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第六章屬于個人化的時代

感謝我們使想象變為現實的能力，讓我們的生活水平持續上升。正是我們這種使想象成真的能力，讓我們能夠在深夜閱讀，把水果和蔬菜放在冰箱里保持新鮮，在成千上萬的網絡資料中搜索，在一天之內穿梭到地球的另一端。然而，這個讓人類做到種種不可思議的事情的、創造復雜產品的能力，在世界上并非是平均分布的。世界上有無數的產品，可是只有一些國家和地區知道如何制造它們。我們使想象成真的能力，在地球上實際上是如同星星般四散分布著的。可這是為什么呢？為什么制造冰箱、噴氣式發動機、記憶裝置的能力只集中在世界的一小部分地方？為什么很多國家都能夠生產、出口鞋子，而只有很少的國家能夠生產、出口直升機呢？是什么造成了這些差距？1答案很簡單：這種讓幻想成為現實的能力是很難培養的。而且在國家進入市場之前，還要先搞清如何生產已經存在于市場上的那些產品。
　　這一步是非常關鍵的，因為一些過于樂觀的經濟模型，往往假設市場需求和動機足以刺激任何產品的生產。市場需求可以激勵中間商和貿易商，但對于制造者來說沒用。而制造商們，也就是真正提供可供交易的產品的人，還需要更多的動機去制造產品。他們需要知道到底如何去做。
　　實際上，現實世界中，制造產品是件很困難的事情，因為它需要知識技術。所以，想要理解“為什么人類的創造力在世界上并不是平均分布的”這一問題，我們要先明白，為什么積累創造復雜產品所需的知識技術是困難的。
　　就像我們之前討論過的，復雜的產品體現并強調了知識技術的實際運用。因此，創造者需要獲得這些知識技術的“原始”形態—也就是人們所知道的知識，而非實際運用在產品里的知識。當某種知識包含的內容無法用言語表述時，它們在學術界就被稱作“隱性知識”。正如匈牙利學者邁克爾·波蘭尼巧妙闡釋的那樣：“我們所知道的比我們能表達出來的更多。”
　　人類所擁有的知識與其實際運用之間的差距告訴我們，在那些獲取知識技術困難的地方，創造產品也將會更難。假如獲取知識技術很容易，那么人們就能輕易地掌握任何可以使未知的幻想化為現實的技術。在這樣的世界里，對任何一群人來說，制造任何產品都會變得相對容易。國家之間創造能力的差距也會很小，甚至不存在。然而，在當今這個知識技術深陷社交關系網中而且難以復制的世界上，我們可以預見，不同國家創造能力的差距會非常大，因為一個國家所具有的知識技術會反映在這個國家能夠制造出的產品中。
　　但是積累知識技術到底有多困難？所有的證據都指向一個事實, 這個事實就是在我們的世界中，知識技術比那些我們用來實現其實際用途的原子更加“重”。信息可以很輕易地在包含它的媒介中流動，不管這個媒介是物品、書籍還是網頁，但是知識技術被限制在個人以及人與人之間形成的網絡中。知識技術是“沉重”的，舉個簡單產品的例子,就拿手機電池來說吧，要想把韓國科學家們所掌握的關于鋰電池的知識，傳授給生活于安托法加斯塔和阿塔卡瑪的礦工很難。相比之下，把阿塔卡瑪沙漠的鋰原子帶到韓國則要容易得多。我們的世界中，不同國家之間化想象為現實的能力有著顯著的巨大差異。而這種差異的出現，是因為各個國家的人們所具備的知識技術不同，同時，對于個人而言，積累知識技術也并非一件容易的事。但是為什么儲備那些能化夢想為現實的知識技術很困難呢？
　　從個人層面來說，積累知識很困難是因為學習是一個積累經驗的過程。也就是說，我們主要是通過練習實踐來積累知識技術，工作經歷就是一個例子。這種把學習看作積累經驗的過程的想法，很早之前就在社會科學和經濟領域中出現了。正如教育家和社會學家沃爾特·鮑威爾所說：“大部分工作不是基于智力資本就是基于制造技術。資本和技術都需要通過多年的教育、訓練和經驗來慢慢磨煉。許多這種知識密集型的產業，例如文化產業、科學研究、設計領域、數學分析、計算機編程或者軟件開發以及一些專門的業務，并不需要昂貴的外圍資源。這些產業基于他人擁有相似或者互補技術的能力。這些專業技術都包含了一種難以被篡改的隱性知識。”
　　要想理解知識或技術的默認性，還有其與經濟生活的相關性，就想象你要組織一個活動，這個活動需要找一個音樂人。如果書本里能包含產品和業務所代表的所有技術，那么你可以通過在街上隨便找一個人然后給他一把吉他和幾張樂譜來解決問題。雖然這樣的節目可能會很有趣，但是這個人彈出的曲子悅耳動聽的概率卻很小。隨便在街上找一個人來做音樂人這種方法并不明智，因為盡管書上的知識可以幫助我們加快學習知識技術的速度，但是知識技術的積累并非從書中來。舉個例子，一本書可以告訴我們如何擺空手道的架勢。但是如果你關于空手道的知識都只是來自讀過的相關書籍的話，我并不建議你直接進入終極格斗賽事的拳擊場。專業知識，具體點來說，主要寄居于人類的神經系統。音樂人彈吉他的本能、畫家畫畫的流暢、卡車司機倒車的嫻熟，這些都不是從書中學來的。
　　獲取一個人腦中的知識并不是一件容易的事，因為學習既是經驗性的也是社會性的。5說學習是社會性的意思是指人們是從其他人那里學習知識的：孩子向他們的父母學習，員工向他們的同事學習（我希望如此）。而學習的社會性本質使知識技術的積累變得有地域傾向。人們向他人學習時，如果他們想接觸相關領域，相比沒有相關經驗的人，向該領域有經驗的人學習更容易一些。例如，如果沒有向其他管制員學習相關事務就成為空中交通管制員是很難的，就像沒有在醫院實習過就想當外科醫生一樣難。出于同樣的原因，沒有與曾經制作過輪胎或者電路的人打過交道，就學習制造橡膠輪胎或者電路的專有技術也是很困難的。最終，學習的經驗性和社會性不僅限制了一個人所能獲得的知識和專業技術的范圍，還使知識技術的積累限制在人們居住范圍內已有的知識之中。這就暗示了知識和專業技術的積累是有地域傾向的。
　　從社會角度和實際操作來看，學習證明了一個人累積知識的力量和能力是有限的。總的來說，這個限度使知識的獲取和累積變得更加困難，因為人類需要將信息細化為碎片以便有效存儲。
　　知識之所以變得很難有效累積，不只是由于信息細化需要更多步驟、涉及更多個體，更是因為在一個可以重組已分解的信息的結構下，會出現如何連接個體這樣的組合問題。這個結構就是網絡。所以，我們的綜合學習能力受限于人類對于信息的無限分割能力和有限連接能力。前者強迫我們在接受信息的同時分割它們，而后者在我們連接信息的時候制造障礙。
　　為了簡化討論，我們將一個人的神經系統所能接收的最大信息量定義為一個度量單位，稱之為“人比”（personbyte）。
　　信息累積量小于一個人比的信息累積只受制于個體局限性（包括個人經歷和社交學習能力），相反，大于一個人比的信息累積會受制于人類總體的局限性（包括有限的分割和組合信息的能力）。我們假設一個人只能累積一個人比的信息，如果這個人想要獲得多于一個人比的信息，他/她就需要其他人的幫助。此外，組成一個能夠創造復雜產品的團隊需要在相對和諧的社交網絡中進行知識儲備和累積。
　　為了更好地闡明累積少量信息（小于一個人比）和大量信息（許多個人比）的區別，我們回到之前舉的有關音樂的例子，并且將音樂人替換成一支樂隊。如果隨機地在街上找一個人來做音樂人是個糟糕的方法，那么隨機地找幾個人組成一個樂隊更加不可行。這是因為一個樂隊比單個音樂人演出更具復雜性。一個成功的樂隊不僅需要個體音樂人熟知他/她所負責演奏的樂器，還需要每個個體音樂人之間的相互配合。樂隊演出不是簡單地將音樂混合在一起，而是需要細心的編排和組合。就如同足球隊一樣，一個樂隊的成功需要建立在樂隊成員之間的深入了解和溝通之上。同樣的，信息的有效累積也需要一個團體的成功合作。假設這個團體有4個成員，那么信息在4個人之間的整合和累積要比這4個成員單獨接受難得多。為此我們需要多做很多功課，例如多花時間讓他們互相配合、互相練習或者試著規范他們每個人的行為動作。人類建立關系網絡的時候，還會遇到其他社交和經濟上的困難，例如缺乏共同語言和信任感。這一點我將在后面兩章里更詳細地介紹。我們現在唯一需要知道的，是在這些困難增加了人與人之間建立關系的難度的同時，也限制了人類用于獲取信息和知識的網絡。然而，如果人們能夠一起合作克服這些障礙，社交網絡反而會很有利于信息累積。一個和諧的社交網絡和一群被分割的個體之間的區別就好比一個互相合作的甲蟲團隊和各顧各忙碌的甲蟲，或者說一群共同合作完成“阿波羅登月”計劃的科學家們與一群散落的科學工程研究生。把人類聚集在一起不會百分之百產生和諧的社會合作關系，但如果能夠產生的話，我們可以達到讓所有人都驕傲的成就（當然，某些情況下，也會令人蒙羞）。
　　我們從為何創造復雜產品的能力有地域性差異開始討論, 并指出這個差異說明了制造復雜產品的艱難。接著我們探討是什么讓制造復雜產品困難重重，我們注意到是制造這些產品所需的知識技術難以累積造成的。個人層面上，學習的經驗性和社會性減慢了知識技術的累積。9更重要的，這個性質把一個人能累積的知識技術限制在了人比中。“人比”是一個量子化的極限，因為它代表了一個知識技術被細分的基本單位。“人比”表明了大量知識技術的累積受制于社會、經驗式學習的個體局限性，以及我們把大量知識技術切割再分配到個體網絡中的需求所帶來的總體局限性。 
　　當然，學習的社會性和經驗性并不意味著基因與我們累積知識的能力無關（即使在最好的社會背景下我們也很難教會金魚彈鋼琴）。對同卵雙胞胎和異卵雙胞胎的研究已將基因和一些行為特征聯系了起來。其中包括我們能自然聯想到的一些特征，例如個人對政黨的偏好，參與政治的可能性。個人音樂能力的高低是另一個不僅受技術積累，還受基因組成影響的例子。近年來，對于同卵和異卵雙胞胎的實驗已經證明了基因能幫助我們解釋音樂能力的高低：一方面基因能影響一個人練習樂器的意愿，另一方面它能影響我們所謂的音樂天賦。
　　基因能調節個人學習能力的事實并不影響我們故事的核心，因為在大多數群體中，龐大基因多樣性能保證民族、國家和宗教之間的差異無法被基因因素所解釋。莫扎特的天才，即便與基因有關，也并不能說明所有的奧地利人都有音樂天分，或者沒有奧地利人是音樂盲。所以，個體間的基因差別不能被用來曲解國與國之間的能力和力量差別，一個國家巨大人口中的基因差異會有相互抵消的趨勢。
　　人比這個概念的美妙之處在于，它忽略了種種限制知識技術積累的因素的背后本質，只關注“個人的積累是有限的”這一事實。當我們接受了個人的能力是有限的，我們就得接受，只有通過匯集一批小于“人比”的信息才能獲得大量知識技術。最終，無論是什么因素導致的分塊聚積，這樣的分塊都會讓知識技術的積累變得越來越困難。
　　但這就是故事的結局嗎？“人比”的局限是迫使我們分割知識技術并且限制我們積累其能力的唯一基本臨界值嗎？或是當知識技術遠超一“人比”時，就會出現其他臨界值？
　　我們當今的現實是由遠遠大于一人比的知識技術構成的。所以，接下來我們會探索支撐著超過一人比限制值的知識技術的，甚至大于公司積累能力的結構。這會幫助我們理解，我們的知識技術是如何同時被個人和人們組成的網絡所分割的。理解量子化給知識積累帶來的困境，會幫助我們理解為何我們生產復雜產品的能力只局限在幾個地方，進而幫助我們理解各個國家在不同經濟發展階段的本質上的區別。

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