众包的困境-虎嗅网

2010年，众包概念曾在中国非常盛行。实际上，它对我们的冲击力是思维层面的，或者说是媒体层面的。

但2年过去了，这个词逐渐从大众的眼中消失。理由是，我们至今看不到一个完全依靠众包崛起的成功案例。

众包的实质：它是管理的问题，而非模式的问题

关于众包，伦敦商学院战略与国际治理系的教授朱利安·伯金肖(Julian Birkinshaw)曾经说过以下几段话：

在众包和社交网络这个令人激动的新世界里，人们很容易就对这一世界着迷，并相信那些‘世界从此不同’的话。要在Web 2.0向我们提供的机会和管理大企业的持续现实之间寻找平衡，也就意味着要了解这些新工作方法的优势和劣势，并辨别出适用于这些工作方式的环境。

首先，金字塔体系不会消失，大型组织仍将是商业图景的重要组成部分，而且大型组织也需要某种程度的金字塔体系才能运行。如果一个组织最初完全以有机形式存在（通常会带有大量反金字塔体系宣言）随着时间推移，该组织也会建立起自己的金字塔体系结构。这样的例子最能证明这一个要点。这也是发生在Linux运动之中的事情，其现在鼓吹的是一个运行良好的金字塔体系。MyFootballClub也是一样，决策权很快就被赋予了那些最能作决策的人。

第二，集体智慧被高估了。我并不否认集体智慧是有价值的。不过，考虑到目前围绕在这一概念周围的夸张之辞，我宁愿采取怀疑的观点，并着重于集体智慧的缺点和局限。这其中包括：

•大众擅长于向设置良好的问题提供建议，并为有针对性的问题提供答案，不过却非常不善于与开放式讨论共进。

•大众喜欢能向决策制定过程提供建议，不过却极少拥有技能或意愿真正作决策。

•大众是多变的，有时还会走向相反的方向，这时集体智慧就变成了集体愚蠢。

当然，上述每一点都有其反面，暗示着有许多环境中控制使用集体智慧是件好事。不过还是让我们对集体智慧的运用时间和方式多加考虑吧。

第三，控制并使用集体智慧，需要许多有经验的管理人员极大地转变思维。在个人层面上，管理人员们在将自己的事情开放给员工们时，会害怕失去控制权和影响力。而在公司层面上，管理人员们需要在给予员工的信息机密性以及员工的知识产权上持有更加开放的观点。……一些企业成功地试验了这种新心态，但其他许多企业则犹豫不决，不能迈出这一步。

我之所以大段引用伯金肖的话，是因为他指出了众包的本质：在伯金肖教授的眼里，众包是众多调整管理弹性的手段之一，而非模式。我想这才是问题的关键。众包应该是一个管理的问题，而非简单的商业模式问题。大众的智慧是很容易贡献且呈现出来的，但是如何利用这样的智慧产生经济效益则就是完全进入到管理领域了。因为这里面有协作，决策，引导，激励等一系列环节。

正因如此，伯金肖教授才善意地指出，解决大众智慧问题需要高超的管理技巧。我认为这是对管理者提出了更高的要求：你只有先学会利用官僚体系，并熟练地掌握基本的管理链条，才能更好地面对可能的众声喧哗。换言之，如果你仅仅是一个开放思想的爱好者，而没有接受过任何官僚体系的熏陶，就很容易进入大众智慧变成大众愚蠢的尴尬境地。

众包的中国实践

我曾经在两家创业公司工作过，这两家都是以模式起家的，可身在其中，你会发现商业模式与管理是两张皮：一方面，你可以拿自己前卫的商业模式去忽悠员工和投资人；一方面是一成不变的管理模式。本来，按照伯金肖教授的观点，当众包这种新的协作工具产生的时候，你势必要重新梳理协作、激励等一系列管理环节，再根据实际情况进行变化。但现实中我能看到的是缺啥补啥，而不是适时调整。

2010年，译言网是一个典型众包项目。创始人赵嘉敏曾经谈到过“众包”：

^{这里面的关键有两点：一个是网络协作机制的完善，既要保证最大的灵活性，又要保证最高的效率，听起来这是一对矛盾，但在网络时代，这是可以办到的。}

^{另一个关键点是组织结构的改变。传统的组织有固定的边界和内部结构。但在“众包”中，这两者都更加模糊化和不确定。“众包”要随时面对变化，不但包括任务执行者的流动性，还包括内外部职能的不断调整变化。某个时刻，这个职能还是外部职能，但下一个时刻就可能变成内部职能了；反之亦然。能够玩转“众包”的组织本身就像一个无定形的原生物，一会儿扩张，一会儿收缩，并且无时无刻不在通过与外界接触的每一小块表面来交换物质和能量。}

现在回过头看这段采访，赵仅谈到众包对“结构”的改变，而结构变化了之后如何回到管理环节本身，却没有提及。创业者与参与者，出于某种想象与一时兴起，可能会在很快时间里建立起新式结构，但相应的管理手段与文化却长期缺位，导致众包哪怕作为“结构”也难以持续。从赵嘉敏创立的两个众包案例的发展——译言网不振、东西网关闭，都隐隐印证这一点。

事实上，当年杰夫豪倡导的众包在中国并没有纯粹落地，或者说变形。因为，杰夫豪认为众包的基础是用户的剩余精力，是一种兴趣驱动模式。当你把众包中的节点真的作为全职公司来看的话，就变了味道。因为兴趣和商业模式无法直接画上等号。

随着众包之“众”外延的不断扩大，社区内的高端用户逐渐流失是一个不可避免的现象，这也是笔者不看好知乎、豆瓣的主要原因。只有兴趣+剩余时间才能等于众包，即使豆瓣、译言之类的网站在前期可以凭借创始人精神产生强大的号召力，时间长久下去，依然无法避免“流失”的结果。

一位长期观察众包模式的朋友对我说，持续产生号召力的唯一的方法是不断设计出能满足高端用户需求的产品。所以，这半年来，译言网上线了一个叫“古登堡计划”的产品。其主旨是通过用众包的方式翻译公版书，为辛苦积累起来的高端用户寻找一个持续生产下去的动力。但据我所知，在古登堡计划中，译言依然没能解决对社区用户合理管理的问题。

一位参与古登堡计划的网友说，这款产品对选拔机制设计的很不充分，起码没能在报名系统中区分出译者的翻译记录和等级水平。一方面，这对老用户来说一种伤害，一方面也会大大降低协作生产的效率。因为每次一选拔都是从成百上千的译者中海选，费时又费力。假如出版商提高了效率要求，无疑会对项目形成沉重的打击。

对用户了解不透，也是众包模式难以实行的一大阻力。没有匹配的社区CRM（用户管理系统），没有合理的信用机制，又如何在众声喧哗中寻找智慧呢？

这些问题在译言所组织的几个翻译项目中都有体现，不再一一细举，它们都是众包过程中“失控”的案例。。

总结一下

大部分时候，人们都在批评说众包无法盈利。其实人们在说这话时已走入误区。因为众包提供的无非就是一个在线协作平台。

就像一位朋友对我说的，“《失控》里有个活系统的概念，比如蜂群。这个活系统是一个生命，个体的蜜蜂只能被视为其中一个器官，器官的功能是局部的。也许手会偶尔变异，具备了思考的能力，但是习惯性地指望手像脑子那样去思考，自然会出问题。”

==============分割线·虎嗅补充===================

对于作者的观点，虎嗅部分赞同。如果众包概念明确地定义在：征集者给出具体任务包，由大众分解完成。那么，众包模式很难具备商业模式应该具备的稳定性、持续性、扩张性。这样的“众包”，在特定一些领域里才可能，同时还必须辅以需求发起方或组织方给出的强需求、强框架。更多时候，“众包”很难独立存在，需要依托于一个更大的、有别的收入来源的平台、社区来凝聚用户，继而让他们“顺便”完成众包任务。

虎嗅从资本、内容和劳动力三个领域分别找了比较典型的众包案例。来看看它们的玩法和走向：

资本众包-点名时间：

点名时间是资本筹措领域的众包代表。虎嗅曾经介绍过，它模仿的是国外的众筹网站Kickstarter，项目发起人通过视频、图片、文字介绍把自己希望实现的创意或梦想展示在网站上，并设定需要的目标金额及达成目标的天数，喜欢该项目的人可以承诺捐献一定数量的金钱，当项目在目标期限内达到了目标金额，钱才真正付出。项目成功后，点名时间会从中抽取10%的服务费用。

但正如虎嗅此前分析，众筹模式在商业上还存在项目周期不好控制、投资者和吸筹者关系不确定、众筹平台责任不明等各种不靠谱，并非普适应用，而只能在特定商业情境里发挥效用。2012年初，创始人何峰在豆瓣上发日记说，想“把点名时间建设成为一个支持独立音乐的平台”。听上去，正是在给众筹模式寻找适合的、特定的商业情境。

知识众包-维基百科和它的信徒IBM：

维基百科是一个内容自由、任何人都能参与、并有多种语言的百科全书协作计划。这是互联网内容领域最致命、也最成熟的非商业化众包。但你也知道，维基百科迄今没有实现商业化，而是依靠众多参与者的热情来支撑——在内容和运作资金上都是。商业，不但可能影响维基百科内容的客观中立，还可能唤醒参与者们的利益意识。于是在2009年，维基百科联合创始人吉米•威尔斯曾澄清说，维基百科并非诱使免费劳动力的众包模式，用户享受的是贡献内容的快乐。

但维基百科唤醒了商业机构们的“Wiki”意识，IBM就是以“维基化”的方式重新构建信息传播的受益者。

《环球企业家》曾报道过，从2005年起，IBM每年都举行一次通过内部互联网平台组织的、为期数日的“创新大激荡”。IBM内部还建立了WikiCentral：当把一个创意丢到WikiCentral的相关门类下，全球的研发人员和同事都可围绕它提出各种致力于完善它的建议和解决方案。它直接穿透了任何一种可能阻碍创新的官僚机制，让群体智慧对商业的推动更加迅速。在2007年，35万名IBM员工中已有10万人在使用WikiCentral。

劳动力众包-亚马逊的众包任务平台Mechanical Turk

考虑到亚马逊已经能让它的众包劳动者们查收到账户里的现金，它旗下的网络交易平台Mechanical Turk应当是目前探索出最成熟众包模式的机构了。这主要得益于作为电商的亚马逊已经拥有庞大的用户群、支付系统和中控系统，（你看，我们强调的“特定商业情境”又来了）Mechanical Turk主要用于交易“劳动力”。任务提交者可以在平台上发起一项任务，邀请个人用户参与完成，并支付小额报酬。比方说，请个人用户来选择一家商业机构最适合的配图，或填写一张简单的调查表。然后会往他的亚马逊账户打入相应的报酬。亚马逊将这类服务形容为“人工的人工智能”。

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