我第一次接触“众包”这个概念是在十多年前，当时我还是伦敦商学院的学生。
那天，我们的教授拿着一罐硬币走进教室。
他让我们每个人猜猜罐子里有多少钱。
罐子在教室里传阅，教授将每个人猜测的金额写在白板上。
总共大约有30磅。
当时我估计里面有30斤。
当所有学生都估算完后，教授打开一个信封，拿出一张纸条告诉我们：罐子里的硬币实际数量是18.76英镑。
一开始我以为教授是想告诉大家“罐子里的硬币”猜想本身就是不合理的，但是教授接下来的做法却出乎我的意料：他计算了我们所有猜测的平均值，计算结果出奇的接近18.76 英镑。
集体智慧的力量展现在我们眼前，它比我们自己99%的估计都要好（只有我们一个人真正猜到了真实的数量）。
几个月后，我和同学珍妮创办了一家众包公司。
那时，我们聚集了最优秀的安全和国防创新者，为行业和政府客户解决复杂的挑战。
那一年，众包浪潮催生了 InnoCentive、Wikipedia 和 Amazon Mechanical Turk，这三家公司在捕捉和利用公众知识和灵感方面处于领先地位。
现有公司还发起了各种众包计划，共同创建“我的星巴克创意”（星巴克客户意见和创意反馈网站）等产品，以吸引客户和供应商的心。
第二代众包 在过去的几年里，众包已经发展成为一种更加务实的商业方式。
公司不再使用众包来共同创造产品或提高创造力，而是提高人工智能。
系统培训。
谷歌董事长兼长期担任首席执行官埃里克·施密特 (Eric Sc??hmidt) 2016 年表示，下一代谷歌将是一家众包人工智能公司。
他说，如果他想创办一家新公司，他会众包许多专家的数据，并用它来开发具有学习能力的人工智能，最终会比任何一位专家都更好。
，然后我们会把我们的人工智能依次卖给这些专家。
还有一些大型企业使用众包来提供通常由承包商或员工执行的服务。
例如，瑞士电信收购了众包平台Mila，并将其维护和维修工作众包。
该公司似乎还希望通过智能手机和 AR 收集这些人的数据，并用这些数据来训练人工智能系统来执行大部分手动工作。
那么目前的人群只是AI的炮灰吗？众包的关键是外包“微任务”，这些任务通常不需要多少个人努力（例如猜测罐子里的硬币数量），但由人群执行时可以带来真正的价值。
在人工智能时代，我们看到了这样的对比：个体的个人数据毫无用处，但数千人的数据可以共同创造真正的价值。
但我预测众包将会走得更远。
今天，我们利用大众的知识来对数据做出判断，例如，将图像标记为日落或日出。
但下一步将是让人们自主提供数据集。
例如，我们每天可以以人工智能系统所需的数据格式提供有关我们自身健康状况的信息，以便制药公司开发新药。
例如，我曾经推荐过的一个强大的非营利组织 CancerBase 正在研究癌症的治疗方法。
在下一代众包中，众包将因提供数据而获得报酬，或者像CancerBase一样，众包将自愿免费提供数据，以帮助推进人类医学的发展。
那么，在新一代众包的背景下，我的“罐子里的硬币”问题会变成什么样子呢？教授不会要求学生估计硬币的数量，而是要求每个人从钱包中随机拍摄一组硬币的照片。
然后，学生将在照片上写下图片中硬币的数量，并将照片发送到人工智能应用程序，然后该应用程序将准确确定任何罐子中包含的硬币数量。
欢迎来到众包的新世界，我们每个人都贡献数据。