麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）是一个神奇的地方。

它被认为是创新的代名词，是创造未来的实验室。它有一群“疯子”，它的研究方向是没有方向。它创造出许多影响世界的颠覆性技术，在诸如可穿戴技术、人机交互、情感计算、3D打印、编程教育等领域不断推出突破性的成果。

从音乐、阅读、电影，到人工智能和各类识别技术，麻省理工学院媒体实验室的技术及其衍生已经覆盖了超过80%的互联网生活。

MIT媒体实验室是如何成为这样神奇的地方的？其主任伊藤穰一和《众包》作者杰夫·豪一起，写作了《爆裂：未来社会的9大生存原则》一书，堪称麻省理工学院媒体实验室的核心指导原则和战略宣言书。

以下与各位分享该书的序言部分节选。

在地球漫长的历史长河中，变革一直乏力。生命早在40亿年前便已经出现，过了28亿年才出现性别差异，又过了7亿年才出现第一个拥有大脑的生物。第一个两栖动物蠕动到陆地上则是在此3.5亿年之后。从这个意义上说，复杂生命体是最近才出现在这个星球上的。如果可以把地球的历史压缩到一年当中，那么居住在陆地上的动物是直至12月1日才出现的，恐龙的灭绝也是圣诞节后的事情。原始人开始直立行走大约是在新年前夜晚上11点50分，有记录的历史则是在午夜12点之前几纳秒才开始的。

即使在那时，变革的出现依然十分缓慢。现在，让我们假设最后10分钟为一年，即行为举止上更加贴近现代人类的时期。直到12月之前，没有任何变化发生。苏美尔人开始在12月的第一周熔化铜，第一种有记录的语言大约出现在12月中旬，基督教的传播大约始于12月23日。但对大多数人而言，生存依然艰难、野蛮和短暂。直至12月31日黎明，终于开始出现变化的迹象，工业时代的大规模生产开始出现。就在这天早上，大陆开始铺设火车铁轨，人类的移动速度终于开始超过马匹。这一天接下来的时间充满了令人激动的活动：下午2点左右，抗生素的出现使得婴儿的成活率和人类的预期寿命得到了极大的提高，两者自人类物种于1月从非洲大陆向外迁徙开始就基本没有什么变化。下午，飞机开始绕地球飞行。晚饭时，富有的公司开始购买大型计算机。

人类花了这一年中的364天才达到10亿人口的规模。到12月31日晚上7点，地球上的总人口达到30亿，人类才打开了第一瓶香槟酒的瓶塞。在午夜之前，地球上的总人口翻了一番，按照这个速度（大约每80分钟增长10亿人口），我们将在新年第一天凌晨2点达到地球的容纳能力极限。而直到最近（按地质分期来算，距今只有蜂鸟一次心跳的时间），旅行速度、人口增长、我们所拥有的信息数量才开始升级。简言之，我们进入了指数时代。

然而，2009年《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）一篇颇具影响力的文章中所称的“大变革”直到新年前夜晚上10点才伴随着上文提到的两项革命出现：互联网和集成电路芯片。这两者宣告了网络时代的到来，与此前所发生的相比，是与工业时代有别的更加根本的突破。

越发明显的是，网络时代的首要条件并不是快速的变化，而是持续的变化。在几代人的时间里，如果继续用上面的时间类比，这是指晚上10点以后，稳定的时间段变得越来越短，新范式的颠覆性变化出现得越来越快。遗传学、人工智能、制造、交通以及医学等领域即将出现的突破只会加快这一变化的速度。《哈佛商业评论》中的“大变革”一文的作者在另外一篇题为“新现实：持续破坏”的文章中发问：“如果‘稳定–破坏’这一历史模式自身被破坏了呢？”

如果你在网络安全或软件设计行业工作，你无须读书便可以发现，在这个变化速度与摩尔定律相挂钩的行业工作是何种体验。它是一种会带来质变的量变。当芯片变得越来越小、速度越来越快时，我们就会得到可穿戴的电子设备。机器人会制造机器人。电脑病毒会引发金融混乱。你是否已经为大脑植入做好准备？等等，先别回答。变革不会以你的意志为转移，无论你是否已经准备好。20世纪末，变革的速度已经超过了人类。这就是指数时代，它已经为我们所处的时代创造了三个定义条件。

不对称性

在模拟时代，粗糙的牛顿物理学统治着人类活动领域。强大的历史推力被同样规模和强度的力量抵消。资本受到劳动力的约束，两者均受限于政府的管制。强大的军队会击败弱小的军队，百事可乐令可口可乐感到担忧，仅此而已。尽管出现了冲突，通常是血腥、灾难性的冲突，但当这些规模庞大的力量相互接触后，其结果会符合每个人都能理解的某种定律。

然后，在20多年里，一切都发生了改变。当然，让人印象最深刻的例子便是恐怖主义组织在世界舞台上的出现，它们的成员数量甚至比美国一个中西部农业城镇人口都要少。但也出现了其他例子：一些小规模的黑客团伙侵入美国政府数据库带来了一场浩劫；一位名叫克雷格·纽马克（Craig Newmark）的男子凭借一己之力，用克雷格列表网（Craigslist）严重削弱了美国报纸产业；2010年，失业操盘手纳温德·辛格·萨劳（Navinder Singh Sarao）在他伦敦公寓的电脑上安装了一个程序，造成美国证券市场蒸发了1万亿美元市值。

如果说这样的“小”就是新的“大”，那就有些简单化了，但无可否认，互联网和快速发展的数字科技让竞争变得更加公平，人们既可以借此行善，也可以用来作恶。这已经不是好与坏的问题了。无论你是经营一家小型公司，还是在政府机构中负责一个部门，抑或在任何规模的机构中肩负要职，最重要的便是不对称性这个简单的事实。关键是，你不能再假定成本与收益成正比。更大的可能是，真正的现实恰恰与这一假设相反。今天，对现状最大的威胁来自最细微的地方——初创公司、流氓、离经叛道者、独立实验室。似乎这一现实还不足以令人气馁，我们必须与新的竞争者不断周旋，而我们所面对的问题也变得越来越复杂。

复杂性

复杂性，或者说是科学家通常所说的复杂系统，没什么新鲜的。事实上，复杂系统早于现代人在30多亿年前就出现了。动物体内的免疫反应便是一个复杂系统，蚁群、地球气候、老鼠的大脑、一切活细胞内的生物化学过程皆是如此。此外，还有人为的复杂系统，即人类无意的干预让整个系统变得更加复杂，如气候，或者水资源利用的改善。换句话说，我们或许制造了气候变化，但这并不意味着我们知道这一点。

经济学具备了复杂系统的所有典型特征，它是由大量遵从少数简单规则的个体组成的（例如，经纪人执行卖出命令，引发了令人眼花缭乱的行动和随之而来的连锁反应）。数百万诸如此类的简单行动—购入、卖出或持有，奠定了市场“自我组织”趋势的基础。这就是为何蚁群会被认为是一个“超有机体”，因为它们的行为举止远远超出了蚁群中任何单一一只蚂蚁所拥有的能力。许多复杂系统也具有适应性，例如，市场一直随着新信息的出现而持续变化，就像是蚁群会共同对新的机会或威胁做出反应。事实上，加工和生产信息正是一些复杂系统的本质。

对于复杂系统的研究已经成为科学研究中最具前途的领域。它天生便是跨学科的，是物理学家、信息论者、生物学家以及其他科学家联手研究发现无法被任何单一学科囊括的领域。

复杂系统的数量或水平受4个因素的影响：异质性、网络、相关性、适应性。密歇根大学复杂系统研究中心主任斯科特·E.佩奇（Scott E. Page）说：“把它们想象成为4个旋钮。”佩奇说，在某个点上，这些旋钮全部归零。我们生活在一个孤立、同质的社区中，不具备足以应对快速变革的条件，但数千年来，这并不重要。例如，罗马帝国历经数百年才瓦解。佩奇说：“近些年来，我们把这些旋钮上的音量全都拧到了11。我们并不知道这样做的后果是什么。”正是这些未知把我们引到了第三个条件上。

不确定性

让我们再回到那个价值数百万美元，不，数十亿美元的问题上来：下一步是什么？没有人知道。麦肯锡咨询公司收费高昂的咨询师不知道，那些在美国国家安全局的高度机密材料中翻找的分析师不知道，本书的作者当然也不知道。正如我们在本书开头所看到的那样，过去数百年，人类在预测未来方面表现糟糕。事实上，专家和未来学家的表现最为糟糕，甚至不如随机选择。（《华尔街日报》多年来一直开设有一个专栏，将荐股专家的建议与扔飞镖随机选择股票相比较，扔飞镖的方式经常获胜。）如果买股票本就是一种不能赚钱的活动，现在则更是徒劳的，我们为世界的复杂系统指数增加了不确定性。

气候学家已经指出，全球变暖其实是一个误称，并非所有地区都会出现气温上升。许多地区将迎来更多的极端天气。这是因为，气温的上升会给既定气候模式带来更多变量，一些地区将因此变得干旱，一些地区将会变得湿润，而几乎所有地区都将遭遇更多的风暴。全球变暖并不是简单地带来了全面性的气温升高，而是会极大地增加气候系统的波动性。变暖其实只是更多的气象不确定性的开端。

在人类历史的大部分时间段内，人类的成功与准确预测的能力直接相关。一名中世纪的商人知道的事情并不多，但如果他得知莱茵兰地区暴发大面积干旱，就可能会预测到，该地区小麦的价格将会上涨。在充满复杂性的时代，一个未能预见到的进展有可能会在几天里改变游戏规则。

本书不仅要观察不对称性、不确定性和复杂性的条件，而且还将为它们开出药方。如果你不知道，也没有关系。事实上，我们已经进入一个新的时代，承认无知要比耗尽资源（通过各种附属委员会、智库和销售预测机构）预测未来更具战略优势。

那么，应该如何围绕“不知”原则重建公司、政府机构、大学院系的结构，甚至是进行个人职业规划呢？这听起来似乎更令人费解，充满神秘感，而且最终也是无解的。但我们可以从那些活在当下、展望未来的人身上学习到一些经验。身处军事、生命科学、技术，甚至是新闻媒体等多个领域的人士已经开始打造相互联系的机构，以应对复杂性和不可预测性。他们的共同点比你想象的要多得多。

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媒体实验室恰好是窥探这一未来思想的前哨，因为这些原则或多或少已经融入媒体实验室的基因。“媒体”一词一直以来被以多种方式解读，有人说它是“信息沟通的一种方式”，也有人说它是“艺术家、作家或音乐家使用的素材或形式”，还有人说它是“存在或发展的事物”，或者简单来说是“用于特殊目的的一种东西”。

媒体实验室需要这一宽泛的概念框架，因为它一直是“错置的玩具”的孤岛，一个帮助艺术家创造新技术、帮助遗传学工程师和电脑科学家改造教育体系的地方。这里的文化并不是跨学科的，而是以“反学科”为傲，教职人员和学生们并不仅仅是跨学科间相互合作，而是会探索不同学科之间以及各学科之外的内容。

这一做法始于媒体实验室的共同创始人尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）。媒体实验室萌生于尼葛洛庞帝与他人共同创建的建筑机械小组，麻省理工学院的建筑师们利用先进的图形计算机，进行电脑辅助设计试验。尼葛洛庞帝［与史蒂夫·乔布斯一起，在硅谷］预见到了电脑将成为个人设备的时代。他还预测，大规模的交互将使所有学科交叉在一起，也将把文科与理科联系到一起。媒体实验室的学术项目叫作“媒体艺术与科学”。

对于尼葛洛庞帝和媒体实验室而言，幸运的是，世界已经为这一预测做好了准备，媒体实验室得以启动一种特殊模式，即多家相互竞争的公司组成联合体，资助这项工作，并分享所有知识产权。这将会为学生、教职员工、客座研究员打造一个自由的、无定向研究的空间。联合体模式使得实验室的每个人都能彼此分享。

媒体实验室早期曾利用先进的展示技术、触摸屏、虚拟现实、全息摄影、用户界面、传感器、智能触觉、个性化机器人、人工智能、软件与编程、3D打印与制造等为全世界不断探路。20世纪80年代大部分时间担任苹果公司首席执行官的约翰·斯卡利（John Sculley）曾经担任媒体实验室巡视委员会委员约10年之久。他最近表示：“我们最后在苹果公司付诸实施的许多想法都源自媒体实验室。”

尼葛洛庞帝的许多预言成真，世界步入数字化时代，计算机赋予人类更强大的力量，各种事物彼此之间的互联更加有效、成本更低，也更为复杂了。世界变得更加开放、更加交互、更加复杂，这促使媒体实验室不断进入新的领域，如社交网络、大数据、经济学、公民学、城市学、数字加密货币，以及其他许多更加具体、更加容易进入的领域，互联网、计算机和设备使得这些领域开始向新思维和创新的方向发展。

与此同时，互联网和计算机还极大地降低了发明、分享、合作和传播的成本，越来越多的地方开始展开有趣的工作，这些工作之间的相互联系也越来越紧密。

最近，媒体实验室开始进入自然科学领域，越来越多的项目和人士专注于生物学领域。看上去，媒体实验室极端务实、“反束缚”的气质与科学领域相得益彰，如计算机科学家或许会从建筑学中汲取灵感，建筑学从电子工程学中汲取灵感，只要彼此有共同点。事实上，这种气质也十分适合这个越发复杂、跨学科、快速变化的世界。事实证明，这种来自“反学科”思维的务实精神在人类理解前沿科学领域方面十分宝贵。埃德·博伊登负责组建神经生物学小组，该小组共有45名研究员，是媒体实验室中规模最大的。博伊登的团队并没有把重心放在临床研究或理论工作上，而是聚焦于可以被大脑科学家所利用的基础工作，让他们可以加深对人类神经系统的理解。如果不利用神经生物学领域外的专业知识，这一任务根本无法取得成功。

媒体实验室成功地适应了碾压众多公司（还记得奔迈公司的Palm Pilot系列掌上电脑吗）和研究型实验室（施乐公司忽视了施乐帕克研究中心的诸多创新）的变革。这要归功于尼葛洛庞帝和其他人在媒体实验室创立之初确立的强大核心价值观和原则。整个世界（包括媒体实验室）发生了许多细微的变化，但核心原则依然坚如磐石（如下图）。

这些原则在设计之初便存在相互交叉、互为补充的特点（它们并非根据重要性排序）。事实上，或许最为接近媒体实验室使命核心的原则并没有被列入其中，尽管它从头到尾贯穿本书的每个章节。这个原则便是将学习置于教育之上。我们认为，学习是必须亲力亲为的，教育则是外界加诸你身上的。媒体实验室的启示精神很大程度上要归功于米奇·雷斯尼克（Mitch Resnick），而正是他的导师西摩·帕佩特（Seymour Papert）帮助创立了媒体实验室。雷斯尼克负责运营“终身幼儿园”研究小组，他致力于创新学习的“4P”，即项目（Projects）、同伴（Peers）、热情（Passion）、玩耍（Play），这也激发了本书的许多灵感。我们坚定地相信，如果要在未来为这些原则寻找一片肥沃的土壤，我们的教育体系也必须接受同样的哲学理念。

从许多方面来说，本书所提到的9个原则代表了我们对媒体实验室核心原则的解读。它们已经成为媒体实验室的指导原则。作为实验室主任，我的工作便是推动和调整实验室的前进方向，从某种意义上来说，即它的生态系统。媒体实验室是一个自适应的复杂系统，就像苔原或热带雨林，主任则要照料花园，为世界培育出美丽和新鲜的花朵。

这同样也是本书的主题，尽管我们猜测这个过程与春日下午的花园相比，有时会纷乱，令人厌烦，但这就是我们所生活的时代。这些原则提供了一个有关如何塑造新世界并使之繁荣的图景。

福利

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