在科幻领域，将人类思想连接成全球“蜂群智能”的概念最早来源于奥拉夫·斯特普尔登1930年的小说《最后与最初的人类》。这部作品描绘了一个人类生物进化到能够进行心灵感应的未来，形成高度智能的集体思维。
在现实中，这一概念被称为集体超智能，它依赖于不断进步的生成式人工智能技术，而非心灵感应。这些技术使大规模人群能够实时参与协商决策系统，从而利用我们的集体知识和见解解决复杂问题。
作为一名从事人工智能研究超过十年的研究者，我坚信这种方法可以创造出以人类价值观、道德和利益为重的超智能系统。在某些人看来，大规模群体实时协作的想法可能令人不安，但自然界为我们提供了先例。
许多社会性物种自然进化出以大群体迅速做出决策的能力，超越了个体的认知能力。这一现象被称为群体智慧，使得鱼群、蜜蜂群和鸟群能够迅速应对重大挑战，借助集体的认知力量，解决超出单个个体能力的问题。
鱼群作为群体智慧的一种特别鼓舞人心的体现，乍一看似乎简单，但其背后是成千上万只有无指定领导的复杂决策系统。值得注意的是，即使没有单个成员掌握所有相关信息，鱼群仍能找到有效的解决方案。
假设鱼群面临三只来自不同方向的捕食者。虽然大多数鱼对威胁毫不知情，但小组中的一些鱼却知道每只捕食者的位置。那么，这种庞大的、知情的群体如何快速地做出统一的逃避决策呢？
鱼类利用一种特殊器官——侧线，来感知水中的压力和振动，从而帮助它们判断附近鱼的速度和方向。通过感知邻居的动作，鱼群以一种地方性讨论的方式，依据周围同伴的意图决定最佳行动方案。
然而，这并不足以解释鱼群是如何达成整体决策的。因此，知晓右侧捕食者的鱼群可能会主张向左侧移动，而左侧的鱼可能建议向右移动。与此同时，中间的鱼群——不知道任何威胁——则可能仍沿原路线游动。如此，如何迅速达成共识呢？
关键在于群体之间的重叠对话。每条鱼与不同的邻居进行讨论，从而加速信息的交流，并在整个鱼群中扩散。这种协作动态使得即使在个体信息有限的情况下，鱼群也能快速达成集体决策。
这引出了一个有趣的问题：人类是否也能像鱼群那样高效地进行讨论，快速决策以应对复杂问题呢？
历史上，这一想法似乎是不可实现的，因为研究显示，人类有效对话通常在四到七人的小组中蓬勃发展。随着群体规模的扩大，每位参与者的发言时间和响应时间都会减少，导致的是断裂的独白而非连贯的对话。当群体规模达到20时，真实的对话往往会陷入困境。
然而，生成式人工智能的进步开启了一场突破：对话群体智慧（Conversational Swarm Intelligence, CSI）。该技术使得无论是200、2000还是200万的人群，都能实时讨论复杂问题，并增强集体智慧，快速寻找最佳解决方案。
首要步骤是将较大的人群划分为适合进行有意义对话的小组。例如，1000人可被分为200个五人小组，各自参与自己的聊天或视频会议。虽然如此并未形成统一的对话，但却促成了大量平行讨论。
为了模拟鱼群的重叠群体动态，CSI使用了大型语言模型（LLM）驱动的“对话代理”。这些人工智能代理从其子组的人类参与者那里提炼出见解，并将这些智慧传递给其他组的代理。每个代理再用自然语言传递这些见解，从而在整个群体中促进信息流动。
最近的研究证实了这一方法的有效性。2023年，卡内基梅隆大学的一项研究将50人实时讨论在传统聊天室与使用对话群体智慧的情况进行了比较。结果表明，后者导致了更连贯的讨论，个体贡献增加了50%。
为了进一步调查，2024年的一项跟进研究评估了以“蜂群智能”方式进行IQ测试的网络人群。参加者平均智商为100的35人小组在使用名为Thinkscape的在线CSI平台时，取得了128的有效得分，位于第97百分位。尽管这项研究集中在较小的组别，其他研究也成功测试了最多250人的群体。
尽管这些研究主要针对文本交互，CSI的原则同样适用于电话会议、视频会议和虚拟现实会议。这种适应性使得从数百到数千的大型群体能够进行连贯的实时对话，有效地解决问题、优先考虑选项、产生创意并做出明智决策。
最终，这种方法有潜力彻底改变多个领域，包括公司合作、市场研究、公众参与和协商民主。从长远来看，它可能为发展符合人类价值和感知的超智能系统铺平道路。通过利用CSI技术，我们或许能够赋能全球数百万成员，作为全球认知网络共同应对最具挑战性的问题。我相信，这比单纯依赖可能不再优先考虑人类利益的人工超智能更为安全。因此，拥抱对话群体智慧和生成式人工智能工具，并始终把人类置于中心，可以显著重塑我们的未来。
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