来源：《美国国家科学院院刊》
宾夕法尼亚大学的研究团队通过数学模型发现，在复杂预测任务中，奖励个人精准性（即“专家”）会导致群体意见趋同、多样性丧失，反而损害集体决策。相比之下，奖励“改革者”——即那些能推动群体预测更接近真相的个体，即使其个人判断并不完全准确——更能维持观点多样性，并提升集体准确度。该研究为设计更优的激励制度（如科学合作、市场预测）提供了新思路，表明促进集体智慧的关键在于奖励对整体进步的贡献，而非个人正确性。
来源：《美国国家科学院院刊》
宾夕法尼亚大学的研究团队通过数学模型发现，在复杂预测任务中，奖励个人精准性（即“专家”）会导致群体意见趋同、多样性丧失，反而损害集体决策。相比之下，奖励“改革者”——即那些能推动群体预测更接近真相的个体，即使其个人判断并不完全准确——更能维持观点多样性，并提升集体准确度。该研究为设计更优的激励制度（如科学合作、市场预测）提供了新思路，表明促进集体智慧的关键在于奖励对整体进步的贡献，而非个人正确性。