탈중앙화 과학(DeSci)

탈중앙화 과학(DeSci)이란 무엇인가요?

탈중앙화 과학(DeSci)은 스택을 사용하여 과학적 지식을 공정하고 공평하게 지원, 생성, 검토, 인정, 저장, 배포하기 위한 공공 인프라를 구축하려는 운동입니다.

DeSci는 과학자들이 그들의 연구를 공개적으로 공유하고 그들의 작업에 대한 공로를 인정받도록 장려하는 동시에 누구나 연구에 쉽게 접근하고 기여할 수 있는 생태계를 만드는 것을 목표로 합니다. DeSci는 과학적 지식은 모든 사람이 접근할 수 있어야 하며 과학 연구 과정은 투명해야 한다는 생각을 바탕으로 합니다. DeSci는 더 탈중앙화 과학 연구 모델을 만들고 있으며, 중앙 당국의 검열과 통제에 더 저항하고 있습니다. DeSci는 자금, 과학 도구 및 통신 채널에 대한 접근을 탈중앙화 시킴으로써 새롭고 틀에 얽매이지 않는 아이디어가 번창할 수 있는 환경을 조성하기를 희망합니다.

탈중앙화 과학은 (, 이차 기부 (opens in a new tab), 크라우드펀딩 등) 더 다양한 자금 출처를 허용하고, 데이터와 방법에 더 쉽게 접근할 수 있게 하며, 재현성에 대한 인센티브를 제공합니다.

Juan Benet - DeSci 운동

DeSci가 과학을 개선하는 방법

과학의 주요 문제에 대한 불완전한 목록과 탈중앙화 과학이 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지

탈중앙화된 과학	기존 과학
자금 분배는 이차 기부 또는 DAO와 같은 메커니즘을 사용하여 대중이 결정합니다.	작고, 폐쇄적이며, 중앙화된 그룹이 자금 분배를 통제합니다.
전 세계의 동료들과 역동적인 팀에서 협력합니다.	자금 지원 기관과 소속 기관이 협업을 제한합니다.
자금 지원 결정은 온라인에서 투명하게 이루어집니다. 새로운 자금 조달 메커니즘이 탐구되었습니다.	자금 지원 결정은 처리 시간이 길고 투명성이 제한적입니다. 자금 조달 메커니즘은 거의 존재하지 않습니다.
기술을 사용하여 실험실 서비스를 더 쉽고 투명하게 공유할 수 있습니다.	실험실 자원 공유는 종종 느리고 불투명합니다.
신뢰, 투명성, 보편적 접근을 위해 Web3 프리미티브를 사용하는 새로운 퍼블리싱 모델을 개발할 수 있습니다.	자주 비효율적이고, 편향되며, 착취적이라고 인정받는 기존 경로를 통해 출판합니다.
동료 검토 작업을 통해 토큰과 평판을 얻을 수 있습니다.	동료 검토 작업은 무급이며 영리 목적의 출판사에 이익이 됩니다.
투명한 조건에 따라 생성하고 배포하는 지적 재산(IP)을 소유합니다.	생성한 IP는 소속 기관이 소유합니다. IP에 대한 접근은 투명하지 않습니다.
모든 단계를 온체인에 기록하여 실패한 노력의 데이터를 포함한 모든 연구를 공유합니다.	게재 편향은 연구자들이 성공적인 결과를 얻은 실험을 공유할 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.

이더리움과 DeSci

탈중앙화 과학 시스템은 강력한 보안, 최소한의 통화 및 거래 비용, 그리고 애플리케이션 개발을 위한 풍부한 생태계를 요구할 것입니다. 이더리움은 탈중앙화 과학 기술을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.

DeSci 사용 사례

DeSci는 기존 학계를 디지털 세계로 온보딩하기 위한 과학적 툴셋을 구축하고 있습니다. 아래는 Web3가 과학계에 제공할 수 있는 사용 사례 샘플입니다.

퍼블리싱

과학 출판은 논문을 생성하기 위해 과학자, 평론가 및 편집자의 무료 노동에 의존하지만 엄청난 출판 비용을 부과하는 출판사에 의해 관리되기 때문에 문제가 있는 것으로 유명합니다. 보통 세금을 통해 작품과 출판 비용을 간접적으로 지불한 대중은 종종 출판사에 다시 지불하지 않고는 같은 작품에 접근할 수 없습니다. 개별 과학 논문을 출판하는 데 드는 총비용은 종종 5자리 숫자(USD)에 달하며, 이는 소수의 출판사에 막대한 이익을 창출하는 동시에 과학적 지식을 로 보는 전체 개념을 훼손합니다.

무료 오픈 액세스 플랫폼은 ArXiv (opens in a new tab)와 같은 사전 인쇄 서버의 형태로 존재합니다. 그러나 이러한 플랫폼은 품질 관리, 이 부족하고 일반적으로 논문 수준의 메트릭을 추적하지 않으므로, 보통 전통적인 출판사에 제출하기 전에 작업을 홍보하는 데만 사용됩니다. 탈중앙화 허브 는 또한 출판된 논문에 무료로 접근할 수 있도록 하지만, 법적으로는 접근하지 않으며, 출판사가 이미 지불을 받고 엄격한 저작권법으로 작품을 포장한 후에만 가능합니다. 이것은 내장된 합법 메커니즘과 보상 모델로 접근 가능한 과학 논문과 데이터에 중요한 격차를 남깁니다. 그러한 시스템을 구축하기 위한 도구는 Web3에 존재합니다.

재현성 및 복제성

재생 가능성과 복제 가능성은 양질의 과학적 발견의 기초입니다.

재현 가능한 결과는 동일한 방법론을 사용하여 동일한 팀에서 연속으로 여러 번 달성할 수 있습니다.
동일한 실험 설정을 사용하여 다른 그룹에서 복제 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.

새로운 Web3 네이티브 도구는 재생 가능성과 복제 가능성이 검색의 기반이 되도록 보장할 수 있습니다. 우리는 학계의 기술 구조에 양질의 과학을 엮을 수 있습니다. Web3는 원시 데이터, 계산 엔진, 애플리케이션 결과 등 각 분석 구성 요소에 대한 을 생성하는 기능을 제공합니다. 합의 시스템의 장점은 이러한 구성 요소를 유지하기 위해 신뢰할 수 있는 네트워크가 생성될 때, 각 네트워크 참가자는 계산을 재현하고 각 결과를 검증할 책임이 있다는 것입니다.

자금 지원

과학 자금 조달을 위한 현재 표준 모델은 개인이나 과학자 그룹이 자금 조달 기관에 서면 신청서를 작성하는 것입니다. 신뢰할 수 있는 개인으로 구성된 소규모 패널이 응용 프로그램을 평가한 다음 지원자 중 일부에게 기금을 수여하기 전에 지원자를 인터뷰합니다. 보조금을 신청하고 수령하기까지 때로는 수년을 기다려야 하는 병목 현상을 만드는 것 외에도, 이 모델은 심사위원단의 편견, 사리사욕, 정치에 매우 취약한 것으로 알려져 있습니다.

연구에 따르면 보조금 검토 패널은 다른 패널에 주어진 동일한 제안이 매우 다른 결과를 가지고 있기 때문에 고품질 제안을 선택하는 데 열악한 역할을 합니다. 자금이 더 부족해짐에 따라, 그것은 더 지적으로 보수적인 프로젝트를 가진 더 많은 고위 연구자들의 더 작은 풀에 집중되었습니다. 그 효과는 비뚤어진 보상을 확고히 하고 혁신을 억누르는 경쟁적인 자금 조달 환경을 조성했습니다.

Web3는 DAO와 Web3가 광범위하게 개발한 다양한 보상 모델을 실험함으로써 이 깨진 자금 조달 모델을 혼란에 빠뜨릴 가능성이 있습니다. 소급적 공공재 자금 지원 (opens in a new tab), 이차 펀딩 (opens in a new tab), DAO 거버넌스 (opens in a new tab), 토큰화된 인센티브 구조 (opens in a new tab)는 과학 자금 지원에 혁명을 일으킬 수 있는 Web3 도구의 일부입니다.

IP 소유권 및 개발

지적 재산권(IP)은 대학에 갇히거나 생명공학에 사용되지 않는 것부터 평가하기 어려운 악명 높은 것까지 전통적인 과학에서 큰 문제입니다. 그러나 과학 데이터나 논문과 같은 디지털 자산의 소유권은 Web3가 을 사용하여 특히 잘 처리하는 부분입니다.

NFT가 향후 거래에 대한 수익을 원래 작성자에게 다시 전달할 수 있는 것과 같은 방식으로 연구자, 관리 기관(예: DAO) 또는 데이터를 수집한 주체에게 보상하기 위해 투명한 가치 귀속 체인을 설정할 수 있습니다.

IP-NFT (opens in a new tab)는 수행 중인 연구 실험의 탈중앙화된 데이터 저장소에 대한 키 역할을 할 수도 있으며, NFT 및 금융화(분할부터 대출 풀 및 가치 평가까지)에 연결할 수 있습니다. 또한 VitaDAO (opens in a new tab)와 같은 DAO와 같은 네이티브 온체인 엔티티가 온체인에서 직접 연구를 수행할 수 있도록 합니다. 양도 불가능한 "소울바운드" 토큰 (opens in a new tab)의 등장은 개인이 자신의 이더리움 주소에 연결된 경험과 자격 증명을 증명할 수 있도록 하여 DeSci에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

데이터 저장, 액세스 및 아키텍처

과학적 데이터는 Web3 패턴을 사용하여 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있으며, 분산 저장은 연구가 무시무시한 사건에서 살아남을 수 있게 해줍니다.

출발점은 적절한 검증 가능한 자격 증명을 보유한 탈중앙화된 신원이 접근할 수 있는 시스템이어야 합니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 당사자가 민감한 데이터를 안전하게 복제할 수 있으며, 중복 및 검열 저항, 결과 재현, 심지어 여러 당사자가 협력하고 데이터 세트에 새로운 데이터를 추가할 수 있습니다. 컴퓨트 투 데이터 (opens in a new tab)와 같은 기밀 컴퓨팅 방법은 원시 데이터 복제에 대한 대안적인 액세스 메커니즘을 제공하여 가장 민감한 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 연구 환경을 만듭니다. 신뢰할 수 있는 연구 환경은 연구자가 코드 및 관행 공유를 위해 표준화된 환경을 사용하여 현장에서 데이터를 안전하게 사용할 수 있는 생태계를 조성함으로써 데이터 개인 정보 보호 및 협업을 위한 미래 지향적인 솔루션으로 NHS에 의해 인용되었습니다 (opens in a new tab).

유연한 Web3 데이터 해결책은 위의 시나리오를 지원하고 연구자가 액세스 권한이나 수수료 없이 공공재 만들 수 있는 진정한 개방형 과학의 기반을 제공합니다. IPFS, Arweave 및 Filecoin과 같은 Web3 공용 데이터 해결책은 탈중앙화에 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 기후변화는 기상 관측소와 예측 기후 모델을 포함한 기후 및 날씨 데이터에 대한 보편적인 접근을 제공합니다.

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페이지 마지막 업데이트됨: 2026년 2월 26일

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