3.1　多样性红利

哥伦比亚商学院的凯瑟琳·菲利普斯（Katherine Phillips）教授开展过这样一项研究：安排多个小组去解开一系列谋杀案之谜，并且各小组都会收到大量复杂的材料，包括不在场证明、证人证词、嫌疑人名单等。

菲利普斯教授的这项研究主要考察团队构成对推断准确率的影响，因此她设计了三种团队构成方式。第一种方式是由个人单独调查。第二种方式是由几个背景相似、志趣相投的好朋友组成小组共同调查。第三种方式则是由几个朋友与陌生人组成小组来调查，并且陌生人和组中其他人所处的社会环境、背景都不同。

那么，哪种方式构成的团队更有成效呢？答案是第三种：几个朋友与陌生人组成的小组。这种团队在75%的案件中都找到了谜底。相比之下，由好朋友构成的团队的推断准确率只有54%，单独调查的个人的推断准确率只有44%。

多人构成的团队比单人的团队更有成效，这一点大家都能理解，因为人多可以想得更周全。这也是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”的原因。

但为什么有陌生人的团队，会比全由朋友组成的团队更好、更有成效呢？菲利普斯教授带领研究者仔细观察了两种团队执行任务的方式。全由朋友组成的团队在讨论问题时非常愉快，这些人的视角、观点很接近，因此大部分时间都在互相认同。但是，他们最后综合各方意见得出的很多结论是错误的。而加入了陌生人的团队则不同。陌生人和组中其他人所处的环境不同，有着不同的感知视角。因此小组的集体讨论中充满了争论和分歧。然而，这个团队最后对外公布的结论往往是正确的。

这就是多样性带来的红利。

多样性已经是一个公认的优势。比如医生在遇到一个棘手的医疗问题时，采用的方案往往是请多个有经验的医生参加会诊。这些医生来自不同科室，具有不同的背景、经验和视角，他们讨论出来的结果，往往最接近真相。

斯科特·佩奇（Scott Page）在其著作《多样性红利》中，就提到了很多这样的例子。例如，你要解决一个公共政策问题，而你的团队里已经有三位顶级的统计学家，那么你现在就不需要再增加一位统计学家，而是需要一位经济学家或社会学家。如果你是个网球运动员，那么与其请三位网球教练，就不如请一位网球教练、一位健身教练和一位营养师。

这样做是因为，任何人都可能会有认知盲点，而站在不同角度的人在一起讨论后达成的共识，往往最接近真相。

这就是所谓的多样性红利。

接下来，我们站在方程组的角度来思考多样性红利。要想从这个角度理解多样性红利，我们首先要理解方程组的本质。