2018 年 9 月，我们启动了第一轮集体智慧资助，向有实验想法的组织提供高达 20,000 英镑的资金，这些实验可以增进有关如何最佳地设计和应用集体智慧来解决社会问题的知识。
我们很高兴收到超过 200 份初始申请，并看到该领域的快速发展，以及这些想法的质量和严肃性。从中挑选出 12 份是一项艰巨的任务，我们感谢我们的外部顾问和同事提供的建议。
我们很高兴宣布这 12 项首批实验。通过结合人类智慧和技术，这些实验旨在找到解决分歧问题的新方法，使我们能够通过他人的眼光看世界，并帮助我们共同变得更加聪明。
我们希望这些实验能促使更多资助者做更多的事情。目前，人工智能 (AI) 的资金似乎无穷无尽，而用于集体智慧的资源却不平衡。然而，风险却高得惊人。从许多方面来看，发展集体智慧是人类面临的最大挑战，因为如果我们的思维和行动方式没有进步，解决气候变化、流行病或冲突的前景就很渺茫。
共同做出更好的决策
我们面临的许多复杂挑战，从人口老龄化 女性数据 到空气污染，都需要集体共识和行动来解决。这些挑战可能需要个人改变行为，放弃资源或便利，以造福他们可能永远不会遇到的未来的人。这些权衡已经够难的了，但随着社会日益两极分化，找到共同点变得更加困难和关键。
我们的四项实验正在探索技术如何以不同的方式帮助我们克服集体决策障碍，并对未来承担更多责任。
AI Lab正在将人工智能代理引入有关气候变化等集体风险的小组讨论中。人们会将责任委托给人工智能自主代理吗？这是否有助于团队做出更负责任的长期决策？
FanSHEN正在使用数字故事讲述来帮助学童了解世界在他人眼中有何不同。这种换位思考是否会增强同理心？提高元认知技能是否会帮助这些群体变得更加集体智慧？
ISTC正在创建混合人类和人工智能代理系统。人工智能代理可以调解小组讨论吗？它们能让我们更加意识到我们自己的偏见如何影响我们听取谁的观点以及为什么？这会改变群体决策的结果吗？
Unanimous AI正在探索其模仿蜜蜂和鱼类“群体”行为的算法是否能比传统投票方式更有效地帮助团体解决政治分歧问题。
更好地利用群体智慧
通过集体智慧获得的群体见解和数据，已在科学研究和医疗保健等传统精英专业领域取得了突破。它改变了法律的制定方式，并使我们能够实时提高对情况的理解。但随着数据量的增加，浏览和分析数据的挑战也随之增加。
我们的四项实验将利用机器学习来发掘大量公民生成数据的新见解。他们还将探索这将如何改变其应用和解决社会问题的方式。
艾伦图灵研究所正在使用机器学习和自然语言处理来帮助志同道合的公民在 Consul 数字民主平台上更轻松地找到彼此和类似的提案。这是否会让有共同兴趣的人更容易地合作并让政策制定者听到他们的想法？
CitizenLab旨在将平台上市民提出的数千条见解转化为城市官员可理解的政策建议。这是否会加快城市对市民想法的响应速度和采纳率？
斯旺西大学将利用机器学习对也门无人机袭击的众包视频进行分类和整理。这是否有助于人权调查人员利用这些数据对肇事者提起诉讼？它是否能让法庭接受众包数据作为证据？
Huridocs还将测试人权组织在工作中与机器生成的智能互动的潜力。语义搜索能否用于更好地了解阿拉伯联盟各国数字权利限制的模式和趋势？
维持和改善众包贡献
任何曾经运营过依赖众筹项目的人都会明白维持参与度的困难。我们的两个实验将探索集体智慧设计的这一关键方面，并测试提高众筹参与质量的策略。
爱丁堡大学将测试个性化推荐是否能提高人们对 SciStarter 平台上公民科学项目的参与度、留存率和贡献质量。我们都习惯了推荐算法向我们推荐电影或产品，但它们是否也能让我们更多地参与公民科学？
南安普顿大学将测试不同的策略，让人们参与无人机镜头的众包分析，以开展人道主义救援工作（例如，确定需要援助的地方）。随着媒体关注度的下降，志愿者的参与度也会下降。我们能否找到方法让人们长期为发展工作做出贡献并承担更艰巨的任务？
集体智慧的新应用
在集体智慧设计中心，我们一直在研究集体智慧如何帮助解决环境问题、改善健康和实现更好的民主。我们相信集体智慧有潜力帮助解决许多问题 - 包括我们今天面临的一些最紧迫的问题。
我们的两个实验将测试集体智慧的新用例——教育和解决城市食物浪费问题。
行为洞察团队将使用在线数学评估平台 Eedi 的数据，看看集体智慧能否为有效的教师反馈提供新的见解。尽管反馈是教师工作的重要组成部分，但关于如何提供反馈以提高学生的表现和学习能力的证据却很少。这些数据能否帮助确定最佳反馈做法，并能展示如何鼓励教师采用这种做法？
减少食物浪费的重要性众所周知，但实际操作起来却困难得多。香港浸会大学将测试志愿者能否利用集体智慧平台自我组织，更有效地将剩余的面包重新分配到城市各处。如果成功，其他潜在用例可能包括在紧急情况发生后在城市各处运送援助物资。