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但是如果你放长远来看，不对支撑生物工程的基础投资，生物工程之路就会走得很艰难。我们不得不弄清楚该如何解决那个问题。当你想想能量的问题，这就很重要了。我该怎么看待生物的能量生产呢？这确实是个很糟糕的问题，对吧？我们不想去燃烧过时的燃料。这就像是重要的不可错过的工作一样。当我拿到博士学位时，实验室里接下来要开采的就是纤维素乙醇。如果石油价格上升两倍，纤维素乙醇就会有成本优势。那时是1994年。
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我希望生物燃料获胜。但是，当冯·诺伊曼建造早期的计算机被用来计算军用设备的轨道时，他掉入了一个陷阱。事实证明，计算机的功用远远超出了我们的想象，它不仅只可以用于军事应用和记录数据库。但在那时除了少数人之外，没人意识到计算机其他可能的应用。因此，对于现在就去追求任何一个特定的生物技术应用，我都不敢兴趣，因为我想要所有那些应用都能实现，而且是在我的有生之年实现。对此我目标明确，我也很自私。有足够多的人将致力于此，因为这个问题每个人都能理解，而且你也将能为此募集到资源，去进行这一工作。还有一个互补的问题，也是一个本质的问题，就是使生物技术对于所有人都很简单！
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合成生命的根本目标是使得生物学便于工程化。这意味着，当我想要建造一些新的生物技术时，不管是用来创造我能吃的食物，还是给交通工具使用的生物燃料，或者我想要治疗某些疾病的药物，我不希望这个项目变成了一个研究项目。我希望它是一个工程学项目。在生物科学里，与你们交谈的人都是科学家，他们不是工程师，我并不是在用傲慢的态度说这件事，而是作为旁观者来说的，其中的问题在于，如果你作为工程师来观察生物技术，你需要做什么来让它便于运转？那就是合成生物学的主旨。
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我们可以谈谈在历史上工程师的例子，当他们遇到这类问题时是怎么做的。1860年在美洲，机械工建造了各种东西，比如蒸汽机。机器中所有的螺母和螺栓都是由专门生产的特殊商店才有的。这就是说，如果你在新泽西州的纽瓦克市购买了一台机器，而它在芝加哥市出故障了，你必须把它运回那个专门的商店，那里的机器都有专门设计的工具，这样才能给你修复好机器。
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1864年的4月，有人站出来说：“我受够了！”费城富兰克林研究院的威廉·塞勒斯（William Sellers）发表了一篇关于具体部件的体系的论文。他提出了“塞勒斯螺纹标准”，把螺纹顶端设计成60度的角，这比英国人提出的55度角的“惠氏标准”更容易生产。结果就是，最终美国的每一个机器商店都重新设计了螺纹、螺母和螺栓，以符合“塞勒斯螺纹标准”。对今天的影响就是，当我走近一个硬件商店去买螺母和螺栓时，只要不是使用英制或米制的东西，我就能把这两个东西组装好。
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这个例子就是工程师所谓的可依赖的物理组成：拿出两个东西，并能把它们组装好。还有就是，当你把螺母和螺栓组装在一起时，螺母会保持固定，不会跑出来。这个组件就具备了一些可利用的功能，但它并没有一些涌现性质。这就是可依赖的功能组合，也就是当你把两个东西组合起来的时候，它们的功能正是你所期望的。而这个标准却被我当作整个生活中理所当然的规则。即使我拥有三个工程学位，我也是直到几年前才知道这一点的，当时麻省理工学院的汤姆·奈特（Tom Knight）向我指出，如果我们拥有标准的生物元件，并可以如我们所愿地组合起来，那就很棒了。
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乔治·丘奇一直在强调这一点，但这并非他的专业，他是个遗传学家，他在对自然的生物复杂性进行反向工程。那是一件伟大的事。就像工程师厌恶复杂性一样，我也厌恶涌现性，我喜欢简洁性。我不希望我明天坐的飞机在它飞行的时候具有涌现性，如果你关注遗传科学的话，你会发现它正在研究加密DNA的重要信息，其包含了一项最重要的技术。在DNA测序出现之前，人们一直在寻找变异，并在此过程中，找到它们和DNA特定区域的映射关系。那时人们利用的就是基于简单的逻辑学发展而来的数学。之后，许多伟人们都朝着实现DNA测序技术前进，这一技术使得我们现在可以读取DNA，而这项技术还在不断优化。
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在我们的讨论中不能忽视DNA测序的进步所带来的影响，这很重要。在1990年，除了给一些细菌病毒测序之外，没人在其他地方使用这一技术。在1995年的第一个细菌基因组里，研究人员对流感嗜血杆菌进行了测序。2001年，我们就有了人类基因组的草图。在20世纪90年代，我们在测序DNA时说：“我们只会对人类的DNA测序”，到现在，仅仅7年之后，个人基因组项目就在网上出现了，我们是怎么实现这一转变的呢？这并非因为乔治·丘奇、文特尔、埃里克·兰德（Eric Lander）和弗兰西斯·柯林斯在克林顿当政时期变得更聪明了。而是因为，DNA测序技术变得自动化了，足以支持人们去这样做了。
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根本的技术进步带来的影响值得铭记，而且一旦成功之后，你就可以忽略一些东西了，就像我希望能够忽略螺母、螺栓、螺纹标准一样。遗传学的变革是对测序技术的回应，利用基因测序技术你可以读取DNA，但我们并不能理解它的含义。现在的数学本质就是模式识别，它可以帮助我们观察很多DNA序列，还可以帮助我们试图找出也许具有重要功能的共同模式。合成技术也将在互联网上出现。
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你可以说，2008年就是我们的1995年。因为正是这一年，细菌基因组被合成了。在这之前，叶绿体基因组、线粒体基因组都已经被构造出来了。实际上，几年前日本的一个项目从现存的DNA碎片中，创造出了1 000万个DNA基因碎片，这比当时获得广泛注意的任何事情都要重要得多。
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所以，如果遗传学变成了一个新的工具集出现在互联网上，让我们可以建造任何DNA分子，你就能创造变革，并看看那将会产生什么影响，那它将不被称为遗传学，而是被称作反向遗传学，其背后的数学基础也会是摄动设计。你想要创造什么样的变革？你选择怎样去做？最初，在前测序时代里，遗传学是基于逻辑学的，而在后测序时代里，又变成以模式识别为基础的了。接下来，在后合成遗传学时代，你就可以“创造任何你想要的”。摄动设计成为了它的数学基础。整个领域都将发生变革。
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当测序技术发展起来的时候，抛开其他不谈，科学共同体对其所带来的挑战作出了糟糕的预测，也可以说是一种挑战：“所有这些DNA测序的信息到底是什么东西？模式识别问题到底有多大？”像生物信息这样的科学领域纯粹只是反应式的，因为拙于对技术进步提前做好计划以应对，我们在合成生物学上，同样如此。
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比如说，你怎样操作进入DNA合成体的信息，才能让你建造出一些有益于你的遗传事物？这是一个反向的生物信息问题。乔治·丘奇和文特尔对此有诸多贡献，但这个问题依然还很棘手。它会是合成生物学的一部分，但它会是影响整个科学的合成生物学，对于合成生物学而言，这是最糟糕的情况。实际上我们不能创造出任何人们想要的有益的人造物，但至少，我们将会修正我们的失败，也会优先考虑我们对生物学的误解，这也比美国国家卫生研究院的研究重点好得多。
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其他还会发生什么？我曾受邀在C3黑客交流大会中（Chaos Communication Congress）发表演讲，那是欧洲最大的黑客会议，大约有4 000人参加。那些人喜欢创造，喜欢理解事物的运作原理。而且他们对学习怎样给DNA编程及其原理很感兴趣。这使得生物学更便于工程化，不管你是否标准化元件，或者是否弄清楚怎么开发出更高阶的编程语言，使元件标准化，实际上这会带来一个结果就是，其他那些持有异议的人也有机会去接触这一技术。
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想象一下，在1950—1975年，当你从冯·诺伊曼的机器穿越到Apple I个人电脑时，这一转变的一个关键部分在于，大众如此痴迷于计算，他们厌倦了中心化的计算资源，他们想要建造自己的计算机，也就是个人电脑。结果就是，现在我们有了一个世界范围的民众社区，他们乐于建造电子设备和编写软件，既有学龄儿童、大企业、小公司，也有政府人员，不一而足，都围绕着这一技术的多样化生态。给DNA编程这个事更酷，更吸引人，而且比硅的力量更强大。那相当于你拥有一台活的繁殖机器，而且它还是属于纳米技术范畴的。但这可不是什么德雷克斯勒(1)式的幻想，因为我们已经开始实施了。这其实是很便宜的技术。你不需要像做硅片那样需要一个私人实验室，你只要在有一点营养物的糖水里培育一些东西就行了。我预计在未来会有一股极大的压力出现，而现在它才刚展露出来，并正围绕在非比寻常的限制性入口处，生物技术必须迈过这道坎才能有进展。
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拿弗里曼·戴森写的一些东西来说吧。他想象，未来的基因工程师会赢得费城花展、圣迭戈爬行动物秀的举办权，等等。但要如何实现呢？而且，当你朝着这个方向前进时，你就会发现，已经有很多人也在想这么做了。但是促进这一技术的人们倾向于获得专属所有权、限制别人使用，并把自己当作上帝一般的造物者。与之相反的论调是：“我们都在建造新事物，我们需要你的帮助，我们今天所做的任何事情，比起即将到来的事情都要显得苍白，所以，让我们一起去弄清楚怎样团结起来工作吧。”
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另一个例子是：在2003年，我和一些同事在麻省理工学院的合成生物学实验室教授一门课程，我们有16名学生。在过去的4年里，这门课程的学生每年都在扩张，现在全球三四十个国家里大约有60所独立院校设立了这门课。这门课叫作“国际基因工程机器大赛”（iGEM）。在德国有年轻人组建的团队愉快地在给DNA编程；在澳大利亚、俄罗斯、日本和中国同样如此。今年是来自北京大学的团队获胜，大约有六七百名学生参与。
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也许有人会问：“你怎样认识到其中的潜力，为之服务，并让更多的人参与进来的呢？”因为这样做的回报远远高于单个团队的项目。比如说，来自墨尔本的团队展示了，他们发现的包含6 000个碱基对的DNA碎片，虽然在某种程度上存在重叠的部分，实际上我不知道这是如何运作的；有些团队制作出了蛋白质，而且蛋白质还能自我组装进一个50纳米的充满气体的球体里。这个蛋白质壳在某种程度上是不透气的，那些小小的蛋白质气球在细胞质里启动了，你可以控制其中的气球数量，来使细胞漂浮、下沉或不动。
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我之前完全不知道这一生物原理，但他们展示出来了，还做成了标准的生物元件，使得我们现在可以把它和我们至今搜集的另外2 000碱基对联合起来，这都是我们自由搜集的。2001年我们在全世界免费发放了10万个元件，而且我们收集到的碱基对数量每年也在翻倍。
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如果你能让生物学更简单地工程化，让它便于使用，大家就会学习它。你可以在计算机程序大会上发表演说，这与到处宣称你创造出生命不同；这也不同于到处提取专利应用宣称自己创造了合成基因组的想法；这更不同于在曾经的“美国进攻生物武器”项目的遗址上，花费400亿美元在一个保密的生物战防护设施上。
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这种偏离轨道的现象并不是一蹴而就的，它也只是限于某种视角而导致的。我的意思是说，上一代从事生物技术的人是科学家，而现在则是工程师。我们将创造出新的生物技术世界，我认为，我们会从上一代人那里接受生物安全的教训，但涉及的其他教训还不甚明了。生物安全框架终会崩塌。基于专利的信息技术框架将不会扩张，人们是否扮演上帝的问题并不是肤浅的，也不是令人尴尬的简单，简单到在谈论中没有用处。
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更严峻的境况是，那些人类实践的问题，并不是在一场持续6个月的争议中就能得到解决的。这不像是20世纪70年代剑桥和麻省理工学院所发生的事情，当时DNA重组工作搁浅了一部分，之后又恢复了。各种技术在发展，也被迅速颠覆，但要改善生物工程还有很多工作要做。我们需要进行的对话，需要在数十年里以建设性的方式持续下去。
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开源就是一个议题。如果你试图创造出一门为DNA编程的语言，并且想把它作为专利据为己有的话，那就显得愚蠢了。如果牛津大学在几百年前支持将英语当作一门专利，那么他们编写的词典就没这么有用了。如果我们想要利用标准化的基因对象制作一个核心收录集，从而可以定义不同语言的家族，人们也可以用来给DNA编程的话，那就必须要做成公共资源才行。
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那将是一个巨大的转型。今天的生物技术从商业模式中获得投资，而那些商业模式限制了生物功能在更广泛的范围中的应用，所以那些生物功能只能解决一小点儿问题。比如说，在怎样工程化蛋白质去连接DNA的问题上，有些厉害的公司封闭了大多数相关的知识产权。他们能够出售的产品也意义不大，只对极少数疾病有效。
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但是与工程化蛋白质去连接DNA相连的真正价值在于，人们可以利用那些蛋白质去开发不计其数的应用。这就像是一门编程语言，如果你专有“if/then（如果／那么）”这一表达式的使用权，那就会是下游庞大的经济成本。我们需要把资源连接起来，并重复利用这些东西。注意，伴随着技术变革的浪潮，生物技术的所有权会被淘汰，随着自动化构造DNA的技术日臻完善，你将不再关心你所拥有的某个专属的东西，而会更关心计算机数据库里的信息，以及计算机设计的工具，让你可以组织那些信息，将它们编辑到一个DNA序列上，然后打印出来。只要你开始处理信息，各种各样新的所有权、分享、创新方案都会成为可能。
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