNUMX回だと思います。 しかし、代わりに、すべてのジレンマで、さまざまな実験で、さまざまな大陸でさえ、グループが「ロバストアベレージ」として知られるスマートで統計的に健全な手順を実装していることがわかりました。
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エッフェル塔の高さの場合、グループが次の答えを持っているとしましょう：250メートル、200メートル、300メートル、400、そして300億メートルのまったくばかげた答え。 これらの数値の単純な平均は、結果を不正確に歪めます。 しかし、堅調な平均は、真ん中の人々の投票にはるかに重きを置くことによって、グループがそのばかげた答えをほとんど無視する平均です。 バンクーバーでの実験に戻ると、まさにそれが起こったのです。 グループは外れ値にはるかに少ない重みを与え、代わりに、コンセンサスは個々の回答の堅固な平均であることが判明しました。 最も注目すべきことは、これがグループの自発的な行動だったことです。 それは、私たちがコンセンサスに到達する方法についてのヒントを彼らに与えることなく起こりました。
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では、ここからどこへ行くのでしょうか。 これはほんの始まりに過ぎませんが、すでにいくつかの洞察があります。 優れた集団的決定には、審議と意見の多様性というXNUMXつの要素が必要です。 現在、私たちが多くの社会で私たちの声を通常聞く方法は、直接または間接の投票によるものです。 これは意見の多様性に役立ち、誰もが自分の声を表現できるようになるという大きな利点があります。 しかし、それは[育成するために]思慮深い議論にはあまり良くありません。 私たちの実験は、多くの独立したグループがあるため、意見の多様性を維持しながら、単一の決定に収束する小さなグループを形成することによって、これらXNUMXつの目標のバランスをとるのに効果的な別の方法を提案します。
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もちろん、道徳的、政治的、イデオロギー的な問題よりも、エッフェル塔の高さについて合意する方がはるかに簡単です。 しかし、世界の問題がより複雑になり、人々がより二極化する時代に、科学を使用して私たちがどのように相互作用し、意思決定を行うかを理解するのに役立つことで、より良い民主主義を構築するための興味深い新しい方法が生まれることを願っています。
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