未来趋势预测精选(3册装)(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：（美）泰洛克,（美）加德纳,（美）伊藤穰一,（美）杰夫·豪,[美]乔舒亚·库珀·雷默

出版社：中信出版社

格式: AZW3, DOCX, EPUB, MOBI, PDF, TXT

未来趋势预测精选(3册装)试读：

爆裂：未来社会的9大生存原则

目录

推荐序一

推荐序二

推荐序三 重新定义常识

序言

1 涌现优于权威

2 拉力优于推力

3 指南针优于地图

4 风险优于安全

5 违抗优于服从

6 实践优于理论

7 多样性优于能力

8 韧性优于力量

9 系统优于个体

总结

致谢

注释

“目前，我们的旅程一直很舒适、惬意，路况一直很好，食物也充足、美味……事实上，如果我没经历过那些前所未有的糟糕透顶的事情，我会说，麻烦的事情才刚刚开始呢。”——塔姆森·唐纳（Tamsen Donner），1846年6月16日推荐序一如何在快速变革的时代不被抛在脑后

在2017年年初的世界达沃斯论坛上，我有幸与麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）负责人伊藤穰一（Joi Ito）就“人工智能”这一话题展开讨论。那是一场非常有意义且有趣的对谈，我们在很多观点上不谋而合，他富有远见的独特视角同时也让我思路更加开阔。

仅仅时隔半年多，伊藤穰一和杰夫·豪（Jeff Howe）的新书（中文版）就要付梓面世了。为了完成这本书，他们花了4年的时间，采访了大量与媒体实验室有关联的人士，包括学生、工作人员和老师。从书中大量翔实的案例和资料中，能够看出两位作者的扎实功底、勤勉和努力。在此，向他们表示祝贺。

本书的两位作者是极富远见的思考者。他们敏锐地看到，随着科技革命和通信革命的发生，世界已经进入数字时代，变革快速出现，而人类的思维却总是处于脱节状态。面对这个充满不对称性、复杂性、不确定性的崭新系统，人类的思维需要更新迭代。本书基于此提出了现代世界生存的九大原则，以帮助个体和组织应对充满挑战和不确定性的未来。

这9个原则分别是：涌现优于权威、拉力优于推力、指南针优于地图、风险优于安全、违抗优于服从、实践优于理论、多样性优于能力、韧性优于力量以及系统优于个体。

这些原则不是抽象的理论，而是伊藤穰一带领下的媒体实验室每天都在践行的工作方式。它们极大地激发了研究人员的想象力和创造力，让媒体实验室始终保持独特性、新颖性和神奇性。

在书中，我惊喜地看到这些富有生命力的科研成果：内里·奥克斯曼（Neri Oxman）创作的、用6 000多只蚕的吐丝包裹成的复杂圆顶结构“丝绸亭”（Silk Pavilion）；合成生物学家汤姆·奈特（Tom Night）组织的国际遗传工程机器大赛（iGEM），及赢得2013年大奖的“贝当古小组”（Team Bettencourt），后者致力于研究肺结核的根治办法；神经科学家埃德·博伊登（Ed Boyden）主导了雄心勃勃的大脑揭秘计划，他们通过基因改造神经元成功治愈了老鼠的失明，未来这项技术将可以用于治疗人类从帕金森综合征到应激障碍等许多大脑紊乱病症。

本书作者之一的伊藤穰一的成长经历颇为传奇。他曾两次从大学退学，做过夜店DJ（唱片骑士），经营过一家书店，并参与创建了多家公司。他还是一位风险投资人，投资了推特（Twitter）、Kickstarter等著名公司，并担任索尼（Sony）、《纽约时报》的董事会成员。

创业和投资的经历让伊藤穰一对企业组织和管理方式有诸多体会。书中提到的美国在线（AOL）的案例尤其让我印象深刻。

2000年，我在美国担任微软（Microsoft）全球副总裁，旁观了美国在线对时代华纳公司（Time Warner）的收购。这在当时是美国乃至世界历史上最大规模的一次收购。那时正值美国的互联网泡沫，股价飞涨，美国在线意气风发。可是随着纳斯达克股市崩盘和互联网泡沫的破灭，互联网产业瞬时进入寒冬。合并后的美国在线–时代华纳公司陷入长期亏损，最终在2009年正式分离。现在，美国在线已经不存在了。

这件事带给我思考，在以互联网为基础建构的、快速变化的现代世界，企业该如何保持创造力。作者在研究维基百科、推特的案例后发现，成功的运营策略是通过网络将需要的资源吸附过来，而不是将材料和信息集中存储起来。这也是我2009年创办创新工场的理念之一，鼓励中国的年轻创业者以开放的心态，用“拉力”而非“推力”原则，将优秀的人才和资源组织起来，同时通过持续的迭代和调整，实现低成本的创新。

2011年，伊藤穰一被享誉世界的麻省理工学院媒体实验室聘为主任。不少人好奇甚至怀疑，没有学士学位的伊藤穰一如何能实现如此成就？这本书也给出了答案，秘诀就是自我驱动式学习。

伊藤穰一认为，传统的教育是单向、自上而下的知识传递模式，是接受别人教授的知识的过程。而一个人只有将学习和自己的兴趣、个人关系以及可能追求的机会联系起来时，才会学得最好。人们必须培养兴趣驱动式、自主式和终身式学习的能力，否则将永远在快速变化的世界中处于劣势。

这和我对人工智能时代的思考非常相似。在不久的未来，简单的、重复性的工作将被人工智能取代，现在社会中50%以上的工作会消失。这不是危言耸听，而是已经在逐步发生的事实。例如，《纽约时报》已经大量使用机器人写稿，摩根大通即将启用机器人来进行全球股票算法交易；机器视觉的进化不可避免地会给安保行业造成冲击；2016年我尝试采用的智能投资算法，获得了比我的私人理财顾问高8倍的收益等。

在与强大的人工智能的竞争中，人类必须变成创新型学习者，无论是理工科学的发明，还是人文艺术的创意，否则将会被“没有人性”的机器无情替代。

更可贵的是，作者在书中主张了多样性的价值，认为身处这个极端复杂的时代，多样性是一种好的管理方式，无论是对雇主还是雇员、管理人员还是工作人员，多样性都将带来全面的好处，拥有不同背景的员工的机构在解决问题时更有优势。

多样性的重要性不仅仅局限于商业领域，而是维系了共同的价值。接纳多样性是一种每个人都需要持续增强的能力，也是一种随时让自己增强“拉力”，每天保持理解和学习新事物的绝佳习惯。回到我和伊藤穰一关于人类未来工作的那场对话，人工智能会带给人们比工业革命更为巨大、猛烈的变化，此时，学习和适应能力最强的人，才有可能及早做好准备，为自己找到全新的定位。李开复 博士创新工场董事长暨首席执行官创新工场人工智能工程院院长推荐序二未来的应对

今天大多数人已经接受我们开始进入智能时代这个事实，并且在考虑将来如何在这个充满机会、不确定性甚至是危机的时代生存。当机器可以逐步取代人，更多更好地完成原本必须由人才能完成的事情，诸如组装产品、开车、分析文档、写作、诊断疾病和交易证券的时候，大家不禁要问，未来人类的出路在哪里？甚至一些未来学家（也包括科技界的精英和一些历史学家）预测未来大部分人是难以找到自己的角色的。对于这些问题，大家在自己思考之余，或许也和我一样想听听那些一直走在科技最前列的人是如何考虑这个问题的。

说到未来科技，可能会有不少人想到麻省理工学院著名的媒体实验室。媒体实验室其实和媒体本身没有太多的关系，它以不约束教授们的研究方向，专门研究关乎人类未来的、跨学科的项目著称，而在跨学科之中，技术和人文的结合又是它的一个亮点。在历史方面，媒体实验室为人类贡献了很多重要的原创性发明，比如触摸屏、电子墨水、提升人类灵活性的假体、可穿戴式设备和车载GPS（全球定位系统）等。而它在选择实验室主任的时候，更是不拘一格，选择了并没有学士学位（退学学生）的非学术界人士伊藤穰一担任这个重要的职务。伊藤穰一有很多头衔和职务，不过我觉得社会活动家和风险投资人最切合他的身份。

伊藤穰一对科技和商业的历史有全面的了解，对当下科技的整体大势有着准确的把握，对未来社会的特点有着自己深刻的认识。他将自己对过去、当下和未来的思考写成了《爆裂》一书，我读了之后觉得非常具有启发性。

在《爆裂》一书中，伊藤穰一以历史上一些大发明家对一些重大发明（包括他们自己的发明）的误判作为讲述的起点，介绍了他对未来的三点认识，即不对称性、复杂性和不确定性。所谓不对称性，是指由于技术的进步今天少数人可以颠覆一个大机构。我在一些场合讲，今天的创业常常就是蚂蚁战胜大象的故事，其实说的就是这个道理。所谓复杂性，则是指今天的知识体系非常复杂，是跨学科的，而不是单一维度的，是综合的，而不是单纯的。今天有一个时髦的词——跨界，其实在某种程度上反映出了知识体系复杂性的特点。所谓不确定性，则是指没有人能够预测未来。无论是麦肯锡的分析师，还是政府部门掌握了绝密资料的官员，甚至作者讲他自己，都对于快速变化的未来没有预知。我在很多场合讲过，好的投资人都是重反应而轻预测，就是这个原因。对未来的预测不仅困难，而且必要性不大。

那么面对这样一个未来，人类应该怎么办呢？伊藤穰一从9个角度谈了他的破局方法。

第一，涌现优于权威，意思是说新的事物（比如新技术）比过去的权威更重要。在这种前提下，人类唯一能做的就是接受新的事物。伊藤穰一举了一个例子，麻省理工学院的一名高级研究员汤姆·奈特，他在计算机科学的诸多领域有重要的发明，但是他却在年纪很大时跑去和大二学生们一同去学生物课了，因为他知道今天半导体集成电路的密度已经接近极限，未来很难再提高了。

在细胞层面基于化学反应的集成电路板或许能代表未来，因此，即使作为一个计算机科学的权威人士，奈特仍认为自己必须读一个生物学的硕士学位，以便应对涌现出来的新技术的挑战。

第二，拉力优于推力。所谓推力，就是用各种方式推销给你东西，而所谓拉力就是自己有需求而主动获取。在互联网时代，分布式的、来自底部的主动需求，显然要比从上面推下来的东西有价值。

第三，指南针优于地图。在能够预测的年代，我们看到地图就能找到路径，但是在未来，很难画出一份准确而具有时效性的地图，因此使用指南针找准方向，要比按图索骥有意义得多。

第四，风险优于安全。在这一章中，伊藤穰一举了深圳的例子。为什么这个地方成了全世界很多高端硬件产品部件的供应源头，伊藤穰一认为这是因为深圳的小企业更愿意承担风险，在未来，没有什么是绝对安全的。美国只有像深圳那样愿意拥抱风险，愿意承受失败并从头再来，才能够与深圳相竞争，这其实等于是让美国回到当初的成长阶段，看似是倒退，其实是进步。

第五，违抗优于服从。我在《硅谷之谜》中讲到，叛逆和对叛逆的宽容，才是硅谷成功的第一要素。伊藤穰一在这本书中用一个故事说明违抗的重要性，即20世纪初杜邦公司（DuPont）发明尼龙的故事。卡罗瑟斯（Carothers）的老板斯泰恩（Stine）给予下面的科学家足够的自由做自己的研究。但是，他后来的老板博尔顿（Bolton）要求大家研究能赚钱的东西，所幸的是卡罗瑟斯仍继续专注于自己的兴趣，并且利用过去自由研究时期积累的科研成果，最终发明了尼龙。伊藤穰一认为，没有违抗就没有大发明，因为创造力需要摆脱束缚，这其实就是在违抗那些出于善意的（和不那么善意的）管理者的意愿。

第六，实践优于理论。对于理论和实践哪个更重要，在历史上一直有争议。伊藤穰一并不想论述谁更重要，他所谓的“实践优于理论”，意味着由于节奏快、变化成为新常态，等待和计划的成本要比先实践后随机应对更高。在过去慢节奏的时代，做所有事情的时候，都可以规划好了慢慢来，这样可以有效避免损失。今天这种规划变得不现实，因此应该先行动起来再说。

第七，多样性优于能力。简单地讲，就是通才比专才重要，在一个机构中，人才的多样性比单一化有优势。

第八，韧性优于力量。对这一点的认识，或许来自伊藤穰一东方人的基因，即对所谓的“柔能克刚”的认同。力量在一个机构中的作用当然不消说，但是，如果我们承认未来的不确定性，以及局部失败的必然性，我们就需要一个能抵御灾难性故障的系统，而韧性能够帮助度过意想不到的风暴，使得一个机构真正变得更加活跃、强健和有活力。在未来某一时刻，我们都可能无可避免地要面临失败，最实用的系统能够快速革新重生，关键在于保持韧性。

最后一点：系统优于个体。这其实是系统论的观点。真正具有竞争优势的是一个系统，而非一个特别强大的个体；是一套能够保证不断成功的制度，而不是一个天才个人的行为。

伊藤穰一在书的结尾用了谷歌（Google）的阿尔法狗（AlphaGo）和李世石对弈（当时阿尔法狗还没有和柯洁下棋）的例子描述了人工智能的飞速发展以及人类所面临的挑战。总的来讲，他是一个对人类未来持乐观态度的人，他认为机器还没有到取代人的时候，而人所需要做的或许是和机器的配合。伊藤穰一肯定了人类所具有的适应性，并且相信人类能够适应未来，只是我们过去过分看重物质财富而忽视了人的适应性。人的适应性的背后则应该是人的创造力。而未来的创新方法在很多方面已经体现在伊藤穰一所给的这9对矛盾中了。《爆裂》一书可读性非常好，它不是专门写给IT（信息技术）行业的人士或者创业者的，而是针对大众的。书里面的例子非常生动有趣，因此我一口气就将它读完了。在此之后，我思考着作者所提出的问题和他的分析，感到很有启发，于是又读了第二遍。这一遍，我又有了新的认识。因此，我认为这本书对于今天各行各业的人，都很有参考和借鉴的意义。吴军 博士著名自然语言处理和搜索专家，硅谷风险投资人2017年8月6日于硅谷推荐序三重新定义常识

一个灾难性的、黑天鹅级的污染事故发生了……因为事先完全没有准备，到处都是一团糟。数万人逃离家园，恐慌情绪蔓延。政府极力救灾，但人手和资源毕竟有限，连官方公布的各地污染数据都是错的。政府把一些灾民转移出来，可是有人发现，政府指定的新安置地点的污染程度居然比这些灾民原来住的地方还要严重。人民必须自救，可是现在甚至没人知道哪里是安全的。

接下来的局面当然是一方有难八方支援。但是这一次的剧情，跟我们常见的捐款捐物很不一样。

一个身在海外的科学家发出一封电子邮件给几位同行，号召懂技术的人为救灾做点什么。讨论的结果是必须迅速搞到一批环境监测设备——灾难发生以来这个设备太抢手，已经买不到现成的了。几个人发起和创建了一个网上社区，更多的人参与进来，大家干脆决定自己制造：一个创业公司设计出来了更方便好用的新款设备，一个众包网站帮着筹集了款项，一家本地公司完成了生产，一大群志愿者把监测设备绑在汽车上走街串巷，他们很快就收集了超过5 000万个数据点，放在一个知识共享网站上供人们随时查阅……

日本政府解决不了的问题，被网友、大众解决了。

我觉得这个事儿做得特别漂亮，比“共享单车”之类的互联网风投故事更有意思，只可惜不是发生在中国——当然，庆幸的是灾难也不是发生在中国。这是2011年日本地震导致核电站泄漏之后发生的事。那个环境监测设备是探测核辐射的盖革计数器，那个首发倡议的科学家是麻省理工学院媒体实验室主任——伊藤穰一。

麻省理工学院的媒体实验室是个非常有名的机构，我们经常听说那里的新发明，但是伊藤穰一和杰夫·豪合著的新书《爆裂：未来社会的9大生存原则》，讲的并不是技术。这本书讲的是伊藤穰一从创新的理论和实践中悟出的一些道理。

以我之见，这些道理有一个共同的主题，那就是在互联网时代，一种“新体制”正在解决一些过去的“旧体制”解决不了的问题。

伊藤穰一在书中列举了很多最新的进展，包括他所在的媒体实验室的案例，但新体制这个思想并非伊藤穰一首创。你可能早就听说过这样的旧体制和新体制的类比：大教堂和集市、集权和分权，包括我以前的一篇文章中提到的蜘蛛和海星。

简单说来，旧体制做事的方法是“命令与控制”：领导做出决策，下级贯彻执行，而新体制的做事方法，叫作“涌现”。“涌现”是个非常地道的科学名词，说的是超级复杂系统的一个关键性质。比如说蚂蚁。每一只蚂蚁个体并没有什么智慧，做的事都很简单，几乎全是生物本能反应，可是当有了蚁群，它却能做出一些极其精巧复杂、充满智慧的事情。人的大脑中有上千亿个神经元，单个神经元的功能都是比较简单的，就好像是一个电子元件，可是所有这些神经元加在一起，却能让人产生智慧和意识。这就是涌现。

请注意，涌现可不是我们平时说的“集中力量办大事”。涌现是一个一加一不但大于二，而且变成了一个全新事物的过程，它上升到了不同的层次。市场是一个典型的涌现现象：每个人都只会自己的一点点专业技能，甚至没有一个人掌握哪怕从头至尾制造一根铅笔的全部手艺，但是众人合作，可以造出无比复杂的东西。

如果涌现是个如此厉害和普遍的力量，为什么非得等到互联网普及的今天，才又开始被人重视起来了呢？这是因为实现涌现是有条件的。早在70年以前，经济学家罗纳德·科斯（Ronald Coase）就问过这个问题：既然市场这么好，为什么企业内部不实行市场式的自由合作，非得搞命令与控制这一套管理呢？答案是交易成本太高。把一群陌生人组织起来进行有效合作是需要成本的，因为交易成本太高，涌现并不经常发生。

然而，互联网大大降低了交易成本。互联网虽只是一项技术，但是这项技术可能会导致翻天覆地的变化。这本书中有个比喻特别好：现在我们看互联网，就好像电影技术刚出来的时候的人们对待电影的态度。最早的电影是没有剧情的，都是一些小短片供人们消遣。很久以后，有了特写镜头、有了声音、有了剧情，有了长的故事片，人们才意识到“电影”到底是个什么东西。用伊藤穰一的话说，这就是“系统”的力量，你预测未来不能光考虑技术本身，还得考虑技术与环境的互动。

用这个眼光再看互联网时代，对于我们很多默认的常识，就得重新考虑了。

比如说，我们以前总说一个成功的团队要上下一心、“团结如一人”，当下仍然适用吗？不一定。新时代讲究多样性，把有不同背景、不同观点的人放在一起，反而能获得更强的做事力量和适应能力。人才配置不再是把最好的人放在最关键的地方，用罗振宇爱说的一句话说，而是“自由人的自由联合”。书中最好的例子是一群电子游戏玩家，帮着生物学家解决了一个重大难题，还获得了论文的署名权——因为游戏玩家有比生物学家更棒的空间想象力。“不团结”，往往是创造力的来源。在这个时代“违抗”比“服从”更有价值，有很多科学发现是科学家“违抗”上级命令、自己单干的结果，因为没有人是靠别人告诉你怎么做而赢得诺贝尔奖的。

再比如说，“不打无准备之仗”，这句话还对吗？黑天鹅事件本质上就是不可预测、没办法提前准备的。专家认为9级以上的地震在日本1.5万年才会发生一次，但它就偏偏发生了。事实上，像这样的灾难提前准备反而是不必要的，否则政府就没有资源干别的了。

新时期的应对方法，是用“拉力”代替“推力”。也就是说，关键不在于你事先把多少资源“推”到这里等着灾难发生，而在于等到黑天鹅事件发生以后，你能不能迅速把资源“拉”过来。后者要求快速有效的信息交流，以及一个能迅速生产出任何新产品的供应链，而两个条件现在都具备了。

还有，“谋定而后动”，这句话现在也不一定对。伊藤穰一在书中提到有个项目，想让一个公司投资60万美元。这个公司说我做投资决策得谨慎，要先做个可行性研究，结果这个可行性研究就花了300万美元。这就是僵化的决策体制。

那新体制是怎么做决策的呢？是先做起来再说。太过追求安全你就什么都赶不上，敢于冒险、有想法赶紧尝试才是时代特色。其实这种决策方式一直都有，并不需要非得在互联网平台才能用。几年前，奇普·希思（Chip Heath）和丹·希思（Dan Heath）的《决断力：如何在生活与工作中做出更好的选择》这本书里就讲过这个道理——实干家不需要精确调研。但是伊藤穰一这本书中提到一个关键机制，使得“尝试冒险”的做法变得更容易了。

这个关键机制就是“供应链”的成熟。现在任何一个人有个什么好想法，找到人帮你把想法设计成产品，帮你安排产品的生产，帮你做市场营销很容易。你不需要工厂，不需要库存，甚至不需要自己的资本，你需要的只是想法。有想法就尝试一下，很快设计定型，把产品推向市场，如果卖得好就继续生产，如果卖得不好就放弃，成本并不高。这是冒险成本越来越低、大企业敌不过小公司的时代，这是把一切产业都变成软件产业的机制，这是没有资本的资本主义！

互联网科技对世界的改变，绝不仅仅是生活和娱乐的升级，更可能是整个生产方式和社会组织管理的根本变革。如果“涌现”比“命令与控制”越来越高效，那“维护领导的权威”及“加强管理”还有多大的意义？如果现在的“天命”是在小创业公司这一边，那巨无霸企业岂不是很危险吗？

其实这个道理并不新。在近代中国的历史上，游击队的胜利体现了这个道理，“山寨制造”打败国际大品牌也是这个道理。耶鲁法学院教授吴修铭（Tim Wu）有本书叫《总开关：信息帝国的兴亡变迁》，它从美国信息产业的发展史中，总结出一个规律：任何革命性的信息技术，一开始出现的时候总是自由开放的，而成熟以后一定会走向垄断封闭。现在我们正好赶上一个新技术发展的关口，“自由、开放、去中心化”，是这个时代的主题。

伊藤穰一说了“涌现”体制的这一面，我想提醒读者一句，“命令与控制”这个“另一面”并没有完全失效，而且一旦创新速度变慢，相关领域就很可能重回“命令与控制”体制。

那么回过头来说，伊藤穰一提醒我们的终极问题是：到底什么样的体制，才是创新体制？答案是涌现体制。如果害怕风险和混乱，干什么事都要等待准允，你就不可能真的是在创新。

现在在中国，拿个智能手机上街基本上就不用带钱包了，中国人享受到了全世界最发达的互联网服务，这是相当了不起的成就。可我仍觉得中国在互联网时代还有很多需要进步的地方。伊藤穰一2011年应对日本核电站泄漏事故所做的事情，还没有哪个中国人做过。麻省理工学院媒体实验室这样去中心化、“反学科”的研究机构，中国还没有。真正原创的互联网应用，在中国还太少。

可是要说创新的“硬环境”，比如说完备的供应链，你知道哪里最强吗？就在中国深圳。深圳的供应链很强大，美国人已经放弃竞争了。按伊藤穰一的说法是美国干脆连想都不要想自己搞供应链的事儿了，硅谷和深圳是天作之合。

为什么不是中国中心城市与深圳搞天作之合呢？就在本书中文版出版的这个时候，“区块链”成了最新的热点。这是一个更彻底的去中心化机制，一个更强大的涌现力量。

所以，读书的时候赞叹创新很容易，但真正面对新事物的时候敢不敢放手冒险，才是最难的事啊。万维钢科学作家，“得到”App《精英日课》专栏讲师序言

1895年12月28日，巴黎大咖啡馆（Grand Café）门外人头攒动，人们正在等待一场神秘的展览开幕。这场展览的发起人许诺，观众只需花1法郎便可亲眼见证人类历史上首批“活照片”。对现代人来说，这更像是一场嘉年华杂耍。但在19世纪末，这可无法阻挡巴黎人的热情。当时可谓是制造轰动的时代——通灵人、耍蛇人、斗熊摔跤者、原住民武士、魔术师、环形全景画、巫女等一一登台。连同这些奇观一同登上报纸头条新闻的，还有19世纪90年代的许多正统科学发现以及工程学成就。就在此前几年，古斯塔夫·埃菲尔（Gustave Eiffel）建起了当时世界上最高的建筑物，电则把巴黎变成了光之城。在巴黎宽阔的林荫大道上，汽车的数量开始超过马车。工业革命改变了人们的日常生活，各种新奇事物和快速变化纷纷出现。如果有个巴黎人认为每一个晚上都可能发生意想不到的事情，他一定会被理解，因为事实经常如此。

观看首批“活照片”的观众最终被引领着迈下数级黑暗、狭窄的台阶，来到咖啡馆的地下室，坐在摆放整齐的折叠椅上。而在房间中央凸起的平台上站着一名男子，他正在摆弄一个小木箱。短暂的尴尬之后，这台装置突然发出一道光，照亮了一块由亚麻布制成的屏幕，妇女的模糊身影从工厂的阴影中显现出来。观众对这一奇观的反应并不热烈，因为大半个巴黎城区的人们都能看到工人离开工厂的景象。之后，影像奇怪地闪动起来，似乎活了过来。屏幕上的妇女开始三三两两地从工厂中陆续走出。这段极为粗糙的镜头在今天看起来很可笑，但在那天晚上，巴黎中部的大咖啡馆的地下室内，观众们惊呆了，他们为此而鼓掌，开始大笑，还有人坐在那里目瞪口呆。50秒钟过后，这段影像便宣告结束。人类历史上首次进行电影放映的奥古斯特·卢米埃尔（Auguste Lumière）和路易·卢米埃尔（Louis Lumière）兄弟最多只能往他们的发明——电影中放入17米长的胶片。

对于那些首次看到将光线转化为移动影像，首次在绷紧的屏幕上看到裙子随风飘摆的人们而言，他们感觉如何？后来，最早一批放映员中有人回忆说：“你只有身临其境体会那些刺激无比的放映，才能了解当时的观众究竟有多兴奋。每放映一幕，都会伴随热烈的掌声。放映6幕后，我打开了灯光，发现观众们浑身发抖，还有人哭了出来。”1

这一奇观的消息迅速传播开来。大咖啡馆外人潮涌动，乱成一团，以至警察都出动以维持秩序。2一个月内，卢米埃尔兄弟将节目单增加了一倍，拍摄了其他数十部人们口中所说的50秒的新“影像”。卢米埃尔兄弟是头脑灵活的商人和发明家，他们在随后的春天里在整个欧洲大陆和美国展示自己的作品。然而，卢米埃尔兄弟被人们记住并不是因为他们发明了电影，更多是因为一部名为《火车进站》（L’Arrivée d’un Train）的影片，或者更准确地说，是因为这部电影首次放映时所引发的骚乱。

即便不会讲流利法语的人也能猜得出，《火车进站》描述的是一列正在进站的火车。然而，并没有人向第一批观众发出警告。拥挤成一团的观众们以为这列火车将会驶出屏幕，把他们撞得血肉横飞。于是，观众们跌跌撞撞，发疯似的冲向出口。灯光亮了起来，一大群人挤在狭窄的楼梯上。这场悲剧的惨痛程度取决于你相信谁的讲述，有一些现代学者也质疑过这起骚乱的真实性。

无论其真实性几何，这个故事很快成为电影传说，也成为批评家马丁·洛勃丁格（Martin Loiperdinger）口中的“电影创始神话”。3这个城市故事明显发挥了重要作用：它或许最准确地表达了亲历“不可能发生的事情”发生时的那种纯粹、神秘的奇怪感觉。简单的事实不足以描述这种轰动，我们必须虚构一个神话来讲述事实。科技已经超越了我们的理解能力，而这也并非最后一次。

人们或许有理由认为，拥有全球知名度和迅速增长的片源库的卢米埃尔兄弟将会变得极其富有，并不断推动这一全新媒介发展变化。然而，到1900年，他们便结束了。奥古斯特·卢米埃尔宣称：“电影是没有未来的发明。”卢米埃尔兄弟开始投身于彩色摄影这一可靠的技术领域。

这则声明让人诧异的地方并不在于两位前途光明的企业家做出了重大的误判，而是这个在现在看来是误判的决定在当时绝对称得上是一个聪明的决定。19世纪与20世纪相交之际，卢米埃尔兄弟身处一个拥挤无比的领域，他们的电影引发了无数的效仿者。当时，早期的电影只是从一个角度拍摄的单一场景影像，没有摇臂，没有镜头切换，情节也仅仅局限于那种人踩到钉耙，钉耙弹起砸到鼻子，引发观众大笑的场景。就像当时其他轰动一时的事物一样，新鲜劲儿一过，电影不过就是街头娱乐。人们创造了电影技术，但并非电影这种媒介。当我们观看这些早期影片时，我们看到的并不是电影，而只是一些活动的图像。

○ ○ ○

未能意识到这一发明有重大意义的人并非只有卢米埃尔兄弟。一些极负盛名的发明家、工程师、工艺师都没有意识到自己工作成果的潜力。事实上，历史告诉我们，那些最接近技术核心的人最不可能预料到这些技术的最终应用。1844年5月，塞缪尔·莫尔斯（Samuel Morse）发明了全球首个商业通信系统。站在美国国会大厦的地下室[1]内，他向38英里外巴尔的摩的一座火车站发出了一封电报。这封电报的内容由《圣经·旧约》而来：“上帝创造了何等奇迹！”短短几年时间，每一座美国大城市都实现了即时通信。而在10年内，第一条跨大西洋电缆铺设完毕。“上帝创造了何等奇迹”被认为是在表达感激之情——“看看天父为你所做的一切”。当时，莫尔斯表示，要以发明者的名义为美国电报施洗，他的意思是指上帝，而非自己。然而，当天晚些时候，当他把这句话记录在一张小纸条上以为后世留存时，他加了一个问号，改变了整句话的含义。4莫尔斯因虔诚地大谈特谈宗教而被世人所知，但加上这个问号，他便成了一位更加有思想的人物。数千年来，信息的传递速度从未快过马匹，无论信使是国王还是国王的厨师。现在，信息的传递拥有了某种宇宙力量的速度。他或其他任何人如何得知它会给世界带来什么呢？

莫尔斯不知道。他去世时仍然相信，通信业的下一个大发展将会是能够同时传输多条信息的电报线，而非电话。当亚历山大·格雷厄姆·贝尔（Alexander Graham Bell）首次展出他的这一发明时，莫尔斯将电话贬斥为“电子玩具”。几十年过后，托马斯·爱迪生（Thomas Edison）也没有表现出拥有更加深刻的洞见。他将首台被他称为“会说话的机器”的留声机推向市场，这成了记录商人口述信件的设备。他称之为“爱迪电话”。此后许多年，他都坚持认为，应该不会有什么客户用它来播放音乐。一位自学成才的工程师埃尔德里奇·里夫斯·约翰逊（Eldridge Reeves Johnson）意识到了留声机的潜力，它能够将音乐带入千家万户的客厅以及酒吧。他于1901年创办了维克多唱片公司（Victor Records），并邀请著名歌唱家恩里科·卡鲁索（Enrico Caruso）加入。爱迪生发明了留声机，但约翰逊做的事情更加伟大，他开创了唱片产业。5

对于这种重大失误，人们常常报以假笑，似乎爱迪生就是巴斯特·基顿（Buster Keaton）的电影中古板而又正直的人，他盲目地出丑，而拥有即时通信系统并掌握庞大信息库的我们则免于遭受如此重大的预测失误。但就像是来到城市中的人猿泰山，人类总是无法理解自身所创造出来的事物的重大意义。19世纪末，工厂所使用的蒸汽发动机总是被安置在涡轮机的大型中轴旁。当经济学家保罗·戴维（Paul David）研究首批电气化工厂时，他发现，工厂的规划者总是把电机堆置在厂房中央，新建的工厂也是如此，这么做毫无必要。这样一来，本该提高生产力的创新似乎丝毫不起作用。直至30年后，工厂经理才开始探索灵活布置电机的可能性，并根据工作流程重新布置工厂，生产力由此提高了一倍，有时甚至可以提高两倍。6

我们目前所处的时代同样不可避免地会有失败的预测。1977年，全球最大、最成功的电脑公司之一——数字设备公司的总经理肯·奥尔森（Ken Olson）曾对人说，人们没有任何理由在家中放置一台电脑。7他在整个20世纪80年代一直持有这种看法，即便在微软公司和苹果公司已经证明他错了之后的很长一段时间里也是如此。30年后，微软公司前首席执行官史蒂夫·鲍尔默（Steve Ballmer）在接受《今日美国》（USA Today）采访时表示，苹果手机根本没有任何机会获得巨大的市场份额。8

○ ○ ○

这些逸事令人感到好笑且难以置信，但同时，它们也的确有些道理。讲述它们不是要嘲笑那些早已逝世多年的美国发明家，而是要证[2]明，我们所有人都容易误判技术“茶叶”的形状，占据统治地位的主流思想体系会让我们变得狭隘。尽管已经发生了巨变——本书便是对巨变的记录，然而我们的头脑依然与那个认为汽车只不过是一时时髦、火只是帮助人们取暖并在洞穴墙壁上投射有趣影子的工具的大脑没有什么区别。

本书秉承着这样一个信念：任何一个人类发展时期，都拥有一整套得到公认的假想与信念体系。我们这里说的不是观点或意识形态，而是潜在的另外一套思想体系，它们是无意识的，或者更准确地说是前意识：强大好过软弱，有文化好过无知，拥有个人天赋比与众不同更受人欢迎。想象一下，你的观点、你的政治信念、你的所有关于这个世界以及自身所处位置的看法都是房子里面的家具。长期以来，你一直都在有意识地获取这些家具，扔掉一些，保留一些，而且随着新需求的出现还会再添置新的家具。本书探讨的则是其他一些东西，即支撑你的观点的托梁、铆钉和横梁。换句话说，本书并不是要讲述你已知的东西，而是要讲述你不知道自己已经掌握的东西以及为何要质疑这些有疑问的假设。

法国哲学家米歇尔·福柯（Michel Foucault）相信，这一由信仰、偏见、行为模式和风俗习惯所组成的矩阵构成了引导我们思考、做决定的一系列规则。他称之为“知识模型”，他认为可以通过这些思想观念体系来确认不同的历史时期，正如考古学家通过人们使用的陶器来判断历史年代一样。9美国科学哲学家托马斯·库恩（Thomas Kuhn）在其经典著作《科学革命的结构》（The Structure of Scientific Revolutions）中将这一包罗万象的思想体系称为“范式”。10

通过仔细研究之前数世纪的科学思想和实践的变革历程，库恩确认了化学或物理等学科包容新观念的模式。他说，即使是最严谨的科学家也经常会忽略或误读数据，以维持占统治地位范式的“一贯性”，并为某些科学理论出现的漏洞进行辩护。例如，信仰牛顿学说的物理学家上演了令人惊叹无比的“智力魔术”，为天文观测中出现的异常现象进行辩解，而这些异常现象最终让爱因斯坦提出了相对论。这样的巨变（科学革命，或库恩所称的范式转移）过后是短暂的混乱期，然后会稳定下来，围绕新的范式形成新的科学共识。11

本书竭力避开围绕术语的辩论，以满足那些怀有好奇心的人。早在19世纪30年代，阿历克西·德·托克维尔（Alexis de Toqueville）就已经给出了最完美的诠释。在试图寻找美国社会奇怪的疏离感和惊人繁荣的缘由时，他指出，美国人独一无二的思维习惯（如朴素的实用主义）使得美国在工业革命中成了领头羊。

每个人的思维习惯都不相同，却根深蒂固。尽管本书讲述的是一些复杂的内容——密码学、遗传学、人工智能等，但它有一个简单的前提，即技术发展的速度超过了人类理解能力的提升速度。现在，我们要迎头赶上。

我们有幸（或者不幸）生活在这个有趣的时代：中学生能用基因编辑技术创造新的生命形态，人工智能的发展促使决策者思考大范围的、永久性的失业问题。也难怪我们的思维习惯存在不足，它们是在煤炭、钢铁以及简单繁荣时代形成的。强者并不一定会生存下来，并非所有风险都一定要降低，公司也不再是适合我们有限资源的最优组织单位。

数字时代让这些假设都成了陈旧的过去时，它们比毫无用处还要糟糕，甚至会产生反作用。我们在接下来的章节中会指出，人们当前所拥有的认知工具集不足以使他们理解从通信到战争等一切快速变革所带来的深远意义。我们的目的是为大家提供一些新的工具，我们把它们叫作原则，因为快速变化的未来的特点之一便是要摧毁所有如同“规则”一样的僵化事物。

这并不容易做到。我们无法告诉你们应该想什么，因为当前人类与科技在信仰体系方面处于脱节状态。本书旨在帮助人们解决这一脱节状态，提出九大原则，让我们的思维与现代世界对接。这些原则也可以帮助个体和组织应对充满挑战和不确定的未来。

人们或许会认为，这些根深蒂固的思想会随着时间的推移而不断变化，就像昆虫物种缓慢地进化，以在特定的环境中生存。但这并不是思想体系变化的方式，甚至也不是生物体进化的方式。在这两个领域，一段相当长的稳定期过后，会出现外部环境巨变而引发的剧烈动荡期，无论是政治变革、新技术出现，还是此前稳定的生态系统出现新的捕食者。12这些变革并不美好，进化生物学家称之为“物种形成的时期”。13不得不提的是，我们正处在大变革时期，生态系统正在发生巨大的变化；或者说，我们正处于艰难的生存时代，要避免让自己陷入下一场大灾难。

我们在本书中所提出的原则并不是创办互联网企业的良方，也不是要教你成为一名更好的经理人，但有志于此的人或许会从本书中获益。请把这些原则想象成如何使用全球最新操作系统的提示。这一最新的操作系统并非过去几个世纪我们所使用的操作系统的简单迭代，而是全新的发布。就像任何全新的操作系统一样，我们都必须适应它。它的运行逻辑不同，也不会有操作指南。说实话，即便开发者会发布操作指南，等你拿到手也已经过时。

我们希望本书能够为读者提供更有用的东西。原则都很简单，但也很有力量，它们是关于系统的新逻辑的指南。人们可以单独理解每项原则，但它们作为整体的力量远远大于每个部分相加之和。因为从根本上来说，这一新操作系统的基础是构成网络时代核心（机器最核心的代码）的两个必不可少的事实。第一个便是摩尔定律。一切数字化的东西都会以指数级速度变得越来越快，越来越便宜，越来越小。14第二个就是互联网。

当科技革命和通信革命同时发生时，就会释放出足以令创新本质发生变化的爆炸性力量，将其从中心位置（政府和大公司）推至边缘位置（一个23岁的朋克摇滚音乐人和一个居住在日本大阪的电路板极客）。试想一下，查尔斯·达尔文（Charles Darwin）23岁时在英国皇家海军“小猎犬”号战舰担任植物学家期间通过观察搜集到的标本，开始酝酿自然选择理论。此后，他花了30多年时间搜集数据以支撑自己的观点。他如此有耐心、如此谨慎，以至现代人都认为他是全身心投入科学研究的苦行僧般的人物。15

然而，当时的世界与现在大不相同。相较于当代科学家所能获取的信息，他依靠“雅典人俱乐部”、大英博物馆和皇家学会等专业机构的图书馆，以及历经数月从海外运来的书籍中所获取的信息实在是九牛一毛。由于没有电话，更别提互联网了，大学学院的信息输入仅限于典型的维多利亚式通信网络——便士邮政。研究与发现如同冰山移动般缓慢，而真正的创新又需要大笔的金钱，这意味着要付出家庭财富或得到机构赞助，而且还要应对由此而来的一切政治活动。16今天的遗传学家能够从一个冰芯标本中提取足够的DNA（脱氧核糖核酸），描绘出整个新石器时代的生态系统，在全球学者的参与下修正自己的结论，所有这一切只需要一个暑假便可完成。这并不仅仅是程度上的改变，而是对现状的颠覆。

那么，接下来会发生什么？这是我们这个时代多年来一直令人困惑的问题。然而，如果那些生活在更简单、更慢速时代的先辈们无法回答这一问题，我们又有什么机会呢？我们很难回答。核裂变代表着人类最激动人心的成就，同时也给人类这个物种的生存带来了最严峻的挑战。哈伯制氨法导致了合成肥料的出现，大大增加了粮食产量。制氨方法的发明者弗里茨·哈伯（Fritz Haber）获得了人们的称赞，人们认为他帮助数十亿人免于忍饥挨饿，他也因此获得了诺贝尔奖。但同样是他，引发了化学战，在第一次世界大战期间负责监督释放氯气，造成6.7万人伤亡。17事实就是这样，未来犯罪研究所创始人、安全专家马克·古德曼（Marc Goodman）指出，一些网络安全技术被黑客所用，同时也被人们用于防御黑客进攻。古德曼曾写道：“最原始的技术——火可以被用来取暖、烹饪食物，也可以焚烧邻近的村子。”18

事实是，技术本身并没有特殊的意义。哈伯的另外一项研究成果——齐克隆B只不过是一种气体而已，这种有利用价值的杀虫剂同样在大屠杀期间被用于杀害数百万人。19核裂变是普通的原子反应。互联网只不过是发布信息、重新组合信息的渠道。对于人类社会来说，科学技术的真正用途通常会出乎我们的意料。

当你读到本书时，虚拟现实头盔厂商奥克勒斯（Oculus）应该已经发布了消费版的虚拟现实头戴显示器Oculus Rift。我们如何使用这种虚拟现实头盔？开发者已经开始研发视频游戏，以充分利用虚拟现实头盔所带来的极强的真实感。总值达1 000亿美元的色情行业不会落后；医生可以利用虚拟现实设备远程实施手术，或者为那些无法亲自到医院的病人进行身体检查；你还可以探访火星和南极洲，不需花钱便可欣赏丹佛公寓外的景色。但事实上，我们并不知道，人类将如何使用这一科技的第二代或第十代产品。进步来自最不可能的方面。如果你专门去找人发明电话，或许不会光顾聋哑学校。然而，事后看来，作为一位失聪母亲的儿子、失聪妻子的丈夫的贝尔教授似乎是最佳选择，他是声波研究的先驱，也懂得利用振弦作为声音通信系统的方法。20

在电报发明之后充满奇迹的那个世纪，新鲜事物的冲击成为常态：从缝纫机到安全别针，从电梯到蒸汽轮机，人类不断向前进步，技术的发展速度经常超出我们的理解范围。基因工程是否会治愈癌症，还是将成为廉价的大规模杀伤性武器？没有人知道答案。正如摩尔定律所展示的那样，技术是根据指数定律发展的。我们的大脑，或者至少可以说是在机构、公司、政府和其他组织中工作的智慧总和，在其之后缓慢发展，努力理解上帝或人类创造了何等奇迹。

科幻小说作家威廉·吉布森（William Gibson）曾经说过：“未来已来，只是尚未流行。”21与毫无争议的现实相比这只不过是心智滞后的观察而已。即便是在美国波士顿——本书两位作者称之为家的地方，当你驱车从麻省理工学院繁忙的实验室到河对岸缺少资金的公立小学，数十年来所取得的进步似乎正在消失殆尽。

回到卢米埃尔兄弟以及他们那振奋人心、跌宕起伏的在活动影像方面的尝试上。在将近10年的时间里，事情的发展与当时的情况是一致的。1903年，作为催眠师、通灵师，热衷电影这一新媒介的英国人乔治·阿尔伯特·史密斯（George Albert Smith）当时正在拍摄两名衣着整洁的儿童照看一只受伤的小猫的画面。这是最受史密斯所在的维多利亚时代中产阶级观众欢迎的场景。有一名观众提出难以看清楚片中小女孩用汤匙喂小猫的画面。因此，史密斯做出了一些细节上的改变。他将镜头推近，直至镜头中只剩下了小猫和女孩的手。在此之前，传统的观点认为，这样的构图可能会让观影人群陷入本体论的困境：女孩怎么了？她是否被切成了两半？史密斯冒着风险，将这一镜头编辑到最终的影片中。观众们的反响很积极，如此一来，史密斯便发明了特写镜头。22

让我们仔细思考一下。在经历了8年时光、数百名电影拍摄人员、数千部电影之后，才终于有人不再把（电影）新技术当作二维空间的把戏。这一简单的创新助推电影产业出现了一个试验和进步的阶段。然而，又过了12年才出现了一部能够被当代观众视为电影的电影，即D. W.格里菲斯（D. W. Griffiths）的《一个国家的诞生》（Birth of a Nation）。23原因并非缺乏技术，技术最终只是工具而已。技术除非被人类的思想所驱动，否则就是无用、静止之物。

○ ○ ○

在地球漫长的历史长河中，变革一直乏力。生命早在40亿年前便已经出现，过了28亿年才出现性别差异，又过了7亿年才出现第一个拥有大脑的生物。第一个两栖动物蠕动到陆地上则是在此3.5亿年之后。从这个意义上说，复杂生命体是最近才出现在这个星球上的。如果可以把地球的历史压缩到一年当中，那么居住在陆地上的动物是直至12月1日才出现的，恐龙的灭绝也是圣诞节后的事情。原始人开始直立行走大约是在新年前夜晚上11点50分，有记录的历史则是在午夜12点之前几纳秒才开始的。

即使在那时，变革的出现依然十分缓慢。现在，让我们假设最后10分钟为一年，即行为举止上更加贴近现代人类的时期。直到12月之前，没有任何变化发生。苏美尔人开始在12月的第一周熔化铜，第一种有记录的语言大约出现在12月中旬，基督教的传播大约始于12月23日。但对大多数人而言，生存依然艰难、野蛮和短暂。直至12月31日黎明，终于开始出现变化的迹象，工业时代的大规模生产开始出现。就在这天早上，大陆开始铺设火车铁轨，人类的移动速度终于开始超过马匹。这一天接下来的时间充满了令人激动的活动：下午2点左右，抗生素的出现使得婴儿的成活率和人类的预期寿命得到了极大的提高，两者自人类物种于1月从非洲大陆向外迁徙开始就基本没有什么变化。下午，飞机开始绕地球飞行。晚饭时，富有的公司开始购买大型计算机。

人类花了这一年中的364天才达到10亿人口的规模。到12月31日晚上7点，地球上的总人口达到30亿，人类才打开了第一瓶香槟酒的瓶塞。在午夜之前，地球上的总人口翻了一番，按照这个速度（大约每80分钟增长10亿人口），我们将在新年第一天凌晨2点达到地球的容纳能力极限。24而直到最近（按地质分期来算，距今只有蜂鸟一次心跳的时间），旅行速度、人口增长、我们所拥有的信息数量才开始升级。简言之，我们进入了指数时代。

然而，2009年《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）一篇颇具影响力的文章中所称的“大变革”25直到新年前夜晚上10点才伴随着上文提到的两项革命出现：互联网和集成电路芯片。这两者宣告了网络时代的到来，与此前所发生的相比，是与工业时代有别的更加根本的突破。

越发明显的是，网络时代的首要条件并不是快速的变化，而是持续的变化。在几代人的时间里，如果继续用上面的时间类比，这是指晚上10点以后，稳定的时间段变得越来越短，新范式的颠覆性变化出现得越来越快。26遗传学、人工智能、制造、交通以及医学等领域即将出现的突破只会加快这一变化的速度。《哈佛商业评论》中的“大变革”一文的作者在另外一篇题为“新现实：持续破坏”的文章中发问：“如果‘稳定–破坏’这一历史模式自身被破坏了呢？”27

如果你在网络安全或软件设计行业工作，你无须读书便可以发现，在这个变化速度与摩尔定律相挂钩的行业工作是何种体验。它是一种会带来质变的量变。当芯片变得越来越小、速度越来越快时，我们就会得到可穿戴的电子设备。机器人会制造机器人。电脑病毒会引发金融混乱。你是否已经为大脑植入做好准备？等等，先别回答。变革不会以你的意志为转移，无论你是否已经准备好。20世纪末，变革的速度已经超过了人类。这就是指数时代，它已经为我们所处的时代创造了三个定义条件。不对称性

在模拟时代，粗糙的牛顿物理学统治着人类活动领域。强大的历史推力被同样规模和强度的力量抵消。资本受到劳动力的约束，两者均受限于政府的管制。强大的军队会击败弱小的军队，百事可乐令可口可乐感到担忧，仅此而已。尽管出现了冲突，通常是血腥、灾难性的冲突，但当这些规模庞大的力量相互接触后，其结果会符合每个人都能理解的某种定律。

然后，在20多年里，一切都发生了改变。当然，让人印象最深刻的例子便是恐怖主义组织在世界舞台上的出现，它们的成员数量甚至比美国一个中西部农业城镇人口都要少。但也出现了其他例子：一些小规模的黑客团伙侵入美国政府数据库带来了一场浩劫；28一位名叫克雷格·纽马克（Craig Newmark）的男子凭借一己之力，用克雷格列表网（Craigslist）严重削弱了美国报纸产业；29 2010年，失业操盘手纳温德·辛格·萨劳（Navinder Singh Sarao）在他伦敦公寓的电脑上安装了一个程序，造成美国证券市场蒸发了1万亿美元市值。30

如果说这样的“小”就是新的“大”，那就有些简单化了，但无可否认，互联网和快速发展的数字科技让竞争变得更加公平，人们既可以借此行善，也可以用来作恶。这已经不是好与坏的问题了。无论你是经营一家小型公司，还是在政府机构中负责一个部门，抑或在任何规模的机构中肩负要职，最重要的便是不对称性这个简单的事实。关键是，你不能再假定成本与收益成正比。更大的可能是，真正的现实恰恰与这一假设相反。今天，对现状最大的威胁来自最细微的地方——初创公司、流氓、离经叛道者、独立实验室。似乎这一现实还不足以令人气馁，我们必须与新的竞争者不断周旋，而我们所面对的问题也变得越来越复杂。复杂性

复杂性，或者说是科学家通常所说的复杂系统，没什么新鲜的。事实上，复杂系统早于现代人在30多亿年前就出现了。动物体内的免疫反应便是一个复杂系统，蚁群、地球气候、老鼠的大脑、一切活细胞内的生物化学过程皆是如此。此外，还有人为的复杂系统，即人类无意的干预让整个系统变得更加复杂，如气候，或者水资源利用的改善。换句话说，我们或许制造了气候变化，但这并不意味着我们知道这一点。

经济学具备了复杂系统的所有典型特征，它是由大量遵从少数简单规则的个体组成的（例如，经纪人执行卖出命令，引发了令人眼花缭乱的行动和随之而来的连锁反应）。数百万诸如此类的简单行动——购入、卖出或持有，奠定了市场“自我组织”趋势的基础。31这就是为何蚁群会被认为是一个“超有机体”，因为它们的行为举止远远超出了蚁群中任何单一一只蚂蚁所拥有的能力。许多复杂系统也具有适应性，例如，市场一直随着新信息的出现而持续变化，就像是蚁群会共同对新的机会或威胁做出反应。32事实上，加工和生产信息正是一些复杂系统的本质。33

对于复杂系统的研究已经成为科学研究中最具前途的领域。它天生便是跨学科的，是物理学家、信息论者、生物学家以及其他科学家联手研究发现无法被任何单一学科囊括的领域。

复杂系统的数量或水平受4个因素的影响：异质性、网络、相关性、适应性。密歇根大学复杂系统研究中心主任斯科特·E.佩奇（Scott E. Page）说：“把它们想象成为4个旋钮。”佩奇说，在某个点上，这些旋钮全部归零。我们生活在一个孤立、同质的社区中，不具备足以应对快速变革的条件，但数千年来，这并不重要。例如，罗马帝国历经数百年才瓦解。佩奇说：“近些年来，我们把这些旋钮上的音量全都拧到了11。34我们并不知道这样做的后果是什么。”35正是这些未知把我们引到了第三个条件上。不确定性

让我们再回到那个价值数百万美元，不，数十亿美元的问题上来：下一步是什么？没有人知道。麦肯锡咨询公司收费高昂的咨询师不知道，那些在美国国家安全局的高度机密材料中翻找的分析师不知道，本书的作者当然也不知道。正如我们在本书开头所看到的那样，过去数百年，人类在预测未来方面表现糟糕。事实上，专家和未来学家的表现最为糟糕，甚至不如随机选择。36 （《华尔街日报》多年来一直开设有一个专栏，将荐股专家的建议与扔飞镖随机选择股票相比较，扔飞镖的方式经常获胜。）如果买股票本就是一种不能赚钱的活动，现在则更是徒劳的，我们为世界的复杂系统指数增加了不确定性。

气候学家已经指出，全球变暖其实是一个误称，并非所有地区都会出现气温上升。许多地区将迎来更多的极端天气。37这是因为，气温的上升会给既定气候模式带来更多变量，一些地区将因此变得干

试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]

下载完整电子书