Bitcoin이 대학에서 발명되지 않은 이유

코록 레이의 오피니언 사설입니다., 텍사스 A&M 대학교 메이스 경영대학원 부교수이자 메이스 혁신 연구 센터 소장.

비트코인은 2008년 1월 시작 발표 이후 시가 총액이 XNUMX조 달러를 넘어섰습니다. 금융 커뮤니티가 이제 금과 같은 전통적인 자산의 대안이자 합법적인 가치 저장소로 보기 시작함에 따라 그 성장은 소매 및 기관 투자를 끌어들였습니다. 라이트닝 네트워크(Lightning Network)와 같은 XNUMX차 결제의 혁신으로 인해 비트코인이 교환 매개체 역할을 하는 것이 점점 더 가능해졌습니다.

그러나 비트코인은 학계에서 불안정하고 다소 불안정한 역사를 가지고 있습니다. 대학의 커리큘럼에는 비트코인에 대한 언급이 거의 없습니다. 대신, 가르침은 종종 학생 클럽과 비영리 단체에 맡겨집니다. 시간이 지남에 따라 비트코인과 전체 암호화폐 시장이 계속 성장하여 엔지니어링 및 비즈니스 분야의 최고 인재들의 관심을 끌면서 변경될 수 있습니다. 비트코인이 대학에 결석한 것은 비트코인 ​​자체의 문제가 아니라 혁신에 대한 불충분한 수용, 후진적 데이터 분석에 대한 강조, 집단적 지식보다는 개별 분야에 대한 과도한 집착을 가진 아카데미의 문제입니다. 비트코인은 학술 연구가 무엇을 할 수 있고 또 그래야 하는지에 대한 영감을 제공할 수 있습니다. 사실, 그것은 고등 교육을 더 나은 방향으로 바꾸기 위한 로드맵을 제시합니다.

아카데미와의 유사점

누군가는 왜 비트코인과 대학 사이의 관계를 가정해야 하는지 궁금해할 수도 있습니다. 기술자들은 오늘날 고객의 실제 요구 사항과 지속적으로 접촉하고 있는 반면, 대학 교수진은 먼 미래에도 적용할 수 있는 기초 과학을 개발합니다. 결국, 페이스북, 마이크로소프트, 애플, 심지어 이더리움과 같은 혁신은 대학을 졸업하지 않은 젊은이들에 의해 시작되었습니다. 그러나 실리콘 밸리와 128번 도로가 모두 우리나라 최고의 해안 대학 근처에 나타난 것은 우연이 아닙니다. 따라서 대학과 기술 부문 사이에는 확실히 상관관계가 있습니다. 그럼에도 불구하고 비트코인은 다릅니다. 비트코인은 지적, 학문적 뿌리와 더욱 긴밀한 관계를 맺고 있습니다. 이를 이해하려면 비트코인의 역사를 들여다봐야 합니다.

세기의 전환기에 암호학자, 컴퓨터 과학자, 경제학자 및 자유지상주의자로 구성된 엉터리 집단인 사이퍼펑크는 인터넷 메일링 리스트를 통해 메시지를 교환했습니다. 이것은 암호화 및 컴퓨터 과학의 발전에 대한 아이디어를 개발하고 공유하는 다양한 과학자, 기술자 및 취미 활동가의 모호한 전자 모임이었습니다. 여기에 PGP(Pretty Good Privacy)의 초기 개척자 중 한 명인 Hal Finney와 같은 초기 응용 암호화 기술의 거인들이 시간을 보냈습니다.

이 메일링 리스트에서 Bitcoin의 익명 창시자인 Satoshi Nakamoto가 전자 지불 시스템에 대한 솔루션을 발표했습니다. 그 발표 후, 그는 개념과 실행 모두에 대해 포럼에서 질문을 하기 시작했습니다. 그 직후 나카모토는 비트코인의 완전한 구현을 제공했습니다. 이를 통해 포럼 참가자는 소프트웨어를 다운로드하고, 실행하고, 스스로 테스트할 수 있었습니다.

XNUMXD덴탈의 Bitcoin 백서 학술 연구와 유사합니다. 학술 논문의 구조를 따르고 인용을 포함하며 오늘날 컴퓨터 과학 분야의 논문과 유사합니다. 백서와 그 주변의 대화는 모두 비트코인의 핵심 기능 중 하나인 작업 증명 알고리즘을 구현하려는 이전 시도를 참조합니다. 예를 들어, 백서는 2002년의 HashCash를 인용하며, 이 역시 비트코인 ​​이전의 지식 자료의 일부입니다. 아담 뒤로 이메일에서 스팸을 제거하는 문제를 해결하려고 시도하면서 HashCash에 대한 작업 증명을 생각해 냈습니다.

따라서 Bitcoin은 하늘에서 떨어진 것이 아니라 며칠 또는 몇 주가 아니라 수십 년에 걸쳐 개발된 아이디어의 긴 계보에서 나왔습니다. 우리는 기술을 워프 속도로 작동하고 빠르게 변화하며 야심 찬 젊은 대학 중퇴자에 의해 주도되는 것으로 생각하는 경향이 있지만 Bitcoin은 "빨리 움직이고 돌파구"를 기반으로하지 않았습니다. 그것은 반대였습니다. 수십 년에 걸친 실제 과학에 기반한 느리고 신중한 숙고는 아이들이 아니라 부모와 더 많이 닮아 있습니다. 암호학 포럼은 전문 과학자들이 정중하면서도 끈질기게 아이디어를 분해하여 진실에 도달하려고 하는 학술 연구 세미나와 성격이 비슷했습니다. 백서의 개념은 현재 대체 암호화폐 코인 및 토큰 사이에서 대세이지만 전문 연구 커뮤니티 간에 아이디어를 전달하는 대표적인 방법입니다.

오늘날 암호화폐 경제가 금융 언론의 중심 무대를 차지하고 국가적 관심이 증가하고 있지만 비트코인이 등장했을 때 비트코인은 가능한 한 이와는 거리가 멀었습니다. 그것은 모호하고 기술적이고 매우 변두리였습니다. 수십 년 동안 존재했지만 소수의 암호학자, 경제학자, 정치 철학자를 제외하고는 알려지지 않은 아이디어에서 시작된 비트코인은 인터넷, 트랜지스터, 비행기와 같은 다른 급진적 혁신과 더 많은 공통점을 공유합니다. 이러한 혁신과 마찬가지로 Bitcoin의 이야기는 집단적 오해에 대한 개별 이성의 승리입니다. 라이트 형제가 물리학자들이 수학적으로 불가능하다고 주장했지만 인간이 날 수 있다는 것을 보여줌으로써 세상이 잘못되었음을 증명한 것처럼, 비트코인도 사상 처음으로 디지털 희소성을 구축하여 반대론자들을 혼란스럽게 했습니다.

이더리움과 같은 다른 암호화폐 토큰보다 비트코인에 집중해야 하는 이유는 무엇입니까? 내부를 들여다보면 암호화폐 혁신의 대부분은 비트코인에서 비롯되었습니다. 예를 들어, 이더리움은 동일한 공개 키 암호화를 사용하여 비트코인과 동일한 타원 곡선에 의존합니다. Bitcoin은 익명의 응용 암호 학자에 의해 긴 임신 기간과 비밀 개발을 통해 등장했으며 모호한 메일링 리스트에서 공개되고 토론되었습니다. 이러한 이유로 비트코인은 현대 대학을 차지하고 있는 신비한 학계와 많은 유사점을 공유합니다. 어떤 전문 암호학자도 이더리움을 만들지 않았습니다. 오히려 자신이 개발을 서두르고 있다고 인정하기까지 한 십대였습니다. 따라서 아카데미와 깊은 관련이 있는 것은 비트코인뿐인 반면, 암호화폐 공간을 붐비는 점진적 혁신은 현대 기술 부문에서 이루어진 작은 발전과 더 유사합니다.

아카데미와의 차이점

비트코인은 중요한 면에서 아카데미와 다릅니다. 가장 중요한 것은 비트코인은 근본적으로 오늘날 대학이 아닌 방식으로 학제 간입니다. 비트코인은 수학, 컴퓨터 과학 및 경제학의 세 가지 개별 분야를 융합합니다. 비트코인에 힘을 부여하고 전통적인 학문적 사일로를 무너뜨리는 것은 바로 이 융합입니다.

공개 키 암호화는 50년 전에 개념이 도입된 이래로 응용 암호화 및 수학의 주요 혁신이었습니다. 핵심 개념은 간단합니다. 사용자는 모두에게 알려진 공개 키를 생성하는 자신만 알고 있는 개인 키로 메시지를 보호할 수 있습니다. 따라서 개인 키만 암호화를 해제할 수 있으므로 사용자는 보안 문제 없이 공개 키를 쉽게 배포할 수 있습니다. 공개 키 암호화는 되돌릴 수 없는 데이터의 단방향 변환인 해시 함수를 통해 이를 달성합니다. 비트코인에서 이것은 소수의 유한한 필드에 대한 타원 곡선을 통해 발생합니다.

그러나 공개 키 암호화로는 충분하지 않습니다. Bitcoin은 전자 지불 시스템 역할을 하기 때문에 해결해야 합니다. 이중 지출 문제. Alice가 Bob에게 비트코인을 사용하여 지불하는 경우 Alice가 동일한 비트코인으로 Carol에게도 지불하는 것을 방지해야 합니다. 그러나 디지털 세계에서 데이터 복사는 무료이므로 이중 지출을 방지하는 것은 희망이 없어 보입니다. 이를 위해 Nakamoto는 컴퓨터 과학에서 파생된 블록체인을 활용했습니다. 암호학자 David Chaum은 버클리에서 그의 컴퓨터 과학 논문에서 나온 연구에서 1983년 초에 블록체인 개념의 토대를 마련했습니다.

블록체인은 원래(제네시스) 블록을 역방향으로 가리키는 연결 목록입니다. 각 블록에는 수천 개의 트랜잭션이 포함되어 있으며 각 트랜잭션에는 한 주소에서 다른 주소로 비트코인을 전송하기 위한 구성 요소가 포함되어 있습니다. 블록체인은 분산되어 있기 때문에 이중 지출 문제를 해결합니다. 즉, Bitcoin 네트워크의 모든 노드에서 공개적으로 사용할 수 있습니다. 이러한 노드는 네트워크의 다른 모든 노드가 동의(합의)할 때만 추가된 새로운 트랜잭션으로 블록체인을 지속적으로 검증합니다. 이전 예에서 Alice가 Bob에게 지불할 때 이 트랜잭션은 모든 노드가 관찰하는 블록체인에 들어갑니다. Alice가 Carol에게 지불하기 위해 동일한 비트코인을 사용하려고 하면 Alice가 이미 Bob에게 지불하기 위해 해당 비트코인을 사용했다는 사실을 모두가 알고 있기 때문에 네트워크는 해당 거래를 거부합니다. 전자 결제의 고유한 문제인 이중 지출을 방지하는 것은 블록체인의 분산된 공개 특성입니다.

실제로 Satoshi는 블록체인을 이중 지출에 대한 솔루션으로 특별히 설계했습니다. 전체 네트워크가 동일한 데이터를 지속적으로 검증하고 재생산해야 하므로 본질적으로 비효율적입니다. 이것은 또한 비트코인 ​​외부의 블록체인 기술의 대부분의 응용 프로그램이 중앙 데이터베이스로 효율적으로 해결할 수 있는 다른 응용 프로그램에 전자 결제를 위해 맞춤 제작된 비효율적인 솔루션을 강요하기 때문에 거의 의미가 없는 이유이기도 합니다. 블록체인이 역연결 목록이라는 개념 자체는 컴퓨터 과학에서 혁명적이지 않지만 이중 지출을 방지하기 위해 특별히 설계된 분산 특성은 혁신적입니다.

그렇더라도 암호화와 블록체인만으로는 충분하지 않습니다. 네트워크가 블록체인을 보호할 이유가 필요합니다. 이것이 비트코인의 경제학이 빛나는 곳입니다. Nakamoto는 거래 내역이 실제로 발생했음을 증명할 컴퓨터 그룹을 제안했습니다. 이 증명을 위해서는 값비싼 작업이 필요합니다. Nakamoto는 SHA256이라는 단방향 함수를 통해 개별 컴퓨터(광부라고 함)가 무작위로 보이는 답을 찾기 위해 경쟁하는 토너먼트를 설정하여 이 문제를 해결했습니다. 승자는 네트워크에서 출시할 새로 발행된 비트코인을 받게 됩니다. 함수에 대한 답은 문제를 해결할 수 있는 유일한 방법이 더 많은 계산 리소스를 배포하는 것만큼 충분히 도전적이어야 합니다. 비트코인 채굴에는 몇 세대 전 금 채굴과 유사한 실제 계산과 실제 에너지가 필요합니다. 그러나 금 채굴과 달리 새로운 비트코인의 발행 일정은 모두가 알고 있습니다.

채굴의 경제학은 퍼즐을 푸는 채굴자에게 새로운 비트코인을 보상하는 콘테스트의 디자인입니다. 이것은 미시 경제 메커니즘의 한 형태, 즉 개별 에이전트가 보상을 위해 경쟁하는 게임 경제 설계입니다. 비트코인의 거시경제학은 발행 일정과 관련이 있으며 시간이 지남에 따라 예측 가능하게 조정되며 블록 보상은 21년마다 절반으로 줄어듭니다. 이것은 XNUMX만 비트코인의 제약을 강제합니다. 이것은 본질적으로 통화의 인플레이션 성장을 제한하고 오늘날 어떤 명목 통화도 준수해야 하는 제약을 부과합니다. 기본 퍼즐의 난이도는 네트워크의 컴퓨팅 성능에 관계없이 대략 XNUMX주마다 조정되며, 비트코인 ​​출시 이후 수십 년 동안 컴퓨팅 성능이 기하급수적으로 발전했음에도 불구하고 강력한 구현을 제공합니다.

비트코인의 이러한 학제간 기능은 점진적이지 않고 실존적입니다. 세 가지 구성 요소(공개 키 암호화, 역방향 연결 블록체인 및 작업 증명을 사용한 채굴 대회)가 없으면 비트코인은 작동하지 않습니다. 그 자체로 세 가지 구성 요소 각각은 지식과 아이디어의 일관된 본체로 구성되었습니다. 나카모토의 천재성은 그들의 조합이었다. 미래의 급진적 혁신도 실존적인 방식으로 여러 분야를 연결해야 하며, 그렇지 않으면 조합이 살아남을 수 없습니다.

아카데미는 왜 안되나요?

비트코인이 아카데미에서 나오지 못한 이유는 무엇입니까? 첫째, Bitcoin은 본질적으로 학제 간이지만 대학의 학자들은 단일 지식 영역에서 우수성에 대해 보상을 받습니다. 비트코인은 컴퓨터 과학, 수학 및 경제학의 아이디어를 융합하지만 단일 대학 교수진이 학제 간 통섭에 필요한 지식의 폭을 가질 가능성은 거의 없습니다.

둘째, 아카데미는 점증주의에 시달린다. 학술지는 저자에게 명시적으로 요청합니다. 증분 그들의 작업이 문학에 제공하는 공헌. 이것이 지식이 조금씩 발전하는 방식입니다. 그러나 비행기와 트랜지스터와 같은 역사상 다른 ​​급진적 혁신과 마찬가지로 비트코인은 아카데미의 동료 검토 과정에서 살아남지 못했을 거대한 도약을 했습니다.

셋째, 비트코인은 주류 학계, 특히 전문 경제학자들 사이에서 선호되지 않는 자유주의적 정치 기반에 기반을 두고 있습니다. 소프트웨어에는 비트코인 ​​프로토콜이 예측 가능한 일정에 따라 새로운 비트코인을 출시하는 건전한 화폐의 알고리즘 표현이 포함되어 있습니다. 이는 연방공개시장위원회가 화폐공급에 대한 전적인 재량권을 갖고 있는 오늘날 우리가 살고 있는 세상과는 매우 다릅니다. 비트코인 v0.1을 조사한 사이퍼펑크는 집단적 권위에 대한 회의론을 공유했으며, 기술과 암호화가 정부나 대규모 조직의 감시에서 벗어나 개인에게 개인 정보 보호를 제공할 수 있다고 믿었습니다.

대부분의 경제학자들은 중앙 권위에 대한 이러한 회의론을 공유하지 않습니다. 적어도 사회 과학 커뮤니티는 비트코인을 진지하게 받아들이지 않았습니다. 게다가, 연방 준비 은행은 주류 학술 경제 연구에 자금을 지원하고 촉진하는 데 큰 역할을 합니다. 최고 박사 출신을 모집합니다. 프로그램을 운영하고, 전직 경제학 교수였던 은행장과 총재를 고용하고, 직원들이 아카데미와 동일한 학술지에 출판하도록 권장합니다. 연준의 문화에 영향을 받은 대학이 연준을 근본적으로 대체하는 기술을 수용하지 않는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

나는 살아있는 모든 노벨 경제학상 수상자들에게 텍사스 A&M 비트코인 ​​컨퍼런스에서 연설할 것을 요청했지만 한 명을 제외하고 모두 거절했습니다. 일부는 강의를 보증할 만큼 비트코인에 대해 충분히 알지 못한다고 인정했습니다. 최소한 그들은 성공적으로 번성한 징계 모델의 제약에 대해 정직했습니다. Paul Krugman과 같은 다른 사람들은 암호 화폐를 새로운 서브프라임 모기지로 간주합니다(그는 또한 인터넷이 경제에 동일한 영향을 미칠 것이라고 한 번 예측했습니다. 팩스로). 학계 경제학자들은 비트코인의 부상에 거의 관심을 기울이지 않았으며, 지난 XNUMX년 동안 금융 분야에서 유일하게 진정한 혁신이었음에도 불구하고 비트코인 ​​블록체인이 어떻게 작동하는지에 대해서는 여전히 무지합니다.

비트코인은 무엇보다도 지적 기여입니다. 산업에 대한 깊은 지식, 기업의 현재 관행에 대한 특별한 통찰력 또는 노동 및 자본 시장의 특이한 세부 사항에 대한 지식이 필요하지 않습니다. 그것은 기존 관행에서 구축된 것이 아니라 기존 이론에서 구축되었습니다. 이러한 이유로 Bitcoin은 변명의 여지없이 아이디어의 땅에서 나왔고 어떤 의미에서는 아카데미에서 나왔어야 했습니다. 학계 경제학자는 채굴 토너먼트를 설계할 수 있었고 컴퓨터 과학자는 블록체인을 개발했으며 수학자는 공개 키 암호화를 개발했을 수 있습니다. 이 세 가지 혁신을 함께 결합하려면 의외의 동료(또는 팀)가 필요합니다. 대학은 개별 학문 분야에 대한 깊은 전문 지식을 갖춘 교수진을 개발하지만 Bitcoin이 하는 방식으로 학문 분야를 하나로 묶는 데는 아무 것도 하지 않습니다. 이러한 이유로 Bitcoin은 대학 내에서 잘 확립된 학문 분야에 기반을 두고 있음에도 불구하고 대학에서 나올 수 없었습니다. 문제는 지식 자체가 아니라 지식의 조직입니다. 그리고 그 안에 기회가 있습니다.

어떻게 여기까지 왔어?

현재 형태에서 아카데미는 Bitcoin과 같은 혁신에 적합하지 않습니다. 학생들은 대학원에 입학한 후 자신의 학문 분야의 기술을 배웁니다. 이 기술을 사용하여 전문 저널에 게재하여 해당 분야 내의 소수의 동료들과 함께 정년 및 미래의 학문적 인정을 얻습니다. 이러한 고립된 지식의 통로는 초기 대학 이후 수세기에 걸쳐 굳어졌습니다. 어떻게 이런일이 일어 났습니까?

제10차 세계 대전 이후 아카데미에는 두 가지 주요 경향이 있습니다. 지금까지 가장 중요한 것은 디지털 혁명입니다. 누구나 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있게 되면서 과학의 목적은 이론 구축에서 측정으로 옮겨졌습니다. 갑자기 전 세계 어디에서나 랩톱에서 연구원들이 광범위한 사회 및 자연 과학 데이터를 사용할 수 있게 되었습니다. 인터넷의 성장은 데이터 공유와 데이터 가용성을 확산시켰고, 마이크로프로세싱 능력의 발전은 데이터의 대규모 분석을 저렴하고 쉽게 만들었다. 학계는 15-XNUMX년 주기로 데이터 분석으로 대량 이동했고 추세에서 추세로 이동했습니다. 첫 번째 주기는 요약 통계 및 분산 분석, 두 번째 주기는 선형 회귀, 세 번째 주기는 기계 학습이었습니다. 각 분야의 특정 영역에서 문제가 발생했을 때 학자들은 수정을 위해 기본 이론으로 돌아가는 경우가 거의 없었습니다. 대신, 그들은 단순히 측정 오류와 생략된 변수가 책임이 있기를 바라면서 더 많은 데이터를 기계에 공급했습니다.

머신 러닝과 함께 빅 데이터와 통계의 성장은 인공 지능(AI)이 블랙박스인 현재로 이끌었습니다. 어떤 연구원도 AI가 정확히 무엇을 하는지 완전히 설명할 수 없습니다. 동시에 질문도 작아졌습니다. 이전에는 한 분야로서의 개발경제학이 “아프리카는 왜 그렇게 가난한가?”라고 묻곤 했습니다. 현재 현장에서는 화장실 문 왼쪽이나 오른쪽에 표지판을 두는 것이 사용으로 이어질 가능성이 더 높은지 묻는 연구 결과가 나왔다. 인과 관계에 대한 이러한 집착은 지적으로 가치가 있지만 연구원이 쉽게 관찰하고 측정할 수 있는 행동으로 자신의 영역을 좁혀야 하기 때문에 높은 대가를 치르게 됩니다. 제XNUMX차 세계 대전 이후에 개발된 거대하고 복잡하며 수학적 이론은 대부분 검증이 불가능했고, 따라서 경험적 연구자들은 이러한 이론적 토대를 포기했습니다. 한때 학자들이 당대의 가장 큰 질문을 던지며 지적 우위를 차지했던 곳에서 이제는 경험적 연구가 학술 저널을 지배합니다. 실험 물리학자와 경험적 경제학자는 대부분 다른 데이터 기반 작업을 인용합니다.

우리 사회 전반에 걸쳐 컴퓨터가 걸러지면서 학생들은 일찍부터 컴퓨터에 노출되었습니다. 그들이 대학과 대학원에 도착했을 때 그들은 이미 데이터 조작과 분석을 할 수 있는 기본 시설을 갖추고 있었습니다. 몇 가지 간단한 실험과 선형 회귀가 신속하게 게시할 수 있는 결과 테이블을 제공할 수 있는데 왜 수학을 귀찮게 할까요? 시간이 지남에 따라 학계가 수학에서 서서히 멀어지면서 학생들은 데이터 작업에 매료되었습니다.

저널이 세상에 대한 작은 실험적 또는 경험적 사실이 있는 논문을 받아들이는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. 편집자와 심사위원이 학술 연구에 대한 결정을 종이 한 장 한 장씩 내린다는 점을 감안할 때, 경험적 및 실험적 작업이 인간 지식을 진정으로 발전시키는지 여부에 대한 포괄적인 평가는 없습니다. 따라서 데이터 분석은 연구원 팀이 점점 더 발전하고, 동일한 핵심 데이터 세트를 마이닝하고, 더 작고 의미 없는 질문을 하는 등 난항을 겪고 있습니다. 비나 햇빛이 트레이더의 기분과 주식 선택에 영향을 줍니까? 연례 보고서에 있는 CFO의 서명 크기가 그의 자기애를 측정하고 그가 사기를 저지를지 여부를 예측할 수 있습니까? (난 아니에요 만들기 이 물건 위로.)

계산의 발전이 제101차 세계 대전 이후에 개발된 일부 이론을 검증하기 위한 연구를 이끌었을 것이라고 생각할 수도 있지만 실제로는 그렇지 않았습니다. 기술적인 측면에서, 이러한 복잡한 모델 중 다수는 내생적이며 여러 변수가 동시에 평형 상태에서 결정됩니다. 따라서 경험적 연구자가 Economics XNUMX에서 제안하는 바와 같이 최저 임금 인상이 실업을 증가시키는지 여부와 같이 무슨 일이 일어나고 있는지 구체적으로 식별하는 것은 어려운 일입니다. 그것이 인과관계로의 전환으로 이어졌다. 그러나 인과적 추론에는 정확한 조건이 필요하며, 종종 이러한 조건이 경제에 적용되지 않고 여러 시기에 낙태 금지법을 채택한 미국 주와 같은 몇 가지 구체적인 예에서 나타납니다. 그만큼 Freakonomics 경제학의 혁명이 노벨상을 지배하지는 않았지만 출판된 사회과학 연구의 대다수에 영향을 미쳤습니다.

이 데이터 중심 접근 방식의 가장 큰 문제는 궁극적으로 과거를 바라보는 접근 방식입니다. 정의에 따르면 데이터는 특정 시점의 세계를 나타냅니다. 비즈니스 및 경제 연구의 전체 분야는 이제 거의 전적으로 실증적이며, 학자들은 새로운 데이터 세트를 수집하거나 기존 데이터 세트에 새롭고 경험적인 기술을 사용하기 위해 경쟁합니다. 어느 쪽이든, 뷰는 항상 백미러를 통해 이루어지며 과거를 되돌아보고 일어난 일과 일어나지 않은 일을 이해합니다. 저금리가 글로벌 금융 위기를 일으켰습니까? 낙태가 범죄를 줄이는가? 최저임금이 고용을 줄인다? 이러한 질문은 미래를 위한 새로운 솔루션을 설계하기보다는 근본적으로 과거에 몰두합니다.

두 번째 경향은 학계 안팎에서 이론 커뮤니티가 축소되고 있다는 것입니다. 이론가의 수는 크게 줄어들었고 훨씬 더 많은 경험적 및 실험적 동료와 협력하는 것을 거부했습니다. 이러한 부족주의는 이론가들로 하여금 현실에 근거가 거의 없고 가능한 경험적 검증에 대한 희망도 없이 훨씬 더 복잡하고 복잡하며 자기 참조적인 수학적 모델을 작성하도록 이끌었습니다. 게임 이론의 많은 부분은 여전히 ​​테스트할 수 없으며 끈 이론은 아마도 완전히 검증되거나 테스트될 수 없는 자기 참조 세계의 가장 극단적인 예일 것입니다.

마지막으로, 학문적 이론은 오랜 시간 동안 기술을 뒤따릅니다. 종종 수학자, 물리학자 및 경제학자들은 이미 산업계에서 성공한 기술의 사후 합리화를 제공합니다. 이러한 이론은 새로운 것을 예측하는 것이 아니라 단순히 기존의 지혜를 긍정합니다. 이론의 복잡성이 증가함에 따라 이론가들 사이에서도 독자층은 감소합니다. 삶의 다른 모든 것과 마찬가지로 이론의 부족주의는 커뮤니티가 신비한 언어와 방법을 채택하지 않는 회원을 제외하고 클럽처럼 행동하도록 이끕니다.

따라서 우리는 내전과 같은 상황에 이르렀습니다. 이론 부족은 해마다 줄어들고 현실과의 관련성을 잃어가고 있는 반면, 경험적/실험적 데이터 커뮤니티는 시간이 지남에 따라 성장하여 개념적 지침 없이 더 작은 질문을 던집니다. 학자와 기술자 모두 해결해야 할 문제와 접근 방법에 대해 어둠 속에 남아 있습니다. 그것은 또한 우리의 집단 의식에 만연한 무작위성을 가져오고, 순간의 바람이 우리를 어떤 방향으로 데려가든 우리를 불게 만듭니다. 경제학은 시장과 그 기능에 대한 잘 정립된 이론을 가지고 있지만 기술 회사는 동일한 경제 이론의 대부분에 정박하지 않은 거대한 시장입니다. 컴퓨터 과학은 알고리즘과 데이터 구조의 견고한 토대를 기반으로 하지만 이론 커뮤니티는 계산 복잡성에 대한 논쟁에 사로잡혀 있는 반면 수조 달러 규모의 기술 회사는 가장 중요한 결정을 내리기 위해 간단한 A/B 테스트를 수행합니다.

우리는 학자들이 점점 더 작은 학자 공동체와 이야기하면서 그들의 이론을 더욱 정확한 수준으로 정제하는 인간 지식의 규모에서 티핑 포인트에 도달했습니다. 이러한 지식의 전문화는 저널과 학문 분야가 계속해서 더 작은 범주로 세분화되고 세분화되는 초전문화로 이어졌습니다. 저널의 풍부함은 이러한 초전문화의 증거입니다.

과학에서 공학으로

기존 학문 분야 내에서 이미 많은 지식이 발견되었지만 더 큰 변화가 있어야 한다는 점을 감안할 때 학문 분야의 경계에서 많은 미래 혁신이 일어날 것입니다. 오늘날 대학은 여전히 ​​과학적인 방법을 대부분 채택하여 지식 자체를 확립하고 자연적, 물리적, 사회적 세계를 알고자 노력하고 있지만 여기서 그쳐서는 안 됩니다. 기본 지식을 감안할 때 과학자들은 우리의 미래를 위한 더 나은 솔루션을 설계할 수 있는 가장 좋은 위치에 있습니다. 엔지니어링 사고 방식으로 전환하면 학계에서 가장 시급한 문제에 대한 솔루션을 설계하고 구현해야 합니다. 장기적으로 학계와 산업계의 격차도 좁힐 것이다. 학업에 지장을 주는 취업과 창업에 대한 압박감은 시장의 요구와 학업 커리큘럼 사이에 간극이 있기 때문에 나타나는 것입니다. 이 격차를 좁히기 위해 학생들이 대학에서 미래를 위한 더 나은 솔루션을 구축하는 데 시간을 보냈다면 이러한 인지 부조화는 사라질 것입니다.

이러한 변화는 경제학과 같은 일부 분야에서 이미 시작되었습니다. 경제학의 가장 성공적인 응용 분야 중 하나는 시장 디자인, 명확하게 엔지니어링 사고 방식을 채택하고 지난 XNUMX년 동안에만 XNUMX개의 노벨상을 수상했습니다. 이 학자들은 엔지니어링 출신이며 게임 이론을 수정하여 신장 기증자와 수혜자, 학생과 학교 또는 의료 레지던트를 병원과 연결하는 더 나은 방법과 같이 현실 세계에서 작동할 수 있는 더 나은 시장을 구축합니다. 그들은 또한 정부의 스펙트럼 경매와 구글 내 광고 경매와 같이 오늘날 사용되는 가장 큰 경매를 설계했습니다. 나머지 경제학계, 또는 고등 교육 기관 및 학계의 나머지 부분까지도 이러한 공학적 사고 방식을 더 많이 채택하는 쪽으로 비슷한 입장을 취하지 못할 이유가 없습니다.

시간이 지남에 따라 학계와 산업계 사이의 이러한 격차를 좁힐 수 있을 것입니다.
등록금 인상과 학자금 부채 증가에 대한 대중의 항의. 학생과 교수가 사회를 위한 더 나은 솔루션을 개발하기 위해 연구 방향을 설정하면 학생과 이를 고용하는 회사도 마찬가지입니다. 만약 그 연구가 궁극적으로 학생, 미래 고용주 및 사회 전반에 이익이 되는 기술을 직접적으로 만들어낸다면 학생들은 교수진이 가르치는 대신 연구에 시간을 보내는 것을 더 이상 원망하지 않을 것입니다. 시간이 지남에 따라 이는 미국이 현재 직면하고 있는 기술 격차를 자연스럽게 좁힐 것입니다. 대학은 더 이상 명시적으로 STEM 기술에 초점을 맞출 필요가 없고, 어쨌든 궁극적으로 STEM 영역에서 크게 끌어올 기술 솔루션을 제공하는 데 초점을 맞출 것입니다.

행동 촉구

다음 비트코인을 생산하기 위해 고등 교육을 어떻게 개혁할 수 있습니까? 물론 다음 비트코인은 비트코인 ​​그 자체가 아니라 완전히 새로운 방식으로 오래된 문제를 생각하는 제XNUMX원칙의 혁신이 될 것입니다. 대학 문화, 우선 순위 및 조직 구조에 대한 세 가지 구체적인 권장 사항이 있습니다.

첫째, 아카데미는 과학보다 공학을 더 명시적으로 수용해야 합니다. 르네상스와 이성의 시대는 미국 고등 교육이 과학과 지식 자체를 축하하도록 이끌었습니다. 하버드의 모토는 "진실" 또는 "진실"이고 시카고 대학의 모토는 "지식이 더 많이 성장하여 인간의 삶이 풍요로워지게 하라"는 의미의 "Crescat scientia, vita excolatur"입니다. 과학과 교양의 전통을 기반으로 하는 이 대학들은 인간의 진보에 필요한 지식의 집합체를 구축하는 데 많은 일을 해왔지만, 지난 반세기는 공학 대학의 시대였으며 스탠포드와 MIT가 이를 위한 솔루션을 구축하기 위해 경쟁했습니다. 세상을 이해하는 것만이 아닙니다. 이러한 엔지니어링 정신은 엔지니어링 부서를 넘어 사회 과학까지 확장되어야 합니다. 예를 들어, 모든 신입생은 기본 엔지니어링 수업을 듣고 문제에 대한 솔루션을 구축하는 정신적 틀을 배우도록 요구합니다. 경제학자들은 여러 세대에 걸쳐 건전한 화폐의 이점을 분명히 밝혔지만 비트코인과 같은 엔지니어링 시스템을 통해서만 이러한 논쟁이 현실이 될 수 있습니다.

공학의 이러한 변화는 사회 과학 내에서 어느 정도 일어나고 있습니다. 예를 들어, 최근 노벨 경제학상은 Paul Milgrom과 Bob Wilson에게 수여되어 정부와 사회가 직면한 자원 할당 문제의 실제 문제를 해결하기 위해 새로운 시장과 경매를 설계한 공로를 인정했습니다. 미시경제 이론가들의 이 커뮤니티는 여전히 경제학계 내에서 소수이지만 그들의 작업은 다른 어떤 분야와도 비교할 수 없을 정도로 이론과 실천을 혼합하고 실천하는 학자들 사이에서 더 높은 대표성을 가져야 합니다. 대학은 사회에 미치는 영향과 상관없이 모든 학문을 동등하게 취급하고 모든 학문에 균등한 비율의 교수진과 연구 비용을 할당하는 강제적 형평성을 버려야 합니다. 대신 미래를 위한 솔루션을 구축할 의지와 능력이 있는 제자를 우선시하십시오. 이 문화는 위에서부터 내려와 교수진과 학생의 채용 결정으로 스며들어야 합니다.

둘째, 학제간 작업에 대한 보상입니다. 수세기 전의 전통적인 심층 학문 연구 모델이 그 시대를 보여주고 있는 반면, 우리 시대의 흥미진진한 혁신의 대부분은 학문 분야의 경계에 있습니다. 대학은 대학 캠퍼스 전체에 걸쳐 새로운 유행어로 학제 간 연구에 립 서비스를 지불하지만 교수진에 대한 인센티브가 변경되지 않는 한 아무 것도 변경되지 않습니다. 승진 및 재임 위원회는 장학생의 가정 분야 이외의 출판물, 특히 다른 부서 및 대학과의 협력에 대해 보상해야 합니다. 국립과학재단(National Science Foundation)과 같은 대규모 정부 기관은 학제 간 팀에 대한 자금 할당을 늘렸지만 승진 및 임기 결정과 관련하여 교수 위원회는 매우 구식이며 여전히 여러 학문 분야가 아닌 내부 학자에게 보상을 제공합니다. 시간이 지남에 따라 기성 세대가 은퇴함에 따라 이러한 상황이 바뀔 것으로 예상하지만, 사회의 가장 시급한 문제는 기다릴 수 없으며 대학은 더 빨리 선회해야 합니다. 승진 및 재임 위원회가 학제 간 작업에 대한 인정을 명시적으로 발표하지 않는 한 다른 것은 중요하지 않습니다.

셋째, 아카데미는 높은 목표를 향해야 합니다. 너무 자주 학술지는 지식 기금에 대한 점진적인 기여를 편안하게 추구합니다. 인용과 작은 개선에 대한 집착은 필연적으로 작은 진전으로 이어집니다. 학계는 자기 참조와 부족에 대한 반사적 욕망을 가지고 있습니다. 따라서 학자들은 같은 생각을 가진 동료들의 소규모 회의를 좋아합니다. 과학의 역사에서 가장 큰 진전 중 일부는 주류 밖에서만 일어날 수 있었던 이해의 거대한 도약에서 비롯되었습니다. 비트코인이 하나의 예이지만 유일한 예는 아닙니다. 이중 나선의 발견, 비행기의 발명, 인터넷의 창안, 그리고 최근에는 COVID-19 백신의 mRNA 서열의 발견을 생각해 보십시오. 진정한 진보는 기존의 지적 정통성을 가차 없이 버리고 완전히 새로운 모습을 수용하는 데서 옵니다. 우리 교수진과 학생들의 우수성 기준은 인류가 직면한 가장 큰 문제를 해결하는 것을 목표로 해야 한다고 주장해야 합니다. 너무 자주 이 담론은 캠퍼스에서 침묵하고, 시간이 지남에 따라 우리 젊은이들의 정신을 침식합니다. 이를 달성하려면 영향을 기반으로 연구 자금을 할당하고 이러한 요구 사항을 엄격하게 만드십시오.

기술 부문의 막대한 부의 증가는 캠퍼스에 다양한 압력을 가했습니다. 첫째, 기술 및 금융 언론을 지배하는 젊은 창업자의 발자취를 따라 젊은 학생들이 중퇴하고 새로운 회사를 시작하도록 유도합니다. 이것은 시장의 보상과 대학의 활동 사이에 균열이 있기 때문에 발생합니다. 비트코인은 새로운 기술을 사용하여 고대 문제에 대한 솔루션을 설계하고자 하는 소규모 지식인 커뮤니티에서 출발했음을 기억하십시오. 이것은 아카데미 내에서 쉽게 일어날 수 있었고 어떤 의미에서는 그래야 했습니다.

신생 기업이든 설립 기업이든 기업은 점진적 혁신을 위한 자연스러운 장소입니다. 고객 요구, 투자자 요구 및 산업 지식의 끊임없는 소음은 사회의 생산 가능성의 작은 변화를 위한 자연스러운 장소입니다. 급진적 혁신은 더 길고 더 신중한 시간 척도, 심층 과학에 대한 접근 및 시장의 소음으로부터의 고립을 통해 아카데미에 고유하게 적합하지만 그 도전에 대처하는 것은 아카데미에 달려 있습니다. Bitcoin이 우리에게 영감을 주도록 하여 아카데미는 우리 시대의 다음 급진적 혁신에 대한 관중이 아니라 쿼터백이 됩니다.

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