作者：Nadia Asparouhova 编译：LlamaC

（作品集：Burning Man 2016，关于 Tomo：eth 基金会插画师）

对于那些处于科学和技术之间的人来说，很难不注意到过去两年里出现的大量新计划，这些计划旨在特别改善生命科学领域。

虽然我没有科学背景，也与这个领域没有任何个人关系（除了认识并喜欢许多参与其中的人），但我开始对了解这个领域为何突然发生变化感兴趣，特别是从慈善的角度来看。弄清楚在科学领域什么是有效的，可以帮助我们解决世界上其他类似形状的问题。

为了理解发生了什么，我查看了过去十年（大约 2011-2021 年）科技领域中与科学相关的努力的例子。我寻找能帮助我推断当时的规范和价值观的模式，以及改变这些态度的转折点。我还采访了该领域的许多人，以帮助我填补空白，并了解他们的价值观以及成功的样子。

一个警告：对于「为什么这种文化发生变化」这样的复杂问题，很少能够，甚至不可能产生清晰的答案，所以请将这篇文章视为进一步研究的起点。

科学中的问题

当人们说他们想「更好地做科学」时，他们试图解决哪些问题，以及如何解决？

在科学领域工作和周围的人似乎普遍认识到几个观察结果。这些主题在其他地方已经得到了广泛和更详细的讨论，所以我只会简单地提及它们：

作为一名科学家，获得资金的过程缓慢且官僚化

Fast Grants（一个为应对 COVID-19 疫情而启动的快速拨款项目）的受欢迎程度说明了科学家缺乏选择。其创始人在回顾中指出，他们对来自排名前二十的研究机构的申请者数量感到惊讶：「我们没想到顶尖大学的人在疫情期间会在资金方面如此挣扎。」然而，在发送给拨款接受者的调查中，64% 的受访者表示，如果没有 Fast Grant，他们的工作根本不可能进行。

学术界的奖励体系虽然健全，但并不能选出最佳的工作

科学家们被期望在期刊上发表他们的研究成果，他们的声誉可以通过引用次数来衡量。但同行评审倾向于选择共识而非冒险，科学家们感到压力要追求数量而非质量，此外还有许多其他问题。

早期职业科学家处于不利地位

科学正在趋向年长和有经验的科学家。大多数美国国立卫生研究院的资助都给予年长的科学家，而科学家获得诺贝尔奖的发现年龄也在增加。

定义变革理论

为什么这些问题重要？如果我们必须为上述观察结果提出一个「所以呢」的问题，我们可能会说，由于这些系统性挑战，科学进步并不像它本可以那样强劲。与其他历史时期相比，如维多利亚时代或冷战时期，如今有前途、有才华的科学家似乎很难追求他们的工作，特别是当他们的想法是实验性的或未经证实的。

New Science 创始人 Alexey Guzey 在 2019 年对生命科学的调查中指出，科学家们已经学会通过一些方法来解决这些问题，例如，申请他们「无聊」想法的资助，然后将其中一部分用于资助他们「实验性」的想法。无论如何，可以合理假设，如果科学家们不必进行这种周旋，可能会完成更多的工作。例如，从前述 Fast Grants 调查中，78% 的受访者表示，如果他们能获得「无限制、永久性的资金」，他们会「大幅」改变他们的研究计划。

如果我们必须为科学写一个带有科技风味的变革理论，那么它可能看起来像这样：

通过消除世界顶尖科学家面临的财务和制度障碍，确保科学进步能够蓬勃发展，使他们能够充分追随自己的好奇心，并产生能够应用于造福人类的研究成果。

在这个声明中，从业者之间对于他们认为最重要的活动存在分歧：

• 我交谈过的一些人认为，科研资金不足或资金流程缓慢是影响最大的杠杆：给科学家钱，让他们自由发挥他们的想法。

• 其他人认为学术规范是更大的障碍：研究应该更像创业文化那样运作。

• 还有一些人认为，专注于基础研究的人与那些希望应用研究成果的人之间存在分歧：后者希望更快地将研究成果推向市场，使人类能够从科学家的工作中受益。

我将在接下来的章节中更详细地介绍其中一些方法。

科学也可以被视为一个更广泛问题陈述的子集：「我们如何支持科技领域的研究文化？」例如，人工智能就属于这个范畴，但具有不同的发展轨迹和资金历史。人机交互（HCI）和「思考工具」也是如此。甚至「科学」本身就是一个极其广泛的类别，正如我们将在接下来的章节中看到的那样（请注意，特别关注改进科学过程有时被称为「元科学」）。

在这个案例研究中，我只关注过去十年科学研究与科技的重叠部分。然而，在许多情况下，科技对研究的态度也影响着我们对科学的看法，反之亦然，我会在这里偶尔提及这一点。

现在我已经把那些注意事项说清楚了，让我们来看看当今从业者有什么共同点。回顾上面的变革理论，科技原生方法对科学有什么不寻常或重要的地方？

对我来说，一个突出的方面是对支持和吸引顶尖科学人才的关注。这里有一个潜在的假设，即个别科学家的质量很重要，甚至可能是科学的飞跃进步要归功于少数天才的贡献，而不是整个科学界。（José Luis Ricón 的一项元分析似乎支持这一假设，尽管他指出这些结论可能因领域而异。）

对「顶尖人才」的关注对我来说感觉非常科技化，类似于创始人对待初创公司的思维方式。虽然没有完美的精英制度，但科技文化之所以蓬勃发展，部分原因是公司倾向于不太重视出身或工作年限等标志，而更注重一个人实际完成的成果。优先考虑高质量人才也有助于组织在成长过程中避免衰退。因此，科技界将这种思维方式应用到科学领域并不令人意外。

其次，始终强调产出，特别是将研究成果推向市场。再次，这种「注重结果」的方法对我来说感觉非常符合科技行业的特性：认为基础研究最终应该服务于一个长期目标，以造福人类——而且我们应该尽可能缩短这个时间线。

我交谈过的大多数人认为，如果你能将你的工作商业化，你就应该这么做——当然，前提是并非所有东西都能商业化。即使是非营利的科学项目也倾向于强调一些受创业启发的价值观，比如速度、证明能力和协作。

最后，当今从业者中普遍存在一种隐含的信念，即变革是外生的：我们必须在机构之外工作，从外部施加影响，以实现这些目标。虽然一些组织确实与大学合作，但它们仍然在传统学术职业道路之外运作。

这些价值观对于在科技领域工作的人来说可能看起来很明显，但如果我们回到「确保科学进步能够蓬勃发展」这一高层愿景，应用这些价值观会排除一些非科技从业者可能会追求的选项：例如，建立博士后项目、改善大学研究实验室的工具、增加 STEM 研究生项目的招生等。

考虑到这些价值观，让我们来看看过去十年科技领域的科研资金是如何演变的。

通过初创企业推动科技创新（2011-2014）

我从对话中听到的一个共同主题是，过去十年里科学问题陈述并没有显著改变。长期以来，人们普遍意识到科学运作效果不如预期，并希望采取行动改变这一状况。然而，对于如何解决这个问题的看法却发生了变化。

十年前，大多数人认为创业公司是推动科学进步的最佳方式：要么创办公司，要么为公司提供资金。

当时，经济学家和作家泰勒·科文（Tyler Cowen）2011 年出版的《大停滞》（The Great Stagnation）一书为科学进步提供了哲学基础。科文提出了关于美国经济停滞的更广泛论点，但他指出科学突破的缺乏和技术进步速度的普遍放缓是其原因之一。

考恩将这本书献给彼得·蒂尔，后者曾公开谈论科技创新的衰退。在《大停滞》中，考恩引用了蒂尔的一次采访，他表示：「制药、机器人、人工智能、纳米技术——所有这些领域的进展都比人们想象的要有限得多。问题是为什么。」

大约在 2011 年这个时候，泰尔还为他在 2005 年创立的风险投资公司 Founders Fund 采用了现在臭名昭著的标语：「我们被承诺会有飞行汽车，结果我们得到了 140 个字符。」泰尔决定将这一说法转化为投资理念，揭示了他的变革理论：科学进步将通过市场来解决，而不是通过资助基础研究。

虽然很难确定为什么创业公司在当时成为科学领域的首选方式，但最简单的解释是，这与 2010 年代创业公司的普遍流行相关。Y Combinator 这个加速器在使创业变得更具吸引力和更容易开始方面发挥了重要作用，它成立于 2005 年，但在 2010 年代达到了文化巅峰。它最成功的校友中有许多来自于 2010 年代创立或实现突破性增长的公司。Marc Andreessen 2011 年的评论文章「软件正在吞噬世界」捕捉到了当时的情绪：软件驱动的创业公司可以应用于解决跨行业的许多不同问题。

除了 Breakout Labs（虽然是一个资助项目，但被构建为一个循环基金，收入来自受资助者的知识产权和 / 或版税）之外，当时著名的科学项目通常是初创公司或风险投资基金。例子包括：

在创业公司之外，当时科技领域有两个著名的研究赞助者，他们与科学更为接近，但也能告诉我们当时人们如何看待研究：

Google X：Google X 于 2010 年悄然成立，《纽约时报》首次披露了其存在，将其描述为 Google 内部一个专注于「瞄准星辰大海的想法」的秘密实验室。Google X popularized popularized 了「登月计划」（moonshots）这个术语，现在将自己描述为「登月计划工厂」。

MIT 媒体实验室：MIT 媒体实验室现在将自己描述为「跨学科研究实验室」。虽然不专注于科学，但它经常被引用为科技与学术研究文化的象征。在 2010 年代，在其富有魅力的领导人伊藤穰一的指导下蓬勃发展，直到 2019 年，由于有争议的财务关系，他突然辞职。

早期慈善方法（2015-2017）

• 到 2010 年代中期，科技行业的退出已经产生了足够的个人财富，导致一些投资者开始尝试传统的慈善方式。

• 2015 年，Y Combinator 宣布成立一个非营利研究机构 YC Research，最初由其总裁 Sam Altman 个人捐赠 1000 万美元资助。虽然没有直接涉及科学（他们的首批研究项目集中在普遍基本收入、城市和人机交互上），但 YC Research 可以被理解为文化态度变化的风向标。正如 Sam Altman 在他的公告帖中解释的那样，有时「初创公司并不适合某些类型的创新」，这在当时是一种全新的观点：

我们在 YC 的使命是尽可能地促进创新。这主要意味着为初创公司提供资金。但对于某些类型的创新来说，初创公司并不理想——例如，需要很长时间周期的工作，寻求回答非常开放性的问题，或开发不应由任何一家公司拥有的技术。

然而，他强调 YC Research 仍然旨在以不同于典型研究机构的方式做事（重点是我的）：

我们认为研究机构可以比现在更好……研究人员的报酬和权力不会由发表大量低影响力论文或在众多会议上发言来驱动——整个系统似乎已经崩坏。相反，我们将专注于产出的质量。

同年，马克·扎克伯格和普里西拉·陈宣布，他们将捐出 99% 的 Facebook 股份用于慈善事业，这些事业由陈 - 扎克伯格倡议组织管理。与 Y Combinator 类似，陈和扎克伯格选择以稍微不同的方式行事，将 CZI 结构设置为有限责任公司，而不是 501c3 非营利组织（像大多数慈善基金会那样），他们认为这将给予他们「更有效地执行使命的灵活性」。

CZI 的首笔投资是一项 30 亿美元的承诺，旨在「在我们的有生之年治愈、预防和管理所有人类疾病」，计划在十年内分配完毕。其中 6 亿美元被指定用于创建 Biohub，这是一个位于旧金山加州大学（UCSF）的研究中心，与斯坦福大学和加州大学伯克利分校合作建立。

在他们的联合声明中，扎克伯格解释说，生命科学进展缓慢与当前科学资金和组织方式有关（重点是我的）：

构建工具需要新的科学资助和组织方式……我们当前的资助环境并不真正激励太多的工具开发……解决大问题需要将科学家和工程师聚集在一起以新的方式工作：共享数据，协调和合作。

次年，即 2016 年，肖恩·帕克创立了帕克癌症免疫治疗研究所。帕克的声明再次呼应了对科学研究方式的类似担忧（重点是我的）：

癌症问题不仅仅是资源的问题，而是我们如何分配这些资源的问题……这个系统在某种程度上是有问题的……负责资助大多数科学研究的机构通常不鼓励科学家追求他们最大胆的想法，所以我们得不到雄心勃勃的科学。

与 2010 年代上半期相比，这一时期出现了对基础研究资助的新兴兴趣，并且人们开始默认认识到初创公司无法完全实现目标——尽管捐助者强调创新研究文化本身的重要性，更加注重以科技为导向的产出、协作和工具开发。

大约同时期推出的其他一些反映这些趋势的项目包括：

• 开放慈善：一个研究和资助机构，更广泛地专注于改善慈善事业，但其最初的重点领域包括资助生物研究。开放慈善于 2017 年成为一个独立组织，但它源于 Good Ventures（达斯汀·莫斯科维茨和卡里·图纳）与 Givewell 在之前几年的合作。

• OpenAI：一个非营利组织，最初被描述为「非营利研究公司」，于 2015 年由埃隆·马斯克、萨姆·奥特曼等人以 10 亿美元的承诺启动。（OpenAI 后来转变为营利性结构。）虽然不专注于科学，OpenAI 成为近年来科技领域最大的研究项目之一。他们的初始公告强调了开放出版、开放专利和合作的重要性。

在这个时期，尽管声称有兴趣改善研究人员之间的合作，但似乎缺少了一件事——捐助者之间的协调。相反，人们感觉每项努力都以捐助者自身为中心，而不是共同通过多种方法解决一个明确定义的问题。

这并非是一种批评，而是为了突出早期主要捐赠者仍在学习如何通过非创业方式战略性地解决科学问题，以及如何在传统期望之外定义他们的慈善工作这一非常困难的挑战——相比于今天的群体而言。

领域建设与新机构（2018-2021）

近年来，资助者和创始人之间的协调变得更加紧密，这有助于催生一系列新的科学计划。

2017 年一篇 NBER 工作论文《创意是否越来越难以发现？》提出「研究努力正在大幅增加，而研究生产力却在急剧下降」，引发了关于科学创新的 renewed 讨论。2018 年，Patrick Collison 和 Michael Nielsen 在《大西洋月刊》上发表了一篇评论文章，其中包含的原创研究提出了类似的论点：尽管「科学家数量、科研经费和发表的科学论文数量都比以往任何时候都多……但我们的科学理解是否获得了相应的增长？」

次年，Patrick Collison 和 Tyler Cowen 在《大西洋月刊》上发表了一篇相关文章《我们需要一门新的进步科学》，提出「世界将受益于一项有组织的努力来理解」如何实现进步，包括识别人才、激励创新和合作的益处。

尽管他们的评论文章更广泛地关注进步，但科学是一个突出的例子。Collison 和 Cowen 表示，「虽然科学产生了我们大部分的繁荣，但科学家和研究人员自身并没有充分关注科学应该如何组织，」以及「对科学如何实践和资助的批评性评估供应不足，这可能是出于不足为奇的原因。」

《大西洋月刊》的评论文章（加上大量后续努力）促成了「进步研究」社群的形成和发展，为那些对科学进步等议题感兴趣的人提供了一个急需的思想家园和社区。

虽然当今的科学从业者并未正式隶属于进步研究（大多数人可能会说他们不属于这一领域），而且进步研究关注的问题远不止科学，但我的感觉是，这样一个社群的形成是有帮助的：

1. 作为志同道合者的协调点，吸引更多人才进入该领域，并

2. 使从业者的工作合法化。

2021 年，一群人聚集在一起参加了一个面对面的「科技瓶颈研讨会」，其前提是瓶颈「存在于整个科学技术领域，解决这些瓶颈可能为整个领域带来巨大进步」。与会者包括创始人和投资者，其中许多人已经在从事与科学相关的项目，包括 Fast Grants、Convergent Research 和 Rejuvenome。

研讨会受到参与者的好评。它帮助更多人相互认识和了解，加强了对这个领域的共同方法和兴趣，甚至激发了新的合作。

以下是近年来启动的一些科学计划。特别值得注意的是，在共同的问题空间内实验的多样性，以及资助者和创始人之间加强的协调（注意各项计划之间的重叠程度）。与 2010 年代更加单一、封闭的方法相比，这些都是一个健康、蓬勃发展的领域的迹象。

这些倡议大多集中在生命科学领域。我询问了几个人，他们认为为什么会是这种情况。一些想法包括：

• 个人关系和兴趣：一些资助者和创始人与生命科学领域有着预先存在的联系或背景。

• 讲故事和公共叙事：生命科学意味着解决诸如治愈疾病、延长寿命、生育医学和遗传学等问题。与存在风险或太空探索相比，追求这类工作的益处更容易被公众理解，尤其是在全球大流行之后。

如前所述，这个群体的特点是采用多样化的方法：营利性和非营利性追求的混合，以及资助和运营组织的结合。我们还可以注意到在系统变革层面（组织 vs 个人）、研究类型（基础 vs 应用）和项目时间跨度（短期 vs 长期）方面的多样化方法。

为什么今天有这么多新倡议？

虽然长期以来一直有一群热衷于科学的从业者，但只有最近的资金涌入才使得将这些长期存在的想法付诸实践成为可能。（例如，Adam Marblestone 和 Sam Rodriques 在成功获得资金之前已经思考聚焦研究组织多年。）

一些资助者倾向于淡化他们作为「资金提供者」的角色，但我认为强调良好资助实践的重要性是很重要的。具体来说，我要强调的是，当今科技领域的科学资助者并非「向问题砸钱」，而是采取了战略性的、但又经典的慈善方式来建立一个新的领域。两项特别有用的主要努力为这一领域奠定了基础：

1. 更好的协调：资助方之间加强协调和共同出资，这有助于他们相互学习并做出更大的投入，同时也让从业者在追求长期工作时感到安心；

2. 领域建设：表明这些是有趣且值得研究的问题，吸引他人进入该领域并使从业者的工作合法化。

是什么导致了对资助科学的兴趣重新燃起？可能有几个因素，其中一些是外部条件，另一些是有意识努力的结果：

全球新冠疫情

通过迫使人们应对庞大、不可改变的系统，疫情帮助我们意识到世界比之前看起来更加可塑。人们对官僚主义感到沮丧，无法摆脱这种官僚主义，并意识到他们可以立即采取行动——而不是在遥远的未来——来改善现状。

快速资助计划是为了直接应对新冠疫情而启动的，其成功似乎影响了 Arc 研究所的愿景。长寿动力资助计划也受到了快速资助模式的启发，但关注的主题不同。

Arcadia Science 的创始人直接指出，新冠疫情「在我们通常的圈子之外，激发了对科学进步的紧迫感、协作精神和热情。由此产生的疫苗研发展示了科学和科学家之间的合作能有多么强大。」

我交谈过的一个人认为，由于新冠疫情导致人们地理上分散到其他地方，这可能也产生了打破硅谷群体思维的效果，使人们接触到新的思维方式，并使他们更容易接受非创业公司的方法。

成功的领域建设和参与者之间更好的协调

发表评论文章、举办研讨会以及形成进步研究社区，使志同道合的人更容易找到彼此并进行协调。正如 Luke Muehlhauser 在他的 Open Phil 早期领域增长报告中指出的那样，虽然这些方法可能看起来「显而易见」，但它们也「经常有效」。

在我的交谈中，长期从业者评论说，几十年来人们一直对这个问题领域感兴趣，但只是在最近几年，他们才惊讶地发现（引用）「像我们这样的人比我想象的要多。」

即使是多年来相互了解并合作的从业者之间，领域建设也产生了使他们的工作比以前更有地位的效果——更像是创业公司创始人——这将继续吸引其他人进入这个领域。

在我们的对话中，有几个人评论了这种效果。一个人说，这类项目（即开始一个雄心勃勃的非创业项目）直到最近还被认为是「无法获得资金的」，因为现在有几个人「让它变得很酷」。另一个人觉得，虽然科技行业的普通人可能还不理解他们在做什么，但他们感觉自己的工作不再被视为「低地位」。

加密货币财富繁荣

2017 年和 2021 年是加密货币财富创造的两个主要转折点。我们开始看到第一次繁荣的下游效应，并可能在未来几年看到第二次繁荣的效应。

加密货币对科学资助领域产生了直接和间接的影响。首先，从实际角度来看，它创造了一批新的潜在资助者。当今活跃在科学领域的加密货币资助者主要是 2017 年第一次加密货币繁荣的受益者 - 就像马克·扎克伯格、达斯汀·莫斯科维茨和肖恩·帕克是 Facebook 2012 年首次公开募股的受益者，并在几年后成为活跃的慈善资助者。

其次，加密财富成为「传统科技」在文化建设方面承担更大风险的推动力。虽然很难证明这是真的，但我们可以将其视为奥弗顿窗口的转移，即一个持有比中位数更极端观点的群体的出现，可以使之前看似激进的立场变得合理可行。就科技而言，加密货币行业非讽刺地想要从头重建社会的事实，使得比如说创立一个新的 501c3 研究机构看起来不那么奇怪。

还有几个宏观条件可能促使科技界对资助新科学项目的兴趣发生转变：使资本变得廉价的牛市；普通民众对传统机构日益增长的幻灭感；2010 年代后期产生新财富的一波流动性事件；以及从 2010 年代中期开始科技与主流文化关系的根本性转变。这些话题超出了我想在这里讨论的范围，但值得注意，它们是其他促成因素。

衡量成功

最后，我想了解当今群体中的参与者如何看待衡量影响力。十年后，我们将如何知道这些努力是否成功？

几乎每个我交谈过的人都提到了某种版本的「1000 亿美元问题」（这个术语归功于 David Lang），指的是相比联邦研发资金而言，私人资本相对较小，在美国每年达到 1000 多亿美元。根据我们所能推测的，最新一波倡议总计代表了数十亿美元的规模。虽然数额可观，但与政府能做的相比只是一小部分。

由于这些相对的财务限制，我交谈过的参与者反而在思考如何通过展示可能性来激发联邦资金（特别是生命科学领域的国立卫生研究院资金）的改进，而不是试图在资金上进行一对一的竞争。这种方法与慈善资本在公民社会中的角色更为一致，其目标不是与政府竞争或取代政府，而是通过不影响公共税收的私人实验来播种新想法。例如，美国的公共图书馆、公立学校和大学都是由早期的慈善工作塑造的。

选择创办公司而非非营利组织的从业者同样受到延长资本寿命的愿望驱使。如果一家公司成功了，它可以激发其他科技公司的创立，因为有大量的创业资金可用。相比之下，成功的非营利组织往往不会激发更多非营利组织的创立（即使它们会影响彼此的做法和兴趣），因为慈善资本有限，这造成了一个更具竞争性的零和局面。

以下是我在交谈中听到的一些近期和长期目标，以及如何衡量这些目标的建议。

尾声：DeSci 和新的加密原语

这个故事还有一个章节，我把它放在了单独的「尾声」部分，因为它既是新的，又与上述方法明显不同，但也作为我们迄今为止所涵盖的一切的重要对比。

如果我们放眼全局，考虑科学如何获得资金和支持，我们可以采取多种方法。公共物品并非仅由政府资助；它们也可以受到市场（即创办公司）和慈善资本的影响。到目前为止我们所看到的例子，无论看起来多么新颖或不同，都属于这些现有类别之一。

还有另一种更激进的方法，我将其（勉强地）称为加密原生方法。这种方法的支持者认为，上述努力虽然是积极的发展，但最终复制了我们现有传统系统的相同问题。他们会说，在不重写其基本激励机制的情况下创建新机构，从长远来看无法解决任何问题：它只是重置了机构衰落的计时器。

即使在「传统科技」群体中，对于「我们是在试图创造新的公共机构，还是仅仅让现有机构变得更好？」这个问题也存在广泛的答案。一些倡议正在长期思考如何避免机构衰退，比如限制资金或组织规模。无论如何，我交谈过的大多数人似乎都认同「1000 亿美元问题」的方法：即高效地部署有限的资金，以在更大的联邦层面产生影响。

相比之下，在加密原生方法中，支持者希望创造全新的公共产品资助方式。虽然他们与改善科学进步、吸引顶尖人才并将研究成果推向市场的长期愿景相同，但他们的策略不同。他们的变革理论可能如下所示：

通过发明新的方式来奖励科学家、改善合作、评估和提高他们工作的质量，确保科学进步能够蓬勃发展，使他们能够充分追求自己的好奇心，并产生能够应用于造福人类的研究成果。

在我的对话中，我听到那些支持不同方法的人几乎一字不差地说：「学术界、研究界和政府的现有系统旨在产生某一系列结果。除非我们发明新的游戏规则，否则什么都不会改变。」然而，在传统科技领域，似乎新的游戏规则正在创造新的机构（但基本的组织原则被认为是静态的），而在加密货币领域，则是完全设计新的激励系统（其中组织原则被认为是可塑的）。

在 2021 年由 Protocol Labs 主办的关于资助公共产品的虚拟会议「Funding the Commons」上，创始人 Juan Benet 发表了一个关于「跨越创新鸿沟」的演讲。他指出，在过去十年里，创业生态系统通过将新技术产品化，在研发创新方面取得了显著成果。从他的角度来看，Y Combinator 对研发创新的贡献远远超过了 Alphabet 或 Ethereum。

但是，虽然基础研究努力集中在解决上述「蓝色三角形」区域的问题，但它们并未解决缺失的「黑色方块」：将研究转化为现实世界的创新。正如科技生态系统为初创公司创造了数十亿美元的风险投资资金，加密生态系统也可以为公共产品的资金做同样的事情。

对我来说，这触及了科技原生和加密原生解决公共产品问题方法之间的核心区别。在最佳情况下，科技方法是通过初创公司产生财富，然后将其剩余财富用于慈善目的（无论是通过营利性还是非营利性倡议）。另一方面，加密方法是为公共产品创建一个原生资金系统，使参与者可以通过公共产品的开发本身来产生财富。

Vitalik Buterin 在 Funding the Commons 上的演讲也呼应了这些观点。他解释说，区块链社区更多地建立在公共产品而非私人产品之上，如开源代码、协议研究、文档和社区建设。因此，他强调「公共产品资金需要长期且系统化」，这意味着资金需要「不仅来自个人，还要来自应用程序和 / 或协议」。新的加密原语可以帮助解决这些需求，比如 DAO 或代币奖励。

加密和传统技术原生方法之间的一些区别：

• 对有限上行空间与无上限上行空间的信念。传统科技领域的人认识到 1000 亿美元问题的局限性，而加密货币则对可能性持更广阔的看法。我采访的一位人士认为，加密货币网络在未来十年可能会与联邦资金水平相媲美。一套新的加密原语还将使大幅增加科学家的财务奖励成为可能。无论这是否可实现，我都觉得这种对无上限上行空间的信念令人鼓舞。

• 人才的集中化与去中心化。如前所述，传统科技似乎将精力集中在帮助那些正在被衰败的官僚体制慢慢摧毁的优秀科学家。另一方面，加密货币采取了更加分散的人才方法，吸引并协调更大的贡献者网络。（正如有人告诉我的：「科学进步是一个协调问题。」）加密货币的方法旨在为世界提供工具，让任何人都能进行实验（最终会筛选出最佳人才），而不是主动识别和招募最佳人才进入组织。我们可以将此视为人才方面的开源 vs 科斯方法，这也是加密货币和传统科技在更广泛层面上的主题差异。

虽然传统科技和加密技术为解决科学问题提供了两种不同的方法，但资助者之间仍然存在交叉活动。资助者并不是根据他们的工作地点而归类，而是基于变革理论的差异。一些资助者，如 Vitalik，可以同时支持传统科技和加密技术的努力，这可以称为改善科学的「多元化投资组合」方法。

进一步聚焦加密货币领域，有一个新兴运动正在将新的原语应用于科学，这在 Web3 领域有时被称为 DeSci，即去中心化科学。虽然并非所有人都认同这个术语，但在本节中我将用它作为简称来指代以加密为中心的改进科学方法，因为，嗯，它更朗朗上口。

令人惊讶的是，许多 DeSci 从业者都有科学背景。这些人不仅仅是决定将自己的技能应用于新行业的加密货币传道者：还有一些科学家正在离开学术界或工业界的职位，全身心投入 DeSci。

Jessica Sacher，一位从微生物学家转型为 Phage Directory 联合创始人的人士，形容自己之前过着强烈的「模拟生活」：

我来自分子微生物学实验室的工作台，在那里我把实验方法和数据写在纸质笔记本上（在好日子里；其余时间我写在纸巾和橡胶手套上）。在实验台工作的 7 年里，我几乎连 Excel 都很少使用。

尽管如此，她被去中心化科学（DeSci）所吸引，因为它提供了一种她在学术界无法获得的乐观愿景（重点是我的）：

[随]着我花更多时间与科技 / 创业领域的人交流，我越来越意识到科学的问题来自人为的激励系统，而不是来自宇宙的基本真理……对于已经[在科技领域]的人来说，这可能是显而易见的，但对我这个生物学家来说并不明显。

Joseph Cook 是另一位 DeSci 支持者，他是丹麦奥胡斯大学的环境科学家，专注于计算领域。虽然他和其他科学家一样认为「我们当前的[科学研究]基础设施已不再适用」，但他相信「去中心化模式可以用来重写专业科学的规则」。

有趣的是，许多 DeSci 参与者似乎也具有生命科学背景，或专注于生命科学计划，就像他们的传统科技同行一样。

虽然去中心化科学领域仍在发展中，以下是过去一年里启动的几个实验示例：

VitaDAO

VitaDAO 是一个由 DAO 管理的社区基金，「以开放和民主的方式资助和推进长寿研究」。他们在 Discord 上拥有超过 4,500 名成员，资助规模在 25,000 至 500,000 美元之间的项目。截至 2022 年 1 月，他们已资助了两个项目，研究资金总额达 150 万美元。

VitaDAO 的收入模式与 Thiel 的 Breakout Labs 类似，但带有加密货币的特色：VitaDAO 成员拥有他们资助项目的知识产权（尽管他们表示这是可协商的），这理论上会增加 $VITA 代币的财务价值。VitaDAO 与 Molecule 合作，后者自称是「生物科技知识产权的 OpenSea」，开发了一个 IP-NFT 框架来管理其知识产权。（Molecule 正在为精神药物研究启动一个类似的项目，名为 PsyDAO。）

CryoDAO

CryoDAO 是一个由 DAO 管理的社区基金，致力于推进低温保存研究例如开发新的低温保护剂以降低毒性，或根据缺血情况制定不同的低温保护方案。

CryoDAO 的目标是支持那些具有高潜力提升冷冻保存质量和能力的冷冻保存研究项目，低温保存技术在可用性器官甚至人体保存领域有许多当前和潜在的应用。

OpScientia

OpScientia 是一个正在开发一套基于开放性、可访问性和去中心化原则的新研究工作流程的平台。一些例子包括：研究数据的去中心化文件存储、可验证的声誉系统和「博弈论同行评审」。

将 OpScientia 的语言与传统科技在人才方面的变革理论进行比较再次很有用；OpScientia 将自己描述为「一个由开放科学活动家、研究人员、组织者和爱好者组成的社区」，正在「构建一个科学生态系统，解锁数据孤岛，协调合作并使资金民主化」。

LabDAO

LabDAO 旨在创建一个由社区运营的湿实验室和干实验室服务网络，成员可以在其中进行实验、交换试剂和共享数据。其创始人 Niklas Rindtorff 是德国海德堡德国癌症研究中心的医生科学家。LabDAO 尚未正式启动，但正在积极开发中，其 Discord 社区已有近 700 名成员。

Planck

Planck 希望通过将数字手稿放在区块链上来改善科学知识的创造和奖励方式，他们称之为「alt-IP」。其创始人 Matt Stephenson 是一位行为经济学家，他曾以 24,000 美元的价格出售了一个包含独立数据分析的 NFT。

摘要

与往年相比，现在有了更多改善科学研究方法的途径，这要归功于：

• 宏观条件的变化，如新冠疫情、科技领域的一系列流动性事件，以及加密货币的繁荣提高了可能性的标准；

• 有意识的领域建设努力（写作、社区建设和会议）以使科学工作合法化并吸引人才进入该领域；

• 资助者（包括共同资助机会）和从业者之间更好的协调

如今仍有新的科学创业公司在建立，如 New Limit、Arcadia Science 和 Altos Labs。但现在也有研究机构的例子，如 Arc Institute 和 New Science，甚至还有加密原生实验的新兴例子，如 VitaDAO 和 LabDAO。并非一种方法取代了另一种，而是现在有更多的人尝试不同的事物，这是一个不断增长、蓬勃发展的领域的标志。

科技行业仍然主要由初创公司主导，而且很可能在很长一段时间内继续如此。但随着科技作为一个行业日趋成熟，以及出现更多极端财富结果，现在（正如人们所预期的）出现了越来越多利用慈善资本解决雄心勃勃问题的兴趣。

加密货币通过开发公共产品的新原语将这一步推进得更远。他们担心传统的慈善策略会重复传统机构的错误，因此寻求开发新的方式来奖励科学家并帮助他们分享无上限的收益，如果成功，这可能会为科学（和其他公共产品）带来像创业公司为风险投资所做的那样的影响。

加密和科技原生的变革理论存在根本差异。科技注重招募顶尖人才，但借鉴了当今科学和初创企业的类似奖励结构。加密采取更分散、网络化的方式吸引人才，并更愿意重新构想专利、知识产权甚至研究实验室本身等基本结构。这两类从业者都相信通过外部工作来改善传统机构。

在传统技术方面，值得关注的是第一批「锚定」资助者是否能够吸引更多资助者进入这个领域。如果他们的努力成功，我们应该会看到：

• 科学家发表高质量的工作，得到更广泛科学界的认可；

• 新举措持续吸引顶尖人才，被视为建立科学事业的理想场所；

• 由于展示可能性的新举措，国立卫生研究院和联邦部门其他地方发生了变化

在加密货币方面，我们应该关注新举措是否：

• 能够为科学工作生成和分配资金；

• 产生被更广泛科学界认可的研究；

• 为参与的科学家产生无上限的奖励（无论是财务上还是其他方面）

我特别感兴趣的是观察科技原生和加密原生方法之间的紧张关系如何展开。虽然它们处于不同的成熟阶段，但从宏观层面来看，这是两个同时进行的重大实验。

这个技术故事与过去几十年的慈善努力相当吻合，这意味着它有更高的成功可能性：这是人们更容易理解的模式。加密货币的故事则截然不同，要求我们从一套全新的假设出发，重新想象资助和开发公共产品的含义。它更有可能失败，或者只在有限的情况下成功。但如果它确实成功了，其潜在收益将大得难以想象。