可能很多EVE的玩家都沒注意到，這款遊戲讓他們中的一些人變成了科學家，不開掛的那種。
2016年，《星戰前夜》（EVE online）上線了一款叫作「Project Discovery（探索計劃）」的內置小遊戲，玩家要參考教程去鑒定並分類1300萬個人體細胞蛋白質染色圖，進而獲得豐厚的虛擬貨幣等獎勵。
但這款小遊戲並沒有那麼簡單——它的另一層身份是開發商CCP Games與瑞典皇家理工學院合作的科研項目，隨著玩家們的遊玩，人工智慧系統可以在玩家的幫助下，越來越準確迅速地對人體中的蛋白質進行定位，進而幫助到對癌症相關蛋白質以及藥物作用標靶的研究。在教程裡出現的那位NPC， 其實正是這個項目的負責人之一，Emma Lundberg教授。
就在最近，官方宣布了這個項目的進展。一篇將於九月份正式發布在權威期刊《自然-生物技術》的報告表明，超過30萬位玩家參與了這項特殊的研究，總計完成了3300萬個影像分類，研究結果目前已經上傳到了公開的「人類蛋白圖譜資料庫」之中，可供全世界的科學家使用。
為什麼一款網遊內置地小遊戲能取得這樣的成果？這主要是因為人腦在模糊演算法上具備很大優勢。雖然電腦在識別常見的蛋白質時速度飛快，但面對一些罕見或者全新的組合時，人腦地辨識能力要遠遠超出AI的水準。幾十萬名玩家共同在一些看似簡單的小遊戲上「施工」，其成果是現有的電腦難以企及的。
也正因如此，Emma Lundberg表示，這種將科學項目整合進遊戲的方式有著相當光明的前景，在未來將會成為利用人腦計算能力的廣泛途徑，「我們感謝所有參與過這個項目的公民科學家們，感謝他們作出的探索。」
通過遊戲來進行科研，看起來是個大膽的想法。不過，《EVE》的「探索計劃」也並非這方面的先例，華盛頓大學在十年前開發的《Foldit》就是它的前身之一。
《Foldit》的玩家們可以在遊戲中操縱簡單的蛋白質構造，並且根據教程來嘗試得到正確的蛋白質結構。越接近現實中蛋白質的構造，玩家的得分就會越高。遊戲中的謎題都來自於現實存在的蛋白質，科學家們則通過記錄玩家們的思考過程來改進科研用的演算法。
這款遊戲得到的成果讓人驚嘆：2011年，《Foldit》的玩家們協助解讀了一種病毒蛋白酶的晶體結構（愛滋病毒在細胞中複製、繁殖的關鍵），這個科學界懸置15年的未解之謎，被玩家們在10天內成功破解。
《Foldit》的成功，為科學家們提供了一個新的思路：分散式計算————換句話說，就是將大型的項目化整為零，變成一些小的挑戰，然後讓大家「群策群力」，共同解決。
除了科學研究之外，這種「化整為零」的方法其實也大有用武之地，而且你很有可能為它出過一份力。
這個紅色的驗證碼，是不是很眼熟？
它的創造者Luis von Ahn，也是「驗證碼」這個概念的奠基人之一。而他在2007年的一項創新，更為驗證碼賦予了新的價值——既然每天人們要輸入這麼多驗證碼，那為什麼不用它來做點更有意義的事呢？
於是，Luis和他的團隊提供了一種新的驗證碼服務。他們把紙質文獻掃描下來，再利用軟體分割成一個一個的單詞，最後再和真的驗證碼放在一起。如果同一張圖片被多個用戶標記為同一個單詞，那麼系統就會自動把它記錄下來，然後和其他的單詞拚湊成一整本書。有著每天網路上輸入的海量驗證碼作支持，這種把文獻電子化的方式效率高得驚人，解決了很多文獻在掃描並電子化時的精確識別問題。
你最近常見的「I』m not a robot」也是這位做的
這個點子非常巧妙，Google也是這樣想的。因此，2009年，Luis的reCAPTCHA工作室加入到了Google的旗下，並且為他們電子化了大量的圖書和門牌號。就這樣，人們在不知不覺中完成了許多看起來龐大複雜的任務。
不管是小遊戲還是驗證碼，都體現出了人類智慧的潛力以及互聯網的魔力，只需要一個巧妙的設計，互聯網的上的個體就能形成強大的合力，共同讓這個世界變得更好。在某種意義上講，這才是真正的「人人為我，我為人人」。
而且，等你再玩《EVE》的時候，也許就能毫不心虛地說出這句話了：
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