DeSci, unabhängige Labore und groß angelegte Datenwissenschaft

Eine Präsentation von Juan Benet, Gründer von Protocol Labs und Erfinder von IPFS und Filecoin, auf der EthCC darüber, wie die DeSci-Bewegung Web3-Tools nutzen kann, um Wissenschaft zu finanzieren, Forscher zu organisieren und eine Open-Access- sowie reproduzierbare Forschungsinfrastruktur aufzubauen.

Dieses Transkript ist eine barrierefreie Kopie des ursprünglichen Video-Transkripts (opens in a new tab), das von der EthCC veröffentlicht wurde. Es wurde zur besseren Lesbarkeit leicht bearbeitet.

Einführung in Wissenschaft und Fortschritt (0:10)

Also gut, hallo zusammen. Mein Name ist Juan. Ich bin hier, um über DeSci zu sprechen. Ich möchte darüber sprechen, wie wir DeSci nutzen können, um die Wissenschaft zu finanzieren, zu organisieren und zu öffnen. Zunächst einmal ist dies das, worüber wir sprechen werden: Ich werde einen Moment lang über Wissenschaft im Allgemeinen sprechen, dann werde ich darüber sprechen, was die DeSci-Bewegung ist, und dann darüber, wie wir die wissenschaftlichen Gemeingüter finanzieren können. Dann, wie DeSci die Menschen, die Projekte und die Arbeiten rund um die Wissenschaft organisiert. Danach möchte ich ein wenig über Open Access und reproduzierbare Wissenschaft sprechen, und ich möchte mit einem Aufruf zum Handeln abschließen. Das wird also ziemlich schnell gehen. Wir haben viel vor, also werde ich mich beeilen.

Zunächst möchte ich damit beginnen, dass es in den letzten Jahrhunderten einen enormen Fortschritt gegeben hat. Fast jede menschliche Metrik hat sich verbessert. Nach fast jedem Maßstab, den wir uns vorstellen können, hat sich die menschliche Verfassung dramatisch verbessert, und ein großer Teil der Erreichung dieses Fortschritts war das wissenschaftliche Unterfangen. Indem wir das, was wir wissen, erweitern und in der Lage sind, unser Wissen in Technologien und Lösungen für verschiedene Probleme umzuwandeln, konnten wir einen großen Teil der Welt aus der Armut befreien. Wir konnten unzählige Menschen ernähren, jedem ein Dach über dem Kopf geben, alle möglichen Krankheiten heilen und so weiter. Dank der Wissenschaft wurde ein enormer Fortschritt erzielt.

Die Wissenschaft ist ein riesiges Unterfangen mit vielen verschiedenen Teilbereichen und vielen verschiedenen Wissensgebieten. Man kann an jedes beliebige Fachgebiet und jeden Studienbereich denken, und die Wissenschaft ist ein großer Teil davon. Letztendlich geht es in der Wissenschaft um den Prozess, Dinge herauszufinden. Den Prozess, neues Wissen zu schaffen und neue Konzepte zu verknüpfen. Denken Sie an die wissenschaftliche Methode. Es gibt ein berühmtes Zitat von Feynman: „Wenn es nicht mit dem Experiment übereinstimmt, ist es falsch.“ Und das ist der Schlüssel zur Wissenschaft.

Man kann sich die Wissenschaft als ein groß angelegtes Unterfangen vorstellen, an dem Menschen auf der ganzen Welt beteiligt sind. Es gibt alle möglichen Bemühungen und Systeme. Denken Sie an alles, von verschiedenen Universitäten auf dem Planeten über verschiedene Forschungsgruppen, verschiedene Fachgebiete bis hin zu Fachzeitschriften. Es gibt viele verschiedene Aktivitäten rund um den Prozess, das zu synthetisieren, was wir wissen, neue Ideen zu entwickeln, diese Ideen in Forschungsprojekte umzuwandeln, diese in tatsächliche Hypothesentests zu überführen und Daten zu sammeln, um testen zu können, ob eine Hypothese richtig ist. Bis hin zum Verfassen dieser Ergebnisse in einer Art wissenschaftlicher Arbeit, die dann von einer wissenschaftlichen Gemeinschaft begutachtet wird, dem Baum des Wissens hinzugefügt wird und dann das erweitert, was wir wissen.

Vielleicht endet die Geschichte dort, oder vielleicht stellt sich später heraus, dass das eigentlich nicht reproduzierbar war und wir das rückgängig machen müssen. Oder es war tatsächlich richtig, hat aber die Tür zu Unmengen an anderem neuen Wissen geöffnet. Es ist also ein hochdynamisches Feld mit vielen verschiedenen Aktivitäten.

Nun hat die Wissenschaft eine Menge Probleme. Es gibt alle möglichen Schwierigkeiten mit dem wissenschaftlichen Betrieb. Obwohl sie ein enormer Motor für den Fortschritt war, gibt es alle möglichen Dinge, die dabei schiefgelaufen sind. Insbesondere gibt es in einer Vielzahl von Bereichen einen Mangel an Finanzierung. Gleichzeitig fließt, obwohl es an Finanzierung mangelt, insgesamt viel Geld in die Wissenschaft. Es gibt das Gefühl, dass das Geld nicht mehr so weit reicht wie früher, dass die Wissenschaft nicht mehr so viel für ihr Geld bekommt. Es gibt viele Bereiche auf ganzer Linie, die in Bezug auf den Erhalt von Fördergeldern viel zu wettbewerbsintensiv sind.

Sobald die Studien abgeschlossen und erstellt sind, lässt sich nur ein Bruchteil davon replizieren. Es gibt also alle möglichen wissenschaftlichen Arbeiten, die veröffentlicht, akzeptiert und für richtig befunden wurden, nur um später herauszufinden, dass ein großer Teil davon eigentlich nicht reproduziert werden kann. Es gibt also eine riesige Reproduzierbarkeitskrise. Und es gibt sogar wissenschaftliche Entdeckungen, deren Artefakte verloren gehen. Denken Sie an die eigentlichen Arbeiten, den Code oder die Daten, die mit einem Ergebnis verbunden sind und aus unseren Wissensdatenbanken verschwinden. Es gibt also alle möglichen Probleme rund um die Wissenschaft, die behoben werden müssen, und das ist ein Teil dessen, worum es bei DeSci geht. Es geht darum, eine Reihe dieser Probleme anzugehen, nicht pauschal, nicht vollständig, aber die DeSci-Community versucht, eine Reihe dieser Probleme zu lösen.

Die DeSci-Bewegung (5:11)

Was ist also DeSci? Dezentralisierte Wissenschaft (DeSci) ist eine Bewegung zur Verbesserung der Wissenschaft mithilfe von Web3-Technologien und -Tools. Stellen Sie sich vor, Sie könnten die ganze Magie von Hash-Verknüpfungen, Blockchains und Smart Contracts nutzen, um Systeme und Strukturen zu schaffen, die die Art und Weise verbessern können, wie wir Wissenschaft in verschiedenen Bereichen rund um den Globus betreiben.

Es gibt eine Reihe verschiedener Schwerpunktbereiche. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Open-Access-Arbeiten und Daten-Gemeingüter haben, besser reproduzierbare Experimente durchführen und Labore und Gruppen besser organisieren können. Denken Sie an die Schaffung von Strukturen wie DAOs, die es Forschungsgruppen ermöglichen, sich zu bilden und zu organisieren, Kapital zu beschaffen und Belohnungen an die Teilnehmer zu verteilen. Es gibt völlig neue Finanzierungsstrukturen, Dinge wie IPNFTs. Es gibt Protokolle für Peer-Reviews mit Belohnungen. Historisch gesehen war das Peer-Review diese ausbeuterische Situation, in der Akademiker enorm viel Zeit und Mühe investieren, um die gesamte Arbeit zu begutachten, und die Fachzeitschriften eigentlich niemanden für diese Arbeit bezahlen. Es wird mit allen möglichen neuen Anreizstrukturen experimentiert.

Dies ist eine ziemlich neue Bewegung. Sie begleitet uns schon eine Weile. Als ich IPFS startete, war es eine Art DeSci-Bewegung, bevor DeSci überhaupt ein Begriff war. Ich habe IPFS mit dem Ziel gestartet, es den Menschen zu ermöglichen, Daten für wissenschaftliche Zwecke viel besser zu verteilen. Viele dieser Ideen sind also Teil des Kerns des Projekts. Die Bewegung hat jedoch in den letzten ein oder zwei Jahren stark an Fahrt aufgenommen, und viele neue Organisationen sind entstanden. Diese Landkarte hat sich im letzten Jahr verdoppelt oder verdreifacht, was wirklich großartig zu sehen ist.

Es gibt jetzt mehrere Gruppen, die dezentrale Biotech-Finanzierung betreiben, Gruppen wie VitaDAO, Molecule und andere. Es gibt viele Organisationen, die versuchen, neue Strukturen für die Finanzierung der Wissenschaft zu entwickeln. Es gibt mehrere DAOs, die selbst wissenschaftliche Organisationen sind und versuchen, Forschung und Entwicklung (F&E) zu betreiben. Es gibt mehrere Stiftungen und Institutionen, die einen Großteil der DeSci-Arbeit unterstützen oder sich auf die eine oder andere Weise mit DeSci assoziieren. Es gibt viele Gruppen, die verschiedene Arten des Publizierens erforschen, viele Wissenschafts-NFTs und so weiter. Diese Community ist in den letzten ein oder zwei Jahren stark gewachsen.

Es gibt mittlerweile auch viele verschiedene Meetups und Konferenzen, die diese Communities zusammenbringen. Dinge wie der DeSci Day, DeSci Berlin, Schelling Point aus der Gitcoin-Community und Funding the Commons. Diese Konferenzen bündeln viele der Gespräche rund um DeSci.

Finanzierung der Gemeingüter (10:40)

Lassen Sie uns über die Finanzierung der Gemeingüter sprechen. Vielleicht haben einige von Ihnen dieses Diagramm gesehen, das ich in der Vergangenheit im Zusammenhang mit der Innovationskluft verwendet habe. Bei der Übersetzung von Wissenschaft in Technologie konzentriert sich der DeSci-Teil hauptsächlich auf den linken Teil – nur den Wissenschaftsteil – und versucht, sich bessere Anreizstrukturen und bessere Möglichkeiten zur Koordinierung von Gruppen auszudenken, um einen besseren wissenschaftlichen Output zu erzielen. Es ist erwähnenswert, dass die gesamte weltweite F&E-Finanzierung aus einer Perspektive betrachtet ziemlich massiv ist, aus einer anderen Perspektive jedoch nicht so groß ist und sich in den letzten Jahrzehnten nicht so sehr verändert hat, obwohl der Durchsatz und das Ergebnis der von uns entwickelten Technologie enorm gewachsen sind.

Diese Finanzierungsgrößenordnungen liegen nicht außerhalb der Reichweite von Blockchains. Denken Sie an die zivile F&E in den USA, die in der Größenordnung von 70 Milliarden Dollar pro Jahr liegt. Das ist sicherlich viel, aber es ist nicht gigantisch. Wenn man die NSF isoliert betrachtet, die bei etwa 10 Milliarden Dollar pro Jahr liegt, ist das durch Blockchains absolut erreichbar. Bedenken Sie, dass der Krypto-Raum in der Größenordnung von 1 bis 3 Billionen Dollar liegt, je nachdem, wann man ihn betrachtet.

Stellen Sie sich vor, Blockchains würden jährlich einen Bruchteil ihres Angebots für F&E aufwenden. Stellen Sie sich vor, man nimmt ein Prozent von Filecoin, Ethereum oder Bitcoin und steckt es jedes Jahr in F&E. Man erreicht dann Zahlen, die im Bereich der Wissenschaftsfinanzierung auf nationalstaatlicher Ebene liegen. Wenn Krypto um eine weitere Größenordnung oder zwei wächst, wird Krypto in der Lage sein, F&E und Wissenschaft in der Größenordnung von Nationalstaaten zu finanzieren, was ziemlich verrückt ist, wenn man darüber nachdenkt. Es wäre also großartig, die Strukturen und gute Finanzierungswege herauszufinden, bevor wir dort ankommen.

Wenn man anfängt, die Finanzierung durch diese Agenturen aufzuschlüsseln, stößt man auf alle möglichen Probleme. Bestimmte Bereiche erhalten zu wenig Aufmerksamkeit, oder die Programme selbst haben falsche Anreize oder sind viel zu wettbewerbsintensiv, was zu einem Zustand führt, in dem Wissenschaftler enorm viel Zeit nur mit dem Schreiben von Förderanträgen verbringen. Es gab eine Initiative namens Fast Grants rund um COVID, und derselbe Effekt wurde bei den Impetus Grants repliziert, wo diese Programme ein Förderprogramm strukturierten, das sehr schnell war. Sie waren in der Lage, Zuschüsse in der Größenordnung von 20.000 bis 200.000 Dollar zu vergeben, mit einem winzigen Bruchteil der Zeit, die Wissenschaftler normalerweise investieren.

In einer Umfrage unter Wissenschaftlern, die sich für diese Zuschüsse bewarben, gaben sie an, wie viel Zeit sie normalerweise für die Beantragung von Fördergeldern aufwenden. Stellen Sie sich vor, 25 bis 50 Prozent der Zeit eines Wissenschaftlers fließen nur in die Ausarbeitung dessen, was sie tun, und in die Bewerbung um verschiedene Zuschüsse. Das ist irgendwie verrückt. Im Idealfall möchte man, dass Wissenschaftler den Großteil ihrer Zeit damit verbringen, über ihre Arbeit nachzudenken, neue Ideen zu entwickeln und die Arbeit zu analysieren. Es gibt auch diesen Effekt, dass Förderprogramme einschränken, was die Leute letztendlich erforschen. Viele Wissenschaftler haben viel ehrgeizigere Forschungen, die sie verfolgen möchten, aber sie bleiben letztendlich bei anderen Arbeiten hängen, die bei weitem nicht so wirkungsvoll sind, weil sie sich den Einschränkungen des Förderprogramms anpassen.

Öffentliche Güter im Web3 zur Rettung! Es gibt viele verschiedene Gruppen. Natürlich ist das noch winzig; die Web3-Bewegung ist im Vergleich zur weltweiten F&E-Finanzierung in der Wissenschaft sehr klein, aber wenn wir die Strukturen richtig hinbekommen, die Anreize gut aufeinander abstimmen und zeigen können, dass es funktioniert, dann können wir es zusammen mit Krypto um Größenordnungen skalieren. Wir sollten viele verschiedene Arten der Finanzierung für wissenschaftliche Prozesse erforschen: verschiedene Förderprogramme, Impact-Zertifikate, Impact-Märkte und so weiter. Die Funding the Commons-Community hat eine Reihe verschiedener Mechanismen ausprobiert.

Zum Beispiel schaffen Gruppen wie VitaDAO eine Datenstruktur, die Zuschüsse an Gruppen im Austausch für Daten, Wissen und geistiges Eigentum (IP) vergibt. Dann bündeln sie dieses IP in IPNFTs, die rechtliches Gewicht haben, gewähren Biotech-Unternehmen IP-Rechte und finanzieren diese Biotechs mit dem Ziel, die Investition durch ihren Erfolg zurückzuerhalten. Ich nenne dies gerne einen fundamentalen Entwicklungsfonds, der wichtige Arbeit durch Labore leistet, die selbst keine Unternehmen sind, und IP generiert, um dann die Unternehmen zu finanzieren. Gruppen wie Molecule schaffen Marktplätze, damit diese Arbeit stattfinden kann.

Impact-Zertifikate sind eine weitere faszinierende Struktur, die eine rückwirkende Finanzierung darstellt. Sie ermöglichen es den Teilnehmern, sobald sie eine bestimmte Wirkung erzielen, ein Zertifikat für diese Wirkung zu prägen und es auf dem Markt an jeden zu verkaufen, der diese Wirkung beanspruchen möchte. Das ermöglicht die Entstehung eines spekulativen Marktes, der eine zeitübergreifende Schleife schließt, um extrem wichtige Arbeit rückwirkend zu finanzieren. Dies ist entscheidend, da man oft erst lange nach Abschluss der Arbeit erkennt, wie wertvoll etwas ist.

Organisation von Menschen und Daten-DAOs (15:28)

Nun ein paar kurze Gedanken zur Organisation von Menschen. In der Vergangenheit war GitHub enorm erfolgreich dabei, bei der Organisation wissenschaftlicher Entdeckungen zu helfen. Ganze Lehrbücher und Fachgebiete haben sich über GitHub entwickelt. Viele Gruppen haben die grundlegenden Primitive von GitHub rund um Issues, Code-Zusammenarbeit und Versionskontrolle genutzt, um Praxis- und Wissenschafts-Communities zu organisieren. Was dort jedoch nicht vollständig ist, ist, dass man keine Möglichkeit hat, Organisationen zu gründen, die forschen, mit Kapital umgehen oder Mitwirkende bezahlen.

Es gibt interessante Experimente wie LabDAO, die Laborteams schaffen, in denen sich Gruppen bilden, Finanzmittel beschaffen und diese verteilen können. Man ist in der Lage, die verschiedenen Beitragsniveaus der Teilnehmer zu kodieren, um sie fair mit einer Belohnung zu versehen. Es gibt ehrgeizigere Projekte rund um die Zuweisung von Anerkennung an Teilnehmer in einem größeren Netzwerk, bei denen die Belohnung über verschiedene kooperierende Teams hinweg weitergegeben wird.

Es gibt Gruppen, die mit Peer-Review-Protokollen experimentieren und die Ökonomie und Dynamik des Peer-Review-Systems beobachten, um sowohl Anreize für die Arbeit zu schaffen als auch angemessen mit einer Belohnung zu honorieren, dass sie stattfindet. Ein Protokoll namens Ants Review tut dies bereits, welches Sie mit MetaMask nutzen können. Gitcoin Grants hat einen Großteil der Arbeit, die hier verwendet werden kann, als Pionier geleistet und unterstützt bereits Tools für Teilnehmer, die sich auf diese Weise organisieren möchten.

Eine der wirklich wichtigsten Komponenten hierbei ist die Verknüpfung von Inhalten per Hash. Man kann ein Informationsbündel einfrieren, einen inhaltsadressierten Hash-Link erhalten und auf Dinge verweisen. Dies ist das Kernprimitiv, das man in der Literatur haben möchte. Wenn man ein Zitat von einer Arbeit zu einer anderen oder von einer Arbeit zu ihren Daten oder ihrem Code hat, ist eine CID genau das, was man möchte. Stellen Sie sich vor, Sie könnten die gesamte Literatur mit Versionskontrolle einfrieren und alle wichtigen Datensätze und den Code einfrieren, die erforderlich sind, um diese Experimente erneut durchzuführen. Viele Gruppen erforschen dies und schlagen verschiedene Möglichkeiten vor, Peer-Reviews und Wissenschaftsentwicklung über IPFS durchzuführen.

Man kann sich vorstellen, diese Art von Aktivität und Datengenerierung mit etwas zu bündeln, das als Daten-DAO bezeichnet wird. Im Gegensatz zu den DAOs, die ich zuvor erwähnt habe und die bereits anlaufen, sind Daten-DAOs sehr neu. Denken Sie an eine Gruppe, die in der Lage ist, Daten zu sammeln, zu kuratieren, zu transformieren und damit zu rechnen, und die regelt, wie diese Daten im Laufe der Zeit verwendet, wie sie monetarisiert und wie sie geteilt werden.

Einige abschließende Anmerkungen zu Open Access und reproduzierbarer Wissenschaft. IPFS wurde bereits massenhaft für viele Arten von Open-Science-Arbeiten verwendet. Es lebt bereits den Traum, den Zugang zu viel Wissenschaft zu öffnen, und unterstützt verteilte Wikipedia-Kopien, riesige Archive von Arbeiten und Datensätzen.

Open Access, reproduzierbare Wissenschaft und Aufruf zum Handeln (20:40)

Wir sind noch nicht ganz bei der vollständigen Reproduzierbarkeit angelangt. Dies ist ein Bereich, der noch mehr Arbeit erfordert, aber viele Leute haben sich bereits Gedanken gemacht. Es gibt wirklich gute Spezifikationen und Ideen rund um die Nutzung von Standard-Reproduzierbarkeit mit IPFS, um alle Assets einzufrieren und eine vollständig reproduzierbare Pipeline aufzubauen. Man kann bestimmte Experimente aus der Vergangenheit wieder aufrufen, vollständig eingefrorene VMs oder Container zurückbringen, alle Daten-Pipelines erneut ausführen und überprüfen, ob die Experimente korrekt sind.

Es gibt auch noch einen ganz anderen Aspekt, nämlich die Datenwissenschaft selbst auf eine DeSci-orientierte Weise zu betreiben, bei der Notebooks, Datenanalysen und Artefakte Web3-gestützte Anwendungen nutzen. Dinge wie Jupyter-Notebooks, IPython-Notebooks und Wolfram-Notebooks sind bereits mit CIDs gekoppelt. Ich denke, das wird in Zukunft noch stark beschleunigt werden, da das Filecoin-Netzwerk enorm wächst. Das Filecoin-Netzwerk verfügt über viel Speicherplatz gekoppelt mit Rechenleistung – Speicheranbieter haben Unmengen von GPUs direkt neben den Daten. Diese werden im nächsten Jahr mit der Fähigkeit vernetzt, Rechen-Pipelines rund um diese Daten auszuführen. Stellen Sie sich vor, eine Plattform für Wissenschaftler zu generieren, um Datenwissenschaft in großem Maßstab zu betreiben, wobei Web3-Computing-Plattformen sowohl für die Adressierung und Speicherung von Informationen als auch für die Berechnung genutzt werden, wodurch eine vollständige End-to-End-Pipeline für die Datenwissenschaft entsteht.

Zum Schluss noch ein kurzer Aufruf zum Handeln. Die Wissenschaft ist der Motor des Fortschritts. Indem wir unser Wissen erweitern, sind wir in der Lage, mehr Technologie zu produzieren und unser Leben zu verbessern. Wenn wir das Leben von Wissenschaftlern verbessern, ihre Arbeit erleichtern, ihre Entwicklung beschleunigen, ihre Kosten senken und es ihnen ermöglichen können, mehr Zeit mit der Lösung von Problemen zu verbringen, anstatt Förderanträge zu schreiben, dann können wir alle die Gesellschaft auf einzigartige Weise viel schneller voranbringen.

Die DeSci-Bewegung braucht Sie. Denken Sie darüber nach, mit neuen Finanzierungsmechanismen zu experimentieren, Open-Access- und Open-Science-Tools zu entwickeln oder mit öffentlichen Datensätzen herumzuspielen. Denken Sie darüber nach, einem DeSci-Team oder einer DAO beizutreten. Erkunden Sie diese Communities, und ich hoffe, Sie in der Bewegung zu sehen. Vielen Dank und bis bald.

(Applaus)