私营部门试图通过提供高薪来吸引有技能的研究科学家。结果，大多数受雇于私营部门的研究科学家赚的钱比技能相仿的在政府部门工作的研究科学家多出50%。所以，除非政府雇佣的研究科学家更多地被对公众的职责感而不是被他们的个人利益所驱使，否则政府就有可能使它最有技能的科学家流失到私营部门，因为这些科学家中没有人会在私营部门中找不到工作。
上述论述依赖的假设是（）。
当科学家们使用计算机来试图预测复杂的趋势和事件时，他们通常应用一类需要长串的随机数的复杂计算。设计这种用来预测复杂趋势和事件的数学模型越来越依赖于一种称为蒙特卡罗模拟的统计手段，而这种模拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源。
蒙特卡罗模拟因摩洛哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”，而当一种模式足够精确时，它能发生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷：如果输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数，而却构成一些微妙的非随机模式，那么整个的模式(及其预测结果)都可能是错的。
最近，由美国佐治亚大学的费伦伯格博士作出的一份报告证明了最普遍用以产生随机数串的计算机程序中有5个在用于一个简单的模拟磁性晶体中原子行为的数学模型时出现错误。科学家们发现。出现这些错误的根源在于：这5个程序产生的数串其实并不随机，它们实际上隐藏了一些相互关系和样式，这一点只是在这种微小的非随机性歪曲了晶体模型的已知特性时才表露出来。贝尔实验室的里德博士告诫人们记住伟大的诺伊曼的忠告：“任何人如果相信靠一个计算机能够产生出真正的随机的数序组都是疯子。”
有科学家认为，由父母选择基因“组合”下一代的时代已快来临了。在“组合”未来的“非常婴儿”方面，父母们面对的是一道多项选择题，他们可以选择让婴儿能抵抗常见疾病和感染的基因，这样婴儿不会害怕癌症、心脏病等；父母让孩子的个子长高一点、头发浓密一点也并非难事。
在美国的普林斯顿，科学家们成功地利用基因改善了老鼠的大脑功能，经过“加工”的老鼠比其他普通老鼠明显聪明得多。这种神奇的效果来自于从外界植入老鼠体内的一种基因，这种基因产生名为 NR2B的化学物质。人脑当然比老鼠的大脑复杂得多，但它们的工作原理实际上是一样的。
至于说到为孩子选择人格与个性，其实也不是匪夷所思的，专家相信，个人个性的特点中至少有一半是由基因的特性决定的。
科学家打算将来自不同个体的基因――比如聪明一些的和迟钝一些的，好看的和普通的――混合在一起进行研究，以便了解为什么人们会在力量、耐力、敏捷性等方面有差异。当这些主管天赋与性格的基因的奥秘解开之后，未来的父母就离“设计”自己的孩子又近了一步。但技术上的难题是，人为注入的基因大部分都是人体内自有的，因此如何确保这些外来基因能发挥作用，取代原来的基因是个关键。
有专家对基因工程能否如人们所认为的那样大步向前跃进持怀疑态度，因为在基因和染色体的世界里，随机性因素很多，基因一旦站错了队，不仅不能发挥出人们预先估计的作用，反而会给别的重要基因带来影响，甚至破坏它们。
要想给人的自然基因“升级”，只有通过“人造染色体”，可是人的染色体数目的标准是23对，加进人造染色体后，就必然引起染色体数量上的变化。如果未来人类还遵循有性繁殖规律的话，这些多出来的染色体还会传给下一代，这会带来什么后果多出来的染色体怎么办就是世界一流的科学家现在也无法对这些问题做出明确回答。
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