到目前为止，已经分别考虑了多样性工具箱和多样性偏好的独立效应。现在简要地总结一下：多样性的工具箱是好的，而多样性的偏好却不那么好，但也不能说很不好。对工具箱和偏好的耐心拆解和细心重组，能够看清楚每种类型多样性的不同效应。然而，逐一拆封部件会使我们看不见各部分之间的交互作用，在这里“各部分”指的就是多样性的不同类型。出于这个原因，在本章中就来探讨各种各样的多样性工具箱与多样性偏好之间的交互作用。
当然，这里对多样性工具箱与多样性偏好之间交互作用的分析还远远称不上彻底。事实上，这种分析只能算是对这些框架如何连接和交互的“匆匆一瞥”。有的时候，一种多样性会导致另一种多样性，而且它们所应用的环境也是相互重叠的，同时它们的影响也会交织在一起。因此，愿意接受所有种类的多样性，正如接受拥有它们的人，当然也包括不足。
本章阐述的逻辑将会把前面几章的逻辑颠倒过来，但不是全部。这将产生一种爱丽丝梦游仙境般的感觉，一切似乎都被反转了。在上一章中，基本偏好的多样性只能导致问题，但是在这里，却成了多样性视角、多样性工具箱和多样性预测模型的驱动者，因而可以促进解决问题和预测水平的提高。多样性视角和多样性启发式，在前面几章中是可以生成更多潜在解决方案的神奇法则，在这里也会产生更多的结果，进而导致偏好多样性的出现，从而为人们进行操纵提供了更多的机会（根据前几章的逻辑）。
这些互动效应虽然很强大，但是仍然只能减轻而不能压倒每一种多样性本身的独立效应。尽管出现了反转，但也不能说到目前为止学到的一切东西都是错误的，那样想的话就会错过真正的要点。原因在于，迄今为止所讨论的东西，都应该视为孤立的任务。把不同任务合并到一起时，分析将会变得更加有趣、更加微妙。
下面将从多样性的基本偏好如何影响其他类型的多样性着手开始分析。这样做的目的是为偏好多样性“正名”，使之从制造问题的麻烦一跃转为有助于问题解决、能够做出更好预测的帮手。当说人们有多样性的偏好时，就意味着有不同的目标、愿望和需求。要依靠所获得的各种认知工具来满足这些偏好。如果一个人想成为一个伟大的艺术家，就要获得成为艺术家的工具。如果一个人想要开一家咖啡店，就要学会如何选择咖啡豆和发泡牛奶。通过这种简单而直接的途径，多样性偏好就转化成了多样性工具，即视角、启发式、解释和预测模型。多样性偏好会导致多样性工具箱。因此，多样性偏好对解决问题有着很强的正面间接影响。
偏好不同，选择解决的问题也不同
到目前为止，已经讨论过了冰激凌、美国职业橄榄球大联盟选秀和奥斯卡颁奖等话题。对于某些人来说，这些话题可能有点“轻浮”，现在就来弥补这个缺点。当人们有不同的偏好时，比如他们喜欢吃的食物不同、喜欢听的音乐不同，所认为重要的东西也是不同的。当人们选择如何过日子、为什么目的而奉献自己的一生时，也是偏好在引导着他们。能看到什么问题、发现什么机遇，都取决于对什么东西是有价值的认识。
那些认为社会平等很重要的人可能会认为贫困是一个严重的问题。既然如此，他们就可能会选择投身于消除贫困的事业。在认定贫困是一个重要问题后，他们可能会决定开发相关的认知工具，可能会开发出一系列视角、解释、启发式和预测模型，以便确定消费者价格指数能否准确地分辨穷人。另外一些人则可能会认为男性秃顶是一个重要的问题，于是他们致力于寻找治疗脱发的方法。但是肯定有一些人，比如说那些头发很多的人，可能不会认为秃顶是值得整个社会关注的焦点问题。虽然关心人类命运的程度，远非关心人类头发的程度可比，但是价值判断并不在本书的分析范围之内。在此强调的要点是，治疗男性秃顶所需的认知工具可能与消除贫困所需的认知工具不同。
需要指出的是，关于“什么问题需要去解决”这件事，在做出决定时不一定能明确意识到。这里可以将“为什么人们会选择去做他们所做的事情”这个问题留给历史学家去解决。以路易·巴斯德（Louis Pasteur）为例，巴斯德提出了细菌致病说。在他的职业生涯早期，曾经帮助法国酒厂开发了杀死细菌的发酵工艺。巴氏灭菌过程后来应用于啤酒、牛奶和其他食品生产行业。后来，巴斯德还主张医生应清洁手术器械并洗手。一开始，很少有医生相信巴斯德，他的细菌致病说很久之后才被人们接受。1
巴斯德在物理、化学、数学、拉丁文和艺术等方面受过很好的训练。他本来可以选择研究任何东西。为什么他决定研究葡萄酒生产工艺、研究细菌？选择葡萄酒行业可能有文化方面的原因，巴斯德是法国人，如果他是德国人，可能会去研究怎样生产啤酒。研究细菌和疾病的决定则可能基于个人原因，因为他的三个孩子都在年幼时不幸死于伤寒。
如果像巴斯德一样，人们都是通过机会、文化和偏好的某种组合来选择将为之奉献一生的任务，那就不可能将偏好多样性与工具箱多样性截然分开。所获得的工具能够使人们能够对认为重要的事做出贡献。但是很显然，想要治愈乳腺癌的人选择的工具不同于想要治愈糖尿病的人所选择的工具。因此，对自己想要实现的目标的偏好，对思考问题的不同方式有着极大的影响。
现在，再提升一级。社会应该解决什么问题或试图解决什么问题。这个问题可以称为问题之问题。要解决哪些问题这种选择是由偏好来决定的，例如，有些人认为平等比环境可持续性或经济增长更加重要。但是，也可以认为这种选择本身就是一个问题，也就是关于哪个问题要优先解决的问题。有些问题可能比其他问题更加紧迫，如果先解决好这些问题，那么作为群体会感到很高兴。而且，正如在讨论解决问题时已经看得很清楚的，如果想得到一个问题（也包括问题之问题）很好的解决方案，我们肯定希望拥有多样性视角和启发式的人能够参与进来。
多样性偏好的力量
为了搞清楚多样性偏好如何导致多样性视角，先回到崎岖景观模型上。回想一下，在景观中，任何一个点的高度就表示了它的价值。在本杰里公司的例子中，假设冰激凌之峰的“海拔”代表了冰激凌的味道。在那个简单的“供把玩的模型”中，本和杰里两人有着相同的基本偏好：生产出最好的冰激凌。
现在，假设本的偏好发生了改变，他开始变得关注利润了，希望尽可能多地赚取利润，以便给慈善机构捐献更多的钱。有些品种的冰激凌比其他冰激凌的生产成本更高，例如，来自佛蒙特州小农场的奶油需要支付更多运费，品质很好的巧克力片也是一样。虽然味道和利润之间可能存在正相关性，味道越好、销售量越大、利润越高，但是它们不会导致完全相同的排序。所以，本的利润景观可能不同于杰里的味道景观，他们两人将会给每个品种的冰激凌分配不同的价值，在不同的景观中进行搜索。
这种多重景观隐喻使多样性视角与多样性基本偏好之间的区别突显了出来。多样性视角创造了可能解决方案集合的不同编码。而不同的基本偏好则为这个解决方案集生成不同的价值，也就是景观的高度。
为什么多样性偏好会创造出多样性视角？答案是显而易见的。回想一下，无效的视角创造了极其崎岖的景观，而良好的视角则创造了平滑的景观，就像富士山一样。问题解决者需要找到一个能够带来平滑景观的视角。如果人们有多样性的偏好，那分配给解决方案的价值也就不会相同了。某个视角，也许能让某个人的景观变得平滑起来，但却不一定能使另一个人的景观也变得平滑。
为了说明这一点，再次回到本杰里公司的例子，假设增加冰激凌的卡路里数对成本有很大的影响。由于本近来开始关注利润问题，在他看来，根据卡路里数排列各种冰激凌可以创造一个单峰景观：利润随着卡路里的增加而一路增加，因为口味改善的效益抵消了成本的增加。利润在达到最高点后下降，因为成本的增加超过了口味改善的效益。而对于杰里来说，卡路里视角下可能出现多个高峰，远远超过了巧克力块大小和数量的视角。
接下来将把这个逻辑应用于评选奖学金的情景。假设奖学金评选委员会由两个人组成，他们必须在500名申请人当中找出三名入围者，由他们去竞争一个科学奖学金的名额。与申请人有关的许多信息存储在电子表格当中，此外还一些例如推荐信的资料，则只能以书面形式附在申请文件中。评选委员会的两个成员分别是迈克和马哈茂德。迈克所关心的只是申请人的学术能力，他对学生的评价可能与科学课程中学生的平均成绩高度相关。但是，电子表格可能只包含了总平均分，因此，迈克的视角可能是，根据整体平均成绩将学生排列起来（使用电子表格中的“排序”命令）。迈克的启发式则可能是，从列表最顶部的那个申请人开始，取出相对应的文件，并计算出该申请人科学课程的平均分。他会以这个方式继续审核第二个、第三个……直到确信自己不太可能找到科学课程平均成绩更高的申请人为止。
马哈茂德则可能关注申请人的创造力、努力水平和一个难以界定的性质，他称之为“火花”。像欲望、创造力、努力水平以及“火花”这样的东西，电子表格上储存的信息很难反映出来，但是马哈茂德有一种特殊的能力：他只要看到这些性质就知道那就是它们。那么，该如何安排学生的申请文件呢？他会使用什么视角？按平均成绩排列的文件对马哈茂德来说没有任何用处，因为平均成绩可能与欲望、创造力和“火花”这样的东西没有什么关系，与努力水平也最多只有轻微的相关性。因此，马哈茂德可能会打开文件柜，拿出所有申请文件，并按厚度将它们排列起来。申请文件的厚度可能与愿望的殷切程度和努力水平相关，也可能与创造力呈正相关，而且几乎肯定与推荐信的长度有关。至于使用什么样的启发式，马哈茂德可能会从最厚的申请文件开始看，然后再看第二厚的申请文件。当他认为其余的申请文件缺乏足够的厚度来揭示“火花”时，他就可能停止搜索。
在这个例子中，委员会的两名成员使用了类似的启发式。他们沿着一维视角进行搜索，直到认为余下来的申请人不可能比当前已经找到的最好的申请人更好为止。这种启发式的相似性并不普遍。如果其中一个人使用了二维的视角，他就会需要一个不同的启发式，也就是说，他必须同时在两个方向上进行搜索。因此，具有多样性偏好的人也可能会去构建、去获得多样性的启发式。迈克和马哈茂德有不同的偏好，因此，他们以不同的方式去寻找解决方案。
也可以将多样性偏好与多样性解释联系起来，让解释偏向于最重要的维度。如果对什么东西是重要的在看法上有所不同，那解释也就可能有所不同。如果汤姆关心节能，他可能会在买下房子之前要求看一下暖气账单。如果邦妮关心室内采光，她可能会计算窗户的数量和面积。这些属性都将成为他们对房屋“解释”的组成部分。因为他们的偏好不同，解释也会不同。由于解释提供了预测模型的基础，因此多样性偏好也会导致人们构建多样性的预测模型。
多样性“碰撞”
在上一节中已经看到，偏好多样性是怎样导致其他更有效益的多样性类型的。现在要讨论的是，各种类型的多样性是怎样相互碰撞的，也就是一种类型多样性的存在，是如何阻碍了或共生性地改进了另一种类型的多样性的。这种多样性的相互碰撞导致了复杂性。
下面将会看到，多样性的偏好和解决问题之间的积极互动。要跟上分析思路需要付出一些努力，因为这里结合了想法和框架。
再一次回到崎岖景观模型中去，不过这一次不会碰到本和杰里。考虑两位医生凯茜和杨，他们面对着一个难题：怎样才能为病人重建人工手肘。假设这两位医生是在同一所医学院接受教育的，也曾经一起实习，甚至在同一个专治肘关节、膝关节和髋关节病痛的医院工作，因此他们会使用完全相同的视角和启发式去寻找解决方案。
但是这两位医生对结果有着不同的偏好。杨的审美意识很强，他关心人工手肘的外观。它看起来怎么样？自然吗？是不是像天生的手肘那么美丽和优雅？凯茜却主要关心人工手肘的功能。杨认为凯茜之所以只关注功能，是因为她小时候网球打得非常棒，曾经是一个网球神童。
假设在杨和凯茜着手制作这个人工手肘之前，已经有一个医疗工程师团队帮他们开发出了6个人工手肘的原型设计，分别以字母A到F表示。凯茜和杨要以这6个原型为起点，找到更好的人工手肘设计。凯茜或者杨开发出来的新设计将用字母G到J表示。
表11-1给出了凯茜努力寻求改进的结果。该表的第一列给出的是初始设计，第二列则给出了她开发的设计。当从原型A开始时，她找不到更好的设计。当从原型B开始时，她以原型D结束，因为她偏好D甚于B。当从原型C开始的时候，她得到了一个新的解决方案G来表示，以此类推。
表11-1 凯茜的设计
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用同样的方式，我们可以给出杨的开发结果，如表11-2所示。
表11-2 杨的设计
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这两张表格表明，凯茜的局部最优解与杨不同。凯茜会从B移到D，而杨则相反，会从D移动到B。从这些局部最优解可以推断出，人工手肘D的功能较强，但是外观并不是那么有吸引力。也可以推断出，B（对于杨而言，它是一个局部最优解，但对凯茜而言却不是）必定外观较有吸引力但功能不一定很强。这些局部最优解之间的差异，显然并非源于两人采取的搜寻方式之间的差异，而是源于他们所看重的东西之间的差异。
回想一下，曾经讨论过的群体解决问题时局部最优解集合交集的重要性。多样性群体之所以能够找到很好的解决方案，是因为他们的局部最优解不会在许多点上相交。在前面的章节中已经阐明，如果人们有多样性视角和启发式，群体是如何找到好的解决方案的。现在再来看一看，如果人们有多样性的偏好，同样的分析是不是也成立。具有多样性偏好的人不太可能锁定在同样的解决方案上。因此，如果两个人有不同的偏好，他们在解决问题时可能会做得很好。
这个逻辑是成立的，但有一定的限制。偏好不能过于多样性。如果过于多样性，那么任何一个人的改进都会使另一个人变得更糟。利用前面讨论过的允许犯错启发式和模拟退火启发式的结果，可以得出一个结论：偏好多样性可能是一件好事，而且，在理想情况下，偏好多样性会随时间的推移而减少。这确实有可能发生。杨可能将变得重视功能，同时凯茜也可能会认识到美学方面的价值。如果真是这样的话，他们开发出来的设计将会相当不错。
多样性导致的偏好循环
在前面以经看到多样性的偏好可以产生积极的影响。而在那之前，已经看到多样性视角和启发式使一群问题解决者找到了更多的解决方案，而且只产生了更少的局部最优解。
因此，如果既有多样性视角和启发式，又有多样性偏好，那应该会更好。其实不然，所谓过犹不及，太多的解决方案，再加上多样性的偏好，可能会成为一个致命的组合。当人们有多样性的偏好时，每一个解决方案都有很多价值，每个问题解决者对每个解决方案都有自己的评价。这可能会导致偏好循环、议程操纵和虚假陈述偏好。
回到人工手肘的例子，假设除了凯茜和杨之外，又加入了第三名医生莫妮卡。莫妮卡只关心费用问题：人造手肘越便宜，买得起的人越多。首先假设莫妮卡、凯茜和杨有同样的视角和启发式。如果是这样，他们可能提出的潜在解决方案，就完全依赖于偏好多样性了。进一步假设他们三人确定了三种可能的解决方案。表11-3给出了他们的解决方案（用字母表示）以及每个人赋予每个解决方案的价值（用三值向量来表示）。这些值介于1～10之间，人工肘部的设计越好，价值就越高。
表11-3 在不存在多样性视角和启发式的情况下发现的解决方案的价值
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如果凯茜、杨和莫妮卡通过投票的方式来选择解决方案，那么他们将会选出设计I，它可以在一对一投票中击败其他设计。这是一个很好的解决方案，I是凯茜和莫妮卡的首选，也是杨的第二选择。
现在这个例子加以扩展，假设凯茜、杨和莫妮卡还拥有多样性的视角和启发式。这样一来，就能找到更多的解决方案（见表11-4）。
表11-4 在存在多样性视角和启发式的情况下发现的解决方案的价值
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然而，在一对一投票当中，设计I将会败给N。不幸的是，N又会败给J，而J又会败给I……又一次看到了偏好循环。
不能确定这样一个循环会以什么结果告终，有可能是J。但是之前已经认定I要比J好。而且这是基于只有三种备选方案的情景。即使这三位医生真的选择了J，导致J被选中的讨论和投票过程也可能伴随着虚假陈述偏好和议程操纵的企图。而这也就意味着，同样的结果也可能会更糟，因为人们对产生这个结果的过程非常不满意。
益处多多的多样性
对于多种类型多样性的交互作用，这里强调了它的两个影响。首先，多样性会导致多样性。多样性的偏好可以创造多样性视角、启发式、解释和预测模型。正如在前面已经指出过的，多样性预测模型也会创造出多样性工具偏好。不能单独考虑这些不同类型的多样性。其次，某种情境下多样性的影响，会渗透到到其他情景下。多样性视角和启发式会导致更多潜在的解决方案。但是这只能改善一群偏好相同的人的解决问题能力。如果他们有多样性的偏好，这种直觉就不一定成立了。这个结果既是好消息也是坏消息，在其他地方也同样成立。多样性偏好创造了不同的局部最优解，这可以改善解决问题能力，也可能导致意见分歧。
而且，这并不是不同类型多样性之间唯一的交互作用。以之为基础，用来构建预测模型的经验集通常由自己生成的解决方案组成。因此，多样性视角和启发式影响预测模型。对这种交互作用的讨论，实际上触及了个体多样性如何影响在完成任务时的群体表现这个问题的核心。但是，不应该因为过分强调这些更微妙的细节而忽略了更大的图景。当然，人们有时可能会无法达成共识，甚至可能试图操纵结果，但是总的来说，多样性是有益的。有了多样性的帮助，人们可以解决难题，做出准确的预测。
