降低失败的成本

Linux项目将一群分散在各地的程序员们免费贡献的成果转化成世界级的产品，成为历史上最显著的开源软件项目。随着这些年过去，以这种方式开发的软件已经逼迫微软、IBM、太阳微系统、惠普、甲骨文等其他高科技公司实行重大的战略转变。这些公司不仅需要应对Linux，还需要招架像网络服务器、文字处理工具等不仅免费可得，还能自由改进的开源程序。但是，如果因为Linux是一个开源软件项目就假定所有的开源软件项目都像Linux一样却是错误的。事实上，如果我们仔细观察开源生态系统，所呈现的图景更多地以失败而不是成功为特征。SourceForge.net网站为软件项目提供免费的存放空间，是世界上最大的开源项目收藏。网站收集了超过10万开源软件项目，其中最受欢迎的软件已经被下载总共几百万次，有若干个现在每天被下载超过1万次。当媒体报道开源软件的时候，通常聚焦的就是这样的广泛关注。

然而，紧接着最佳表现的项目之后就是不同的情形了。SourceForge按照活跃程度对所存放的项目进行排列。活跃程度居95％的软件项目每日下载次数不足10000，事实上，绝大多数甚至没达到1000次下载的水平。除开SourceForge上5％的软件内容，它们的活跃程度已经高于其他全部软件了，然而其下载频率却不及那些最受欢迎软件的1‰。活跃度低于75％的软件项目已经没有被下载的记录了，即零下载。也就是说，提交到SourceForge的开源项目有将近3/4从未达到某种完成度，甚至没能获得一个用户。事实上，那些拥有几百万用户、最受欢迎的软件在其中看上去如此反常，恰似侥幸成功。（这里大致上又是一个幂律分布。）

那么是媒体对开源的理解错了吗？是它依据像Linux那样的成功错误地刻画了这一运动，而一个开源项目的正常状态其实是失败？回答：是，而且明白可测量。开源项目中的大多数都会失败，而余下的当中绝大多数的成功都相当有限。可是这是否意味着开源系统的威胁被普遍高估，而商业软件行业可以因此而松口气了吗？这里的回答是否定的。开源的威胁之深切，不在于开源生态系统的成功率高于商业项目，而在于它失败得更多。由于开源生态系统以及延伸出来的开放社会系统普遍依赖对等生产，所做的工作比起任何公司所能接受的程度都试验性更强，而成本则低得多。为什么呢？最重要的原因是，开放的系统降低了失败的代价，它们不会造成对可预期但不尽符合标准结果的偏向。还有，它们能更轻易地把哪怕只是一个出主意人的贡献也结合进来。

失败的总体影响等于它的可能性与它成本的乘积。许多组织都企图通过降低失败的可能性减少失败的影响。假设你为一家希望变得更有创新性的公司带头从事某项行动。有人给你一个单子，都是有前途但要冒险的提意，你必须从中挑出一些进行投资。现在你就得猜测每个项目成功或失败的可能性了。显而易见，没有人能确切地知道哪些将会成功，哪些又会失败。不那么明显却可能同样重要的问题是，不同项目的价值可能与其设计者所说的并无干系。比如托瓦兹特别声明他的操作系统只是个爱好项目。）在这些情形下，你会难以避免地给失败开绿灯，而错过可能的成功。更糟糕的是，更多人会记得你对一个失败的项目说了是，而对一个激进但有前途的主意说了否。由于这种非对称情况，你将被推动着做出安全的选择，进而从整体上伤害了本想变得更加创新的出发点。

开源运动两种错误都不会犯，因为它没有员工，不进行投资，甚至不牵涉决策。它不是一个组织，而是一个生态系统，并且对于失败出奇地宽容。开源并不降低失败的可能性，它降低的是失败的成本——它实际上是没有为失败付出任何代价。决策要尝试什么比尝试它的成本甚至更高，这个现实被颠倒过来，这种颠倒普遍符合开放性系统的现实。如同媒体的大规模业余化，开源也依赖“先出版而后过滤”的模式。在传统的组织里，尝试任何事都是昂贵的，即便只在员工时间讨论这个主意也是如此，因此，必须有人事先努力将能成功的主意从失败的那些中过滤出来。而在开放的系统中，尝试某件事的成本如此之低，评估成功的可能性经常是不必要的分心。即使在一个承诺采用实验法的公司里，相当多的工作都用在降低失败的可能性上。这并不意味着开源社区中没有讨论，恰恰相反，他们之间的讨论比管理型生产中更多，因为没有人处在可以支配某个特定项目的工作位置上。通过降低失败的成本，开放性系统使得参与者可以尽情失败，而选择在成功的基础上继续建设。

廉价的失败自身既富于价值，又可作为关键成分构成了一个更复杂的优势，即对于多重可能性的探索。想象一下，一个广阔且尚未被测绘的沙漠，其间偶然分布几处绿洲。在这样一个地方旅行，你可能会守着你发现的第一个绿洲，原因可能就是如果离开它很难找到另一个绿洲，你将付出沉重的代价。你会希望有若干个人同时探索地形并互相交流他们的发现，但是你会需要许多资源，并且必须能包容各组之间极大差异的成功率。这个比喻中的环境有时被称为“适应度景观”（fitness landscape），意思就是说，对于任何问题或者目标，都有大面积的可能性可探索，但只有少数有价值的地点待发现。实际上，当一家公司或任何组织发现一个有效的策略，都会有很强的动力采用并坚持它。即使外边可能还有一个更好的策略，但找到它的代价可能昂贵得令人却步。不过，对于那些交易成本新近瓦解的工作，为探索适应度景观的各组提供基本资源的代价很小，即使相当数量的小组全都失败也不会带来多大惩罚。唐·泰普斯科特（Don Tapscott）和安东尼·威廉姆斯（Anthony Williams）在《维基经济学》（Wikinomics）中讲述了一个逼真的适应度景观的故事。

矿业公司GoldCorp将它在安大略省一处矿址的公司自有数据公之于众，以承诺奖金的方式挑战局外人说出下一个挖掘的地点。竞赛的参与者们建议了超过100处的勘探地址，有许多GoldCorp以前从未开采过，也有许多真的发掘出新的金矿。要探索适应度景观，大量利用局外人比仅依赖内部专家是更好的方法。

Meetup通过谋求用户支持而找出有用的新产品点子时，收获到这种探索的益处。Meetup不力图帮助任何个别群体取得成功，不指引用户可能探索的主题，所以总是能够发现新的群体而无须事先预测它们的存在，也不必负担实验的成本。通过创建授权服务使各群组能够自己出发，Meetup得以比任何靠雇用指挥员工的机构以更少的代价探索到适应度景观的更大部分。像整个生态系统一样运行的博客世界，把失败当做正常情况宽容对待的那些服务，会创造出一种特殊价值，那些试图确保大部分行动都获得成功的机构则根本不可能做到这一点。

尝试的成本正是科斯理论中的交易成本和幂律分布相交的地方。机构之所以存在，是因为它们相对于市场所能做到的情况降低了交易成本。然而，因为每个机构都需要某种正式架构来保持连贯性，又因为这种正式架构同样要求资源，对于相当数量且具有潜在价值的行动，这些机构都不能够实行。对于这类行动，如果因为尝试而投入的资源，其花费往往会大于成果。这接下来又意味着，即使对于有创新精神的公司，许多或有利可图的行动都不会得到尝试，因为它们最终的成功完全难以预计。

分布式探索所利用的正是这道缺口：在每个人都能尝试任何事的世界里，即便有风险的东西最终也会有人去尝试。如果有足够大的用户群体在尝试有关事物，就会有多得多的机会发现开心的意外。

这就为商业提出一道难题。根据科斯的经济理论，一家公司不可能事事都尝试。企业一般管理费用是真真实实存在的，失败的成本也不可能要求员工承担，这些都必须由公司想办法吸收。因此，对等生产必发生在企业之外，企业也难于指引或者获取它的全部价值。

导致这种情况的发生部分原因是过滤与出版之间的成本对比发生了逆转。在传统的世界中，由于出版任何内容都需要成本，将好的东西预先从坏的中间过滤出来不仅是某种激励而且成为必需。而在开源世界，尝试某件事通常比做出正式决定所花费得更少。

在商业上，生产任何东西都有投资成本，其危害就是必须接受次等品的系统倾向。如果你曾经为“不花冤枉钱”坚持看完一场你不怎么喜欢的电影，你就已经体会到这个效应。钱已经花了，无论你是否接着看完《洛奇：第十七部》（Rocky XVII）^[3]都不能改变这个事实。等你坐进了影院，你唯一能够决定的就是花或者不花你的时间。奇怪的是，许多人在这个时候都选择继续观看他们已经知道自己不喜欢的电影，有一部分原因是为了避免承认他们浪费了自己的钱。许多组织也是同样情况：由于连续性的系统倾向产生了对次等品的包容。

由于交易成本，各种组织难于雇用那些只做出一个重要贡献的员工，他们需要雇用的是那些日复一日都能产生好想法的人。可是我们都知道，绝大多数人的头脑都没有如此多产，在任何领域中许多人都只会有一个到几个好的主意，如同绝大多数记录美人鱼游行或卡特里娜飓风的贡献者每人都只提交一张照片（幂律分布再次出现）。机构对于这种不均衡所采取的反应就是，忽略那些只做出一个好的贡献的人们。80/20的优化法则迫使公司通过忽略那些偶然的参与者而实现成果的最大化。结果，许多好的主意（或好的照片或好的音乐）根本不可能在机构的框架下获得，因为绝大多数机构在绝大多数时间需要的都是“稳定的表现”而不是“杰出但缺乏连续性”。各种机构并非不愿意利使用偶然参与者们的主意，而是它们根本做不到。各种交易成本使得这么做太过昂贵。

2005年，微软英国公司的高级管理人员尼克·麦格拉斯（Nick McGrath）就Linux发表了以下观点：

市场上有一种神话，以为有成百上千人在为Linux的内核写代码。这并非真实情况，这个数字应该是上百人，而不是数千。如果你看一下为内核树（Linux的核心部分）贡献代码的人数，你会发现有相当数量的工作只是由少数几个人完成的。

如果仔细听，你会发现麦格拉斯在描述一个幂律分布——只有几百人而不是上千人，其中相当数量的工作是由少数几个人完成的。

从麦格拉斯的角度，很容易理解为什么开源模式对于设计一个操作系统是错误的方法：当你雇用了程序员，从薪资到医疗保险到休息室里的免费可乐，他们通过各种事消耗你的资源。在这种环境下，雇用最终只产生一个好想法的程序员显然是不明智的。但员工们却不会耗尽Linux的资源，因为Linux不雇用任何人，它有的只是贡献者。如果是站在微软的角度，它根本不可能发现某个好想法就当下采用，因为微软的交易成本阻止了那种情况的发生。拥有源代码看似包含明显的利益，实则背负着管理这种所有权的全部一般费用。当微软的竞争者们都面临同样问题的商业性公司时，这些管理费用也就是做生意的成本，大型的公司可以通过规模经济降低一般管理费用的成本以获取竞争优势。在另一方面，Linux的发展却不是基于公司所有权的概念，这就大大减少了一般管理费用。Linux可以从任何人那里吸取某个好的想法，而且它经常这样做。它的出现，不仅为微软增加了一个新的竞争对手，而且改变了微软的竞争环境。不是所有的参赛者都同样背负着机构困境所造成的不利条件了。

微软公司在2005年拼命地宣传这个观点：拥有精挑细选出来的专业人员，付钱给他们写软件，才是唯一明智的开发模式。微软之所以这么做，大部分原因是由于它并没有其他的现实选择。微软运行在一个为80/20法则所定义的世界。去实施每个可能想法的成本实在太高，所以微软必须最充分地利用自己的资源。而开源的开发模式则将80/20法则翻转过来，问“为什么要丢掉剩下的20％？”对于那些只有一个好想法的个人，如果交易成本对于采用他们的成果形成阻碍（商业情景下的确是这样），则另一个可能的对策就是，根本性地调整贡献者之间的关系从而降低交易成本。

开源运动引入了这种工作方式，而这种聚合个体的贡献使之产生更大价值的模式已经普及开来。

Groklaw就是它扩展到其他领域的一个例子，这个网站主要在讨论与数码领域相关的法律事宜。当软件出版商圣克鲁斯组织（Santa Cruz Organization，SCO）威胁将对IBM提出专利诉讼，声称IBM公司向顾客提供Linux操作系统侵犯了SCO的专利。他们显然希望以下事情发生：由于既不想要打官司的成本又不想有失败的可能，IBM要么购买专利许可，要么干脆将SCO买下来。然而IBM却跟SCO上了法庭，并着手复杂的程序，揭露和收集有关SCO专利及其法律论据的材料。SCO没有预料到的是，一位名叫帕米拉·琼斯（Pamela Jones）的律师助理运营的网站Groklaw会成为这场对抗中的某种第三方角色。

当IBM向SCO摊牌，SCO提起诉讼，Groklaw就将所提交的各种法律文件都发布出来并做出解释。这就使得凡对于此案感兴趣的人全部把关注点集中到Groklaw。被琼斯聚集起来的知识渊博的观众们开始就案件发表评论，其中包括从前为SCO服务的工程师，他们的评论明明白白地与SCO在审讯中所宣称的案情版本相抵触，而极具毁灭效果。Groklaw所起的作用如同某种分布且免费的法庭之友意见书^[4]，从而揭露出对于IBM来说以其他任何方式都难于得到，或是需要付出相当昂贵的代价才能获得的材料。对这样一个诉讼，通常的走向会是SCO和IBM在法庭上对抗，开源社区在一旁观看。Groklaw则将社群组织起来，并真正地改变了案件的形势。