當人們在一個專案上合作時，他們常常認為自己已經弄清楚了各自領域中的問題。如果麻煩仍然存在，那肯定是別人——比如說工程部門或市場部門——搞砸了。這種“區域性關注”意味著為整個專案找到最佳前進方向通常很困難。但是，如果在對話中加入人工智慧，以計算機程式（稱為機器人）的形式，實際上可以使群體中的人們更有效率嗎？
這是週三發表在《自然》雜誌上的一項研究的誘人含義。耶魯大學網路科學研究所的研究人員 Hirokazu Shirado 和 Nicholas Christakis 想知道，如果他們以不同於通常方式——作為人類的潛在替代品——來看待人工智慧（AI），而是將其視為有用的夥伴和助手，尤其是在改變群體中人類的社會行為方面，會發生什麼。
首先，研究人員要求付費志願者組成線上網路，每個人佔據20個連線位置或“節點”之一，來解決一個簡單的問題：選擇三種顏色（綠色、橙色或紫色）中的一種，個人或“區域性”目標是與直接鄰居的顏色不同，而“集體”目標是確保網路中的每個節點的顏色都與其所有鄰居的顏色不同。如果受試者快速解決問題，他們的報酬就會提高。三分之二的組在規定的五分鐘內找到了解決方案，平均解決方案時間略低於四分鐘。但是，三分之一的組在截止日期時仍然受阻。
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然後，研究人員在每個網路的20個節點中的三個節點中放置了一個“機器人”——基本上是一個可以執行簡單命令的計算機程式—。當機器人被程式設計為像人類一樣行事，並邏輯地專注於解決與直接鄰居的衝突時，它們並沒有產生太大的影響。但是，當研究人員給機器人足夠的人工智慧，使其行為略微“嘈雜”，隨機選擇顏色而不管鄰居的選擇時，他們所在的組有85%的時間解決了問題——平均時間為1.7分鐘，比單獨的人類快55.6%。
研究表明，僅僅足夠嘈雜——大約10%的時間做出隨機顏色選擇——就產生了很大的不同。當機器人變得比這更嘈雜時，好處很快就消失了。機器人的影響也因其位於鄰居眾多的網路中心還是外圍而異。
那麼，為什麼做出看起來是錯誤的選擇——換句話說，一個錯誤——會提高團隊的績效呢？可預見的是，直接結果是短期衝突，機器人的鄰居實際上在嘀咕，“你為什麼突然不同意我的意見？”但共同作者寫道，這種衝突“促使鄰近的人類改變他們的行為方式，而這種方式似乎進一步促進了全域性解決方案”。人類開始以不同的方式玩遊戲。
錯誤，似乎並不完全應該得到它們的名聲。“在許多、許多自然過程中，噪音反而是有益的，”Christakis 說。“最好的例子是突變。如果有一個物種，其中每個個體都完美地適應了它的環境，那麼當環境改變時，它就會滅絕。”相反，隨機突變可以幫助一個物種避免滅絕。
“我們開始發現，錯誤——以及我們以前認為毫無作用的嘈雜個體——實際上改善了集體決策，”馬克斯·普朗克鳥類學研究所研究人類和其他物種群體行為的 Iain Couzin 說，他沒有參與這項新工作。他稱讚《自然》研究中使用的“刻意簡化的模型”，因為它使共同作者能夠“非常詳細地”研究群體決策，“因為他們可以控制連線性。” Couzin 說，由此產生的能夠精細追蹤“人類和演算法如何共同做出決策”的能力，“真的將是定量社會科學的未來。”
但是，認為人類群體會希望在決策中與演算法或機器人——尤其是稍微嘈雜的機器人——合作，這有多現實呢？Shirado 和 Christakis 告知他們的一些測試組，他們將與機器人合作。也許令人驚訝的是，這沒有任何區別。Christakis 說，態度是，“我不在乎你是不是機器人，只要你幫助我完成我的工作。”他補充說，許多人已經習慣在給航空公司或銀行打電話時與計算機交談，“機器通常做得很好。”隨著網際網路與物理裝置（從汽車到咖啡機）的日益融合，這種合作幾乎肯定會變得更加普遍。
現實世界中，機器人輔助的公司會議可能也不會太遙遠。商業會議已經宣傳混合數字和麵對面活動，一位會議策劃者將其描述為使用虛擬現實、增強現實和人工智慧的“整合的線上和線下催化劑”。Shirado 和 Christakis 認為，稍微嘈雜的機器人也可能出現在眾包應用程式中——例如，加速公民科學對考古或天文影像的評估。他們說，這種機器人也可能在社交媒體中發揮作用——例如，阻止種族主義言論。
但是，去年當微軟推出一個帶有簡單人工智慧的 Twitter 機器人時，其他使用者很快將其變成了口出惡言的種族主義者。相反的擔憂是，混合人類和機器以改善群體決策可能會使企業——或機器人——能夠操縱人們。“我已經考慮過很多關於這個問題，”Christakis 說。“你可以發明槍來捕獵食物或殺人。你可以開發核能來發電或製造原子彈。所有科學進步都具有這種 Janus 式的善與惡的潛力。”
Couzin 說，重要的是要理解所涉及的行為，“這樣我們才能將其用於好的目的，並意識到操縱的可能性”。“希望這項新研究將鼓勵其他研究人員接受這個想法並將其應用到他們自己的場景中。我認為它不能只是被拋在那裡隨意使用。”