DeSci, niezależne laboratoria i analiza danych na dużą skalę

Prezentacja Juana Beneta, założyciela Protocol Labs oraz twórcy IPFS i Filecoin, na EthCC o tym, jak ruch DeSci może wykorzystać narzędzia Web3 do finansowania nauki, organizowania badaczy oraz budowania infrastruktury otwartego dostępu i powtarzalnych badań.

Ten transkrypt jest przystępną kopią oryginalnego transkryptu wideo (opens in a new tab) opublikowanego przez EthCC. Został on lekko zredagowany w celu poprawy czytelności.

Wprowadzenie do nauki i postępu (0:10)

W porządku, witam wszystkich. Nazywam się Juan. Jestem tu, aby porozmawiać o zdecentralizowanej nauce (DeSci). Chcę opowiedzieć o tym, jak możemy wykorzystać DeSci do finansowania, organizowania i otwierania nauki. Na początek, oto o czym będziemy rozmawiać: przez chwilę opowiem o nauce w ogóle, potem o tym, czym jest ruch DeSci, a następnie o tym, jak możemy finansować dobra wspólne w nauce. Potem o tym, jak DeSci organizuje ludzi, projekty i prace wokół nauki. Następnie chcę powiedzieć trochę o otwartym dostępie i powtarzalnej nauce, a na koniec chcę wezwać do działania. Będzie to więc dość szybkie. Mamy wiele do omówienia, więc będę się streszczał.

Po pierwsze, chcę zacząć od stwierdzenia, że w ciągu ostatnich kilku stuleci dokonał się ogromny postęp. Prawie każdy wskaźnik dotyczący ludzkości uległ poprawie. Według niemal każdej miary, o jakiej możemy pomyśleć, kondycja ludzka drastycznie się poprawiła, a dużą częścią osiągnięcia tego postępu było przedsięwzięcie naukowe. Poszerzając to, co wiemy, będąc w stanie przekształcić naszą wiedzę w technologie i rozwiązania różnych problemów, byliśmy w stanie wyciągnąć ogromną część świata z ubóstwa. Udało nam się wyżywić mnóstwo ludzi, zapewnić wszystkim schronienie, wyleczyć wszelkiego rodzaju choroby i tak dalej. Ogromny postęp został osiągnięty dzięki nauce.

Nauka to ogromne przedsięwzięcie z wieloma różnymi poddziedzinami i wieloma różnymi obszarami wiedzy. Możesz pomyśleć o dowolnej konkretnej dziedzinie i dowolnym obszarze badań, a nauka jest ich dużą częścią. Koniec końców, w nauce chodzi o proces dowiadywania się rzeczy. Proces tworzenia nowej wiedzy i łączenia nowych koncepcji. Pomyśl o metodzie naukowej. Jest taki słynny cytat z Feynmana: „Jeśli nie zgadza się z eksperymentem, jest błędne”. I to jest klucz do nauki.

Możesz myśleć o nauce jako o przedsięwzięciu na dużą skalę, które angażuje ludzi na całej planecie. Istnieją różnego rodzaju wysiłki i systemy. Pomyśl o wszystkim, od różnych uniwersytetów na planecie, przez różne grupy badawcze, różne dziedziny i czasopisma. Istnieje wiele różnych działań wokół procesu syntetyzowania tego, co wiemy, wymyślania nowych pomysłów, przekształcania tych pomysłów w projekty badawcze, zamieniania ich w rzeczywiste testowanie hipotez i zbierania danych, aby móc sprawdzić, czy hipoteza jest poprawna. Aż po spisanie tych wyników w formie jakiegoś artykułu, który następnie jest recenzowany przez społeczność naukową, dodawany do drzewa wiedzy, a następnie poszerza to, co wiemy.

Być może historia kończy się w tym miejscu, a może później okazuje się, że w rzeczywistości nie było to powtarzalne i musimy to cofnąć. Albo w rzeczywistości było to poprawne, ale otworzyło drzwi do mnóstwa innej nowej wiedzy. Jest to więc wysoce dynamiczna dziedzina z wieloma różnymi działaniami.

Nauka ma jednak mnóstwo problemów. Z przedsięwzięciem naukowym wiążą się różnego rodzaju kwestie. Mimo że była ona ogromnym motorem postępu, wiele rzeczy szło w niej nie tak. W szczególności brakuje finansowania w wielu dziedzinach. Jednocześnie, mimo braku finansowania, ogólnie na naukę przeznacza się dużo pieniędzy. Istnieje poczucie, że pieniądze nie wystarczają na tak długo, jak kiedyś, że nauka nie dostaje już tak wiele za swoje pieniądze. Istnieje wiele dziedzin, które są zbyt konkurencyjne pod względem uzyskiwania grantów.

Kiedy badania zostaną już przeprowadzone i opublikowane, tylko ułamek z nich daje się powtórzyć. Istnieje więc mnóstwo badań naukowych, które zostały opublikowane, zaakceptowane i uznane za poprawne, tylko po to, by później odkryć, że ogromnej ich części nie da się w rzeczywistości odtworzyć. Mamy więc do czynienia z ogromnym kryzysem powtarzalności. Zdarzają się nawet odkrycia naukowe, których artefakty giną. Pomyśl o rzeczywistych artykułach, kodzie lub danych związanych z jakimś wynikiem, które znikają z naszych banków wiedzy. Istnieje więc wiele problemów związanych z nauką, które należy naprawić, i to jest część tego, o co chodzi w DeSci. Chodzi o rozwiązanie szeregu tych problemów, nie hurtowo, nie całkowicie, ale społeczność DeSci stara się zająć wieloma z tych kwestii.

Ruch DeSci (5:11)

Czym więc jest DeSci? DeSci to ruch mający na celu ulepszenie nauki za pomocą technologii i narzędzi Web3. Pomyśl o możliwości wykorzystania całej magii łączenia za pomocą hasha, blockchainów i inteligentnych kontraktów do tworzenia systemów i struktur, które mogą poprawić sposób, w jaki uprawiamy naukę w różnych dziedzinach na całym świecie.

Istnieje wiele różnych obszarów zainteresowania. Pomyśl o możliwości posiadania artykułów w otwartym dostępie i wspólnych danych, o lepszych, powtarzalnych eksperymentach oraz o możliwości lepszego organizowania laboratoriów i grup. Pomyśl o tworzeniu struktur takich jak DAO, które mogą umożliwić grupom badawczym tworzenie się i organizowanie, pozyskiwanie kapitału i dystrybucję nagród dla uczestników. Istnieją zupełnie nowe struktury finansowania, takie jak IPNFT. Istnieją protokoły wzajemnej oceny (peer review) z nagrodami. Historycznie rzecz biorąc, wzajemna ocena była drapieżną sytuacją, w której naukowcy wkładali ogromną ilość czasu i wysiłku w recenzowanie całej pracy, a czasopisma w rzeczywistości nikomu nie płaciły za tę pracę. Eksperymentuje się z różnego rodzaju nowymi strukturami zachęt.

To dość nowy ruch. Jest z nami od jakiegoś czasu. Kiedy zakładałem IPFS, był to swego rodzaju ruch DeSci, zanim DeSci w ogóle powstało. Stworzyłem IPFS z myślą o umożliwieniu ludziom znacznie lepszej dystrybucji danych na potrzeby nauki. Wiele z tych pomysłów stanowi więc rdzeń projektu. Jednak w ciągu ostatniego roku lub dwóch ruch ten nabrał dużego rozpędu i pojawiło się wiele nowych organizacji. Ta mapa podwoiła lub potroiła swój rozmiar w ciągu ostatniego roku, co jest naprawdę wspaniałe.

Obecnie istnieje kilka grup zajmujących się zdecentralizowanym finansowaniem biotechnologii, takich jak VitaDAO, Molecule i inne. Istnieje wiele organizacji próbujących wymyślić nowe struktury finansowania nauki. Istnieje kilka DAO, które same w sobie są organizacjami naukowymi próbującymi prowadzić badania i rozwój (R&D). Istnieje kilka fundacji i instytucji, które wspierają wiele prac DeSci lub w ten czy inny sposób utożsamiają się z DeSci. Istnieje wiele grup badających różne sposoby publikowania, wiele naukowych NFT i tak dalej. Społeczność ta bardzo się rozrosła w ciągu ostatniego roku lub dwóch.

Obecnie odbywa się również wiele różnych spotkań i konferencji, które gromadzą te społeczności. Wydarzenia takie jak DeSci Day, DeSci Berlin, Schelling Point od społeczności Gitcoin oraz Funding the Commons. Konferencje te gromadzą wiele dyskusji wokół DeSci.

Finansowanie dóbr wspólnych (10:40)

Porozmawiajmy o finansowaniu dóbr wspólnych. Być może niektórzy z was widzieli ten diagram, którego używałem w przeszłości w kontekście przepaści innowacyjnej. W przekładzie nauki na technologię, część DeSci skupia się głównie na lewej stronie – samej nauce – próbując wymyślić lepsze struktury zachęt i lepsze sposoby koordynowania grup w celu uzyskania lepszych wyników naukowych. Warto zauważyć, że całkowite globalne finansowanie badań i rozwoju jest z jednej strony ogromne, ale z innej perspektywy nie tak duże i nie zmieniło się zbytnio w ciągu ostatnich kilku dekad, mimo że przepustowość i wyniki technologii, którą budujemy, ogromnie wzrosły.

Te skale finansowania nie są poza zasięgiem blockchainów. Pomyśl o amerykańskich badaniach i rozwoju w sektorze cywilnym (niezwiązanym z obronnością), które wynoszą około 70 miliardów dolarów rocznie. To z pewnością dużo, ale nie jest to kwota gigantyczna. Wyodrębniając NSF, które wynosi około 10 miliardów dolarów rocznie, jest to całkowicie osiągalne za pośrednictwem blockchainów. Pomyśl o przestrzeni krypto, która dysponuje rzędem od 1 do 3 bilionów dolarów, w zależności od tego, kiedy na nią spojrzysz.

Wyobraź sobie, że blockchainy przeznaczałyby co roku pewien ułamek swojej podaży na badania i rozwój. Wyobraź sobie, że bierzesz jeden procent Filecoin, Ethereum lub Bitcoin i co roku pompujesz go w R&D. Zaczynasz osiągać liczby, które są w zasięgu finansowania nauki na poziomie państwa narodowego. Jeśli krypto wzrośnie o kolejny rząd wielkości lub dwa, krypto będzie w stanie finansować badania i rozwój oraz naukę na skalę państw narodowych, co jest dość szalone, gdy się o tym pomyśli. Byłoby więc wspaniale opracować struktury i dobre ścieżki finansowania, zanim do tego dojdziemy.

Kiedy zaczniesz analizować finansowanie z tych agencji, napotkasz różnego rodzaju problemy. Niektóre dziedziny otrzymują zbyt mało uwagi, a same programy mają perwersyjne zachęty lub są zbyt konkurencyjne, co prowadzi do sytuacji, w której naukowcy spędzają ogromną ilość czasu na samym pisaniu wniosków o granty. Wokół COVID-19 podjęto inicjatywę o nazwie Fast Grants, a ten sam efekt powtórzono w Impetus Grants, gdzie programy te ustrukturyzowały program grantowy, który był bardzo szybki. Byli w stanie rozdawać granty rzędu od 20 do 200 tysięcy dolarów przy ułamku czasu, jaki naukowcy musieli na to poświęcić.

W jednej z ankiet przeprowadzonej wśród naukowców ubiegających się o te granty, wskazali oni, ile czasu zazwyczaj spędzają na ubieganiu się o dofinansowanie. Pomyśl o 25 do 50 procentach czasu naukowca przeznaczanego tylko na opisywanie tego, co robią i aplikowanie o różne granty. To trochę szalone. W idealnym przypadku chcielibyśmy, aby naukowcy spędzali zdecydowaną większość swojego czasu na myśleniu o swojej pracy, wymyślaniu nowych pomysłów i analizowaniu wyników. Istnieje również efekt, w którym programy grantowe ograniczają to, co ludzie ostatecznie badają. Wielu naukowców ma znacznie bardziej ambitne badania, które chcą prowadzić, ale ostatecznie utykają w innej pracy, która nie jest tak wpływowa, ponieważ dostosowują się do ograniczeń programu grantowego.

Dobra publiczne Web3 przybywają na ratunek! Istnieje wiele różnych grup. Oczywiście, to wciąż niewiele; ruch Web3 jest bardzo mały w porównaniu z globalnym finansowaniem badań i rozwoju w nauce, ale jeśli uda nam się odpowiednio ułożyć struktury, dobrze dopasować zachęty i udowodnić, że to działa, to będziemy mogli skalować to o rzędy wielkości wraz z krypto. Powinniśmy badać wiele różnych rodzajów finansowania procesów naukowych: różne programy grantowe, certyfikaty wpływu, rynki wpływu i tak dalej. Społeczność Funding the Commons testuje wiele różnych mechanizmów.

Na przykład grupy takie jak VitaDAO tworzą strukturę danych, przyznając granty grupom w zamian za dane, wiedzę i własność intelektualną (IP). Następnie łączą to IP w IPNFT, które mają wagę prawną, przyznając prawa własności intelektualnej firmom biotechnologicznym i finansując te firmy w celu zwrotu z inwestycji poprzez ich sukces. Zwykle nazywam to funduszem rozwoju fundamentalnego, wykonującym ważną pracę za pośrednictwem laboratoriów, które same w sobie nie są firmami, generującym własność intelektualną w celu późniejszego finansowania firm. Grupy takie jak Molecule tworzą rynki, na których ta praca może się odbywać.

Certyfikaty wpływu to kolejna fascynująca struktura reprezentująca finansowanie z mocą wsteczną. Umożliwiają one uczestnikom, po osiągnięciu pewnego wpływu, wybijać certyfikat związany z tym wpływem i sprzedawać go na rynku każdemu, kto chce zgłosić roszczenie do tego wpływu. Umożliwia to powstanie rynku spekulacyjnego, zamykając pętlę w czasie w celu wstecznego finansowania niezwykle ważnej pracy. Jest to kluczowe, ponieważ często zdajesz sobie sprawę z tego, jak cenne jest coś, długo po wykonaniu pracy.

Organizowanie ludzi i Data DAO (15:28)

Teraz kilka krótkich przemyśleń na temat organizowania ludzi. W przeszłości GitHub odnosił ogromne sukcesy w pomaganiu w organizowaniu odkrywania naukowego. Całe podręczniki i dziedziny rozwinęły się dzięki GitHubowi. Wiele grup wykorzystywało podstawowe prymitywy GitHuba dotyczące zgłoszeń (issues), współpracy nad kodem i kontroli wersji do organizowania społeczności praktyków i naukowców. Ale to, co nie jest tam kompletne, to brak możliwości tworzenia organizacji, które prowadzą badania, obracają kapitałem lub płacą współtwórcom.

Istnieją interesujące eksperymenty, takie jak LabDAO, tworzące zespoły laboratoryjne, w których grupy mogą się formować, zbierać fundusze i je dystrybuować. Jesteś w stanie zakodować różne poziomy wkładu uczestników, aby sprawiedliwie ich wynagradzać. Istnieją bardziej ambitne projekty dotyczące przypisywania zasług uczestnikom w większej sieci, propagujące nagrodę w różnych współpracujących zespołach.

Istnieją grupy eksperymentujące z protokołami wzajemnej oceny, obserwujące ekonomię i dynamikę systemu recenzji naukowych, aby zarówno zachęcać do pracy, jak i odpowiednio nagradzać jej wykonywanie. Protokół o nazwie Ants Review już to robi i można go używać z MetaMask. Gitcoin Grants zapoczątkował mnóstwo pracy, którą można tutaj wykorzystać, i już wspiera narzędzia dla uczestników, którzy chcą organizować się w ten sposób.

Jednym z naprawdę kluczowych elementów jest tutaj łączenie treści za pomocą hasha. Możesz zamrozić pakiet informacji, uzyskać link do hasha adresowanego po treści i odwoływać się do rzeczy. Jest to podstawowy prymityw, którego potrzebujesz w literaturze. Kiedy masz cytat z jednego artykułu do drugiego lub z artykułu do jego danych lub kodu, CID jest dokładnie tym, czego potrzebujesz. Wyobraź sobie, że możesz zamrozić całą literaturę za pomocą kontroli wersji i zamrozić wszystkie ważne zbiory danych oraz kod wymagany do ponownego uruchomienia tych eksperymentów. Wiele grup bada to, proponując różne sposoby przeprowadzania wzajemnej oceny i rozwoju nauki za pośrednictwem IPFS.

Możesz pomyśleć o połączeniu tego rodzaju aktywności i generowania danych z czymś, co nazywa się Data DAO. W przeciwieństwie do DAO, o których wspomniałem wcześniej, a które już zaczynają działać, Data DAO są bardzo nowe. Pomyśl o grupie, która jest w stanie gromadzić, selekcjonować, przekształcać i przetwarzać dane, a także zarządzać tym, jak te dane są wykorzystywane w czasie, jak są monetyzowane i jak są udostępniane.

Kilka uwag końcowych na temat otwartego dostępu i powtarzalnej nauki. IPFS był już wielokrotnie wykorzystywany do wielu rodzajów otwartych prac naukowych. Już teraz spełnia marzenie o otwarciu dostępu do dużej części nauki, wspierając rozproszone kopie Wikipedii, ogromne archiwa artykułów i zbiory danych.

Otwarty dostęp, powtarzalna nauka i wezwanie do działania (20:40)

Nie jesteśmy jeszcze na etapie pełnej powtarzalności. Jest to obszar, który wymaga więcej pracy, ale wiele osób już nad tym myślało. Istnieją naprawdę dobre specyfikacje i pomysły dotyczące wykorzystania standardowej powtarzalności z IPFS w celu zamrożenia wszystkich zasobów i zbudowania w pełni powtarzalnego potoku. Możesz przywołać konkretne eksperymenty z przeszłości, przywrócić całkowicie zamrożone maszyny wirtualne (VM) lub kontenery, ponownie uruchomić wszystkie potoki danych i zweryfikować, czy eksperymenty są poprawne.

Istnieje również zupełnie inny aspekt związany z samym przeprowadzaniem analizy danych w sposób zorientowany na DeSci, gdzie notatniki, analiza danych i artefakty wykorzystują aplikacje oparte na Web3. Rzeczy takie jak notatniki Jupyter, notatniki IPython i notatniki Wolfram już łączą się z CID. Myślę, że w przyszłości zostanie to znacznie przyspieszone, ponieważ sieć Filecoin ogromnie się rozrasta. Sieć Filecoin ma dużo pamięci masowej połączonej z obliczeniami – dostawcy pamięci masowej mają mnóstwo procesorów graficznych (GPU) tuż obok danych. W przyszłym roku zostaną one połączone z możliwością wydawania potoków obliczeniowych wokół tych danych. Pomyśl o stworzeniu platformy dla naukowców do analizy danych na masową skalę, wykorzystującej platformy obliczeniowe Web3 zarówno do adresowania i przechowywania informacji, jak i do obliczeń, tworząc pełny, kompleksowy potok analizy danych.

Na koniec krótkie wezwanie do działania. Nauka jest motorem postępu. Poszerzając to, co wiemy, jesteśmy w stanie tworzyć więcej technologii i poprawiać nasze życie. Jeśli uda nam się poprawić życie naukowców, ułatwić im pracę, przyspieszyć ich rozwój, obniżyć koszty i umożliwić im spędzanie większej ilości czasu na rozwiązywaniu problemów zamiast na pisaniu wniosków o granty, to wszyscy będziemy mogli wyjątkowo szybko posunąć społeczeństwo naprzód.

Ruch DeSci cię potrzebuje. Pomyśl o eksperymentowaniu z nowymi mechanizmami finansowania, budowaniu narzędzi otwartego dostępu i otwartej nauki lub zabawie z publicznymi zbiorami danych. Pomyśl o dołączeniu do zespołu DeSci lub DAO. Odkrywaj te społeczności i mam nadzieję, że dołączysz do ruchu. Bardzo dziękuję i do zobaczenia.

(Oklaski)