每个刺猬型专家都幻想着自己能做出大胆、无畏又与众不同的预测——对一个话题的看法一定要跟众人的意见迥然不同才行。刺猬型专家遭受同事的排挤，就连家里的金毛猎犬也认为他们有些滑稽。但很快，结果证明他们做出的预测完全正确、绝对正确、不容置疑地正确。两天后，他们上了《华尔街日报》的头版，同时附有一张照片，他们坐在杰伊·雷诺的沙发上，个个都像大胆而勇敢的先驱。

这样的预测可能偶尔是正确的。专家的共识也可能会出错——如果当初某个专家预测到苏联解体，那他一定会受到此生最大的褒奖。然而，幻想的情节终归难以成真。狐狸型专家——包括我本人在内——虽说不是墨守成规的人，但当我们的预测与竞争对手的大不相同时，我们总会感到忧虑。

许多证据表明，群体预测要比个人预测准确，其准确率随预测领域的不同通常会高出15%~20%。这并不是说群体预测就一定是准确的（我们会在本书稍后的部分对这个主题进行深入探讨），但从多个角度考虑问题总会大有裨益。

泰特罗克曾经对我说：“狐狸型专家通常会独立思考问题，而刺猬型专家则习惯与别人共同商讨问题。”他的意思是，狐狸型专家已经培养出一种仿效集体决策过程的能力。他们不再咨询整个专家组，而是不停地向自己发问。通常这就意味着他们需要将很多不同类型的信息集合起来——就像一组各持己见的人真正要做的那样——他们会客观地对待所有信息，而绝不会把某一条信息当成金科玉律。（以538网站的预测为例，这些预测通常会把民调数据和经济、各州人口统计等有关信息综合起来）。那些没有留心泰特罗克指导意见的预测者，总要为此付出代价。

2000年美国总统大选前夕，经济学家道格拉斯·希布斯公布了一个预测模型，声称依据经济增长和战争伤亡率这两个变量，就可以非常准确地预测出总统大选的结果。希布斯提出了一些十分大胆的刺猬式主张，他认为依据总统的支持率(通常这是总统能否连任的可靠信号)，根本不会提高预测的准确性，对通货膨胀率和失业率有所了解同样也不会提高预测的准确性。候选人的身份无关紧要：一个政党既会推荐乔治·麦戈文那种有着强烈党派意识的议员，也会推选德怀特·D·艾森豪威尔那样的中间派战争英雄。希布斯断言，关键的因素是一个相对模糊的经济变量，即被命名为“实际可支配的人均收入”。

那么，希布斯的预测模型究竟得出了什么结果呢？它预测戈尔会获得压倒性胜利，并且说他最终会以9%的优势取胜，但在佛罗里达州重新计票之后，获胜的却是小布什。戈尔确实赢得了美国普选，可这个预测模型表明，美国总统大选结果和预测结果会有天壤之别，且出现预测结果的概率只有1/80。