随机性是政治程序中一个被低估了的属性。当一个民族命悬一线时，把任何事情交给“随机”可能看起来都是有风险的，但是在这种情况下，为了防止党派控制以及其他无法预料的保持现状的倾向，“随机性”是非常重要的。计算机系统在很多算法中利用随机性防止最坏的结果、过度的优化以及被围困在局部细节中。比特币使用随机性来达成共识，决定谁来扩充账本，防止数字货币被审查。游戏使用随机性和分形来创造一个更像现实自然的环境。大自然使用随机性来创造进化和适应环境变化所必须的多样性。没有随机性的介入，生命是不可能的，但一个人很难说生命产生的结构是随机的。尽管生命从明显的随机性中得来，但它有一种秩序使得很多人相信有一个智慧的造物主。
利用随机性就是认同智者千虑必有一失。不论一个社区以为他们能组建得多么聪明，他们仍然有可能是错的，而随机性确保一些少数人意见随着时间的推移有机会被表达。
如果任由人们的性子来，人们会倾向于组织成小圈子并且避免和陌生人互动。一个想要引入合作和包容精神的社会需要克服这种自然的聚集方式，并且保证随着时间的推移，每个人和每个人都会交流。随机性就是把这些事合并在一起的一种方法。
帕累托原理
每一项活动或者每一个系统都会让一部分拥有特定技能的人更有利，不论这项技能是打篮球、赢得拼单词游戏、写书或者是赢得选举。技能倾向于遵循帕累托分布，一小部分人远远强于其他人。帕累托分布天然出现在所有地方：
- 20% 的输入产生 80% 的结果
- 20% 的工人制造 80% 的产出
- 20% 的豆角包含 80% 的豆子
- 20% 的鸟类相当于 80% 的鸟总量
- 20% 的功能占使用量的 80%
- 20% 的人拥有 80% 的财富
- 20% 的城市拥有 80% 的人口
帕累托原理也可以使用其他比例，比如 90/10 或者 70/30，但核心概念是生活中的大多数事情天生就不是平均分布的。另外，帕累托原理是递归的。如果 20% 的漏洞导致 80% 的宕机，那么 4% 的漏洞就导致 64% 的宕机，并且 1% 的漏洞导致 51% 的宕机。
假设有一个遵循 80/20 的“政治影响力”帕累托分布，那么 1% 的人持有超过 50% 的影响力，在一个多数人统治的民主中，这意味着 1% 的人控制着 100% 的结果。如果我们假设一个斜率更大的 90/10 影响力分布，那么 0.1% 的人将控制 72%，并且 0.0001% 将控制 53%，这相当于 200 个人整体上持有的影响力超过 200,000,000 个人合起来。
想象我们的政治程序就像是象棋比赛。这这个世界中，如果你想成为总统你必须是最好的象棋选手。象棋技能是按照帕累托原理分布的，这意味着最好的选手远远好于一般选手。在这样的程序中，领导层几乎不会更换，并且基本上由那些拥有相似特点的人组成，这些特点使他们成为成功的象棋选手。
利用公共竞选活动来赢取投票的政治程序就像是为一组不同的特点优化过的象棋比赛。特别的是，它对那些愿意见人说人话而不是说真话的人是最优化的。它对那些乐于统治别人的人是最优化的，而不是那些喜欢保持自我的人。它对那些愿意做出他们不能也不会遵守的承诺的人是最优化的。它对那些愿意组成政党/党派并且行事没有原则的人是最优化的。它对短期思考是最优化的，而不是长期规划。这些负面的特点在人群中是按帕累托分布的，就像象棋或者任何其他活动中的技能一样。人口越多，最有技巧的政客（或者象棋选手）和普通人之间的差值就越大。
哪个学校有更好的篮球队？一个有 100 名学生的小县城学校还是一个城市中的有 10,000 名学生的大私立学校。假设技能值是从 0 到 100 随机分配给每个学生的，并且每个学校需要选出一个 10 人的队伍。有 10,000 名学生的学校可以产生 10 个有 10 名队员的队伍，而且他们的技能水平都是 100 分。小学校有一个技能水平 100 分的队员就很幸运了，并且队员的平均水平更接近于 95 分。如果技能是按帕累托分布的，那么 1% 的选手会比 51% 的选手加起来还有更多技能。这意味着一个大学校可以派出一个 10 名队员的水平都接近 100 分的队伍，但是小学校有一个队员接近 100 就很幸运了，并且其他 9 人会低于 50。经验确认了这一点，小学校们几乎总是有排名靠后的队伍。
随机性可以让机会变得更公平。想象一下，如果每个学校随机从他们的学生中选择篮球队，事情会变得怎样？在这种情况下，所有学校都将派出平均水平在 50 分的队伍，不论他们学生群体的大小。在篮球技能按帕累托分布的情况下，一般队伍可能技能水平小于 10。在适合“负面技能”，比如迎合、说谎和操控，的游戏案例中，这将是一笔很好的交易。在正面技能，比如指挥、经济知识和公平，的案例中这将是一笔坏的交易。
随着国家扩大，处在政府最高层的人数占总人口的比例急剧下降。例如，你只有 1 个总统和 100 个参议员，不论你的人口。这就像是大学校如何拥有同样大小的篮球队，不论他们学生群体的大小。一个国家越大，技能在知道如何玩弄政治游戏的人和普通人之间分化就越大。如果一个游戏让反社会或者不道德的行为更有利，那么当权者将会倾向于拥有这些特点，而且比大众远远更丰富，就像篮球技能在小学校的分布相对于大学校的分布一样。
这里有另外一个随机性带来公平的例子。想象如果国会提出的每笔账单都需要由一个随机选取的 100 个公民的团体中的三分之二多数签署？一般来看，国会将无法通过和人民的意愿不一致的法律。在这种情况下，关键将是保证随机性真的是随机的，并且样本集合具有代表性。
另外一个随机性带来公平的例子是：名字在选票上列出的顺序可以影响结果。第一个被列出的名字相对于后面每一个名字都有优势。通过随机化选票，你可以确保没有候选人拥有优势。
事实是，在一般的选举中，大多数投票人都是非常地无知（并且这样是合理的），以至于他们的投票只带来和抛硬币相等的信息量。如果 Brennan 在他的《反对民主》一书中的研究合理，那么一般投票人将提供的是比抛硬币更少的有效信息。这通常通过两党制系统中获胜的和失败的候选人之间的差距有多么窄来体现 —— 人们简直就是在猜！
随机选取 10,000 人和让 2 亿人必须投票之间应该没什么差别。如果在某种程度上差异存在，那么它衡量的是投票在人群中所获得的“热情”、“动机”或者“价值”。实际上，投票是有成本的，并且这个成本使选举结果偏离真正随机的样本。很多人反对“人头税”和其他“投票障碍”，但是障碍会一直存在。如果我们不能清除障碍，那么或许我们应该制造能够选择更高质量输入的人工障碍。只要我们不用结果来评判什么是有质量的输入（即，方法），这就行得通。
把一个选举程序现实地简化为一个两党制系统将倾向于选择不好的品质，并且剥夺了那些不能忍受这两个党的人的权利。从一个更大的候选人集合中随机选取，将会重新引入多样性，并且防止被政党长期控制。
在阿米氏社区中，利用随机性来选择领导者是有先例的。阿米氏把追求权力或者领导权视为自负和腐败的根源。每个得到了少量提名的人都有资格参选。然后他们用一个程序来从有资格的候选人中随机选择。在一个小社区中，通常有 3 到 12 个这样的候选人。非常有意思的是，被选出的候选人被晋升到领导层，伴随而来的是对生活的责任，并且没有其他选择只能接受这个角色，要不然就得退出社区。这就像是被一个顺便使用了随机乐透的征兵系统征了兵。
在治理中利用随机性的概念被称为抽签式民主，并且是一个任命个别政府职位的程序。在古雅典民主中，抽签式民主是任命政治官员的主要方法，并且被视为是民主中的一个重要原则。这么做的原因是它广为人知的防止党派主义（政党）的性质。
不幸的是，雅典抽签式民主的直接应用不能拓展。合理的无知（一个本书中重复出现的主题）是这样一个概念，它道出了获得知识是有成本的，而且成本必须得被知识的效用所弥补。优秀治理和良好经济的艺术是一个很少有人研究并且更少有人有动手实践经验的领域。不是每个人都享受阅读像这本书一样的书籍！学习这种知识的价值被使用这种知识能给你生活带来的影响限制着。在时间有限的条件下，大多数人从提升职业技能中发现更多价值，而不是学习他们永远也不会用到的治理技巧。多么希望这些无知的人有足够的智慧，避免用他们的投票给我们其余人增加负担。
可以很安全的假设，在一个大型群体中，一个纯随机抽签式民主程序将产生广泛的非最优结果。这是帕累托原理的直接结果，这个原理表明一半人口合起来的技能少于头部 1% 合起来的技能。中位数的个人远远（好几个数量级）没有最好的个人有技术。如果国会是随机选取的，那么它会像是通过随机抓阄来选择我们的奥林匹克运动队。这样的结果也将是悲剧的。
尽管纯粹随机可能导致非最优的结果，一点点“帕累托筛选”可以带来长足进步。想象这种改善，如果我们只从 SAT 成绩高于平均值的人中选机选择。这将会去除大多数潜在候选人，同时依然保留一个很大的来自三教九流的具有代表性的人员的样本容量。那些没有被代表的人更可能是给他们自己和别人带来伤害到了一定程度以至于他们的意见不会被纳入权力。
我们需要的是一个能够识别出那些位于头部 1% 或者 10% 最能代表人民的人，然后在他们之中随机选择，以防止系统性腐败和权力固化。下一章讲介绍这个程序。