那些 bot 噪音为 0（也即全部由人类控制节点）或 30%（即 bot 有 30% 的时间随机选择颜色）的网络，完成游戏目标并没有超越全部由人类控制的网络，意味存在一个“Goldilocks 随机区域”（注释：Goldilocks 随机区域也叫“古迪洛克带”、“生命带”、“绿带”，是天文学上给一种空间的名称，在这种空间里，行星彼此之间的距离在一定范围之内。天文学家认为，在古迪洛克带中这样的空间，有利于生命的发展。太阳系就是一个古迪洛克带，而地球上诞生了高等生命。）

　　此外，有 bot 参与的网络与那些一开始就预设好 3 个节点颜色的网络表现一致。换句话说，预设节点的网络是从上到下控制的，但混入有噪声的 bot 也仅仅在局部增加了一些随机性，并没有影响整体结果。“我们得到的结果是一样的，”研究作者 Christakis 表示：“对我来说，这是个漂亮的结果。”

　　图3：对 bot 和网络特征进行分析后，得出完成游戏的结果

　　Bot 帮助人类帮助自己

　　进一步分析表明，由 bot 加入网络中的轻微噪音行为，有利于为网络中的其他人树立榜样。有些玩家也会在游戏中做出“噪音”，偶尔故意选择与相邻节点冲突的颜色。bot 的噪音水平影响了人类的噪音水平——即使 bot 控制的节点并没有与人类控制的节点直接相连，这表明了涟漪效应（ripple effect）的存在。

　　“Bot 在帮助人类帮助自己，”Christakis 说。没有 bot 的附加噪音，人类玩家往往每个人都选择与与相邻节点颜色冲突最小的颜色（还是以与 5 个节点相邻的节点为例，直播，当其中 3 个都是橙色时，人类玩家往往会选择将自己控制的节点设定为紫色），但整个网络内仍然存在冲突。 “在某种程度上，这些 bot 发挥了某种教学能。”Christakis补充说。如果你看到一个相邻节点（由 bot 或人类控制）经常更换颜色，你也可以决定这样做。Christakis 指出，像 AlphaGo 这样非常复杂的 AI 程序可能会帮助人类玩家玩得更好，但是在这个实验里，即使是这些“单纯愚钝的 bot”，让对人类玩家达成目标起到了帮助作用。

　　图4：Bot 行为对人类玩家行为的影响

　　干扰会增加和谐是有前例的，比如随机突变有助于演化产生复杂生物体。“这是个很酷的小研究，”辛辛那提大学心理学家 Michael Richardson 说：“结果非常符合复杂系统理论。”

　　加州理工学院帕萨迪纳分校的经济学家 Colin Camerer 是该论文的评审人之一，他对两位研究人员使用简单、严谨的方法产生大量数据，证明随机性可以促进社会互动的秩序这一点表示了称赞。但 Camerer 指出，由于实验中使用的模型非常简单，“很难看出与现实世界组织中发生的事情有密切的关联。”

　　接下来，研究人员希望将研究的规模扩大，包括更加复杂和现实的合作，比如让人与 bot 共同完成军事任务或进行制造生产。

　　组织中得有“讨人厌的家伙”

　　除了引入噪音，bot 还可以在很多方面帮助人类。可以想象，聊天机器人介入婚姻关系协调，指导双反相互妥协而不是用愤怒或无聊来发泄。最近的一项研究发现，化身为人的 Tweetbot，能够让种族主义者感到羞愧，从而减少 Twitter 的种族诽谤言论。

　　论文的另一位作者 Shirado 说，bot 作为提出不同意见的一方是很好的，因为它们可以忍受愤怒。Shirado 以索尼的一个项目为例，有一位负责人提出不同意见，坚持推动其他人不想去做的视频游戏项目，最后成就了如今的 PlayStation。

　　让 Christakis 举例使，他提到一个十分富有但被很多人视为难以相处的朋友。“他告诉我，从类没有人邀请他担任董事会成员，因为他往往提出反对意见。”Christakis 说。“我把这篇论文给他，他说‘这太棒了！这证明了我的存在的方式！这就是为什么每个公司董事会都应该有一个像我这样讨人厌的人。’”

　　编译来源

Nature 论文 Locally noisy autonomous agents improve global human coordination in network experiments，doi:10.1038/nature22332 | :10.1038/nature22332

Science 报道

Nature 同期评论 Simon Gachetro：Ocasional errors can benefit coordination