एक विश्वविद्यालय में बिटकॉइन का आविष्कार क्यों नहीं किया जा सकता है

यह कोरोक रे द्वारा एक राय संपादकीय है, टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय के मेस बिजनेस स्कूल में एक सहयोगी प्रोफेसर और मेस इनोवेशन रिसर्च सेंटर के निदेशक।

अक्टूबर 2008 में अपनी स्थापना की घोषणा के बाद से, बिटकॉइन $ 1 ट्रिलियन से अधिक के बाजार पूंजीकरण तक पहुंच गया है। इसकी वृद्धि ने खुदरा और संस्थागत निवेश दोनों को आकर्षित किया है, क्योंकि वित्तीय समुदाय अब इसे मूल्य के वैध भंडार और सोने जैसी पारंपरिक संपत्ति के विकल्प के रूप में देखना शुरू कर देता है। लाइटनिंग नेटवर्क जैसी दूसरी-स्तरीय बस्तियों में नवाचार बिटकॉइन के लिए विनिमय के माध्यम के रूप में काम करना संभव बनाते हैं।

फिर भी, बिटकॉइन का अकादमिक क्षेत्र में एक अनिश्चित और कुछ हद तक चेकर इतिहास है। विश्वविद्यालयों में पाठ्यक्रम काफी हद तक बिटकॉइन के किसी भी उल्लेख से रहित हैं। इसके बजाय, शिक्षाओं को अक्सर छात्र क्लबों और गैर-लाभकारी संस्थाओं पर छोड़ दिया जाता है। समय के साथ यह बदल सकता है, क्योंकि बिटकॉइन और संपूर्ण क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार का विकास जारी है, इंजीनियरिंग और व्यवसाय दोनों में शीर्ष प्रतिभाओं का ध्यान आकर्षित करता है। विश्वविद्यालय से बिटकॉइन की अनुपस्थिति बिटकॉइन के साथ ही कोई समस्या नहीं है, बल्कि अकादमी, नवाचार के अपर्याप्त आलिंगन के साथ, पिछड़े दिखने वाले डेटा विश्लेषण पर जोर देती है और सामूहिक ज्ञान के बजाय व्यक्तिगत विषयों के साथ अत्यधिक व्यस्तता है। अकादमिक शोध क्या हो सकता है और क्या होना चाहिए, इसके लिए बिटकॉइन एक प्रेरणा के रूप में काम कर सकता है। वास्तव में, यह उच्च शिक्षा को बेहतर के लिए बदलने के लिए एक रोडमैप प्रस्तुत करता है।

अकादमी के साथ समानताएं

किसी को आश्चर्य हो सकता है कि किसी को भी बिटकॉइन और विश्वविद्यालयों के बीच संबंध क्यों मानना ​​​​चाहिए। प्रौद्योगिकीविद आज ग्राहकों की वास्तविक जरूरतों के साथ निरंतर संपर्क में हैं, जबकि विश्वविद्यालय के संकायों ने बुनियादी विज्ञान विकसित किया है जो (मई) भविष्य में बहुत दूर तक लागू हो सकता है। आखिरकार, फेसबुक, माइक्रोसॉफ्ट, ऐप्पल और यहां तक ​​​​कि एथेरियम जैसे नवाचार उन युवाओं द्वारा शुरू किए गए जिन्होंने कॉलेज से स्नातक नहीं किया था। फिर भी, यह कोई संयोग नहीं है कि सिलिकॉन वैली और रूट 128 दोनों ही हमारे देश के सबसे बड़े तटीय विश्वविद्यालयों के निकट उभरे हैं। तो, निश्चित रूप से विश्वविद्यालयों और तकनीकी क्षेत्र के बीच एक संबंध है। फिर भी, बिटकॉइन अलग है। बिटकॉइन का अपनी बौद्धिक और शैक्षणिक जड़ों के साथ और भी सख्त संबंध है। इसे समझने के लिए हमें बिटकॉइन के इतिहास में झांकना होगा।

सदी के अंत में, क्रिप्टोग्राफरों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों, अर्थशास्त्रियों और स्वतंत्रतावादियों के एक रैगटैग बैंड - साइबरपंक्स - ने एक इंटरनेट मेलिंग सूची पर संदेशों का आदान-प्रदान किया। यह वैज्ञानिकों, प्रौद्योगिकीविदों और शौकियों के विविध संवर्ग की एक अस्पष्ट इलेक्ट्रॉनिक सभा थी जो क्रिप्टोग्राफी और कंप्यूटर विज्ञान में प्रगति के विचारों को विकसित और साझा कर रहे थे। यहां पर एप्लाइड क्रिप्टोग्राफी के कुछ शुरुआती दिग्गजों ने समय बिताया, जैसे हैल फिने, प्रिटी गुड प्राइवेसी (पीजीपी) के शुरुआती अग्रदूतों में से एक।

यह इस मेलिंग सूची में था कि बिटकॉइन के छद्म नाम निर्माता, सतोशी नाकामोतो ने इलेक्ट्रॉनिक भुगतान प्रणाली के लिए अपने समाधान की घोषणा की। उस घोषणा के बाद, उन्होंने मंच से अवधारणा और इसके निष्पादन दोनों पर प्रश्न पूछना शुरू कर दिया। इसके तुरंत बाद, नाकामोटो ने बिटकॉइन का पूर्ण कार्यान्वयन प्रदान किया। इसने फ़ोरम के प्रतिभागियों को सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करने, इसे चलाने और इसे स्वयं परीक्षण करने की अनुमति दी।

RSI बिटकॉइन व्हाइट पेपर अकादमिक शोध के समान है। यह एक अकादमिक पेपर की संरचना का अनुसरण करता है, इसमें उद्धरण हैं और यह वैसा ही दिखता है जैसा आज कंप्यूटर विज्ञान में कोई भी पेपर दिख सकता है। श्वेत पत्र और इसके आसपास की बातचीत, बिटकॉइन की मुख्य विशेषताओं में से एक, प्रूफ-ऑफ-वर्क एल्गोरिथम को लागू करने के पूर्व प्रयासों का संदर्भ देती है। उदाहरण के लिए, श्वेत पत्र 2002 से हैशकैश का हवाला देता है, जो बिटकॉइन से पहले के ज्ञान के कोष का भी हिस्सा है। एडम बैक ईमेल में स्पैम को खत्म करने की समस्या को हल करने की कोशिश करते हुए हैशकैश के लिए प्रूफ-ऑफ-वर्क के साथ आया।

इस प्रकार, बिटकॉइन आसमान से नहीं गिरा, बल्कि दशकों से विकसित विचारों के एक लंबे वंश से उभरा, न कि दिनों या हफ्तों में। हम प्रौद्योगिकी के बारे में सोचते हैं कि तेज गति से काम कर रहा है, तेजी से बदल रहा है और महत्वाकांक्षी, युवा कॉलेज छोड़ने वालों द्वारा संचालित किया जा रहा है, लेकिन बिटकॉइन "तेजी से आगे बढ़ें और चीजों को तोड़ दें" पर आधारित नहीं था। यह था और इसके विपरीत है: दशकों के वास्तविक विज्ञान पर आधारित एक धीमी, सावधानीपूर्वक विचार-विमर्श बच्चों द्वारा नहीं, बल्कि उनके माता-पिता की तरह अधिक किया जाता है। क्रिप्टोग्राफी फोरम प्रकृति में एक अकादमिक शोध संगोष्ठी के समान था, जहां पेशेवर वैज्ञानिक विनम्रता से लेकिन सत्य तक पहुंचने के लिए विचारों को फाड़ने का आग्रह करते थे। यद्यपि एक श्वेत पत्र की अवधारणा अब वैकल्पिक क्रिप्टोकुरेंसी सिक्कों और टोकन के बीच सभी गुस्से में है, यह पेशेवर शोध समुदाय के बीच विचारों को संप्रेषित करने का हॉलमार्क तरीका है।

भले ही क्रिप्टोक्यूरेंसी अर्थव्यवस्था आज वित्तीय प्रेस में केंद्र स्तर पर है और राष्ट्रीय ध्यान की बढ़ती हिस्सेदारी है, जब यह उभरा तो बिटकॉइन इससे जितना संभव हो उतना दूर था। यह अस्पष्ट, तकनीकी और बहुत फ्रिंज था। क्रिप्टोग्राफरों, अर्थशास्त्रियों और राजनीतिक दार्शनिकों के एक छोटे से चक्र को छोड़कर, दशकों से अज्ञात लेकिन अज्ञात विचारों से अपने लंबे गर्भ में, बिटकॉइन इंटरनेट, ट्रांजिस्टर और हवाई जहाज जैसे अन्य कट्टरपंथी नवाचारों के साथ साझा करता है। उन नवाचारों की तरह, बिटकॉइन की कहानी सामूहिक गलत धारणा पर व्यक्तिगत कारण की जीत है। जिस तरह राइट बंधुओं ने यह दिखाकर दुनिया को गलत साबित कर दिया कि मनुष्य उड़ सकता है, भले ही भौतिकविदों ने दावा किया कि यह गणितीय रूप से असंभव था, उसी तरह बिटकॉइन ने भी पहली बार डिजिटल कमी का निर्माण करके विरोधियों को भ्रमित किया।

हमें एथेरियम जैसे कुछ अन्य क्रिप्टोक्यूरेंसी टोकन के बजाय बिटकॉइन पर ध्यान क्यों देना चाहिए? यदि आप हुड के नीचे देखते हैं, तो क्रिप्टोक्यूरेंसी का अधिकांश नवाचार बिटकॉइन से आया है। उदाहरण के लिए, एथेरियम बिटकॉइन के समान अण्डाकार वक्र पर निर्भर करता है, उसी सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफी का उपयोग करता है। बिटकॉइन एक लंबी गर्भावधि अवधि में उभरा और एक छद्म नाम से लागू क्रिप्टोग्राफर द्वारा गुप्त विकास किया गया और एक अस्पष्ट मेलिंग सूची में जारी और बहस की गई। इस कारण से, बिटकॉइन आधुनिक विश्वविद्यालयों पर कब्जा करने वाले रहस्यमय अकादमिक मंडलियों के लिए कई समानताएं साझा करता है। किसी पेशेवर क्रिप्टोग्राफर ने एथेरियम नहीं बनाया; बल्कि, यह एक किशोर था जो यह भी स्वीकार करता है कि उसने इसके विकास में जल्दबाजी की। इस प्रकार, यह केवल बिटकॉइन है जिसका अकादमी से गहरा संबंध है, जबकि अधिक वृद्धिशील नवाचार अब क्रिप्टोक्यूरेंसी स्पेस में भीड़ कर रहे हैं, आधुनिक प्रौद्योगिकी क्षेत्र में किए गए छोटे अग्रिमों के समान हैं।

अकादमी से मतभेद

बिटकॉइन अकादमी से महत्वपूर्ण मायनों में अलग है। सबसे महत्वपूर्ण बात, बिटकॉइन मौलिक रूप से अंतःविषय है जिस तरह से आज विश्वविद्यालय नहीं हैं। बिटकॉइन तीन अलग-अलग विषयों को एक साथ जोड़ता है: गणित, कंप्यूटर विज्ञान और अर्थशास्त्र। यह फ्यूजन है जो बिटकॉइन को अपनी शक्ति देता है और पारंपरिक शैक्षणिक साइलो को चकनाचूर कर देता है।

सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफी 50 साल पहले अपनी अवधारणा के बाद से लागू क्रिप्टोग्राफी और गणित में प्रमुख नवाचार रहा है। मूल अवधारणा सरल है: उपयोगकर्ता केवल स्वयं को ज्ञात निजी कुंजी के साथ एक संदेश सुरक्षित कर सकते हैं जो सभी के लिए ज्ञात सार्वजनिक कुंजी उत्पन्न करता है। इसलिए, उपयोगकर्ता बिना किसी सुरक्षा परिणाम के सार्वजनिक कुंजी को आसानी से वितरित कर सकता है, क्योंकि केवल निजी कुंजी एन्क्रिप्शन को अनलॉक कर सकती है। सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफ़ी इसे हैश फ़ंक्शन के माध्यम से प्राप्त करती है - डेटा का एक तरफ़ा परिवर्तन जिसे उलटना असंभव है। बिटकॉइन में, यह प्राइम ऑर्डर के परिमित क्षेत्रों पर अण्डाकार वक्रों के माध्यम से होता है।

लेकिन सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफी पर्याप्त नहीं है। चूंकि बिटकॉइन एक इलेक्ट्रॉनिक भुगतान प्रणाली के रूप में काम करना चाहता है, इसलिए इसे हल करना चाहिए दोहरे खर्च की समस्या. यदि ऐलिस बॉब को बिटकॉइन का उपयोग करके भुगतान करता है, तो हमें ऐलिस को उसी बिटकॉइन के साथ कैरल का भुगतान करने से भी रोकना चाहिए। लेकिन डिजिटल दुनिया में, डेटा की प्रतिलिपि बनाना मुफ़्त है और इसलिए, दोहरे खर्च को रोकना निराशाजनक प्रतीत होता है। इसके लिए नाकामोटो ने कंप्यूटर साइंस के एक कंस्ट्रक्शन ब्लॉकचैन का इस्तेमाल किया। क्रिप्टोग्राफर डेविड चाउम ने 1983 की शुरुआत में एक ब्लॉकचेन की अवधारणा के लिए आधार तैयार किया, जो अनुसंधान में बर्कले में उनके कंप्यूटर विज्ञान शोध प्रबंध से उभरा।

ब्लॉकचेन एक लिंक्ड सूची है जो मूल (उत्पत्ति) ब्लॉक की ओर पीछे की ओर इशारा करती है। प्रत्येक ब्लॉक में हजारों लेनदेन होते हैं, प्रत्येक लेनदेन में बिटकॉइन को एक पते से दूसरे पते पर स्थानांतरित करने के लिए सामग्री होती है। ब्लॉकचेन दोहरे खर्च की समस्या को हल करता है क्योंकि यह वितरित है, अर्थात, बिटकॉइन नेटवर्क पर सभी नोड्स के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है। ये नोड लगातार नए लेनदेन के साथ ब्लॉकचैन को मान्य करते हैं, जब नेटवर्क पर अन्य सभी नोड्स सहमत होते हैं (सहमति)। हमारे पिछले उदाहरण में, जब ऐलिस बॉब को भुगतान करता है, तो यह लेन-देन ब्लॉकचेन में प्रवेश करता है, जिसे सभी नोड देखते हैं। यदि ऐलिस कैरल को भुगतान करने के लिए उसी बिटकॉइन का उपयोग करने की कोशिश करता है, तो नेटवर्क उस लेनदेन को अस्वीकार कर देगा क्योंकि सभी जानते हैं कि ऐलिस ने बॉब को भुगतान करने के लिए पहले से ही उन बिटकॉइन का उपयोग किया है। यह ब्लॉकचैन की वितरित, सार्वजनिक प्रकृति है जो दोहरे खर्च को रोकता है, इलेक्ट्रॉनिक भुगतान के लिए अद्वितीय समस्या है।

दरअसल, सातोशी ने ब्लॉकचेन को विशेष रूप से दोहरे खर्च के समाधान के रूप में डिजाइन किया था। यह स्वाभाविक रूप से अक्षम है, क्योंकि इसके लिए पूरे नेटवर्क को एक ही डेटा को लगातार मान्य और पुन: पेश करने की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि बिटकॉइन के बाहर ब्लॉकचेन तकनीक के अधिकांश अनुप्रयोगों का कोई मतलब नहीं है, क्योंकि यह अन्य अनुप्रयोगों पर इलेक्ट्रॉनिक भुगतान के लिए कस्टम-निर्मित एक अक्षम समाधान को मजबूर करता है जिसे केंद्रीय डेटाबेस के साथ कुशलता से हल किया जाएगा। एक ब्लॉकचैन की धारणा रिवर्स-लिंक्ड सूची के रूप में कंप्यूटर विज्ञान में क्रांतिकारी नहीं है, लेकिन इसकी वितरित प्रकृति विशेष रूप से दोहरे खर्च को रोकने के लिए डिज़ाइन की गई है।

फिर भी, क्रिप्टोग्राफी और ब्लॉकचेन पर्याप्त नहीं हैं। ब्लॉकचेन को सुरक्षित करने के लिए नेटवर्क के लिए एक कारण होना चाहिए। यहीं से बिटकॉइन का अर्थशास्त्र चमकता है। नाकामोतो ने कंप्यूटर के एक समूह का प्रस्ताव रखा जो साबित करेगा कि लेनदेन का इतिहास वास्तव में हुआ था। इस सबूत के लिए महंगा काम करने की आवश्यकता है। नाकामोतो ने एक टूर्नामेंट स्थापित करके इसे हल किया जिसमें व्यक्तिगत कंप्यूटर (खनिक कहा जाता है) SHA256 नामक एक-तरफ़ा फ़ंक्शन के माध्यम से एक यादृच्छिक उत्तर खोजने के लिए प्रतिस्पर्धा करेंगे। विजेता को नवनिर्मित बिटकॉइन प्राप्त होगा, जिसे नेटवर्क जारी करेगा। फ़ंक्शन का उत्तर पर्याप्त रूप से चुनौतीपूर्ण होना चाहिए कि इसे हल करने का एकमात्र तरीका अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों को तैनात करना है। कुछ पीढ़ियों पहले सोने के खनन के समान बिटकॉइन माइनिंग के लिए वास्तविक गणना और इसलिए वास्तविक ऊर्जा की आवश्यकता होती है। लेकिन सोने के खनन के विपरीत, नए बिटकॉइन जारी करने का कार्यक्रम सभी को पता है।

खनन का अर्थशास्त्र एक प्रतियोगिता का डिज़ाइन है जो एक पहेली को हल करने वाले खनिकों को नए बिटकॉइन को पुरस्कृत करता है। यह एक सूक्ष्मअर्थशास्त्र तंत्र का एक रूप है, अर्थात, एक खेल अर्थव्यवस्था डिजाइन जहां व्यक्तिगत एजेंट इनाम के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। बिटकॉइन का मैक्रोइकॉनॉमिक्स जारी करने के शेड्यूल से संबंधित है, जो समय के साथ अनुमानित रूप से समायोजित होता है, जिसमें ब्लॉक इनाम हर चार साल में आधा हो जाता है। यह 21 मिलियन बिटकॉइन की बाधा को मजबूर करता है। यह स्वाभाविक रूप से मुद्रा की मुद्रास्फीति की वृद्धि को सीमित करता है और एक बाधा लगाता है जिसे आज किसी भी फिएट मुद्रा का पालन नहीं करना चाहिए। अंतर्निहित पहेली की कठिनाई नेटवर्क की कंप्यूटिंग शक्ति की परवाह किए बिना लगभग हर दो सप्ताह में समायोजित होती है, बिटकॉइन लॉन्च होने के बाद के दशकों में कंप्यूटिंग शक्ति में घातीय प्रगति के बावजूद एक मजबूत कार्यान्वयन प्रदान करती है।

बिटकॉइन की यह अंतःविषय विशेषता अस्तित्वगत है, वृद्धिशील नहीं। इसके तीन घटकों में से किसी के बिना (सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफी, एक बैकवर्ड-लिंक्ड ब्लॉकचेन और प्रूफ-ऑफ-वर्क का उपयोग करते हुए एक खनन प्रतियोगिता), बिटकॉइन काम नहीं करेगा। अपने आप में, तीन घटकों में से प्रत्येक में ज्ञान और विचारों का एक सुसंगत निकाय शामिल था। यह उनका संयोजन था जो नाकामोटो की प्रतिभा थी। तो क्या भविष्य के क्रांतिकारी नवाचारों को अस्तित्वगत तरीकों से कई विषयों को एक साथ जोड़ने की आवश्यकता होगी, जिसके बिना उनका संयोजन जीवित नहीं रहेगा।

अकादमी क्यों नहीं?

बिटकॉइन अकादमी से बाहर क्यों नहीं निकल सका? सबसे पहले, बिटकॉइन स्वाभाविक रूप से अंतःविषय है, फिर भी विश्वविद्यालयों के विद्वानों को ज्ञान के एकल डोमेन में उत्कृष्टता के लिए पुरस्कृत किया जाता है। बिटकॉइन कंप्यूटर विज्ञान, गणित और अर्थशास्त्र के विचारों को एक साथ जोड़ता है, फिर भी यह संभावना नहीं है कि किसी एक विश्वविद्यालय के संकाय के पास अंतःविषय सामंजस्य के लिए आवश्यक ज्ञान की चौड़ाई होगी।

दूसरा, अकादमी वृद्धिवाद से ग्रस्त है। अकादमिक पत्रिकाएँ स्पष्ट रूप से अपने लेखकों से इसके लिए पूछती हैं वृद्धिशील उनके कार्यों का योगदान साहित्य को प्रदान करता है। इस तरह ज्ञान बढ़ता है, इंच दर इंच। लेकिन बिटकॉइन - इतिहास में अन्य क्रांतिकारी नवाचारों की तरह, जैसे कि हवाई जहाज और ट्रांजिस्टर - ने बड़ी छलांग लगाई जो कि अकादमी की सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया से बच नहीं पाएगी।

तीसरा, बिटकॉइन उदारवादी राजनीतिक नींव पर टिकी हुई है जो मुख्यधारा की अकादमी, विशेष रूप से पेशेवर अर्थशास्त्रियों के पक्ष में नहीं हैं। सॉफ़्टवेयर में बेक किया गया ध्वनि धन का एल्गोरिथम प्रतिनिधित्व है, जहां बिटकॉइन प्रोटोकॉल एक पूर्वानुमेय समय पर नए बिटकॉइन जारी करता है। यह उस दुनिया से बहुत अलग है जिसमें हम आज रहते हैं, जहां फेडरल ओपन मार्केट कमेटी के पास मुद्रा आपूर्ति पर पूर्ण विवेकाधीन अधिकार है। बिटकॉइन v0.1 की जांच करने वाले साइबरपंक्स ने सामूहिक अधिकार का संदेह साझा किया, विश्वास प्रौद्योगिकी और क्रिप्टोग्राफी व्यक्तियों को सरकार या किसी बड़े संगठन की चौकस निगाहों से दूर गोपनीयता प्रदान कर सकते हैं।

अधिकांश अर्थशास्त्री केंद्रीय सत्ता के प्रति इस संशय को साझा नहीं करते हैं। कम से कम सामाजिक विज्ञान समुदाय ने बिटकॉइन को कभी गंभीरता से नहीं लिया। इसके अलावा, फेडरल रिजर्व की मुख्यधारा के अकादमिक आर्थिक अनुसंधान को वित्त पोषण और बढ़ावा देने दोनों में एक बड़ी भूमिका है। यह शीर्ष पीएच.डी. से भर्ती करता है। कार्यक्रम, बैंक अध्यक्षों और राज्यपालों को काम पर रखता है जो अर्थशास्त्र के पूर्व प्रोफेसर थे, और अपने कर्मचारियों को अकादमी के समान अकादमिक पत्रिकाओं में प्रकाशित करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि फेड की संस्कृति से प्रभावित संकाय विश्वविद्यालय, उस तकनीक को नहीं अपनाएगा जो इसे मौलिक रूप से बदल देती है।

मैंने अर्थशास्त्र के सभी जीवित नोबेल पुरस्कार विजेताओं को टेक्सास ए एंड एम बिटकॉइन सम्मेलन में बोलने के लिए कहा, और सभी ने मना कर दिया। कुछ लोगों ने स्वीकार किया कि बिटकॉइन के बारे में पर्याप्त जानकारी नहीं है जिससे व्याख्यान की गारंटी दी जा सके; कम से कम वे अनुशासनात्मक मॉडल की बाधाओं के बारे में ईमानदार थे, जिसमें वे इतनी सफलतापूर्वक संपन्न हुए हैं। पॉल क्रुगमैन जैसे अन्य, क्रिप्टोक्यूरैंसीज को नए सबप्राइम बंधक के रूप में देखते हैं (उन्होंने एक बार यह भी भविष्यवाणी की थी कि इंटरनेट का अर्थव्यवस्था पर समान प्रभाव होगा फैक्स मशीन के रूप में)। पिछले दशक में वित्त में एकमात्र वास्तविक नवाचार होने के बावजूद, अकादमिक अर्थशास्त्रियों ने बिटकॉइन के उदय पर लगभग कोई ध्यान नहीं दिया और अब भी इस बात से अनभिज्ञ हैं कि बिटकॉइन ब्लॉकचेन कैसे काम करता है।

बिटकॉइन सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण बौद्धिक योगदान है। इसके लिए उद्योग के गहन ज्ञान, फर्मों की वर्तमान प्रथाओं में विशेष अंतर्दृष्टि या श्रम और पूंजी बाजारों के विशिष्ट विवरणों के ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती है। यह मौजूदा अभ्यास से नहीं, बल्कि मौजूदा सिद्धांत से बना है। इन कारणों से, बिटकॉइन विचारों की भूमि से अप्राप्य रूप से उभरा, और कुछ अर्थों में, अकादमी से आना चाहिए। एक अकादमिक अर्थशास्त्री संभवतः खनन टूर्नामेंट को डिजाइन कर सकता था, एक कंप्यूटर वैज्ञानिक ने ब्लॉकचेन विकसित किया और एक गणितज्ञ ने सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफी विकसित की। इन तीन नवाचारों को एक साथ मिलाने के लिए एक असंभावित साथी (या टीम) की आवश्यकता होती है। विश्वविद्यालय अपने व्यक्तिगत विषयों में गहरी विशेषज्ञता के साथ संकायों का विकास करते हैं लेकिन बिटकॉइन की तरह विषयों को एक साथ जोड़ने के लिए कुछ भी नहीं करते हैं। इस कारण से, बिटकॉइन विश्वविद्यालय से बाहर नहीं निकल सका, भले ही यह विश्वविद्यालय के भीतर अच्छी तरह से स्थापित विषयों पर आधारित हो। समस्या स्वयं ज्ञान नहीं बल्कि उसके संगठन की है। और इसमें अवसर निहित है।

हम यहां कैसे पहूंचें?

अपने वर्तमान स्वरूप में, अकादमी बिटकॉइन जैसे नवाचारों के लिए उपयुक्त नहीं है। छात्रों के स्नातक विद्यालय में प्रवेश करने के बाद, वे अपने स्वयं के अनुशासन की तकनीकों को सीखते हैं, जिसका उपयोग वे विशेष पत्रिकाओं में प्रकाशित करने के लिए करते हैं जो उन्हें उस अनुशासन के भीतर साथियों के एक छोटे समूह के साथ कार्यकाल और भविष्य की अकादमिक मान्यता प्रदान करते हैं। ज्ञान के इन अलग-थलग गलियारों ने प्रारंभिक विश्वविद्यालयों के बाद से सदियों से अस्थि-पंजर का निर्माण किया है। ये कैसे हुआ?

द्वितीय विश्व युद्ध के बाद से अकादमी में दो प्राथमिक रुझान हैं। डिजिटल क्रांति अब तक सबसे महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे कंप्यूटिंग शक्ति किसी के लिए भी सुलभ हो गई, विज्ञान का उद्देश्य भवन सिद्धांत से माप में स्थानांतरित हो गया। अचानक, दुनिया में कहीं भी एक लैपटॉप से ​​शोधकर्ताओं के लिए सामाजिक और प्राकृतिक विज्ञान डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला उपलब्ध थी। इंटरनेट के प्रसार ने डेटा साझाकरण और डेटा उपलब्धता का प्रसार किया, और माइक्रोप्रोसेसिंग शक्ति में प्रगति ने डेटा के बड़े विश्लेषण को सस्ता और आसान बना दिया। अकादमिक समुदाय ने सामूहिक रूप से डेटा विश्लेषण में स्थानांतरित कर दिया और प्रवृत्ति से प्रवृत्ति में 10-15 साल के चक्रों में स्थानांतरित हो गया। पहला चक्र सारांश सांख्यिकी और विचरण विश्लेषण पर था, दूसरा रैखिक प्रतिगमन पर और तीसरा मशीन सीखने पर था। जब प्रत्येक विषय के विशिष्ट क्षेत्र में समस्याएं उत्पन्न हुईं, तो शायद ही कभी विद्वान संशोधन के लिए अपने अंतर्निहित सिद्धांत पर लौट आए। इसके बजाय, उन्होंने मशीन में अधिक डेटा डाला, उम्मीद है कि माप त्रुटि और छोड़े गए चर को दोष देना था।

मशीन लर्निंग के साथ मिलकर बड़े डेटा और आंकड़ों की वृद्धि ने हमें उस वर्तमान में पहुंचा दिया है जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक ब्लैक बॉक्स है। कोई भी शोधकर्ता पूरी तरह से यह नहीं बता सकता कि एआई वास्तव में क्या कर रहा है। साथ ही सवाल छोटे हो गए हैं। इससे पहले, विकास अर्थशास्त्र एक क्षेत्र के रूप में पूछेगा, "अफ्रीका इतना गरीब क्यों है?" अब, क्षेत्र में अनुसंधान पूछता है कि क्या बाथरूम के दरवाजे के बाईं या दाईं ओर एक चिन्ह लगाने से उपयोग की संभावना अधिक होती है। कार्य-कारण के साथ यह व्यस्तता बौद्धिक रूप से सार्थक है, लेकिन एक उच्च कीमत पर आती है, क्योंकि अक्सर शोधकर्ता को अपने डोमेन को ऐसे व्यवहारों तक सीमित करना चाहिए जो आसानी से देखने योग्य और मापने योग्य हों। द्वितीय विश्व युद्ध के बाद विकसित बड़े, जटिल और गणितीय सिद्धांत काफी हद तक अनुपयुक्त थे, और इसलिए अनुभवजन्य शोधकर्ताओं ने उन सैद्धांतिक नींव को त्याग दिया। जहां कभी शिक्षाविदों ने दिन के सबसे बड़े प्रश्न पूछकर बौद्धिक उच्च आधार रखा था, अब अनुभवजन्य शोध अकादमिक पत्रिकाओं पर हावी है। प्रायोगिक भौतिक विज्ञानी और अनुभवजन्य अर्थशास्त्री समान रूप से अन्य डेटा-संचालित कार्यों का हवाला देते हैं।

जैसे-जैसे कंप्यूटर हमारे पूरे समाज में छाए गए, छात्रों को अपने जीवन में पहले गणना करने का जोखिम था। जब तक वे कॉलेज और स्नातक स्कूल में पहुंचे, तब तक उनके पास डेटा हेरफेर और विश्लेषण के साथ बुनियादी सुविधाएं थीं। गणित से परेशान क्यों हैं जब कुछ सरल प्रयोग और रेखीय प्रतिगमन परिणामों की तालिकाएँ प्रदान कर सकते हैं जिन्हें जल्दी से प्रकाशित किया जा सकता है? समय के साथ, छात्रों ने डेटा कार्य की ओर रुख किया क्योंकि अकादमिक पेशा धीरे-धीरे गणित से दूर चला गया।

पत्रिकाओं के लिए दुनिया के बारे में कुछ छोटे प्रयोगात्मक या अनुभवजन्य तथ्यों के साथ पत्रों को स्वीकार करना कहीं अधिक आसान हो गया। यह देखते हुए कि संपादक और रेफरी अकादमिक शोध पर पेपर-दर-पेपर आधार पर निर्णय लेते हैं, इस बात का कोई व्यापक मूल्यांकन नहीं है कि अनुभवजन्य और प्रयोगात्मक कार्य का शरीर वास्तव में मानव ज्ञान को आगे बढ़ाता है या नहीं। जैसे, डेटा विश्लेषण ने शोधकर्ताओं की टीमों के साथ और अधिक वृद्धिशील प्रगति की है, एक ही मूल डेटा सेट का खनन किया है, और छोटे और अधिक अर्थहीन प्रश्न पूछे हैं। क्या बारिश या धूप व्यापारियों के मूड को प्रभावित करती है और इसलिए उनके स्टॉक में तेजी आती है? क्या वार्षिक विवरण पर एक सीएफओ के हस्ताक्षर का आकार उसकी संकीर्णता को माप सकता है और भविष्यवाणी कर सकता है कि क्या वह धोखाधड़ी करेगा? (मैं नहीं कमाना और इसका सामग्री यूपी।)

कोई सोच सकता है कि गणना में प्रगति ने द्वितीय विश्व युद्ध के बाद विकसित कुछ सिद्धांतों को सत्यापित करने के लिए अनुसंधान का नेतृत्व किया होगा, लेकिन ऐसा नहीं हुआ है। तकनीकी शब्दों में, उनमें से कई जटिल मॉडल अंतर्जात हैं, जिसमें कई चर एक साथ संतुलन में निर्धारित होते हैं। जैसे, अनुभवजन्य शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से यह पहचानना एक चुनौती है कि क्या हो रहा है, जैसे कि न्यूनतम मजदूरी बढ़ाने से बेरोजगारी बढ़ेगी, जैसा कि अर्थशास्त्र 101 बताता है। इससे कार्य-कारण की बारी आई है। लेकिन कारण अनुमान के लिए सटीक स्थितियों की आवश्यकता होती है, और अक्सर वे स्थितियां अर्थव्यवस्था पर नहीं बल्कि कुछ विशिष्ट उदाहरणों में होती हैं, जैसे कि अमेरिकी राज्यों ने अलग-अलग समय पर गर्भपात विरोधी कानूनों को अपनाया। Freakonomics अर्थशास्त्र में क्रांति नोबेल पुरस्कारों पर हावी नहीं हो सकती है, लेकिन निश्चित रूप से प्रकाशित सामाजिक विज्ञान अनुसंधान के बहुमत को प्रभावित किया है।

इस डेटा-संचालित दृष्टिकोण के साथ मुख्य समस्या इसका अंततः पिछड़ा दिखने वाला दृष्टिकोण है। परिभाषा के अनुसार, डेटा एक समय में दुनिया का प्रतिनिधित्व है। व्यवसाय और अर्थशास्त्र अनुसंधान के पूरे क्षेत्र अब लगभग पूरी तरह से अनुभवजन्य हैं, जहां विद्वान या तो नए डेटासेट इकट्ठा करने या मौजूदा डेटासेट पर उपन्यास और अनुभवजन्य तकनीकों का उपयोग करने के लिए दौड़ लगाते हैं। किसी भी तरह से, दृश्य हमेशा रियरव्यू मिरर से होता है, अतीत में पीछे मुड़कर यह समझने के लिए कि क्या हुआ या क्या नहीं हुआ। क्या कम ब्याज दरें वैश्विक वित्तीय संकट का कारण बनीं? क्या गर्भपात से अपराध कम होते हैं? क्या न्यूनतम मजदूरी रोजगार को कम करती है? भविष्य के लिए नए समाधान तैयार करने के बजाय, ये प्रश्न मूल रूप से अतीत से जुड़े हुए हैं।

दूसरी प्रवृत्ति अकादमी के अंदर और बाहर दोनों जगह सिद्धांत समुदाय का सिकुड़ना रहा है। सिद्धांतकारों की संख्या बहुत कम हो गई है, और उन्होंने अपने बहुत बड़े अनुभवजन्य और प्रयोगात्मक सहयोगियों के साथ सहयोग करने से भी इनकार कर दिया है। इस आदिवासीवाद ने सिद्धांतकारों को वास्तविकता में बहुत कम आधार के साथ और अधिक जटिल, जटिल और आत्म-संदर्भित गणितीय मॉडल लिखने के लिए प्रेरित किया और संभावित अनुभवजन्य सत्यापन की कोई उम्मीद नहीं थी। अधिकांश गेम थ्योरी अप्राप्य बनी हुई है, और स्ट्रिंग थ्योरी शायद एक आत्म-संदर्भित दुनिया का सबसे चरम उदाहरण है जिसे कभी भी पूरी तरह से सत्यापित या परीक्षण नहीं किया जा सकता है।

अंत में, अकादमिक सिद्धांत लंबे समय तक प्रौद्योगिकी को पीछे छोड़ देता है। अक्सर, गणितज्ञ, भौतिक विज्ञानी और अर्थशास्त्री उन तकनीकों का पूर्व-पश्चात युक्तिकरण प्रदान करते हैं जो पहले से ही उद्योग में सफल रही हैं। ये सिद्धांत कुछ भी नई भविष्यवाणी नहीं करते हैं, बल्कि पारंपरिक ज्ञान की पुष्टि करते हैं। जैसे-जैसे सिद्धांत की जटिलता बढ़ती है, सिद्धांतकारों के बीच भी इसके पाठक गिरते जाते हैं। जीवन में हर चीज की तरह, सिद्धांत का आदिवासीवाद समुदाय को एक क्लब के रूप में कार्य करने के लिए प्रेरित करता है, उन सदस्यों को छोड़कर जो इसकी रहस्यमय भाषा और तरीकों को नहीं अपनाते हैं।

इस प्रकार, हम एक गृहयुद्ध की स्थिति में पहुंच गए हैं; सिद्धांत जनजाति साल दर साल सिकुड़ती जा रही है और वास्तविकता से प्रासंगिकता खो रही है, जबकि अनुभवजन्य/प्रयोगात्मक डेटा समुदाय समय के साथ बढ़ता है, बिना किसी वैचारिक मार्गदर्शन के छोटे प्रश्न पूछ रहा है। किन समस्याओं का समाधान किया जाए और उनसे कैसे संपर्क किया जाए, इस बारे में शिक्षाविदों और प्रौद्योगिकीविदों दोनों को अंधेरे में छोड़ दिया गया है। यह हमारी सामूहिक चेतना में एक व्यापक यादृच्छिकता की ओर भी ले जाता है, जो हमें उस दिशा में ले जाने के लिए प्रेरित करता है जिस दिशा में हवा हमें ले जाती है। अर्थशास्त्र में बाजारों के बारे में अच्छी तरह से स्थापित सिद्धांत हैं और वे कैसे कार्य करते हैं, फिर भी प्रौद्योगिकी कंपनियां बड़े पैमाने पर बाज़ार हैं जो उसी आर्थिक सिद्धांत में बहुत अधिक नहीं हैं। कंप्यूटर विज्ञान एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं की एक मजबूत नींव पर टिकी हुई है, फिर भी सिद्धांत समुदाय कम्प्यूटेशनल जटिलता पर बहस से ग्रस्त है, जबकि ट्रिलियन-डॉलर की तकनीकी कंपनियां अपने सबसे महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए सरल ए / बी परीक्षण करती हैं।

हम मानव ज्ञान के पैमाने में एक महत्वपूर्ण बिंदु पर पहुंच गए हैं, जहां विद्वान विद्वानों के छोटे और छोटे समुदायों से बात करते हुए अपने सिद्धांतों को और अधिक सटीक स्तरों तक परिष्कृत करते हैं। ज्ञान की इस विशेषज्ञता ने हाइपरस्पेशलाइजेशन को जन्म दिया है, जहां पत्रिकाओं और अकादमिक विषयों को लगातार छोटी श्रेणियों में विभाजित और उप-विभाजित करना जारी है। पत्रिकाओं की प्रचुरता इस अति विशिष्टीकरण का प्रमाण है।

विज्ञान से इंजीनियरिंग तक

बहुत से भविष्य के नवाचार विषयों की सीमाओं पर घटित होंगे, यह देखते हुए कि मौजूदा विषयों के भीतर पहले से ही बहुत ज्ञान की खोज की जा चुकी है, लेकिन एक बड़ा परिवर्तन होना चाहिए। विश्वविद्यालय आज भी बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक पद्धति को अपनाते हैं, अपने लिए ज्ञान की स्थापना करते हैं और प्राकृतिक, भौतिक और सामाजिक दुनिया को जानने की कोशिश करते हैं, लेकिन हमें यहीं नहीं रुकना चाहिए। उनके मौलिक ज्ञान को देखते हुए, वैज्ञानिक हमारे भविष्य के लिए बेहतर समाधान तैयार करने की सबसे अच्छी स्थिति में हैं। एक इंजीनियरिंग मानसिकता में जाने से शिक्षाविदों को हमारी सबसे अधिक दबाव वाली समस्याओं के समाधान तैयार करने और उन्हें लागू करने के लिए मजबूर किया जाएगा। लंबे समय में, यह अकादमी और उद्योग के बीच की खाई को भी पाट देगा। छात्रों को नौकरियों की तलाश करने और कंपनियों को शुरू करने का दबाव होता है, जो उनके अकादमिक शोध पर एक टोल लेता है, क्योंकि बाजार की जरूरतों और अकादमिक पाठ्यक्रम के बीच एक अंतर है। यदि यह अंतर समाप्त हो जाता, और छात्रों ने इसके बजाय भविष्य के लिए बेहतर समाधान बनाने के लिए कॉलेज में समय बिताया, तो यह संज्ञानात्मक असंगति समाप्त हो जाएगी।

अर्थशास्त्र जैसे कुछ विषयों में यह परिवर्तन पहले ही शुरू हो चुका है। अर्थशास्त्र के सबसे सफल अनुप्रयुक्त क्षेत्रों में से एक है बाजार डिजाइन, जिसने स्पष्ट रूप से एक इंजीनियरिंग मानसिकता को अपनाया और पिछले एक दशक में ही तीन नोबेल पुरस्कार दिए। ये विद्वान इंजीनियरिंग और अनुकूलित गेम थ्योरी से बेहतर बाजार बनाने के लिए आए थे जो वास्तविक दुनिया में काम कर सकते हैं, जैसे कि किडनी दाताओं से प्राप्तकर्ताओं, छात्रों से स्कूलों या चिकित्सा निवासियों को अस्पतालों में मिलाने के बेहतर तरीके। उन्होंने आज उपयोग में आने वाली कई सबसे बड़ी नीलामियों को भी डिज़ाइन किया, जैसे कि सरकार की स्पेक्ट्रम नीलामी और Google के भीतर विज्ञापन नीलामी। ऐसा कोई कारण नहीं है कि बाकी अर्थशास्त्र के पेशे, या यहां तक ​​कि बाकी उच्च शिक्षा और अकादमिक समुदाय, इस इंजीनियरिंग मानसिकता को अपनाने की दिशा में खुद को समान रूप से स्थापित नहीं कर सकते।

समय के साथ, अकादमी और उद्योग के बीच की इस खाई को पाटने से बहुत कुछ दूर हो जाएगा
बढ़ती ट्यूशन और छात्र ऋण के खिलाफ जनता का आक्रोश। एक बार जब छात्र और प्रोफेसर अपने शोध को समाज के लिए बेहतर समाधान विकसित करने के लिए उन्मुख करते हैं, तो उनके छात्र और कंपनियां भी जो उन्हें रोजगार देती हैं। छात्र अब शिक्षण के बजाय अनुसंधान पर समय बिताने के लिए अपने संकाय से नाराज़ नहीं होंगे यदि वह शोध सीधे ऐसी तकनीकों का निर्माण करता है जो अंततः छात्रों, भविष्य के नियोक्ताओं और समाज को बड़े पैमाने पर लाभान्वित करती हैं। समय के साथ, यह स्वाभाविक रूप से उस कौशल अंतर को बंद कर देगा जिसका सामना अमेरिका वर्तमान में कर रहा है। विश्वविद्यालयों को अब एसटीईएम कौशल पर स्पष्ट रूप से ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता नहीं होगी, बल्कि तकनीकी समाधान प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करना होगा जो अंततः एसटीईएम क्षेत्रों से बहुत अधिक आकर्षित होंगे।

कार्रवाई के लिए आह्वान

हम अगले बिटकॉइन का उत्पादन करने के लिए उच्च शिक्षा में सुधार कैसे कर सकते हैं? बेशक, अगला बिटकॉइन प्रति सेक बिटकॉइन नहीं होगा, बल्कि एक पहला सैद्धांतिक नवाचार होगा जो एक पुरानी समस्या को पूरी तरह से नए तरीके से मानता है। विश्वविद्यालय संस्कृति, प्राथमिकताओं और संगठनात्मक ढांचे के लिए मेरी तीन विशिष्ट सिफारिशें हैं।

सबसे पहले, अकादमी को विज्ञान से अधिक स्पष्ट रूप से इंजीनियरिंग को गले लगाना चाहिए - यहां तक ​​​​कि हाशिये पर भी। पुनर्जागरण और कारण के युग ने अमेरिकी उच्च शिक्षा को विज्ञान और ज्ञान का जश्न मनाने के लिए प्रेरित किया है। हार्वर्ड के लिए आदर्श वाक्य "वेरिटास" या "सत्य" है, जबकि शिकागो विश्वविद्यालय का "क्रेस्कैट साइंटिया, वीटा एक्सकोलटूर" है, जिसका अर्थ है "ज्ञान को अधिक से अधिक बढ़ने दें, और इसलिए मानव जीवन समृद्ध हो।" वैज्ञानिक और उदार कला परंपराओं पर आधारित इन विश्वविद्यालयों ने मानव प्रगति के लिए आवश्यक ज्ञान के कोष को स्थापित करने के लिए बहुत कुछ किया है, लेकिन यह पिछली आधी सदी इंजीनियरिंग विश्वविद्यालयों की उम्र रही है, जिसमें स्टैनफोर्ड और एमआईटी समाधान बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। दुनिया, सिर्फ इसे समझने के लिए नहीं। इंजीनियरिंग के इस लोकाचार को इंजीनियरिंग विभागों से आगे बढ़ाया जाना चाहिए, लेकिन यहां तक ​​​​कि और विशेष रूप से, सामाजिक विज्ञान तक। उदाहरण के लिए, सभी नए लोगों को समस्याओं के समाधान के निर्माण के मानसिक ढांचे को सीखने के लिए एक बुनियादी इंजीनियरिंग कक्षा लेने की आवश्यकता है। अर्थशास्त्रियों ने पीढ़ियों के लिए ध्वनि धन के लाभों को स्पष्ट किया है, लेकिन केवल बिटकॉइन जैसी इंजीनियर प्रणाली के माध्यम से ही ये बहस वास्तविकता बन सकती है।

इंजीनियरिंग में यह बदलाव कुछ हद तक सामाजिक विज्ञान के भीतर हो रहा है। उदाहरण के लिए, हाल ही में अर्थशास्त्र में पॉल मिलग्रोम और बॉब विल्सन को दिए गए नोबेल पुरस्कारों ने संसाधनों के आवंटन की समस्याओं में वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए नए बाजारों और नीलामियों को डिजाइन करने में उनके काम का जश्न मनाया, जिनका सामना सरकारें और समाज करती हैं। सूक्ष्म आर्थिक सिद्धांतकारों का यह समुदाय अभी भी आर्थिक पेशे के भीतर एक छोटा अल्पसंख्यक है, फिर भी उनका काम सिद्धांत और व्यवहार को किसी अन्य क्षेत्र की तरह मिश्रित नहीं करता है और अभ्यास करने वाले विद्वानों के बीच उच्च प्रतिनिधित्व होना चाहिए। विश्वविद्यालयों को सभी विषयों को समान मानने के लिए मजबूर इक्विटी का त्याग करना चाहिए, हर विषय के लिए संकाय लाइनों और शोध डॉलर का एक समान हिस्सा आवंटित करना, चाहे समाज पर इसका कोई भी प्रभाव क्यों न हो। इसके बजाय, भविष्य के लिए समाधान बनाने के इच्छुक और सक्षम शिष्यों को प्राथमिकता दें। यह संस्कृति ऊपर से आनी चाहिए और शिक्षकों और छात्रों के भर्ती निर्णयों की ओर अग्रसर होनी चाहिए।

दूसरा, अंतःविषय कार्य को पुरस्कृत करें। गहन अनुशासनात्मक कार्य का पारंपरिक, सदियों पुराना मॉडल अपनी उम्र दिखा रहा है, जबकि हमारे समय के अधिकांश रोमांचक नवाचार विषयों की सीमाओं पर स्थित हैं। विश्वविद्यालय कॉलेज परिसरों में एक नए मूलमंत्र के रूप में अंतःविषय कार्य के लिए होंठ सेवा का भुगतान करते हैं, लेकिन जब तक संकाय के लिए प्रोत्साहन नहीं बदलता है, तब तक कुछ भी नहीं होगा। पदोन्नति और कार्यकाल समितियों को एक विद्वान के घरेलू अनुशासन और विशेष रूप से अन्य विभागों और कॉलेजों के साथ सहयोग के बाहर प्रकाशनों को पुरस्कृत करना चाहिए। जबकि नेशनल साइंस फाउंडेशन जैसी बड़ी सरकारी एजेंसियों ने क्रॉस-डिसिप्लिनरी टीमों के लिए फंडिंग के आवंटन में वृद्धि की है, जब पदोन्नति और कार्यकाल के फैसले की बात आती है, तो संकाय समितियां पुराने जमाने की होती हैं और अभी भी सभी विषयों के बजाय विद्वानों को पुरस्कृत करती हैं। समय के साथ, मैं उम्मीद करता हूं कि जैसे-जैसे पुरानी पीढ़ी सेवानिवृत्त होगी, इसमें बदलाव आएगा, लेकिन समाज की सबसे गंभीर समस्याएं इंतजार नहीं कर सकतीं और विश्वविद्यालयों को अब तेजी से आगे बढ़ना चाहिए। जब तक पदोन्नति और कार्यकाल समितियां स्पष्ट रूप से अंतःविषय कार्य के लिए मान्यता की घोषणा नहीं करती, तब तक और कुछ भी मायने नहीं रखता।

तीसरा, अकादमी का लक्ष्य ऊंचा होना चाहिए। बहुत बार, अकादमिक पत्रिकाएँ ज्ञान के कोष में वृद्धिशील योगदान मांगने में सहज होती हैं। उद्धरणों और छोटे सुधारों के प्रति हमारा जुनून अनिवार्य रूप से छोटे कदमों की ओर ले जाता है। अकादमिक समुदायों में आत्म-संदर्भित और आदिवासी होने की एक स्पष्ट इच्छा है। इसलिए विद्वानों को समान विचारधारा वाले साथियों के छोटे-छोटे सम्मेलन पसंद आते हैं। विज्ञान के इतिहास में कुछ सबसे बड़े कदम समझ की विशाल छलांग से आए हैं जो केवल मुख्यधारा के बाहर ही हो सकते थे। बिटकॉइन एक उदाहरण है, लेकिन केवल एक ही नहीं है। डबल हेलिक्स की खोज, हवाई जहाज का आविष्कार, इंटरनेट का निर्माण और हाल ही में COVID-19 वैक्सीन के लिए mRNA अनुक्रम की खोज पर विचार करें। सच्ची प्रगति मौजूदा बौद्धिक रूढ़िवादिता को बिना सोचे समझे उखाड़ फेंकने और पूरी तरह से नए सिरे से देखने से आती है। हमारे संकाय और छात्रों के लिए उत्कृष्टता के मानकों को इस बात पर जोर देना चाहिए कि उनका उद्देश्य मानवता के सामने सबसे बड़ी समस्याओं का समाधान करना है। बहुत बार इस प्रवचन को परिसर से खामोश कर दिया जाता है, और समय के साथ, यह हमारे युवाओं की भावना को मिटा देता है। इसे प्राप्त करने के लिए, प्रभाव के आधार पर अनुसंधान निधि आवंटित करें और इन आवश्यकताओं को सख्त बनाएं।

प्रौद्योगिकी क्षेत्र से धन में भारी वृद्धि ने परिसर पर विभिन्न दबाव डाले हैं। एक के लिए, यह युवा छात्रों को तकनीकी और वित्तीय प्रेस पर हावी होने वाले युवा संस्थापकों के नक्शेकदम पर चलते हुए, नई कंपनियों को छोड़ने और नई कंपनियों को शुरू करने के लिए प्रेरित करता है। यह केवल इसलिए होता है क्योंकि बाजार के पुरस्कारों और विश्वविद्यालय की गतिविधियों के बीच एक दरार है। याद रखें कि बिटकॉइन बुद्धिजीवियों के एक छोटे से समुदाय से उभरा है जो नई तकनीक का उपयोग करके एक प्राचीन समस्या का समाधान निकालने की कोशिश कर रहा है। यह अकादमी के भीतर आसानी से हो सकता था, और कुछ अर्थों में, ऐसा होना चाहिए था।

कॉर्पोरेट फर्म, या तो स्टार्ट-अप या स्थापित, वृद्धिशील नवाचार के लिए प्राकृतिक ठिकाना है। ग्राहकों की जरूरतों, निवेशकों की मांगों और उद्योग के ज्ञान का निरंतर शोर इसे समाज की उत्पादन संभावनाओं में छोटे बदलावों के लिए एक स्वाभाविक स्थान बनाता है। रेडिकल इनोवेशन अकादमी के लिए अपने लंबे, अधिक जानबूझकर समय के साथ, गहरे विज्ञान तक पहुंच और बाजार के शोर से अलगाव के साथ विशिष्ट रूप से अनुकूल है, लेकिन यह अकादमी पर निर्भर है कि वह उस चुनौती का सामना करे। बिटकॉइन हमें प्रेरित करता है, इसलिए अकादमी क्वार्टरबैक बन जाती है, न कि हमारे समय के अगले क्रांतिकारी नवाचार के लिए दर्शक।

यह कोरोक रे द्वारा अतिथि पोस्ट है। व्यक्त की गई राय पूरी तरह से उनके अपने हैं और जरूरी नहीं कि वे बीटीसी इंक या बिटकॉइन पत्रिका को प्रतिबिंबित करें।