Waarom Bitcoin nooit op een universiteit had kunnen zijn uitgevonden

Dit is een opinieredactioneel commentaar van Korok Ray, een universitair hoofddocent aan de Mays Business School van de Texas A&M University en directeur van het Mays Innovation Research Center.

Sinds de aankondiging van zijn oprichting in oktober 2008 heeft Bitcoin een marktkapitalisatie van meer dan $ 1 biljoen bereikt. De groei heeft zowel particuliere als institutionele investeringen aangetrokken, aangezien de financiële gemeenschap het nu begint te zien als een legitieme waardeopslag en een alternatief voor traditionele activa zoals goud. Innovaties in tweedelaagse nederzettingen zoals het Lightning Network maken het steeds beter mogelijk dat bitcoin als ruilmiddel dient.

Toch heeft Bitcoin een precaire en enigszins geblokte geschiedenis in de academische wereld. Curricula op universiteiten zijn grotendeels verstoken van enige vermelding van Bitcoin. In plaats daarvan wordt het onderwijs vaak overgelaten aan studentenclubs en non-profitorganisaties. In de loop van de tijd kan dit veranderen, aangezien Bitcoin en de hele cryptocurrency-markt blijft groeien en de aandacht trekt van toptalent in zowel engineering als het bedrijfsleven. De afwezigheid van Bitcoin aan de universiteit is geen probleem met Bitcoin zelf, maar eerder met de academie, met zijn onvoldoende omarming van innovatie, zijn nadruk op achteruitkijkende data-analyse en zijn buitensporige preoccupatie met individuele disciplines in plaats van collectieve kennis. Bitcoin kan dienen als inspiratie voor wat academisch onderzoek kan en zou moeten zijn. Het is in feite een routekaart om het hoger onderwijs ten goede te veranderen.

Overeenkomsten met de Academie

Je kunt je afvragen waarom iemand überhaupt een relatie tussen Bitcoin en universiteiten zou moeten aannemen. Technologen staan ​​voortdurend in contact met de werkelijke behoeften van klanten van vandaag, terwijl universitaire faculteiten fundamentele wetenschap ontwikkelen die tot ver in de toekomst toepassing (mogelijk) heeft. Innovaties als Facebook, Microsoft, Apple en zelfs Ethereum zijn immers gelanceerd door jonge mannen die niet zijn afgestudeerd aan de universiteit. Toch is het geen toeval dat Silicon Valley en Route 128 allebei in de buurt van de grootste kustuniversiteiten van ons land ontstonden. Er is dus zeker een verband tussen universiteiten en de technologiesector. Toch is Bitcoin anders. Bitcoin heeft een nog nauwere relatie met zijn intellectuele en academische wortels. Om dit te begrijpen, moeten we in de geschiedenis van Bitcoin kijken.

Aan het begin van de eeuw wisselde een lappendeken van cryptografen, computerwetenschappers, economen en libertariërs - de cypherpunks - berichten uit via een internetmailinglijst. Dit was een obscure elektronische bijeenkomst van een divers kader van wetenschappers, technologen en hobbyisten die ideeën ontwikkelden en deelden over vorderingen in cryptografie en informatica. Hier brachten enkele van de vroege reuzen van toegepaste cryptografie tijd door, zoals Hal Finney, een van de vroege pioniers van Pretty Good Privacy (PGP).

Het was op deze mailinglijst dat de pseudonieme maker van Bitcoin, Satoshi Nakamoto, zijn oplossing voor een elektronisch betalingssysteem aankondigde. Na die aankondiging begon hij vragen van het forum te beantwoorden over zowel het concept als de uitvoering ervan. Kort daarna zorgde Nakamoto voor de volledige implementatie van Bitcoin. Hierdoor konden deelnemers van het forum de software downloaden, uitvoeren en zelf testen.

De Bitcoin-wit papier vertoont gelijkenis met wetenschappelijk onderzoek. Het volgt de structuur van een academische paper, heeft citaten en lijkt op hoe een paper in de informatica er vandaag de dag uit kan zien. Zowel het witboek als de gesprekken eromheen verwijzen naar eerdere pogingen om het proof-of-work-algoritme te implementeren, een van de kernfuncties van Bitcoin. Zo citeert de whitepaper HashCash uit 2002, ook onderdeel van het kenniscorpus dat aan Bitcoin voorafging. Adam Back kwam met proof-of-work voor HashCash terwijl hij probeerde het probleem van het elimineren van spam in e-mails op te lossen.

Bitcoin kwam dus niet uit de lucht vallen, maar kwam voort uit een lange reeks ideeën die over decennia zijn ontwikkeld, niet over dagen of weken. We hebben de neiging om technologie te zien als werkend op warpsnelheid, snel veranderend en gedreven door ambitieuze, jonge schoolverlaters, maar Bitcoin was niet gebaseerd op "snel bewegen en dingen breken". Het was en is het tegenovergestelde: een langzame, zorgvuldige beraadslaging gebaseerd op decennia van echte wetenschap, niet beoefend door kinderen, maar meer zoals hun ouders. Het cryptografieforum had dezelfde aard als een academisch onderzoeksseminar, waar professionele wetenschappers beleefd maar vasthoudend proberen ideeën af te breken om tot de waarheid te komen. Hoewel het concept van een witboek nu een rage is onder alternatieve cryptocurrency-munten en -tokens, is het de kenmerkende methode om ideeën te communiceren tussen de professionele onderzoeksgemeenschap.

Hoewel de cryptocurrency-economie tegenwoordig centraal staat in de financiële pers en een groeiend aandeel van nationale aandacht, toen bleek dat Bitcoin zo ver mogelijk verwijderd was van dit. Het was obscuur, technisch en erg marginaal. In zijn lange ontwikkeling van ideeën die al tientallen jaren bestonden maar onbekend waren, behalve voor een kleine kring van cryptografen, economen en politieke filosofen, heeft Bitcoin meer gemeen met andere radicale innovaties, zoals het internet, de transistor en het vliegtuig. Net als die innovaties is het verhaal van Bitcoin de triomf van de individuele rede over de collectieve misvatting. Net zoals de gebroeders Wright bewezen dat de wereld ongelijk had door te laten zien dat de mens kon vliegen, hoewel natuurkundigen beweerden dat het wiskundig onmogelijk was, zo bracht Bitcoin de nee-zeggers in verwarring door voor de eerste keer ooit digitale schaarste te creëren.

Waarom zouden we ons concentreren op Bitcoin in plaats van op enkele van de andere cryptocurrency-tokens, zoals Ethereum? Als je onder de motorkap kijkt, kwam het grootste deel van de innovatie van cryptocurrency van Bitcoin. Ethereum vertrouwt bijvoorbeeld op dezelfde elliptische curve als Bitcoin, waarbij dezelfde cryptografie met openbare sleutels wordt gebruikt. Bitcoin ontstond gedurende een lange draagtijd en geheime ontwikkeling door een pseudonieme toegepaste cryptograaf en werd vrijgegeven en besproken in een obscure mailinglijst. Om deze reden deelt Bitcoin veel overeenkomsten met de mysterieuze academische kringen die moderne universiteiten bezetten. Geen enkele professionele cryptograaf heeft Ethereum gemaakt; het was eerder een tiener die zelfs toegeeft dat hij de ontwikkeling ervan heeft gehaast. Het is dus alleen Bitcoin die een diepe connectie heeft met de academie, terwijl de meer incrementele innovaties die de cryptocurrency-ruimte nu verdringen, meer lijken op de kleine vorderingen in de moderne technologiesector.

Verschillen met de Academie

Bitcoin verschilt op belangrijke punten van de academie. Het belangrijkste is dat Bitcoin fundamenteel interdisciplinair is op een manier waarop universiteiten dat tegenwoordig niet zijn. Bitcoin combineert drie afzonderlijke disciplines: wiskunde, informatica en economie. Het is deze fusie die Bitcoin zijn kracht geeft en traditionele academische silo's doorbreekt.

Openbare sleutelcryptografie is de belangrijkste innovatie in toegepaste cryptografie en wiskunde sinds de conceptie 50 jaar geleden. Het kernconcept is eenvoudig: gebruikers kunnen een bericht beveiligen met een privésleutel die alleen aan henzelf bekend is en die een openbare sleutel genereert die voor iedereen bekend is. Daarom kan de gebruiker de openbare sleutel gemakkelijk distribueren zonder enige veiligheidsconsequentie, omdat alleen de privésleutel de codering kan ontgrendelen. Cryptografie met openbare sleutels bereikt dit door middel van hash-functies - eenrichtingstransformaties van gegevens die onmogelijk ongedaan kunnen worden gemaakt. In Bitcoin gebeurt dit door middel van elliptische krommen over eindige velden van de eerste orde.

Maar cryptografie met openbare sleutels is niet genoeg. Omdat Bitcoin wil dienen als een elektronisch betalingssysteem, moet het de probleem met dubbele uitgaven. Als Alice Bob betaalt met bitcoin, moeten we voorkomen dat Alice Carol ook met diezelfde bitcoin betaalt. Maar in de digitale wereld is het kopiëren van data gratis en daarom is het voorkomen van dubbele uitgaven schijnbaar hopeloos. Hiervoor gebruikte Nakamoto de blockchain, een constructie uit de informatica. Cryptograaf David Chaum legde al in 1983 de basis voor het concept van een blockchain, in onderzoek dat voortkwam uit zijn informatica-dissertatie in Berkeley.

De blockchain is een gekoppelde lijst die terugverwijst naar het oorspronkelijke (genesis)blok. Elk blok bevat duizenden transacties, waarbij elke transactie de ingrediënten bevat voor het overzetten van bitcoin van het ene adres naar het andere. De blockchain lost het probleem van dubbele uitgaven op omdat het wordt gedistribueerd, dat wil zeggen, openbaar beschikbaar voor alle knooppunten op het Bitcoin-netwerk. Deze knooppunten valideren constant de blockchain met nieuwe transacties die alleen worden toegevoegd wanneer alle andere knooppunten op het netwerk hiermee instemmen (consensus). In ons eerdere voorbeeld, wanneer Alice Bob betaalt, komt deze transactie de blockchain binnen, die alle knooppunten observeren. Als Alice diezelfde bitcoin probeert te gebruiken om Carol te betalen, zal het netwerk die transactie weigeren, omdat iedereen weet dat Alice die bitcoin al heeft gebruikt om Bob te betalen. Het is het gedistribueerde, openbare karakter van de blockchain dat dubbele uitgaven voorkomt, een probleem dat uniek is voor elektronische betalingen.

Satoshi heeft de blockchain inderdaad specifiek ontworpen als een oplossing om de uitgaven te verdubbelen. Het is inherent inefficiënt, omdat het hele netwerk constant dezelfde gegevens moet valideren en reproduceren. Dit is ook de reden waarom de meeste toepassingen van blockchain-technologie buiten Bitcoin weinig zin hebben, omdat het een inefficiënte, op maat gemaakte oplossing voor elektronische betalingen dwingt naar andere toepassingen die efficiënt zouden worden opgelost met centrale databases. Het idee van een blockchain als een reverse-linked lijst is op zichzelf niet revolutionair in de informatica, maar het gedistribueerde karakter ervan, specifiek ontworpen om dubbele uitgaven te voorkomen, is dat wel.

Toch zijn cryptografie en blockchain niet genoeg. Er moet een reden zijn voor het netwerk om de blockchain te beveiligen. Dit is waar de economie van Bitcoin schittert. Nakamoto stelde een groep computers voor die zouden bewijzen dat de geschiedenis van transacties inderdaad heeft plaatsgevonden. Dit bewijs vereist kostbaar werk. Nakamoto loste dit op door een toernooi op te zetten waarin individuele computers (de zogenaamde miners) zouden strijden om een ​​schijnbaar willekeurig antwoord te vinden via een eenrichtingsfunctie genaamd SHA256. De winnaar zou nieuw geslagen bitcoin ontvangen, die het netwerk zou vrijgeven. Het antwoord op de functie moet voldoende uitdagend zijn dat de enige manier om het op te lossen is om meer rekenbronnen in te zetten. Bitcoin-mijnbouw vereist echte berekening en dus echte energie, vergelijkbaar met goudwinning een paar generaties geleden. Maar in tegenstelling tot goudwinning is het uitgifteschema van nieuwe bitcoin bij iedereen bekend.

De economie van mijnbouw is het ontwerp van een wedstrijd die nieuwe bitcoin beloont aan mijnwerkers die een puzzel oplossen. Dit is een vorm van een micro-economisch mechanisme, dat wil zeggen een game-economieontwerp waarbij individuele agenten strijden om een ​​beloning. De macro-economie van Bitcoin heeft betrekking op het uitgifteschema, dat zich in de loop van de tijd voorspelbaar aanpast, waarbij de blokbeloning elke vier jaar met de helft wordt verlaagd. Dit dwingt de beperking van 21 miljoen bitcoin af. Dit beperkt inherent de inflatoire groei van de valuta en legt een beperking op waar geen fiat-valuta zich tegenwoordig aan hoeft te houden. De moeilijkheidsgraad van de onderliggende puzzel past zich ruwweg om de twee weken aan, ongeacht de rekenkracht van het netwerk, wat een robuuste implementatie oplevert ondanks de exponentiële vooruitgang in rekenkracht in de decennia sinds de lancering van Bitcoin.

Dit interdisciplinaire kenmerk van Bitcoin is existentieel, niet incrementeel. Zonder een van de drie componenten (cryptografie met openbare sleutels, een achterwaarts gekoppelde blockchain en een mining-wedstrijd met proof-of-work), zou Bitcoin niet functioneren. Op zichzelf bestond elk van de drie componenten uit een samenhangend geheel van kennis en ideeën. Het was hun combinatie die Nakamoto's genie was. Zo zullen toekomstige radicale innovaties ook meerdere disciplines op existentiële manieren met elkaar moeten verbinden, zonder welke hun combinatie niet zou overleven.

Waarom niet de Academie?

Waarom zou Bitcoin niet uit de academie zijn voortgekomen? Ten eerste is Bitcoin inherent interdisciplinair, maar wetenschappers aan universiteiten worden beloond voor uitmuntendheid in afzonderlijke kennisdomeinen. Bitcoin combineert ideeën uit informatica, wiskunde en economie, maar het is onwaarschijnlijk dat een enkele universiteitsfaculteit de kennis heeft die nodig is voor interdisciplinair geweten.

Ten tweede heeft de academie last van incrementalisme. Wetenschappelijke tijdschriften vragen hun auteurs expliciet om de incrementele bijdrage die hun werk levert aan de literatuur. Zo gaat de kennis stap voor stap vooruit. Maar Bitcoin maakte - net als andere radicale innovaties in de geschiedenis, zoals het vliegtuig en de transistor - enorme sprongen voorwaarts die het peer review-proces van de academie waarschijnlijk niet zouden hebben overleefd.

Ten derde berust Bitcoin op libertaire politieke grondslagen die uit de gratie zijn van de reguliere academie, en vooral van professionele economen. In de software zijn algoritmische representaties van gezond geld ingebakken, waarbij het Bitcoin-protocol volgens een voorspelbaar schema nieuwe bitcoin vrijgeeft. Dit is heel anders dan de wereld waarin we vandaag de dag leven, waar het Federal Open Market Committee volledige discretionaire bevoegdheid heeft over de geldhoeveelheid. De cypherpunks die Bitcoin v0.1 hebben doorgelicht, deelden een scepticisme ten aanzien van collectieve autoriteit, omdat ze geloofden dat technologie en cryptografie privacy kunnen bieden aan individuen, weg van de waakzame ogen van de overheid of welke grote organisatie dan ook.

De meeste economen delen deze scepsis niet ten opzichte van de centrale autoriteit. De sociaalwetenschappelijke gemeenschap heeft Bitcoin in ieder geval nooit serieus genomen. Bovendien speelt de Federal Reserve een buitensporige rol in zowel de financiering als de bevordering van mainstream academisch economisch onderzoek. Het werft van top Ph.D. programma's, neemt bankpresidenten en gouverneurs in dienst die voormalig hoogleraar economie waren, en moedigt haar personeel aan om in dezelfde wetenschappelijke tijdschriften te publiceren als de academie. Het is geen wonder dat de faculteitsuniversiteit, beïnvloed door de cultuur van de Fed, technologie die deze radicaal vervangt, niet zou omarmen.

Ik vroeg alle levende Nobelprijswinnaars voor economie om te spreken op de Texas A&M Bitcoin Conference, en op één na weigerden ze. Sommigen gaven toe dat ze niet genoeg over Bitcoin wisten om een ​​lezing te rechtvaardigen; ze waren in ieder geval eerlijk over de beperkingen van het disciplinaire model waarin ze zo succesvol gedijen. Anderen, zoals Paul Krugman, zien cryptocurrencies als de nieuwe subprime-hypotheek (hij voorspelde ook ooit dat internet dezelfde impact zou hebben op de economie als het faxapparaat). Academische economen besteedden bijna geen aandacht aan de opkomst van Bitcoin en blijven zelfs nu onwetend over hoe de Bitcoin-blockchain werkt, ondanks dat het de enige echte innovatie in financiën is in het afgelopen decennium.

Bitcoin is in de eerste plaats een intellectuele bijdrage. Het vereist geen diepgaande kennis van de industrie, geen speciaal inzicht in de huidige praktijken van bedrijven of kennis van idiosyncratische details van de arbeids- en kapitaalmarkten. Het bouwde niet voort op de bestaande praktijk, maar eerder op de bestaande theorie. Om deze redenen kwam Bitcoin onbeschaamd uit het land van ideeën en had in zekere zin van de academie moeten komen. Een academische econoom had mogelijk het mijnbouwtoernooi kunnen ontwerpen, een computerwetenschapper de blockchain en een wiskundige ontwikkelde cryptografie met openbare sleutels. Er is een onwaarschijnlijke kerel (of team) voor nodig om deze drie innovaties samen te combineren. Universiteiten ontwikkelen faculteiten met diepgaande expertise in hun individuele disciplines, maar doen niets om de disciplines samen te brengen zoals Bitcoin dat doet. Om deze reden kan Bitcoin niet uit de universiteit zijn voortgekomen, ook al berust het op disciplines die binnen de universiteit goed ingeburgerd zijn. Het probleem is niet de kennis zelf, maar de organisatie ervan. En daar ligt de kans.

Hoe zijn we hier gekomen?

In zijn huidige vorm is de academie niet geschikt voor innovaties als Bitcoin. Nadat studenten de graduate school zijn binnengegaan, leren ze de technieken van hun eigen discipline, die ze gebruiken om te publiceren in gespecialiseerde tijdschriften die hen een vaste aanstelling en toekomstige academische erkenning opleveren bij een klein aantal collega's binnen die discipline. Deze geïsoleerde gangen van kennis zijn sinds de vroege universiteiten door de eeuwen heen versteend. Hoe is dit gebeurd?

Er zijn twee primaire trends in de academie sinds de Tweede Wereldoorlog. Veruit de belangrijkste is de digitale revolutie. Toen rekenkracht voor iedereen toegankelijk werd, verschoof het doel van de wetenschap van het bouwen van theorie naar meten. Plots was er een breed scala aan sociaal- en natuurwetenschappelijke gegevens beschikbaar voor onderzoekers vanaf een laptop waar ook ter wereld. De groei van het internet verspreidde het delen van gegevens en de beschikbaarheid van gegevens, en de vooruitgang in de microverwerkingskracht maakten grote analyses van gegevens goedkoop en gemakkelijk. De academische gemeenschap schakelde massaal over op data-analyse en ging van trend naar trend in cycli van 10-15 jaar. De eerste cyclus ging over samenvattende statistieken en variantieanalyse, de tweede over lineaire regressie en de derde over machine learning. Wanneer er problemen ontstonden in het specifieke domein van elke discipline, keerden wetenschappers zelden terug naar hun onderliggende theorie voor herziening. In plaats daarvan voerden ze gewoon meer gegevens in de machine in, in de hoop dat meetfouten en weggelaten variabelen de schuld waren.

De groei van big data en statistieken, in combinatie met machine learning, heeft ons naar het heden geleid waar kunstmatige intelligentie (AI) een zwarte doos is. Geen enkele onderzoeker kan volledig uitleggen wat AI precies doet. Tegelijkertijd zijn de vragen kleiner geworden. Voorheen vroeg de ontwikkelingseconomie zich af: "Waarom is Afrika zo arm?" Nu vraagt ​​onderzoek in het veld of het plaatsen van een bord aan de linker- of de rechterkant van een badkamerdeur waarschijnlijker tot gebruik leidt. Deze preoccupatie met causaliteit is intellectueel de moeite waard, maar heeft een hoge prijs, aangezien de onderzoeker zijn domein vaak moet beperken tot gedragingen die gemakkelijk waarneembaar en meetbaar zijn. De grote, complexe en wiskundige theorieën die na de Tweede Wereldoorlog werden ontwikkeld, waren grotendeels niet te testen, en dus lieten empirische onderzoekers die theoretische grondslagen varen. Waar ooit academici intellectueel hoog in het vaandel stonden door de grootste vragen van de dag te stellen, domineert nu empirisch onderzoek academische tijdschriften. Zowel experimentele fysici als empirische economen citeren meestal ander gegevensgestuurd werk.

Terwijl computers door onze samenleving filterden, werden studenten eerder in hun leven blootgesteld aan berekeningen. Tegen de tijd dat ze op de universiteit en op de graduate school aankwamen, hadden ze al basisfaciliteiten met gegevensmanipulatie en -analyse. Waarom zou u zich druk maken over wiskunde als enkele eenvoudige experimenten en lineaire regressies tabellen met resultaten kunnen opleveren die snel kunnen worden gepubliceerd? In de loop van de tijd werden studenten aangetrokken tot datawerk toen het academische beroep langzaam van wiskunde afdwaalde.

Het werd veel gemakkelijker voor tijdschriften om artikelen met een klein experimenteel of empirisch feit over de wereld te accepteren. Aangezien redacteuren en referenten op papier-voor-papier beslissingen nemen over academisch onderzoek, is er geen overkoepelende evaluatie van de vraag of het geheel van empirisch en experimenteel werk werkelijk de menselijke kennis bevordert. Als zodanig is data-analyse akelig geworden met teams van onderzoekers die steeds meer incrementele vorderingen maken, dezelfde kerngegevenssets ontginnen en kleinere en meer zinloze vragen stellen. Heeft regen of zonneschijn invloed op de stemming van handelaren en dus op hun aandelenkeuze? Kan de grootte van de handtekening van een CFO op een jaarrekening zijn narcisme meten en voorspellen of hij fraude zal plegen? (Ik ben niet het maken van dit spul omhoog.)

Je zou kunnen denken dat vooruitgang in de berekening zou hebben geleid tot onderzoek om enkele van de theorieën te verifiëren die na de Tweede Wereldoorlog zijn ontwikkeld, maar dat is niet het geval geweest. In technische termen zijn veel van die complexe modellen endogeen, waarbij meerdere variabelen tegelijkertijd in evenwicht worden bepaald. Als zodanig is het een uitdaging voor empirische onderzoekers om specifiek te identificeren wat er gebeurt, zoals of het verhogen van het minimumloon de werkloosheid zal verhogen, zoals Economics 101 suggereert. Dat heeft geleid tot een wending naar causaliteit. Maar causale gevolgtrekking vereist precieze voorwaarden, en vaak zijn die voorwaarden niet van toepassing op de economie, maar eerder in een paar specifieke voorbeelden, zoals Amerikaanse staten die op verschillende tijdstippen anti-abortuswetten hebben aangenomen. De Freakonomics revolutie in de economie domineert misschien niet de Nobelprijzen, maar heeft zeker invloed gehad op het merendeel van het gepubliceerde sociaalwetenschappelijk onderzoek.

Het belangrijkste probleem met deze datagedreven aanpak is de uiteindelijk achterwaarts gerichte benadering. Gegevens zijn per definitie een weergave van de wereld op een bepaald moment. Het hele terrein van bedrijfskundig en economisch onderzoek is nu bijna volledig empirisch, waarbij wetenschappers zich haasten om ofwel nieuwe datasets te verzamelen of nieuwe en empirische technieken te gebruiken op bestaande datasets. Hoe dan ook, het zicht is altijd vanuit de achteruitkijkspiegel, terugkijkend in het verleden om te begrijpen wat er wel of niet is gebeurd. Heeft de lage rente de wereldwijde financiële crisis veroorzaakt? Verminderen abortussen de criminaliteit? Vermindert het minimumloon de werkgelegenheid? Deze vragen zijn fundamenteel bezig met het verleden, in plaats van het ontwerpen van nieuwe oplossingen voor de toekomst.

De tweede trend is de inkrimping van de theoriegemeenschap, zowel binnen als buiten de academie. Het aantal theoretici is enorm geslonken en ze hebben ook geweigerd samen te werken met hun veel grotere empirische en experimentele collega's. Dit tribalisme bracht theoretici ertoe steeds complexere, ingewikkelder en zelfreferentiële wiskundige modellen te schrijven met weinig basis in de realiteit en zonder hoop op mogelijke empirische validatie. Veel van de speltheorie blijft ontestbaar, en de snaartheorie is misschien wel het meest extreme voorbeeld van een naar zichzelf verwijzende wereld die nooit volledig kan worden geverifieerd of getest.

Ten slotte loopt de academische theorie lange tijd achter op de technologie. Vaak geven wiskundigen, natuurkundigen en economen achteraf rationalisaties van technologieën die al succesvol zijn in de industrie. Deze theorieën voorspellen niets nieuws, maar bevestigen eerder de conventionele wijsheid. Naarmate de complexiteit van de theorie toeneemt, daalt het lezerspubliek, zelfs onder theoretici. Net als al het andere in het leven, leidt het tribalisme van de theorie ertoe dat de gemeenschap als een club optreedt, waarbij leden worden uitgesloten die de geheimzinnige taal en methoden niet overnemen.

Zo zijn we beland in een soort burgeroorlog; de theoriestam wordt jaar na jaar kleiner en verliest relevantie voor de realiteit, terwijl de empirische/experimentele datagemeenschap in de loop van de tijd groeit en kleinere vragen stelt zonder conceptuele begeleiding. Zowel academici als technologen tasten in het duister over welke problemen ze moeten oplossen en hoe ze moeten worden aangepakt. Het leidt ook tot een alomtegenwoordige willekeur in ons collectieve bewustzijn, waardoor we in elke richting blazen die de wind van het moment ons brengt. De economie heeft gevestigde theorieën over markten en hoe ze werken, maar technologiebedrijven zijn enorme marktplaatsen die zich in een groot deel van diezelfde economische theorie bevinden. Computerwetenschap rust op een stevige basis van algoritmen en datastructuren, maar de theoriegemeenschap is geobsedeerd door debatten over computationele complexiteit, terwijl technologiebedrijven van biljoenen dollars eenvoudige A/B-tests uitvoeren om hun belangrijkste beslissingen te nemen.

We hebben een kantelpunt bereikt op de schaal van menselijke kennis, waar geleerden hun theorieën verfijnen tot steeds preciezere niveaus, terwijl ze met steeds kleinere gemeenschappen van geleerden spreken. Deze specialisatie van kennis heeft geleid tot hyperspecialisatie, waarbij tijdschriften en academische disciplines zich blijven opdelen en onderverdelen in steeds kleinere categorieën. De overvloed aan tijdschriften is het bewijs van deze hyperspecialisatie.

Van wetenschap tot techniek

Veel innovatie zal in de toekomst plaatsvinden op de grenzen van de disciplines, aangezien er al veel kennis is ontdekt binnen bestaande disciplines, maar er moet een grotere transformatie plaatsvinden. Universiteiten passen vandaag de dag nog grotendeels de wetenschappelijke methode toe, waarbij ze kennis vestigen omwille van zichzelf en proberen de natuurlijke, fysieke en sociale wereld te leren kennen, maar we moeten het daar niet bij laten. Gezien hun fundamentele kennis zijn wetenschappers in de beste positie om betere oplossingen voor onze toekomst te bedenken. De overstap naar een ingenieursmentaliteit zal academici dwingen om oplossingen voor onze meest urgente problemen te ontwerpen en te implementeren. Op termijn zal het ook de kloof tussen de academie en de industrie dichten. De druk waarmee studenten worden geconfronteerd om een ​​baan te zoeken en bedrijven te starten, wat een negatieve invloed heeft op hun academische studies, komt naar voren omdat er een kloof is tussen de behoeften van de markt en het academische curriculum. Als deze kloof zou worden gedicht en studenten in plaats daarvan tijd zouden besteden aan het ontwikkelen van betere oplossingen voor de toekomst, zou deze cognitieve dissonantie verdwijnen.

Deze transformatie is al begonnen in sommige disciplines, zoals economie. Een van de meest succesvolle toegepaste gebieden van economie is: marktontwerp, die ondubbelzinnig een ingenieursmentaliteit aannam en alleen al in het afgelopen decennium drie Nobelprijzen opleverde. Deze geleerden kwamen van engineering en aangepaste speltheorie om betere markten te bouwen die in de echte wereld kunnen werken, zoals betere manieren om nierdonoren te koppelen aan ontvangers, studenten aan scholen of medische bewoners aan ziekenhuizen. Ze ontwierpen ook veel van de grootste veilingen die tegenwoordig worden gebruikt, zoals de spectrumveiling van de overheid en de advertentieveiling binnen Google. Er is geen reden waarom de rest van het economische beroep, of zelfs de rest van het hoger onderwijs en de academische gemeenschap, zich niet op dezelfde manier kunnen positioneren om meer van deze ingenieursmentaliteit over te nemen.

Na verloop van tijd zal het dichten van deze kloof tussen de academie en de industrie een groot deel van de
publieke verontwaardiging tegen het escalerende collegegeld en de studieschuld. Zodra studenten en professoren hun onderzoek oriënteren om betere oplossingen voor de samenleving te ontwikkelen, zullen hun studenten en de bedrijven die hen in dienst hebben dat ook doen. Studenten zullen hun faculteit niet langer kwalijk nemen omdat ze tijd besteden aan onderzoek in plaats van lesgeven als dat onderzoek rechtstreeks technologieën creëert die uiteindelijk ten goede komen aan de studenten, toekomstige werkgevers en de samenleving als geheel. Na verloop van tijd zal dit natuurlijk de vaardigheidskloof dichten waarmee Amerika momenteel wordt geconfronteerd. Universiteiten zullen niet langer expliciet moeten focussen op STEM-vaardigheden, maar eerder focussen op het bieden van technologische oplossingen die uiteindelijk toch zwaar zullen putten uit de STEM-gebieden.

Een oproep tot actie

Hoe kunnen we het hoger onderwijs hervormen om de volgende Bitcoin te produceren? Natuurlijk zal de volgende Bitcoin niet per se Bitcoin zijn, maar eerder een eerste-principe innovatie die een oud probleem op een geheel nieuwe manier opvat. Ik heb drie specifieke aanbevelingen voor universitaire cultuur, prioriteiten en organisatiestructuur.

Ten eerste moet de academie meer expliciet techniek omarmen dan wetenschap - zelfs in de marge. De Renaissance en het Tijdperk van de Rede hebben ertoe geleid dat het Amerikaanse hoger onderwijs wetenschap en kennis ter wille van zichzelf viert. Het motto voor Harvard is 'Veritas' of 'waarheid', terwijl dat van de Universiteit van Chicago 'Crescat scientia, vita excolatur' is, wat betekent 'Laat kennis groeien van meer naar meer, en zo wordt het menselijk leven verrijkt'. Deze universiteiten, gebaseerd op de wetenschappelijke en liberale kunsttradities, hebben veel gedaan om het kenniscorpus tot stand te brengen dat nodig is voor menselijke vooruitgang, maar de afgelopen halve eeuw was het tijdperk van de technische universiteiten, waarbij Stanford en MIT wedijverden om oplossingen te bouwen voor de wereld, niet alleen om het te begrijpen. Dit ethos van techniek zou verder moeten reiken dan technische afdelingen, maar zelfs en vooral tot sociale wetenschappen. Vraag bijvoorbeeld van alle eerstejaars dat ze een basiscursus techniek volgen om het mentale kader te leren van het bouwen van oplossingen voor problemen. Economen hebben generaties lang de voordelen van gezond geld verwoord, maar alleen via een ontwikkeld systeem als Bitcoin kunnen die debatten werkelijkheid worden.

Deze verschuiving in techniek vindt enigszins plaats binnen de sociale wetenschappen. Bijvoorbeeld, de recente Nobelprijzen voor economie die Paul Milgrom en Bob Wilson hebben gekregen, vierden hun werk bij het ontwerpen van nieuwe markten en veilingen om echte problemen op te lossen bij de toewijzing van middelen waarmee regeringen en de samenleving worden geconfronteerd. Deze gemeenschap van micro-economische theoretici vormt nog steeds een kleine minderheid binnen het economische beroep, maar hun werk combineert theorie en praktijk als geen ander vakgebied en zou een hogere vertegenwoordiging onder praktiserende geleerden moeten hebben. Universiteiten moeten afstand doen van de gedwongen gelijkheid om alle disciplines als gelijk te behandelen en een gelijk deel van de faculteitslijnen en onderzoeksdollars toe te wijzen aan elke discipline, ongeacht de impact ervan op de samenleving. Geef in plaats daarvan prioriteit aan discipelen die bereid en in staat zijn om oplossingen voor de toekomst te bouwen. Deze cultuur moet van bovenaf komen en doordringen tot de wervingsbeslissingen van docenten en studenten.

Ten tweede, beloon interdisciplinair werk. Het traditionele, eeuwenoude model van diep disciplinair werk toont zijn leeftijd, terwijl de meeste opwindende innovaties van onze tijd op de grenzen van de disciplines liggen. Universiteiten bewijzen lippendienst aan interdisciplinair werk als een nieuw modewoord op universiteitscampussen, maar tenzij de prikkels voor faculteiten veranderen, zal niets dat doen. Promotie- en ambtscommissies moeten publicaties belonen buiten de thuisdiscipline van een geleerde en vooral samenwerkingen met andere afdelingen en hogescholen. Terwijl grote overheidsinstanties, zoals de National Science Foundation, meer fondsen hebben toegewezen aan interdisciplinaire teams, zijn facultaire commissies, als het gaat om beslissingen over promotie en aanstelling, jammerlijk ouderwets en belonen ze wetenschappers nog steeds binnen in plaats van tussen disciplines. Ik verwacht dat dit in de loop van de tijd zal veranderen als de oudere generatie met pensioen gaat, maar de meest urgente problemen van de samenleving kunnen niet wachten en universiteiten moeten nu sneller draaien. Tenzij promotie- en tenurecommissies expliciet erkenning voor interdisciplinair werk aankondigen, is niets anders van belang.

Ten derde moet de academie hoog mikken. Wetenschappelijke tijdschriften zoeken maar al te vaak naar incrementele bijdragen aan het kennisfonds. Onze obsessie met citaten en kleine verbeteringen leidt onvermijdelijk tot kleine stapjes vooruit. Academische gemeenschappen hebben een reflexief verlangen om naar zichzelf te verwijzen en tribaal te zijn. Daarom houden wetenschappers van kleine conferenties van gelijkgestemde gelijkgestemden. Enkele van de grootste stappen voorwaarts in de geschiedenis van de wetenschap kwamen van enorme sprongen van begrip die alleen buiten de mainstream hadden kunnen plaatsvinden. Bitcoin is een voorbeeld, maar niet het enige. Denk aan de ontdekking van de dubbele helix, de uitvinding van het vliegtuig, het ontstaan ​​van internet en meer recentelijk de ontdekking van de mRNA-sequentie voor het COVID-19-vaccin. Echte vooruitgang komt voort uit het onbeschaamd weggooien van de bestaande intellectuele orthodoxie en het omarmen van een geheel nieuwe kijk. De normen van uitmuntendheid voor onze faculteit en studenten moeten erop aandringen dat ze ernaar streven de grootste problemen waarmee de mensheid wordt geconfronteerd, op te lossen. Te vaak wordt dit discours het zwijgen opgelegd vanaf de campus, en na verloop van tijd tast het de geest van onze jonge mensen aan. Om dit te bereiken, verdeel je onderzoeksgeld op basis van impact en stel je deze eisen streng.

De enorme toename van de welvaart van de technologiesector heeft verschillende druk op de campus gelegd. Ten eerste zorgt het ervoor dat jonge studenten afhaken en nieuwe bedrijven beginnen, in de voetsporen treden van de jonge oprichters die de technologische en financiële pers domineren. Dit gebeurt alleen omdat er een kloof is tussen de beloningen van de markt en de activiteiten van de universiteit. Onthoud dat Bitcoin voortkwam uit een kleine gemeenschap van intellectuelen die met nieuwe technologie een oplossing voor een oud probleem probeerden te bedenken. Dit had gemakkelijk binnen de academie kunnen gebeuren, en in zekere zin zou dat ook moeten gebeuren.

Het corporate bedrijf, startend of gevestigd, is de natuurlijke plaats voor incrementele innovatie. Het constante lawaai van klantbehoeften, wensen van investeerders en kennis van de industrie maken het een natuurlijke plaats voor kleine veranderingen in de productiemogelijkheden van de samenleving. Radicale innovatie is bij uitstek geschikt voor de academie met zijn langere, meer doelbewuste tijdschaal, toegang tot diepgaande wetenschap en isolatie van het lawaai van de markt, maar het is aan de academie om die uitdaging aan te gaan. Laat Bitcoin ons inspireren, zodat de academie de quarterback wordt en niet alleen de toeschouwer van de volgende radicale innovatie van onze tijd.

Dit is een gastpost van Korok Ray. De geuite meningen zijn geheel van henzelf en komen niet noodzakelijk overeen met die van BTC Inc. of Bitcoin Magazine.