知識星球
人類社會正在加速數字化。一個顯而易見的事實是，人們生活、工作的方方面面都離不開各種各樣的軟體。不久以前，人們還不知道什麼是軟體；從今往後，軟體正在吞噬整個世界[https://a16z.com/2016/08/20/why-software-is-eating-the-world/]。當我們仔細考察當今大多數軟體的結構時，令人驚訝的是絕大多數軟體都依賴開放原始碼（簡稱“開放原始碼”，Open Source Code）。開放原始碼並不是人們通常想的那樣，由類似微軟、甲骨文等這樣的專業軟體公司開發和維護，並像其他商品那樣銷售。它們完全是由一些軟體開發者和專業人士組織起來的社群來負責開發和維護，而且完全免費給使用者使用。除此之外，開放原始碼完全是公開的，使用者可以自由的更改和完善程式碼，並無限的複製和再發行。
鑒於開放原始碼的諸多好處[Why Open Source Software / Free Software (OSS/FS, FLOSS, or FOSS)? Look at the Numbers! ]，越來越多的人和組織都在使用這些開放原始碼來構建各種軟體，同樣越來越多的公司也開始投入到開放原始碼的專案中來。在數字世界，“用的人多了，也就成了基礎設施”。就像公路、鐵路和橋梁等基礎設施在物理世界所起的功能類似，開放原始碼構建了數字世界的基礎設施（Digital Infrastructure）。
在數字世界，開放原始碼以非常獨特的方式、低廉的成本創造出來一種全新的基礎設施正規化。開源也從一項運動逐漸演變為開源經濟學（Open Source Ecnomics），它為數字基礎設施建設的投融資提供了一種變革的方案。大資料、人工智慧、雲端計算和區塊鏈技術更成為加速器，使得這項變革會更持續、更持久的為人類社會的數字化和數字經濟增長提供強勁的動力。
本文嘗試將軟體（software）作為一種特殊的商品，來建立一個針對軟體的經濟學分析框架，並運用這個框架來分析開源軟體的經濟學特性。
一、軟體的經濟學分析簡化模型
以經濟學的視角，人們越來越傾向於將處理資料（Data Processing）的軟體（Software）與資料（Data ）分開來考察。這兩者完全是不同屬性、具有不同效用的商品。由此，可以基於經濟學研究目的，來定義軟體[The Economic Properties of Software，Sebastian von Engelhardt, 2008]和資料的概念。在數字經濟中，軟體和資料的關係示意圖[基於DIKW體系以及數字經濟價值鏈關係構建]如下。
軟體是為了處理資料的目的，而按照特定順序組織/重組的指令和命令的集合。
資料是指所有能作為輸入並被軟體處理的符號的介質的總稱；是作為輸入，能夠被軟體進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。
由於人們對資料安全和資料隱私的關切日益增長，資料權利和權益已經被獨立的進行規範[https://gdpr-info.eu]。將資料與處理資料的軟體進行分離，在技術層面上，也能很好的界定責任邊界。
將資料獨立於軟體之外的另一個好處是可以建立比較好的微觀數字經濟學分析框架。因為資料和軟體是構建數字世界的原子級要素，因此，微觀數字經濟學的研究首先要從資料和軟體開始。
一個軟體
，待處理的資料
作為其輸入，資料的價值記為
。經過軟體處理後，輸出資料
，其價值記為
。在第i級處理後的輸出資料可以作為更高階（第j級）的輸入，經過另外的軟體
的處理，輸出資料
…這樣的過程可以一直迴圈下去（見下圖）。
對於軟體而言，首先它可以被重覆使用，每次輸入資料也可以是不同的，
。即便是相同型別的資料，本身也存在敏感性、重要性等個性化差異。通常情況下，軟體本身也會有對不同資料採用相適配的處理方法，這就會導致不同的輸出資料
。為了分析簡便，我們暫時不考慮這些因素，而認為對於軟體本身而言，資料是無差別的。由此，我們可以認為軟體的價值就是處理無差別資料的價值增值。
資料的價值我們可以表示為資料對其使用者（
）的效用函式，由此
，
。不考慮其他成本（硬體裝置、能源消耗等），軟體的價值就可以表示為：
； ————————— 式1.1
軟體可以被不同的使用者使用，只要按照其所要求的輸入資料規範，都可以產生期望的輸出資料。
我們將所有按照“輸入資料規範[資料規範是資料按照某種方式表示的統稱]”——記為
——構成的資料集稱為“輸入空間（Input Space）”，記為
，同理，將所有按照“輸出資料規範”——記為
——構成的資料集稱為“輸出空間（Output Space）”，記為
。現有的計算機理論指出這兩個空間都是有限的。由此，從微觀的角度，軟體就是將輸入空間的某個元素（輸入資料）對映為輸出空間的某個元素（輸出資料）。
為了簡便，假設
中的元素都是二進位制型別，即任何元素都是由0或1組成的有限序列
，那麼輸入和輸出資料可以表示為一個二元結構
和
。軟體的作用就是一個變換（示意圖見下）：將輸入空間的資料變換到輸出空間的資料。
在資料科學領域，輸入、輸出空間是按照DIKW體系[https://en.wikipedia.org/wiki/DIKW_pyramid]進行設定的。DIKW模型是一個可以很好的理解資料（Data）、資訊（Information）、知識（Knowledge）和智慧（Wisdom）之間的關係的模型，這個模型還向我們展現了資料是如何一步步轉化為資訊、知識、乃至智慧的方式。人們編寫特定的程式碼（軟體）來處理資料，其目的很自然的也是期望將資料轉化為資訊、知識或更高階的形式。這也是軟體的價值所在。
因此，輸入空間和輸出空間的資料規範是與DIKW體系的層次遞進關係相對應的：對軟體的使用者而言，輸出空間的資料總是擁有比輸入空間的資料更小的資訊墒。如果用
來表示資訊熵，那麼
總是成立的。這個過程無法自動實現，而是必須透過軟體將輸入空間的資料變換到輸出空間的資料。
那麼，回到經濟學的視角，對於可以進行此種變換的全部軟體集合而言，其中任意兩個軟體的價值差異將如何度量呢？
對於任意兩個軟體
和
，對於相同的輸入資料
經過變換後，分別得到
和
。對使用者而言，得到的輸出資料的效用差異
就是兩個軟體的價值差異（見左下圖）。考慮到軟體的版本可以無限迭代的特性，可以證明[證明此文略，詳細證明參見筆者其他檔案]，【引理1】對於給定的輸入資料規範和輸出資料規範（假設I），
。即，軟體經過足夠長的迭代，其價值差異趨近於0，對使用者的效用趨於一致。
區別於其他商品交付後即無法持續改進或升級，軟體的特點是“交付-持續改進/升級-再交付”，每次效能或功能的改進/升級都以版本號的改變作為標誌。除非，生產軟體的組織消亡，否則理論上軟體版本的迭代是可以持續進行的。驅動軟體版本迭代的動力在需求確定的情況下（假設I），主要是尋求最優解的過程。
由【引理1】，我們可以得出一個推論：【推論】如果在輸出空間中存在一個效用最大的輸出資料點，記為
。那麼任意軟體經過足夠長的迭代，其變換的輸出資料點與
的距離趨近0。
事實上，上述結論只是分析軟體內蘊的價值。Katz&Shapiro;指出，軟體價值有很強的外部性，網路效應(Network Effects）是其中對價值影響最大的因素。由此。上述軟體
，其價值的差異可以分解為兩個層面：一個是軟體內蘊的，主要是其開發者編寫程式碼的技術水平、採用的演演算法、方法等軟體內在的效能差異，導致的輸出資料的效用函式差異；一個來自軟體外部的，主要是其網路效應，即使用此軟體的使用者數量的單調遞增函式，記為
。依據Blankart&Knieps;，這兩個軟體的價值差異：
； —— 式1.2
其中，
。
由此，得出一個重要的結論：【引理2】在滿足假設I的前提下，軟體是一種網路化的商品，其價值由其內蘊因素和網路效應決定。這裡的網路效應簡單的說，就是當使用者
看到軟體的使用者數量比軟體的使用者多時，他（它）更可能會選擇軟體。一些學者詳細的分析了軟體網路效應的直接和間接影響因素，限於篇幅，本文不再贅述。
二、開源軟體的起源和發展
任何軟體都以兩種基本的形式存在：原始碼（Source Code）和機器可讀的二進位制程式碼（Binary Code）。按照軟體的原始碼的權利屬性，可以將軟體劃分為兩大類：開源軟體（FLOSS：Free/Libre Open Source Software）和封閉軟體（CSS：Close Source Software）。按照軟體在使用者和機器之間的層次，可以將其劃分為系統軟體（Operating System）和應用軟體（Application Software）兩大類。（示意圖如下左）
原始碼相對機器語言而言，是一種高階語言（如C、Python、Java等），主要是便於人們編寫、閱讀和理解。機器語言是機器可讀/可執行的語言。任何軟體要能夠工作（runtime），必須由編譯器或直譯器將原始碼轉換為二進位制程式碼。轉換為二進位制程式碼後才能在機器/虛擬機器（VM）上執行。（示意圖如上右）
1998年，開放原始碼促進會（Open Source Initiative）給予了開放原始碼一個官方的、正式的定義，簡稱為—OSD[https://opensource.org/osd-annotated]：該定義指出，開源並不只是意味著對原始碼的存取訪問，而且還要遵守十條準則。這就是說，只有遵守OSD的原始碼可公開訪問的軟體才能被稱作開放原始碼軟體。
開源OSD來源於最早的自由軟體Debian社群契約[https://lists.debian.org/debian-announce/1997/msg00017.html]（Debian Social Contract）。它的具體內容是Bruce Perens[Open Sources: Voices from the Open Source Revolution ]借鑒該契約中的自由軟體指南（DFSG：Debian Free Software Guidelines）的部分作為基礎，編撰而成。Debian是一個致力於建立一個自由作業系統「名為Debian」的社群組織。其特色在於除了系統核心(Kernel）外，全部使用自由軟體來構建。Debian是最早的自由軟體專案，為了組織社群來實施這個專案，就擬訂了Debian社群契約[https://www.debian.org/intro/about]。
開源軟體主要由程式員、計算機工程師及其它軟體使用者推動的一項運動。它是自由軟體（Free/Libre Software）倡議的一個分支。自由軟體倡議是基於哲學思想（有時被稱為所謂駭客文化）的理想主義所驅動，而開放原始碼運動則主要註重程式本身的質量提升。從技術中性的角度看，這兩種軟體並沒有太大的區別[https://www.gnu.org/philosophy/floss-and-foss.en.html]。如今，人們將這兩大陣營的軟體統稱為FLOSS（Free/Libre and Open Souce Software）。為了簡便，本文將FLOSS統稱為“開源軟體”。
單單從技術上講，我們可以簡單的遍歷一下當前的開源軟體：改變軟體交付方式的容器技術實現 Docker 是開源軟體；基於容器技術實現編排的 Kubernetes 是開源；大資料軟體生態圈中的Hadoop、Spark、Kafka、Hive、Hue……都是開源軟體；當前最火熱的人工智慧，亦是由開源所驅動，如 TensorFlow、MXNet等等。更早的開源軟體Linux佔據全球超算前500名，90%的雲端計算的作業系統使用的都是Linux；還要數不清的智慧手機和裝置使用的是開源軟體Android。
就在10年前，人們都很難想象，Linux這樣一個世界級的作業系統是用網際網路連線起來的、分佈在全球的幾千個開發人員用業餘時間構建的。現在，很多世界級的軟體系統（Docker，Kubernets等）都是採用這樣的方式構建的。
即便像微軟、甲骨文、谷歌等這樣的巨頭公司，也很難想象能夠招募到、負擔起那幾千個為linux出過力的軟體工程師。在解決問題方面，沒有任何公司可以與linux的“社群頭腦庫”相匹敵！在回顧linux社群為什麼取得如此巨大的成就時，Linux基金會創始人linux Torvalds認為，FLOSS軟體是一種文化，這種文化勝利的原因，不是因為群體協作在道德上是正確的，或軟體“囤積居奇”在道德上是錯誤的，而僅僅是因為開源社群可以把更大更好的開發資源放在解決問題上。
開源軟體界的知名人物 Eric S.Raymond 在其天才作品《大教堂與集市》 中指出，“95%的軟體生產出來是來使用的，而不應是銷售的，因此，軟體是可以且應該是開源的。”
開源軟體追求的是開源，而不是免費。開源軟體使用者擁有四項基本權利[GUN.org]：
-
自由執行軟體；
-
自由學習和修改軟體原始碼；
-
自由再釋出軟體複製；
-
自由釋出修改後的軟體版本。
為了保持軟體自由，社群認為，必須按照著作權的規定，透過構建一些特殊許可證來實現。雖然任何人都可以寫出自定義的許可證，但要寫出一個真正想表達其要求、而且在法庭上有效的許可證是一件很麻煩的事。由此，社群開發了一些標準的、規範的許可證解決了這個問題。目前有三種最常使用的開源軟體著作權許可證:
-
GNU General Public License (GPL)，這是世界上最通用的自由軟體許可證。
-
Artistic License (藝術家的許可證)。
-
BSD License。
由此，開源軟體就是按照OSD或自由軟體的規則，來進行軟體的開發、維護，並按照對應的軟體著作權許可證，釋出和使用的軟體。
目前開源的不僅有軟體的原始碼，還有一些編譯器/直譯器也開源了其原始碼。
相比封閉軟體，開源軟體在哪些方面具有優勢呢？
David. Wheeler構建了一套指標體系，用來說明開源軟體的獨特優勢。用非常翔實的資料，分析指出，開源軟體在各個領域的市場上都擁有較大的市場佔有率、更可靠穩定的效能、更高的安全性以及規模效應。（例子：下圖為web server以及智慧手機作業系統的比較）
開源軟體更為詳細的研究[https://web.archive.org/web/20160920231938/https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/omb/memoranda/2016/m_16_21.pdf]指出，無論政府、軍隊還是企業，都可以從開源軟體中獲益。其中最關鍵的三個因素是：透明度（Transparency）、成熟度（Maturity）、可持續性（Sustainability）和人力資源儲備（Talent Reserve）。研究還指出，超過一半的使用者會使用第三方的技術提供商來應用開源軟體。例如，雖然linux是開源軟體，但很多使用者還是會付錢給linux的技術提供商（比如Redhat）來獲得技術支援。
軟體在中國已經成為一個巨大的產業。預計到2020年，中國的軟體收入將達到1.2萬億美元，在2016年，使用開源軟體所佔的比重就超過了83%，計劃中要用開源軟體的比例為10%，只有約7%的軟體採用專有技術[Survey report from China Academy of Telecommunication Research, 2017]。華為公司是中國開源軟體領先的開發者、技術服務商，它不僅參與開源專案的開發，貢獻程式碼，而且也分發很多開源專案軟體，並提供技術服務。
雖然開源軟體的原始碼是免費的，但很多公司都可以從提供多樣化的服務實現盈利。這些服務包括為使用者最佳化、擴充套件開原始碼；提供開源軟體相關的技術支援；構建圍繞開源軟體的生態體系等。
三、開源軟體社群
根據【推論1】，從給定的輸入空間到輸出空間變換的所有軟體集合中，存在最優軟體。但這個推論並沒有告訴我們實現最優的路徑。
開源軟體最早是作為一種軟體工程方法引入社群的。這種方法是建立一個軟體開發者和軟體使用者的社群。軟體的原始碼可以被社群中的任何人檢視、修改和貢獻新的程式碼。因為，任何人都可以提出質疑，建議和解決方案，軟體的每一行程式碼都被置於“陽光下”，類似大集市的尋優機制就發揮起作用。社群內，人們可以相互學習，知識得到廣泛的傳播，各種觀點可以得到充分的討論和審視…。Eric S.Raymond 很早就洞察到，這種開放式的軟體工程方法有很多優點。很自然的，當社群內部的人才和規模達到一個臨界點後，就實現了一種自組織形式：軟體被自主的得到不斷的最佳化，以最有效率的方式，逼近最優。
以開源軟體linux為例，資料和事實證明，linux系統的穩定性、可靠性和可擴充套件性等諸多評估軟體效能的指標都超過其他同類軟體，它被公認為是伺服器作業系統的最優軟體。
目前的軟體工程學還無法告訴人們，針對特定的輸入空間和輸出空間，怎麼開發出一個最優軟體。從上面的討論，可以看出，開源軟體無疑成為一種實證最有效，經濟最可行的方法。
由於開源軟體能夠最有效率的逼近最優的軟體。對使用者而言，其效用相比封閉軟體就大。越來越多的使用者就會很自然的選擇使用它。與此同時，由於開發者可以自由使用開原始碼構建新的軟體，開源軟體就可以作為部件被“裝入”越來越多的新軟體中。由於這些新軟體中都有共同的開原始碼，這些新軟體之間就形成了某種聯絡，這就形成了生態圈，開源軟體的使用者也就會增長。
由此，我們可以得出一個推論：【推論2】開源軟體社群的屬性決定了它的價值。這是因為，開源軟體的每一行程式碼都是由其社群生產的；開源軟體的網路效應也是源自社群的。程式碼質量和效能是由社群的人力資源和知識決定的。網路效應則是由社群成員行為決定的。
目前已經形成一套對開源軟體專案的評估體系：透過採集開源軟體託管平臺（如GitHub）上的資料，來評估該開源軟體專案。這些資料包括：社群的主要開發者以及其水平；託管平臺的程式碼提交/修改/更新頻率；程式碼下載數量；程式碼貢獻活躍度，以及其他資料。透過這些社群資料的分析，能夠對該開源軟體的發展趨勢做出一定的預測。
以經濟學的視角，更近一步的研究是將開源軟體社群，作為一個開放的虛擬組織（Open Virtual Organization）來研究[Hambley, Virtual Team Leadership:the effects of leadership style and communication medium team interaction styles and outcomes.] [Curseu P L, Emergent States in Virtual teams: a complex adaptive systems perspective.]。這樣就可以比較其與公司、NGO等組織形式的差異。這個視角指出，開源軟體社群區別於其他組織的顯著的特性是經濟可持續的大規模群體協作（Mass Collaboration）和網路效應[http://www.congo-education.net/wealth-of-networks/index.htm]（Yochai Benkler）。
既然開源軟體具有這麼多的優勢，那麼採用開源軟體社群這種組織架構來生產軟體是不是唯一的最佳選擇呢？康威定律（Conway Law）[https://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_law]對這個問題給出了答案。他指出，“一個產品或系統的架構受到其生產組織自身交流溝通結構的制約。” 換句話說，每個組織架構的特性都會被“映象”[Alan MacCormack, Exploring the Duality between Product and Organizational Architectures: A Test of the “Mirroring” Hypothesis ]到其生產的產品或系統中。以軟體為例，也就是說，組織架構與軟體架構之間存在“映象”關係——這個後來被稱為“映象假說（Mirroring Hypothesis）”。因此，並不是所有的軟體都適合用開源社群這種組織架構來生產，採用什麼樣的組織架構最佳，事實上取決於使用者的需求。使用者的需求決定軟體的架構，而按照“映象假說”，軟體的架構最好與生產它所採取的組織架構相匹配。（見左圖）
映象假說更嚴格的數學描述就是“同構（isomorphism）[https://en.wikipedia.org/wiki/Isomorphism]”。同構是指兩個系統在所有本質方面都相同。在軟體領域，這個本質方面主要包括任務、過程和關係這三個方面[Ayoko, Managing conflict and emotions for performance in virtual teams.]。
隨著開源專案的日益增長，很多問題也逐漸暴露出來。例如，與頭部開源專案異常火爆相比，大多數開源專案都吸引不到足夠多的開發人才和活躍度。很多開源專案隨著時間的增長，很多人都離開社群，而去了更吸引他的其他專案中，社群留下來很少的人，完全憑著一種精神在維護和維持程式碼。社群內部的衝突也開始變的複雜和難以協調… 資料顯示，雖然開源軟體佔據了非常重要的地位，但大部分開源軟體專案都難以為繼。人們也在質疑，依託自由精神的開源軟體社群是否可以持續？
事實上，開源軟體社群的組織形式也在不斷演進，特別顯著的就是基於區塊鏈的DAO和AI的應用。
隨著區塊鏈技術的發展，最近幾年出現的去中心化的組織（DAO）發展迅速。DAO全稱是Decentralized Autonomous Organization，也稱作Decentralized Autonomous Corporation。這種形式的組織的執行完全透過計算機程式，這類程式稱作智慧合約。 而一個DAO組織透過ICO來進行融資支撐其運營開支，其財務記錄以及執行規則都是放在區塊鏈上。這種完全由計算機程式碼控制運作的類似公司的物體，旨在徹底根除影響公司效率的人為因素，被認為是對於現行的公司體制的一個潛在的變革。
已經有一些軟體專案採用DAO的組織形式來生產。這些軟體專案大多數是開源的。與傳統的開源軟體社群不同的是，DAO的成員可以根據其貢獻或提供的勞務，獲得此DAO發行的代幣（Token）。這些代幣上市後，可以在交易所進行買賣。購買代幣的主要來源被設想是使用這個DAO提供的產品或服務需要支付代幣。代幣被作為一種激勵機制，吸引更多的資源來實現這個DAO的目的。隨著代幣市場近期表現的暴跌，DAO這種組織形式，賴以生存的根基就顯得很脆弱。但DAO仍然被認為是一種潛力很大的組織形式。但它到底適合什麼樣軟體，或許還需要一段時間才能給出答案。
四、開源軟體經濟學
事實上，開源軟體社群已經積累了大量的“可重覆使用”的程式碼庫，這些程式碼庫就如同樂高積木塊一樣已經存在併在持續的被開發出新的積木塊。生產新的軟體，就變成如何用這些積木塊搭建出一個有意義的“樂高玩具”的問題。由人去設計一個藍圖是一個途徑；訓練機器去實現也是一個可行的途徑；人-機混合程式設計，更是一條潛力巨大的途徑。
AI技術的發展，將軟體開發推向新的高度。就像訓練AlphaGo類似，人們嘗試訓練可以編寫程式的AI Programmer。一項研究報告[Jay，Will humans even write code in 2040 and what would that mean for extreme heterogeneity in computing?]更預計，2040年AI將可以自主程式設計，人-機混和軟體開發樣式將成為主流，大多數程式碼都將是由AI程式員編寫的。這些AI也會按照軟體工程的分工，更細緻的分類為諸如AI架構師、AI資料庫以及AI前端等“工種”。
一旦訓練出來，由於低廉的成本，可以想象，幾萬、幾十萬甚至更多的AI程式員可以組成一個龐大的AI軍團來開發某個軟體。軟體的生產效率、速度會實現幾何級數的提高。這樣的軟體生產組織體系可大幅度降低成本，使用者按需定製自己需要的“專用軟體”也就成為可能。 在這種情況下，生產出來的軟體程式碼的重要性顯著的降低了，選擇什麼樣的AI程式員來生產軟體就顯得更重要些。
如何讓AI程式員公平對待每一個使用者，不僅僅是技術問題，還涉及AI的倫理道德。可以設想，如果一個隱藏了某種“偏好”的AI程式員可以對特定的一個或一類使用者採用特殊的程式碼，就會導致這樣的問題。現在人們熟悉的Bug、病毒，本質就是將不適當的程式碼提供給使用者。相比Bug可以透過持續的反饋——改進流程來排除，病毒就麻煩很多。為軟體使用者建立一套類似人體的免疫系統的思路，會成為軟體和計算機體系架構變革的主要驅動力。
與此同時，很多第三方技術服務商幫助使用者在使用開源軟體時做到“量體裁衣”。例如，不是每個使用者都需要將龐大的linux裝進自己的系統，需要哪些程式碼，不僅僅是最佳化問題，更多是適當性的考量。
金融科技外包服務，在過去很長一段時間，由第三方給銀行提供硬體以及IT方面的採購、外包服務。而現在，則涉及由軟體驅動的功能（如客服、獲客）、資訊和知識（如演演算法和模型）等多個維度的服務。科技公司用軟體“肢解”了金融的每一個流程，並部分或全部承擔了這些流程。那麼到底“誰在做金融？” 以往監管並不涉及金融科技公司。但現在越來越多的監管機構開始將金融科技公司納入監管視野，監管溯源的原則很自然的最終就是對軟體原始碼的監管。
無人駕駛系統已經發生的一些意外事故，引發一些思考：當一輛無人駕駛汽車面臨是撞擊一個老人和一個小孩的兩難選擇的時候，演演算法到底怎麼決定？“誰在駕駛？”的溯源也最終落在軟體原始碼上。
開源軟體社群演進的主要方向是：AI自治的社群（AAC：AI Autoamous Community）和人機混合社群（HAC：Hyper—AI Community）。他們都將面臨比現在更為複雜的挑戰：如何將“適當的程式碼”提供給使用者。將每一行程式碼暴露在陽光下，接受最大限度的監督和審查，是過去開源軟體取得成功的關鍵。當軟體成為每個人生活、工作的不可或缺時，將適當的程式碼提供給使用者尤其顯得重要。
【作者簡介】：張家林；
1995年-1997年創辦期貨經紀公司，北京商品交易所會員，從事商品期貨經紀業務。
1995年-2003年涉足證券投資與股權投資。
2006年-2009年在國外從事結構化金融衍生品交易，包括CDO,CDS等。
2009年6月建立私募證券投資管理公司，負責決定公司的投資計劃、投資策略、投資原則、投資標的、資產分配及投資組合的總體規劃。
2014年初建立金融科技公司，從事人工智慧投顧、監管科技的業務。
發表過有金融人工智慧、數字貨幣、網路空間貿易與投資、區塊鏈等二十餘篇文章，政策建議。著有《證券投資人工智慧》等專著。參與多項央行、證監會的多項優秀課題研究。2017、2018年證券業協會的優秀課題。2015年開始涉足區塊鏈的應用和技術研究。是Hyperledger中國區首家會員，開發多項區塊鏈的應用研究和跨鏈技術。
