Diversity Beats Ability: Why Your Smartest Hire Isn't Your Best Decision-Maker

Tuyên bố quyến rũ nhất trong khoa học quản lý

Mỗi nhà lãnh đạo đều cảm thấy sức hút của một lý thuyết tuyển dụng đơn giản: thuê những người thông minh nhất mà bạn có thể tìm thấy, đặt họ vào một phòng, và những quyết định tốt nhất sẽ theo sau. Nó có ưu điểm là hiển nhiên. Nó có nhược điểm là, tốt nhất, chỉ đúng một nửa. Trong hai thập kỷ qua, một loạt nghiên cứu về trí tuệ tập thể đã hội tụ vào một phát hiện không thoải mái: trí tuệ của một nhóm không phải là tổng — hoặc thậm chí là tối đa — của trí tuệ của các thành viên. Một điều gì đó khác đang thực hiện một phần lớn công việc, và điều đó trông giống như sự khác biệt: thông tin khác nhau, phương pháp khác nhau, cách sai khác nhau.

Phát hiện đó đã trở thành một khẩu hiệu — “đa dạng vượt trội khả năng” — sau đó đã làm những gì mà các khẩu hiệu thường làm: nó tách rời khỏi các điều kiện của nó và tự do trôi vào các bài thuyết trình chính. Phản ứng ngược cũng mạnh mẽ không kém, bác bỏ toàn bộ dòng nghiên cứu như là toán học chính trị. Cả hai cực đoan đều sai, và sự thật ở giữa thực sự hữu ích. Bài viết này đi qua hai chương trình nghiên cứu đứng sau tuyên bố — yếu tố trí tuệ tập thể “c” và định lý Hong-Page — bao gồm các phê bình thường bị bỏ qua, và kết thúc với những gì một độc giả cẩn thận thực sự có thể mang vào một quyết định tuyển dụng hoặc thiết kế nhóm.

Yếu tố c: các nhóm có trí tuệ riêng của chúng

Năm 2010, Anita Williams Woolley, Christopher Chabris, Alex Pentland, Nada Hashmi, và Thomas Malone đã công bố một nghiên cứu trong Science đặt ra một câu hỏi deceptively đơn giản: nếu các cá nhân có một yếu tố trí tuệ chung (yếu tố tâm lý g), thì các nhóm có một yếu tố như vậy không? Họ đã thử nghiệm 699 người làm việc trong các nhóm từ hai đến năm người trên một loạt các nhiệm vụ — động não, lý luận đạo đức, đàm phán, câu đố — và sau đó kiểm tra xem hiệu suất của một nhóm trên một loại nhiệm vụ có dự đoán hiệu suất của nó trên các nhiệm vụ khác hay không.

Nó đã làm. Một yếu tố thống kê duy nhất — mà họ gọi là c, cho trí tuệ tập thể — giải thích khoảng 43% sự biến thiên trong hiệu suất nhóm trên các nhiệm vụ. Điều bất ngờ là c không theo dõi: nó chỉ tương quan yếu với cả trí tuệ trung bình của các thành viên nhóm và trí tuệ của thành viên thông minh nhất. Những gì dự đoán c thay vào đó là ba thuộc tính của chính nhóm: nhạy cảm xã hội trung bình của các thành viên (được đo bằng bài kiểm tra Đọc tâm trí trong mắt), sự bình đẳng trong lượt nói — các nhóm bị chi phối bởi một hoặc hai giọng nói có điểm số thấp hơn — và tỷ lệ phụ nữ trong nhóm, một hiệu ứng được trung gian hóa thống kê bởi nhạy cảm xã hội.

Đọc kỹ, đây không phải là một tuyên bố rằng khả năng không quan trọng. Đây là một tuyên bố rằng ở cấp độ nhóm, khả năng không phải là nút thắt. Nút thắt là liệu nhóm có thể trích xuất và kết hợp những gì các thành viên của nó biết — điều này là thuộc tính của quy trình, không phải của bất kỳ bộ não cá nhân nào.

Cuộc chiến tái tạo mà bạn không nghe thấy trong các bài thuyết trình chính

Yếu tố c đã trải qua một cuộc chiến khoa học thực sự, và sự trung thực yêu cầu phải báo cáo điều đó. Năm 2017, Marcus Credé và Garett Howardson đã phân tích lại dữ liệu từ sáu mẫu đã được công bố trước đó và lập luận rằng sự hỗ trợ thực nghiệm cho một yếu tố trí tuệ tập thể chung là yếu kém — rằng một yếu tố duy nhất giải thích ít sự biến thiên trên nhiều nhiệm vụ nhóm, và rằng cấu trúc này có thể phần nào là một sản phẩm phụ của các lựa chọn điểm số. Woolley, Yeonjeong Kim, và Malone đã phản hồi vào năm 2018, lập luận rằng phê bình dựa trên một quy trình điểm số và giả định mô phỏng không khớp với các nhiệm vụ mà các nhóm thực sự thực hiện.

Bằng chứng đáng kể nhất kể từ đó là một phân tích tổng hợp năm 2021 trong PNAS của Christoph Riedl, Young Ji Kim, Pranav Gupta, Thomas Malone, và Anita Woolley, bao gồm 22 nghiên cứu và 1.356 nhóm — sinh viên đại học, quân nhân, công nhân trực tuyến, và game thủ. Nó đã tìm thấy bằng chứng nhất quán cho một yếu tố c trong các quần thể này, với quy trình hợp tác nhóm và kỹ năng của thành viên đều đóng góp. Điều đó để lại cho một người thực hành ở đâu? Cấu trúc này được hỗ trợ bởi một phân tích tổng hợp lớn và vẫn đang được tranh luận về cấu trúc của nó — khoảng nơi mà g đã đứng trong nhiều thập kỷ. Điều không bị tranh luận nghiêm trọng là mô hình cơ bản: IQ của thành viên là một dự đoán đáng ngạc nhiên kém về hiệu suất nhóm, và quy trình tương tác là một dự đoán đáng ngạc nhiên tốt.

“Đa dạng vượt trội khả năng”: những gì Hong và Page thực sự chứng minh

Trụ cột thứ hai của lập luận về sự đa dạng đến từ kinh tế học và khoa học phức tạp. Năm 2004, Lu Hong và Scott Page đã công bố một bài báo trong PNAS với tiêu đề đáng nhớ “Các nhóm của những người giải quyết vấn đề đa dạng có thể vượt trội hơn các nhóm của những người giải quyết vấn đề có khả năng cao.” Họ đã xây dựng các mô hình tính toán trong đó các tác nhân được trang bị các phương pháp giải quyết vấn đề khác nhau tìm kiếm một cảnh quan giải pháp gồ ghề. Mỗi tác nhân leo lên cho đến khi bị mắc kẹt; sau đó một tác nhân khác tiếp quản từ điểm đó với các bước di chuyển khác nhau.

Kết quả: dưới các điều kiện của mô hình, một nhóm các tác nhân được chọn ngẫu nhiên — việc chọn ngẫu nhiên đảm bảo sự đa dạng về phương pháp — đã vượt trội hơn nhóm gồm các tác nhân có hiệu suất tốt nhất cá nhân. Cơ chế này là trực quan khi được nhìn thấy: những người biểu diễn cá nhân tốt nhất có xu hướng đã học các phương pháp tương tự, vì vậy họ bị mắc kẹt ở cùng một điểm tối ưu địa phương. Tuy nhiên, một nhóm các bản sao, dù tài năng đến đâu, tìm kiếm như một tâm trí. Các thành viên của một nhóm đa dạng cứu nhau khỏi những ngõ cụt tương ứng của họ.

Nhưng các điều kiện là quan trọng, và Page chính ông đã rõ ràng hơn về chúng so với những người phổ biến hóa: vấn đề phải thực sự khó (không cá nhân nào có thể giải quyết nó một mình), các tác nhân phải đều có khả năng hợp lý (sự đa dạng giữa những người không có khả năng không giúp ích), nhóm mà từ đó nhóm được rút ra phải lớn, và bối cảnh là giải quyết vấn đề lặp đi lặp lại nơi các tác nhân xây dựng dựa trên các vị trí của nhau. “Bất kỳ nhóm đa dạng nào cũng vượt trội hơn bất kỳ nhóm chuyên gia nào” không phải là điều đã được chứng minh, và đối xử với nó theo cách đó đặt tuyên bố vào nguy cơ thất bại.

Cuộc phản công: một định lý đang bị tấn công

Năm 2014, nhà toán học Abigail Thompson đã công bố một phê bình sắc bén trong Notices of the American Mathematical Society (tập 61, số 9, trang 1024–1030) có tiêu đề “Liệu Đa dạng có vượt trội khả năng không? Một ví dụ về việc lạm dụng toán học trong khoa học xã hội.” Lập luận của cô có hai nhánh. Đầu tiên, định lý chính thức trong bài báo Hong-Page, khi các giả định của nó được phân tích, gần như là tầm thường — theo cách đọc của cô, các điều kiện thực sự xây dựng kết luận vào trong, và nội dung toán học là mỏng cho trọng lượng xã hội được đặt lên nó. Thứ hai, các mô phỏng hỗ trợ cho tuyên bố rộng hơn nhạy cảm với các lựa chọn tham số và không cho phép các kết luận rộng lớn được rút ra từ chúng.

Phê bình đã thu hút các phản hồi của riêng nó. Một ghi chú năm 2017 trong Critical Review của Daniel Kuehn lập luận rằng các phản đối toán học của Thompson là sai khác nhau, gây hiểu lầm, hoặc không liên quan đến cách mà các mô hình chính thức hoạt động trong khoa học xã hội — nơi giá trị của một mô hình là cơ chế mà nó cô lập, không phải độ sâu của bằng chứng của nó. Các nhà triết học khoa học làm việc về các cộng đồng nhận thức, bao gồm Daniel Singer, đã phát triển các mô hình liên quan trong đó giá trị của sự đa dạng tồn tại dưới các hình thức đã được sửa đổi.

Cách đọc của chúng tôi, cho những gì một người thực hành cần: định lý yếu hơn tiêu đề của nó, cơ chế là có thật và có thể quan sát, và khẩu hiệu rộng lớn nên được nghỉ hưu để ủng hộ tuyên bố có điều kiện. Khi bạn đối mặt với một vấn đề khó, đa chiều và nhóm ứng viên của bạn sâu, một nhóm được chọn cho các cách suy nghĩ bổ sung sẽ thường tìm kiếm không gian giải pháp tốt hơn so với một nhóm được chọn chỉ dựa trên điểm số cá nhân — vì điểm số cá nhân tập hợp những người suy nghĩ giống nhau. Tuyên bố đó không cần một định lý quá lớn, và phần tiếp theo cho thấy lý do tại sao.

Toán học không ai tranh cãi: định lý dự đoán sự đa dạng

Bỏ qua các mô hình gây tranh cãi và một phần toán học vẫn đứng vững mà không ai tranh cãi, vì nó là một định danh — đại số, không phải thực nghiệm. Scott Page gọi đó là định lý dự đoán sự đa dạng (trong The Difference, 2007). Đối với bất kỳ nhóm nào đưa ra ước lượng số, với lỗi được đo bằng khoảng cách bình phương từ sự thật:

Hai hệ quả rút ra ngay lập tức. Đầu tiên, ước lượng tổng hợp của nhóm luôn ít nhất cũng chính xác như thành viên trung bình của nó — đám đông không thể tệ hơn cá nhân điển hình, mặc dù nó có thể tệ hơn cá nhân tốt nhất của nó. Thứ hai, giữ độ chính xác cá nhân cố định, mọi sự gia tăng trong sự bất đồng thực sự một cách cơ học giảm lỗi tập thể. Đa dạng không phải là một phần thưởng cảm thấy tốt trong phương trình này; nó là một trong hai yếu tố. Một nhóm các bản sao chính xác và một nhóm các người phản biện có độ chính xác vừa phải có thể đạt được lỗi tập thể giống nhau bằng các con đường khác nhau.

Điều bắt buộc — và đó là điều bắt buộc mà chạy xuyên suốt tất cả các nghiên cứu này — là từ thực sự. Định lý thưởng cho sự đa dạng của các dự đoán, điều này yêu cầu sự đa dạng về thông tin và mô hình. Nếu mọi người đọc cùng ba nguồn, các dự đoán của họ tụ tập lại với nhau, yếu tố đa dạng sụp đổ, và đám đông trở thành một tiếng vang. Đây chính xác là chế độ thất bại được tài liệu trong tài liệu về trí tuệ của đám đông: các lỗi tương quan không hủy bỏ, chúng cộng dồn.

Khi nào sự đa dạng giúp

Khi nào thì không — phần mà khẩu hiệu bỏ qua

Một báo cáo trung thực phải bao gồm các chi phí, vì chúng là có thật và là lý do mà các nhóm đa dạng đôi khi hoạt động kém hơn các nhóm đồng nhất trong thực tế ngay cả khi lý thuyết ủng hộ chúng.

Mô hình trong tài liệu tổ chức nhất quán với các mô hình: lợi ích của sự đa dạng phụ thuộc vào độ phức tạp của nhiệm vụ và chất lượng quy trình, và chi phí của nó được gánh trước (phối hợp, xung đột, hình thành quy tắc chậm hơn) trong khi lợi ích của nó được gánh sau (tìm kiếm tốt hơn, ít điểm mù hơn). Các nhóm bỏ cuộc sớm sẽ gánh chịu chi phí và bỏ lỡ lợi ích.

Sự đa dạng nhận thức không phải là sự đa dạng nhân khẩu học

Một sự phân biệt giữ cho cuộc tranh luận này trung thực: nghiên cứu trên là về sự đa dạng nhận thức (hoặc tri thức) — sự khác biệt trong thông tin, đào tạo, phương pháp, và mô hình tâm lý. Sự đa dạng nhân khẩu học là một biến số khác. Hai điều này có tương quan trong thế giới thực, vì kinh nghiệm sống hình thành thông tin và quan điểm, nhưng chúng không thể thay thế cho nhau, và các hiệu ứng nghiên cứu mạnh nhất gắn liền với loại nhận thức. Một nhóm đa dạng về nhân khẩu học dựa vào các nguồn giống nhau và đào tạo giống nhau có thể đồng nhất về nhận thức; một nhóm tương tự về nhân khẩu học có thể chứa một kỹ sư, một luật sư, và một người điều hành thực địa không đồng ý về mọi thứ quan trọng. Lưu ý cũng rằng các yếu tố c của Woolley tương quan — nhạy cảm xã hội và lượt nói — là về quy trình, không phải thành phần của bất kỳ loại nào. Để có một cách tiếp cận sâu hơn về sự phân biệt và nghiên cứu đứng sau nó, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về sự đa dạng tri thức.

Những gì thực sự cần làm: cấu thành và điều hành nhóm

Chuyển đổi cốt lõi có thể bảo vệ của nghiên cứu này thành thực tiễn mang lại lời khuyên ít được trích dẫn hơn so với khẩu hiệu nhưng mạnh mẽ hơn nhiều:

Làm cho đầu vào đa dạng có giá trị: cấu trúc như là yếu tố nhân

Lưu ý rằng mọi khuyến nghị thực tiễn ở trên đều liên quan đến việc nắm bắt sự đa dạng, không chỉ là lắp ghép nó. Đó là nơi mà các phương pháp có cấu trúc kiếm được giá trị của chúng. Trong một bản đồ lập luận, mỗi bên liên quan đóng góp lý lẽ của họ một cách độc lập — trước khi cuộc họp hội tụ vào một người dẫn đầu — và mọi lập luận đứng vững hoặc sụp đổ dựa trên giá trị được đánh giá của nó, không phải dựa trên cấp bậc của người đã đưa ra nó. Điều này cắt đứt liên kết ảnh hưởng theo cấp bậc cho phép một giọng nói tự tin làm đồng nhất một phòng đa dạng.

Argumentree thực hiện chính xác mẫu này cho quyết định hợp tác: đầu vào từ nhiều bên liên quan được thu thập một cách không đồng bộ và độc lập, các lập luận được tổ chức thành một cây pro/con chung, và các đánh giá đa chiều (hữu ích, rõ ràng, chính xác, đầy đủ) được tổng hợp thành điểm đồng thuận. Sự đa dạng mà bạn tuyển dụng trở thành thông tin mà quyết định của bạn thực sự sử dụng — với một dấu vết kiểm toán đầy đủ cho thấy những quan điểm nào đã hình thành kết quả. Và vì các đóng góp có thể được thực hiện bằng 66 ngôn ngữ, nhóm quan điểm không bị giới hạn ở những người thông thạo ngôn ngữ của cuộc họp.

Đối với quỹ đạo dài hơn của nghiên cứu mà bài viết này dựa vào — từ định lý bồi thẩm đoàn của Condorcet đến các đội ngũ con người-AI ngày nay — hãy xem bài viết kèm theo của chúng tôi, Trí tuệ Tập thể: 240 Năm Nghiên cứu.