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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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群体通常以浮现的方式行事，从而产生知识。随着群体上线，成为大众，创新者发现了检测和收获这类知识的不同方法。预测造市是其中最早的方法之一，也是最直接来自哈耶克洞见的方法。预测造市的对象不是产品市场或服务市场，而是未来的事件，例如某人会在2020年当选美国总统，某部即将上映的大片在第一周就能获得5 000万到1亿美元的票房收入，或者美国官方的下季度通胀率平均超过3%等。
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预测造市如何运作呢？首先，造市商创造一组可以让参与者买卖的证券，一如他们在纽约证券交易所或纳斯达克证券交易所出售某家公司的股票。举例来说，要做成这件事的一种方法就是创造一只证券，如果一个季度的通胀率平均超过3%，它就支付1美元，如果不超过则分文不付。接下来，造市商邀请一群参与者入市，人越多越好，鼓励他们开始相互交易证券。与那些认为通胀率低于3%的人相比，认为它超过3%的人将愿意花更多的钱来买这只证券。如果证券的价格稳定在0.70美元，那么合理的解释就是：市场整体认为该季度通胀率平均超过3%的可能性有70%。这种做法也适用于预测上述票房收入在5 000万到1亿美元之间的电影，或者2020年当选总统的人。最终，事件真正发生，在本例中，也就是季度结束，平均通胀率可以计算，此时，造市商向所有持对证券的人付清。实际上，如果通胀率平均超过3%，那么所有持“3%以上”证券的人就可以按每股1美元结算。
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预测造市的结果证实了哈耶克对市场价格的知识聚合力量的见解。在刚刚描述的市场中，最终每股价格约为0.70美元的事件往往有70%会发生，从而使得这些价格成为相当准确的概率估计。
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预测造市是否优于其他预测方法，例如民意调查的适当加权平均，或者第1章所讨论的菲利普·泰洛克界定的超级预测者？这个问题是有争议的。但很少有人怀疑预测造市在正确的条件下是非常有效的。经济学家罗宾·汉森（Robin Hanson）对预测造市的理论和实践进展贡献最大，他说：“预测造市反映了市场定价的根本价值原则。信息往往分散在经济角色之间，很需要找到一种收集和汇总这些信息的机制。自由市场通常会很好地管理这个过程，因为几乎任何人都能参与，而潜在的利润和损失则为搜索更佳的信息提供了强大动力。”
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如何组织大众？
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价格体系备受哈耶克看重和赞赏，并被汉森等人加以创新运用，它是市场参与者行动和互动的奇妙副产品。换句话说，大多数价格并不是任何有意努力创造并传播系统性知识的结果。如果有人的确做出这种努力，比如试图召集一群在线大众，让他们共同创造一些东西，那么，情况又会怎样？
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这似乎是一个不切实际的天真想法，我们很容易开列一份清单，指出这样做很难奏效的原因。谁会抛头露面为这样一个项目工作，特别是，如果连报酬都没有？什么人可以确定这些抛头露面的人其实是靠谱的人？工作应如何分工，谁来做分工？什么是好的或足够好的贡献，谁来制定和执行这些标准？在数千年的人类历史上，我们已经开发出形形色色的核心来解决这些问题。大众又如何做同样的事情？
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