Understanding science funding in tech, 2011-2021

2022-03-02

Nadia Asparouhova

理解科技领域的科学资助（2011—2021）

原文由 Nadia Asparouhova 于 2022-03-02 发布，订阅该博客

对于身处科学与科技交界的人而言，很难不注意到过去两年中新举措如雨后春笋般涌现，尤其是在生命科学领域，旨在推动重大突破。

尽管我没有科学背景，与这个领域也没有私人关联（除了认识并喜欢其中不少人），我还是想弄清楚这个领域为何会如此突然地发生变化，尤其是从慈善资助的视角。弄明白在科学领域什么奏效了，有助于我们应对世界上其他结构相似的问题。

为了弄清发生了什么，我梳理了过去十年（约2011—2021年）科技领域与科学相关的实践案例，试图从中提炼当时的规范与价值观，以及扭转这些观念的拐点。同时，我还访谈了该领域的不少人士，以填补空白，并了解他们所珍视的价值和对成功的定义。

需要说明的是：像“这种文化为何会改变”这样复杂的问题，很难——甚至可以说不可能——给出干净利落的答案，因此请把本文视为进一步研究的起点。

如果你不想通读全文，可以直接跳到总结部分。

科学领域的问题

当人们说想“把科学做得更好”时，他们究竟想解决哪些问题，又打算如何解决？

在科学与周边领域工作的人们似乎普遍认同以下几个观察。这些话题在别处已有大量更详尽的讨论，这里仅作简要提及：

作为科学家，申请资助缓慢而官僚

作为应对新冠疫情而设立的快速资助项目，Fast Grants的受欢迎程度恰恰说明了科学家可选渠道的匮乏。其创始人在回顾文章中提到，他们惊讶于竟有如此多申请人来自排名前二十的研究机构：“我们没想到顶尖大学的人在疫情期间也会为经费如此发愁”，而在面向获资助者的调查中，64%的受访者表示如果没有Fast Grants，他们的工作根本无从开展。

学术界的奖励体系虽已成熟，却未必能筛选出最出色的工作

科学家被期望在期刊上发表成果，其声誉往往以引用量来衡量。但同行评议更倾向于共识而非冒险，科学家也感到重数量而轻质量的发表压力，此外还有诸多其他问题。

早期职业阶段的科学家处于劣势

科学界正呈现老龄化趋势，更青睐已有资历的科学家。美国国立卫生研究院（NIH）的大部分资助流向了年长科学家，而科学家做出诺贝尔奖级别发现的年龄也在不断上升。

界定变革理论

这些问题为何重要？如果要为上述观察提炼一个“那又怎样”的结论，可以说，正是由于这些系统性挑战，科学进步远未达到应有的强劲程度。与维多利亚时代或冷战时期等历史阶段相比，如今有才华、有潜力的科学家想要推进自己的工作似乎变得困难，尤其是当他们的想法具有实验性或尚未得到验证时。

New Science创始人Alexey Guzey在2019年对生命科学的一项调查中指出，科学家们已经学会绕开其中一些问题，例如用“稳妥”的想法去申请经费，再把其中一部分挪用于资助“探索性”想法。即便如此，可以合理推断，如果不必玩这种变通把戏，科学家本可以完成更多工作。例如，在前述Fast Grants的调查中，78%的受访者表示如果能获得“不受限制的长期资助”，他们会大幅调整自己的研究计划。

如果要为科学写一个带有科技色彩的变革理论，它或许会是这样：

通过为世界上最优秀的科学家扫除资金与制度障碍，确保科学进步得以蓬勃发展，让他们能够充分追随好奇心，产出最终转化为惠及人类的应用的研究成果。

在这一表述之下，实践者们对于哪些行动最为重要仍存在分歧：

我访谈的一些人认为，科学资助的匮乏或资助流程的迟缓是影响最大的杠杆：给科学家钱，让他们放手去实现想法。
另一些人则认为学术规范才是更大的障碍：研究应该更像创业文化那样运作。
还有人认为，专注于基础研究的人与希望推动研究应用的人之间存在鸿沟：应更快地将研究推向市场，让人类更早受益于科学家的工作。

我将在后文更详细地介绍其中一些路径。

科学也可以被视为一个更宏大问题——“如何在科技领域支持研究文化？”——的子集。例如，人工智能就属于这一范畴，但其发展轨迹和资助历史截然不同。人机交互（HCI）和“思维工具”亦是如此。即便是“科学”本身，也是极其宽泛的类别，正如我们在后文将看到的（注：专门关注改善科学流程的领域有时被称为“元科学”）。

在本案例研究中，我仅关注过去十年中科学研究与科技的重叠部分。不过在许多情况下，科技界对研究的态度也会影响我们对科学的看法，反之亦然，这一点我也会偶尔提及。

阐明这些前提之后，我们来看看当今的实践者有哪些共同点。回到前述的变革理论，科技原生视角下的科学方法有何独特或值得关注之处？

在我看来，一个突出的特点是对支持和吸引顶尖科学人才的重视。其背后隐含的假设是，个体科学家的质量至关重要，甚至科学的飞跃主要归功于少数天才的贡献，而非整个共同体。（José Luis Ricón的一项荟萃分析似乎支持这一假说，尽管他也指出结论可能因领域而异。）

这种对“顶尖人才”的关注在我看来极具科技色彩，与创始人看待创业公司的方式如出一辙。虽然没有任何精英体制是完美的，但科技文化之所以繁荣，部分原因在于企业更少看重出身、资历等标签，而更看重一个人实际做出的成绩。优先重视高质量人才也有助于组织在扩张过程中避免衰退。因此，科技界把同样的思维带入科学领域也就不足为奇了。

其次，是对产出，尤其是将研究推向市场的持续强调。同样，这种“结果导向”的做法在我看来也极具科技色彩：相信基础研究最终应服务于惠及人类的长远目标——并且我们应尽可能缩短实现这一目标的时间。

我访谈的大多数人认为，如果能将成果商业化，就应该去做——当然，并非所有成果都能商业化。即便是非营利性的科学项目，也往往强调源自创业文化的价值观，如速度、过往成绩和协作。

最后，当今的实践者普遍隐含地相信变革是外生的：必须在体制之外开展工作，自外而内地施加影响，才能实现这些目标。例如，尽管一些组织会与大学合作，它们仍然游离于传统的学术职业路径之外。

这些价值观对科技从业者而言或许显而易见，但若回到“确保科学进步得以蓬勃发展”这一高层愿景，秉持这些价值观就排除了其他非科技背景实践者可能会采取的不少路径：例如设立博士后项目、改善大学研究实验室的工具、扩大STEM研究生招生规模等。

带着这些价值观，我们来看看过去十年中科技领域的科学资助是如何演变的。

通过创业公司推动科学创新（2011—2014）

我在访谈中听到的一个共同主题是，过去十年里科学的问题陈述并未发生显著变化。人们早已普遍意识到科学的运行远未达到应有的水平，并希望有所作为。发生变化的，是人们对如何应对这一问题的看法。

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：要么自己创办公司，要么投资公司。

当时科学进步的哲学基础可以在经济学家、作家Tyler Cowen于2011年出版的《大停滞》（The Great Stagnation）一书中找到。Cowen提出了关于美国经济停滞的宏大论点，并将科学突破的匮乏以及技术进步整体放缓视为原因之一。[¹]

Peter Thiel，作为Cowen将此书献给的对象，曾直言科学创新正在衰退。在《大停滞》中，Cowen引用了对Thiel的一次访谈，Thiel说道：“制药、机器人、人工智能、纳米技术——所有这些领域的进展都远比人们想象的有限。而问题在于为什么会这样。”

大约在2011年前后，Thiel也为其创立于2005年的风险投资公司Founders Fund启用了那句如今声名远扬的口号，这家公司在2011年的口号是：“我们本被许诺的是会飞的汽车，得到的却是140个字符。” Thiel将这句话上升为投资论点的决定，揭示了他的变革理论：科学进步应通过市场来解决，而非通过资助基础研究。

虽然难以确切指出当时为何创业公司会成为科学领域备受青睐的路径，但最简单的解释是，这与2010年代创业公司整体的走红相吻合。Y Combinator这家在让创业变得更具吸引力、也更容易的加速器成立于2005年，但在2010年代才真正迎来文化上的黄金期。其最成功的校友大多来自在2010年代创立或实现突破性增长的公司。Marc Andreessen在2011年发表的专栏文章“软件正在吞噬世界”恰好捕捉到了当时的情绪：由软件驱动的创业公司可以被应用于解决各行各业的诸多问题。

除了Breakout Labs（虽然是一个资助项目，但被设计为循环基金，收益来自受资助者的知识产权和/或版税）之外，当时值得关注的科学举措通常是创业公司或风险投资基金。例如：

在创业公司之外，当时科技界还有两位值得关注的研究资助者，它们虽与科学的关联更为间接，却能说明当时人们如何看待研究：

Google X： Google X于2010年悄然成立，被率先披露其存在的《纽约时报》描述为Google内部一个挑战“射月式构想”的秘密实验室。Google X推广了“登月计划”（moonshots）这一说法，如今自称为“登月工厂”。
MIT媒体实验室： MIT媒体实验室如今自称为“跨学科研究实验室”。虽然并非专注于科学，但它常被视为科技×学术研究文化的象征。在富有魅力的领导者Joi Ito的带领下，它在2010年代蓬勃发展，直至2019年Ito因有争议的资金往来而突然辞职。

早期的慈善路径（2015—2017）

到2010年代中期，上半段科技退出所积累的个人财富已足够可观，促使一些资助者开始尝试传统的慈善方式。

2015年，Y Combinator宣布成立非营利性研究机构YC Research，最初由其总裁Sam Altman个人捐赠1000万美元资助。虽然该机构并非直接关注科学（其首批研究项目聚焦于全民基本收入、城市和人机交互），但YC Research可被视为文化观念转变的风向标。正如Sam Altman在其宣布文章中所解释的，有时“创业公司并非适合所有类型的创新”，这在当时是一种全新的观念：

我们在YC的使命是尽可能推动创新。这主要意味着资助创业公司。但创业公司并不适合所有类型的创新——例如，需要极长周期、旨在回答非常开放性问题，或开发不应由任何单一公司拥有的技术的工作。

不过，他也强调YC Research仍希望以不同于典型研究机构的方式行事（着重号为笔者所加）：

我们认为研究机构可以比现状做得更好……研究人员的薪酬和话语权将不再由发表大量低影响力论文或在众多会议上发言来驱动——整个体系似乎已经失灵。相反，我们将专注于产出的质量。

同年，Mark Zuckerberg与Priscilla Chan宣布将他们99%的Facebook股份捐出，用于以Chan Zuckerberg Initiative（陈-扎克伯格倡议，简称CZI）为载体的慈善事业。与Y Combinator类似，Chan和Zuckerberg也选择了与众不同的路径，将CZI组建为有限责任公司（LLC），而非像大多数慈善基金会那样的501c3非营利组织，他们认为这将赋予他们“更灵活地执行使命的能力”。

CZI的首笔投资是承诺在十年内投入30亿美元，用于“在我们有生之年治愈、预防和管理所有人类疾病”。其中6亿美元被指定用于创建 Biohub——一个位于加州大学旧金山分校（UCSF）、并与斯坦福大学和加州大学伯克利分校合作的研究中心。

在联合发布中，Zuckerberg解释说生命科学进展乏力与当下科学的资助和组织方式有关（着重号为笔者所加）：

打造工具需要以全新的方式来资助和组织科学……我们当前的资助环境并没有真正激励太多的工具开发……解决重大问题需要让科学家和工程师以全新的方式走到一起：共享数据、协同合作。

次年，即2016年，Sean Parker发起了Parker癌症免疫疗法研究所。Parker的声明再次呼应了对科学运作方式类似的担忧（着重号为笔者所加）：

癌症问题不仅仅是资源问题，更是如何分配资源的问题……这个体系在某种程度上已经失灵……负责资助大多数科学研究的机构通常并不鼓励科学家去追求最大胆的想法，因此我们得不到富有雄心的科学。

与2010年代上半期相比，这一时期出现了对资助基础研究的新兴兴趣，也 tacitly 承认仅靠创业公司无法完全实现目标——与此同时，捐助者们强调了对研究文化本身进行创新的重要性，并带有更浓厚的科技色彩，聚焦于产出、协作和工具开发。

同期启动、同样体现这些趋势的其他几个项目包括：

Open Philanthropy： 一家更广泛地致力于改善慈善事业的研究与资助机构，但其最初的重点领域之一包括资助生物学研究。Open Philanthropy于2017年成为独立组织，但在此前数年间由Good Ventures（Dustin Moskovitz与Cari Tuna创立）与GiveWell合作发展而来。
OpenAI： 一家最初被描述为“非营利性研究公司”的非营利组织，于2015年成立，获得了Elon Musk、Sam Altman等人承诺的10亿美元资助。（OpenAI此后已转为营利性架构。）虽然并非专注于科学，OpenAI仍是近年来科技领域启动的最大研究项目之一。其最初的声明强调了开放发表、开放专利和协作的重要性。

这一时期似乎缺失的一点——尽管口头上宣称要改善研究者之间的协作——是资助者之间的协调。相反，给人的感觉是每一项努力都以资助者自身为中心，而非通过多种路径协同应对一个明确界定的问题。

这并非批评，而是想说明与今天的群体相比，早期的重要资助者仍在学习如何通过非创业路径来策略性地应对科学问题——以及在传统期待之外界定自身慈善工作的艰巨挑战。

领域建设与新机构（2018—2021）

近年来，资助者与创办者之间的协作变得更加紧密，这推动了一批新科学项目的集中涌现。

2017年美国国家经济研究局（NBER）的一篇工作论文《想法是否越来越难找到？》指出“研究投入大幅上升，而研究生产率却急剧下降”，引发了关于科学创新的新一轮讨论。2018年，Patrick Collison与Michael Nielsen在《大西洋月刊》上发表了一篇专栏文章，其中包含的原创研究提出了类似观点：尽管“科学家、科学经费和发表的科学论文数量都达到了前所未有的水平……我们对科学的理解是否也获得了相应的提升？”

次年，Patrick Collison与Tyler Cowen又在《大西洋月刊》发表了相关文章《我们需要一门新的进步科学》，提出“世界将受益于有组织的努力来理解”进步是如何产生的，包括人才识别、激励创新以及协作的好处。

尽管他们的专栏聚焦于更广义的进步，科学是其中一个突出的例子。Collison与Cowen指出，“虽然科学创造了我们的大部分繁荣，但科学家和研究人员本身却没有充分思考科学应该如何组织”，而且“对科学实践与资助方式的批判性评估十分匮乏，这或许并不令人意外”。

这篇《大西洋月刊》专栏文章（加上大量后续努力）促成并壮大了一个“进步研究”（progress studies）社群，为那些关心科学进步等议题的人们提供了急需的思想家园和共同体。

虽然今天科学领域的实践者并未正式隶属于进步研究（大多数人可能也会否认这种归属），而且进步研究关心的远不止科学问题，但我感觉，这样一个社群的形成起到了以下作用：[²]

为志同道合者提供一个谢林点，吸引更多人才进入这一领域；
为实践者的工作赋予合法性。

2021年，一群人在“科学与技术瓶颈研讨会”上进行了线下聚会，其前提是瓶颈“遍布科学与技术的各个领域，解决它们可能为整个领域释放巨大的进步”。与会者是创办者与资助者的混合，其中许多人已在从事与科学相关的项目，包括Fast Grants、Convergent Research和Rejuvenome。

这次研讨会深受与会者欢迎。它让更多人得以相识，加强了对该领域的共同路径和兴趣，甚至催生了新的合作。

以下是近年来启动的一些科学项目。尤其值得注意的是，在共享的问题空间内实验的多样性，以及资助者与创办者之间协作的加强（请注意各项目之间的大量重叠）。与2010年代更为单一、各自为政的做法相比，这些都是一个健康、蓬勃发展的领域的标志。

这些项目大多聚焦于生命科学。我曾询问几位人士为何会如此，得到的几种解释包括：

个人关联与兴趣： 多位资助者和创办者本身就与生命科学有既有联系或背景。
叙事与公共话语： 生命科学意味着要应对治愈疾病、延长寿命、生殖医学和遗传学等问题。相比生存风险或太空探索等议题，公众更容易理解投身此类工作的益处，尤其是在全球疫情之后。

如前所述，这一群体以方法的多样性为特征：既有营利性也有非营利性探索，既有资助型也有运营型组织。我们还可以看到在系统变革层面（组织层面与个体层面）、研究类型（基础研究与应用研究）以及项目周期（短期与长期）上的多样性。

为何今天会有如此多的新项目？

尽管长期以来一直有一群热情的科学实践者在坚持，但直到最近资金的大量涌入，才使得其中一些酝酿已久的想法得以付诸实践。（例如，Adam Marblestone和Sam Rodriques在成功获得资助之前，已对聚焦型研究组织思考多年。）

一些资助者倾向于淡化自己作为“资金提供者”的角色，但我认为有必要强调良好资助实践的重要性。具体而言，我想强调的是，如今科技领域的科学资助者远非“拿钱砸问题”，而是采取了一种策略性的、却又经典的慈善方式来开辟新领域。其中两项尤为关键的奠基性工作是：

更好的协调： 资助者之间加强协调与联合资助，这有助于他们相互学习、做出更大胆的押注，也让实践者更安心地从事长期工作；
领域建设： 释放信号，表明这些是有趣且值得解决的问题，从而吸引更多人加入，并为实践者的工作正名。

最初是什么促成了对资助科学的重新关注？可能的因素有几个，其中一些是外部条件，另一些则是刻意努力的结果：

全球新冠疫情

疫情迫使人们去应对庞大而僵化的体系，让我们意识到世界比先前想象的更具可塑性。人们对官僚体制感到沮丧，又无法置身事外，于是意识到可以现在就采取行动——而非等到遥远的未来——来让事情变好。[³]

Fast Grants正是为直接应对新冠而设立的，其成功似乎也影响了Arc Institute的愿景。长寿推动力资助（Longevity Impetus grants）同样受Fast Grants模式启发，只是主题不同。

Arcadia Science的创始人们直接将新冠疫情视为“点燃了超越我们通常圈层的紧迫感、协作精神和对科学进步的热情。由此产生的疫苗研发充分展示了科学以及科学家之间协作的强大力量。”

我访谈的一位人士认为，疫情可能还打破了硅谷的群体思维，因为大家在地理上分散到了各地，接触到新的思维方式，从而更愿意接受非创业路径。

成功的领域建设与参与者之间更好的协调

发表专栏文章、举办研讨会以及组建进步研究社群，让志同道合的人更容易找到彼此并展开协作。正如Luke Muehlhauser在其关于早期领域发展的Open Phil报告中所指出的，尽管这些方法看似“显而易见”，但它们也“往往行之有效”。

在我的访谈中，资深实践者们表示，人们对这一问题领域已关注数十年，但直到近年才惊讶地发现（原话）“像我们这样的人比我想象的要多”。

即使在已相识共事多年的实践者之间，领域建设也让他们的工作显得比以往更有地位——更像是一名创业创始人——这将继续吸引更多人进入该领域。

几位受访者在交谈中都提到了这种效应。有人说，这类项目（即启动一个雄心勃勃但非创业公司的项目）直到最近还被认为是“无法获得资助的”，因为现在有几个人“让它变得酷了起来”。另一人则觉得，尽管科技界的普通人可能仍不理解他们在做什么，但他们的工作已不再被视为“低地位”的了。

加密财富热潮

2017年和2021年是加密财富生成的两个重要拐点。我们已开始看到第一波热潮的后续效应，而第二波热潮的影响很可能在未来几年内显现。

加密技术对科学资助领域产生了直接和间接的双重影响。首先，在现实层面，它造就了一批新的潜在资助者。[⁴] 如今在科学领域活跃的加密资助者大多是2017年第一波热潮的受益者——正如Mark Zuckerberg、Dustin Moskovitz和Sean Parker是Facebook 2012年上市的受益者，并在数年后成为活跃的慈善资助者一样。

其次，加密财富成为推动“传统科技”（trad tech）在文化建设上承担更大风险的倒逼力量。虽然很难证明这一点，但可以将其视为奥弗顿窗口的移动——当出现一个观点远比中位数更极端的群体时，原本看似激进的立场也会变得合理可行。就科技界而言，加密领域真心实意地想要从头重建社会这一事实，使得例如发起一家新的501c3研究机构这类举措显得不那么奇怪了。

还有其他一些宏观条件可能促成了科技界对资助新科学项目意愿的转变：使资本变得廉价的牛市；公众对传统机构日益加剧的幻灭；在2010年代末产生新财富的一波流动性事件；以及始于2010年代中期科技与主流文化关系的剧变。这些话题超出了本文的讨论范围，但作为其他促成因素值得一提。

衡量成功

最后，我想了解当今这一批参与者如何看待影响力的衡量。十年之后，我们如何判断这些努力是否成功？

几乎所有受访者都提到了某种版本的“1000亿美元难题”（这一说法归于David Lang），指的是私人资本相对于联邦研发投入而言规模较小——在美国，联邦研发投入每年超过1000亿美元。据我们推测，最新一波项目的资金总额约为数十亿美元。虽然数额可观，但与政府的投入相比只是零头。

受限于这种相对的资金约束，我访谈的参与者更多思考的是如何通过展示可能性来激发联邦资助（尤其是生命科学领域的NIH）的改进，而非试图在资金规模上与之竞争。这种思路与慈善资本在公民社会中的一般角色相吻合：目标不是与政府竞争或取而代之，而是通过不占用公共税收的私人实验来播撒新思想的种子。[⁵] 例如，美国的公共图书馆、公立学校和大学都曾受到早期慈善事业的塑造。

选择创办公司而非非营利组织的实践者，同样出于延长资本生命周期的动机。如果一家公司取得成功，它可以激励更多科学公司的诞生，因为创业资金十分充裕。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（即使它们会相互影响实践和兴趣），因为慈善资本是有限的，这造就了一个更具竞争性、零和的格局。

以下是我在访谈中听到的一些近期和长期目标，以及关于如何衡量这些目标的建议。

尾声：DeSci与新的加密原语

这个故事还有最后一章，我将其单列为“尾声”，因为它既新颖又与上述路径截然不同，同时也为前文所论提供了重要的对照。

如果我们拉远视角，思考科学是如何获得资助和支持的，会发现有多种路径可循。公共产品并非仅由政府资助，也可以通过市场（即创办公司）和慈善资本来推动。我们迄今为止看到的例子，无论看起来多么新颖或不同，都可归入这些既有范畴之一。

还有另一种更为激进的路径，我姑且（有些笨拙地）称之为加密原生路径。其支持者认为，前述努力虽然是积极进展，但最终仍在复制现有传统体系的同样问题。他们会说，如果不重写底层激励机制而只是创建新机构，从长远看并不能解决任何问题：只不过是把机构衰退的计时器重置罢了。

即使在“传统科技”群体内部，对于“我们究竟是想创建新的公共机构，还是仅仅想让现有机构变得更好？”这一问题，答案也大相径庭。一些项目正在从长远角度思考如何避免机构衰退，例如限制资金规模甚至组织规模。无论如何，我访谈的大多数人似乎都认同“1000亿美元难题”的思路：即高效地部署有限资本，以在规模大得多的联邦层面带来变革。

相比之下，加密原生路径的支持者希望创造资助公共产品的全新方式。尽管他们同样怀有改善科学进步的长远愿景，也同样重视吸引顶尖人才和推动研究成果走向市场，但其策略截然不同。他们的变革理论或许是这样的：

通过发明奖励科学家、改善协作、评估并放大其工作质量的新方式，确保科学进步得以蓬勃发展，让他们能够充分追随好奇心，产出最终转化为惠及人类的应用的研究成果。

在访谈中，我从持不同路径的人那里听到了几乎一字不差的说法，大意是“学术、研究和政府的现有体系被设计为产生特定的结果。除非我们发明新的游戏规则，否则什么都不会改变。”不过，在传统科技看来，新的游戏是创建新机构（但底层的组织原则被视为静态不变），而在加密领域，则是全新设计激励体系（组织原则被视为可塑的）。

在Protocol Labs于2021年主办的关于资助公共产品的线上会议Funding the Commons上，创始人Juan Benet发表了关于“弥合创新鸿沟”的演讲。他指出，在过去十年中，创业生态通过将新技术产品化，带来了显著的研发创新。在他看来，Y Combinator对研发创新的贡献远超Alphabet或Ethereum。

来源：Juan Benet，来自Funding the Commons。

然而，尽管基础研究工作致力于解决上图中“蓝色三角”区域的问题，却并未触及缺失的“黑色方块”：将研究转化为现实世界的创新。正如科技生态已为创业公司创造了数十亿美元的风险投资，那么加密生态也能为资助公共产品做同样的事。

在我看来，这触及了科技原生与加密原生路径在解决公共产品问题上的核心差异。在最理想的情况下，科技路径是通过创业公司创造财富，再将盈余财富用于慈善目的（无论是通过营利性还是非营利性项目）。而加密路径则相反，是为公共产品创建一个原生的资助体系，使参与者能够通过开发公共产品本身来创造财富。[⁶]

Vitalik Buterin也在Funding the Commons上发表了呼应这些观点的演讲。他解释说，区块链社群更多建立在公共产品而非私人产品之上，例如开源代码、协议研究、文档和社群建设。因此他强调“公共产品的资助需要是长期且系统化的”，意味着资金需要“不仅来自个人，还应来自应用和/或协议”。新的加密原语，如DAO或代币奖励，可以帮助满足这些需求。

加密原生与传统科技原生路径的几点区别：

对有限回报与无限回报的信念差异。 传统科技人士承认“1000亿美元难题”所带来的局限，而加密领域则对可能性持有更宏大的看法。我访谈的一位人士认为，加密网络在未来十年内有望比肩联邦资助的规模。一套新的加密原语也将使大幅提高对科学家的经济回报成为可能。无论这一目标能否实现，我都觉得这种对无限回报的信念令人鼓舞。
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于帮助那些正被病态官僚体系慢慢消磨的真正优秀的科学家。而加密领域则对人才采取更为分散的方式，吸引并协调更大规模的贡献者网络。（正如一位受访者告诉我的：“科学进步是一个协调问题。”）在加密路径下，目标是为全世界配备让任何人都能进行实验的工具（最终会筛选出最优秀的人才），而非主动识别并将最优秀人才招揽到某个组织中。我们可以将其视为人才方面的开源模式与科斯式模式之别，这也是加密与传统科技之间更广义的主题差异。

尽管传统科技与加密技术为应对科学问题提供了两种截然不同的路径，资助者之间仍存在交叉活动。资助者并非按其工作领域划分为某一类，而是基于变革理论的差异。资助者完全可以——而像Vitalik这样的一些资助者也确实——同时支持传统科技和加密领域的努力，即我们可称之为改善科学的“多元化组合”策略。

再进一步聚焦加密领域，一场将新原语应用于科学的新兴运动正在兴起，有时以其带有web3色彩的形式被称为DeSci，即去中心化科学。虽然并非所有人都认同这一称谓，但在本节中我将用它作为指代以加密为中心改善科学路径的简称，因为——嗯，它读起来更顺口。

令人惊讶的是，不少DeSci实践者拥有科学背景。他们并非只是决定将技能应用于新行业的加密布道者：也有科学家正离开学术界或产业界的职位，全情投入DeSci。

微生物学家出身、Phage Directory联合创始人Jessica Sacher曾形容自己过去过着一种强烈的“模拟式生存”：

我来自分子微生物学的实验台，在那里我把实验方法和数据写在纸质笔记本上（状态好的时候；其余时候则写在纸巾和橡胶手套上）。在实验台的7年里，我甚至几乎没用过Excel。

尽管如此，她仍被DeSci所吸引，因为它提供了一种她在学术界得不到的乐观愿景（着重号为笔者所加）：

我在科技/创业圈子待得越久，就越意识到科学的问题源于人为的激励机制，而非宇宙的基本真理……这对已经身处[科技]领域的人来说或许显而易见，但对作为生物学家的我而言并非如此。

另一位DeSci倡导者Joseph Cook是丹麦奥胡斯大学的环境科学家，专注于计算方向。与其他科学家一样，他认为“我们现有的[科学研究]基础设施已不再适用”，但他相信“去中心化模式可被用于重写职业科学的规则”。

有趣的是，许多DeSci参与者似乎也拥有生命科学背景，或专注于生命科学项目，这一点与其传统科技领域的同行相似。[⁷]

尽管DeSci领域仍处于早期阶段，以下是过去一年中启动的几个实验性项目示例。

VitaDAO

VitaDAO是一个由DAO管理的社区基金，“以开放、民主的方式资助并推动长寿研究”。他们在Discord上拥有超过4500名成员，提供2.5万至50万美元不等的资助。截至2022年1月，他们已资助了两个项目，共计150万美元的研究经费。

VitaDAO的收益模式与Thiel的Breakout Labs并无太大不同，只是加上了加密色彩：VitaDAO成员拥有其资助项目的知识产权（尽管他们表示这可以协商），这在理论上会提升$VITA代币的金融价值。VitaDAO与Molecule合作，后者自称为“生物技术IP的OpenSea”，开发了一套IP-NFT框架来管理其知识产权。（Molecule正在为迷幻药研究推出类似的项目PsyDAO。）

OpScientia

OpScientia是一个正在开发一套新研究工作流的平台，其构建原则是开放、可及和去中心化。几个例子包括：研究数据的去中心化文件存储、可验证的声誉体系以及“博弈论同行评议”。

将OpScientia的表述与传统科技在人才方面的变革理论进行对比也很有启发；OpScientia自称为“一个由开放科学活动家、研究者、组织者和爱好者组成的社群”，正在“构建一个打破数据孤岛、协调协作并实现资助民主化的科学生态系统”。

LabDAO

LabDAO旨在创建一个由社群运营的干湿实验室服务网络，成员可以在其中开展实验、交换试剂并共享数据。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尚未正式上线，但正在积极开发中，其Discord已有近700名成员。

Planck

Planck希望通过将数字手稿上链来改善科学知识的创造与回报方式，他们称之为“alt-IP”（替代性知识产权）。其创始人Matt Stephenson是一位行为经济学家，曾售出了一份包含独立数据分析的NFT，售价为24000美元。

总结

与往年相比，如今改善科学运作方式的路径已大大拓宽，这得益于：

宏观条件的变化，如新冠疫情、科技领域一波流动性事件以及抬高可能性上限的加密热潮；
有意的领域建设努力（写作、社群建设和聚会）为科学工作正名并吸引人才进入该领域；
资助者（包括联合资助机会）与实践者之间更好的协调

如今仍有新的科学创业公司在诞生，例如New Limit、Arcadia Science和Altos Labs。但现在也有了研究机构的例子，如Arc Institute和New Science，甚至还出现了像VitaDAO和LabDAO这样的加密原生实验。这并非一种路径取代了另一种，而是现在有更多人在尝试不同的做法，这是一个不断成长、蓬勃发展的领域的标志。

科技界目前仍以创业公司为主导，并且很可能在很长一段时间内仍将如此。但随着科技作为一个行业日趋成熟，并出现更多极端的财富成果，人们（如人们所预料的那样）对用慈善资本解决雄心勃勃问题的兴趣也日益增加。

加密领域则通过为公共产品开发新的原语，将此又向前推进了一步。他们担心传统的慈善策略会重蹈传统机构的覆辙，因此寻求开发奖励科学家并让他们共享无限回报的新方式，如果成功，这将为科学（及其他公共产品）带来如创业公司为风险投资所带来的变革。

加密原生与科技原生的变革理论存在根本差异。科技侧重于聘用顶尖人才，但在奖励结构上借鉴了当今科学与创业公司的既有模式。加密则采取更为分散、网络化的方式来吸引人才，并且更愿意重新构想专利、知识产权乃至研究实验室本身等基础结构。两类实践者都相信要通过在体制外开展工作来改善传统机构。

在传统科技方面，首批“锚定”资助者能否吸引更多资助者进入该领域将值得关注。如果他们的努力取得成功，我们应该会看到：

科学家发表被更广泛科学界认可的高质量成果；
新项目持续吸引顶尖人才，并被视为投身科学事业的理想去处；
得益于展示可能性的新项目，NIH及其他联邦机构发生变革

在加密方面，我们应关注新项目是否：

能够为科学工作生成并分配资金；
产出被更广泛科学界认可的研究成果；
为参与的科学家带来无限回报（无论是经济上的还是其他形式的）

我尤其关注科技原生与加密原生路径之间张力的展开。尽管它们处于不同的成熟阶段，但在宏观层面，这是两场同时上演的重大实验。

科技的故事与过去几十年的慈善努力相当吻合，也就是说，它成功的可能性更高：这是一种人们更能理解的模式。而加密的故事则截然不同，要求我们从一套全新的假设出发，重新构想资助和开发公共产品意味着什么。它更有可能失败，或仅在有限情境下成功。但如果成功，其回报将大到难以想象。