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钟表、电脑、《哈姆雷特》、摩天大楼、航天飞机，这些东西一看就是人造物。它们都有某种功能，服务于某个目的，明显不同于沙土、云朵、奇峰怪石或有规则的水波。虽说人造物通常比较复杂，能体现精巧的构思，服务于某个明确的目标，但世界上最复杂、最精巧的东西恰恰不是人造的。一个DNA分子（染色体）的复杂性就已完胜一架航天飞机，精美的双螺旋结构足以让人类最聪明的工程师和世上所有的能工巧匠叹为观止。若把其中的遗传信息打印出来装订成册，塞满世界上所有的图书馆还要绰绰有余。DNA上记载了生命的密码，是大自然的杰作。
世界上还有很多复杂的东西既不是天然的，也不是人为设计的，比如城市、社团、国家、互联网、全球贸易网络，以及人类社会的法律制度。之所以说这些东西不是天然的，是因为有人类的心智参与其中；之所以说它们也不是人为设计的，是因为其中还包含着进化的力量，进化甚至是主导性的力量。进化需要时间，进化的程序一经开启，时间就可以替代智力去创造奇迹。
蚂蚁在采集食物时表现出一种不可思议的本领，它们能以太阳做参照精确定位巢穴的方向，不管怎样转弯，都能按直线返回。这个本领涉及复杂的计算，还要记住太阳移动的轨迹和角速度。我们不清楚蚂蚁选择路线的神经机制，但知道要完成这样一个实验观察，我们需要准备一个指南针和一块秒表，还要再学习一下积分学的知识。蚂蚁的本领来自亿万年的进化，但智力却可以节省进化的时间。
在大航海时代之前，尤其在现代化的交通工具普及之前，人类少有远征的机会。在方圆几十公里的范围内活动，能记住路线或辨认标识就不至于迷路，但这个办法对于迁徙的候鸟显然行不通。它们动辄飞行几千上万公里，除非进化出一套定位感知系统——根据太阳或星星确定南北纬度，根据磁偏角来确定东西经度——否则只靠记忆是回不了家的。虽然人类至今没有候鸟的本领，但我们的手机上安装了原理近似的GPS导航。科学家和工程师花费了几十年的时间才开发出这款导航产品，但与候鸟进化出定位能力所需要的时间相比，这点时间可以忽略不计。
蚂蚁和候鸟的行为受基因操控，那些操控蚂蚁和候鸟的行为碰巧符合正确的物理定律和数学逻辑的基因，便可赋予其载体更强的环境适应能力，这些基因因此能在各自的种群中成功扩散，与此同时，那些操控蚂蚁和候鸟的行为总是出错的等位基因，就都被自然选择无情地淘汰了。于是我们观察到了蚂蚁和候鸟普遍拥有定位感知能力。
虽然候鸟不懂得地球偏磁角的变化规律，蚂蚁也解不了积分方程，物理定律和数学逻辑只有人类的大脑才能理解，但正如我们在蚂蚁或候鸟身上所看到的，掌握某个本领，理解不是必需的，因为进化可以替代理解。但反观自身，我们还可以看到另一面，理解可以加快掌握本领的速度，从而节省亿万年的进化时间——这算是“理解万岁”的另一种解释吧。
人类在这个星球上的崛起靠的不是孔武有力、尖牙利爪或致命的毒液，而是智力——一种强大的数据处理能力，能通过计算多种参数来模拟事态的变化，人类因此能够面向未来，预测后果，人脑就是个预测机器。智力最重要的功能与其说是降低决策失误的概率，不如说是节省获得正确答案所需要的时间。因为即使没有智力，自然选择也会帮我们划掉错误的选项，只是时间很漫长。想一想如果我们不去开发导航产品而是坐等进化出超能力会是一个什么情形。
决策失误或行为失调会产生成本，时间是成本的一部分。虽然我们很早就懂得时间和智力之间的互补关系（比如笨鸟先飞或勤能补拙），但要说智力约等于时间，就貌似把其他错误成本给一笔勾销了。在大自然的视角下，除时间之外的其他成本都是十分模糊的，似乎可以忽略不计。我们经常说大自然鬼斧神工，是个能工巧匠，事实的确如此。包括蚂蚁、候鸟和人类在内的所有生命有机体，乃至整个生态系统，都可以看作大自然的作品。而从根本上说，大自然完成创作只需要两样东西——原材料和时间。原材料是定量，物质和能量都是守恒的，唯一的变量是时间。
据说只需足够的时间，一只猴子随机敲打键盘也能创作出一部莎士比亚的巨著，比如《哈姆雷特》。这个流传已久的说法其实很荒谬，因为条件说得太轻巧了。“只需足够的时间”，多少时间才足够呢？有人无聊时还真做过计算，猴子打出一部《哈姆雷特》的时间长达2000亿年，先不要吃惊，这只是个拙劣的玩笑，2000亿年这点时间实在是太短暂了，猴子连个完整的句子也敲打不出来。真想让猴子打出一部书，时间就不是“天文数字”能形容的了，2000亿的后面恐怕还要再加几百万个零。讨论这个问题我们不必去较真，不妨将错就错，假定猴子的创作时间就是2000亿年，反正这个数字已经够大了，从宇宙大爆炸至今还不到150亿年。
尽管从根源上说，《哈姆雷特》连同它的作者莎士比亚都是大自然的作品。假定大自然要创作的终端作品就是《哈姆雷特》，我们可以设想它有两条技术路径去完成：可以先造出个猴子（进化耗时150亿年），然后再让猴子去敲打键盘（随机创作耗时2000亿年）；也可以先造出个莎士比亚（进化耗时150亿年），再让莎士比亚去写出《哈姆雷特》（智力创作的耗时可以忽略不计）。
第二条技术路径之所以节省了2000亿年，是因为莎士比亚相对于猴子有个显著的智力增量。虽然进化出一个莎士比亚要比进化出一只猴子多耗时上千万年，但比之智力创作替代随机创作的时间节余（2000亿年），这点时间也可以忽略不计。对于大自然来说，让莎士比亚取代猴子算是“磨刀不误砍柴工”。
但是问题来了：同样是没有心智的参与，为何大自然创造猴子花费的时间（150亿年）就远比猴子创作《哈姆雷特》花费的时间（2000亿年）要少得多？《哈姆雷特》再怎么了不起，其精巧性和复杂性也比不过一只猴子吧，不是说一个DNA分子就已完胜航天飞机了吗？提问至此，进化和随机选择的差别就浮出了水面。很多人把进化的过程类比为猴子随机敲打键盘，这是大错特错。倘若大自然像猴子那样工作，直到天荒地老也一无所获。
为了说明这个差别，我们先设定一个小目标——在键盘上敲打出Hamlet这个单词。倘若猴子在键盘上随机敲打，则即使键盘被设计成最简模式（26个字母键加一个空格键），要在电脑上显示一次完全正确的字母组合，猴子敲打键盘的次数也会超过3亿次。在随机选择的条件下，正确选择是不可积累的，即使历经艰辛猴子终于幸运地敲出了Hamle的字母组合，只要打错最后一个字母——概率高达96.3%——所有辛劳就前功尽弃。但若正确选择可以积累，情形就会迥然不同。
现在我们任意设定一个字母序列，由6个字母组成，比如cuekub，并将其定义为“第1代序列”。假定“第1代序列”可以不断自我复制（繁殖），每一次复制都和该序列基本相同（遗传），但允许偶尔出现错误（变异）。在复制过程中的绝大部分变异序列都会被删除（死亡或绝后），但如果变异使得字母序列朝着更像Hamlet的方向迈进了一步——比如变异为开头字母是H的序列Huekub——那么这个变异序列就会被保留下来，成为“第2代序列”。“第2代序列”被假定为具有进化优势，其复制数量逐渐增长，并最终淘汰“第1代序列”；至此，开头字母H作为序列标记或指令就被保存在所有序列之中（固定为序列基因）。“第2代序列”同样会自我复制并出现变异，当变异使得该序列朝着更像Hamlet的方向又迈进了一步时——比如第二个字母从u变成a——就会出现以Ha开头的Haekub，“第3代序列”的基因档案增扩为Ha。以此类推，如果设计一个程序由计算机来执行，那么当“第7代序列”诞生的时候，电脑屏幕上就会正确显示出Hamlet的单词。
上述程序模拟了进化的过程，虽然简单粗暴，但已清晰描述了作为“累积选择”的进化过程不同于随机选择。累积选择可以避免随机选择导致的前功尽弃，并能为获得正确答案节省时间。虽然进化过程中的每一步选择都是随机的，但在优胜劣汰的机制中，碰巧正确的选项会被遴选出来，正确的指令保存在基因档案里，并在未来获得继续累积的机会。只要累积选择的时间足够长，奇迹就会发生。地球用了几十亿年的时间创造了各种各样的生命奇迹，组成了一个令人难以置信的生物圈。生命既是累积选择的结果，也是累积选择的工具，出生和死亡，遗传和变异，共同组成了累积选择的创作机制。
你可以想象一个盲人登山运动员，他并不知道山峰的位置，但只要保证他迈出的每一步都是上坡路，那么只需足够的时间，盲人照样可以登上山顶，尽管他未必能走出一条捷径。寻找最短路径还不容易吗？非常难，计算量大到难以想象，不过我们可以把任务交给计算机，然后通过模拟进化过程来不断优化路线图，这个新的研究领域就是“进化算法”。
举个例子，“车辆路径问题”（vehicle routing problem）就是进化算法领域里的经典难题，这个难题最早还是卡车司机面对的，如今它已经有了自己的缩写：VRP。卡车司机需要寻找最短的路线，如果车上的货物需要被分送到3个客户地址，卡车司机就要在6条线路之间做选择，屈指就能算出来。如果分送到4个客户地址呢？这就要仔细画个路线图了，答案是24条路线。10个客户地址呢？靠画图就搞不定了，答案是300万条路线，这个数字已经大到让人吃惊，但更让人吃惊的还在后面——如果客户地址达到15个，可选择的路线就会超过1万亿条。这还只是一辆卡车，而对于拥有数万辆卡车、需要在数百个城市配送货物的快递公司来说，要找到一条最短的路线，再强的人类大脑也无力应对。
VRP问题需要交给计算机，不过有趣的是，计算机芯片的设计者会遇到类似的难题。设计者需要在一片芯片上摆放数百万个晶体管，为了减少浪费芯片的面积，当然也为了减少电子长距离传送的能量消耗，设计者必须尽量缩短连接晶体管之间的线路总长度，这在数学上和VRP问题是非常相似的。
进化算法可以用于解决诸如此类的复杂问题，其原理倒也简单。计算机可以任意选择一条路径，能够连接所有客户地址，不管这条线路有多么长，多么低效，都无所谓，只需把这条路线当作一个进化的起点，然后允许线路发生持续的突变——随机交换线路上的两个客户地址，进而对突变做出选择。如果交换的结果是让路线变长，那就删除这个突变，回到原来的路线；而如果交换的结果是缩短了线路，突变就被保留下来。成功的突变不断发生，不断积累，线路就会越来越短，直到路线不能通过任何交换而继续缩短。此时计算机就找到了最优的路线。
立法者面对的问题不比快递公司更简单。他们至少要完成两到三个任务：一是要区分出哪些行为是被禁止的；二是对那些被禁止的行为规定合适的惩罚；三是要在当事人约定有遗漏时为裁判提供补充合约的规则。任何社会的立法者都要完成前两个任务，商业发达的社会还要完成第三个任务。即使我们天真地假定所有法律会追求一个单一的目标——最大化社会总体福利，具体的立法方案也依然是纷繁复杂的。正如卡车司机难题所展示的，知道目标是一回事，找出最优路径是另一回事。难怪卢梭曾经感慨地说：“要为人类制定法律简直需要神明。”
但人类的法律并不是由某个强大的心智设计出来的。一旦借助了进化的力量，立法的工作就没那么复杂了。尽管需要一大堆人合作贡献他们的经验和知识，但就其工作性质而论，立法者在绝大多数时候只是在抄抄写写或修修补补，就像在一栋老房子上翻盖装修，添砖加瓦。新房子里驻着一栋老房子，只要不断向前追溯，我们还会在老房子里持续看到一栋栋更老的房子。其实这个比喻更多是被用来描述生物进化的，比如大自然的顶级杰作——人脑，乃至所有哺乳动物的大脑——就不是一些崭新的设计，而是在爬行动物的大脑上做了些许改进；爬行动物的大脑也不是一蹴而就的，它们的改进基础是更古老的大脑；最古老的大脑甚至算不上大脑，只有几个简单的神经节（比如昆虫的大脑）。
最古老的法律也一定是非常简单的，只可惜我们没有文字记录。考古学家提供给我们的最早的成文法样本是《汉谟拉比法典》，它是3700多年前巴比伦国王汉谟拉比在位时颁布的，因被刻在一个两米多高的石柱上而得以幸存至今。这部法典早已死亡，石柱化成了一具法律的干尸，但法典在保护人身和财产、维护社会秩序以及处理纠纷等许多方面体现出的法律智慧却至今犹存，并已扩散到世界各地。制度基因可以像生命基因一样永垂不朽，尽管它们的载体已经或即将前仆后继地走向死亡。
很早就有人注意到文化的遗传现象，还专门给文化的遗传因子取了一个名称叫“模因”（meme），对应但又有别于“基因”（gene）。基因的载体是生命有机体，模因的载体是人类的大脑以及各种人造物。任何一个锤子和轮子都迟早会朽烂，但它们的设计理念——作为模因——却已经广泛扩散到几乎所有的大型机械上。有些模因在短期内就被疯狂复制（我想到一首叫《小苹果》的流行歌曲），还有些模因不温不火，却可以经受时间的考验（据说这就是经典）。法律在不同领域、不同时代的内容各异，但条文和判例的形式——作为两个模因——却从古至今没什么变化。（为什么？）
就内容而言，法律制度的遗传因子和生命有机体的遗传因子有时很难区分，反而不如混为一谈干脆就叫作“制度基因”的好。举个例子，《汉谟拉比法典》规定：“挖去别人眼睛的人也要被挖出眼睛”（第196条），“打断别人骨头的人也要被打断骨头”（第197条），“打掉同等地位者牙齿的人将会被敲掉牙齿”（第200条）。这些条文都体现了返还法则的逻辑，但若往前追溯，作为抑制种群内部冲突、促进共生关系的一个制度性的遗传因子，返还策略早在亿万年前就已经广泛扩散于陆地、海洋和天空的生物圈。人类可不是返还法则的首创者，它简直比山还要古老。
制度基因的历史比法律更古老，法律的历史比人类更悠久。看看我们的近亲黑猩猩或倭黑猩猩的群居生活就能大概知道，在人类尚未成为人类之前，就已经生活在一个有秩序的群体之中了。那些作为文明支柱的社会规则非但不一定表达成文字，甚至无需人类有意识地遵守。法律制度中的返还策略并没有因为刑法废止同态复仇而彻底消失，民事法律中的完美赔偿，刑法中的罪刑相适应，以及其他法律中的惩罚、奖赏，还有各种形式的自救行为，都与返还法则有明显的亲缘关系。
倘若人们的道德水平或自然天性比返还策略更宽容、更善良，打不还手，骂不还口，大家信奉泰戈尔被改造过的诗句——“世界以痛吻我，我却报之以歌”，或接受《圣经》中的劝告——“如果有人打你的右脸，你再把左脸伸过去给他打”，我们能不能生活在一个更美好、更安宁的社会之中？进化论给出的答案是不能。即使哪天这样的社会真的出现，也会很快成为滋生坏蛋的温床。坏蛋肆无忌惮地欺负别人，非但不会受到惩罚，反而能获得奖赏——想想看，有人咬了我一口，我没有反咬，没有嚎叫，而是给他唱了一首歌，结果会怎样？他当然会咬个不停（没错，“痛吻”的意思就是咬，泰戈尔也只能这么想）。只要坏蛋获得了生存竞争的优势，他们的数量就会越来越多，好人越来越少，直到彻底消失。
老好人组成的社会在进化上是不稳定的，而被返还策略覆盖的群体却可以有效抑制坏蛋的数量。返还策略可以随环境变化做些微调——更宽容一点、更苛刻一点或能为自己的随机错误感到懊悔——但总体上，返还策略在进化上是稳定的，是一种“进化稳定策略”。这意味着，至少在群体层面上，返还策略就是人性的天花板。
“进化稳定策略”（evolutionarily stable strategy，ESS）是生物学家约翰·史密斯提出的基本概念。“策略”是一种预先编制好的行为模式，例如，“主动进攻，除非受伤，否则绝不退却”就是一种策略，可被命名为“鹰派策略”；“虚张声势，但不主动进攻，遇到攻击就逃跑”也是一种策略，可被命名为“鸽派策略”。如果鹰和鸽子相遇，鸽子就会被欺负；如果两只鹰相遇，结果就是两败俱伤。但返还者能和鸽子和平共处，却不会让鹰占了便宜。
我们无需假设策略是有意识的，病毒、狼群、仙人掌的根系都有自己的策略。“稳定”的含义是能抵抗变种策略的入侵，如果一个变种策略比先天策略的适应能力更强，它就能入侵先天策略，先天策略在进化上就是不稳定的。不能被变种策略入侵的先天策略就是ESS型，即当先天策略在群体内占据主流时，任何变种都不会活得更好。偏离ESS型的变种迟早在进化过程中被淘汰。
生物学家理查德·道金斯讲过一个例子生动描述了ESS的逻辑。假定一个特定动物种群里的个体有两种类型：一种扮演鹰，另一种扮演鸽子，它们争夺某种稀缺资源。根据随意设定的竞赛规则，竞赛者的得分标准如下：赢一场可得50分，输一场只得0分；一旦受伤，得分是–100分；使竞赛拖长而浪费时间，得分是–10分。这些得分就是竞赛的报酬，可以转化为提高或降低适应能力的筹码，得分高的动物会获得生态竞争的优势，它们会获得更多的繁殖机会，它们的基因也会随着后代数量的增加而迅速扩散。现在，我们就可以预测这个动物种群的ESS型了。
首先假定种群里每个动物都扮演鸽子，“鸽派策略”是覆盖整个种群的先天策略。好消息是，不论它们什么时候相遇，竞赛都不会让其中一个受伤；但坏消息是，竞赛总是拖延很长时间才能决出胜负，双方虎视眈眈对峙很久，直到其中一个向对手让步。赢家得50分，输家得0分，但由于浪费时间，双方都要被扣掉10分，实际得分是40分和–10分。如果每个动物输赢各半，那么它们的平均得分就是15分，这个成绩看起来还不错。
但进化过程中总是会出现各种随机变异，现在假定这个动物种群里出现了一个扮演鹰的变种，我们预测一下情况会有什么变化。由于它是种群中的唯一一只鹰，周围都是鸽子，而和鸽子相遇鹰是永远的赢家，所以鹰在每场竞赛中都会得到50分，相对于平均成绩只有15分的鸽子，鹰就获得了巨大的竞争优势。竞争优势很快就能让鹰留下更多的后代，于是鹰的数量越来越多。然后，鹰就不能指望它以后遇到的对手都是鸽子了。
我们再假设另一种极端的情形。如果鹰的基因成功扩散，最终把整个种群都变成了鹰，那么，所有的竞赛都会变成鹰和鹰的搏斗。当两只鹰相遇时，直到其中一个受伤才会决出胜负，受伤者得–100分，赢家得50分。如果输赢各半，那么每只鹰的平均得分就是–25，不如鸽子一统天下时的成绩好。现在，再让我们想象一下种群里出现了一个扮演鸽子的变种会是什么情形吧，显然，鸽子永远不会赢，但它也不会受伤，所以平均得分为0，这可比鹰的成绩好多了。更高的得分会让鸽子的基因迅速扩散。
自然选择的钟摆在两个极端之间摇摆，最后会停下的位置就是ESS。根据随意规定的评分规则，我们可以计算出，当鹰和鸽子的比例为7∶5时，就会稳定下来，此时鹰和鸽子的平均得分完全相等。当鹰的比例开始上升，超过7/12的占比时，鸽子就会获得额外的竞争优势；反之，当鸽子的比例开始上升，超过5/12的占比时，鹰就会获得额外的竞争优势。两种情形都会制造出新的选择压力，进而让鹰、鸽回归到稳定比例，这就是ESS的进化逻辑。由于ESS是一种策略，所以我们还可以把它理解为，当种群中的每个动物在一生中有7/12的时间扮演鹰、5/12的时间扮演鸽子，在进化上也是稳定的。
在鹰和鸽子以7∶5的比例组成的稳定种群中，每个动物——不论它扮演鹰，还是扮演鸽子——的平均得分都是6.25分。这个成绩优于种群全部为鹰的平均值（–25分），但远不如种群全部为鸽子的平均值（15分）。如果大家都同意“弃鹰从鸽”，每个动物都能因此获益，但除非清一色的鸽子种群签订了合约或制定了法律，进而建立了强大的公共权力惩罚违约或违法行为，否则没有任何力量能阻止鹰的入侵。显然只有人类群体才有可能借助制度进一步提高群体福利，这意味着智力的介入可以创造出进化难以企及的文明高度，除非……（请注意这里还有个“除非”。）
法律的干预结果，实际上是人为改变了环境，新环境降低了扮演鹰的适应值，提高了扮演鸽子的适应值。作为一种激励机制，法律可以迫使绝大多数成员“弃鹰从鸽”。但当群体内部的鹰被彻底剪除，所有成员都变成鸽子时，这个群体遇到另一个野蛮的原生态群体时就会吃大亏。野蛮之所以能战胜文明——古埃及、古苏美尔、古巴比伦、古希腊、古罗马以及古代中国，都曾遭到野蛮人的入侵和蹂躏——其生态学原因或许就在于此。法律很难对抗市场，更战胜不了生态，恰恰相反，法律总体上还会模拟市场和生态。
倘若把一个国家的所有法律全部打印出来装订成册，即使不会堆积如山，也至少算得上汗牛充栋，信息总量肯定超过航天飞机的全部设计资料、图纸和操作指南。但很少有法律人会注意到，无论多么复杂的法律制度，都可以拆解成数不清的小部件。拆解到最小的单元就是“制度细胞”（一个很棒的比喻），每个“制度细胞”内含的制度基因不仅十分简单，而且惊人地相似。比如，被n个人共同遵守的一条和平规则，就可以拆解还原为 n （ n –1）/2份双边和平契约，这是用排列组合就可以计算出来的。假定一个50人的群体实现了普遍和平，就意味着总共有1225份双边和平契约让他们终止了1225种潜在的双边冲突。
解码这些制度基因，我们看到的只是两个（或最多几个）个体之间的共生关系（或叫“合作关系”“交易关系”“互惠关系”“非零和”等等都可以，随你怎么说）。制度基因是制度有机体的最小指令单元，任何复杂法律制度的发生和形成，逻辑上都是制度基因持续累积的过程。两个人约定互不侵犯只是和平的开端，但当和平的范围扩展到一大群人的时候，产权就形成了；两个人约定互助合作只是个简单的交易，但当交易的规模增容到一大群人的时候，市场就出现了。
“一生二，二生三，三生万物。”这条由简单到复杂的路径就是“涌现”，人类制度文明如同生命有机体一样，都是涌现的产物。法律的复杂性因此迥异于航天飞机的复杂性，更近似于生命有机体的复杂性。理解法律制度的关键，是透过复杂的现象看到简单的本质。法律是以其简单性而非复杂性向整个宇宙来展现它的神奇和幽默的。举个例子，民事诉讼法的条文数量很多，乍看令人眼花缭乱，但当你发现这个法律制度居然可以被拆解还原为一个简单的合约体系之后，感觉就不一样了，我会在第3章演示怎样拆解程序法。
简单的共生关系不断累积，就创造了自然界的所有奇迹。人类制度文明史是一部宏伟的篇章，但对比更加宏伟的地球生命史只能算个小曲目。这个小曲目的演奏刚刚开始，还没有人能猜测到它的尾声。但现在可以观察到的是它前所未有地整合了进化和智力两种地球上最伟大的力量，两者叠加比任何一种力量都强大得多，大自然的创作历程开启了加速度的模式。
在过去几百万年的绝大部分时间里，人类生活在简单的狩猎采集群体中，群体规模很小，复杂度不高，约束个体的制度性规则数量也不多，每个成年人都能记在心里，一代代人口耳相传。但进入农业时代之后情况就变得复杂了，种植粮食可以让土地养活更多人口，人类开始定居下来形成村落和城市，进而发明了文字和冶金术，掌握了复杂的手工技术，还出现了远距离贸易和社会分工。终于有一部分人可以不用亲自劳作就能生存下来，并且通常还能活得更好。国家创立之后，社会的层级结构和组织形态都发生了巨变，人类制度文明在很短的时间内就出现了革命性的跃迁。社会演化从简单到复杂好像有个长远目标似的，但社会其实没有规划——尽管社会中的每个人都有自己的规划。
那个指向Hamlet的模拟程序很容易误导我们对于进化的理解。真实的进化既没有目标，也没有判断对错的最终标准。进化是短视的，误打误撞的，每次只迈出一小步，目标仅限于让生命有机体更能适应当下的环境。只要环境持续变化，进化就不会停滞，大自然的创作史清晰呈现了从简单到复杂的趋势。用个拟人的说法——大自然没有规划和设计，但有远大的理想。套用古人的说法就叫“大算无算”。
衡量环境适应能力的最好指标，就是成功繁殖的概率或后代存活的数量，我们可以把这个指标抽象为“适应值”或“适存度”。请记住这两个词汇，它们可以相互替代，对应的英文单词都是fitness。昆虫不如恐龙强大，但它们的适应值更高，所以恐龙灭绝了，而昆虫却繁盛至今。
返还策略就是个适应值极高的制度基因，尽管在一开始它可能会败给“见人杀人，见佛杀佛”的那些激进策略，但坚持下来就能扭转局面，以至后来者居上。轮子也曾败给骆驼的蹄子，因为牛车需要道路，但骆驼运输却不需要，这种天然的优越性曾让阿拉伯世界在长达几个世纪的时间里对修建道路提不起兴趣，可是谁知道轮车/道路系统逐渐改进，后来居然出现了蒸汽机、火车、轨道、内燃机、汽车、公路网、坦克、高铁、磁悬浮以及终极的核动力迪罗伦时光机（也是轮车）。一步领先，不见得步步领先。
假定大自然的创作目标就是坚持不懈地追求卓越，那么对应于此，我们会发现进化和智力都是大自然的创作加速器，两者共有的功能就是节省时间——累积选择相对于随机选择会节省时间，智力取代进化也会节省时间。在大自然的视角下，只有时间才值得考虑。悠悠万事，唯此为大。至于那些生死存亡，猎豹吃掉羚羊，人类的相互残杀，爱恨情仇，在大自然眼里都云淡风轻。“人命关天”的说法太夸张了，大自然需要的是“生命流”，而在生命流的尺度上，生与死是等价的。莫非“天地不仁”说的就是这个意思？
国家对生命的重视，似乎也只是局限于生命流的意义上，个体生命的价值很难不被淹没在生命流之中。讨论“人口老龄化”，就是因为生命流的质量出了问题。生命流质量还体现在性别比例上，男多女少或女多男少，至少在一段时间都会制造社会麻烦。不过长远看性别失衡作为一种选择压力也许会提高生命流的质量。男多女少会让后代更强壮或更聪明，女多男少则会让后代更漂亮（漂亮的生物学含义是健康）。
视角不同，聚焦就不同。两个儿童争夺一个糖果，眼睛都会盯着糖果能否落到自己的手上，但在他们的父母看来，糖果的分配问题就没那么重要，至少不会像孩子们看得那么重要。父母更关心的是怎样获得数量更多的“糖果流”。由于存在家庭竞争（这是个体生存竞争的扩大版），所以那些更多聚焦于如何分配糖果的父母会显得不够深谋远虑，而赢家更可能是那些热衷于追求更多糖果的家庭。
这当然不是说分配问题不重要——因分配不公而导致后院失火同样是一个家庭的不幸——而是说外部竞争压力会决定不同问题的轻重缓急。国家层面的决策也面临同样的外部竞争压力。如果把社会财富比喻为馅饼，那么在法律决策者看来，分配馅饼就远不如做大馅饼更重要。甚至可以说，把馅饼分配得更公平，就是为了把馅饼做得更大。法律之所以惩罚违约、侵权和犯罪，其根本目的（请注意这个限定），与其说是为了主持公道，不如说是为了防止人们过多操心自己的安全。与通常意义上的交易成本相比，安全投资是更难容忍的社会浪费。
家庭之间、组织之间以及国家之间的生存竞争，在很大程度上体现为不同制度和不同技术之间的竞争。如果参与者采用了适应值更高的制度和技术，它们就有更大的概率成为竞争中的赢家；而伴随着输家不断出局，获胜的制度和技术就会在空间维度上不断扩展。由于这个进化过程容纳了人类心智的力量，所以优胜劣汰的速度会呈指数级猛增。一场过去需要数万年乃至数十万年时间才能决出的胜负，如今可能在几十年甚或几年之内就见分晓了。
假定某人运气特别好，他误打误撞地掌握了一种更好的冶金技术——不要小看“误打误撞”的作用，且不说早期人类社会的技术进步差不多都是误打误撞的结果（想想火药和酿酒是怎么发明的），即使在现代科学问世之后，许多领域的技术进步也依然离不开误打误撞（不然怎么会需要那么多科研经费）。甜味剂的发明就是个很好的例子，每一种甜味剂的发明家都犯了一个共同的错误：他们触摸过化学药品之后，却不小心舔了自己没洗干净的手指。自然界里的“技术进步”要靠遗传才能保存下来，但人类的学习能力却可以节省遗传所需要的时间。在一个有学习能力的社会中，那个改良后的冶金技术可以在一代人的时间里从一个人扩散到一群人。如果这个社会还能确保传授知识可以获得回报，那么这位技术先驱就会将自己的所有诀窍倾囊而授，在更短的时间内带出一大帮徒子徒孙。倘若这个社会还建立起了完善的社会分工和市场交易机制，则即使那些没有条件冶炼金属的成员也会迅速成为金属制品的消费者。而一旦这种冶金技术转为军事用途，技术传播的范围就有很大可能在群体规模上继续倍增。别忘了，在技术扩张的同时，市场也在扩张。
市场扩张到一定程度就会形成一个生态机制，市场选择和市场竞争分别对应于自然选择和生态竞争。但市场竞争的参与者不再只是盲目的随机选择，而是会根据市场信息来优化决策，随时动态调整。生态竞争中的赢家原则上只靠运气就够了，但市场竞争中的赢家则需要聪明加运气，因为愚蠢的选项在进入市场之前就被划掉了，真正的竞争只发生在有智力含量的选项之中。只有在人类智力不及的地方，无意识的市场选择才主导优胜劣汰。正是因为整合了智力和进化两种力量，市场才成为目前功能最强大的数据处理机制。大自然获得了一台组合式的创作加速器，世界的面貌从此日新月异了；而当市场叠加了互联网之后，这个创作加速器又进一步升级，如今的口号是“一切皆有可能”。
如果说计算机（包括AI）是通过模拟人类智力来处理数据，那么，法律作为一门更加古老的技术就是通过模拟市场来管理社会的。想想合同法、侵权法或证据法里面的责任分担，其成本比较的算法与市场何异？你也许会说责任分担的逻辑是公平而不是效率，那么公平的算法又与市场何异？还有比市场选择和市场竞争更公平的算法吗？说到家还是万法归宗，一切都是算法，只要最大化一个目标函数，则无论基因还是有机体，进化还是智力，市场还是法律，算法都是相通的，甚至高度一致。而不同算法在结果上呈现的最大差异，就是时间。