在过去100多年里，基因作为遗传的单位，从原本只是少数科学家讨论的模糊概念，转变为几乎被大众普遍接受的新鲜事物和消费品。基因组的“黑匣子”现在已经可以利用廉价的基因分型平台进行破解。可以说，如今只要花上100美元就能检测出不同个体之间近百万个碱基对的差异。我们掌握了大量与人类健康福祉相关的遗传结构数据和研究成果，其中蕴含着大量有价值的信息。除了在这方面不懈努力的大量生物学家与医学研究者外，社会学家、政治学家、经济学家也加入进来，虽然现在人数还不多，但正在不断增加。他们与统计遗传学家联合在一起，共同讨论基因在人类社会的不平等与变迁等更广阔领域中所扮演的角色。
长期以来，遗传学家与社会学家都不愿意合作解决重大科学问题，然而在基因组革命这件事上，双方的表现却显得不同寻常。的确，自达尔文1871年发表了《物种起源》的续集——有关人类之间差异的进化的《人类起源》后，生物学家与社会学家之间就一直争论不休，许多跨学科交流方面的例子也对社会产生了强烈的冲击。赫伯特·斯宾塞就是其中一例，他将自然选择应用于人类社会，并引申出了“社会达尔文主义”这个概念。“社会达尔文主义”认为，面对各种社会弊病和不平等都只需无为而治。而达尔文的表弟、率先提出优生学的弗朗西斯·高尔顿又是一例。甚至连达尔文本人都被卷入了是否应该将黑人与白人分为不同物种的纷争之中。
当谈到与人类行为相关的遗传学检验的时候，社会学家会感到不安，部分原因在于，人们普遍感受到，通过遗传学获取的答案是决定性的、不容置疑的，然而这与社会科学的精神相违背。而且，如果用基因来解释任何社会现象，结果都将是不平等现象的“自然化”（naturalizes）。换句话说，人们可能会相信，一定程度上受到遗传因素影响的智商、身高等性状（trait）都是由先天决定的且不可改变。假如这些所谓的人与人之间“天生的”差异导致了诸如教育水平或收入方面的差异或不平等，此类不平等现象可能也会被宣称是先天决定、不可改变的，原本应当需要政治干预的不平等现象反倒是被“自然化”或是合理化了。
这里有一个关于社会或经济不平等现象的重要例子：在理查德·赫恩斯坦与查尔斯·默里所写的畅销书《钟形曲线：美国社会中的智力与阶层结构》中，作者宣称，拜精英统治所赐，如今的阶级分层是基于先天禀赋的。通过选择性地与拥有相似基因的人生育后代，父母可以巩固后代的优势或者弥补其劣势。按照作者所说的，既然人们已经拥有了最符合自身禀赋的社会地位，那些原本为了推进社会平等而推出的政策都会适得其反。这样的结论对于信奉进步的社会学家而言简直就是噩梦，而这也正是大部分社会学家对遗传学数据持抵触态度的原因。
然而，我们希望保持开放的态度去直面这个值得研究的领域。本书主要针对和讨论的就是不平等的遗传。具体来说，我们希望知道，如果将分子遗传知识与社会科学研究结合起来，个体和国家层面关于不平等、社会经济成就的讨论会在哪些方面得到好处。我们认为主要有以下三个方面。
首先，通过直面关于先天的、遗传的差别是社会不平等的主要诱因的论证，利用遗传标记的方法，我们可以清楚地看到，它们只能解释很有限的社会不平等现象。通过充分探究基因对智商、教育水平、收入的贡献程度，我们能够更直接地了解外界环境带来的不平等，以及不平等对于个人获得机遇的影响。
其次，我们会展现基因型（genotype）如何像棱镜一般将各色光平均而成的白光折射成色彩分明的彩虹。直觉告诉我们，基因型是一种能够帮我们弄清真相的工具，比如，弄清为什么童年的贫困经历对人的影响因人而异。通过将遗传学知识与社会科学相结合，我们可以更好地理解这样一句格言：如果你出生于贫民区，那么侵略性的基因会将你送进监狱；但如果你出生于富人家庭，同样的基因却能将你送进董事会。一系列科学研究也将揭示环境与遗传效应是如何相互影响的。
最后，我们认为，当非专业人士能够掌控自己乃至他人的基因信息时，政府必须要出台相关的政策来处理这类新型信息。很多方面都值得注意，比如，个人隐私、“基因歧视”（genoism，如保险公司等组织机构可能会出现的基于遗传信息的歧视）以及个体化医疗（personalized medicine）。而我们会将注意力转向教育、收入扶持、经济增长、劳动力市场等更多传统社会政策方面的问题，并探索基因型在这些方面的意义。我们认为，与《钟形曲线：美国社会中的智力与阶层结构》中的主张相反，我们的社会还没有达到基因统治的阶段，但这并不意味着那是遥不可及的。一旦掌控权力与资源的那些人开始掌控他们自己的遗传信息，并将其用于选择性地繁衍后代，那么社会走向迷信优势基因的趋势将不再是天方夜谭。社会基因组革命意味着，新的不平等可能不仅基于基因型的差异，还基于一个人是否能够了解自己（甚至身边人）的基因型，并利用这些信息采取行动。
然而，这场革命很早就遇到了阻力。一开始，人们在探索“造成X性状的基因”（以下简称“X基因”）——如老年斑——的事业上取得了一些初步成果，于是引发了一种盲目的期望和乐观的心态，认为许多常见疾病，乃至社会经济状况的遗传基础已经触手可及。然而，随之而来的并非进一步的成功，而是失败，既有毫无意义的结果，也有事后看来是错误的“发现”。对统计学研究来说，大量样本和明确的假说非常重要，这条教训当人们在这个新兴领域屡屡碰壁之后再次得到了验证。在上一代的研究中，从精神分裂症到智商高低的各类问题都会用遗传学去解释，但现在发现，测得的基因标记根本无法清晰地解释其中的差异。例如，早期的一些研究估计，精神分裂症的遗传力估计值（heritability estimates）可能高达80%，但一些利用DNA（脱氧核糖核酸）数据进行的研究表明，遗传力还不到3%，这使一些科学家把这种现象称为“遗传力缺失”。
摘自：《基因：不平等的遗传》 — [美] 道尔顿·康利 [美] 詹森·弗莱彻