集體智慧
——智能化社會(huì)條件下人類合作和共享智能的基本形態(tài)

張 怡

智能化社會(huì)究竟對(duì)人類的智能發(fā)展帶來(lái)怎樣的影響，也許這是一個(gè)仁者見仁、智者見智的問題。美國(guó)著名的發(fā)明家、未來(lái)學(xué)家?guī)炱濏f爾（Ray Kurzweil）認(rèn)為，隨著人類對(duì)人工智能的開發(fā)，并且開發(fā)的速度又呈指數(shù)式的增長(zhǎng)，未來(lái)人類與機(jī)器、現(xiàn)實(shí)與虛擬的界線會(huì)變得模糊，生物性的智能與非生物性的智能的合二為一可能成為不可改變的趨勢(shì)。在時(shí)間序列上，2010年超級(jí)計(jì)算機(jī)模擬人類智能；2020年個(gè)人電腦模擬人類智能，21世紀(jì)20年代中期軟件模擬人類智慧并有效建模。2030年左右，圖靈測(cè)試最終通過，機(jī)器智能與生物智能沒有區(qū)別。技術(shù)發(fā)展到這個(gè)程度，計(jì)算機(jī)能夠融合生物智能和機(jī)器智能，從而納米機(jī)器人形成；2045年由于電腦計(jì)算能力巨增和其成本的驟減，電腦所創(chuàng)造的人工智能的數(shù)量將是當(dāng)今存在的所有人類智能數(shù)量的大約10億倍。那時(shí)，人類將會(huì)成功地逆向設(shè)計(jì)出人腦，技術(shù)出現(xiàn)了撕裂人類歷史結(jié)構(gòu)的能力，“奇點(diǎn)”時(shí)刻就會(huì)出現(xiàn)。奇點(diǎn)主義的理論基礎(chǔ)是加速回歸定律，經(jīng)驗(yàn)依據(jù)之一是摩爾的指數(shù)增長(zhǎng)規(guī)律以及泛摩爾定律導(dǎo)致的科技性價(jià)比的指數(shù)化。但是，2016年世界半導(dǎo)體工業(yè)協(xié)會(huì)宣布半導(dǎo)體工業(yè)的生產(chǎn)不再遵循摩爾定律的路線圖，這意味著摩爾定律從此將失效，人類社會(huì)進(jìn)入到一個(gè)后摩爾定律的時(shí)代，庫(kù)茲韋爾的觀點(diǎn)受到嚴(yán)厲的挑戰(zhàn)。盡管庫(kù)茲韋爾的奇點(diǎn)理論過于樂觀，但是他卻揭示了智能化社會(huì)條件下人類智能的進(jìn)化可能出現(xiàn)新的變化。

從現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展看，人類智能的發(fā)展在個(gè)體層面借助于芯片技術(shù)的進(jìn)展的確有可能在某個(gè)特定方面超越人類，但是從類的角度看人類大腦到目前為止仍然是一個(gè)謎。應(yīng)該講，人類智能的發(fā)展并不是簡(jiǎn)單地能夠從個(gè)體智能的發(fā)展中得到說明，而是應(yīng)該從類的智能發(fā)展水平上得到解釋。在智能化的社會(huì)條件下，當(dāng)社會(huì)的形態(tài)出現(xiàn)全面透徹的感知、寬帶泛在的互聯(lián)，那么一種基于以物聯(lián)網(wǎng)為載體的社會(huì)存在方式為人類智能的進(jìn)化打開了新的空間。個(gè)體智能受生物性的制約，其感知的閥域值總是有限的，其思維的單個(gè)功能總是難以與機(jī)器智能相比。但是，當(dāng)計(jì)算機(jī)呈現(xiàn)分布式的架構(gòu)，各種智能傳感器不斷代替人的感覺器官，各種形式的數(shù)據(jù)、文本、圖表、聲音、信息不斷地被轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式，并且能在賽博空間進(jìn)行存儲(chǔ)和傳播時(shí)，那么人類的個(gè)體智能就有可能虛擬地連接起來(lái)，從而突破個(gè)體智能的局限，形成超個(gè)體的智能行為，并具備更有社會(huì)屬性的類的智能，這就是集體智慧（Collective Intelligence）。

一、集體智慧的智力因子

自從互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生以來(lái)，集體智慧現(xiàn)象一直受到學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注。但是，初期學(xué)術(shù)界對(duì)集體智慧的研究主要是在定性的意義上加以直觀的認(rèn)定。但是，它是否真正具有人類意義上的智力行為，需要從定量的角度加以考量。我們知道個(gè)體的智力因素g不僅僅是心理學(xué)上測(cè)量智能行為的方法論產(chǎn)物，它也是個(gè)體智能進(jìn)化中客觀存在的生理因素，是人類進(jìn)化的產(chǎn)物。集體智慧要具有人類意義上的智能行為必須在行為方式上反映出與個(gè)體類同的智力行為。從直觀上講，當(dāng)社會(huì)基于互聯(lián)網(wǎng)并通過眾多傳感器形成一個(gè)龐大的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)時(shí)，不同的個(gè)體是可以圍繞著同一個(gè)解題目標(biāo)發(fā)揮它們各自的作用的，眾多個(gè)體行為的宏觀反映應(yīng)該產(chǎn)生了類似于個(gè)體的智力行為。

波蘭學(xué)者舒巴（Tadeusz Szuba）2001年發(fā)表了《集體智慧和智商測(cè)量的形式化定義》一文，首先開始了對(duì)集體智慧的智力因子C進(jìn)行定量化的研究，并在2011年出版的《計(jì)算集體智慧》一書中，做了較為系統(tǒng)的總結(jié)。他認(rèn)為，集體智慧是賽博空間中團(tuán)體成員隨機(jī)智能行為的宏觀反映，因而可以借助抽象的混沌計(jì)算模型的形式化來(lái)加以評(píng)價(jià)，并且可以對(duì)結(jié)構(gòu)化環(huán)境中人的智能行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，其中最重要的是概率地分析個(gè)體成員推理的智力行為。舒巴的這個(gè)想法應(yīng)該講還是有道理的，因?yàn)樵谫惒┛臻g中人和物都被解構(gòu)為信息，特別是在一個(gè)社會(huì)的合作結(jié)構(gòu)中人們是難以區(qū)分思維的和非思維的存在體的。所以，當(dāng)每一個(gè)個(gè)體成員，包括形形色色的智能代理，都在賽博空間中圍繞著特定的目標(biāo)進(jìn)行解問題時(shí)，他們推理的智力行為一定具有隨機(jī)性。如果說賽博空間中不同個(gè)體在解問題過程時(shí)進(jìn)行推理的現(xiàn)象是隨機(jī)地分布在時(shí)空條件下的，那么集體智慧現(xiàn)象就可以從那些貌似雜亂無(wú)章的個(gè)體的智力行為之中得到解釋。

從定量上考慮集體智慧，舒巴提出這樣一個(gè)解決策略：假設(shè)存在于環(huán)境E中已知個(gè)體S的集合為I（i） （i=1，……，n），環(huán)境E中個(gè)體集合S的集體智慧的測(cè)試周期為tstart– tend，那么在環(huán)境E中可能問題P（x）的域U是可以確定下來(lái)的。在這樣一個(gè)問題域U的定義下，當(dāng)不存在其他的相互作用時(shí)，個(gè)體集合S解問題的能力可以被理解為每一個(gè)個(gè)體成員解問題能力的求和。舒巴在2001年《集體智慧和智商測(cè)量的形式化定義》①T. Szuba， “A Formal Definition of the Phenomenon of Collective Intelligence and its IQ Measure”，F(xiàn)uture Generation Computer Systems， Vol.17， No.4， 2001，pp.489—500.和《集體智慧的普適形式模型和智商測(cè)量》②T.Szuba，“Universal Formal Model of Collective Intelligence and Its IQ Measure”， in From Theory to Practice in Multi-Agent Systems， edited by Barbara Dunin-Keplicz and Edward Nawarecki，Berlin：Springer-Verlag，2001，pp.303—312.兩篇文獻(xiàn)中給出了定量的表述。其實(shí)舒巴的定量處理說明，在一個(gè)團(tuán)體中只要個(gè)體對(duì)問題做出了解答就是對(duì)集體智慧做出了貢獻(xiàn)，只要這個(gè)團(tuán)體確實(shí)在解問題，甚至是解決了問題，應(yīng)該認(rèn)為這個(gè)群體具有個(gè)體一樣的智力。但是考慮到，每一個(gè)個(gè)體在同一時(shí)間內(nèi)以不同的推理法則進(jìn)行，因此這種推理總是平行的和隨機(jī)的。舒巴認(rèn)為只要滿足下列條件，集體智慧的智商就可以被認(rèn)為是存在的。第一個(gè)是“N個(gè)元素的推理允許被解釋為在社會(huì)結(jié)構(gòu)中或者在一個(gè)單一的存在體中的一個(gè)解問題過程，并且N個(gè)的推理必然得到一個(gè)結(jié)果；或者形成一個(gè)過程，其中N個(gè)技術(shù)/元素不得不被發(fā)現(xiàn)且統(tǒng)一成為一個(gè)最終的技術(shù)或者結(jié)果”。第二個(gè)是“模擬的N個(gè)元素的推理允許我們?cè)趥€(gè)體間、時(shí)空耗散或集體智慧的運(yùn)動(dòng)中對(duì)推理的分布進(jìn)行建?！薄５谌齻€(gè)是“在模擬的情況下，其中推理鏈的某些元素可以暫時(shí)無(wú)效，但是在某個(gè)時(shí)間t，在后臺(tái)或并行運(yùn)行的另一推理中就會(huì)導(dǎo)致丟失內(nèi)容的現(xiàn)象”。此外，模擬的推理要反映人類推理的各種方向。①T.Szubaet al.， “On Efficiency of Collective Intelligence Phenomena”， in Transactions on Computational Collective Intelligence III， edited by Ngoc Thanh Nguyen， Berlin：Springer-Verlag，2011， pp.61—62.所以，舒巴用符號(hào)IQS=P（t，N）來(lái)表示集體智慧的智商，把它看成是N個(gè)個(gè)體從推理出發(fā)狀態(tài)到達(dá)目標(biāo)狀態(tài)的概率。在具體的計(jì)算上舒巴認(rèn)為，在賽博空間中每一個(gè)體的推理都是基于特定的邏輯編程程序PROLOG來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此可以考慮每一個(gè)個(gè)體在PROLOG程序推理過程中從開始到結(jié)束的概率問題。

舒巴2001年和2011年的工作僅僅是一種理論上的構(gòu)思，盡管也做了智商的理想化的定量計(jì)算，但是畢竟沒有非常多的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的支持。但是在集體智慧定性研究的那個(gè)時(shí)代，學(xué)術(shù)界看到了定量處理的希望，也進(jìn)一步激發(fā)起探索集體智慧中的智力因子C的熱情。從科學(xué)證據(jù)的角度講，集體智慧中智力因子C的測(cè)定取得決定性進(jìn)展的工作來(lái)自MIT集體智慧研究中心。MIT集體智慧研究中心馬龍（Thomas W.Malone）團(tuán)隊(duì)的核心成員伍莉（Anita Williams Woolley）2010年在《科學(xué)》 （Science）上發(fā)表了重要論文《人類團(tuán)體行為中集體智慧因素存在的證據(jù)》，從而表明了集體智慧的智力因子C的存在。

自從英國(guó)心理學(xué)家斯皮爾曼（Charles Edward Spearman）1904年提出個(gè)體智能的二因素理論以來(lái)，關(guān)于一般智能的客觀決定和測(cè)量方法有了許多模型。應(yīng)該講作為人類智能進(jìn)化的客觀因素，個(gè)體一般智力因子g的研究在心理學(xué)上已經(jīng)有了相當(dāng)?shù)幕A(chǔ)。20世紀(jì)末，美國(guó)著名心理學(xué)教授詹森（Arthur Jensen）用信息處理的方式進(jìn)一步測(cè)定了個(gè)體一般智力因子g，從而更加確定個(gè)體智能存在著一般智力因子。按照這些心理學(xué)家們的研究，在個(gè)體智能的測(cè)試中，認(rèn)知能力占比也就是一般智力因子g因素，通常在人的智能行為中占據(jù)30%—50%，其他因素的占比迅速下降，因而認(rèn)知能力占比在衡量智能水平中具有重要地位。伍莉按照心理學(xué)家對(duì)個(gè)體智力因子g的處理方式，處理了集體行為中的智力因子C。伍莉提出：“我們定義集體智慧智力因子C為群體履行各種各樣任務(wù)的一般能力。這類集體智慧的因素是群體自身的特征，而在個(gè)體中是沒有的?！薄拔覀兊哪繕?biāo)是決定作為一個(gè)整體的群體的集體智慧是否具有預(yù)測(cè)到上述或超越群體個(gè)體成員的那種已經(jīng)解釋過的能力?！雹贏nita Williams Woolley， Christopher F. Chabris， Alex Pentland， Nada Hashmi， Thomas W. Malone， “Evidence for a Collective Intelligence Factor in the Performance of Human Groups”， Science， 2010， Vol.330， No.6004，pp.686—688.只要能夠確定群體履行任務(wù)的認(rèn)知能力占比與個(gè)體一樣也處于30%—50%之間，那么我們有理由認(rèn)為群體行為存在著智能行為。所以，他們給不同群體各種各樣的任務(wù)，這些任務(wù)在性質(zhì)上需要不同的合作過程，然后利用因素分析決定這里是否存在一個(gè)群體的單一智力因素。經(jīng)過對(duì)40個(gè)3人一組的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行測(cè)試，讓他們履行特定的任務(wù)，結(jié)果得到的重要結(jié)論是C因素占比值為43%，位于g因素值的中間。然后，他們又用了152個(gè)小組，2人到5人不等，使用更廣泛的任務(wù)樣本來(lái)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果得到智力因子C因素占比值為44%。從而確定了集體智慧存在著智力因子C。集體智慧存在著智力因子C意味著智能化社會(huì)條件下，眾多隨機(jī)性的個(gè)體智能行為可以形成一個(gè)單體的宏觀智能效 應(yīng)。

二、集體智慧的智能行為方式

如果說集體智慧存在著智力因子C，那么只要智能化社會(huì)是依托互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)建立起來(lái)的社會(huì)形態(tài)，分布式智能的集體智慧就能形成一種跨界的合作性認(rèn)知?？缃绲暮献餍哉J(rèn)知主要表現(xiàn)為基于互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的集體解問題，集體創(chuàng)造。

集體解問題并不是一個(gè)新鮮的概念。自從人類進(jìn)行合作生產(chǎn)以來(lái)，集體解決社會(huì)生活和社會(huì)生產(chǎn)中的難題從未斷過。但是，在賽博空間產(chǎn)生以前，集體解問題的范圍受到時(shí)空的制約是相當(dāng)有限的。它不僅體現(xiàn)在人員非常有限，而且也體現(xiàn)在人員構(gòu)成的知識(shí)背景有限；它不僅體現(xiàn)在解問題范圍有限，而且也體現(xiàn)在解問題的深度有限。而現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的形成為突破這一局限提供了可能。鼠標(biāo)的發(fā)明者恩格爾巴特（Douglas Englebart）1962年在斯坦福研究所工作時(shí)提交了一篇在學(xué)術(shù)界非常有影響的工作報(bào)告，名為“增強(qiáng)人類智慧：一個(gè)概念框架”。他希望通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高人們處理復(fù)雜問題的能力，以求獲得理解問題和解決問題的方法。具體框架就是讓每一個(gè)人在這個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上都能發(fā)揮作用，通過“預(yù)感、嘗試、無(wú)形和人類的‘情境感受’與強(qiáng)大的概念、簡(jiǎn)化的術(shù)語(yǔ)和符號(hào)、復(fù)雜的方法和高性能的電子輔助工具有效地共存”等措施來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。①D. Englebart， “Augmenting Human Intellect： A Conceptual Framework”， Summary Report in the Stanford Research Institute ， 2011.但是受到技術(shù)條件的限制，他并沒有完全如愿。

基于集體智慧的集體解問題是有著現(xiàn)代特定技術(shù)含量的概念內(nèi)涵。法國(guó)早期集體智慧的研究學(xué)者列維（Pierre Lévy）曾把集體智慧理解為分布式的智能。由于賽博空間中大量個(gè)體智能的隨機(jī)行為，在宏觀上產(chǎn)生了一個(gè)智能的集成。如果這些個(gè)體都是圍繞著解決某個(gè)特定的問題，那么他們的行為構(gòu)成了集體解問題。所以，美國(guó)新墨西哥大學(xué)格林尼（Kshanti A. Greene）等人對(duì)賽博空間中集體解問題給出了這樣一個(gè)定義：“集體解問題是許多個(gè)體合作定義問題并尋找一個(gè)或者多個(gè)可能的方案來(lái)改進(jìn)境況的突現(xiàn)過程?！雹贙shanti A. Greene， Joe M. Kniss and Steven S. Garcia， “Creating a Space for Collective Problem-Solving”，Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining， Berlin： Springer Publishing Company， 2014， pp.289—304.以色列海法大學(xué)的管理學(xué)學(xué)者蓋夫曼和拉邦（Dorit Geifman and Daphne R. Raban）認(rèn)為：“集體解問題是一個(gè)過程，在這個(gè)過程中許多個(gè)體被指派解決一個(gè)問題，個(gè)體結(jié)論的總體加和產(chǎn)生一個(gè)集體的結(jié)論。求和是由集聚了個(gè)人知識(shí)、決策和創(chuàng)造力的各種在線平臺(tái)來(lái)形成一個(gè)混合的智能人工事實(shí)?！雹貲orit Geifman and Daphne R. Raban， “Collective Problem-Solving： The Role of Self-Efficacy， Skill， and Prior Knowledge”， Interdisciplinary Journal of e-Skills and Lifelong Learning， Vol.11， 2015， pp.159—178.從這一定義，我們可以看到基于集體智慧的集體解問題具有兩個(gè)基本特征：第一是基于集體智慧的集體解問題是分布式個(gè)體智能隨機(jī)求解行為的宏觀反應(yīng)；第二個(gè)是基于集體智慧的集體解問題是立足于平臺(tái)操作的認(rèn)知行為。

舒巴在形式化研究集體智慧時(shí)曾提出這樣一個(gè)基本觀點(diǎn)，在社會(huì)結(jié)構(gòu)中個(gè)體通常是以混沌的非連續(xù)的方式進(jìn)行的。原因在于：“社會(huì)結(jié)構(gòu)中，存在體的運(yùn)動(dòng)是隨機(jī)的，現(xiàn)實(shí)生活的需要和機(jī)會(huì)迫使他們這樣做。推理過程是隨機(jī)做出的，當(dāng)需要時(shí)，當(dāng)高層的需求暫時(shí)不去干擾給定的存在體，或者當(dāng)有約定并要做推理的機(jī)會(huì)時(shí)，那么推理就會(huì)開始。”②T. Szuba， “A Formal Definition of the Phenomenon of Collective Intelligence and its IQ Measure” .但是大多數(shù)推理都不會(huì)完成，這與布朗運(yùn)動(dòng)驚人地相似，因而人們建議用準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)來(lái)對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)中的行為進(jìn)行建模。舒巴的這一觀點(diǎn)事實(shí)上與列維早期的觀點(diǎn)是一致的，分布式的個(gè)體智能在一個(gè)特定的社會(huì)結(jié)構(gòu)范式下，他們的行為對(duì)某一個(gè)特定目標(biāo)來(lái)講都是具有隨機(jī)性的。因此，在合作性認(rèn)知的需要下，每一個(gè)個(gè)體的解問題行為一定也是隨機(jī)的。但是，最終在宏觀層面會(huì)突現(xiàn)解問題的綜合效應(yīng)——集體解問題。這也許是復(fù)雜性效應(yīng)的行為結(jié)果。

在賽博空間中，個(gè)體行為的解問題能夠成為集體解問題的一個(gè)有機(jī)組成部分，它必須在一定的平臺(tái)上進(jìn)行。比如，維基百科就是在維基網(wǎng)站上進(jìn)行的。集體解問題的結(jié)果必須要有一種自動(dòng)集成的機(jī)制才行，因?yàn)閭€(gè)體行為的解問題畢竟是隨機(jī)的，而要將這種隨機(jī)行為的結(jié)果放到一個(gè)宏觀層面上來(lái)考量，平臺(tái)是不可或缺的。格林尼之所以研究集體解問題的空間就是為了解決這個(gè)問題。維基盡管創(chuàng)造了一個(gè)百科體裁的解決方案，但是它的功能畢竟有限，不能涵蓋所有問題。一個(gè)集體解問題的過程通常包含著這些因素：（1）問題表征域和問題求解域，賽博空間中問題通常被理解為通過干預(yù)可經(jīng)改善的境況，它是一種立足已知狀態(tài)下的未知情況，所以通過一定的知識(shí)表征是可以加以構(gòu)造的，這就存在著一個(gè)問題域。同時(shí)，一個(gè)沒有求解域的問題對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)講是不構(gòu)成問題的。（2）問題的體驗(yàn)場(chǎng)境。在賽博空間中，個(gè)體對(duì)問題的把握通常是通過虛擬環(huán)境來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)閷?duì)每一個(gè)個(gè)體來(lái)講，問題并不是都呈現(xiàn)為維基百科那種文體的風(fēng)格，許多時(shí)候都是圖像構(gòu)成的問題境況。（3）問題求解的決策與行動(dòng)。每一個(gè)個(gè)體在解問題過程中也許是合乎理性的，但是從群體的角度來(lái)看未必合理，因此需要有一種機(jī)制來(lái)進(jìn)行決策和行動(dòng)，以選擇合理的方案進(jìn)行組合。（4）問題求解的目標(biāo)。目標(biāo)實(shí)際上是集體解問題的理想狀態(tài)，它是決策與行動(dòng)的行為指向。從上述這些因素來(lái)看，每一個(gè)因素在賽博空間中都對(duì)應(yīng)著一種網(wǎng)絡(luò)或者一種虛擬的環(huán)境，因此，集體解問題必須立足于平臺(tái)操作，也可以說是平臺(tái)認(rèn)知模式。

集體創(chuàng)造是跨界的合作性認(rèn)知的一個(gè)基本環(huán)節(jié)。由于集體智慧存在著智力因子，因此類比于個(gè)體智能的性質(zhì)，解問題過程中一定存在著以創(chuàng)造性為核心的“思維過程”，我們把它簡(jiǎn)單地表述為集體創(chuàng)造。美國(guó)管理學(xué)家哈格丹和貝奇（Andrew B. Hargadon，Beth A. Bechky）提出：“集體認(rèn)知的理念，加上我們對(duì)創(chuàng)造性解問題的理解，提供了理解瞬間集體創(chuàng)造力的框架?！雹貯ndrew B. Hargadon， Beth A. Bechky， “When Collections of Creatives Become Creative Collectives： A Field Study of Problem Solving at Work”， Organization Science， Vol.17， No.4， 2006， pp.484—500.他們想要說明的是集體創(chuàng)造力深深地扎根于社會(huì)互動(dòng)之中。與集體解問題一樣，集體創(chuàng)造也不是一個(gè)新鮮的概念。只要人類有合作行為，它就蘊(yùn)含著集體創(chuàng)造。但是賽博空間中跨界的合作性認(rèn)知所蘊(yùn)含的集體創(chuàng)造，其含義可能與我們?nèi)粘Ｉ钪械募w創(chuàng)造有很大的區(qū)別，這主要根源于集體智慧在賽博空間中的運(yùn)行模式與個(gè)體進(jìn)行簡(jiǎn)單的合作行為不同。列維與舒巴在處理社會(huì)群體的集體智慧時(shí)都認(rèn)為，賽博空間中人們對(duì)信息的操作行為通常不是在比特原子層面上，而是在分子層面上（比如數(shù)字化層面）進(jìn)行的，也就是形成人們常說的認(rèn)知模塊。格林尼認(rèn)為，基于集體智慧考量下的集體解問題也是模塊化的，形成“積木”式的解問題模式。所以，分析賽博空間中的集體創(chuàng)造實(shí)際上就是揭示這些“積木”在集體創(chuàng)造性行為中的作用。

馬龍?jiān)凇都w智慧基因》一文中指出，在維基百科上，成千上萬(wàn)的人在世界各地集體地創(chuàng)造這部世界上最大的百科全書。它并沒有一個(gè)所謂的主編，任何人都可以進(jìn)行某個(gè)詞條的編輯。而有意思的是這個(gè)工作是不拿報(bào)酬的，全是自愿的。如果分析這些集體行為，并從集體智慧的角度將它們分解為一些相對(duì)小的“積木”單元，然后通過“what、who、why、how”四個(gè)問題形式的提問，就可以發(fā)現(xiàn)這些集體行為的內(nèi)在創(chuàng)造力。馬龍他們構(gòu)思的四個(gè)問題是這些所謂的積木“正在做什么？”“誰(shuí)在做？”“為什么要做？”和“怎樣做？”，而在每一個(gè)問題的具體分析中可以發(fā)現(xiàn)集體智慧的“基因”，而這些基因行為的共同結(jié)果就是產(chǎn)生智能，并形成一種集體的創(chuàng)造行為。②Thomas W. Malone， Robert Laubacher， Chrysanthos Dellarocas，“The Collective Intelligence Genome”， IEEE Engineering Management Review， Vol.38， No.3， 2010， pp.38—52.事實(shí)上，基于集體智慧的解問題之所以具有一種創(chuàng)造力，從產(chǎn)生機(jī)制上講是因?yàn)轳R龍這些問題背后蘊(yùn)含著集體成員之間的互動(dòng)，這一點(diǎn)正如哈格丹和貝奇所說：“互動(dòng)促成了瞬間的集體創(chuàng)造力?！雹跘ndrew B. Hargadon， Beth A. Bechky， “When Collections of Creatives Become Creative Collectives：A Field Study of Problem Solving at Work”.集體成員之間尋找互助、給予互助會(huì)產(chǎn)生“集體心靈”的反思性重構(gòu)，從而對(duì)集體創(chuàng)造力作出貢獻(xiàn)。

當(dāng)然，賽博空間中大量個(gè)體的行為方式和思維方式往往存在著很大的差異，對(duì)于一個(gè)集體認(rèn)知任務(wù)來(lái)說，這個(gè)集體必須存在著一種平滑機(jī)制，以平滑集體成員中個(gè)體的行為方式和思維方式。伍莉和馬龍他們認(rèn)為只要集體智慧的智力因子C的確是客觀存在的，那么這種平滑機(jī)制一定也是存在的。因?yàn)橛纱罅總€(gè)體所反映的集體智慧是一個(gè)宏觀的平均量，它已經(jīng)過濾了那些極端的行為和方式。我們知道集體智慧的質(zhì)量并不完全取決于個(gè)體質(zhì)量的簡(jiǎn)單加和，即使這個(gè)集體全由精英們組成，也不等于精英集體。伍莉在研究集體智慧的智力因子時(shí)，曾發(fā)現(xiàn)個(gè)體的集體成員的智能平均值與最大值的確都是與因子C有關(guān)的，但都只是適度的。①Anita Williams Woolley， Nada Hashmi， “Cultivating Collective Intelligence in Online Groups”， edited by Pietro Michelucci， Handbook of Human Computation， New York： Springer Science+Business Media， 2013，pp.703—714.所以平滑機(jī)制非常重要。從創(chuàng)造性的角度看，這種平滑機(jī)制主要反映在平滑個(gè)體的發(fā)散性思維與收斂性思維上。在基于集體智慧的集體認(rèn)知中，個(gè)體的發(fā)散性思維與收斂性思維都是必需的。發(fā)散性思維有助于創(chuàng)造性的產(chǎn)生，而收斂性思維則有助于決策。宏觀上一個(gè)只有發(fā)散性思維的集體認(rèn)知，將導(dǎo)致認(rèn)知趨于無(wú)序狀態(tài)；宏觀上一個(gè)只有收斂性思維的集體認(rèn)知，將導(dǎo)致認(rèn)知無(wú)創(chuàng)造性，只是知識(shí)狀態(tài)的復(fù)制和線性遷移。所以，基于集體智慧的集體認(rèn)知一定存在著平滑收斂性思維和發(fā)散性思維的機(jī)制。伍莉認(rèn)為這種機(jī)制來(lái)源于集體認(rèn)知的社會(huì)洞察力和平等參與。當(dāng)然，伍莉的觀點(diǎn)只是從社會(huì)學(xué)的角度揭示了這種機(jī)制的存在。事實(shí)上，如果集體創(chuàng)造出現(xiàn)在同一網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，那么基于這個(gè)平臺(tái)的操作本身受到這個(gè)平臺(tái)特定代碼的制約，使得個(gè)體的智力行為被約束在特定的代碼上，因此群體的發(fā)散性思維與收斂性思維都會(huì)受到一定的制約。所以，代碼一定也是一種重要機(jī)制。

三、基于集體智慧的超專業(yè)化勞動(dòng)分工

智能化社會(huì)條件下，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的存在導(dǎo)致人們將原本出現(xiàn)在賽博空間中的集體智慧認(rèn)知方式向社會(huì)勞動(dòng)分工遷移，因而出現(xiàn)了超專業(yè)化（hyperspecialization）現(xiàn)象。所謂超專業(yè)化是指在互聯(lián)網(wǎng)條件下，因超鏈接的存在使得個(gè)體的具體勞動(dòng)能夠讓他人方便地跨界切入進(jìn)來(lái)，從而共同完成。亞當(dāng)·斯密（Adam Smith）曾經(jīng)對(duì)于工業(yè)化社會(huì)中勞動(dòng)分工的價(jià)值給予了經(jīng)濟(jì)學(xué)上最為深刻的肯定性評(píng)價(jià)，它與貨幣理論、分配理論、資本積累理論、稅賦理論等一起構(gòu)成了現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的基石。但是，亞當(dāng)·斯密的勞動(dòng)分工理論是基于產(chǎn)品生產(chǎn)的線性邏輯來(lái)加以處理的。而現(xiàn)代智能化社會(huì)里，由于互聯(lián)網(wǎng)的存在，一種基于虛擬鏈接關(guān)系而形成的勞動(dòng)分工讓我們看到一種全新的、突破產(chǎn)品生產(chǎn)的線性邏輯的分工現(xiàn)象。物聯(lián)網(wǎng)更是以其強(qiáng)大的深度感知能力，創(chuàng)造了物與物、人與物的泛在聯(lián)系，使得人們可以方便地切入工作的每一個(gè)細(xì)節(jié)中。馬龍和他的同事2011年在《哈佛管理評(píng)論》上發(fā)表文章，認(rèn)為現(xiàn)在是一個(gè)超專業(yè)化的時(shí)代?！俺瑢I(yè)化這個(gè)術(shù)語(yǔ)并不是將工作外包給其他公司或者將工作分配給其他地方（如離岸外包）的同義詞，盡管它是由相同的技術(shù)來(lái)推進(jìn)的?！薄跋喾吹?，它意味著把以前一個(gè)人做的工作分解成幾個(gè)人來(lái)完成的更專業(yè)的工作。無(wú)論這些產(chǎn)品是外包還是分銷，它們的獨(dú)立往往會(huì)導(dǎo)致質(zhì)量、速度和成本的提高。”①Thomas W. Malone， Robert Laubacher，“The Big Idea： The Age of Hyperspecialization”，Harvard Business review， Vol.36， No.7， 2011， pp.56—65.馬龍認(rèn)為超專業(yè)化勞動(dòng)分工是現(xiàn)代管理學(xué)的大理念，這無(wú)疑是非常有價(jià)值的。但是，他把超專業(yè)化勞動(dòng)分工僅僅理解為工作的一種更加細(xì)分的狀態(tài)，這樣可能并沒有完全深刻地揭示超專業(yè)化勞動(dòng)分工的深刻內(nèi)涵。

超專業(yè)化勞動(dòng)分工的形成首先在于集體智慧現(xiàn)象的存在讓智能化社會(huì)的勞動(dòng)生產(chǎn)可以基于互聯(lián)網(wǎng)從事跨界性的合作工作，形成智能合作。在工業(yè)化勞動(dòng)生產(chǎn)條件下，不同個(gè)體、群體或者國(guó)家可以利用自己特定的比較優(yōu)勢(shì)從事特定的產(chǎn)品生產(chǎn)，從而通過產(chǎn)品交換獲得收益。從宏觀上講這種勞動(dòng)分工可以創(chuàng)造更大的社會(huì)效益。在亞當(dāng)·斯密的勞動(dòng)分工理論中，他主要是把著眼點(diǎn)放在社會(huì)產(chǎn)品意義的勞動(dòng)分工上。但是，他并沒有重點(diǎn)考慮富有知識(shí)含量的具體工作的細(xì)分。事實(shí)上，在現(xiàn)實(shí)的社會(huì)中一個(gè)人的具體工作因?yàn)橹R(shí)和技能的跨界因素的存在，往往無(wú)法獨(dú)自完成，即使對(duì)于快遞這樣一項(xiàng)簡(jiǎn)單工作來(lái)講也存在著類似的問題，快遞的實(shí)時(shí)定位通常并不是快遞員能夠解決的問題。以往，對(duì)于解決一個(gè)人無(wú)法完全完成工作的做法是找一些人來(lái)共同商量，比如，在醫(yī)療過程中醫(yī)生面臨著疑難雜癥時(shí)常常需要專家會(huì)診。但是正如與前面所說的傳統(tǒng)集體解問題所面臨的問題一樣，這種做法因時(shí)空條件的制約是非常有限的。在智能化社會(huì)條件下，因互聯(lián)網(wǎng)甚至是物聯(lián)網(wǎng)的存在，不同的專業(yè)人員可以通過網(wǎng)絡(luò)切入到同一個(gè)工作過程中去，形成跨界性的合作工作。勞動(dòng)的分工不僅僅是在產(chǎn)品上，也可以在過去被認(rèn)為是同一個(gè)人的工作過程中。同一時(shí)間中的同一工作不一定非得屬地化，也可以異地化。這種工作由多人共同完成的可行性和可靠性得益于集體智慧的存在讓人們可以進(jìn)行智能的在線合 作。

超專業(yè)化勞動(dòng)分工的邏輯依據(jù)是基于集體智慧所存在的那種超鏈接的非線性的實(shí)踐推理。美國(guó)學(xué)者伊利亞·米爾格蘭姆（Elijah Millgram）曾就超專業(yè)化現(xiàn)象進(jìn)行了哲學(xué)研究。②Elijah Millgram，The Great Endarkenment：Philosophy for an Age of Hyperspecialization， Oxford：Oxford University Press， 2015.他認(rèn)為，人類總是會(huì)不斷地面臨許多新的問題，他稱之為新的生態(tài)龕。以往人們面對(duì)這些新的生態(tài)龕總是以工具主義的方式來(lái)處理。但是，工具主義的理念需要對(duì)新的生態(tài)龕有一個(gè)期望的解決目標(biāo)或者解決結(jié)果，它通常是建立在以往成功的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上。新的生態(tài)龕往往不會(huì)給出這樣一種經(jīng)驗(yàn)信號(hào)。然而，串行的超專業(yè)化介入可以分解這種生態(tài)龕的目標(biāo)定位和期望結(jié)果，使得人們能夠得心應(yīng)手地處理分解的目標(biāo)，從而在實(shí)踐上可以探索新的生態(tài)龕。所以，2015年他以《大地震》為名出版了他對(duì)超專業(yè)化研究的新作。伊利亞·米爾格蘭姆把人類的超專業(yè)化解問題的本質(zhì)理解為實(shí)踐推理，這無(wú)疑有很大的學(xué)術(shù)價(jià)值。但是，他僅僅在串行的意義上理解超專業(yè)化顯然是不夠的。事實(shí)上，因?yàn)榧w智慧的存在，人們可以通過超鏈接非線性地共同處理一些新的問題。智能化社會(huì)條件下，即使一個(gè)非常普通的工作現(xiàn)象，也可以從中看到超專業(yè)化勞動(dòng)分工所存在的那種超鏈接的非線性的合理性。比如快遞業(yè)務(wù)中我們可以看到，商品傳遞過程中可以實(shí)時(shí)定位，顧客隨時(shí)可以了解到物品現(xiàn)在處于何種流通環(huán)節(jié)。貨物的實(shí)時(shí)定位并不是串行的，而是超鏈接的。網(wǎng)購(gòu)商品下單可以實(shí)行第三方支付，這樣可以保證商品的到位和商品是否符合質(zhì)量。第三方支付也是一種非線性的引入方法，它是傳統(tǒng)買賣邏輯鏈上所不需要的非線性行為。也許正是基于這樣一種非線性的實(shí)踐推理，超專業(yè)化的勞動(dòng)分工有了合理的合作智能的依據(jù)。另外，包括合作智能在內(nèi)的人類的任何合作都需要一定的價(jià)值觀支撐。盧梭（Jean-Jacques Rousseau）也許是歷史上提出最具價(jià)值的合作方案的學(xué)者之一，他認(rèn)為：“尋找出一種結(jié)合的形式，使它能以全部共同的力量來(lái)維護(hù)和保障每個(gè)結(jié)合者的人身和財(cái)富，并且由于這一結(jié)合而使得每一個(gè)和全體相聯(lián)合的個(gè)人又只不過是在服從其本人，并且仍然像以往一樣的自由?！雹俦R梭：《社會(huì)契約論》，何兆武譯，北京：商務(wù)印書館2005年版，第19頁(yè)。結(jié)論是通過自由人的公意簽訂社會(huì)契約，通過政府治理來(lái)實(shí)現(xiàn)社會(huì)合作，并且讓這一形式置于法律的框架下進(jìn)行運(yùn)行。盧梭的理論實(shí)際上是把合作的成功維系在集體意志的基礎(chǔ)上，如果沒有集體意志的支撐，沒有對(duì)公共利益的維護(hù)，契約只是一紙空文，社會(huì)合作是不可能得到維系的。合作智能同樣也具有類似的要求。但是，在互聯(lián)網(wǎng)條件下，現(xiàn)實(shí)產(chǎn)權(quán)與人身自由、個(gè)人身份是相分離的，在隨機(jī)條件下影響智能合作的外在非理性因素會(huì)下降，而按照共同的代碼方式運(yùn)行的理性因素會(huì)上升。從這個(gè)意義上講，智能合作的“公意”主要是代碼，代碼成為最主要的“社會(huì)契約”。

基于集體智慧的超專業(yè)勞動(dòng)分工也是一種信息共享和智能共享的過程。關(guān)于個(gè)體勞動(dòng)的解問題和創(chuàng)造力的研究在認(rèn)知科學(xué)或認(rèn)知心理學(xué)上都是聚焦于個(gè)體的性格、思維方式、動(dòng)機(jī)激勵(lì)和文化背景等問題上，基于集體智慧的超專業(yè)勞動(dòng)分工事實(shí)上也與這些問題相關(guān)。但是，人們更關(guān)心處于社會(huì)結(jié)構(gòu)化下并活躍在賽博空間中的個(gè)體，他們的集體創(chuàng)造力是如何不斷地受到其他個(gè)體影響的。這里涉及在特定的工作條件下如何通過互動(dòng)機(jī)制共享他人創(chuàng)造力的問題，而這個(gè)問題的展開也就是一個(gè)信息共享和智能共享的問題。

列維在創(chuàng)立他的集體智慧理論之前曾與奧捷（Michel Authier）合作寫了一本書，名為《知識(shí)樹》。他認(rèn)為，計(jì)算機(jī)產(chǎn)生以后人類有了一種可以互動(dòng)的、動(dòng)態(tài)的，甚至可以記憶和推理的媒體。人們可以借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行想象和推理，借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行決策。如此，知識(shí)、學(xué)習(xí)和技能之間的關(guān)系因計(jì)算機(jī)的存在而出現(xiàn)了新的屬性?！巴ㄟ^與其他事物的互動(dòng)，我們發(fā)展技能。通過與符號(hào)的信息的關(guān)系，我們探究知識(shí)。通過與其他人起始與轉(zhuǎn)換過程的媒體化，我們可以將知識(shí)引入生活中?！雹貾ierre Lévy，Collective Intelligence：Mankind’ s Emerging World in Cyberspace， New York： Perseus Books Group，1999， p.11.由于人們可以借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行想象和推理，因而當(dāng)計(jì)算機(jī)呈分布式聯(lián)網(wǎng)時(shí)，知識(shí)、學(xué)習(xí)和技能就形成樹式網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。列維的知識(shí)樹研究本來(lái)是為集體智慧理論所做的一個(gè)鋪墊，但同時(shí)也揭示了在智能化社會(huì)條件下人們的勞動(dòng)可以進(jìn)行知識(shí)共享和智能共享。當(dāng)知識(shí)樹現(xiàn)象通過本地計(jì)算機(jī)屬地化后，人們就可以在共享的基礎(chǔ)上將自身融入進(jìn)去，從而為同一任務(wù)做出貢獻(xiàn)。

超專業(yè)勞動(dòng)分工需要知識(shí)共享是不難理解的，如果沒有共同的工作對(duì)象，沒有共同的期望目標(biāo)、沒有相應(yīng)的知識(shí)背景，超專業(yè)勞動(dòng)分工是無(wú)法進(jìn)行的。但是，如何理解共享智能卻是一件麻煩的事。在學(xué)術(shù)界，研究人員通常認(rèn)為共享信息、共同利用某種智能體、人們可以互動(dòng)，在一定程度上意味著智能的共享。但事實(shí)上這里涉及超專業(yè)勞動(dòng)分工許多具體的理論性問題，比如超專業(yè)勞動(dòng)分工中的意向性共享和行動(dòng)共享。對(duì)于集體智慧來(lái)講，意向性共享是完成任務(wù)的先決條件。意向性共享在集體智慧中是對(duì)解問題或者承擔(dān)某種任務(wù)的共同承諾，在一定程度上表達(dá)了集體行動(dòng)的共同指向。但是，在超專業(yè)勞動(dòng)分工中由于存在著參與者的隨機(jī)性，個(gè)體工作的意向性與集體意向性還是有區(qū)別的，集體意向性一般被看作是集體行動(dòng)的理由。但是在超專業(yè)勞動(dòng)分工中個(gè)體意向性共享只是個(gè)體對(duì)集體工作任務(wù)的一種承諾，但并不代表著這些意向性的共享成為集體行動(dòng)的理由。因?yàn)樵谫惒┛臻g中，大量個(gè)體，包括了現(xiàn)實(shí)的人和各種各樣的智能體，只要數(shù)量足夠多，它就不可能也沒有必要受同一種理念來(lái)支配自己的具體工作任務(wù)，它只需要共享一個(gè)意向前提即可。個(gè)體意向性共享通常是通過互動(dòng)機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)的，這與社會(huì)活動(dòng)中集體行為在某個(gè)理念（集體意向性）指導(dǎo)下的共同行為有很大的差別。通過互動(dòng)，個(gè)體與個(gè)體之間的意向性可以溝通、可以共享，它無(wú)需用嚴(yán)格的規(guī)則來(lái)約束。而社會(huì)活動(dòng)中具體的集體都是數(shù)量有限的，集體意向性可以化為具體倫理的和法的規(guī)則來(lái)約束集體中個(gè)體的行為。所以，這種集體意向性與個(gè)體共享意向性存在一定的區(qū)別。當(dāng)然，個(gè)體共享意向性與集體意向性存在著一定的交集，因?yàn)樵谌蝿?wù)驅(qū)動(dòng)這個(gè)層面上兩者具有相同性。意向性是人類智能的一種重要屬性，從這個(gè)意義上說，個(gè)體共享意向性意味著一種智能的共享。人類的智能也是語(yǔ)言和行為的表達(dá)過程。超專業(yè)勞動(dòng)分工需要知識(shí)共享在一定程度上的確表達(dá)了智能共享的含義，因?yàn)橹R(shí)總是由一定的語(yǔ)言載體來(lái)實(shí)現(xiàn)的。語(yǔ)言表達(dá)智能的共享其實(shí)就是建構(gòu)一種共享的語(yǔ)言，只有在這種共享的語(yǔ)言符號(hào)系統(tǒng)中集體行為才能得以高效地實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然，語(yǔ)言表達(dá)智能的共享也是對(duì)語(yǔ)言意義的共享，超專業(yè)勞動(dòng)分工之所以可以產(chǎn)生出比個(gè)體勞動(dòng)更高效的能力，在一定程度上個(gè)體可以通過互動(dòng)平臺(tái)分享他人的工作成果，從而在迭代行為中提升工作能力。智能也是與決策推理這些理性行為有關(guān)。在賽博空間條件下每一個(gè)受任務(wù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)體勞動(dòng)行為都具有相對(duì)獨(dú)立性，他們只是在行為的宏觀效應(yīng)上產(chǎn)生一個(gè)集體行為效果。我們可以認(rèn)為超專業(yè)勞動(dòng)分工中的個(gè)體決策和推理的行為是隨機(jī)的。但是，這種隨機(jī)性現(xiàn)象存在的前提是個(gè)體要參與，個(gè)體參與動(dòng)機(jī)是超專業(yè)勞動(dòng)分工成功的關(guān)鍵因素之一。但是個(gè)體參與動(dòng)機(jī)不僅僅是受到自身愛好驅(qū)動(dòng)的問題，它也受到他人成功的影響。個(gè)體智能總存在著差異，并不是任何個(gè)體都能承擔(dān)各種各樣復(fù)雜的任務(wù)，解決各種各樣復(fù)雜的問題，他們需要互助。社會(huì)心理學(xué)研究也表明，人們傾向于依靠他們的鄰居和同事來(lái)獲取某些信息、知識(shí)或技能，并且通過利益的感覺來(lái)提升自己的參與動(dòng)機(jī)。所以，一個(gè)超專業(yè)勞動(dòng)分工行為一定存在著知識(shí)提供者和知識(shí)接受者的機(jī)制，通過他人成功決策推理的共享來(lái)激勵(lì)自身參與的動(dòng)機(jī)，提升自己解決問題的能力，從而進(jìn)一步地為完成同一項(xiàng)工作任務(wù)做出自己的貢獻(xiàn)。所以，行為表達(dá)智能的共享也是集體認(rèn)知的條件。

綜上所述，超專業(yè)勞動(dòng)分工的本質(zhì)并不是將工作簡(jiǎn)單細(xì)分，而是將工作置于一個(gè)“全球腦”下進(jìn)行虛擬的整體操作。在馬龍看來(lái)，超專業(yè)勞動(dòng)分工是將原本一個(gè)人完成的工作分解為離散任務(wù)而讓多個(gè)人來(lái)做，他們共同在一個(gè)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)任務(wù)的完成。在智能化社會(huì)條件下，最簡(jiǎn)單的工作也附加了許多知識(shí)含量，更不要說有些復(fù)雜的知識(shí)工作可能對(duì)一個(gè)人來(lái)講根本無(wú)法完成。所以，工作的細(xì)分從效益、質(zhì)量和速度的角度上講的確有益。但是，超專業(yè)化更應(yīng)該從整體上被理解為多個(gè)人甚至包括了智能代理在內(nèi)形成了一個(gè)虛擬腦，它類似于單體的人腦在從事一項(xiàng)工作。它之所以稱為超專業(yè)，是因?yàn)槌诵枰ぷ鞯木€性分割之外，還需要通過非線性的超鏈接進(jìn)行處理。馬龍認(rèn)為超專業(yè)從管理的角度講存在著一個(gè)困難，難以招聘超專業(yè)人才。事實(shí)上超專業(yè)勞動(dòng)分工除了需要?jiǎng)趧?dòng)組織機(jī)構(gòu)本身具有一定數(shù)量的人之外，利用平臺(tái)讓其他專業(yè)人員可以隨機(jī)加入也是非常重要的。所以，超專業(yè)勞動(dòng)分工既存在著固定人員的工作，也存在著隨機(jī)人員的工作，只要他們共同完成同一項(xiàng)任務(wù)即可。超專業(yè)勞動(dòng)分工的本質(zhì)也許在于因?yàn)榧w智慧的存在從而可以將工作置于一個(gè)“全球腦”下進(jìn)行虛擬人的整體操作，實(shí)現(xiàn)人類智能的合作與共享。因此，集體智慧是智能化社會(huì)條件下人類智能合作與共享的基本形態(tài)。