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虽然我们收集的信息现在可能没有什么价值，那对你现在的孩子、未来的孩子呢？目前，临床产前遗传诊断一般只会扩增有限数量的DNA，目的是进行染色体扫描，或者检测遗传风险较大的某些突变。但是研究实验室正在解决这个技术问题，临床医生将很快能从5日期囊胚中提取一些细胞，扩增出足够数量的DNA来读取整个基因组。我们现在采取的措施是，在12周的产前血液检测中寻找唐氏综合征或其他染色体异常的“确切”标志，还有在18周的超声波检查中确定胎儿性别。那么，当我们进步到可以在受孕后不久（体外受精的情况下甚至可以在植入精子之前）就进行全基因组检测，报告胚胎的瞳色以及身高、BMI、智商，乃至收入的预测值时，情况又会如何呢？如果这项检测不在保险范围内呢？在澳大利亚，这项检测的基础版就要花费1000澳元。7在血检中，医生会检查母亲的血液，寻找理论上可测序的胎儿DNA片段。但是，该检测目前只针对唐氏综合征，准确率达99%，而传统检测手段的准确率则只有87%。
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在短期内，当这些检测进入美国市场时，那些会花费数年帮孩子准备学前面试的父母同样会给这些测试掏钱。有些父母会晚点要孩子，因为想等待“更好”的DNA预测上线。其他人也会聘请公司提取他们的精子和卵细胞，尽可能保证受孕胚胎的多基因分数最好。对于遗传学家、实验室人员和遗传咨询师团队来说，这确实是一笔大买卖。但这对紧张不已的父母到底有多大用处，那可是要打个大大的问号。也许不久之后，父母发在Facebook（脸书）的怀孕公告帖中除了无聊的性别标志（男孩为蓝色，女孩为粉色）外，还会包含8周龄胎儿的发色、预期寿命和患心脏病风险。然后，随着孩子出生长大，未来几十年里父母会一直焦急地等待结果，如果实际情况跟预测不一样，肯定会倍感沮丧。
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这些想法中的一些正在被积极验证。BGI（原北京基因组学研究所）正在研究约2000名高素质个体的基因组，希望更好地了解高智商的遗传学原因，中国政府也支持这一计划。另外，新墨西哥大学的一些学者，比如，进化心理学家杰弗里·米勒（Geoffrey Miller），认为这些结果可以用来检验胚胎，确定哪些孩子“最聪明”。除了类似电影《千钧一发》中的场景外，8还有人担心遗传数据会被用于种族歧视。有些人认为，在某些种族中，疾病（以及认知能力等性状）与基因变异的联系可能会比较普遍，从而可能加剧歧视现象。9
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然而，基因检测技术的进步还有一个更细微、更有效，也更有可能造成不平等加剧的意义，那就是胎儿的APOE基因（与阿尔茨海默病有关）和BRCA1/2基因（与乳腺癌有关）与父母基因的潜在联系。随着时间的推移，胚胎或胎儿选择（如果没有被广泛纳入保险）可能会使最终会患这两种疾病的人与父母的资源形成更紧密的联系，从而迈向基因社会分层——虽然可能只是一小步。这也意味着，某些遗传病将越来越多地表明社会经济地位，从而可能让苏珊科曼乳腺癌基金会等机构的资金来源越来越稀少。一般来说，典型的“贫困病”可能会转变为遗传性疾病。
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除了疾病之外，性状的分布也会受影响。父母会使用来自候选基因或多基因分数的性取向信息吗？目前，我们还无法确定性取向的遗传预测因子，但这并不意味着永远是这样。毕竟，许多经典遗传研究表明，性取向的遗传力可能在50%左右。10在美国和其他地方，肤色对黑人和白人的生活机遇似乎都很重要，而且很大程度上是基因编码的产物。11那又该怎么办呢？
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在全面检测的过程中，我们还需要考虑那些被科技进步所困扰的人——他们早早地就知道自己患病的风险更大，可惜一时还找不到治愈良方。许多人会在很小的年龄就了解到自己的基因状况。更重要的是，是否要提供这些信息，如何提供，何时提供，以及如何共同应对这些坏消息。例如，一项研究表明，向具有亨廷顿病风险的人士提供这一信息，会减少其获得高等教育学位的可能性。12毕竟，既然时日不多，又何必下大力气投资呢？但是，正如我们将要讨论的那样，希望总是有的，因为可能出现新技术来修复引起亨廷顿病等疾病的基因突变。但是，患者及其家属要如何应对收到的多基因风险分数信息及其含义，这个更广泛的话题本身依然晦暗不明。
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除了对产前DNA检测的担忧之外，产后DNA检测的影响也即将到来。2013年9月，美国国家卫生研究院（NIH）宣布了一项2500万美元的试点计划，用于对新生儿的基因组进行测序和医学筛查。参与该计划的一家机构主管艾伦·古特马赫（Alan E.Guttmacher）表示：“人们可以想象有一天，每个新生儿出生时其基因组都会被测序，它将成为电子健康记录的一部分，可以终生使用，以便更好地预防疾病，提前发现疾病的早期临床表现。”13
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这种方案的潜在优点是显而易见的：它们可以比传统筛查形式更有效地检验遗传疾病，从而带来更多治愈的希望。这些信息也有助于发现那些社会科学家感兴趣的其他情况的人群。例如，遗传信息可能是学习障碍的一个预测因素，它让我们能够比现在更早地对语言障碍、自闭症、阅读障碍患童采取专门的教育措施，甚至在发病前就能进行干预。
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除了这些益处以外，此类项目还存在若干潜在的危险。那么，谁有权利拥有这些遗传信息呢？新生儿是不能主动同意基因组测序的，但测序的结果却会影响他们的一生。应该向父母说明子女成年后会患抑郁症或者高血压的情况，从而在实际上剥夺孩子（在未来）的不知情权吗？
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目前，我们还不知道父母会对子女的基因组详细信息做出怎样的反应。一个主要的问题是，与大多数医疗筛查工具一样，遗传筛查将导致许多假阳性结果。这意味着，一个孩子虽然可能永远不会患有某种疾病，但全家都不得不因为这种“莫须有”的疾病而长期生活在恐惧中。父母也可能获得关于孩子更多的信息，如人格特征和认知能力，这可能会改变他们抚养孩子的方式。
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如前所述，基因与大多数疾病以及其他健康状况的关系都是概率性的，而不是确定的。亨廷顿病这样一个基因决定一生命运的疾病数量并不多。大多数疾病都是遗传和环境因素共同作用的产物。这使应用遗传检测（尤其是新生儿检测）的信息难度更大。参加NIH试点研究的研究团队不会向父母提供全部的遗传序列信息。然而，由于测序成本下降，一些家长很快就可以得出这类信息。
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遗传学与择偶
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那些携带阿尔茨海默病易感基因APOE4的人(他们在人群中会日益减少，并且更可能会来自社会、经济地位低的家庭），随着他们长大成人，到了结婚成家的年龄，他们身上会发生什么呢？约会服务与基因服务绑定，承诺筛查出APOE4携带者，提供潜在配偶的未来收入、寿命或生育力的多基因分数，这样的日子还有多远？eHarmony（美国婚恋交友网站）整理了一份包含400个问题的调查得到的数据，14为客户之间的配对提供建议，下一步它将会为每个人再增加100万条左右的（遗传）信息，为配对提供参考。客户可以一方面考虑潜在伴侣的BMI或医疗支出的（遗传）预测结果；另一方面暗自衡量自己对（当前）健美（或苗条）身材的偏好。另外，新一代的精明“淘金者”也可能会出现，努力挖掘多金短命的伴侣。
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关于潜在伴侣的新信息将会带来目前尚不存在的一套新决策权衡机制。我们将面临“交易”的不同方面——是否选择现在漂亮，但是（根据遗传预测）之后会百病缠身的对象。如果对方能传递给孩子的“遗传潜力”很高，有些人也可能会选择长得不那么漂亮的配偶15——在认真阅读对方的资料，发现他的精子中满溢着德智体全面发展的藤校学生基因之后。16
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这种过程可能导致两种择偶市场的分层和分离——根据表型选择的约会市场，以及根据基因型选择的婚姻市场。当然，这两个市场现在也存在。在约会或者非长期关系中，人们可能会选择虽然吸烟，但喜欢“找乐子”的对象；然后在结婚时选择没有不良嗜好，事业心强（或者顾家）的伴侣。17APOE4携带者是否会在婚姻配对网站中被筛选出去呢——不一定是eHarmony正式把他们清理出去，而是其他用户会有意识地避免跟他们交往。这种极端情况不太可能发生，但一些配对市场的调查表明，APOE4携带者将在配对中处于不利地位，而且相较于基因组革命揭示他们的基因状况之前，可能需要跟本来不会选择的对象“凑合过”。那些（根据遗传预测）生育力较低的人会如何呢？
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但是还有一个潜在的问题：根据来自配对双方的遗传信息（不仅仅是写在公开资料里的），约会配对机构可能会尝试通过基因间的相互作用来预测何种组合更可能产下高素质的后代。你还记得受精后遗传大洗牌的重要性吗？当我们生一个孩子时，我们只会传递大约一半的有利或不利的遗传禀赋，另一半则来自伴侣。但是，可能会有一些对象与你自己的DNA特别互补，如果只是浏览精子库的活页册，或完成eHarmony或OkCupid上的400个调查问题，你可能不会想到配对达人竟然是他们。随着配对服务越来越善于找出这些组合，其他建立长期关系的方式又会经受何种变化呢？虽然我们没有发现证据表明20世纪出生的人选型婚配的程度在加深，18但是这些结果都来自从基因角度来看在“盲目”择偶的人。有可能发生的是，一旦基因型信息更容易获得，有些人就去会利用它。按照大多数医疗技术的模式，19首先和最常使用这些数据的就是地位高的人，20从而导致遗传选型婚配带来的社会分层。即使分数的预测力较低，对它们的选择也可能存在阶级差异，并导致对不平等的二次效应。
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迈向个体化环境与政策
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如果一些约会网站建议基于遗传互补性择偶，我们还可能考虑哪些其他类型的配对呢？其中一种就是，基于遗传学和环境的互补性配对。这是第七章中基因环境相互作用讨论的延伸，涉及为人们匹配对他们的基因型最有效的药物治疗——但现在联系更为紧密。
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什么时候我们应该根据重要的基因环境相互作用证据做出行动呢？一个极端的例子就是，从资源丰富的环境（例如，教师数量较多）中清除“蒲公英型”，原因是他们对这些环境不会做出回应（事实上，我们还应该把“蒲公英型”置于艰难困苦的环境中，从而就产生了争议）。然而，正如我们在第七章中所讨论的，目前预测“蒲公英型”状态的能力还非常粗糙。但是随着时间的推移，技术和数据可能会取得实质性进步，让我们无须再考虑“能不能”准确地将学生置于他们适宜的环境中，而只需考虑“该不该”这样做。从效率来看，这笔账很容易算——我们不应该把资源浪费在不会造成影响的人身上（例如，为健康个体提供治疗）。然而，谈到平等，问题就复杂了。“蒲公英型”基因的分布可能不是均一的——有的孩子可能在学习方面是“蒲公英型”，而在体育方面是“兰花型”；甚至可能差别更细微，在数学上是“蒲公英型”，在语文上是“兰花型”。因此，平等议题可能就会关注对于不同的表型来说，对其有利的环境是否存在，以及孩子是否都能够进入这些环境。如果我们把注意力集中在对数学有利的环境中，那么“数学兰花型”就会蓬勃发展（“数学蒲公英型”则不受影响），但相对来说，“语文兰花型”（和“运动兰花型”）的日子就没那么好过了。
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关于遗传因素如何使政策造成不平等，我们以越战征兵和《退伍军人权利法案》为例。我们讨论了如何用20世纪60年代后期“抽签征兵”的自然实验来研究参与越战的影响，因为征兵号码是真正随机分配的，就像医学试验中的药物组和安慰剂组一样。我们说明了如何利用吸烟倾向基因型的差异，来阐明应征入伍对终身吸烟行为，还有之后患肺癌的不同影响。抽签征兵将士兵随机地置于高压力、多香烟的环境中，不仅造成了老兵和其他人在健康上的不平等，而且造成了老兵群体内部本来不会出现的不平等。也就是说，在接触不到烟草的情况中，吸烟基因型并不重要，因为根本没有人吸烟。但是通过随机地让人接触到烟草，基因型导致的不平等就会出现。当然，不管我们是否去研究，基因差异都会对接触烟草和战争压力的人造成不同的影响。21接下来的问题是，在了解了压力和基因型之间的基因环境相互作用后，美国政府是否应当制定个体化政策（在这种情况下，这也许意味着将征兵工作的重点放在特定的基因型上）？
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能够造成遗传不平等的，并不只是这样被动地处于某种境遇下。想要为大家提供帮助的积极政策也可能产生基于基因型的不平等，被视为20世纪后半叶最伟大政策之一的《退伍军人权利法案》就是一例。它和佩尔助学金项目以及其他政策共同让许多美国人圆了大学梦，如果没有这些政策的话，他们本来不可能接受高等教育，也不会获得日后的职业机遇。经济学家耶瑞·布尔曼（Jere Behrman）及其同事的研究表明，《退伍军人权利法案》事实上降低了家庭（即阶级）背景对教育程度的影响。22所以，由于《退伍军人权利法案》的颁行，越战老兵的平均教育程度高于其他人。当然，由于许多无力承担大学费用的年轻男女参军入伍（部分是因为《退伍军人权利法案》），该政策缩小了大学生的阶级差距。然而，我们也发现，从《退伍军人权利法案》中获益最多的群体，是（从基因型上看）最倾向于继续攻读的退伍军人；其他人则不太可能利用这个机会。因此，尽管《退伍军人权利法案》为本来没有机会读大学的退伍军人提供了机会，却也可能在该群体内造成了不平等。23和吸烟的例子一样，无论我们是否去检测，这些不平等都会出现。检测个体基因型，观察基因型与政策的相互作用只是揭示了原本未被发现的分层方式。但是，基因分型也带来了一个问题：我们是否应该让大学入学政策向教育多基因分数高，但经济上有困难的群体倾斜？
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只要机会是可自愿获取而非“强制要求”的，这种棱镜效应就会出现，即受益者总是那些由于遗传（或社会）因素而最有能力利用政府（或其他机构）提供的机会的人。减少了一方面的分层现象，另一方面的分层反而会随之增大。我们可以将它与强制每个人上学，而不是仅仅让每个人都有机会上学的政策对比来看。后者听起来有点严苛，但正是因为长期推行义务教育，美国大多数州的平均受教育年限才从150年前的几乎为0增加到现在的10~11年（取决于学生的生日）。
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我曾多次提到，无论我们是否检测个体基因型，对普遍（或有针对性的）政策的遗传差异化反映都会存在。但是，有意识地使用多基因分数（如越南研究中的教育成绩）将人们分别置于不同环境中就不一样了。首先，除了道德问题之外，我们并不了解这些分数内部的因果关系，也不知道教育多基因分数较高就会导致学习成绩好，或者更准确地说，我们不知道这些分数如何与环境等各方面相互影响。事实上，多基因分数的一个特征在这里至关重要。由于分数计算时使用的数据集混合了来自世界各地的人群，24他们面临的环境具有巨大差异，因而，这些分数所表达的信息可能只是在不同环境下“最稳定的”遗传信号。在制定这些分数时，我们主要描述的是在西方工业化世界的各种环境下都起作用的遗传变异，而不是对环境差异最为敏感的基因。这就意味着，基于多基因分数将人们分到不同环境中可能是误用。
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换言之，正如第七章所提到的那样，研究者正在努力开发新的多基因分数，它们预测的不是表型的平均水平（如身高或教育水平），而是要将结果内部的差异联系起来。它们就是所谓的“可塑性”分数，能够发现对环境影响响应较强或较弱的个体。例如，在2012年，《自然》杂志中的一篇论文就用vGWAS方法识别了与身高和BMI变异相关的位点。25
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