Imagine a police lineup where ten witnesses are asked to identify a bank robber they glimpsed fleeing the crime scene. If six of them pick out the same person, there's a good chance that's the real culprit, and if all ten make the same choice, you might think the case is rock solid, but you'd be wrong. For most of us, this sounds pretty strange. After all, much of our society relies on majority vote and consensus, whether it's politics, business, or entertainment. So it's natural to think that more consensus is a good thing. And up until a certain point, it usually is. But sometimes, the closer you start to get to total agreement, the less reliable the result becomes. This is called the paradox of unanimity. The key to understanding this apparent paradox is in considering the overall level of uncertainty involved in the type of situation you're dealing with. If we asked witnesses to identify the apple in this lineup, for example, we shouldn't be surprised by a unanimous verdict. But in cases where we have reason to expect some natural variance, we should also expect varied distribution. If you toss a coin one hundred times, you would expect to get heads somewhere around 50% of the time. But if your results started to approach 100% heads, you'd suspect that something was wrong, not with your individual flips, but with the coin itself. Of course, suspect identifications aren't as random as coin tosses, but they're not as clear cut as telling apples from bananas, either. In fact, a 1994 study found that up to 48% of witnesses tend to pick the wrong person out of a lineup, even when many are confident in their choice. Memory based on short glimpses can be unreliable, and we often overestimate our own accuracy. Knowing all this, a unanimous identification starts to seem less like certain guilt, and more like a systemic error, or bias in the lineup. And systemic errors don't just appear in matters of human judgement. From 1993-2008, the same female DNA was found in multiple crime scenes around Europe, incriminating an elusive killer dubbed the Phantom of Heilbronn. But the DNA evidence was so consistent precisely because it was wrong. It turned out that the cotton swabs used to collect the DNA samples had all been accidentally contaminated by a woman working in the swab factory. In other cases, systematic errors arise through deliberate fraud, like the presidential referendum held by Saddam Hussein in 2002, which claimed a turnout of 100% of voters with all 100% supposedly voting in favor of another seven-year term. When you look at it this way, the paradox of unanimity isn't actually all that paradoxical. Unanimous agreement is still theoretically ideal, especially in cases when you'd expect very low odds of variability and uncertainty, but in practice, achieving it in situations where perfect agreement is highly unlikely should tell us that there's probably some hidden factor affecting the system. Although we may strive for harmony and consensus, in many situations, error and disagreement should be naturally expected. And if a perfect result seems too good to be true, it probably is.
警察で 犯人特定のための 面通しが行われています 事件現場から逃走する銀行強盗を 目撃した10人が集められました このうち6人が同じ人を指せば その人物が真犯人の可能性が 高いでしょう 10人全員が同じ答えだったら もう間違いない と思うかもしれませんが 実はそれは間違いです こう言うと とても奇妙に 聞こえるでしょう この社会では多くのことが 「多数決」「意見の一致」で動いています 政治も ビジネスも 娯楽もそうです ですから 意見の一致が多い方が良い と考えるのは自然ですし あるところまでは 通常 その通りです でも時に 意見の一致が 完全なものに近づくにつれ その信頼性は低くなります 「満場一致のパラドックス(矛盾)」 と呼ばれる現象です この明らかな矛盾をひも解くカギは 対象となっている状況に どれくらいの不確実性があるかを 考えることにあります 例えば この中で リンゴがどれか聞いたとしたら 満場一致であっても 不思議ではないでしょう 一方 ある程度違いがあるのが当然 と思われる事柄については 答えにも幅が出る と考えるべきなのです 100回 硬貨を投げたら 約半分の割合で表が出る と考えますよね でも 表ばかりが出だすと 何かおかしいと疑い始めます 硬貨の投げ方ではなくて 硬貨自体に疑いを持ちます もちろん 容疑者の特定は 硬貨投げほどランダムなことではなく バナナとリンゴを見分けるほど 明快なものでもありません 事実 1994年に行われたある研究では 目撃者の48%近くが 面通しで間違った人を選ぶ傾向にあり しかも 多くが答えに自信を持っていた と報告されています 一瞬目撃しただけでは その記憶は信ぴょう性に欠けうるのに 私たちは しばしば自らの正確さを 過大評価しがちなのです とはいえ 全員が同じ人物を指すのは その目撃者が悪いというよりは システムに起因する誤りという 色合いが強くなります 面通しで言えば 候補者の偏りです システムによる誤りが生まれるのは 人間の判断に関わることだけではありません 1993年から2008年にかけて ヨーロッパ各地の複数の犯罪現場で 同じ女性のDNAが発見され その持ち主が架空の犯人 「ハイルブロンの怪人」とされました そのDNAの証拠は奇妙な一致を見せていました 間違った証拠だったからです 実は DNAサンプルを収集するのに 使われた綿棒は 出荷工場で働く女性によって 誤って汚染されていたのです システムによる誤りは 計画的詐欺でも起こります 2002年にサダム・フセインが行った 大統領選挙もその一つです 投票率100%の選挙で 全員が7年の再任を 支持したとされています このように考えると 満場一致のパラドックスは さほど矛盾したものでもないでしょう やはり全員の意見が一致するのは 理論上は理想的なことです 特に ばらつきや不確実性が あまりないような場合はそうです でも実際には 完全な一致が起こりえない状況で それが起こった場合は システムをゆるがす隠れた要因がある ということなのです 「調和」「意見の合致」を 心から追い求めたとしても 多くの場合 「間違い」や「不一致」があることも 普通なのだと考えるべきです 真実というには完ぺきすぎることは おそらく そういうことなんです