Understanding science funding in tech, 2011-2021

2022-03-02

理解科技圈的科學資助，2011–2021

原文由 Nadia Asparouhova 于 2022-03-02 發布，訂閱此部落格

對於位處科學與科技交界的人來說，很難不注意到過去兩年大量新計畫如雨後春筍般出現，尤其旨在為生命科學帶來重大突破。

雖然我沒有科學背景，與這個領域也沒有私人淵源（除了認識並喜歡許多參與其中的人），但我開始好奇——為什麼這個領域會如此突然地改變，特別是從慈善事業的角度來看。弄清楚什麼在科學領域行得通，能幫助我們應對世界上其他結構相似的問題。

為了了解發生了什麼，我回顧了過去十年（約 2011 至 2021 年）科技界與科學相關的各種嘗試。我試圖從中找出規律，以推斷當時的常態與價值觀，以及扭轉這些態度的轉捩點。我也訪談了多位領域內的人士，以補足缺漏，並了解他們重視什麼、以及他們眼中的成功是什麼樣子。

提醒一下：要對「為何文化會改變」這類混亂的問題給出乾淨俐落的答案，極為困難、甚至不可能，所以請將本文視為後續研究的起點。

如果你不想讀完整篇文章，可以直接跳到總結。

科學面臨的問題

當人們說想「把科學做得更好」時，他們想解決的是哪些問題，又打算怎麼做？

有幾個現象是科學圈內外人士普遍認同的。這些主題在其他地方已有更詳盡的討論，所以這裡只會簡短帶過：

身為科學家，申請經費既緩慢又官僚

Fast Grants 這項因應 COVID-19 疫情而設立的快速補助計畫之所以受到歡迎，正凸顯了科學家選擇之少。其創辦人在一篇回顧文章中提到，他們很驚訝有這麼多申請者來自排名前二十的研究機構：「我們沒想到頂尖大學的人在疫情期間會在經費上如此掙扎，」然而，在對受補助者的問卷調查中，有 64% 的受訪者表示，若沒有 Fast Grants，他們的研究根本不可能展開。

學術界的獎勵制度雖然健全，卻未必能篩選出最好的研究

科學家被期待在期刊上發表成果，其聲譽則以被引用次數來衡量。但同儕審查傾向篩選共識而非鼓勵冒險，而且科學家承受著重質不重量、為數量而非品質發表的壓力，還有許多其他問題。

年輕科學家處於劣勢

科學界正趨向高齡化，也更偏好已有實績的科學家。多數 NIH 的補助都流向年長的科學家，而做出諾貝爾獎級發現時的科學家年齡也正在上升。

界定一套變革理論

這些問題為何重要？如果要為上述觀察下一個「那又怎樣」的結論，我們或許會說，由於這些結構性挑戰，科學進展不如它本可以那樣蓬勃。相較於維多利亞時代或冷戰時期等其他歷史階段，如今有潛力、有才華的科學家似乎更難順利開展工作，尤其當他們的想法帶有實驗性或尚未被驗證時。

New Science 創辦人 Alexey Guzey 在2019 年對生命科學的一項調查中指出，科學家已經學會用變通方式應對這些問題，例如，用「無聊」的點子去申請經費，再挪出一部分來資助自己「具實驗性」的想法。無論如何，可以合理推斷，如果科學家不必如此大費周章，還能完成更多工作。例如，在前述 Fast Grants 的問卷中，有 78% 的受訪者表示，如果能獲得「不受限制、永久性的經費」，他們會「大幅」改變自己的研究計畫。

如果要寫一套帶有科技味的科學變革理論，大概會長這樣：

確保科學進展得以蓬勃發展，方法是移除世界頂尖科學家面前的財務與制度障礙，讓他們能充分追隨好奇心，產出最終能轉化為造福人類之應用的研究。

在這個論述之下，實務工作者對於哪些行動最為重要，仍有分歧：

有些受訪者認為，缺乏經費或撥款流程過慢是影響最大的關鍵：把錢給科學家，讓他們放手去做。
另一些人則認為學術常規才是更大的障礙：研究應該更像新創文化那樣運作。
還有人認為，問題在於專注基礎研究與想將研究應用化的人之間存在鴻溝：更快地將研究推向市場，讓人類能更早受益於科學家的成果。

這些不同的取徑，我會在後面的章節更詳細地討論。

科學也可以被視為一個更廣泛命題的子集：「我們如何在科技領域支持研究文化？」例如，人工智慧就屬於這個範疇，但有著不同的發展軌跡與資助歷史。人機互動（HCI）與「思考工具」亦然。即使是「科學」本身，也是一個極其龐大的類別，如我們在後面章節將看到的（值得注意的是，專注於改善科學流程的這個特定領域，有時被稱為「後設科學」）。

在這個案例研究中，我只關注過去十年科學研究與科技的交集。不過，在許多情況下，科技界對研究的態度也會影響我們對科學的看法，反之亦然，這部分我也會偶爾提及。

撇開這些前提不談，來看看當今的實務工作者有什麼共通點。回到上面那套變革理論，科技原生（tech-native）的科學方法有什麼不尋常或特別之處？

在我看來，其中一個突出之處是對支持與吸引頂尖科學人才的重視。這背後隱含著一個假設：個別科學家的素質很重要，甚至科學之所以能有跳躍式進展，或許正是靠少數才華出眾者的貢獻，而非整個社群的集體努力。（José Luis Ricón 的一項後設分析似乎支持這個假說，儘管他也指出，這個結論可能因領域而異。）

對「頂尖人才」的重視，讓我覺得非常有科技圈的味道，就像創辦人思考新創的方式。雖然沒有任何菁英制度是完美的，但科技文化之所以蓬勃，部分原因在於企業往往較不看重出身或年資等標籤，而更看重一個人實際做出了什麼。優先延攬高素質人才，也有助於組織在成長時避免走向衰退。因此，科技界把同樣的思維帶進科學，也就不足為奇了。

其次，則是一貫強調產出，尤其是將研究推向市場。同樣地，這種「以結果為導向」的做法讓我覺得非常科技原生：一種相信基礎研究最終應服務於造福人類的長遠目的——而且我們應盡可能縮短這個時程的信念。

我訪談的大多數人都認為，如果能將成果商業化，就應該這麼做——當然，前提是並非所有東西都能商業化。即使是非營利的科學計畫，也往往強調那些源自新創的價值觀，例如速度、已證明的實績與協作。

最後，當今的實務工作者之間有一種隱含的信念，認為改變是外生的：我們必須在體制之外運作，由外而內施加影響，才能達成這些目標。雖然有些組織確實會與大學合作，但它們仍然是在傳統學術職涯路徑之外運作。

這些價值觀對科技圈的人來說或許顯而易見，但如果回到「確保科學進展得以蓬勃發展」這個宏觀願景，套用這些價值觀其實就排除了其他非科技背景的實務者可能會採取的許多選項：例如，設立博士後計畫、改善大學研究實驗室的工具、增加 STEM 研究所的招生名額等等。

帶著這些價值觀，讓我們來看看過去十年科技界的科學資助是如何演變的。

透過新創推動科學創新（2011–2014）

我在訪談中聽到的一個共通主題是，過去十年科學的問題陳述並沒有太大變化。長期以來，大家都意識到科學的運作不如預期，也都有想做些什麼的意願。改變的是，人們對於如何解決問題的看法。

十年前，大多數人認為新創是推動科學進展的最佳途徑：要嘛自己創業，要嘛投資新創公司。

當時科學進展的哲學基礎，可見於經濟學家兼作家 Tyler Cowen 在 2011 年出版的著作《大停滯》（The Great Stagnation）。Cowen 提出了關於美國經濟停滯的更廣泛論點，但他將缺乏科學突破、以及整體科技進步速度放緩，視為原因之一。[¹]

被 Cowen 在書中致謝的 Peter Thiel，也曾直言科學創新正在衰退。在《大停滯》中，Cowen 引述了 Thiel 的一段訪談：「製藥、機器人、人工智慧、奈米科技——所有這些領域的進展都遠比人們想像的有限。而問題在於為什麼。」

也正是在這個時候，2011 年，Thiel 為他於 2005 年創立的創投公司 Founders Fund 採用了那句如今惡名昭彰的標語：「我們曾被承諾會有飛行車，結果卻只得到 140 個字元。」Thiel 決定將這句話轉化為投資論點，揭示了他的變革理論：科學進展將透過市場來解決，而非透過資助基礎研究。

雖然很難精確指出為何新創在當時會成為科學領域的首選方法，最簡單的解釋是，這與 2010 年代新創整體的盛行相呼應。Y Combinator 這個在讓創業變得更具吸引力、也更容易的過程中扮演關鍵角色的加速器，成立於 2005 年，但在 2010 年代才達到文化上的高峰。其最成功的許多校友，都來自於在 2010 年代成立或迎來爆發性成長的公司。Marc Andreessen 在 2011 年發表的專欄文章「軟體正在吞噬世界」，捕捉了當時的氛圍：由軟體驅動的新創可以被應用來解決各行各業的許多不同問題。

除了 Breakout Labs（雖然是一項補助計畫，但被設計為循環基金，收益來自受補助者的智慧財產權與／或權利金）之外，當時值得注意的科學相關嘗試，通常都是新創公司或創投基金。例子包括：

除了新創之外，當時科技界還有兩位值得注意的研究贊助者，雖然與科學的關聯較為間接，但能告訴我們當時人們如何看待研究：

Google X：Google X 於 2010 年悄悄成立，被率先揭露其存在的《紐約時報》形容為 Google 內部一個處理「射月般狂想」的祕密實驗室。Google X 讓「登月計畫（moonshots）」一詞廣為人知，如今則自稱為「登月工廠」。
MIT Media Lab：MIT Media Lab 如今自稱為「跨領域研究實驗室」。雖然並非聚焦於科學，但它經常被視為科技 x 學術研究文化的象徵。在魅力十足的領導者 Joi Ito 的帶領下，它在 2010 年代蓬勃發展，直到 2019 年他因具爭議的財務關係而突然辭職。

早期的慈善事業取徑（2015–2017）

到了 2010 年代中期，科技業在前半段的出場（exit）已累積了足夠的個人財富，讓一些資助者開始嘗試傳統的慈善事業模式。

2015 年，Y Combinator 宣布成立非營利研究機構 YC Research，最初由其總裁 Sam Altman 個人捐助 1000 萬美元。雖然並非直接處理科學問題（他們最初的研究計畫聚焦於全民基本收入、城市與人機互動），YC Research 可被視為文化態度轉變的風向球。如 Sam Altman 在他的公告文章中所解釋，有時「新創並不適合某些類型的創新」，這在當時是全新的觀點：

我們在 YC 的使命是盡可能促成更多創新。這大多意味著資助新創。但新創並不適合某些類型的創新——例如，需要非常長期投入、試圖回答非常開放性問題，或開發不該由任何單一公司擁有的技術的工作。

然而，他也強調 YC Research 仍希望以不同於一般研究機構的方式行事（重點為筆者所加）：

我們認為研究機構可以比現在更好……研究人員的報酬與影響力，將不再由發表大量低影響力的論文或在大量研討會上演講來驅動——那整個體制似乎已經失靈。相反地，我們將專注於產出的品質。

同年，Mark Zuckerberg 與 Priscilla Chan 宣布將捐出其 99% 的 Facebook 持股，用於慈善計畫，並置於 Chan Zuckerberg Initiative 旗下。與 Y Combinator 相似，Chan 與 Zuckerberg 選擇以稍微不同的方式行事，他們沒有將 CZI 設為 501c3 非營利組織（如多數慈善基金會），而是設為 LLC，他們認為這將賦予他們「更靈活地執行使命」的能力。

CZI 的第一筆投資是承諾投入 30 億美元，用於「在我們有生之年治癒、預防與管控所有人類疾病」，將在十年內分配。其中 6 億美元被指定用於創建 Biohub，這是一個位於加州大學舊金山分校（UCSF）、與史丹佛大學及加州大學柏克萊分校合作的研究中心。

在他們的聯合聲明中，Zuckerberg 解釋說，生命科學缺乏進展與科學目前的資助與組織方式有關（重點為筆者所加）：

打造工具需要以新的方式來資助與組織科學……我們目前的資助環境並沒有真正激勵太多的工具開發……解決大型問題需要讓科學家與工程師以新的方式一起工作：共享資料、協調與協作。

翌年，2016 年，Sean Parker 成立了 Parker Institute for Cancer Immunotherapy。Parker 的聲明同樣呼應了對科學運作方式的類似擔憂（重點為筆者所加）：

癌症問題不僅僅是資源的問題，而是我們如何分配資源的問題……這個體制在某種程度上已經失靈……負責資助大多數科學研究的機構，通常並不鼓勵科學家追求最大膽的想法，因此我們得不到有企圖心的科學。

相較於 2010 年代上半，這段時期出現了對資助基礎研究的新興興趣，以及一種新的、默認的共識：僅靠新創無法讓我們走完全程——即使捐助者仍強調以更具科技味的方式，聚焦於產出、協作與工具開發，來為研究文化帶來創新。

同一時期啟動、也反映這些趨勢的其他幾個計畫包括：

Open Philanthropy：一個更廣泛地致力於改善慈善事業的研究與補助組織，但其最初的重點領域包括資助生物研究。Open Philanthropy 於 2017 年成為獨立組織，但在此之前數年，它是由 Good Ventures（Dustin Moskovitz 與 Cari Tuna）與 Givewell 合作發展而來。
OpenAI：一個非營利組織，最初被描述為「非營利研究公司」，於 2015 年成立，並獲得 Elon Musk、Sam Altman 等人 10 億美元的承諾資助。（OpenAI 至今已轉為營利結構。）雖然並非聚焦於科學，但 OpenAI 成為近年科技界啟動的最大型研究計畫之一。他們最初的聲明強調了開放發表、開放專利與協作的重要性。

這段時期似乎缺少的一件事——儘管人們口頭上表示有興趣改善研究者之間的協作——是捐助者之間的協調。相反地，給人的感覺是，每項努力都是以捐助者自身為中心，而不是共同合作，透過多種方法來解決一個明確定義的問題。

這並非批評，而是想突顯相較於今日的群體，早期的主要捐助者仍在學習如何透過非新創的方式策略性地處理科學問題——以及在傳統期待之外定義其慈善工作的極大挑戰。

領域建構與新機構（2018–2021）

近年來，資助者與創辦人之間的協調變得更加緊密，這有助於催生一波新的科學計畫。

2017 年 NBER 的一篇工作論文〈Are Ideas Getting Harder to Find?〉指出「研究投入大幅增加，但研究生產力卻急遽下降」，重新引發了關於科學創新的討論。2018 年，Patrick Collison 與 Michael Nielsen 在《The Atlantic》發表了一篇專文，其中包含的原創研究提出了類似的論點：雖然「從未有過這麼多科學家、這麼多科學經費，以及這麼多發表的科學論文……但我們的科學理解是否也等比例地增加了呢？」

翌年，Patrick Collison 與 Tyler Cowen 在《The Atlantic》發表了相關文章〈We Need a New Science of Progress〉，主張「世界將受益於一項有組織的努力，以理解」進展是如何產生的，包括發掘人才、激勵創新以及協作的好處。

雖然該文更廣泛地聚焦於進展本身，科學是一個突出的例子。Collison 與 Cowen 指出，「雖然科學創造了我們大部分的繁榮，但科學家與研究人員本身並未充分執著於它應該如何被組織，」以及「對於科學如何被實踐與資助的批判性評估嚴重不足，或許原因並不難想像。」

這篇《The Atlantic》專文（加上大量後續努力）促成了「進步研究（progress studies）」社群的形成與成長，為那些關心科學進展等議題的人們，提供了一個亟需的知識歸屬與社群。

雖然今日科學領域的實務工作者並未正式隸屬於進步研究（多數人大概也會說自己不是），而且進步研究所關心的也不僅是科學議題，但我感覺，這樣一個社群的形成有助於：[²]

成為志同道合者的謝林點（Schelling point），為這個領域吸引更多人才，以及
使實務工作者的工作獲得正當性。

2021 年，一群人齊聚舉辦了一場實體的「科學與技術瓶頸工作坊」，其前提是瓶頸「遍布科學與科技各處，解決它們可能為整個領域釋放巨大的進展。」與會者混合了創辦人與資助者，其中許多人已在從事與科學相關的計畫，包括 Fast Grants、Convergent Research 與 Rejuvenome。

這場工作坊深受與會者好評。它讓更多人彼此認識，加強了對這個領域的共同方法與興趣，甚至催生了新的合作。

以下是近年啟動的一些科學計畫。特別值得注意的是，在共享的問題空間內實驗的多樣性，以及資助者與創辦人之間協調的增加（請留意各計畫之間高度重疊的情況）。相較於 2010 年代較為單一、各自為政的做法，這些都是健康、蓬勃發展的跡象。

這些計畫大多聚焦於生命科學。我曾詢問幾位受訪者為何如此，得到的幾個想法包括：

個人連結與興趣：多位資助者與創辦人原本就與生命科學有連結或具備相關背景。
敘事與公共論述：生命科學意味著處理諸如治癒疾病、延長壽命、生殖醫學與基因等議題。相較於例如存在風險或太空探索，這類工作的好處更容易被大眾理解，尤其是在全球疫情之後。

如先前所觀察，這群人展現出多樣的取徑：混合了營利與非營利的追求，以及補助型與實作型的組織。我們也可以從系統變革的層次（組織 vs. 個人）、研究類型（基礎 vs. 應用）與計畫時程（短期 vs. 長期）等面向，看到方法的多樣性。

為何今日有如此多的新計畫？

雖然科學領域長期以來一直有一群熱切的實務工作者，但直到最近資金的大量湧入，才讓這些醞釀已久的想法得以付諸實踐。（例如，Adam Marblestone 與 Sam Rodriques 在獲得資助之前，已經思考 Focused Research Organizations 多年。）

有些資助者傾向淡化自己作為「資金提供者」的角色，但我認為有必要強調良好資助實務的重要性。具體而言，我想強調的是，今日科技界的科學資助者遠非「把錢砸向問題」而已，而是採取了一種策略性的、卻又經典的慈善事業方法來開拓一個新領域。其中有兩項奠定基礎的重大努力特別值得一提：

更好的協調：資助者之間更緊密的協調與共同出資，有助於彼此學習、做出更大膽的押注，也讓實務工作者能更安心地追求長期工作；
領域建構：釋出這些是值得關注、值得投入的有趣問題的訊號，從而吸引更多人加入，並使實務工作者的工作獲得正當性。

究竟是什麼促成了對資助科學重新燃起的興趣？幾個可能的因素，有些是外部條件，有些則是刻意努力的結果：

全球 COVID 疫情

疫情迫使人們與龐大而僵固的體制搏鬥，讓我們意識到世界比原先想像的更具可塑性。人們對官僚感到沮喪，卻無法置身事外，並意識到可以現在就採取行動——而非等到遙遠的未來——來讓事情變好。[³]

Fast Grants 正是為直接回應 COVID 而啟動，其成功似乎也影響了Arc Institute 的願景。長壽急迫性補助（Longevity Impetus grants）同樣受到 Fast Grants 模式的啟發，只是主題不同。

Arcadia Science 的創辦人直接指出 COVID-19 疫情「點燃了超越我們平常圈子的急迫感、協作精神與對科學進展的熱情。隨之而來的疫苗研發，證明了科學與科學家之間的協作可以多麼強大。」

一位受訪者認為，COVID 可能也打破了矽谷的集體思維，因為大家地理上四散到各地，接觸到新的思考方式，進而更願意接受非新創的取徑。

成功的領域建構與參與者之間更好的協調

發表專文、舉辦工作坊、以及形成進步研究社群，讓志同道合的人更容易找到彼此並相互協調。如 Luke Muehlhauser 在他關於早期領域成長的 Open Phil 報告中所指出，這些方法看似「顯而易見」，但也「往往有效」。

在我的訪談中，資深的實務工作者提到，人們對這個問題領域感興趣已有數十年，但直到近年才驚訝地發現，原來（引述）「像我們這樣的人比我想像的還多。」

即使在那些已認識、共事多年的實務工作者之間，領域建構也讓他們的工作感覺比以往更有地位——更像是一位新創創辦人——而這將持續吸引更多人加入。

好幾位受訪者在訪談中都提到這種效應。有人說，這類計畫（即啟動一個不是新創的雄心勃勃的專案）直到最近都被視為「無法獲得資助」，因為現在有幾個人「讓它變酷了」。另一人則覺得，雖然科技圈的一般人可能還不理解他們在做什麼，但他們感覺自己的工作已不再被視為「低地位」。

加密貨幣財富熱潮

2017 年與 2021 年是加密貨幣財富生成的兩個重大轉捩點。我們已開始看到第一波熱潮的後續效應，而第二波熱潮的效應很可能在未來幾年內顯現。

加密貨幣對科學資助領域產生了直接與間接的影響。首先，就實際層面而言，它創造了一波新的潛在資助者。[⁴]今日在科學領域活躍的加密貨幣資助者，多半是 2017 年第一波熱潮的受益者——正如 Mark Zuckerberg、Dustin Moskovitz 與 Sean Parker 是 Facebook 2012 年 IPO 的受益者，並在數年後成為活躍的慈善資助者一樣。

其次，加密貨幣財富成為迫使「傳統科技（trad tech）」在文化建構上承擔更大風險的驅動力。雖然很難證明這一點，但我們可以將其視為歐頓窗口（Overton window）的移動——當一個觀點遠比中位數更極端的群體出現時，原本看似激進的立場就會變得合理可行。就科技業而言，加密貨幣是一個毫不諷刺地想從零開始重建社會的領域，這使得例如成立一個新的 501c3 研究機構，看起來就沒那麼奇怪了。

還有其他幾個總體條件，可能也促成了科技界對資助新科學計畫胃口的轉變：讓資金變得便宜的多頭市場；大眾對傳統體制日益加劇的幻滅；在 2010 年代後期產生新財富的一波出場潮；以及從 2010 年代中期開始，科技與主流文化關係的劇烈轉變。這些主題超出了本文想涵蓋的範圍，但值得作為其他促成因素一提。

衡量成功

最後，我想了解當今這群參與者如何思考衡量影響力。十年後，我們要如何知道這些努力是否成功？

幾乎每位受訪者都提到了某種版本的「1000 億美元難題」（這個詞彙歸於David Lang），指的是相較於美國每年超過 1000 億美元的聯邦研發經費，私人資本相對渺小。根據我們所能推斷，最近一波計畫總計約數十億美元。雖然數額可觀，但仍只是政府能做到的零頭。

由於這些相對的財務限制，受訪的參與者反而在思考如何透過展示可能性，來啟發聯邦經費（特別是生命科學領域的 NIH）的改善，而非試圖在金額上與之競爭。這種做法與慈善資本在公民社會中更廣泛的角色一致，其目標不是與政府競爭或取代政府，而是透過不動用公共稅收的私人實驗來播下新想法的種子。[⁵]例如，公共圖書館、公立學校與大學，都曾受到美國早期慈善事業的塑造。

選擇成立公司而非非營利組織的實務工作者，同樣出於延長資本壽命的動機。如果一家公司成功了，它可以激勵更多科學公司的誕生，因為新創資金十分充沛。相比之下，成功的非營利組織往往不會激勵更多非營利組織的成立（即使它們會相互影響彼此的做法與興趣），因為慈善資本有限，這造就了一個更具競爭性、零和的局面。

以下是幾項我在訪談中聽到的近期與長期目標，以及關於如何衡量它們的建議。

尾聲：DeSci 與新的加密原語

這個故事還有一章，我將其獨立為「尾聲」，因為它既新穎又與上述取徑截然不同，但也能作為迄今為止所有內容的重要對照。

如果我們拉遠視角，思考科學如何獲得資助與支持，會發現有多種途徑。公共財並非僅由政府資助；它們也可以透過市場（例如創立公司）與慈善資本來影響。迄今為止我們看到的例子，無論看起來多麼新穎或不同，都仍落入這些既有範疇之一。

還有另一種更為激進的取徑，我姑且（有些拗口地）稱之為加密原生（crypto-native）取徑。支持這種取徑的人認為，上述努力雖然是正向發展，但最終仍複製了既有體制的相同問題。他們會說，若不改寫底層的誘因，只創建新機構，長遠來看什麼問題也解決不了：只是把體制衰退的倒數計時器重新歸零而已。

即使在「傳統科技」群體中，對於「我們是想創建新的公共機構，還是僅僅想讓既有機構變得更好？」這個問題，也有著廣泛的答案。一些計畫正在長遠地思考如何避免體制衰退，例如限制其資助規模甚至組織規模。無論如何，我訪談的大多數人似乎都認同「1000 億美元難題」的取徑：也就是有效率地運用有限的資本，在大得多的聯邦層級上促成改變。

相比之下，在加密原生的取徑中，支持者希望創造全新的公共財資助方式。雖然他們同樣懷抱改善科學進展、吸引頂尖人才並將研究推向市場的長期願景，但策略卻不同。他們的變革理論大概會長這樣：

確保科學進展得以蓬勃發展，方法是發明新的方式來獎勵科學家、改善協作，並評估與放大其工作的品質，讓他們能充分追隨好奇心，產出最終能轉化為造福人類之應用的研究。

在我的訪談中，我聽到抱持不同取徑的人說出幾乎一字不差的話，大意是「學術、研究與政府的現行體制，就是被設計來產生特定結果的。除非我們發明新的遊戲，否則什麼都不會改變。」然而，在傳統科技中，新遊戲似乎是創建新機構（但假定底層的組織原則是不變的），而在加密領域，則是徹底設計新的誘因機制（假定組織原則是可塑的）。

在 2021 年由 Protocol Labs 主辦、聚焦於資助公共財的線上會議Funding the Commons 上，創辦人 Juan Benet 發表了一場關於「彌合創新鴻溝」的演講。他指出，在過去十年中，新創生態系透過將新技術產品化，帶來了可觀的研發創新。在他看來，Y Combinator 對研發創新的貢獻，遠超過 Alphabet 或 Ethereum。

資料來源：Juan Benet，來自Funding the Commons。

但基礎研究的努力雖然聚焦於修補上圖中「藍色三角形」區域的問題，卻未處理缺失的「黑色方塊」：將研究轉化為現實世界的創新。因此，正如科技生態系已為新創創造了數十億美元的創投資金，加密生態系也能為資助公共財做同樣的事。

在我看來，這觸及了科技原生與加密原生在解決公共財問題上差異的核心。在最理想的情況下，科技取徑是透過新創創造財富，再將其剩餘財富用於慈善目的（無論是透過營利或非營利計畫）。另一方面，加密取徑則是為公共財創建一套原生的資助體系，讓參與者能透過開發公共財本身來創造財富。[⁶]

Vitalik Buterin 也在 Funding the Commons 上發表了呼應這些觀點的演講。他解釋說，區塊鏈社群與其說是建立在私有財上，不如說是建立在公共財之上，例如開源程式碼、協議研究、文件與社群營造。因此他強調「公共財的資助需要是長期且有系統的」，意味著資金需要「不僅來自個人，更需來自應用程式與／或協議」。新的加密原語，例如 DAO 或代幣獎勵，可以幫助滿足這些需求。

加密原生與傳統科技原生取徑之間有幾個差異：

對有限 vs. 無上限回報的信念。傳統科技圈的人承認「1000 億美元難題」的限制，而加密圈則對可能性的看法寬廣得多。我訪談的一位人士認為，加密網路在未來十年內可能匹敵聯邦層級的資助規模。一套新的加密原語也將可能大幅提高給予科學家的財務回報。這是否能夠實現尚待觀察，但我覺得這種對無上限潛力的信念令人振奮。
人才的集中 vs. 分散。如前所述，傳統科技似乎將重心放在幫助那些正被失靈官僚慢慢摧毀的頂尖科學家。另一方面，加密圈則對人才採取更分散的方式，吸引並協調更大規模的貢獻者網絡。（如一位受訪者告訴我的：「科學進展是一個協調問題。」）在加密取徑中，目標是為全世界配備讓任何人都能進行實驗的工具（最終自然會篩選出最優秀的人才），而非主動發掘並招募最優秀的人才加入組織。我們可以將此視為人才策略上的開源 vs. 寇斯（Coasean）取徑，這也是加密與傳統科技之間更廣泛的主題差異。

雖然傳統科技與加密提供了兩種截然不同的科學解方，資助者之間仍有跨界合作。資助者並非依其工作地點被歸入某一類，而是取決於變革理論的差異。資助者有可能——而有些資助者如 Vitalik 確實如此——同時支持傳統科技與加密的努力，也就是對改善科學採取一種「分散投資組合」的做法。

若再將焦點拉近到加密領域，有一場新興運動正將新的原語應用於科學，有時以其帶有 web3 風味的形式被稱為 DeSci，即去中心化科學。雖然並非每個人都認同這個稱呼，但在這一節中，我會用它作為加密中心取徑改善科學的簡稱，因為——嗯——它念起來更順口。

令人驚訝的是，許多 DeSci 實務工作者都擁有科學背景。他們不只是決定將技能應用於新產業的加密傳教士：也有科學家正離開學術界或業界的職位，全心投入 DeSci。

微生物學家出身、Phage Directory 共同創辦人 Jessica Sacher，形容自己過去曾有著強烈的「類比人生」：

我來自分子微生物學的實驗台，在那裡我把實驗方法與資料寫在紙本筆記本上（狀況好的時候；其他時候我寫在紙巾和橡膠手套上）。在實驗台的 7 年間，我甚至幾乎沒用過 Excel。

儘管如此，她仍被 DeSci 吸引，因為它提供了一種她在學術界得不到的樂觀願景（重點為筆者所加）：

[花]越多時間與科技／新創領域的人相處，我越意識到科學的問題來自人為設計的誘因制度，而非宇宙的基本真理……這對已經身在[科技圈]的人來說或許顯而易見，但對身為生物學家的我而言，並非如此。

另一位 DeSci 倡議者 Joseph Cook，是丹麥奧胡斯大學（Aarhus University）專攻運算的環境科學家。與其他科學家一樣，他認為「我們現有的[科學研究]基礎設施已不再適用，」但他相信「去中心化模式可用來改寫專業科學的規則。」

有趣的是，許多 DeSci 參與者似乎也擁有生命科學背景，或聚焦於生命科學計畫，與其傳統科技的對應群體相似。[⁷]

雖然 DeSci 領域仍在萌芽，以下是過去一年啟動的幾個實驗案例。

VitaDAO

VitaDAO 是一個由 DAO 管理的社群基金，「以開放、民主的方式資助並推動長壽研究。」他們在 Discord 上有超過 4,500 名成員，並提供 2.5 萬至 50 萬美元規模的補助。截至 2022 年 1 月，他們已資助兩個專案、共計 150 萬美元的研究。

VitaDAO 的營收模式與 Thiel 的 Breakout Labs 並無太大不同，只是多了加密色彩：VitaDAO 成員擁有其資助專案的智慧財產權（雖然他們表示這是可以協商的），理論上這會提升 $VITA 代幣的財務價值。VitaDAO 與 Molecule 合作，後者自稱為「生技智慧財產權的 OpenSea」，並開發了 IP-NFT 框架來管理其智慧財產權。（Molecule 也正為迷幻藥物研究發起類似的計畫，PsyDAO。）

OpScientia

OpScientia 是一個正在開發一套新研究工作流程的平台，其基礎是開放、近用性與去中心化原則。幾個例子包括：研究資料的去中心化檔案儲存、可驗證的聲譽，以及「賽局理論同儕審查」。

將 OpScientia 的語言與傳統科技在人才方面的變革理論做比較，也很有啟發性；OpScientia 自稱為「一個由開放科學行動者、研究人員、組織者與愛好者組成的社群」，正在「打造一個打破資料孤島、協調協作並讓資助民主化的科學生態系。」

LabDAO

LabDAO 旨在創建一個由社群營運的乾、濕實驗室服務網路，讓成員可以執行實驗、交換試劑並共享資料。其創辦人 Niklas Rindtorff 是德國海德堡德國癌症研究中心（German Cancer Research Center）的醫師科學家。LabDAO 仍處於啟動前階段，但正在積極開發中，其 Discord 已有近 700 名成員。

Planck

Planck 希望透過將數位手稿放上區塊鏈（他們稱之為「alt-IP」）來改善科學知識的創造與獎勵方式。其創辦人 Matt Stephenson 是一位行為經濟學家，曾以 24,000 美元售出一枚包含獨立資料分析的 NFT。

總結

相較於以往，現在已有更廣泛的方法來改善科學的進行方式，這要歸功於：

總體條件的改變，例如 COVID、一波科技業的出場熱潮，以及抬高可能性天花板的加密貨幣熱潮；
刻意的領域建構努力（寫作、社群營造與聚會），使科學工作獲得正當性並吸引人才加入；
資助者之間（包括共同出資機會）與實務工作者之間更好的協調

今天仍有新的科學新創正在建立，例如 New Limit、Arcadia Science 與 Altos Labs。但現在也有研究機構的例子，例如 Arc Institute 與 New Science，甚至還有加密原生的實驗新例，如 VitaDAO 與 LabDAO。並非一種方法取代了另一種，而是現在有更多人嘗試不同的做法，這正是領域正在成長、蓬勃發展的跡象。

科技界目前仍由新創高度主導，而且很可能在很長一段時間內都會如此。但隨著科技作為一個產業逐漸成熟，並出現更極端的財富成果，現在（如人們所預期的）也出現了以慈善資本來解決雄心勃勃問題的更高興趣。

加密貨幣則透過為公共財開發新的原語，將這一步再往前推進。他們擔心傳統的慈善策略會重蹈傳統體制的覆轍，因此尋求開發獎勵科學家、並讓他們共享無上限回報的新方式，若能成功，或許就能為科學（及其他公共財）帶來如同新創為創投所帶來的變革。

加密原生與科技原生的變革理論之間存在根本差異。科技聚焦於延攬頂尖人才，但在獎勵結構上仍沿用當今科學與新創的類似模式。加密則採取更分散、網路化的方式來吸引人才，也更願意重新想像專利、智慧財產權、甚至研究實驗室本身等基礎結構。兩類實務工作者都相信要從體制外著手來改善既有體制。

在傳統科技這一邊，值得觀察的是，第一批「錨定」資助者是否能吸引更多資助者加入這個領域。如果他們的努力成功，我們應該會看到：

科學家發表獲更廣泛科學社群認可的高品質研究；
新計畫持續吸引頂尖人才，並被視為從事科學職涯的絕佳去處；
在 NIH 及其他聯邦機構出現改變，這要歸功於那些展示可能性的新計畫

在加密這一邊，我們則應觀察新計畫是否：

能夠為科學工作產生並分配資金；
產出獲更廣泛科學社群認可的研究；
為參與的科學家創造無上限的回報（無論是財務上或其他形式）

我特別有興趣觀察科技原生與加密原生取徑之間的張力如何展開。雖然它們處於不同的成熟階段，但在宏觀層面上，這是兩場同時上演的重大實驗。

科技的故事與過去數十年的慈善努力有著相當可預測的對應關係，也就是說，它成功的可能性較高：這是一種人們更能理解的模式。加密的故事則截然不同，要求我們從一套全新的假設出發，重新想像資助與發展公共財的意義。它更有可能失敗，或僅在有限的情境中成功。但若它真的成功，其潛在回報將大到難以想像。