ビットコインが大学で発明されなかった理由

これは、Korok Ray による論説です。、テキサス A&M 大学のメイズ ビジネス スクールの准教授であり、メイズ イノベーション リサーチ センターのディレクターでもあります。

2008 年 1 月の開始の発表以来、ビットコインの時価総額は XNUMX 兆ドルを超えています。 その成長は、個人投資と機関投資の両方を呼び込んでおり、金融業界は現在、それを正当な価値の保存手段であり、金のような従来の資産に代わるものと見なし始めています。 ライトニング ネットワークのような第 XNUMX 層決済のイノベーションにより、ビットコインが交換媒体として機能することがますます可能になっています。

しかし、ビットコインは学界では不安定で幾分波乱に満ちた歴史を持っています。 大学のカリキュラムには、ビットコインについての言及がほとんどありません。 代わりに、教えは学生クラブや非営利団体に任せられることがよくあります。 ビットコインと暗号通貨市場全体が成長を続け、エンジニアリングとビジネスの両方のトップの才能から注目を集めるにつれて、これは時間の経過とともに変化する可能性があります. ビットコインが大学にいないことは、ビットコイン自体の問題ではなく、技術革新の受け入れが不十分であり、過去のデータ分析に重点が置かれ、知識の集合体ではなく個々の分野に過度に没頭しているアカデミーの問題です。 ビットコインは、学術研究ができること、またあるべきことのインスピレーションとして役立ちます。 実際、それは高等教育をより良いものに変えるためのロードマップを示しています。

アカデミーとの類似点

なぜビットコインと大学の関係を想定する必要があるのか​​不思議に思う人もいるかもしれない。技術者は今日の顧客の真のニーズに常に対応しており、一方、大学学部は遠い将来に応用できる（可能性のある）基礎科学を開発しています。結局のところ、Facebook、Microsoft、Apple、さらにはイーサリアムのようなイノベーションは、大学を卒業していない若者によって立ち上げられたのです。しかし、シリコンバレーとルート 128 がどちらも我が国最大の沿岸大学の近くに誕生したのは偶然ではありません。したがって、大学とテクノロジーセクターの間には確かに相関関係があります。それでもビットコインは違います。ビットコインは、その知的および学術的なルーツとさらに緊密な関係を持っています。これを理解するには、ビットコインの歴史を詳しく見る必要があります。

世紀の変わり目に、暗号学者、コンピューター科学者、エコノミスト、リバタリアン (サイファーパンク) のバラバラなバンドが、インターネットのメーリング リストを介してメッセージを交換しました。 これは、暗号化とコンピューター サイエンスの進歩に関するアイデアを開発し、共有していた科学者、技術者、愛好家の多様な幹部による、あいまいな電子的な集まりでした。 ここは、プリティ グッド プライバシー (PGP) の初期のパイオニアの XNUMX 人であるハル フィニーのような、応用暗号化の初期の巨人が時間を費やした場所です。

このメーリング リストで、仮名のビットコインの作成者であるサトシ ナカモトが電子決済システムのソリューションを発表しました。 その発表の後、彼はコンセプトとその実行の両方についてフォーラムからの質問に答え始めました。 その後まもなく、ナカモトはビットコインの完全な実装を提供しました。 これにより、フォーラムの参加者はソフトウェアをダウンロードして実行し、自分でテストすることができました。

　 Bitcoin白紙 学術研究と類似しています。 学術論文の構造に従っており、引用があり、今日のコンピュータ サイエンスの論文と似ています。 ホワイトペーパーとその周りの会話の両方が、Bitcoin のコア機能の 2002 つであるプルーフ オブ ワーク アルゴリズムを実装する以前の試みに言及しています。 たとえば、このホワイト ペーパーでは、XNUMX 年の HashCash が引用されています。これも、Bitcoin に先行する知識の集大成の一部です。 アダムバック 電子メールのスパムを排除するという問題を解決しようとしているときに、HashCash のプルーフ オブ ワークを考え出しました。

したがって、ビットコインは空から落ちたのではなく、数日または数週間ではなく、数十年にわたって開発されたアイデアの長い系譜から生まれました。 私たちはテクノロジーをワープ スピードで動作し、急速に変化し、野心的な若い大学中退者によって動かされていると考える傾向がありますが、ビットコインは「速く動いて物事を壊す」ことに基づいていませんでした。 それは昔も今も逆で、子供ではなく親のように実践されてきた何十年にもわたる実際の科学に基づいた、ゆっくりとした慎重な審議です。 暗号フォーラムは、専門の科学者が丁寧に、しかし執拗にアイデアを破棄して真実にたどり着こうとする学術研究セミナーと本質的に似ていました。 ホワイト ペーパーの概念は現在、代替暗号通貨のコインとトークンの間で大流行していますが、それは専門的な研究コミュニティの間でアイデアを伝えるための特徴的な方法です。

今日の暗号通貨経済は金融プレスの中心的なステージを占めており、国民の注目を集めていますが、ビットコインが登場したときは、これとはほど遠いものでした. それはあいまいで、技術的で、非常にフリンジでした。 ビットコインは、数十年にわたって存在したが、少数の暗号学者、経済学者、政治哲学者を除いて知られていなかったアイデアからの長い間、インターネット、トランジスタ、飛行機などの他の急進的なイノベーションとより多くの共通点を共有しています。 これらのイノベーションと同様に、ビットコインのストーリーは、集合的な誤解に対する個人の理性の勝利です。 物理学者が数学的に不可能だと主張していた人間が空を飛べることを示して、ライト兄弟が世界が間違っていることを証明したのと同じように、Bitcoin も初めてデジタルの希少性を構築することで否定論者を混乱させました。

イーサリアムのような他の暗号通貨トークンではなく、ビットコインに焦点を当てる必要があるのはなぜですか? 内部を見ると、暗号通貨のイノベーションの大部分はビットコインから生まれました。 たとえば、イーサリアムはビットコインと同じ楕円曲線に依存しており、同じ公開鍵暗号を利用しています。 ビットコインは、仮名の応用暗号学者による長い妊娠期間と秘密の開発を経て出現し、公開され、あいまいなメーリング リストで議論されました。 このため、ビットコインは、現代の大学を占める難解な学界と多くの類似点を共有しています。 イーサリアムを作ったプロの暗号学者はいません。 むしろ、彼がその開発を急いだことを認めさえするのはティーンエイジャーでした. このように、アカデミーと深いつながりがあるのはビットコインだけであり、現在の暗号通貨空間に押し寄せる漸進的なイノベーションは、現代のテクノロジー分野での小さな進歩に似ています。

アカデミーとの違い

ビットコインは、重要な点でアカデミーとは異なります。 最も重要なのは、Bitcoin が根本的に学際的であることです。今日の大学はそうではありません。 ビットコインは、数学、コンピューター サイエンス、経済学の XNUMX つの分野を融合させています。 ビットコインにその力を与え、従来のアカデミックなサイロを打ち砕くのは、この融合です。

公開鍵暗号は、50 年前の構想以来、応用暗号と数学における主要な革新でした。 核となる概念は単純です。ユーザーは、全員が知っている公開鍵を生成する、自分だけが知っている秘密鍵を使用してメッセージを保護できます。 したがって、秘密鍵のみが暗号化のロックを解除できるため、ユーザーはセキュリティ上の影響なしに公開鍵を簡単に配布できます。 公開鍵暗号化は、ハッシュ関数 (元に戻すことが不可能なデータの一方向変換) によってこれを実現します。 ビットコインでは、これは素数オーダーの有限フィールド上の楕円曲線を通じて発生します。

しかし、公開鍵暗号化だけでは不十分です。 ビットコインは電子決済システムとして機能することを目指しているため、問題を解決する必要があります。 二重支出問題. アリスがビットコインを使用してボブに支払う場合、アリスがキャロルにも同じビットコインで支払うことを防止する必要があります。 しかし、デジタルの世界ではデータのコピーは無料であるため、二重支出を防ぐことは一見絶望的です。 このために、ナカモトはコンピューターサイエンスから構築されたブロックチェーンを利用しました。 暗号学者の David Chaum は、1983 年にバークレーでのコンピューター サイエンスの論文から生まれた研究で、ブロックチェーンの概念の基礎を築きました。

ブロックチェーンは、元の (ジェネシス) ブロックを逆方向に指すリンク リストです。 各ブロックには数千のトランザクションが含まれており、各トランザクションにはビットコインをあるアドレスから別のアドレスに転送するための要素が含まれています。 ブロックチェーンは分散型であるため、つまり、ビットコイン ネットワーク上のすべてのノードで公開されているため、二重支出の問題が解決されます。 これらのノードは、ネットワーク上の他のすべてのノードが同意 (コンセンサス) した場合にのみ、新しいトランザクションを追加してブロックチェーンを常に検証します。 前の例では、アリスがボブに支払うと、このトランザクションはブロックチェーンに入り、すべてのノードが監視します。 アリスがキャロルに支払うために同じビットコインを使用しようとすると、アリスがボブに支払うためにそれらのビットコインを使用したことを誰もが知っているため、ネットワークはそのトランザクションを拒否します。 電子決済に特有の問題である二重支出を防止するのは、ブロックチェーンの分散型のパブリックな性質です。

実際、Satoshi はブロックチェーンを二重支出の解決策として特別に設計しました。 ネットワーク全体で常に同じデータを検証して再現する必要があるため、本質的に非効率的です。 これが、ビットコイン以外のブロックチェーン技術のほとんどのアプリケーションがほとんど意味をなさない理由でもあります。なぜなら、中央データベースで効率的に解決される他のアプリケーションに、電子決済用に特別に構築された非効率的なソリューションを強制するからです. 逆リンク リストとしてのブロックチェーン自体の概念は、コンピューター サイエンスでは革新的ではありませんが、二重支出を防ぐように特別に設計された分散型の性質は革新的です。

それでも、暗号化とブロックチェーンだけでは十分ではありません。 ネットワークがブロックチェーンを保護するには理由が必要です。 これは、ビットコインの経済学が輝くところです。 中本は、トランザクションの履歴が実際に発生したことを証明するコンピューターのグループを提案しました。 この証明には、コストのかかる作業が必要です。 ナカモトは、個々のコンピューター (マイナーと呼ばれる) が SHA256 と呼ばれる一方向関数を介して一見ランダムな答えを見つけるために競争するトーナメントを設定することで、これを解決しました。 勝者は新たに発行されたビットコインを受け取り、ネットワークがそれを解放します。 関数に対する答えは、それを解決する唯一の方法がより多くの計算リソースを配備することであるほど十分に挑戦的でなければなりません。 ビットコインのマイニングには、数世代前の金のマイニングと同様に、実際の計算が必要であり、したがって実際のエネルギーが必要です。 しかし、金の採掘とは異なり、新しいビットコインの発行スケジュールは誰もが知っています。

マイニングの経済学は、パズルを解いたマイナーに新しいビットコインを与えるコンテストの設計です。 これは、ミクロ経済学のメカニズムの一種です。つまり、個々のエージェントが報酬を求めて競争するゲーム経済の設計です。 ビットコインのマクロ経済学は発行スケジュールに関連しており、ブロック報酬は 21 年ごとに半分に減り、時間の経過とともに予測通りに調整されます。 これにより、XNUMX 万ビットコインの制約が強制されます。 これは本質的に通貨のインフレ成長を制限し、今日の法定通貨が従わなければならない制約を課します。 根底にあるパズルの難易度は、ネットワークの計算能力に関係なく、およそ XNUMX 週間ごとに調整され、Bitcoin がローンチされてから数十年で計算能力が飛躍的に進歩したにもかかわらず、堅牢な実装を提供します。

ビットコインのこの学際的な機能は、漸進的ではなく、実在的です。 その XNUMX つのコンポーネント (公開鍵暗号化、後方リンク型ブロックチェーン、プルーフ オブ ワークを使用したマイニング コンテスト) のいずれかがなければ、ビットコインは機能しません。 XNUMX つの構成要素はそれぞれ、まとまりのある知識とアイデアで構成されていました。 中本の天才だったのは彼らのコンビネーションでした。 同様に、将来の急進的なイノベーションでは、複数の分野を実存的な方法で結び付ける必要があり、それなしではそれらの組み合わせは生き残れません。

なぜアカデミーではないのですか？

ビットコインがアカデミーから出てこなかったのはなぜですか? 第一に、ビットコインは本質的に学際的ですが、大学の学者は単一の知識領域の卓越性に対して報われます。 ビットコインは、コンピューター サイエンス、数学、経済学のアイデアを融合させますが、どの大学の教職員も、学際的な整合性に必要な幅広い知識を持っている可能性は低いです。

第二に、アカデミーは漸進主義に苦しんでいます。 学術雑誌は著者に明示的に インクリメンタル 彼らの作品が文学に与える貢献。 これが、知識が少しずつ進歩する方法です。 しかし、ビットコインは、飛行機やトランジスタなど、歴史上の他の急進的なイノベーションと同様に、アカデミーの査読プロセスを生き残ることはできなかったであろう大きな飛躍を遂げました。

第三に、ビットコインは、主流の学会、特にプロの経済学者の間で支持されていないリバタリアンの政治的基盤に基づいています。ソフトウェアには健全なお金のアルゴリズム表現が組み込まれており、ビットコイン プロトコルは予測可能なスケジュールで新しいビットコインをリリースします。これは、連邦公開市場委員会がマネーサプライに関する完全な裁量権を持っている今日の世界とは大きく異なります。ビットコイン v0.1 を精査したサイファーパンクたちは、テクノロジーと暗号化によって政府や大規模組織の監視の目から離れて個人にプライバシーを提供できると信じ、集団的権威に対する懐疑を共有しました。

ほとんどのエコノミストは、中央当局に対するこの懐疑論を共有していません。 少なくとも、社会科学コミュニティはビットコインを真剣に受け止めたことはありません。 その上、連邦準備制度理事会は、主流の学術経済研究への資金提供と促進の両方において、非常に大きな役割を果たしています。 トップの博士号から募集します。 プログラム、経済学の元教授であった銀行の頭取と総裁を雇い、そのスタッフがアカデミーと同じ学術雑誌に出版することを奨励しています. FRB の文化に影響された大学の学部が、それを根本的に置き換えるテクノロジーを受け入れないのも不思議ではありません。

私は存命のノーベル経済学賞受賞者全員にテキサス A&M ビットコイン会議で講演するよう依頼しましたが、XNUMX 人を除いて全員が断りました。 一部の人は、講義を正当化するのに十分なほどビットコインについて知らなかったことを認めました。 少なくとも彼らは、成功を収めてきた規律モデルの制約について正直でした。ポール・クルーグマンのような他の人々は、仮想通貨を新しいサブプライム住宅ローンと見なしています (彼はかつて、インターネットが経済に同じ影響を与えると予測しました)。ファックス機として）。 学界のエコノミストは、ビットコインの台頭にほとんど注意を払っておらず、過去 XNUMX 年間の金融における唯一の真のイノベーションであるにもかかわらず、ビットコインのブロックチェーンがどのように機能するかについては、今でも無知のままです。

ビットコインは何よりも知的貢献です。 業界に関する深い知識、企業の現在の慣行に関する特別な洞察、または労働市場と資本市場の特異な詳細に関する知識は必要ありません。 それは既存の実践から構築されたのではなく、既存の理論から構築されました。 これらの理由から、Bitcoin は無礼にもアイデアの国から出現したものであり、ある意味でアカデミーから生まれたはずです。 学術経済学者がマイニング トーナメントを設計し、コンピューター科学者がブロックチェーンを開発し、数学者が公開鍵暗号を開発した可能性があります。 これら XNUMX つのイノベーションを組み合わせるには、意外な仲間 (またはチーム) が必要です。 大学は、個々の分野で深い専門知識を持つ学部を育成しますが、ビットコインのように分野を結びつけることは何もしません。 このため、ビットコインは、大学内で十分に確立された分野に基づいているにもかかわらず、大学の外に出現することはできませんでした. 問題は知識そのものではなく、その構成です。 そしてそこにチャンスがあります。

私たちはどうやってここへ来ましたか？

現在の形では、アカデミーはビットコインのようなイノベーションには適していません。 学生は大学院に入学した後、自分の専門分野の技術を学び、それを使用して専門誌に掲載し、その専門分野内の少数の仲間と一緒に在職期間と将来の学術的評価を獲得します。 これらの孤立した知識の回廊は、初期の大学以来、何世紀にもわたって骨化してきました。 どうしてそうなった？

第二次世界大戦以降、アカデミーには主に 10 つの傾向があります。 最も重要なのはデジタル革命です。 計算能力が誰にでも利用できるようになると、科学の目的は理論の構築から測定へと移行しました。 突然、世界中のどこにいても、ラップトップから研究者がさまざまな社会科学および自然科学のデータを利用できるようになりました。 インターネットの普及により、データ共有とデータの可用性が広がり、マイクロプロセッシング能力の進歩により、データの大規模な分析が安価で簡単になりました。 学術界は一斉にデータ分析に移行し、15 ～ XNUMX 年周期でトレンドからトレンドへと移行しました。 最初のサイクルは要約統計と分散分析で、XNUMX 番目は線形回帰で、XNUMX 番目は機械学習でした。 各分野の特定の領域で問題が発生した場合、学者が修正のために基礎となる理論に戻ることはめったにありませんでした。 代わりに、測定エラーと省略された変数が原因であることを期待して、より多くのデータをマシンに入力するだけでした。

機械学習と連携したビッグデータと統計の成長は、人工知能 (AI) がブラックボックスである現在に私たちを導きました。 AIが正確に何をしているのかを完全に説明できる研究者はいません。 同時に、質問は小さくなりました。 以前は、分野としての開発経済学は、「なぜアフリカはこんなに貧しいのか?」と問うものでした。 現在、この分野の研究では、バスルームのドアの左側と右側のどちらにサインを配置するかが、使用につながる可能性が高いかどうかを尋ねています。 この因果関係への関心は知的に価値がありますが、多くの場合、研究者は容易に観察可能で測定可能な行動に自分の領域を狭めなければならないため、高い代償を伴います。 第二次世界大戦後に開発された大規模で複雑な数学的理論はほとんど検証できなかったため、実証研究者はそれらの理論的基礎を放棄しました。 かつては学者たちがその日の最大の質問をすることで知的優位を保っていましたが、現在では実証研究が学術雑誌を支配しています。 実験物理学者も実証経済学者も、ほとんどが他のデータ駆動型の研究を引き合いに出しています。

コンピューターが社会全体に浸透するにつれて、学生は人生の早い段階でコンピューターに触れていました。 彼らが大学や大学院に入学する頃には、データの操作と分析を行うための基本的な設備がすでに整っていました。 単純な実験と線形回帰によって、すぐに公開できる結果の表が得られるのに、なぜ数学に煩わされるのでしょうか? 時間の経過とともに、学問的職業が数学からゆっくりと移行するにつれて、学生はデータ作業に引き寄せられました.

ジャーナルは、世界に関する小さな実験的または経験的事実を含む論文を受け入れることがはるかに容易になりました。 編集者と査読者が論文ごとに学術研究に関する決定を下すことを考えると、一連の実証的および実験的研究が本当に人間の知識を進歩させるかどうかについての包括的な評価はありません。 そのため、データ分析は、研究者のチームがますます進歩し、同じコアデータセットをマイニングし、より小さく無意味な質問をすることで混乱しています. 雨や日差しはトレーダーの気分に影響を与え、したがって彼らの株の選択に影響を与えますか? 年次報告書にある CFO の署名の大きさから、彼のナルシシズムを測定し、彼が詐欺を犯すかどうかを予測できますか? （私はそうではありません メイキング この スタッフ 上。）

計算の進歩により、第二次世界大戦後に開発されたいくつかの理論を検証する研究が行われたと考える人もいるかもしれませんが、そうではありませんでした。 技術的に言えば、これらの複雑なモデルの多くは内因性であり、複数の変数が同時に平衡状態で決定されます。 そのため、Economics 101 が示唆するように、最低賃金の引き上げが失業を増加させるかどうかなど、何が起こっているのかを具体的に特定することは、実証研究者にとっての課題です。 それが因果関係への転換につながった。 しかし、因果関係の推論には正確な条件が必要であり、多くの場合、それらの条件は経済全体に適用されるのではなく、さまざまな時期に反中絶法を採用した米国の州など、いくつかの特定の例に適用されます。 の Freakonomics 経済学の革命はノーベル賞を支配するものではないかもしれませんが、発表された社会科学研究の大部分に影響を与えたことは確かです.

このデータ駆動型アプローチの主な問題は、最終的に後ろ向きなアプローチであることです。 定義上、データはある時点の世界を表現したものです。 現在、ビジネスおよび経済学の研究分野全体はほぼ完全に実証的であり、学者は新しいデータセットを収集するか、既存のデータセットに対して斬新で実証的な手法を使用するために競争しています。 いずれにせよ、ビューは常にバックミラーからのものであり、過去を振り返って何が起こったのか、何が起こらなかったのかを理解しています. 低金利が世界金融危機を引き起こした? 妊娠中絶は犯罪を減らす？ 最低賃金は雇用を減らすか？ これらの質問は、将来のための新しいソリューションを設計するのではなく、基本的に過去に夢中になっています.

XNUMX つ目の傾向は、学内外の理論コミュニティの縮小です。 理論家の数は大幅に減少し、彼らはまた、はるかに大規模な経験的および実験的な同僚との協力を拒否しています. この部族主義により、理論家は、現実にほとんど根拠がなく、経験的検証の可能性を期待することなく、これまで以上に複雑で複雑で自己参照的な数学的モデルを作成するようになりました. ゲーム理論の多くは検証不可能なままであり、ひも理論はおそらく、完全に検証または検証することのできない自己言及的な世界の最も極端な例です。

最後に、学術理論はテクノロジーに長い間遅れをとっています。 多くの場合、数学者、物理学者、経済学者は、業界ですでに成功している技術の事後合理化を提供します。 これらの理論は新しいことを予測するものではなく、単に従来の通念を肯定するものです。 理論の複雑さが増すにつれて、理論家の間でさえ、その読者数は減少します。 人生の他のすべてと同じように、理論の部族主義はコミュニティをクラブとして行動させ、その難解な言語と方法を採用しないメンバーを排除します.

したがって、私たちは内戦のようなものに到達しました。 理論派は年々縮小し、現実との関連性を失っていますが、経験的/実験的データコミュニティは時間とともに成長し、概念的なガイダンスなしでより小さな質問をしています. 研究者も技術者も、どのような問題を解決し、どのようにアプローチするかについて、暗闇の中に取り残されています。 それはまた、私たちの集合意識に広がるランダム性につながり、その瞬間の風が私たちをどの方向に連れて行こうとも、私たちを吹き飛ばします. 経済学は、市場とその機能について十分に確立された理論を持っていますが、テクノロジー企業は、その同じ経済理論の多くに縛られていない巨大な市場です。 コンピューター サイエンスは、アルゴリズムとデータ構造の強固な基盤の上に成り立っていますが、理論コミュニティは計算の複雑さに関する議論に夢中になっています。また、XNUMX 兆ドル規模のテクノロジー企業は、最も重要な意思決定を行うために単純な A/B テストを実行しています。

私たちは人間の知識の規模の転換点に到達しました。そこでは、学者は自分の理論をより正確なレベルにまで洗練させ、ますます小規模な学者のコミュニティに話しかけます。 この知識の専門化は超専門化につながっており、雑誌や学問分野はますます細分化され続けています。 ジャーナルの豊富さは、この超専門化の証拠です。

科学から工学へ

多くの知識が既存の分野内ですでに発見されていることを考えると、将来のイノベーションの多くは分野の境界で発生しますが、より大きな変革が必要です。 今日の大学は依然として科学的手法を大部分採用しており、それ自体のために知識を確立し、自然界、物理界、社会界を知ろうとしていますが、それだけにとどまるべきではありません。 基礎知識があれば、科学者は私たちの未来のためにより良い解決策を設計するのに最適な立場にあります。 エンジニアリングの考え方に移行すると、学者は最も差し迫った問題に対するソリューションを設計して実装する必要があります。 長期的には、アカデミーと産業界の間のギャップを埋めることにもなります。 市場のニーズと大学のカリキュラムとの間にギャップがあるため、学生が仕事を探して会社を始めるというプレッシャーに直面し、学業の授業に大きな打撃を与えています。 このギャップが解消され、代わりに学生が大学で将来のためのより良い解決策を構築することに時間を費やせば、この認知的不協和は解消されるでしょう。

この変革は、経済学などの一部の分野ですでに始まっています。 経済学の最も成功した応用分野の XNUMX つは、 マーケットデザイン、エンジニアリングの考え方を明確に採用し、過去 XNUMX 年間だけで XNUMX つのノーベル賞を受賞しました。 これらの学者は工学部出身で、ゲーム理論を応用して、腎臓ドナーとレシピエント、学生と学校、医療研修医と病院をより適切にマッチングさせる方法など、現実の世界で機能するより良い市場を構築しました。 彼らはまた、政府のスペクトル オークションや Google 内の広告オークションなど、今日使用されている最大規模のオークションの多くを設計しました。 他の経済専門家、さらには高等教育や学界の残りの部分でさえ、このエンジニアリングの考え方をより多く採用する方向に自分たちを同様に配置できない理由はありません.

時間の経過とともに、アカデミーと産業界の間のこのギャップを埋めることで、
授業料の高騰と学生ローンに対する国民の抗議。 学生や教授が社会のためにより良い解決策を開発するために研究を方向付ければ、学生や学生を雇用する企業も同様になります。 学生、将来の雇用主、社会全体に最終的に利益をもたらす技術が研究によって直接生み出される場合、学生は教育ではなく研究に時間を費やすことに対して教員を憤慨させることはなくなります。 時間が経つにつれて、これは当然、アメリカが現在直面しているスキルのギャップを埋めます。 大学はもはや STEM スキルに明確に焦点を当てる必要はありませんが、最終的には STEM 分野から多くを引き出す技術ソリューションを提供することに焦点を当てるようになります。

召喚状

次のビットコインを生み出すために高等教育をどのように改革できるでしょうか? もちろん、次のビットコインはビットコインそのものではなく、古い問題をまったく新しい方法で捉えた第一原理のイノベーションです。 大学の文化、優先事項、組織構造について、具体的な推奨事項が XNUMX つあります。

第一に、アカデミーは科学よりもエンジニアリングをより明確に受け入れなければなりません。 ルネサンスと理性の時代は、アメリカの高等教育が科学と知識そのものを称賛するように導きました。 ハーバード大学のモットーは「Veritas」または「真実」ですが、シカゴ大学のモットーは「Crescat scientia, vita excolatur」であり、「知識をどんどん増やして、人間の生活を豊かにする」という意味です。 これらの大学は、科学とリベラル アーツの伝統に基づいて、人類の進歩に必要な知識のコーパスを確立するために多くのことを行ってきましたが、この半世紀は工学系大学の時代であり、スタンフォード大学と MIT は、それを理解するだけではありません。 このエンジニアリングの精神は、エンジニアリング部門を超えて、特に社会科学にまで及ぶ必要があります。 たとえば、すべての新入生に基本的な工学クラスを受講して、問題の解決策を構築するための精神的枠組みを学ぶように要求します。 エコノミストは何世代にもわたって健全なお金の利点を明確に述べてきましたが、ビットコインのような設計されたシステムを通じてのみ、それらの議論が現実になることができます.

エンジニアリングにおけるこの変化は、社会科学の中である程度起こっています。 たとえば、ポール ミルグロムとボブ ウィルソンに与えられた経済学の最近のノーベル賞は、政府と社会が直面している資源配分の問題における実際の問題を解決するために、新しい市場とオークションを設計した功績をたたえました。 このミクロ経済理論家のコミュニティは、経済専門家の中ではまだ少数派ですが、彼らの仕事は他のどの分野よりも理論と実践を融合させており、実践的な学者の間でより多くの代表者がいるはずです. 大学は、すべての分野を平等に扱う強制的な公平性を放棄し、社会への影響に関係なく、すべての分野に教員ラインと研究費を均等に配分する必要があります。 代わりに、将来のための解決策を構築する意欲と能力のある弟子を優先してください。 この文化はトップから来て、教職員と学生の採用決定に浸透しなければなりません。

第二に、学際的な仕事に報いる。 何世紀にもわたる深い学問分野の仕事の伝統的なモデルは時代遅れを見せていますが、現代のエキサイティングな革新のほとんどは学問分野の境界にあります。 大学は学際的な研究を大学キャンパス全体の新しいバズワードとしてリップ サービスしますが、教員へのインセンティブが変わらない限り、何も変わることはありません。 昇進委員会とテニュア委員会は、奨学生の専門分野以外の出版物、特に他の学部や大学との共同研究に報奨を与えなければなりません。 米国立科学財団のような大規模な政府機関は、学際的なチームへの資金配分を増やしていますが、昇進や在職期間の決定に関しては、教員委員会は非常に時代遅れであり、依然として分野間ではなく分野内の学者に報酬を与えています。 時間の経過とともに、古い世代が引退するにつれて、これは変化すると思いますが、社会の最も差し迫った問題は待っていることができず、大学は今より速く方向転換する必要があります. 昇進委員会とテニュア委員会が学際的な仕事の承認を明示的に発表しない限り、他に何も問題はありません。

第三に、アカデミーは高い目標を立てなければなりません。 多くの場合、学術雑誌は、知識の基金への漸進的な貢献を求めることに抵抗を感じません。 引用と小さな改善への執着は、必然的に小さな前進につながります。 学術コミュニティは、自己言及的で部族的であることを再帰的に望んでいます。 したがって、学者は志を同じくする仲間の小さな会議が好きです。 科学の歴史における最大の前進の​​いくつかは、主流の外でしか起こり得なかった理解の巨大な飛躍から生まれました. ビットコインはその一例ですが、唯一のものではありません。 二重らせんの発見、飛行機の発明、インターネットの作成、そして最近では COVID-19 ワクチンの mRNA 配列の発見を考えてみてください。 真の進歩は、既存の知的な正統性を容赦なく捨て去り、まったく新しいスタイルを取り入れることから生まれます。 私たちの教員と学生の卓越性の基準は、人類が直面している最大の問題を解決することを目指していると主張しなければなりません。 この言説はキャンパスから沈黙することがあまりにも多く、時間が経つにつれて、若者の精神が侵食されます。 これを達成するために、影響に基づいて研究資金を配分し、これらの要件を厳格にします。

テクノロジー部門からの富の大幅な増加は、キャンパスにさまざまな圧力をかけています。 XNUMX つには、若い学生が中退して新しい会社を始めるように誘導し、技術および金融の報道を支配する若い創業者の足跡をたどります。 これは、市場の報酬と大学の活動との間に溝があるためにのみ起こります。 ビットコインは、新しいテクノロジーを使用して古代の問題を解決しようとする知識人の小さなコミュニティから生まれたことを思い出してください。 これはアカデミー内で簡単に発生する可能性があり、ある意味では発生するはずです。

新興企業であろうと確立された企業であろうと、企業は漸進的なイノベーションの自然な場所です。 顧客のニーズ、投資家の要求、および業界の知識の絶え間ないノイズにより、社会の生産の可能性に小さな変化が生じるのは当然のことです。 急進的なイノベーションは、より長く、より慎重なタイムスケール、深い科学へのアクセス、および市場のノイズからの隔離により、アカデミーに独自に適していますが、その課題に立ち向かうかどうかはアカデミー次第です. ビットコインが私たちにインスピレーションを与えるようにしましょう。そうすれば、アカデミーはクォーターバックになり、私たちの時代の次の急進的なイノベーションの傍観者になるだけではありません.

これは、Korok Ray によるゲスト投稿です。 表明された意見は完全に独自のものであり、必ずしも BTC Inc. または Bitcoin Magazine の意見を反映するものではありません。