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网络与现实世界的图书馆有区别，这种区别凸显了大众与核心的不同之处。首先，网络更大。人类历史上已出版了约1.3亿本书，其中约有3 000万册收藏在世界上最大的实体图书馆，即华盛顿特区的美国国会图书馆。相比之下，现代搜索引擎2015年可见的那部分网络已达大约450亿个网页之巨，可访问的私密网页数量更多。由于谷歌和其他机构的扫描工作，网络中现在还包括至少2 500万册图书的数字化内容。
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在线世界还以许多不同的形式生成信息。图书馆通常有某种程度的专业分工，如书籍、地图、档案记录等分类，但网络无所不包，它涵盖了文本、音乐、图片、播客、视频、虚拟现实环境等。而且所有这些内容每时每刻都在增多。例如，仅网站YouTube就估计有8 000万个视频，而Facebook和其他网站上甚至更多。没人“负责”这一海量内容，没有任何人或董事会来决定是否需要增加一个共享照片设施，或者审批博客、Twitter或新闻推送的丰富内容。核心的特点包括政府机构、审批环节、具有正式否决权力的人和团体。对大众来说，虽然也有一些非常有影响力的信息经纪人，但是这类事情毕竟少得多。
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不成规矩的规矩
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大众没有核心那么守规矩，这是缺乏层级制度的必然结果。本质上，大众的分权化和不受控制是有意而为。这种结构促进了自由表达和创新，这是件好事。
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但好事也有例外。大众不受控制的性质带来了两个难题。首先，不受控制的信息海洋由无数川流不息的信息小河汇聚而成，你很难从中找到想要的东西。
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核心通过管理内容来解决这个搜索问题，即控制可见的内容并用人类智慧对其进行组织。因此，图书馆有采购部门和卡片目录，杂志有编辑和内容目录等。在网络发展早期，许多人尝试用类似方法来管理大众产生的内容。雅虎（Yahoo）公司名称的原意就是“另一家按等级组织的数据库”（Yet Another Hierarchically Organized Oracle），而且，作为网络“卡片目录”的一个类别，作为一组由人类创建并维护的网站类别和子类，这个名字格外显眼。[2]
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然而，随着在线内容持续呈指数级增长，雅虎及其同行举步维艰，许多观察家认为，网络即将（或已经）成为一个积重难返的无组织乱局。正如数学家兼作家约翰·艾伦·保罗斯（John Allen Paulos）在网络初期观察到的那样，“互联网是世界上最大的图书馆。只是所有的书都在地板上。”
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令人惊讶的是，这个问题的解决方案来自内容本身。拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）还在斯坦福大学计算机科学系读书时就认识到，许多（如果不是大多数）网页内容通过链接指向其他内容。归根结底，这就是蒂姆·伯纳斯·李把它命名为“网络”的原因。他们推测，这些链接可以用来构建一个包含所有网络内容的索引，在那里，一个给定主题的“最好”页面就是被最多其他页面所链接的页面。从某种程度上讲，这是建立学术声誉的方式，即关注哪些论文被其他论文引用的次数最多。佩奇和布林加了一个巧妙的抓手，他们计算被链接页面反过来链接了多少最初链接它的页面，如此往返，给出每一个链接的权重。
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佩奇和布林开发的算法创建了每个页面的排名系统，它被称为“PageRank”（网页排名）。他们描述这种方法的论文的标题是“大规模超文本网页搜索引擎的解剖学”，该文于1998年4月在澳大利亚布里斯班举行的第七届国际万维网大会上被宣读。这对“双子星”于1998年9月在硅谷创建了一家公司，并把他们的方法付诸实践，公司最初的名字是BackRub，后来更名为谷歌。
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谷歌认识到，大众创造的在线内容虽然不受控制，但也不是毫无组织的，这一认识改变了世界。实际上，在线内容具有非常精巧细腻的结构，但它不是任何人类核心群体有意决定的结构。相反，一旦用谷歌的PageRank算法及所有相关方法进行分析，它的结构就从内容本身浮现出来。随着内容本身的变化和增加，这种浮现的结构也与时俱进，使得我们能够顺利、轻松地浏览大众带来的所有东西。
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不受控制的人群不可避免地带来第二个问题，那就是有些成员行为不端，有如害群之马。核心可以照章驱逐坏人，如从公司除名，赶出图书馆，停发工资等，但网络真的做不到，使用其他用户名或IP地址登录，[3]或者隐姓埋名，这些都轻而易举。因此，正如第7章讨论的那样，我们看到了各式各样的可恶言论、不良举止和犯罪行为。
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不端的行为令人痛心，但对大众的想法并不致命。首先，大多数的参与者不是坏人。我们诚心创造，诚心贡献，所以，好内容远远超过坏东西。此外，像谷歌这样强大的搜索工具可以帮忙将不良内容放到眼光不能及之处。而且，网络上最流行平台的构建者大多采用一种开明的方式，他们遵循以下建议：“以诚信为本，并假定他人也同样具有诚信”，这被归结为维基百科的支柱之一。
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这些平台构建者不是试图评估潜在成员的不良行为倾向，而是随时监督人们在做些什么，并且在必要时采取行动。此举大体上行之有效，它使大众急剧增加，也没被坏人毁掉。
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温和的管制并未使所有大众群体获得同样的成功。它在2016年遭受挑战，Facebook和其他社交媒体出现虚假消息，Twitter上出现大量的种族主义、性别歧视、反犹太主义和其他卑鄙言辞。吉米·威尔士（Jimmy Wales）认为，相对而言，他参与创建的众包式百科全书——维基百科对假消息具有免疫力，部分原因在于其治理方法。通过采用正确的原则、规范、制度和技术，大众可以做很多工作来维持质量标准，当然可能还有其他的权衡因素，如参与者发布新内容的难易度和速度，他们分享的速度，哪些人在浏览，以及从内容可以赚多少钱等。本章稍后将讨论其中的一些原则。
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我们在2017年年初写这本书的时候，那些让大众发出声音的大平台如何应对上述挑战还有待观察。我们相信，有效的解决方案可能来自人脑和机器的结合。在这里，一种有希望的方法是让人标出虚假内容或不适内容，并训练机器学习系统自动发现它们。
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市场与大众
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图书馆和网络之类的大量信息集合体显然具有价值，因为我们可以从中求教和学习。许多大众创建的集合体还有另一个好处：伴随着许多人贡献的累积，它们自发地产生了新知识。这是一种每时每刻都在切实发生的“魔法。”
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奥地利经济学家弗雷德里希·哈耶克于1945年发表“知识在社会中的运用”（The Uses of Knowledge in Society）一文，成为第一个点明这种好处的人，他也因此成为一尊“大众守护神”。当时，一场关于苏联等中央计划经济体是否优于自由市场经济体的激烈辩论正在进行，前者由单一核心负责创造、分配产品和服务，后者则由不定向的分散大众完成计划和生产任务。许多人认为中央计划将是（或至少可以是）较优的。然而哈耶克用一页纸说明了他们的错误。
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哈耶克之辩
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哈耶克坚称中央计划无法奏效，究其原因，“经济演算的起始‘数据’永远不会为了整个社会而‘给予’一个能搞懂其含义的单一头脑”。但是，为什么不会呢？特别是我们现在有了这么强大的监控和分析技术，为什么不把传感器放在所有的装备上，然后进行调查，倾听社会媒体，了解每个人的偏好，并将所有这些数据提供给一个“单一头脑”，即一个巨大的、能不断运行直至“搞懂其含义”的经济优化算法？哈耶克解释说，因为该算法永远不会得到它实际需要的所有数据，它永远不能“确保最有效地利用社会上任一成员所知的资源，只有这些人才知道这些资源的相对重要性”。
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哈耶克认为，某些像波兰尼悖论一样的原理适用于整个经济。我们不能说出自己所知的、所有的、想要的或者重视的一切。因此，任何中央计划核心的巨型优化算法都不可能拥有真正需要的数据，它会做出离奇古怪乃至适得其反的事情。某人驾车在城镇到处转，帮忙找你去年想要但已不再在乎的圣诞礼物，这像是在做有社会意义的好事，但实际上是在犯糊涂。即使中央计划者总是按照他人的最佳利益行事（这本来就不可能），过度集权也将造出一个受严格控制且充斥官僚主义的经济体。
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自由市场经济如何做得更好一些呢？让人们彼此自由交易，没什么中央控制，物价既平衡了供需关系，同时也以极其简洁的方式在经济体中传递关键信息。哈耶克写道：
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“价格”的奇妙之处在于，在某种原料稀缺的情况下，没人发出指令，没多少人知道原因，但成千上万的人会更节约地使用此原料及其制品，也就是说他们做对了，而他们的身份则需要调查几个月才能确定……我相信，如果“价格体系”是人为设计的结果，如果以价格变化为指导的人们明白，其决策的意义远远超出了他们的直接目标，那么这个机制将被誉为人脑最伟大的胜利。
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哈耶克的论文预测了与20世纪后期的复杂性理论相吻合的许多想法，这些想法强调，个别成员的行为可以产生对整个大众非常有价值的信息。而且，这些信息通常不能通过观察少数成员来逐渐收集。只观察几位矿工或金工是永远搞不懂锡价的。因此，市场被称为“浮现的”系统，价格从所有成员的互动中浮现，不能仅从几个事例中观察得到。
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基于市场的解决方案
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