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近年来，大量的维基社区如雨后春笋般破壳而出，这让人感到心潮澎湃。《宏观维基经济学》深入地评论了这一点，从iCarpool、PickupPal、Carticipate、GoLoco以及Zimride之类简单的拼车公司，到Carbonrally、EarthLab、BetterPlaces以及GreenXchange之类关注环境的社区，再到太空探索主题的GalaxyZoo，金融主题的Open Models Company、VenCorps、Zopa、Prosper以及LendingClub，创新主题的Innocentive和NineSigma，教育主题的AcademicEarth、Open Course Ware以及Wikiversity，数不胜数。其中，有关医药健康领域的PatientsLikeMe、WeAre、MedHelp、Sermo等，我们以后会深入讨论。
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作为开放、协作、非独占网络的自然结果，创新被推到了一个新高度。正如同史蒂芬·约翰逊（Steven Johnson）在他的著作《创意源自何处》（Where Good Ideas Come From）中分类的创新“第四象限”，全球科学界协力探寻人类基因组的例子证明了这一概念，比如最初的人类基因组计划、国际人类基因组单体型图计划、ENCODE（DNA元素百科全书计划）以及1000Genomes（千人基因组计划）。虽然这些形式的创新激励与驱动企业和私人公司的激励机制有很大的不同，但它们间的边界已近乎消失。
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协作带来了众包的世界，这是能够让我们即时运用智库的根源，这在以前几乎不可想象。通过Facebook、Twitter、Windows Live、MySpace以及百度，所有人的思想与“智慧”能被随意存取。就连挑选吃饭的馆子或是查找菜谱这类小事，都可以用它来做，它的能力无所限制。Twitter被人称为互联网的“神经系统”。戴维·波格（David Pogue）是我在Twitter上关注的人中最欣赏的人之一，他是《纽约时报》的科技教主。有一次，在准备他在《纽约时报》的专栏时，他问他那150万名Twitter关注者：还有哪些iPhone应用没被发明出来？我在这里摘录几条：‘替我读’，大声朗读你的电邮、短信和推论，让你能腾出手来干别的事情，比方说开车；‘返老还童’，把iPhone摄像头对准你的脸，拍张照片，选择显现你年轻五岁、十岁和二十岁的样子；‘切换开关’，一键将你的iPhone从AT&T切换到Verizon，方便你拨打电话。从前，大多数人可能无法充分领会到来自于他们的社交网络的知识宝藏的深度，以及可用的创造性解决方案。1998年，这一切被一个名为《危险边缘》的电视游戏节目彻底转变了。节目允许游戏的参与者向一位自己信任的朋友打电话，寻求帮助。而现在，我们与成千上万人的知识同在。
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众包给社交网络的时代改变了我们所信任的对象。2009年，尼尔森公司（Nielsen）调查了超过50个国家的25000名消费者，发现他们在90％的情况下都会采纳朋友、家人或同伴的推荐。正如尼克·比尔顿（Nick Bilton）在他的《生活在未来》（I Live in the Future）中说到的：“信任的转移是其中一个原因，我想，我们的注意力与信心正在转向网络中的个体，而远离传统的公司与他们的品牌。”就像我们即将看到的那样，我们的医疗与健康信息的来源正远离我们的医生，日益被我们所信赖的社交网络众包与友包（friendsourcing）。
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定制消费
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对于我们这些热爱音乐的的数字移民来说，早年我们必须购买整张唱片，或是近晚些的整张CD，这些唱碟中必然充斥着一堆“柠檬曲目”或是用来凑数的曲目。iTunes与iPod面世后，随着权力逐渐回到消费者的手中，音乐产业几近瓦解。人们能轻易聆听或下载自己所钟爱的数字音乐，而不再购买整张专辑。而且，人们几乎可以在互联网上找到任何他想找到的音乐。这个趋势被克里斯·安德森（Chris Anderson）写进了他的著作《长尾理论》（The Long Tail）中，这本书讲述的是，互联网是如何彻底地改变了商业。像Netflix、Amazon以及Rhapsody这样的公司，各自提供相对冷僻的电影、书籍以及音乐选集，你很难在除了网上的其他地方看到这些资源，他们仍旧获利颇丰。要迎合消费者的特殊癖好，有赖于极尽“深不见底”的产品目录与唾手可得的购物流程。史无前例的多元选择时代被构建了起来，“均码”不再适合所有人，而先前主导着整个消费文化的热销模式也面临着这股新浪潮的挑战。基于搜索引擎和社交网络的使用，大量数据被收集，个性化的数字广告日渐普遍，渗入我们的网络生活之中。
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正如Google前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）说的那样：“精准的个体定位，拥有巨大的发展空间，未来人们看到的、买到的东西，都将会是某种程度上量身定造的产品。”互联网与数字时代驱动的定制化浪潮，浮现于各行各业之中，不仅仅是广告业，还包括媒体、零售业、金融业与旅游业，并逐渐成为市场中的标准和规范。但是，我们注意到，医疗健康领域却是个例外。
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高度的个性化是我们今时今日的主题。我们登录我们感兴趣的网站，经营我们在乎的人际关系和社交网络，观看吸引我们的视频剪辑和娱乐节目，聆听我们喜欢的音乐，下载我们想要的手机应用，关注我们感到有意思的链接与博客，分享我们喜爱的资讯和图片。在前数字化时期，我们只能选择想要收听的广播电台，只能选择想要阅读的书，而今时移世易、今非昔比，今时今日的选项数量和便利程度都在呈指数式增长。总体看来，消费者的权力崛起潮流正在汹涌而来。而与此对应的另一端上，大公司们正借由我们所丰富内容的能力，利用网络来追踪我们。他们利用人口统计学以及我们的个人偏好，设计出高度精准的个性化广告。除此之外，人们只要在Facebook上点击了“喜欢”Patagonia （巴塔哥尼亚户外用品）或百事可乐，那他们就准备等着看Patagonia或百事可乐的广告吧。在未来，高度个性化的功能将利用我们的地理位置，通过追踪GPS数据，零售店与餐馆就能够在商铺附近寻找到目标客户。个体与公司之间的互动，也因此变得更为精准与有效。尽管还有严肃的隐私问题亟待解决，这个我将在稍后的章节中详细讨论。今时今日，信息流在多个方向促进了定制化的发展，从个体与网络，到个体与网络，再巡于个体与网络。
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云计算
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大型服务器农场大多配备有数十万台服务器，它们被称为“云”。它们能够接受从世界上任何地方而来的接入申请，并提供数据处理服务。全球最大型的服务器群之一来自于亚马逊（弹性云计算平台，Elastic Compute Cloud），这个服务器中心存储着2000亿个数字文档（从文件到电影），每秒处理超过20万条请求，2010年的营收达到7亿美元。云端由三个主要部件组成：
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一、基于网络的应用（如Google邮箱、Windows Azure和苹果的iTunes）；
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二、让开发者得以编写应用程序的平台；
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三、负责核心计算的服务器机组，其功能范围涵盖从数字运算到数据存储。
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无穷尽的计算能力，现已物美价廉，这一能力提供了非凡的资源，以促进这数字世界中的一切事物发生改变。成就卓著的遗传学专家、“信息技术大师”埃里克·斯凯特（Eric Schadt），最近因为借助云计算来运行基因算法而登上了《君子》（Esquire）杂志：
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幸运的是，他同其他所有美国人一样，只要能连上网络，并且拥有一张嗷嗷待刷的信用卡，就能接入超级计算机服务。他等待飞机爬升至巡航高度，等待机长允许使用电子设备，彼时他连上机上WiFi，登入亚马逊。亚马逊里什么都卖，不管是书还是洗衣机，你想买啥它都有。它卖给斯凯特的是物美价廉的超级计算服务。你知道，像亚马逊这样的公司拥有大量闲置的计算能力，现在它们把这一计算能力投入商用，卖给像斯凯特这样的人，以及其他任何需要这一能力的人。从今以后，像斯凯特这样的人不再需要为默克（Merck）之类的公司工作，他在飞机上就能享有默克公司那些捣鼓价值数百万美元超级计算机的科学家相同的计算能力。事实上，洲际飞机起飞后，他花上几百块，告诉亚马逊需要处理怎样的数据，等到飞机降落时，事儿就已经办完了。
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至此，创造性力量奠定基石，大破坏行动由此揭开帷幕。
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瓦解与毁灭
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由维尔纳·桑巴（Werner Sombart）提出，并由约瑟夫·熊彼特发扬光大的“创造性毁灭”，将由此实现。我们有一份写满例子的清单来说明激进的创新致使变革的发生。在这个数字世界，类似Tower Records的唱片店纷纷倒闭；录像出租店Blockbuster被Netflix所取代；Borders之类的连锁书商逐渐凋亡，他们被Amazon这类可供线上阅读与购买的平台所淘汰；纸质新闻媒体的处境也日益艰难，从1851年起，《纽约时报》的座右铭就是“所有见报的，都是值得刊登的新闻”，2010年，纽约时报公司董事长小阿瑟·苏兹伯格（Arthur Sulzberger Jr ）宣布，未来《纽约时报》将停止出版纸质版本。《赫芬顿邮报》免费的在线新闻源将取代付费的新闻报纸。电视，今天仍旧存在，但很多人都相信它将会是被创造性毁灭的下一个对象。已经有像Hulu这样的网站，可以在线播放许多广受欢迎的电视节目，我们将不再受到节目播出时间的限制。大多数的媒体形式已被瓦解，音乐、报纸与视频……虽然录制电视节目上网播放只是刚刚起步，接下来，电视业将是下一个被碾碎的目标。2010年初，拥有网络电视的家庭数量约为200万，这个数字，预计将在2015年达到4300万。
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应对数据洪流
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创造性力量的另一个关键影响是数据海啸的汹涌而至。1965年，戈登·摩尔（Gordon Moore）在他的论文中制定了闻名遐迩的摩尔定律（Moore’s law）。数字设备的性能每24个月提升一倍（后被调整为18个月）。比方说集成电路上每平方毫米内的晶体管数量、存储容量、处理速度以及数码摄像头的尺寸与像素数量，在过去的45年里，皆被言中。为了让数字移民们更深入地领会这一巨变，我在这里提供一些背景数字。大约30年前，我买了我的第一台电脑。那是一台IBM 5150，CPU 4.77MHz，内存16KB，而它的售价超过了2000美元。在2010年，我购买了我的一台MacBook Air，CPU 1.8GHz（即1800MHz，为IBM 5150的377倍），内存2GB（即2097152KB，为IBM 5150的13万倍），校正物价水平后，相当于当时的1981美元。这与摩尔定律的预测全然相符。1982年，每一个CPU上的晶体管数量大约是5万个，今天这个数字已经超过了200万个。或者正如近日未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）所说的那样，“在我的学生时代，计算机还是只能待在楼里的庞然大物，而现在，它就躺在我的口袋里，它的性能是前者的一千倍，价格却只有其百万分之一。”
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值得注意的是，就在我们眼皮底下，存在着一项不符合摩尔定律的数字技术——DNA测序。如图1.2所示，DNA测序的应用越来越普遍，但是其成本的下降幅度已远超出了摩尔定律的预计。利用近期被称为下一代测序平台的DNA测序技术，例如Illumina公司的HiSeq或者Life Technologies公司的SOLiD 4，我们现在每天能制作出超过25个千兆碱基的测序数据。
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图1.2 计算机运算成本（每平方毫米的晶体管数量）的下降幅度比不上DNA测序成本的下降。
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埃里克·施密特指出，从人类文明出现到公元2003年，人类社会累计在案的数据量一共有5EB（10亿GB）。到今天，我们每两天就能产生5EB的数据！并且，这场数据海啸的增长平台期还远未到来。2010年，这个数据宇宙的字节量走过ZB（35万亿GB）的门槛。现时的超级计算机每秒钟能进行2500万亿次的运算。下一波更巨大的数据洪流很可能来自人类的生物和生理数据组。对于每位进行基因测序的人来说，将产生40倍的碱基数量（平均每人需测序40次以保证准确度），即2400亿字节／人的数据。截至2011年末，据估计有3000至10000人接受了完整的DNA测序。随着测序成本的飞速走低，以及测序技术平台的效率逐步趋于完善，乐于接受测序服务的人群数量将会呈现对数式的大幅上升。与此类似，未来将会有大面积的人群佩戴生物传感器，这些生物传感器持续监测个体的生理数据，将成为数据井喷的一部分。
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