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1995年，“御皇”号游轮航行在马萨诸塞海岸的南塔克特岛附近。15原本连接船载GPS和船上天线的电缆被风吹断了。不幸的是，船员并没有意识到发生了什么。GPS发出了一条报错信息，但屏幕上微小的信号声并不足以引起船员们的注意。在失去卫星数据的情况下，GPS系统很快就进入设计之初被赋予的功能：切换到航位推算法（DR，通过估算速度、时间和方向，用前一处位置推算当前的位置）。报错信号也停止了。船员们也没注意到屏幕上两个表征这一切换（“DR”）以及无信号输入（“SOL”，“解决方案”的英语单词缩写，其实是对“不再计算精确位置解决方案”相当混乱的缩写）的小小缩略词。航位推算法只是一种有凭据的猜测，它无法对气流和潮汐做校正。因此，该船的自动驾驶系统正由一套合理但越来越不准确的推算系统操控着。船员确实监看了雷达地图，但它显示的路线信息也来自GPS的大致估测，不再反映船只的实际坐标。船员也没有将GPS与另一种有效的信息资源，即定位海岸无线电信号的导航系统，进行比对。一个不幸的巧合最终决定了这艘船的命运：一个警示南塔克特危险水域的航标在GPS系统中被当成波士顿海湾航道的标记。雷达监测到了这个航标，但船员认为一切都正按计划进行。他们没有注意到任何异样，直到发现海水颜色的改变表示他们已进入浅水水域。但那时已经太迟了。这艘32 000吨的游轮搁浅于距南塔克特岛10英里处。
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幸运的是，这则故事有个皆大欢喜的结局。“御皇”号在搁浅24小时后被5艘拖船救出。多亏了双层船底，它仍可航行并将乘客们送抵波士顿。不过，确实也花了200万美元才让“御皇”号得以重返大海。
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我们能从这个险些酿成惨剧的事件中吸取什么教训？机器只是做了它们应做之事。所有的备用系统都一如既往地运行着。机器确实没有告知操作员当时究竟有哪些细节发生了变化。但是这对机器的要求也太高了。机器得能理解人类需要知道哪些信息，才能做到这一点，这就需要让机器理解人类试图做什么。正如我们已经看到的，这可不是机器能做到的事。机器是工具，而非追寻共同目标的真正伙伴。
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这一事件的唯一失误在于，船上的负责人过于相信他们的GPS设备了，但他们这样做也情有可原，这些机器过去一直准确无误。这些海员们被他们理解上的错觉误导，他们自以为明白了设备向他们告知了什么，却没意识到显示器上那两个不起眼的符号所代表的重大意义（小小的“DR”和“SOL”），因为他们并不真的清楚GPS设备是怎么工作的。他们不知道那些符号说明GPS正在凭猜测进行推算，可能会得出驴唇不对马嘴的结论。他们没有仔细检查，因为他们并没有意识到自己的无知。多年来的成功航行让他们信心满满，掩盖了其理解上的错觉。
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与自我意识如影随形的能力之一是反思能力。人们能够随时观察并评估自己的行为，能够后退一步审视自己所为以及环境现况。他们甚至可以审视一部分自己的思维过程（有意识的、经过深思熟虑的部分）。如果他们对所见不满意，可以施加一些影响来改变它。这种影响当然是有限的。如果你滑倒在一片冰面上，没有冰镐在手，那么你停下来的可能性微乎其微。同样，如果你被一些恐惧或欲望所迷惑，你可能也无法控制它们。但至少我们有能力在清醒和有意识的时候，去了解发生了什么。在我们能控制的事情上（比如，我们不会不管不顾地把眼前的一大块巧克力蛋糕塞进嘴里），我们能够调整自己的行为。相比之下，机器永远都得遵从它们的计划行事。机器程序可能会很复杂，也会存在一些能让它们适应不断改变的环境的程序。但是，如果程序的设计者始终从未考虑过机器不知做何响应这一情况，那么，当现实中这种情况真的来临时，机器就要做错事了。因此，人类的关键作用在于监督，待在那儿避免大祸临头就好。我们目前面临的最大危机在于，没人拿得到能掌握和控制现代复杂技术的全部知识。而且，技术正以前所未有的速度发展得愈加复杂。这确实需要我们的关注。
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知识的错觉：为什么我们从未独立思考 真正的超级智能
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由于计算机不具备共享意向性的能力，而且尚无迹象表明它们正朝着这个方向发展，我们并不太担心恶魔般的超级智能会为实现自己的目标而将人类踩在脚下。事实上，我们尚未看到任何一种超级智能的问世。机器连人类最基本的分享注意力和目标的能力都不具备，它们永远无法读懂我们的思维，也不会比我们更聪明，因为它们无法理解人类。
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但有一种观点认为，技术正在使超级智能变为可能。网络为我们提供了一些具备智能的新工具，例如GPS设备和能跟我们对话的操作系统。而网络应用最有效的一种形式是把人类自己变成工具。众包应用创造了比过去任何时候聚集大量人的知识与技能更包罗万象也更具动态性的知识共同体。众包是网站和应用程序重要的信息提供者，它对来自不同经验、地域和知识库的信息进行整合。Yelp（美国消费点评网站）以及亚马逊将服务和产品的评论实行众包。位智把地图上的交通路况众包给行驶在道路上的司机。此外，还有如红迪网之类的网站，允许用户提问并鼓励任何人提供答案。
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若做得好，众包是利用共同体中专业知识的最佳方式。它可以让尽可能多的人参与追寻同一个目标。这意味着专家们更有可能贡献出他们的知识。最终，这将成为达成目标的最佳方案：专长专用。Yelp汇集了用餐食客对餐厅的评价，而红迪网则试图发现谁是该领域回答他人提问的行家。所以，当那些具备最多专业知识的人有足够动机参与到共同体中时，众包运行得最好。
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众包造就了智能机器，但并非通过人工智能的魔力。它们的智能并非来自对最佳推理方式的深刻理解或巨大的计算能力，而是源于对共同体的利用。位智通过整合成千上万名用户关于交通路况及其位置信息的反馈，指导你穿梭于车流之中。此处所精进的并不是传统意义上的智力，而是众人集结的力量。
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企业利用众包所面临的一大问题是如何激励专业人士贡献他们的才智。金钱只是激励因素之一。被认可的感觉常常比金钱激励更为有效。16维基百科的爆炸性增长就是明证。它不付给词条提供者一分一厘。《牛津英语字典》（Oxford English Dictionary）的编纂者于1857年首次开始收集为单词定义的引句时亦是如此，他们呼吁志愿者们阅览不计其数的英文文本，时至今日仍不支付任何报酬。17大多数专家都喜欢借机展现自己的专长，尤其是当他们的贡献受到肯定的时候。助知识共同体一臂之力乃你我的合作天性使然。
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人人都在这世界上拥有一片属于自己的小窗口，能获取一小部分知识。众包能做到让人同时浏览几十、几百，有时是几千个窗口。但众包唯有在提供专业知识的前提下才能有效运作。丧失了专业性，它可能是无用甚至有害的。帕罗科尔霍–35是芬兰的一个足球俱乐部。18几年前，该俱乐部邀请粉丝们参与有关招募队员、训练，甚至比赛战术方面的决策。粉丝们用手机进行投票。其结果惨不忍睹。球队表现糟糕，教练被解雇了，这场实验也戛然而止。要使众包机制有效，仅仅有一个庞大的共同体是不够的，共同体还要有必要的专业知识。
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有时专业只是表面现象。大多数在亚马逊网站上进行打分评价的用户并非它们自称得那么专业。19他们的打分与真正专业人士给出的评价并不吻合，且容易在其偏爱的品牌和高价位商品上给分过高。许多消费者不具备评判科技类产品，如数码相机和厨房电器优劣的专业知识。
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但众包可能是有效的。这一观点由弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在1907年发表的一篇题为《群体智慧》（The Wisdom of Crowds）的文章中首次提出。20他报道了一场在英格兰普利茅斯农产品展会上的比赛：竞猜一头大公牛的重量。对所有人来说，只要愿意花一点小钱作为参赛费用，答案最接近公牛实际体重的竞猜者可以赢得奖金。竞猜者既有如屠夫和农夫之类的行家，也不乏一般大众。正如高尔顿所言，“一般的竞猜者或许也能对公牛的净重猜个大概，而作为一名普通选民，他的投票判断大多是基于政治方面的得失，选民间投票判断的差异性或许就像一般大众猜公牛体重一样”。高尔顿设法取得了写有估算重量的竞猜票，其中787张的字迹清晰可辨。他发现答案的平均值与公牛1 198磅的实际体重只相差不到1%。21在评估重量方面，群体确有些许智慧。高尔顿保守地指出，“我认为，这一结果说明民众的判断力比我们所预见的更为可靠”。在个人层面，我们可能饱受知识错觉之扰，但群体所表现出的专业性或许能克服个体的偏见。
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众包在商界已被大肆吹捧。它通常被用来解释维基百科等网站的成功之道。一群经济学家鼓吹一种被称为预测市场的众包类型。22在一个预测市场中，人们会对未来将发生之事下赌注。人们愿意在某项特别结果上所投下的赌注，被用于衡量该结果实现之概率。人们确有下注的动机，因为最佳预测者可赢得诸如金钱或名誉的奖赏。专家们尤其兴致盎然，因为他们比刚入门的新手更了解即将发生什么，故此，专家意见往往对市场有巨大的影响力。许多政府机构和私人企业已开始将预测市场运用于推测民主选举、国际事务及商业环境中。相比于传统的预测方法，这种方法往往更胜一筹。
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相较而言，众包其实是一种利用知识共同体的原始形式。网页开发人员不过是开发出一些能够让社群以动态形式解决特定问题的应用程序而已。这些应用程序通过短暂地汇集来自世界各地的专家共同商讨，把协作变得简单易行。在这些应用占据主流之前有些问题必须得到解决：专家们必须被引导参与；对任何特定问题而言，必须设计出能筛选正确专家团队的方法；有效分化认知劳动；合理拟定每个项目的风险与回报分配方案。这些应用程序的成功与否，取决于以上问题在多大程度上得到解决。
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支持这类分散式协作活动的平台将以诸如以太坊、传送门和克隆地[1]之类的新潮名字出现。以太坊的灵感源于比特币的成功，比特币是一种分散的，非由任何单一实体管理的网络货币。有关何人拥有多少比特币的信息存储在一个叫作区块链的公共交易账户中。区块链是一项用于维护网络中所有比特币用户更新和储存交易记录的复杂技术。把交易账户分散到整个网络中是一种防止失误和作弊的好方法。以太坊使用区块链的方法，通过分散式协议让每个人参与到项目中，形成合作。其假设是，信息散布在群体中时更加安全，以防任何个人拥有太多权限。获取信息意味着控制，而这些合作平台的目的是促进公平：让每个人都尽己所能，对每个人也都论功行赏。这一目标使得共同体对任何类型的项目都进行认知劳动分化。一旦这些平台流行起来，它们将创造一种全新的商业模式。如果不断变化的专家组合成为打造商业团队的准则，那么，我们将不得不重新定义公司的概念。这可能会导向一种全新的经济类型。
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知识的错觉：为什么我们从未独立思考 与系统一起工作
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众包的力量和协作平台的成功，显示出真正的超级智能不是那些能够打败人类的未来机器。超级智能是在用知识共同体改变世界。技术的巨大进步不在于制造拥有非凡马力的机器；相反，它们会通过空前巨大的知识共同体使信息交流更顺畅，合作更容易。智能技术无法取代人类，却把人类连成网络。这个网络说明真正的超级智能就在人群中。
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我们的人机系统共同体将不断演进。技术持续以惊人的速度变得更加复杂，它在我们共同体中的角色也将更加重要。但是，把技术当成一个不断增长的、终有一天会压倒人类的威胁就大错特错了。在可预见的未来，技术将缺少一项促使人类成功的秘诀：共享意向性的能力。因此，技术不会成为知识共同体中人类的平等伙伴，它仍然是一个从属工具。而正如我们所见，技术发展所起的关键作用是通过众包与协作让我们的共同体更加强大。人群的要素是人，因此这里所放大的是人类的作用。从茹毛饮血到有文字记载，演化中的重大转折都不乏人类与技术的互动。
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但技术正变得越来越复杂，从这个角度来说，它也离使用者越来越远。如果我们大多数人连马桶的工作原理都不知道，想象一下我们对各种充斥于生活每个角落的进口电子产品和互联网网站的了解该是多么糟糕。对于未来的运作我们更是一无所知。讽刺的是，有效的技术总是格外容易上手，它总像老朋友似的让我们对其一见如故。所以，我们即使对这些日趋复杂的系统的了解越来越少，还是会自我感觉对其了解得不错。我们在理解上的错觉变得越来越强。如今，生活起居和商业运营都已离不开机器设备与互联网。随着技术变得越发复杂，我们也将对引擎盖里面的世界越发无知。我们也将更加依赖专业人士来确保一切运转如常。在大多数情况下，我们与其相安无事，直到问题发生。当技术失效，由于疏漏、战争或天灾等原因，因理解的错觉而导致的刚愎自用将反咬我们一口。我们会得不偿失。我们对专家的错误依赖将毕露无遗。
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