Should you trust unanimous decisions? - Derek Abbott

Translator: Rawee Ma Reviewer: Sakunphat Jirawuthitanant

Imagine a police lineup where ten witnesses

ลองนึกถึงการชี้ตัวผู้ต้องหาโดยพยาน 10 คน

are asked to identify a bank robber they glimpsed fleeing the crime scene.

มาชี้ตัวโจรปล้นธนาคารที่พวกเขาได้เห็น ระหว่างการหลบหนีออกจากที่เกิดเหตุ

If six of them pick out the same person,

หากพยานมากกว่า 6 คนชี้ตัวคนร้ายคนเดียวกัน

there's a good chance that's the real culprit,

นั่นมีความเป็นไปได้มากกว่า คนนั้นคือผู้ต้องหา

and if all ten make the same choice,

แต่หากพยานทั้ง 10 คนชี้ไปที่คนเดียวกัน

you might think the case is rock solid,

คุณอาจจะคิดว่าคดีนี้ยิ่งหนักแน่นทีเดียว

but you'd be wrong.

แต่คุณอาจจะคิดผิด

For most of us, this sounds pretty strange.

สำหรับพวกเราส่วนใหญ่สิ่งนี้อาจฟังดูแปลก

After all, much of our society relies on majority vote and consensus,

แต่ไหนแต่ไรมา สังคมของเราให้ความสำคัญ กับการลงคะแนนเสียงกับเสียงส่วนใหญ่

whether it's politics,

ไม่ว่าจะเป็นการเมือง

business,

ธุรกิจ

or entertainment.

หรือวงการบันเทิง

So it's natural to think that more consensus is a good thing.

ดังนั้นเป็นเรื่องปกติที่จะคิดว่า ยิ่งเสียงส่วนมากคือยิ่งดี

And up until a certain point, it usually is.

จนถึงบัดนี้ก็ยังคงเป็นแบบนั้น

But sometimes, the closer you start to get to total agreement,

แต่ในบางครั้ง ยิ่งคุณเข้าใกล้ความเป็น เอกฉันท์มากเท่าไหร่

the less reliable the result becomes.

ผลที่ได้จะมีความน่าเชื่อถือน้อยลง

This is called the paradox of unanimity.

สิ่งนี้เรียกว่าความย้อนแย้ง ของความเป็นเอกฉันท์

The key to understanding this apparent paradox

ปัจจัยสำคัญในการทำความเข้าใจ ความย้อนแย้งนี้

is in considering the overall level of uncertainty

คือในการพิจารณาองค์รวมของ ความไม่แน่นอน

involved in the type of situation you're dealing with.

เกี่ยวกับประเภทของเหตุการณ์ ที่คุณเผชิญอยู่

If we asked witnesses to identify the apple in this lineup, for example,

ยกตัวอย่างเช่น หากเราให้พยานจำแนก แอปเปิ้ลออกมา

we shouldn't be surprised by a unanimous verdict.

ผลที่ได้ก็จะเป็นเอกฉันท์อย่างแน่นอน

But in cases where we have reason to expect some natural variance,

แต่ในกรณีที่เราจำเป็นจะต้องคำนึงถึง ความแตกต่างทางธรรมชาติบางอย่าง

we should also expect varied distribution.

เราต้องคำนึงถึงการกระจายที่ต่างออกไปด้วย

If you toss a coin one hundred times,

ถ้าเราลองโยนเหรียญ 100 ครั้ง

you would expect to get heads somewhere around 50% of the time.

เราคงคาดหวังว่าจะได้เห็นด้านหัวประมาณ 50% ของจำนวนครั้งทั้งหมด

But if your results started to approach 100% heads,

ถ้าหากผลลัพธ์ออกมาว่าเหรียญออกหัวทั้งหมด

you'd suspect that something was wrong,

คุณจะตั้งสมมติฐานว่าน่าจะมีบางสิ่งผิดปกติ

not with your individual flips,

ซึ่งไม่ได้มาจากการโยนของเรา

but with the coin itself.

แต่ผิดปกติที่ตัวเหรียญเอง

Of course, suspect identifications aren't as random as coin tosses,

แน่นอนว่า การชี้ตัวผู้ต้องหาไม่ได้ เป็นการสุ่มเหมือนการโยนเหรียญ

but they're not as clear cut as telling apples from bananas, either.

แต่มันก็ไม่ได้ชัดเจนเหมือนกันแยกแอปเปิ้ล ออกจากกล้วยเช่นกัน

In fact, a 1994 study found that up to 48% of witnesses

อันที่จริงแล้ว การศึกษาในปี ค.ศ. 1944 พบว่า 48% ของพยาน

tend to pick the wrong person out of a lineup,

มีแนวโน้มที่จะชี้ตัวผู้ต้องหาผิดคน

even when many are confident in their choice.

แม้ว่าพวกเขาจะมั่นใจในการชี้ตัวของพวกเขา มากก็ตาม

Memory based on short glimpses can be unreliable,

ความทรงจำที่ตั้งอยู่บนพื้นฐานของการ เห็นเพียงแวบเดียวนั้นเชื่อได้ยาก

and we often overestimate our own accuracy.

และเรามักจะคาดคะเนเกินจากความแม่นยำของเรา

Knowing all this,

ด้วยปัจจัยเหล่านี้

a unanimous identification starts to seem less like certain guilt,

การบ่งชี้ที่เป็นเอกฉันท์เริ่มดูจะมี ความน่าเชื่อถือน้อยลง

and more like a systemic error,

และเป็นเหมือนความบกพร่องของระบบ

or bias in the lineup.

หรือความลำเอียงที่เกิดขึ้น

And systemic errors don't just appear in matters of human judgement.

ความบกพร่องของระบบไม่เพียงเกิดขึ้น ในกรณีของการตัดสินของมนุษย์เท่านั้น

From 1993-2008,

ในปี ค.ศ. 1993-2008

the same female DNA was found in multiple crime scenes around Europe,

มีการตรวจพบ DNA ของหญิงสาวในที่เกิดเหตุ อาชญากรรมหลายแห่งในยุโรป

incriminating an elusive killer dubbed the Phantom of Heilbronn.

ซึ่งเรียกว่าเป็นฆาตกรที่หาตัวจับยาก ชื่อว่า Phantom of Heilbronn

But the DNA evidence was so consistent precisely because it was wrong.

แต่หลักฐานเกี่ยวกับ DNA นี้มีความสอดคล้อง กับที่เกิดเหตุเพราะเกิดความผิดพลาดขึ้นมา

It turned out that the cotton swabs used to collect the DNA samples

ปรากฎว่าสำลีที่ใช้ตรวจหาตัวอย่าง DNA

had all been accidentally contaminated by a woman working in the swab factory.

เกิดอุบัติเหตุถูกปนเปื้อนโดยผู้หญิงคนหนึ่ง ที่ทำงานในโรงงานผลิต

In other cases, systematic errors arise through deliberate fraud,

ในบางกรณีระบบที่ผิดพลาดเกิดจาก การเจตนาทุจริต

like the presidential referendum held by Saddam Hussein in 2002,

เหมือนประชามติที่จัดทำขึ้นโดยซัดดัม ฮุสเซน ในปี ค.ศ.2002

which claimed a turnout of 100% of voters with all 100% supposedly voting in favor

ที่ระบุว่ามีผู้ลงคะแนนเสียงถึง 100% พร้อมกับนิยมชมชอบถึง 100% เช่นกัน

of another seven-year term.

กับการเป็นประธานาธิบดีอีกเจ็ดปี

When you look at it this way,

เมื่อคุณมองเห็นเรื่องแบบนี้

the paradox of unanimity isn't actually all that paradoxical.

ความย้อนแย้งในความเป็นเอกฉันท์ อาจจะไม่ใช่ความย้อนแย้งทั้งหมด

Unanimous agreement is still theoretically ideal,

ความเห็นพ้องตรงกันอย่างเป็นเอกฉันท์ ยังเป็นแค่ความคิดเชิงทฤษฏี

especially in cases when you'd expect very low odds of variability and uncertainty,

โดยเฉพาะกรณีที่มีคาดหวังต่ำมาก ในตัวแปรและความไม่แน่นอน

but in practice,

แต่ในทางปฏิบัติแล้ว

achieving it in situations where perfect agreement is highly unlikely

การได้เสียงเอกฉันท์ในสภาวะ ที่ความเป็นเอกฉันท์ไม่น่าเกิดขึ้นได้

should tell us that there's probably some hidden factor affecting the system.

บอกเราว่าน่าจะมีปัจจัยซ่อนเร้นบางประการ ที่กำลังส่งผลอยู่ในระบบ

Although we may strive for harmony and consensus,

บางทีเราอาจจะต่อสู้เพื่อความสมานฉันท์ และฉันทามติ

in many situations, error and disagreement should be naturally expected.

ในหลายสถานการณ์ ความผิดพลาดและความเห็นต่าง ยังเป็นสิ่งที่คาดหวังได้ตามธรรมชาติ

And if a perfect result seems too good to be true,

และถ้าผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบนั้น ดูดีเกินกว่าจะเป็นจริงได้

it probably is.

มันก็อาจจะเกินจริงไปจริง ๆ