8. 协同问题解决
虽然 Roam 的单人使用有其自身的优点，但最终目标是创建一个协作研究和学习的平台。现有机制常常受到必要共识假设的约束，而知识图库的灵活性允许一种更加多元化的方法，能够在不诉诸专制或民主的情况下，权衡相互冲突的观点，将信号与噪音分离。
8.1 在噪音中寻找讯号
随着信息频率的增加，世界变得越来越嘈杂。 如第7章所述，在特定情况下，故意暴露于噪音是一种有用的策略，但在其他时候会造成沟通中的含混。【8】鉴于我们有把故事和解释强加于随机性的倾向（即叙事谬误），将真正的信号与噪声区分开来变得越来越困难。
假设一个趋势的年化信噪比为 1:1（50% 的数据是有意义的，50% 是随机的）。如果我们每天观察相同的数据，则比例变化为 95% 的噪声，5%的信号。如果每小时观察一次数据（就像新闻记着和市场狂热追踪者那样），它就会变成 99.5% 随机-也就是说，噪音是信号的200倍。【9】
负责解释数据的机构包括媒体，学术界和立法机关。 这些机构中的某些人可能故意掩盖真相，如“假新闻”，p-hacking和politicking。 尽管主动的恶意行为是例外，但即使是最好的记者，研究人员和分析人员也不能幸免被随机性所愚弄。
因此，对大多数人来说，从噪声中分离信号的问题涉及到寻找可靠和准确的辅助信息源。这项困难的任务经常被封闭的科学期刊和搜索引擎算法所阻碍，这些算法越来越被精通搜索引擎优化的内容营销人员操纵。
8.2 信息冗余
浏览海量信息会产生大量冗余。 大多数人将精力浪费在已经解决了一百万次的问题上。 那些解决未解决问题的人们经常在信息孤岛上，而没有意识到彼此的存在。任何给定拼图的所有碎片可能都存在，但没有一个个体或群体持有全部。在无穷无尽的论坛、评论区、网页和书籍中，车轮被一遍又一遍地重新发明 ，信息突然出现，又很快消失得无影无踪。
8.3 共识
今天，几乎每种媒体都把所传播的认知当作真理来呈现；假设有默认的共识，且不可分割。维基百科是互联网时代最伟大的奇迹之一，但它同时犯了这两个错误。对于任何给定的语言，任何主题都只能有一篇文章，页面之间的唯一连接是通过链接，而没有文章是在另一篇文章的基础上构建的。
相比之下，我们来看一下Github：库是在其他库上构建的，功能是从其他功能上构建的。开发人员致力于开发可以被其他人拿来做更棒工具的工具。大多数现代互联网都是建立在开源技术之上的，如果程序员只能遵循旧的协议进行智能协作，这是不可持续的。
许多问题可以通过编写代码来解决，但是自然语言仍然是我们确认哪些问题值得解决的方式。 自然语言是我们相互解释世界并交流现实模型的方式。它是教育的语言，也是决策的语言。自然语言需要一个跟管理代码的工具链一样好的协作工具链。
8.4 反对独裁；反对民主
必要共识的问题是可以由个人或团体根据他们自己的信任网络所提供的数据，并依其所得出的推论图来解决。然而，协作仍然需要一种机制来评估哪些想法是最好的。就像个人给自己的预测和决定赋予权重一样，团队必须能够对任何给定的想法、前提或证据的可信性进行“投票”。如何校验这些集体权重，有多种选择，下面简要介绍其中一些。
a) 群体智慧
一群人可以做出比任何一个个人都更好的某些决定和预测：伟大的统计学家弗朗西斯·高尔顿惊讶地发现，在一个乡村集市上，800 人猜测一头牛的均重仅比1198磅的正确数字低一磅。
在其他情况下，群体的意见与客观现实关系不大。从定义上说，多数人把控的铁腕政权将打消任何不受欢迎的立场，不管它是否正确。通常，可能还需要特定领域的知识；例如，没有学习过自由意志的人只会通过投票选择相容主义、硬决定论或自由主义来增加噪音。
简单的人气比拼并不总是能让我们更接近事实，但它是有用的，因为它告诉我们什么是我们相信的。这些数据可已按人口统计数据来分解，以展示不同的群体如何看待现实，并可能提醒人们注意到其自身群体内的偏见。
b) 可信度评分
对冲基金经理雷达里奥（Ray Dalio）在桥水基金（Bridgewater Associates）开创了一个决策系统，相较民主制度这更像一个智者治国的制度：与那些可信度得分较低的人相比，那些反复证明自己对特定专题或特性有把握的“可信”人的观点更具分量。没有什么可以阻止达里奥的观点被他最年轻的员工推翻，只要员工始终可持续证明比达里奥更正确。在Roam中实现类似的系统将需要跟踪绩效的能力，比如用户对知识图贡献了多少被广泛支持的原创内容，或者他们的预测有多么精准。
c) 预测市场
当人们屈服于同伴的压力和其他偏见，没有足够的专业知识或故意做出错误的预测时，“群体的智慧”最终可能是非常错误的
预测市场背后的洞见是，可以利用市场的力量激励参与者从任何错误中获利。只要有人认为某个共识是错误的，他们就可以把资金押在该共识上，并把概率推回到一个更明智的立场。内幕信息不仅被允许，而且受到欢迎。 通过这种方式，大量的信息可以被合成为一个不断更新的数据点，且其通常非常准确。
监管问题抑制了预测市场的增长与扩大，可能的解决方法包括非法定代币（non-fiat token）或声誉挂钩积分系统。