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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:06.71,0:00:10.03,Default,,0000,0000,0000,,想象一个“列队指认” 十位目击者
Dialogue: 0,0:00:10.03,0:00:15.48,Default,,0000,0000,0000,,被要求指认他们瞥见的逃离犯罪现场的银行抢劫犯
Dialogue: 0,0:00:15.48,0:00:18.01,Default,,0000,0000,0000,,如果其中6个指向了同一个人
Dialogue: 0,0:00:18.01,0:00:20.54,Default,,0000,0000,0000,,那这就是很有可能是真正的罪犯
Dialogue: 0,0:00:20.54,0:00:22.78,Default,,0000,0000,0000,,如果十个人都做出相同的选择
Dialogue: 0,0:00:22.78,0:00:25.21,Default,,0000,0000,0000,,你可能会认为这是毋庸置疑的了
Dialogue: 0,0:00:25.21,0:00:27.10,Default,,0000,0000,0000,,但是你也许错了
Dialogue: 0,0:00:27.10,0:00:28.12,Default,,0000,0000,0000,,对于我们大多数人来说
Dialogue: 0,0:00:28.12,0:00:29.73,Default,,0000,0000,0000,,这可能听起来难以置信
Dialogue: 0,0:00:29.73,0:00:30.48,Default,,0000,0000,0000,,毕竟
Dialogue: 0,0:00:30.48,0:00:34.69,Default,,0000,0000,0000,,我们社会中大多都依赖于多数表决或一致的结论
Dialogue: 0,0:00:34.69,0:00:35.69,Default,,0000,0000,0000,,无论是政治
Dialogue: 0,0:00:35.69,0:00:36.69,Default,,0000,0000,0000,,商业
Dialogue: 0,0:00:36.69,0:00:37.90,Default,,0000,0000,0000,,还是休闲娱乐
Dialogue: 0,0:00:37.90,0:00:41.83,Default,,0000,0000,0000,,所以人们通常认为更多的共识是好事
Dialogue: 0,0:00:41.83,0:00:44.86,Default,,0000,0000,0000,,从某种程度来说，通常是这样的
Dialogue: 0,0:00:44.86,0:00:45.99,Default,,0000,0000,0000,,但有时候
Dialogue: 0,0:00:45.99,0:00:48.99,Default,,0000,0000,0000,,越接近于全票赞同
Dialogue: 0,0:00:48.99,0:00:52.32,Default,,0000,0000,0000,,结论就变得越不可靠
Dialogue: 0,0:00:52.32,0:00:56.03,Default,,0000,0000,0000,,这就是所谓的 一致性悖论
Dialogue: 0,0:00:56.03,0:00:58.35,Default,,0000,0000,0000,,理解这个显而易见的悖论的方法
Dialogue: 0,0:00:58.35,0:01:01.89,Default,,0000,0000,0000,,就在于 考虑整体水平的不确定性
Dialogue: 0,0:01:01.89,0:01:05.78,Default,,0000,0000,0000,,它涉及你正在处理的情况类型中
Dialogue: 0,0:01:05.78,0:01:09.94,Default,,0000,0000,0000,,试想 如果我们让目击者们在这个队列中辨认出这个苹果
Dialogue: 0,0:01:09.94,0:01:13.39,Default,,0000,0000,0000,,我们应该不会因一个完全一致的结论而感到惊讶
Dialogue: 0,0:01:13.39,0:01:17.50,Default,,0000,0000,0000,,但是当我们有理由期待一些正常差异的时候
Dialogue: 0,0:01:17.50,0:01:21.33,Default,,0000,0000,0000,,我们也应该预期会有一些不同的意见分布
Dialogue: 0,0:01:21.33,0:01:23.46,Default,,0000,0000,0000,,如果你掷一枚硬币100次
Dialogue: 0,0:01:23.46,0:01:28.16,Default,,0000,0000,0000,,你会期望它大概有50%的可能人头朝上
Dialogue: 0,0:01:28.16,0:01:31.54,Default,,0000,0000,0000,,但是如果你的结果是百分百人头朝上
Dialogue: 0,0:01:31.54,0:01:34.18,Default,,0000,0000,0000,,你会怀疑出现了错误
Dialogue: 0,0:01:34.18,0:01:35.97,Default,,0000,0000,0000,,不是因为你的投掷
Dialogue: 0,0:01:35.97,0:01:39.00,Default,,0000,0000,0000,,而在于硬币本身
Dialogue: 0,0:01:39.00,0:01:43.58,Default,,0000,0000,0000,,当然 犯罪嫌疑人身份的辨认不像掷硬币一样随机
Dialogue: 0,0:01:43.58,0:01:48.34,Default,,0000,0000,0000,,但他们也不像从香蕉中找出苹果那样清晰明显
Dialogue: 0,0:01:48.34,0:01:49.17,Default,,0000,0000,0000,,实际上
Dialogue: 0,0:01:49.17,0:01:51.64,Default,,0000,0000,0000,,1994年的一个研究发现
Dialogue: 0,0:01:51.64,0:01:54.20,Default,,0000,0000,0000,,高达48%的目击者
Dialogue: 0,0:01:54.20,0:01:56.97,Default,,0000,0000,0000,,往往会做出错误的选择
Dialogue: 0,0:01:56.97,0:02:00.07,Default,,0000,0000,0000,,即使很多人对他们的选择十分自信
Dialogue: 0,0:02:00.07,0:02:03.60,Default,,0000,0000,0000,,基于短短一瞥的记忆经常会不可靠
Dialogue: 0,0:02:03.60,0:02:07.01,Default,,0000,0000,0000,,而我们经常会高估我们选择的精确性
Dialogue: 0,0:02:07.01,0:02:08.16,Default,,0000,0000,0000,,了解了这些
Dialogue: 0,0:02:08.16,0:02:12.09,Default,,0000,0000,0000,,一次一致通过的嫌疑人指认 开始看起来不一定有罪
Dialogue: 0,0:02:12.09,0:02:14.70,Default,,0000,0000,0000,,而更像一次体制上的错误
Dialogue: 0,0:02:14.70,0:02:16.70,Default,,0000,0000,0000,,或是对队列里的人有偏见
Dialogue: 0,0:02:16.70,0:02:21.01,Default,,0000,0000,0000,,体制上的错误不仅会出现在人的判断上
Dialogue: 0,0:02:21.01,0:02:23.36,Default,,0000,0000,0000,,从1993年到2008年
Dialogue: 0,0:02:23.36,0:02:28.84,Default,,0000,0000,0000,,在欧洲的多个犯罪现场都发现了同样的女性DNA
Dialogue: 0,0:02:28.84,0:02:34.43,Default,,0000,0000,0000,,这位涉罪却行踪难以捉摸的杀手被称为“海尔布隆幽灵”
Dialogue: 0,0:02:34.43,0:02:40.01,Default,,0000,0000,0000,,而这DNA是如此的一致 正因为这个猜想是错误的
Dialogue: 0,0:02:40.01,0:02:41.12,Default,,0000,0000,0000,,结果是
Dialogue: 0,0:02:41.12,0:02:43.96,Default,,0000,0000,0000,,用于DNA采样的棉签
Dialogue: 0,0:02:43.96,0:02:49.80,Default,,0000,0000,0000,,全部被棉签厂的一个女员工意外地污染了
Dialogue: 0,0:02:49.80,0:02:50.93,Default,,0000,0000,0000,,在其它案例中
Dialogue: 0,0:02:50.93,0:02:54.19,Default,,0000,0000,0000,,系统性的错误源于蓄意诈骗
Dialogue: 0,0:02:54.19,0:02:58.91,Default,,0000,0000,0000,,像萨达姆侯赛因在2002年举行的总统全民公投就宣称
Dialogue: 0,0:02:58.91,0:03:06.37,Default,,0000,0000,0000,,100%的选民都投票赞同他
Dialogue: 0,0:03:06.37,0:03:09.46,Default,,0000,0000,0000,,下一个7年任期的继任
Dialogue: 0,0:03:09.46,0:03:10.84,Default,,0000,0000,0000,,当你以这样的方式去看待它
Dialogue: 0,0:03:10.84,0:03:15.12,Default,,0000,0000,0000,,一致性悖论实际上并不全是矛盾的
Dialogue: 0,0:03:15.12,0:03:18.24,Default,,0000,0000,0000,,一致的赞同依然在理论上是理想的
Dialogue: 0,0:03:18.24,0:03:23.32,Default,,0000,0000,0000,,特别是当人们期望尽可能小的变数和不确定性的时候
Dialogue: 0,0:03:23.32,0:03:24.39,Default,,0000,0000,0000,,但是在实践中
Dialogue: 0,0:03:24.39,0:03:29.06,Default,,0000,0000,0000,,在极不可能出现完全一致的情况下达成一致时
Dialogue: 0,0:03:29.06,0:03:33.90,Default,,0000,0000,0000,,这告诉我们，可能有些隐藏的因素在影响了体制
Dialogue: 0,0:03:33.91,0:03:36.90,Default,,0000,0000,0000,,虽然我们可能会力争和谐与共识
Dialogue: 0,0:03:36.90,0:03:41.82,Default,,0000,0000,0000,,在很多情况下，错误和分歧也应该是意料之中的
Dialogue: 0,0:03:41.82,0:03:44.69,Default,,0000,0000,0000,,如果一个完美的结果看上去难以令人置信
Dialogue: 0,0:03:44.69,0:03:46.79,Default,,0000,0000,0000,,那其中可能就有错误了