什么是群体预测？
群体预测汇总一大批持有不同观点的人的预测，以估计未来事件发生的概率。对这些预测取平均值，得到的误差可能小于一般个体预测的误差。
预测竞赛通过最终有明确结果的事件检验这些方法。IARPA 的 ACE 项目通过 Good Judgment Project 收集了数百万条预测，并公开了相关数据供研究使用。
怎样的群体预测才有参考价值？
人数多并不意味着预测就一定准确。人们如何形成观点、如何汇总观点，同样重要：
- 参与者需要拥有不同的视角和信息来源。如果成员的想法都一样，群体就更容易陷入群体思维。
- 参与者应先独立作出初步估计，再查看他人的判断。这样有助于避免盲目从众。
- 预测者需要有追求准确性的动力，无论是积累声誉、获得经济回报，还是赢得游戏积分。
- 汇总预测的方法也很重要。可以采用简单平均值、根据历史表现计算的加权平均值，或市场价格。
超级预测者有哪些不同做法
一些预测者在预测竞赛中持续表现良好。Good Judgment Project 发现，汇总历史准确性最佳的预测者的估计，可以改善预测表现。某场竞赛的结果并不保证在不同问题上也能取得相同表现。
市场让参与者能够依据判断交易，但流动性、费用和合约表述也会影响结果。
群体预测有哪些应用
预测问题并不限于选举。以下是组织可以研究的问题示例：
供应链
预测帮助企业提前判断消费需求的变化和可能出现的物流瓶颈。
公共卫生
一线工作人员和卫生研究人员提供的数据有助于追踪疫情。
网络安全
预测者评估零日漏洞被利用以及基础设施遭受重大攻击的可能性。
气候政策
预测用于评估法律变化可能对碳价和可再生能源应用产生的影响。
结合 AI 与人类预测
IARPA 的混合预测竞赛研究了将人类判断与机器预测结合的系统。这仍是一个研究领域：引入 AI 本身不能证明预测准确，结果需要通过已经明确结果的事件来检验。