终于到了讲这个题目的时候了！前面的铺垫看来对我自己还是必要的。
现在回答MM的问题：
纯信息的集合，如何产生生产力？
1，共享也是生产力
我在《失去的文明》里面题到了李约瑟提出的问题，中国的科技进步为什么会慢下来？我觉得其中一点就是我们的科技文献共享问题没有解决好，相对于西方学院的论文体制，中国的科技文献没有被放在一个相对开放的环境中，而一直是被皇家和接受诰命的少数人掌握（相反，很多经史典籍却被广泛传播）。以至于四大发明的造纸术由于缺乏确凿的文献证据，而被韩国学者拿去说三道四，妄断造纸是他们发明的。
日本在二战后百废待兴，但是其钢铁、造船、电子科技等诸多关系国计民生的领域则在短时间内成为了世界领先的巨头，以至于美国产业巨头要求国会采用贸易保护措施打击日本产业。除了日本技术立国的方针和精明的产业策略之外，日本几大工业集团之间的工程师、技术工人常常互通有无，共享技术信息也是美国研究者大为感叹之处，这种产业技术进步的速度以前还没有出现过（日本占领产业技术前沿的能力，也是今天国人应该学习的地方）。因此如果科技是生产力，那么共享无疑就是另一种生产力。
2，众口铄金－－人的力量
这个用词稍显不当，不过下面讲得的确是一个反面的例子：据传，gmail的注册机制被破解了。幸好事实并非如此，但是消息讲述了破解的方法。即计算模型＋人工识别。用算法去学习gmail的注册图片，然后请人作人工识别，改进算法，再人工识别，如此反复。这里就有借助人的智慧进行的不正当活动。
人的智慧力量是不可替代的，至少在当前如此。
在《wiki经济学》 中有一个例子，将的是一个认为手中矿产资源枯竭而面临倒闭的黄金公司，在网络上公开征集探矿方案，他们将和有效方案提交人分享找到的资源。结果发现了800万盎司的黄金。
这个案例就是典型的利用人的智慧而成功的例子，据说，很多有效方案的提交人并不是矿业专家，而是数学、电子、军事、IT技术等等其他领域的专家。想一想登月计划的成功不也是集合了一大批不同知识领域的人才，才可以快速地实现吗？这充分说明整合人类智慧绝对是高水平的应用。
3，开源的对岸
提到开源，100％的介绍性文章都会提到是linux与IBM的关系。 linux能够有今天的辉煌，绝对离不开IBM（后者赞助了前者）。而IBM也是因为linux才有今天的大好局面。linux的夸平台特性正是IBM想要的，因为IBM的服务器需要统一的平台而进行整合（IBM的产品后来顶住了dell的底端攻势，还奇迹般地挤占了SUN公司的高端份额）；同时由于IBM的OS2的失败，IBM需要一个操作系统的支撑， 据说IBM的WebSphere应用服务器以及DB2数据服务器都受益于linux。反过来看linux，没有IBM贡献的代码，linux不可能在短时间内变得如此稳定。
IBM的主管曾经这样评价与apache、linux等开源组织的合作：我们合作的每个细节都是创新，而创新的价值却是这些细节整合起来形成的，他真的难以估量。
Google与各个大学展开了很多合作，其中“云计算”的合作尤为突出地显示开源的模式影响，google并没有拿出自家的宝贝平台，而是利用开源的平台与大学合作。这样做得好处用脚指头都可以想出来。显然，开源平台的协作性更强、技术迭代更快，保密问题也迎刃而解了。
google工程师提到一个case，有一个二年级的女生想通过google的搜索引擎检索新闻，并根据其内容检索新闻的发生地，最后分类标注在g maps上（和boss给的paper很像，但不同）。google提供了开源的平台和后面的数据中心给小女孩，让她实现她的项目。而google呢？敏锐地觉察到这种小创意对其引擎和网格集群的考验，进而将这个创意当作一个test case和验证机深入研究“云计算”的能力。
所以我倒有一个比喻： 大公司是蜜蜂，开源是花。开源的目的就是遍地绽放，而大公司的好处是可以享受甘美的花蜜。甚至作为个体的每个人，都可以在正中共享的机制上享受花蜜。
4，信息后面的精华
google一直以来都很自豪它的英译汉水平，据称他的最好（我自己的感受却绝对不能算做好！）。那么他怎么实现的？它思索同一个概念的英文和中文表述，进而通过相对简单而有效的语言算法进行加工分析，最后完成翻译工作。她的办法之所以有效，是因为他有海量的数据信息在那里。进而造就了“最好”的语言翻译模型。
看一个例子：比如一个软件的错误提示，wiki的方法是记录所有可能的情况和解决方法；论坛则是比较有针对性地逐一解决问题，虽然很没有效率； google则不然，他可以搜索所有与错误提示相关的文档信息，他就可以得到所有已知的情况、每一种情况的有效方法、以及前两者解决不了的统计数字（即问题的主要领域）。所以你可以像《项目的成功与失败》那样研究一个问题的领域，得到的答案可以作为个人的决定、项目的策略甚至是公司的战略。
但是google的方法还是有缺陷的，那就是当一个概念或者内容非常新的时候，google所依托的广泛搜索就失去了优势。相比之下，wiki在这方面的优势却很突出。就说最先报告英国地铁连环爆炸案的是wiki，够新鲜的吧？然而随后的日子里这个词条从新闻蜕变成了历史词条，被人们一直维护和更新着。这种组织信息的方式恰恰显示了人类智慧的作用，比起google从松散的信息中提取信息然后等待信息被组织和分析的做法，显然有效率的多。
潘长江说：浓缩的都是精华，而web信息正被不同的组织以不同方式浓缩着。浓缩之后呢？我觉得是接下来的创新。
5，更加广泛的社会协同
这就像自然界的生态系统，公司、团体、个人就像自然界各类生物群落，彼此相互依存。从大局看，没有一种生物可以独立存在。而且他们的生态协同有着惊人的效率，任何的物候变迁都可以从生态群落的变化中洞悉。这种变化非常的迅速，迅速到你无法察觉。
商业上，生物制药是一个例子，各个医药公司共享基因图谱；并各自从擅长的领域快速地推出新药以便获取高额利润。 通过共享基因图谱之类的研究信息，医药行业从10－15年的研发周期缩短到了几个星期。这种社会效益的节约用我们的“国民经济评价”方法可以计算出来的吧？ so， how much？
还有波音公司的“积木飞机”项目，他采用全球N个制造商协同工作的方式设计和制造飞机， 那就是有名的787飞机。不用说，飞机非常好，好到了挽救波音商业颓势的程度。
总结：
这是一个开放的格局，开放的时代，创新来自于共享和协作，创新的同时才能得到创新整合后的价值。
links：
经济学理论帮助气象学者 很不错的整合case；
研究表明惩罚不是促进合作的有效方式 符合“人和”说的研究结论
airstorms 