我们正在阅读和聆听的关于集体智慧的内容 #3
Posted: Wed Feb 19, 2025 3:28 pm
本月的更新是一场感官盛宴，除了常规的论文和更新外，还有一个关于播客的特别部分。与往常一样，如果您发现任何书籍、研究论文、文章或其他资源，您认为我们应该在此博客中介绍，请在下面的评论中告诉我们。
二月播客特辑……空中（波浪）传来一些特别的东西
本月，Nesta 推出了新播客Future Curious，首期内容是关于集体智慧。该播客由公民科学平台Zooniverse的 Chris Lintott、旨在重塑农业生态系统的新计划Regen Network的首席执行官 Gregory Landau和PatientsLikeMe倡导者 Christine Von Raesfeld 共同撰写，介绍了人类和机器共同解决社会问题时最让我们兴奋的一些想法。
最近似乎有什么新鲜事！我们注意到其他播客也在谈论集体智慧，从涵盖分布式治理和集体意识等当前思想流派的理论性讨论，到专注于通过研究蚁群我们可以了解哪些新兴集体行为的讨论。我们还欣赏了Scott Page 最近关于他的新书《Model Matters》的采访，其中提到了关于多样性和集体智慧的研究。Sage 和 RSA 最近推出的节目进一步助 富人数据 长了集体播客热潮。他们分别与 Public Editor 的创始人 Nick Adams 一起研究志愿者群体为建立合法性和打击虚假新闻而进行的文本分析，以及与心理学家 Steven Johnson 一起研究我们如何制定长期社会思考和集体决策的策略。
本月，《本周机器学习》（TWiML）还发布了关于人工智能造福社会的特别系列，与我们之前概述的关于人工智能造福社会的潜力的想法不谋而合。TWiML 的主题音乐足以让您相信我们可以改变世界，但最近的这一系列剧集进一步让我们相信，我们将通过人类和机器智能的结合来实现这一目标。我们最喜欢的一些集体智慧例子来自贾斯汀·斯佩尔豪格，他谈到了人工智能用于人道主义行动，包括他们参与世界银行和工业界之间的多利益相关方伙伴关系，以更好地预测社区层面的饥荒，或一个新项目，该项目动员分布式志愿者网络的投入，结合机器视觉识别，以便在救灾期间进行更有效的评估和资源管理。
但俗话说，播客是终身的，而不仅仅是二月
我们推荐一些老歌：
2017 年对麻省理工学院 Cesar Hidalgo 的采访重点是如何在团体中积累知识。用他自己的话说：“任何值得做的事情都不是个人能做到的，而必须由团队来完成”。
2018 年初，杰夫·穆尔根 (Geoff Mulgan) 与 RSA 的马修·泰勒 (Matthew Taylor) 对话，谈论集体智慧如何改变世界以及他的最新著作《大脑》 (Big Mind) 中提出的其他观点。
我们还期待在哈佛大学伯克曼克莱因中心举办的“足够智能的城市”活动的播客。我们认为，城市为混合集体智能系统提供了一个完美的试验台，该系统既建立在基于社区的知识上，也建立在智能技术上。如果您还没有看过，请查看我们对“城市大脑”的 2019 年预测，以及我们在“开放就业”概念中提出的重新思考劳动力市场的案例。
我们正在阅读的一些精彩内容
JCOMM 的一期特刊探讨了使用数字技术的公民科学项目的用户设计原则和社会技术系统，这引起了我们的兴趣。从网络漫画和在线游戏到技术设计如何转化为随后的现实世界行动，我们建议探索本期中许多值得一看的文章。
这项引人入胜的研究分析了过去 50 年来科学技术团队的活动模式。他们表明，小型团队在旧理念的基础上发挥着颠覆性作用，而大型团队则推动了近期和流行研究的发展。该研究使用了一些有趣的指标，包括新颖的颠覆量化和睡美人指数 (!) 来衡量影响。最终结论是什么？科学技术需要一个多元化的生态系统来容纳不同规模的团队。
作为世界上最著名的公民科学计划之一，您可能会认为 Zooniverse 团队会满足于仅仅停留在他们成功的模式上。幸运的是，他们的好奇心正在推动他们探索优化流程的新方法，并利用人机协作提供的可能性。我们喜欢这篇论文，因为它认识到设计挑战可能会改变偶然发现和志愿者动机的性质。
集体智慧学术界是团队多样性证据基础的早期贡献者。卡内基梅隆大学Anita Woolley团队的最新研究更进一步表明，认知风格多样性与长期群体学习的改善相关……但有一个限度。当个人的认知风格差异太大时，团队学习就会受到影响。卡内基梅隆大学将于6 月主办今年的 ACM CI 年度会议，我们希望届时能够更多地了解这项研究的下一步进展。
你听说过火箭工程师与折纸专家合作，研究如何将大型太阳能电池阵列折叠成一枚狭窄的火箭吗？人类的创造力往往建立在跨学科思想转移的基础上……最近一篇研究类比对创新重要性的论文就是如此认为的。作者概述了阻碍我们从问题中抽象出来的能力的常见缺陷，如固着、可扩展性和复杂性，并提出了众包驱动或基于人工智能的方法如何帮助我们克服它们。
我们一直在做什么
我们知道您来这里主要是因为我们每月更新的精彩内容，但我们偶尔也会写其他博客。本月的亮点是一份工作论文，探讨围绕数据的合作伙伴关系的未来模式、如何融合线上和线下流程以实现更具集体智慧的民主，以及我们对将数据与其他形式的知识相结合以改善癌症诊断和生存的想法。
群体预测挑战：今年年初，我们与 BBC Future 合作，为您带来英国脱欧及其他群体预测挑战。请就两个新问题发表您的意见，这些问题涉及 CRISPR 技术的使用和 2019 年商业太空飞行的可能性。如果您在接下来的几周内注册，您可以选择加入预测团队，并有机会获得官方预测培训，以帮助提高您的技能。
二月播客特辑……空中（波浪）传来一些特别的东西
本月，Nesta 推出了新播客Future Curious，首期内容是关于集体智慧。该播客由公民科学平台Zooniverse的 Chris Lintott、旨在重塑农业生态系统的新计划Regen Network的首席执行官 Gregory Landau和PatientsLikeMe倡导者 Christine Von Raesfeld 共同撰写，介绍了人类和机器共同解决社会问题时最让我们兴奋的一些想法。
最近似乎有什么新鲜事！我们注意到其他播客也在谈论集体智慧，从涵盖分布式治理和集体意识等当前思想流派的理论性讨论，到专注于通过研究蚁群我们可以了解哪些新兴集体行为的讨论。我们还欣赏了Scott Page 最近关于他的新书《Model Matters》的采访，其中提到了关于多样性和集体智慧的研究。Sage 和 RSA 最近推出的节目进一步助 富人数据 长了集体播客热潮。他们分别与 Public Editor 的创始人 Nick Adams 一起研究志愿者群体为建立合法性和打击虚假新闻而进行的文本分析，以及与心理学家 Steven Johnson 一起研究我们如何制定长期社会思考和集体决策的策略。
本月，《本周机器学习》（TWiML）还发布了关于人工智能造福社会的特别系列，与我们之前概述的关于人工智能造福社会的潜力的想法不谋而合。TWiML 的主题音乐足以让您相信我们可以改变世界，但最近的这一系列剧集进一步让我们相信，我们将通过人类和机器智能的结合来实现这一目标。我们最喜欢的一些集体智慧例子来自贾斯汀·斯佩尔豪格，他谈到了人工智能用于人道主义行动，包括他们参与世界银行和工业界之间的多利益相关方伙伴关系，以更好地预测社区层面的饥荒，或一个新项目，该项目动员分布式志愿者网络的投入，结合机器视觉识别，以便在救灾期间进行更有效的评估和资源管理。
但俗话说，播客是终身的，而不仅仅是二月
我们推荐一些老歌：
2017 年对麻省理工学院 Cesar Hidalgo 的采访重点是如何在团体中积累知识。用他自己的话说：“任何值得做的事情都不是个人能做到的，而必须由团队来完成”。
2018 年初，杰夫·穆尔根 (Geoff Mulgan) 与 RSA 的马修·泰勒 (Matthew Taylor) 对话，谈论集体智慧如何改变世界以及他的最新著作《大脑》 (Big Mind) 中提出的其他观点。
我们还期待在哈佛大学伯克曼克莱因中心举办的“足够智能的城市”活动的播客。我们认为，城市为混合集体智能系统提供了一个完美的试验台，该系统既建立在基于社区的知识上，也建立在智能技术上。如果您还没有看过，请查看我们对“城市大脑”的 2019 年预测，以及我们在“开放就业”概念中提出的重新思考劳动力市场的案例。
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这项引人入胜的研究分析了过去 50 年来科学技术团队的活动模式。他们表明，小型团队在旧理念的基础上发挥着颠覆性作用，而大型团队则推动了近期和流行研究的发展。该研究使用了一些有趣的指标，包括新颖的颠覆量化和睡美人指数 (!) 来衡量影响。最终结论是什么？科学技术需要一个多元化的生态系统来容纳不同规模的团队。
作为世界上最著名的公民科学计划之一，您可能会认为 Zooniverse 团队会满足于仅仅停留在他们成功的模式上。幸运的是，他们的好奇心正在推动他们探索优化流程的新方法，并利用人机协作提供的可能性。我们喜欢这篇论文，因为它认识到设计挑战可能会改变偶然发现和志愿者动机的性质。
集体智慧学术界是团队多样性证据基础的早期贡献者。卡内基梅隆大学Anita Woolley团队的最新研究更进一步表明，认知风格多样性与长期群体学习的改善相关……但有一个限度。当个人的认知风格差异太大时，团队学习就会受到影响。卡内基梅隆大学将于6 月主办今年的 ACM CI 年度会议，我们希望届时能够更多地了解这项研究的下一步进展。
你听说过火箭工程师与折纸专家合作，研究如何将大型太阳能电池阵列折叠成一枚狭窄的火箭吗？人类的创造力往往建立在跨学科思想转移的基础上……最近一篇研究类比对创新重要性的论文就是如此认为的。作者概述了阻碍我们从问题中抽象出来的能力的常见缺陷，如固着、可扩展性和复杂性，并提出了众包驱动或基于人工智能的方法如何帮助我们克服它们。
我们一直在做什么
我们知道您来这里主要是因为我们每月更新的精彩内容，但我们偶尔也会写其他博客。本月的亮点是一份工作论文，探讨围绕数据的合作伙伴关系的未来模式、如何融合线上和线下流程以实现更具集体智慧的民主，以及我们对将数据与其他形式的知识相结合以改善癌症诊断和生存的想法。
群体预测挑战：今年年初，我们与 BBC Future 合作，为您带来英国脱欧及其他群体预测挑战。请就两个新问题发表您的意见，这些问题涉及 CRISPR 技术的使用和 2019 年商业太空飞行的可能性。如果您在接下来的几周内注册，您可以选择加入预测团队，并有机会获得官方预测培训，以帮助提高您的技能。