Pourquoi Bitcoin n'aurait jamais pu être inventé dans une université

Ceci est un éditorial d'opinion de Korok Ray, professeur associé à la Mays Business School de la Texas A&M University et directeur du Mays Innovation Research Center.

Depuis l'annonce de sa création en octobre 2008, Bitcoin a atteint une capitalisation boursière de plus de 1 XNUMX milliards de dollars. Sa croissance a attiré à la fois les investissements de détail et institutionnels, car la communauté financière commence maintenant à le considérer comme une réserve de valeur légitime et une alternative aux actifs traditionnels comme l'or. Les innovations dans les règlements de deuxième couche comme le Lightning Network permettent de plus en plus au bitcoin de servir de moyen d'échange.

Pourtant, Bitcoin a une histoire précaire et quelque peu mouvementée dans le milieu universitaire. Les programmes universitaires sont largement dépourvus de toute mention de Bitcoin. Au lieu de cela, les enseignements sont souvent laissés aux clubs étudiants et aux organisations à but non lucratif. Au fil du temps, cela peut changer, car Bitcoin et l'ensemble du marché des crypto-monnaies continuent de croître, attirant l'attention des meilleurs talents en ingénierie et en affaires. L'absence de Bitcoin à l'université n'est pas un problème avec Bitcoin lui-même, mais plutôt avec l'académie, avec son adhésion insuffisante à l'innovation, son accent sur l'analyse rétrospective des données et sa préoccupation excessive pour les disciplines individuelles plutôt que pour les connaissances collectives. Bitcoin peut servir d'inspiration pour ce que la recherche universitaire peut et devrait être. En fait, il présente une feuille de route pour changer l'enseignement supérieur pour le mieux.

Similitudes avec l'Académie

On peut se demander pourquoi quelqu’un devrait même supposer une relation entre Bitcoin et les universités. Les technologues sont aujourd'hui en contact permanent avec les besoins réels des clients, tandis que les facultés universitaires développent des sciences fondamentales qui (pourraient) avoir des applications dans le futur. Après tout, des innovations comme Facebook, Microsoft, Apple et même Ethereum ont été lancées par des jeunes hommes qui n'avaient pas de diplôme universitaire. Pourtant, ce n’est pas un hasard si la Silicon Valley et la Route 128 sont toutes deux apparues à proximité des plus grandes universités côtières de notre pays. Il existe donc certainement une corrélation entre les universités et le secteur technologique. Malgré tout, Bitcoin est différent. Bitcoin entretient une relation encore plus étroite avec ses racines intellectuelles et académiques. Pour comprendre cela, nous devons nous pencher sur l’histoire du Bitcoin.

Au tournant du siècle, un groupe hétéroclite de cryptographes, d'informaticiens, d'économistes et de libertaires - les cypherpunks - échangeaient des messages sur une liste de diffusion Internet. Il s'agissait d'un obscur rassemblement électronique d'un cadre diversifié de scientifiques, de technologues et d'amateurs qui développaient et partageaient des idées sur les progrès de la cryptographie et de l'informatique. C'est là que certains des premiers géants de la cryptographie appliquée ont passé du temps, comme Hal Finney, l'un des premiers pionniers de Pretty Good Privacy (PGP).

C'est sur cette liste de diffusion que le créateur pseudonyme de Bitcoin, Satoshi Nakamoto, a annoncé sa solution de système de paiement électronique. Après cette annonce, il a commencé à répondre aux questions du forum sur le concept et son exécution. Peu de temps après, Nakamoto a fourni la mise en œuvre complète de Bitcoin. Cela a permis aux participants du forum de télécharger le logiciel, de l'exécuter et de le tester par eux-mêmes.

Les Livre blanc Bitcoin présente des similitudes avec la recherche universitaire. Il suit la structure d'un article académique, comporte des citations et ressemble à ce à quoi pourrait ressembler n'importe quel article en informatique aujourd'hui. Le livre blanc et les conversations qui l'entourent font référence à des tentatives antérieures de mise en œuvre de l'algorithme de preuve de travail, l'une des principales caractéristiques de Bitcoin. Par exemple, le livre blanc cite HashCash de 2002, également partie du corpus de connaissances qui a précédé Bitcoin. Adam Back est venu avec une preuve de travail pour HashCash tout en essayant de résoudre le problème de l'élimination du spam dans les e-mails.

Ainsi, Bitcoin n'est pas tombé du ciel, mais est issu d'une longue lignée d'idées développées au fil des décennies, et non des jours ou des semaines. Nous avons tendance à penser que la technologie fonctionne à une vitesse fulgurante, change rapidement et est motivée par de jeunes décrocheurs universitaires ambitieux, mais Bitcoin n'était pas basé sur « aller vite et casser des choses ». C'était et c'est toujours le contraire : une délibération lente et prudente basée sur des décennies de vraie science pratiquée non pas par des enfants, mais plutôt par leurs parents. Le forum de cryptographie était de nature similaire à un séminaire de recherche universitaire, où des scientifiques professionnels tentent poliment mais avec insistance de démolir des idées pour arriver à la vérité. Bien que le concept d'un livre blanc fasse désormais fureur parmi les pièces et les jetons de crypto-monnaie alternatifs, c'est la méthode de référence pour communiquer des idées au sein de la communauté de recherche professionnelle.

Même si l'économie de la crypto-monnaie occupe aujourd'hui le devant de la scène dans la presse financière et une part croissante de l'attention nationale, quand il est apparu, Bitcoin était aussi loin que possible de cela. C'était obscur, technique et très marginal. Dans sa longue gestation d'idées qui existaient depuis des décennies mais inconnues sauf d'un petit cercle de cryptographes, d'économistes et de philosophes politiques, Bitcoin partage plus de points communs avec d'autres innovations radicales, comme Internet, le transistor et l'avion. Tout comme ces innovations, l'histoire de Bitcoin est le triomphe de la raison individuelle sur la perception erronée collective. Tout comme les frères Wright ont prouvé que le monde avait tort en montrant que l'homme pouvait voler même si les physiciens affirmaient que c'était mathématiquement impossible, Bitcoin a également confondu les opposants en créant pour la toute première fois une pénurie numérique.

Pourquoi devrions-nous nous concentrer sur Bitcoin plutôt que sur certains des autres jetons de crypto-monnaie, comme Ethereum ? Si vous regardez sous le capot, la majorité de l'innovation de la crypto-monnaie est venue de Bitcoin. Par exemple, Ethereum s'appuie sur la même courbe elliptique que Bitcoin, utilisant la même cryptographie à clé publique. Bitcoin a émergé au cours d'une longue période de gestation et d'un développement secret par un cryptographe appliqué pseudonyme et a été publié et débattu dans une liste de diffusion obscure. Pour cette raison, Bitcoin partage de nombreuses similitudes avec les cercles universitaires mystérieux qui occupent les universités modernes. Aucun cryptographe professionnel n'a créé Ethereum ; c'était plutôt un adolescent qui admet même avoir précipité son développement. Ainsi, seul Bitcoin a un lien profond avec l'académie, alors que les innovations les plus progressives qui encombrent l'espace de la crypto-monnaie ressemblent davantage aux petites avancées réalisées dans le secteur de la technologie moderne.

Différences avec l'Académie

Bitcoin diffère de l'académie de manière importante. Plus important encore, Bitcoin est fondamentalement interdisciplinaire, contrairement aux universités d'aujourd'hui. Bitcoin fusionne trois disciplines distinctes : les mathématiques, l'informatique et l'économie. C'est cette fusion qui donne sa puissance au Bitcoin et brise les silos académiques traditionnels.

La cryptographie à clé publique a été l'innovation majeure en cryptographie appliquée et en mathématiques depuis sa conception il y a 50 ans. Le concept de base est simple : les utilisateurs peuvent sécuriser un message avec une clé privée connue d'eux seuls qui génère une clé publique connue de tous. Par conséquent, l'utilisateur peut facilement distribuer la clé publique sans aucune conséquence sur la sécurité, car seule la clé privée peut déverrouiller le cryptage. La cryptographie à clé publique y parvient grâce à des fonctions de hachage - des transformations unidirectionnelles de données impossibles à inverser. Dans Bitcoin, cela se produit à travers des courbes elliptiques sur des champs finis d'ordre premier.

Mais la cryptographie à clé publique ne suffit pas. Parce que Bitcoin cherche à servir de système de paiement électronique, il doit résoudre le problème de double dépense. Si Alice paie Bob en bitcoin, nous devons empêcher Alice de payer également Carol avec ce même bitcoin. Mais dans le monde numérique, la copie de données est gratuite et, par conséquent, empêcher les doubles dépenses est apparemment sans espoir. Pour cela, Nakamoto a utilisé la blockchain, une construction issue de l'informatique. Le cryptographe David Chaum a jeté les bases du concept de blockchain dès 1983, dans une recherche issue de sa thèse en informatique à Berkeley.

La blockchain est une liste chaînée qui pointe vers le bloc d'origine (genèse). Chaque bloc contient des milliers de transactions, chaque transaction contenant les ingrédients pour transférer des bitcoins d'une adresse à une autre. La blockchain résout le problème de la double dépense car elle est distribuée, c'est-à-dire accessible publiquement à tous les nœuds du réseau Bitcoin. Ces nœuds valident constamment la blockchain avec de nouvelles transactions ajoutées uniquement lorsque tous les autres nœuds du réseau sont d'accord (consensus). Dans notre exemple précédent, quand Alice paie Bob, cette transaction entre dans la blockchain, que tous les nœuds observent. Si Alice essaie d'utiliser ces mêmes bitcoins pour payer Carol, le réseau rejettera cette transaction car tout le monde sait qu'Alice a déjà utilisé ces bitcoins pour payer Bob. C'est la nature distribuée et publique de la blockchain qui empêche les doubles dépenses, un problème propre aux paiements électroniques.

En effet, Satoshi a conçu la blockchain spécifiquement comme une solution pour doubler les dépenses. Il est intrinsèquement inefficace, car il nécessite que l'ensemble du réseau valide et reproduise en permanence les mêmes données. C'est aussi pourquoi la plupart des applications de la technologie blockchain en dehors de Bitcoin n'ont guère de sens, car elles imposent une solution inefficace conçue sur mesure pour les paiements électroniques à d'autres applications qui seraient efficacement résolues avec des bases de données centrales. La notion d'une blockchain en tant que liste inversée en elle-même n'est pas révolutionnaire en informatique, mais sa nature distribuée spécifiquement conçue pour éviter les doubles dépenses l'est.

Même ainsi, la cryptographie et la blockchain ne suffisent pas. Il doit y avoir une raison pour que le réseau sécurise la blockchain. C'est là que l'économie de Bitcoin brille. Nakamoto a proposé un groupe d'ordinateurs qui prouveraient que l'historique des transactions s'est effectivement produit. Cette preuve nécessite un travail coûteux. Nakamoto a résolu ce problème en organisant un tournoi dans lequel des ordinateurs individuels (appelés mineurs) s'affronteraient pour trouver une réponse apparemment aléatoire grâce à une fonction à sens unique appelée SHA256. Le gagnant recevrait des bitcoins nouvellement créés, que le réseau publierait. La réponse à la fonction doit être suffisamment difficile pour que la seule façon de la résoudre soit de déployer plus de ressources de calcul. Le minage de Bitcoin nécessite un vrai calcul et donc une vraie énergie, comme le minage de l'or il y a quelques générations. Mais contrairement à l'extraction de l'or, le calendrier d'émission du nouveau bitcoin est connu de tous.

L'économie de l'exploitation minière est la conception d'un concours qui récompense de nouveaux bitcoins aux mineurs qui résolvent une énigme. Il s'agit d'une forme de mécanisme microéconomique, c'est-à-dire d'une conception d'économie de jeu où des agents individuels se disputent une récompense. La macroéconomie de Bitcoin concerne le calendrier d'émission, qui s'ajuste de manière prévisible au fil du temps, la récompense globale étant réduite de moitié tous les quatre ans. Cela force la contrainte de 21 millions de bitcoins. Cela limite intrinsèquement la croissance inflationniste de la monnaie et impose une contrainte à laquelle aucune monnaie fiduciaire ne doit aujourd'hui adhérer. La difficulté du puzzle sous-jacent s'ajuste environ toutes les deux semaines, quelle que soit la puissance de calcul du réseau, offrant une implémentation robuste malgré les avancées exponentielles de la puissance de calcul au cours des décennies depuis le lancement de Bitcoin.

Cette caractéristique interdisciplinaire de Bitcoin est existentielle et non incrémentale. Sans aucun de ses trois composants (cryptographie à clé publique, blockchain rétro-liée et concours minier utilisant la preuve de travail), Bitcoin ne fonctionnerait pas. En soi, chacune des trois composantes consistait en un ensemble cohérent de connaissances et d'idées. C'était leur combinaison qui était le génie de Nakamoto. De même, les futures innovations radicales devront relier plusieurs disciplines de manière existentielle, sans lesquelles leur combinaison ne survivrait pas.

Pourquoi pas l'Académie ?

Pourquoi Bitcoin n'aurait-il pas pu sortir de l'académie ? Premièrement, Bitcoin est intrinsèquement interdisciplinaire, mais les chercheurs des universités sont récompensés pour leur excellence dans des domaines de connaissance uniques. Bitcoin fusionne des idées issues de l'informatique, des mathématiques et de l'économie, mais il est peu probable qu'une seule faculté universitaire ait l'étendue des connaissances nécessaires à la consilience interdisciplinaire.

Deuxièmement, l'académie souffre d'incrémentalisme. Les revues académiques demandent explicitement à leurs auteurs incrémental apport de leur travail à la littérature. C'est ainsi que la connaissance progresse, pouce par pouce. Mais Bitcoin - comme d'autres innovations radicales de l'histoire, telles que l'avion et le transistor - a fait des pas de géant qui n'auraient probablement pas survécu au processus d'examen par les pairs de l'académie.

Troisièmement, Bitcoin repose sur des fondements politiques libertaires qui n’ont pas la faveur des milieux universitaires traditionnels, en particulier des économistes professionnels. Le logiciel contient des représentations algorithmiques de monnaie saine, dans lesquelles le protocole Bitcoin libère de nouveaux bitcoins selon un calendrier prévisible. C’est très différent du monde dans lequel nous vivons aujourd’hui, où le Comité fédéral de l’open market a un pouvoir discrétionnaire total sur la masse monétaire. Les cypherpunks qui ont examiné Bitcoin v0.1 partageaient un scepticisme à l'égard de l'autorité collective, estimant que la technologie et la cryptographie peuvent garantir la confidentialité des individus, loin des yeux vigilants du gouvernement ou de toute grande organisation.

La plupart des économistes ne partagent pas ce scepticisme envers l'autorité centrale. Au moins, la communauté des sciences sociales n'a jamais pris Bitcoin au sérieux. En outre, la Réserve fédérale joue un rôle démesuré dans le financement et la promotion de la recherche économique universitaire traditionnelle. Il recrute parmi les meilleurs doctorants. programmes, engage des présidents et des gouverneurs de banque qui étaient d'anciens professeurs d'économie et encourage son personnel à publier dans les mêmes revues académiques que l'académie. Il n'est pas étonnant que l'université de la faculté, influencée par la culture de la Fed, n'adopte pas une technologie qui la remplace radicalement.

J'ai demandé à tous les lauréats du prix Nobel d'économie vivants de prendre la parole à la conférence Texas A&M Bitcoin, et tous sauf un ont refusé. Certains ont admis ne pas en savoir assez sur Bitcoin pour justifier une conférence ; au moins, ils étaient honnêtes sur les contraintes du modèle disciplinaire dans lequel ils ont si bien prospéré. D'autres, comme Paul Krugman, considèrent les crypto-monnaies comme la nouvelle hypothèque à risque (il a également prédit une fois qu'Internet aurait le même impact sur l'économie comme télécopieur). Les économistes universitaires n'ont consacré presque aucune attention à l'essor de Bitcoin et ignorent encore aujourd'hui le fonctionnement de la blockchain Bitcoin, bien qu'elle soit la seule véritable innovation en finance de cette dernière décennie.

Bitcoin est avant tout une contribution intellectuelle. Cela ne nécessite pas une connaissance approfondie de l'industrie, un aperçu particulier des pratiques actuelles des entreprises ou une connaissance des détails idiosyncrasiques des marchés du travail et des capitaux. Il ne s'est pas construit à partir de la pratique existante, mais plutôt à partir de la théorie existante. Pour ces raisons, Bitcoin a émergé sans vergogne du pays des idées et aurait dû, dans un certain sens, provenir de l'académie. Un économiste universitaire aurait peut-être conçu le tournoi minier, un informaticien a développé la blockchain et un mathématicien a développé la cryptographie à clé publique. Il faut un type (ou une équipe) improbable pour combiner ces trois innovations. Les universités développent des facultés avec une expertise approfondie dans leurs disciplines individuelles, mais ne font rien pour lier les disciplines ensemble comme le fait Bitcoin. Pour cette raison, le Bitcoin n'a pas pu sortir de l'université, même s'il repose sur des disciplines bien implantées au sein de l'université. Le problème n'est pas la connaissance elle-même mais son organisation. Et c'est là que réside l'opportunité.

Comment en sommes-nous arrivés là?

Dans sa forme actuelle, l'académie n'est pas adaptée aux innovations comme Bitcoin. Une fois que les étudiants entrent aux études supérieures, ils apprennent les techniques de leur propre discipline, qu'ils utilisent pour publier dans des revues spécialisées qui leur valent la permanence et une future reconnaissance académique avec un petit groupe de pairs au sein de cette discipline. Ces couloirs isolés du savoir se sont figés au fil des siècles depuis les premières universités. Comment est-ce arrivé?

Il y a deux tendances principales dans l'académie depuis la Seconde Guerre mondiale. La plus importante est de loin la révolution numérique. À mesure que la puissance de calcul devenait accessible à tous, l'objectif de la science est passé de la théorie du bâtiment à la mesure. Soudainement, un large éventail de données de sciences sociales et naturelles était disponible pour les chercheurs à partir d'un ordinateur portable partout dans le monde. La croissance d'Internet a répandu le partage et la disponibilité des données, et les progrès de la puissance du microprocesseur ont rendu l'analyse de données à grande échelle facile et peu coûteuse. La communauté universitaire s'est massivement tournée vers l'analyse des données et est passée de tendance en tendance sur des cycles de 10 à 15 ans. Le premier cycle portait sur les statistiques sommaires et l'analyse de la variance, le deuxième sur la régression linéaire et le troisième sur l'apprentissage automatique. Lorsque des problèmes survenaient dans le domaine spécifique de chaque discipline, les chercheurs revenaient rarement à leur théorie sous-jacente pour la réviser. Au lieu de cela, ils ont simplement introduit plus de données dans la machine, espérant que les erreurs de mesure et les variables omises étaient à blâmer.

La croissance des mégadonnées et des statistiques, de concert avec l'apprentissage automatique, nous a conduits à un présent où l'intelligence artificielle (IA) est une boîte noire. Aucun chercheur ne peut expliquer pleinement ce que fait exactement l'IA. Dans le même temps, les questions sont devenues plus petites. Avant, l'économie du développement en tant que domaine demandait : « Pourquoi l'Afrique est-elle si pauvre ? Maintenant, la recherche dans le domaine demande si le fait de placer un panneau sur le côté gauche ou droit d'une porte de salle de bain est plus susceptible d'entraîner une utilisation. Cette préoccupation de causalité est intellectuellement intéressante mais a un prix élevé, car souvent le chercheur doit restreindre son domaine à des comportements facilement observables et mesurables. Les grandes théories complexes et mathématiques développées après la Seconde Guerre mondiale étaient en grande partie invérifiables, et les chercheurs empiriques ont donc abandonné ces fondements théoriques. Alors qu'autrefois les universitaires tenaient le haut du pavé intellectuel en posant les plus grandes questions du jour, la recherche empirique domine désormais les revues universitaires. Les physiciens expérimentaux et les économistes empiriques citent principalement d'autres travaux axés sur les données.

Au fur et à mesure que les ordinateurs se sont répandus dans notre société, les étudiants ont été exposés au calcul plus tôt dans leur vie. Au moment où ils sont arrivés au collège et aux études supérieures, ils disposaient déjà d'installations de base en matière de manipulation et d'analyse de données. Pourquoi s'embêter avec les mathématiques quand quelques expériences simples et des régressions linéaires peuvent fournir des tableaux de résultats qui peuvent être publiés rapidement ? Au fil du temps, les étudiants se sont tournés vers le travail sur les données alors que la profession universitaire s'éloignait lentement des mathématiques.

Il est devenu beaucoup plus facile pour les revues d'accepter des articles contenant de petits faits expérimentaux ou empiriques sur le monde. Étant donné que les éditeurs et les arbitres prennent des décisions sur la recherche universitaire article par article, il n'y a pas d'évaluation globale pour savoir si l'ensemble des travaux empiriques et expérimentaux fait vraiment progresser la connaissance humaine. En tant que telle, l'analyse des données a mal tourné avec des équipes de chercheurs faisant des progrès de plus en plus progressifs, explorant les mêmes ensembles de données de base et posant des questions plus petites et plus dénuées de sens. La pluie ou le soleil affectent-ils l'humeur des commerçants et donc leurs choix d'actions ? La taille de la signature d'un directeur financier sur un relevé annuel peut-elle mesurer son narcissisme et prédire s'il commettra une fraude ? (Je ne suis pas Rendre le this étoffe en haut.)

On pourrait penser que les progrès de l'informatique auraient conduit des recherches à vérifier certaines des théories développées après la Seconde Guerre mondiale, mais cela n'a pas été le cas. En termes techniques, bon nombre de ces modèles complexes sont endogènes, avec plusieurs variables déterminées en équilibre simultanément. En tant que tel, c'est un défi pour les chercheurs empiriques d'identifier spécifiquement ce qui se passe, par exemple si l'augmentation du salaire minimum augmentera le chômage, comme le suggère Economics 101. Cela a conduit à un virage vers la causalité. Mais l'inférence causale nécessite des conditions précises, et souvent ces conditions ne s'appliquent pas à l'économie mais plutôt à quelques exemples spécifiques, comme les États américains qui ont adopté des lois anti-avortement à des moments différents. La Freakonomics La révolution économique ne domine peut-être pas les prix Nobel, mais a certainement influencé la majorité des recherches publiées en sciences sociales.

Le principal problème de cette approche basée sur les données est son approche rétrospective. Par définition, les données sont une représentation du monde à un moment donné. Les domaines entiers de la recherche commerciale et économique sont désormais presque entièrement empiriques, où les chercheurs se précipitent pour collecter de nouveaux ensembles de données ou utiliser des techniques nouvelles et empiriques sur des ensembles de données existants. Quoi qu'il en soit, la vue est toujours du rétroviseur, regardant vers le passé pour comprendre ce qui s'est passé ou ne s'est pas passé. La faiblesse des taux d'intérêt a-t-elle causé la crise financière mondiale ? Les avortements réduisent-ils la criminalité ? Le salaire minimum réduit-il l'emploi ? Ces questions sont fondamentalement préoccupées par le passé, plutôt que de concevoir de nouvelles solutions pour l'avenir.

La deuxième tendance a été le rétrécissement de la communauté théorique, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'académie. Le nombre de théoriciens a considérablement diminué et ils ont également refusé de collaborer avec leurs collègues empiriques et expérimentaux beaucoup plus importants. Ce tribalisme a conduit les théoriciens à écrire des modèles mathématiques de plus en plus complexes, intriqués et autoréférentiels avec peu de base dans la réalité et sans espoir de validation empirique possible. Une grande partie de la théorie des jeux reste intestable, et la théorie des cordes est peut-être l'exemple le plus extrême d'un monde autoréférentiel qui ne peut jamais être entièrement vérifié ou testé.

Enfin, la théorie académique est loin derrière la technologie. Souvent, les mathématiciens, les physiciens et les économistes fournissent des rationalisations ex post de technologies qui ont déjà réussi dans l'industrie. Ces théories ne prédisent rien de nouveau, mais affirment plutôt simplement la sagesse conventionnelle. À mesure que la complexité de la théorie augmente, son lectorat diminue, même parmi les théoriciens. Comme tout le reste dans la vie, le tribalisme de la théorie conduit la communauté à agir comme un club, excluant les membres qui n'adoptent pas son langage et ses méthodes ésotériques.

Ainsi, nous sommes arrivés à quelque chose d'une guerre civile ; la tribu des théories diminue d'année en année et perd de sa pertinence par rapport à la réalité, tandis que la communauté des données empiriques/expérimentales se développe avec le temps, posant des questions plus petites sans aucune orientation conceptuelle. Les universitaires et les technologues ne savent pas quels problèmes résoudre et comment les aborder. Cela conduit également à un caractère aléatoire omniprésent dans notre conscience collective, nous amenant à souffler dans n'importe quelle direction les vents du moment nous emmènent. L'économie a des théories bien établies sur les marchés et leur fonctionnement, mais les entreprises technologiques sont des marchés massifs non ancrés dans une grande partie de cette même théorie économique. L'informatique repose sur une base solide d'algorithmes et de structures de données, mais la communauté théorique est obsédée par les débats sur la complexité informatique, tandis que les entreprises technologiques d'un billion de dollars effectuent de simples tests A/B pour prendre leurs décisions les plus importantes.

Nous avons atteint un point de basculement dans l'échelle des connaissances humaines, où les chercheurs affinent leurs théories à des niveaux de plus en plus précis, s'adressant à des communautés de chercheurs de plus en plus petites. Cette spécialisation des connaissances a conduit à une hyperspécialisation, où les revues et les disciplines universitaires continuent de se diviser et de se subdiviser en catégories de plus en plus petites. La profusion des revues témoigne de cette hyperspécialisation.

De la science à l'ingénierie

De nombreuses innovations futures se produiront aux frontières des disciplines, étant donné que beaucoup de connaissances ont déjà été découvertes dans les disciplines existantes, mais il doit y avoir une plus grande transformation. Aujourd'hui, les universités adoptent encore largement la méthode scientifique, établissant la connaissance pour elle-même et cherchant à connaître le monde naturel, physique et social, mais il ne faut pas s'arrêter là. Compte tenu de leurs connaissances fondamentales, les scientifiques sont les mieux placés pour concevoir de meilleures solutions pour notre avenir. Passer à un état d'esprit d'ingénierie obligera les universitaires à concevoir et à mettre en œuvre des solutions à nos problèmes les plus urgents. À long terme, cela comblera également le fossé entre l'académie et l'industrie. La pression à laquelle les étudiants sont confrontés pour rechercher un emploi et créer une entreprise, ce qui pèse sur leur cursus académique, apparaît parce qu'il existe un écart entre les besoins du marché et le programme académique. Si cet écart se comblait et que les étudiants passaient plutôt du temps à l'université à élaborer de meilleures solutions pour l'avenir, cette dissonance cognitive se dissiperait.

Cette transformation a déjà commencé dans certaines disciplines, comme l'économie. L'un des domaines les plus fructueux de l'économie appliquée est conception du marché, qui a adopté sans ambiguïté un état d'esprit d'ingénierie et a décerné trois prix Nobel au cours de la dernière décennie seulement. Ces chercheurs sont issus de l'ingénierie et ont adapté la théorie des jeux pour créer de meilleurs marchés qui peuvent fonctionner dans le monde réel, tels que de meilleures façons de faire correspondre les donneurs de rein aux receveurs, les étudiants aux écoles ou les médecins résidents aux hôpitaux. Ils ont également conçu bon nombre des plus grandes enchères utilisées aujourd'hui, telles que l'enchère du spectre du gouvernement et l'enchère publicitaire au sein de Google. Il n'y a aucune raison pour que le reste de la profession économique, ou même le reste de l'enseignement supérieur et de la communauté universitaire, ne puisse pas se positionner de la même manière pour adopter davantage cet état d'esprit d'ingénierie.

Au fil du temps, la réduction de cet écart entre l'académie et l'industrie soulagera une grande partie de la
tollé public contre l'escalade des frais de scolarité et de la dette étudiante. Une fois que les étudiants et les professeurs orienteront leurs recherches pour développer de meilleures solutions pour la société, leurs étudiants et les entreprises qui les emploient le feront également. Les étudiants n'en voudront plus à leur faculté de consacrer du temps à la recherche plutôt qu'à l'enseignement si cette recherche crée directement des technologies qui profitent en fin de compte aux étudiants, aux futurs employeurs et à la société dans son ensemble. Au fil du temps, cela comblera naturellement le déficit de compétences auquel l'Amérique est actuellement confrontée. Les universités n'auront plus besoin de se concentrer explicitement sur les compétences STEM, mais plutôt de se concentrer sur la fourniture de solutions technologiques qui s'inspireront de toute façon fortement des domaines STEM.

Un appel à l'action

Comment réformer l'enseignement supérieur pour produire le prochain Bitcoin ? Bien sûr, le prochain Bitcoin ne sera pas Bitcoin en soi, mais plutôt une innovation de premier principe qui conçoit un vieux problème d'une manière entièrement nouvelle. J'ai trois recommandations précises concernant la culture, les priorités et la structure organisationnelle de l'université.

Premièrement, l'académie doit embrasser plus explicitement l'ingénierie que la science - même à la marge. La Renaissance et l'âge de raison ont conduit l'enseignement supérieur américain à célébrer la science et le savoir pour eux-mêmes. La devise de Harvard est "Veritas", ou "vérité", tandis que celle de l'Université de Chicago est "Crescat scientia, vita excolatur", ce qui signifie "Laissez la connaissance croître de plus en plus, et ainsi la vie humaine s'enrichit". Ces universités, basées sur les traditions scientifiques et des arts libéraux, ont beaucoup fait pour établir le corpus de connaissances nécessaires au progrès humain, mais ce dernier demi-siècle a été l'âge des universités d'ingénierie, avec Stanford et le MIT en concurrence pour construire des solutions pour le monde, pas seulement pour le comprendre. Cet ethos de l'ingénierie devrait s'étendre au-delà des départements d'ingénierie, mais même et surtout, aux sciences sociales. Par exemple, exigez que tous les étudiants de première année suivent un cours d'ingénierie de base pour apprendre le cadre mental de la construction de solutions aux problèmes. Les économistes ont articulé les avantages d'une monnaie saine pendant des générations, mais ce n'est que grâce à un système d'ingénierie comme Bitcoin que ces débats peuvent devenir réalité.

Ce changement dans l'ingénierie se produit quelque peu au sein des sciences sociales. Par exemple, les récents prix Nobel décernés à Paul Milgrom et Bob Wilson en économie ont célébré leur travail dans la conception de nouveaux marchés et de ventes aux enchères pour résoudre les problèmes réels d'allocation des ressources auxquels les gouvernements et la société sont confrontés. Cette communauté de théoriciens de la microéconomie est encore une petite minorité au sein de la profession économique, mais leur travail mêle théorie et pratique comme aucun autre domaine et devrait être mieux représenté parmi les universitaires en exercice. Les universités devraient abandonner l'équité forcée en traitant toutes les disciplines sur un pied d'égalité, en allouant une part égale des lignes professorales et des dollars de recherche à chaque discipline, quel que soit son impact sur la société. Au lieu de cela, donnez la priorité aux disciples désireux et capables de construire des solutions pour l'avenir. Cette culture doit venir du haut et imprégner les décisions de recrutement des professeurs et des étudiants.

Deuxièmement, récompenser le travail interdisciplinaire. Le modèle traditionnel et séculaire du travail disciplinaire en profondeur montre son âge, alors que la plupart des innovations passionnantes de notre époque se situent aux frontières des disciplines. Les universités font semblant de faire du travail interdisciplinaire un nouveau mot à la mode sur les campus universitaires, mais à moins que les incitations pour les professeurs ne changent, rien ne le fera. Les comités de promotion et de permanence doivent récompenser les publications en dehors de la discipline d'origine du chercheur et en particulier les collaborations avec d'autres départements et collèges. Alors que les grandes agences gouvernementales, comme la National Science Foundation, ont augmenté l'allocation de financement aux équipes interdisciplinaires, lorsqu'il s'agit de décisions de promotion et de titularisation, les comités de faculté sont terriblement démodés et récompensent toujours les chercheurs au sein plutôt qu'entre les disciplines. Au fil du temps, je m'attends à ce que cela change à mesure que la génération plus âgée prend sa retraite, mais les problèmes les plus urgents de la société ne peuvent pas attendre et les universités devraient maintenant pivoter plus rapidement. À moins que les comités de promotion et de titularisation n'annoncent explicitement la reconnaissance du travail interdisciplinaire, rien d'autre n'a d'importance.

Troisièmement, l'académie doit viser haut. Trop souvent, les revues universitaires sont à l'aise pour rechercher des contributions supplémentaires au fonds de connaissances. Notre obsession des citations et des petites améliorations conduit inévitablement à de petits pas en avant. Les communautés académiques ont un désir réflexif d'être autoréférentielles et tribales. Par conséquent, les universitaires aiment les petites conférences de pairs partageant les mêmes idées. Certaines des plus grandes avancées de l'histoire de la science sont venues de pas de géant dans la compréhension qui n'auraient pu se produire qu'en dehors du courant dominant. Bitcoin en est un exemple, mais pas le seul. Considérez la découverte de la double hélice, l'invention de l'avion, la création d'Internet et plus récemment la découverte de la séquence d'ARNm du vaccin COVID-19. Le véritable progrès vient du fait de jeter sans vergogne l'orthodoxie intellectuelle existante et d'adopter un regard entièrement nouveau. Les normes d'excellence de nos professeurs et de nos étudiants doivent insister sur le fait qu'elles visent à résoudre les plus grands problèmes auxquels l'humanité est confrontée. Trop souvent, ce discours est passé sous silence sur les campus et, avec le temps, il érode l'esprit de nos jeunes. Pour y parvenir, allouez le financement de la recherche en fonction de l'impact et rendez ces exigences strictes.

La forte augmentation de la richesse du secteur technologique a exercé diverses pressions sur le campus. D'une part, il incite les jeunes étudiants à décrocher et à créer de nouvelles entreprises, sur les traces des jeunes fondateurs qui dominent la presse technologique et financière. Cela se produit uniquement parce qu'il y a un fossé entre les récompenses du marché et les activités de l'université. N'oubliez pas que Bitcoin est né d'une petite communauté d'intellectuels cherchant à concevoir une solution à un ancien problème en utilisant une nouvelle technologie. Cela aurait pu facilement se produire au sein de l'académie, et dans un certain sens, cela aurait dû se produire.

L'entreprise, qu'elle soit en démarrage ou établie, est le lieu naturel de l'innovation incrémentale. Le bruit constant des besoins des clients, les demandes des investisseurs et la connaissance de l'industrie en font un lieu naturel pour de petits changements dans les possibilités de production de la société. L'innovation radicale est particulièrement adaptée à l'académie avec son échelle de temps plus longue et plus délibérée, son accès à la science approfondie et son isolement du bruit du marché, mais c'est à l'académie de relever ce défi. Laissez Bitcoin nous inspirer, afin que l'académie devienne le quart-arrière et pas seulement le spectateur de la prochaine innovation radicale de notre époque.

Ceci est un article invité de Korok Ray. Les opinions exprimées sont entièrement les leurs et ne reflètent pas nécessairement celles de BTC Inc. ou de Bitcoin Magazine.