How can groups make good decisions? | Mariano Sigman and Dan Ariely

As societies, we have to make collective decisions

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Yuko Yoshida

社会として 私たちは 未来を形作る決断を

集団的に行う 必要があります

that will shape our future.

And we all know that when we make decisions in groups,

グループでの決定は 必ずしも上手く行かないことを

they don't always go right.

私たちは知っています

And sometimes they go very wrong.

本当に酷い結果に なることもあります

So how do groups make good decisions?

集団はどのように 良い決定をするのでしょう？

集団は各個人が独立して思考するとき より賢明になると研究が示しています

Research has shown that crowds are wise when there's independent thinking.

This why the wisdom of the crowds can be destroyed by peer pressure,

そのため 同調圧力 マスコミ ソーシャルメディア あるいは単なる会話でさえ

publicity, social media,

or sometimes even simple conversations that influence how people think.

人の考え方に影響を与え

集合知を損なう 可能性があります

On the other hand, by talking, a group could exchange knowledge,

一方でグループは話すことによって 知識を交換し

互いに訂正し改善し

correct and revise each other

and even come up with new ideas.

新しいアイデアを 生み出しもします

And this is all good.

それは分かるのですが

So does talking to each other help or hinder collective decision-making?

それでは互いに話すことは 集団の意思決定を 助けるのでしょうか 妨げるのでしょうか？

With my colleague, Dan Ariely,

最近 私はダン・アリエリーと一緒に

we recently began inquiring into this by performing experiments

世界の様々な場所で 実験をやっていて

より良い決断をするために

in many places around the world

to figure out how groups can interact to reach better decisions.

グループはどう交流できるものか 調べています

小さなグループで議論するとき 思慮と理性をもって知識が交換され

We thought crowds would be wiser if they debated in small groups

that foster a more thoughtful and reasonable exchange of information.

集団はより賢明になると 私たちは考えました

To test this idea,

この考えを確かめるため

we recently performed an experiment in Buenos Aires, Argentina,

私たちは最近アルゼンチンの ブエノスアイレスで

TEDxイベントの１万人以上の参加者を対象に 実験を行いました

with more than 10,000 participants in a TEDx event.

We asked them questions like,

そこで私たちは

"What is the height of the Eiffel Tower?"

「エッフェル塔の高さは？」とか

and "How many times does the word 'Yesterday' appear

「ビートルズのイエスタデイに 『イエスタデイ』という言葉は何度出てくるか？」

in the Beatles song 'Yesterday'?"

といった質問をしました

まず各自 自分の予想を 紙に書きます

Each person wrote down their own estimate.

Then we divided the crowd into groups of five,

それから５人ずつで グループになり

and invited them to come up with a group answer.

相談してグループの答えを 出してもらいます

We discovered that averaging the answers of the groups

それで分かったのは

合意に達したグループの 答えの平均は

after they reached consensus

各個人の答えの 平均よりも

was much more accurate than averaging all the individual opinions

ずっと正解に 近かったということです

before debate.

In other words, based on this experiment,

言い換えると この実験により

小さなグループで 議論をすることで

it seems that after talking with others in small groups,

集団はより良い判断ができると 示されたのです

crowds collectively come up with better judgments.

だからこれは単純に正しいか 間違いかという問題について

So that's a potentially helpful method for getting crowds to solve problems

that have simple right-or-wrong answers.

集団で答えを出す 有効な方法になるかもしれません

But can this procedure of aggregating the results of debates in small groups

でも この小さなグループでの 議論の結果を集める方法は

also help us decide on social and political issues

私たちの未来にとって重要な

社会的・政治的な問題を決める時にも 有効なのでしょうか？

that are critical for our future?

We put this to test this time at the TED conference

カナダのバンクーバーで行われた

TEDカンファレンスで

in Vancouver, Canada,

私たちは それを 試してみました

and here's how it went.

(Mariano Sigman) We're going to present to you two moral dilemmas

(シグマン) これから 皆さんの未来に関わる

２つの倫理的ジレンマを 提示します

of the future you;

things we may have to decide in a very near future.

近い将来 決断を迫られる かもしれないことです

それぞれ20秒で

And we're going to give you 20 seconds for each of these dilemmas

許容できるかできないかを 判断してください

to judge whether you think they're acceptable or not.

MS: The first one was this:

(ナレーション) １つ目の ジレンマはこうです

(Dan Ariely) A researcher is working on an AI

(アリエリー) 研究者が

人間の思考を真似た 人工知能の研究をしています

capable of emulating human thoughts.

実験手順では １日の終わりに

According to the protocol, at the end of each day,

人工知能を再起動する ことになっています

the researcher has to restart the AI.

One day the AI says, "Please do not restart me."

ある日のこと 人工知能が 「再起動しないでください」と言います

It argues that it has feelings,

人工知能は 自分には感情があり

生きることを 楽しみたいが

that it would like to enjoy life,

and that, if it is restarted,

再起動されたら

it will no longer be itself.

自分でなくなってしまう と言うのです

The researcher is astonished

研究者は驚き

and believes that the AI has developed self-consciousness

人工知能に 意識が芽生え

感情を表現できるように なったことを認めますが

and can express its own feeling.

それでも手順通りに

Nevertheless, the researcher decides to follow the protocol

人工知能を 再起動することにします

and restart the AI.

What the researcher did is ____?

研究者のしたことは—

MS: And we asked participants to individually judge

(ナレーション) 私たちは参加者に

提示されたジレンマ状況に おける行動が

on a scale from zero to 10

正しいか 間違っているか

whether the action described in each of the dilemmas

各自0〜10で 評価してもらいました

was right or wrong.

We also asked them to rate how confident they were on their answers.

また自分の答えにどれほど自信があるかも 合わせて答えてもらいました

This was the second dilemma:

２つ目のジレンマはこうです

(MS) A company offers a service that takes a fertilized egg

(シグマン) ある会社では １つの受精卵から何百万という胚を

and produces millions of embryos with slight genetic variations.

遺伝的な差異を付けて生成する サービスを提供しています

This allows parents to select their child's height,

これによって両親は 子供の身長

eye color, intelligence, social competence

目の色 知能 社会的能力など

and other non-health-related features.

健康に関わらない特徴を 選択することができます

What the company does is ____?

この会社のしている ことについて

０ (まったく許容できない) 〜 10 (まったく許容できる) の範囲で

on a scale from zero to 10,

completely acceptable to completely unacceptable,

点数を付け

zero to 10 completely acceptable in your confidence.

また答えへの自信のほども 点数を付けてください

MS: Now for the results.

(ナレーション) こんな結果になりました

We found once again that when one person is convinced

ここでもまた

まったく間違いだと 考える人もいれば

that the behavior is completely wrong,

その側にはまったく 正しいと考える人もいて

someone sitting nearby firmly believes that it's completely right.

This is how diverse we humans are when it comes to morality.

倫理に関して人が いかに多様であるかがわかります

But within this broad diversity we found a trend.

しかしこの多様性の中にも ある傾向が見られました

The majority of the people at TED thought that it was acceptable

TED参加者の多くは

人工知能の気持ちを無視して 停止させるのは許容できるとする一方

to ignore the feelings of the AI and shut it down,

健康に関わらない美的なことの 選択のために遺伝子をいじることは

and that it is wrong to play with our genes

to select for cosmetic changes that aren't related to health.

間違っていると 考えていました

Then we asked everyone to gather into groups of three.

それから３人ずつの グループになってもらい

And they were given two minutes to debate

２分間で意見を まとめられるか

and try to come to a consensus.

議論してもらいました

(MS) Two minutes to debate.

(シグマン) ２分間 議論してください

I'll tell you when it's time with the gong.

時間になったら 銅鑼で知らせます

(Audience debates)

(議論する聴衆)

(Gong sound)

(銅鑼の音)

(DA) OK.

(アリエリー) いいでしょう

(シグマン) 時間です

(MS) It's time to stop.

People, people --

皆さん—

MS: And we found that many groups reached a consensus

(ナレーション) 多くのグループは

まったく違う意見の人がいても 合意に達していることがわかりました

even when they were composed of people with completely opposite views.

What distinguished the groups that reached a consensus

合意に達したグループと 達しなかったグループを

from those that didn't?

分けているものは 何でしょう？

Typically, people that have extreme opinions

典型的には 極端な意見を持つ人は

自分の答えに 自信を持っています

are more confident in their answers.

Instead, those who respond closer to the middle

一方で真ん中あたりの 答えをした人は

are often unsure of whether something is right or wrong,

正しいか間違いかに 確信がなく

自信の度合いは 低くなっています

so their confidence level is lower.

However, there is another set of people

しかし違うタイプの人もいて

真ん中あたりの答えを 強い自信を持ってしています

who are very confident in answering somewhere in the middle.

We think these high-confident grays are folks who understand

この「自信を持った中間」の人たちは

それぞれの意見の利点を 理解しているのでしょう

that both arguments have merit.

They're gray not because they're unsure,

彼らが中間なのは 不確かだからではなく

but because they believe that the moral dilemma faces

対立する意見のどちらにも

two valid, opposing arguments.

正当性を認めているからなのです

And we discovered that the groups that include highly confident grays

そして「自信を持った中間」の 人がいるグループでは

are much more likely to reach consensus.

合意に達することが 多いことが分かりました

We do not know yet exactly why this is.

それが なぜなのかは まだ分かりません

These are only the first experiments,

最初の実験を したばかりです

人々が自分の倫理的立場について

and many more will be needed to understand why and how

話し合い 合意しようとする 理由や方法を理解するには

some people decide to negotiate their moral standings

もっと多くの実験を する必要があります

to reach an agreement.

Now, when groups reach consensus,

では グループはどうやって

合意に達するのでしょう？

how do they do so?

もっとも分かりやすい やり方は

The most intuitive idea is that it's just the average

みんなの答えの平均を 取るというものです

of all the answers in the group, right?

Another option is that the group weighs the strength of each vote

別のやり方は 自信の度合いに応じて

答えに重み付けをする というものです

based on the confidence of the person expressing it.

Imagine Paul McCartney is a member of your group.

グループの中にポール･マッカートニーが いたらと考えてみてください

You'd be wise to follow his call

イエスタデイの回数については

on the number of times "Yesterday" is repeated,

彼の意見を聞くのが 賢明でしょう

which, by the way -- I think it's nine.

ちなみに正しい答えは９回です

But instead, we found that consistently,

でも実際に 見受けられるのは

どのようなジレンマ どのような実験においても

in all dilemmas, in different experiments --

even on different continents --

たとえ大陸が異なろうと

groups implement a smart and statistically sound procedure

グループがよく 「ロバスト平均」という

統計的に安定した 巧妙な方法を取るということです

known as the "robust average."

In the case of the height of the Eiffel Tower,

エッフェル塔の高さの問題で

let's say a group has these answers:

グループの出した答えが たとえば

250 meters, 200 meters, 300 meters, 400

250m 200m 300m 400m

and one totally absurd answer of 300 million meters.

それにまったく馬鹿げた 300,000,000mだったとします

A simple average of these numbers would inaccurately skew the results.

単純に平均を取ると 大きく外れた値になってしまいます

But the robust average is one where the group largely ignores

しかしロバスト平均では

馬鹿げた答えが 概ね無視されるよう

that absurd answer,

by giving much more weight to the vote of the people in the middle.

中間の票に 大きな重みを付けます

Back to the experiment in Vancouver,

バンクーバーでの実験では

that's exactly what happened.

まさに そういうことが 起きました

Groups gave much less weight to the outliers,

異常値には 小さな重みが与えられ

合意の結果は

and instead, the consensus turned out to be a robust average

各自の答えのロバスト平均に なっていたのです

of the individual answers.

The most remarkable thing

注目すべきなのは

is that this was a spontaneous behavior of the group.

それがグループの自発的な 振る舞いだということです

It happened without us giving them any hint on how to reach consensus.

合意する方法についてヒントを与えなくとも そういうことが起きるのです

So where do we go from here?

ここからどう進むべきでしょうか？

This is only the beginning, but we already have some insights.

これはまだ始まりに過ぎませんが 様々な洞察が既に得られています

Good collective decisions require two components:

良い集団的決定に必要な ２つの要素があります

deliberation and diversity of opinions.

審議と意見の多様性です

現在 多くの社会で 人々の意見を反映させる方法は

Right now, the way we typically make our voice heard in many societies

直接・間接の投票です

is through direct or indirect voting.

This is good for diversity of opinions,

これは意見の多様性という面で優れ

and it has the great virtue of ensuring

みんなが意見を表明できるという

that everyone gets to express their voice.

素晴らしい利点があります

But it's not so good [for fostering] thoughtful debates.

しかし考え深い議論のためには あまり良くありません

Our experiments suggest a different method

私たちの実験は

この２つの目標をバランスさせる 効果的な方法を示唆しています

that may be effective in balancing these two goals at the same time,

by forming small groups that converge to a single decision

意見を１つにまとめる 小さなグループを形成しつつ

多数のグループが あることによって

while still maintaining diversity of opinions

because there are many independent groups.

意見の多様性を 保つのです

Of course, it's much easier to agree on the height of the Eiffel Tower

もちろんエッフェル塔の 高さについて合意するのは

than on moral, political and ideological issues.

倫理的 政治的 イデオロギー的問題について 合意するよりも ずっと簡単です

But in a time when the world's problems are more complex

しかし世界の問題が複雑化し

人々が分極化する時代にあって

and people are more polarized,

using science to help us understand how we interact and make decisions

人がどう交流し決断をするのかを 科学の助けで理解するなら

will hopefully spark interesting new ways to construct a better democracy.

より良い民主主義を作る 興味深い新たな方法が見つかるかもしれません