کیوں Bitcoin کبھی بھی یونیورسٹی میں ایجاد نہیں ہوسکا؟

یہ کوروک رے کا ایک رائے کا اداریہ ہے۔، ٹیکساس A&M یونیورسٹی کے Mays Business School میں ایک ایسوسی ایٹ پروفیسر اور Mays Innovation Research Center کے ڈائریکٹر۔

اکتوبر 2008 میں اپنے آغاز کے اعلان کے بعد سے، بٹ کوائن $1 ٹریلین سے زیادہ کی مارکیٹ کیپٹلائزیشن تک پہنچ گیا ہے۔ اس کی ترقی نے خوردہ اور ادارہ جاتی سرمایہ کاری دونوں کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے، کیونکہ مالیاتی برادری اب اسے قیمت کے ایک جائز ذخیرہ اور سونے جیسے روایتی اثاثوں کے متبادل کے طور پر دیکھنا شروع کر دیتی ہے۔ لائٹننگ نیٹ ورک جیسی دوسری پرت کی بستیوں میں اختراعات بٹ کوائن کے لیے زر مبادلہ کے ذریعے کام کرنا ممکن بناتی ہیں۔

اس کے باوجود، Bitcoin کی اکیڈمی میں ایک غیر یقینی اور کسی حد تک چیکر تاریخ ہے۔ یونیورسٹیوں میں نصاب زیادہ تر بٹ کوائن کے ذکر سے خالی ہے۔ اس کے بجائے، تعلیمات کو اکثر طلبہ کے کلبوں اور غیر منفعتی اداروں پر چھوڑ دیا جاتا ہے۔ وقت کے ساتھ ساتھ یہ تبدیل ہو سکتا ہے، جیسا کہ Bitcoin اور پوری کریپٹو کرنسی مارکیٹ مسلسل ترقی کرتی جا رہی ہے، انجینئرنگ اور کاروبار دونوں میں اعلیٰ ہنر مندوں کی توجہ مبذول کر رہی ہے۔ Bitcoin کی یونیورسٹی سے غیر موجودگی بذات خود Bitcoin کے ساتھ کوئی مسئلہ نہیں ہے، بلکہ اکیڈمی، اس کی اختراع کو ناکافی قبول کرنے، پسماندہ نظر آنے والے ڈیٹا کے تجزیہ پر اس کا زور اور اجتماعی علم کے بجائے انفرادی شعبوں میں اس کی ضرورت سے زیادہ مشغولیت کے ساتھ۔ Bitcoin ایک تحریک کے طور پر کام کر سکتا ہے کہ تعلیمی تحقیق کیا ہو سکتی ہے اور ہونی چاہیے۔ درحقیقت، یہ اعلیٰ تعلیم کو بہتر کرنے کے لیے ایک روڈ میپ پیش کرتا ہے۔

اکیڈمی کے ساتھ مماثلت

One may wonder why anyone should even assume a relationship between Bitcoin and universities. Technologists are in constant contact with real needs of customers today, while university faculties develop basic science that (may) have application far into the future. After all, innovations like Facebook, Microsoft, Apple and even Ethereum were launched by young men who didn’t graduate from college. Yet, it’s no accident Silicon Valley and Route 128 both emerged in proximity to our nation’s greatest coastal universities. So, there’s certainly a correlation between universities and the tech sector. Even so, Bitcoin is different. Bitcoin has an even tighter relationship with its intellectual and academic roots. To understand this, we must peer into Bitcoin’s history.

صدی کے اختتام پر، خفیہ نگاروں، کمپیوٹر سائنس دانوں، ماہرین اقتصادیات اور آزادی پسندوں کا ایک راگ ٹیگ بینڈ - سائپر پنکس - نے انٹرنیٹ میلنگ لسٹ پر پیغامات کا تبادلہ کیا۔ یہ سائنس دانوں، تکنیکی ماہرین اور شوق رکھنے والوں کے متنوع کیڈر کا ایک غیر واضح الیکٹرانک اجتماع تھا جو خفیہ نگاری اور کمپیوٹر سائنس میں پیشرفت کے خیالات تیار اور شیئر کر رہے تھے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں اپلائیڈ کریپٹوگرافی کے ابتدائی جنات میں سے کچھ نے وقت گزارا، جیسے ہیل فنی، جو پریٹی گڈ پرائیویسی (PGP) کے ابتدائی علمبرداروں میں سے ایک ہے۔

یہ اس میلنگ لسٹ پر تھا کہ بٹ کوائن کے تخلص تخلیق کار، ساتوشی ناکاموتو نے، الیکٹرانک ادائیگی کے نظام کے حل کا اعلان کیا۔ اس اعلان کے بعد، اس نے فورم سے تصور اور اس کے نفاذ دونوں پر سوالات اٹھانا شروع کر دیے۔ اس کے فوراً بعد، ناکاموٹو نے بٹ کوائن کا مکمل نفاذ فراہم کیا۔ اس نے فورم کے شرکاء کو سافٹ ویئر ڈاؤن لوڈ کرنے، اسے چلانے اور خود اس کی جانچ کرنے کی اجازت دی۔

۔ ویکیپیڈیا وائٹ پیپر علمی تحقیق سے مماثلت رکھتا ہے۔ یہ ایک تعلیمی مقالے کی ساخت کی پیروی کرتا ہے، اس میں اقتباسات ہیں اور کمپیوٹر سائنس کا کوئی بھی پیپر آج کی طرح نظر آتا ہے۔ وائٹ پیپر اور اس کے ارد گرد ہونے والی گفتگو دونوں Bitcoin کی بنیادی خصوصیات میں سے ایک، پروف آف ورک الگورتھم کو لاگو کرنے کی پیشگی کوششوں کا حوالہ دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، وائٹ پیپر میں 2002 سے HashCash کا حوالہ دیا گیا ہے، جو کہ Bitcoin سے پہلے کے علم کے کارپس کا بھی حصہ ہے۔ ایڈم بیک ای میلز میں اسپام کو ختم کرنے کے مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کرتے ہوئے HashCash کے لیے کام کا ثبوت پیش کیا۔

اس طرح، Bitcoin آسمان سے نہیں گرا، بلکہ دنوں یا ہفتوں میں نہیں بلکہ دہائیوں میں تیار کردہ نظریات کے ایک طویل سلسلہ سے نکلا۔ ہم ٹیکنالوجی کے بارے میں سوچتے ہیں کہ وہ تیز رفتاری سے کام کر رہے ہیں، تیزی سے بدل رہے ہیں اور کالج چھوڑنے والے پرجوش نوجوان ہیں، لیکن بٹ کوائن "تیزی سے آگے بڑھو اور چیزوں کو توڑ دو" پر مبنی نہیں تھا۔ یہ اس کے برعکس تھا اور ہے: ایک دھیمے، محتاط غور و فکر پر مبنی حقیقی سائنس کی دہائیوں کی مشق بچوں کے ذریعہ نہیں، بلکہ ان کے والدین کی طرح۔ خفیہ نگاری کا فورم ایک علمی تحقیقی سیمینار سے ملتا جلتا تھا، جہاں پیشہ ور سائنسدان شائستگی سے لیکن اصرار کے ساتھ سچائی تک پہنچنے کے لیے خیالات کو ختم کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ اگرچہ ایک سفید کاغذ کا تصور اب متبادل کرپٹو کرنسی سککوں اور ٹوکنز کے درمیان تمام غصے کا شکار ہے، لیکن یہ پیشہ ورانہ تحقیقی برادری کے درمیان خیالات کو پہنچانے کا خاص طریقہ ہے۔

اگرچہ آج cryptocurrency معیشت فنانشل پریس میں مرکز کے مرحلے اور قومی توجہ کے بڑھتے ہوئے حصے پر قابض ہے، جب یہ ابھرا تو Bitcoin اس سے جہاں تک ممکن تھا۔ یہ غیر واضح، تکنیکی اور بہت حد تک تھا۔ خیالات کے اپنے طویل آغاز میں جو کہ دہائیوں سے موجود تھے لیکن خفیہ نگاروں، ماہرین اقتصادیات اور سیاسی فلسفیوں کے ایک چھوٹے سے دائرے کے علاوہ نامعلوم ہیں، بٹ کوائن دیگر بنیاد پرست اختراعات جیسے انٹرنیٹ، ٹرانزسٹر اور ہوائی جہاز کے ساتھ زیادہ مشترک ہے۔ بالکل ان اختراعات کی طرح، Bitcoin کی کہانی اجتماعی غلط فہمی پر انفرادی وجہ کی فتح ہے۔ جس طرح رائٹ برادران نے یہ دکھا کر دنیا کو غلط ثابت کیا کہ انسان اڑ سکتا ہے حالانکہ طبیعیات دانوں نے دعویٰ کیا تھا کہ یہ ریاضی کے لحاظ سے ناممکن ہے، اسی طرح بٹ کوائن نے بھی پہلی بار ڈیجیٹل کمی پیدا کرکے ناقدین کو الجھا دیا۔

ہمیں ایتھرئم جیسے دیگر کرپٹو کرنسی ٹوکنز کے بجائے بٹ کوائن پر کیوں توجہ مرکوز کرنی چاہیے؟ اگر آپ ہڈ کے نیچے دیکھیں تو، cryptocurrency کی اختراع کی اکثریت Bitcoin سے آئی ہے۔ مثال کے طور پر، Ethereum اسی عوامی کلید کی خفیہ نگاری کو استعمال کرتے ہوئے، Bitcoin کے اسی بیضوی وکر پر انحصار کرتا ہے۔ بٹ کوائن ایک طویل حمل کی مدت اور ایک تخلص اپلائیڈ کرپٹوگرافر کے ذریعے خفیہ ترقی کے دوران ابھرا اور اسے جاری کیا گیا اور ایک غیر واضح میلنگ لسٹ میں اس پر بحث ہوئی۔ اس وجہ سے، Bitcoin جدید یونیورسٹیوں پر قبضہ کرنے والے پرکشش علمی حلقوں سے بہت سی مماثلتیں شیئر کرتا ہے۔ کسی پیشہ ور کرپٹوگرافر نے Ethereum نہیں بنایا۔ بلکہ، یہ ایک نوجوان تھا جو یہاں تک کہ تسلیم کرتا ہے کہ اس نے اس کی ترقی میں جلدی کی۔ اس طرح، یہ صرف Bitcoin ہی ہے جس کا اکیڈمی سے گہرا تعلق ہے، جب کہ کرپٹو کرنسی کی جگہ کو ابھارنے والی زیادہ بڑھتی ہوئی اختراعات جدید ٹیکنالوجی کے شعبے میں کی گئی چھوٹی پیشرفت سے ملتی جلتی ہیں۔

اکیڈمی سے اختلافات

Bitcoin اہم طریقوں سے اکیڈمی سے مختلف ہے۔ سب سے اہم بات یہ ہے کہ Bitcoin بنیادی طور پر بین الضابطہ ہے جس طرح سے آج کی یونیورسٹیاں نہیں ہیں۔ بٹ کوائن تین الگ الگ شعبوں کو اکٹھا کرتا ہے: ریاضی، کمپیوٹر سائنس اور معاشیات۔ یہ فیوژن ہے جو Bitcoin کو اس کی طاقت دیتا ہے اور روایتی تعلیمی سائلو کو توڑ دیتا ہے۔

پبلک کلید خفیہ نگاری 50 سال قبل اپنے تصور کے بعد سے لاگو خفیہ نگاری اور ریاضی میں سب سے بڑی اختراع رہی ہے۔ بنیادی تصور آسان ہے: صارف ایک پیغام کو محفوظ کر سکتے ہیں ایک نجی کلید کے ساتھ جو صرف خود کو معلوم ہوتی ہے جو ایک عوامی کلید تیار کرتی ہے جو سب کو معلوم ہوتی ہے۔ لہذا، صارف عوامی کلید کو بغیر کسی حفاظتی نتیجہ کے آسانی سے تقسیم کر سکتا ہے، کیونکہ صرف نجی کلید ہی انکرپشن کو غیر مقفل کر سکتی ہے۔ عوامی کلیدی کرپٹوگرافی اسے ہیش فنکشنز کے ذریعے حاصل کرتی ہے — ڈیٹا کی یک طرفہ تبدیلیاں جنہیں ریورس کرنا ناممکن ہے۔ بٹ کوائن میں، یہ پرائم آرڈر کے محدود فیلڈز پر بیضوی منحنی خطوط کے ذریعے ہوتا ہے۔

لیکن عوامی کلیدی خفیہ نگاری کافی نہیں ہے۔ چونکہ بٹ کوائن ایک الیکٹرانک ادائیگی کے نظام کے طور پر کام کرنا چاہتا ہے، اسے حل کرنا چاہیے۔ دوگنا خرچ کرنے کا مسئلہ. اگر ایلس بٹ کوائن کا استعمال کرتے ہوئے باب کو ادائیگی کرتی ہے، تو ہمیں ایلس کو اسی بٹ کوائن سے کیرول کی ادائیگی سے روکنا چاہیے۔ لیکن ڈیجیٹل دنیا میں، ڈیٹا کاپی کرنا مفت ہے اور اس لیے دوہرے اخراجات کو روکنا بظاہر ناامید ہے۔ اس کے لیے، ناکاموٹو نے بلاک چین کا استعمال کیا، جو کہ کمپیوٹر سائنس کی تعمیر ہے۔ کرپٹوگرافر ڈیوڈ چام نے 1983 کے اوائل میں ایک بلاک چین کے تصور کی بنیاد رکھی، اس تحقیق میں جو برکلے میں ان کے کمپیوٹر سائنس کے مقالے سے سامنے آئی۔

بلاکچین ایک منسلک فہرست ہے جو اصل (پیدائش) بلاک کی طرف اشارہ کرتی ہے۔ ہر بلاک میں ہزاروں ٹرانزیکشنز ہوتے ہیں، ہر ٹرانزیکشن میں بٹ کوائن کو ایک ایڈریس سے دوسرے ایڈریس پر منتقل کرنے کے اجزاء ہوتے ہیں۔ بلاکچین دوگنا خرچ کرنے کے مسئلے کو حل کرتا ہے کیونکہ یہ تقسیم کیا جاتا ہے، یعنی بٹ کوائن نیٹ ورک پر تمام نوڈس کے لیے عوامی طور پر دستیاب ہے۔ یہ نوڈس مسلسل بلاکچین کو نئے ٹرانزیکشنز کے ساتھ توثیق کرتے ہیں جب نیٹ ورک پر موجود دیگر تمام نوڈس متفق ہوں (اتفاق رائے)۔ ہماری سابقہ ​​مثال میں، جب ایلس باب کو ادائیگی کرتی ہے، تو یہ لین دین بلاکچین میں داخل ہوتا ہے، جس کا مشاہدہ تمام نوڈس کرتے ہیں۔ اگر ایلس کیرول کی ادائیگی کے لیے وہی بٹ کوائن استعمال کرنے کی کوشش کرتی ہے، تو نیٹ ورک اس لین دین کو مسترد کر دے گا کیونکہ ہر کوئی جانتا ہے کہ ایلس نے پہلے ہی ان بٹ کوائن کو باب کو ادائیگی کے لیے استعمال کیا ہے۔ یہ بلاکچین کی تقسیم شدہ، عوامی نوعیت ہے جو دوہرے اخراجات کو روکتی ہے، یہ الیکٹرانک ادائیگیوں کے لیے منفرد مسئلہ ہے۔

درحقیقت، ساتوشی نے بلاک چین کو خاص طور پر دوگنا اخراجات کے حل کے طور پر ڈیزائن کیا۔ یہ فطری طور پر ناکارہ ہے، کیونکہ اس کے لیے پورے نیٹ ورک کو ایک ہی ڈیٹا کی مسلسل توثیق اور دوبارہ تخلیق کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ Bitcoin کے باہر بلاک چین ٹیکنالوجی کی زیادہ تر ایپلی کیشنز بہت کم معنی رکھتی ہیں، کیونکہ یہ الیکٹرانک ادائیگیوں کے لیے اپنی مرضی کے مطابق بنائے گئے غیر موثر حل کو دوسری ایپلی کیشنز پر مجبور کرتی ہے جسے مرکزی ڈیٹا بیس کے ساتھ مؤثر طریقے سے حل کیا جائے گا۔ ایک بلاکچین کا تصور بذات خود ایک ریورس لنکڈ لسٹ کے طور پر کمپیوٹر سائنس میں انقلابی نہیں ہے، لیکن اس کی تقسیم شدہ نوعیت خاص طور پر دوہرے اخراجات کو روکنے کے لیے بنائی گئی ہے۔

اس کے باوجود، خفیہ نگاری اور بلاکچین کافی نہیں ہیں۔ بلاکچین کو محفوظ بنانے کے لیے نیٹ ورک کے لیے ایک وجہ ہونا ضروری ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں Bitcoin کی معاشیات چمکتی ہے۔ ناکاموتو نے کمپیوٹرز کا ایک گروپ تجویز کیا جو یہ ثابت کرے گا کہ لین دین کی تاریخ حقیقت میں واقع ہوئی ہے۔ اس ثبوت کے لیے مہنگا کام کرنے کی ضرورت ہے۔ ناکاموتو نے ایک ٹورنامنٹ ترتیب دے کر اس کا حل نکالا جس میں انفرادی کمپیوٹرز (جسے کان کن کہا جاتا ہے) SHA256 نامی یک طرفہ فنکشن کے ذریعے بظاہر بے ترتیب جواب تلاش کرنے کا مقابلہ کریں گے۔ فاتح کو نیا ٹکڑا بٹ کوائن ملے گا، جسے نیٹ ورک جاری کرے گا۔ فنکشن کا جواب کافی حد تک چیلنجنگ ہونا چاہیے کہ اسے حل کرنے کا واحد طریقہ زیادہ کمپیوٹیشنل وسائل کو تعینات کرنا ہے۔ بٹ کوائن کی کان کنی کے لیے حقیقی حساب اور اس لیے حقیقی توانائی کی ضرورت ہوتی ہے، جیسا کہ چند نسلیں پہلے سونے کی کان کنی کی طرح ہے۔ لیکن سونے کی کان کنی کے برعکس، نئے بٹ کوائن کے اجراء کا شیڈول ہر کوئی جانتا ہے۔

کان کنی کی معاشیات ایک مقابلے کا ڈیزائن ہے جو ایک پہیلی کو حل کرنے والے کان کنوں کو نئے بٹ کوائن کا انعام دیتا ہے۔ یہ مائیکرو اکنامکس میکانزم کی ایک شکل ہے، یعنی ایک گیم اکانومی ڈیزائن جہاں انفرادی ایجنٹس انعام کے لیے مقابلہ کرتے ہیں۔ Bitcoin کی میکرو اکنامکس جاری کرنے کے شیڈول سے متعلق ہے، جو وقت کے ساتھ ساتھ متوقع طور پر ایڈجسٹ ہوتا ہے، بلاک انعام میں ہر چار سال میں نصف کی کمی ہوتی ہے۔ یہ 21 ملین بٹ کوائن کی رکاوٹ کو مجبور کرتا ہے۔ یہ فطری طور پر کرنسی کی افراط زر کی نمو کو محدود کرتا ہے اور ایک ایسی پابندی عائد کرتا ہے جس کی آج کوئی فیاٹ کرنسی پر عمل نہیں کرنا چاہیے۔ بنیادی پہیلی کی مشکل نیٹ ورک کی کمپیوٹنگ طاقت سے قطع نظر تقریباً ہر دو ہفتوں میں ایڈجسٹ ہوتی ہے، Bitcoin کے شروع ہونے کے بعد سے دہائیوں میں کمپیوٹنگ پاور میں غیر معمولی پیش رفت کے باوجود ایک مضبوط نفاذ فراہم کرتا ہے۔

Bitcoin کی یہ بین الضابطہ خصوصیت وجودی ہے، بڑھتی ہوئی نہیں۔ اس کے تین اجزاء میں سے کسی کے بغیر (عوامی کلیدی خفیہ نگاری، پسماندہ سے منسلک بلاکچین اور پروف آف کام کا استعمال کرتے ہوئے کان کنی کا مقابلہ)، بٹ کوائن کام نہیں کرے گا۔ بذات خود، تینوں اجزاء میں سے ہر ایک علم اور نظریات کے مربوط جسم پر مشتمل تھا۔ یہ ان کا مجموعہ تھا جو ناکاموٹو کا جینئس تھا۔ اسی طرح مستقبل کی بنیاد پرست اختراعات کو بھی متعدد شعبوں کو وجودی طریقوں سے جوڑنے کی ضرورت ہوگی، جس کے بغیر ان کا امتزاج زندہ نہیں رہے گا۔

اکیڈمی کیوں نہیں؟

Bitcoin اکیڈمی سے باہر کیوں نہیں نکل سکتا تھا؟ سب سے پہلے، Bitcoin فطری طور پر بین الضابطہ ہے، پھر بھی یونیورسٹیوں کے اسکالرز کو علم کے واحد ڈومینز میں بہترین کارکردگی کا انعام دیا جاتا ہے۔ Bitcoin کمپیوٹر سائنس، ریاضی اور معاشیات کے خیالات کو یکجا کرتا ہے، پھر بھی اس بات کا امکان نہیں ہے کہ کسی ایک یونیورسٹی کے فیکلٹی کے پاس بین الضابطہ مطابقت کے لیے ضروری علم کی وسعت ہو۔

دوسرا، اکیڈمی انکریمنٹل ازم کا شکار ہے۔ تعلیمی جرائد واضح طور پر اپنے مصنفین سے پوچھتے ہیں۔ اضافہ ان کا کام ادب کو فراہم کرتا ہے۔ یوں علم ترقی کرتا ہے، انچ انچ۔ لیکن Bitcoin - تاریخ کی دیگر بنیاد پرست اختراعات کی طرح، جیسے کہ ہوائی جہاز اور ٹرانزسٹر - نے بہت بڑی چھلانگیں لگائیں جو کہ اکیڈمی کے ہم مرتبہ جائزہ لینے کے عمل سے ممکنہ طور پر بچ نہیں پائے ہوں گے۔

Third, Bitcoin rests on libertarian political foundations which are out of favor among the mainstream academy, especially professional economists. Baked into the software are algorithmic representations of sound money, where the Bitcoin protocol releases new bitcoin on a predictable schedule. This is very different from the world we live in today, where the Federal Open Market Committee has full discretionary authority on the money supply. The cypherpunks who vetted Bitcoin v0.1 shared a skepticism of collective authority, believing technology and cryptography can provide privacy to individuals away from the watchful eyes of the government or any large organization.

زیادہ تر ماہرین اقتصادیات مرکزی اتھارٹی کے بارے میں اس شکوک و شبہات کا اشتراک نہیں کرتے ہیں۔ کم از کم سوشل سائنس کمیونٹی نے کبھی بھی بٹ کوائن کو سنجیدگی سے نہیں لیا۔ اس کے علاوہ، مرکزی دھارے کی تعلیمی اقتصادی تحقیق کو فنڈز فراہم کرنے اور فروغ دینے میں وفاقی ریزرو کا بڑا کردار ہے۔ یہ اعلیٰ پی ایچ ڈی سے بھرتی کرتا ہے۔ پروگرام، بینک کے صدروں اور گورنروں کی خدمات حاصل کرتا ہے جو معاشیات کے سابق پروفیسر تھے، اور اپنے عملے کی حوصلہ افزائی کرتا ہے کہ وہ اکیڈمی جیسے ہی تعلیمی جرائد میں شائع کریں۔ یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ فیکلٹی کی یونیورسٹی، فیڈ کی ثقافت سے متاثر ہو کر، اس ٹیکنالوجی کو قبول نہیں کرے گی جو اسے یکسر بدل لے۔

میں نے معاشیات کے تمام زندہ نوبل انعام یافتہ افراد سے ٹیکساس A&M Bitcoin کانفرنس میں بات کرنے کو کہا، اور ایک کے علاوہ سب نے انکار کر دیا۔ کچھ نے اعتراف کیا کہ لیکچر کی ضمانت دینے کے لیے بٹ کوائن کے بارے میں کافی نہیں جانتے تھے۔ کم از کم وہ نظم و ضبط کے ماڈل کی رکاوٹوں کے بارے میں ایماندار تھے جس میں انہوں نے کامیابی سے ترقی کی ہے۔ دوسرے، جیسے پال کرگمین، کرپٹو کرنسیوں کو نئے سب پرائم مارگیج کے طور پر دیکھتے ہیں (اس نے ایک بار یہ بھی پیش گوئی کی تھی کہ انٹرنیٹ کا معیشت پر وہی اثر پڑے گا۔ فیکس مشین کے طور پر)۔ ماہرین اقتصادیات نے بٹ کوائن کے عروج پر تقریباً کوئی توجہ نہیں دی اور اب بھی اس بات سے ناواقف ہیں کہ بٹ کوائن بلاک چین کیسے کام کرتا ہے، حالانکہ اس آخری دہائی میں فنانس میں واحد حقیقی اختراع ہے۔

Bitcoin سب سے پہلے اور سب سے اہم ایک دانشورانہ شراکت ہے۔ اس کے لیے صنعت کے بارے میں گہرے علم، فرموں کے موجودہ طریقوں کے بارے میں خصوصی بصیرت یا لیبر اور کیپٹل مارکیٹوں کی غیر معمولی تفصیلات کے علم کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ موجودہ پریکٹس سے نہیں بنایا گیا، بلکہ موجودہ نظریہ سے۔ ان وجوہات کی بناء پر، Bitcoin خیالات کی سرزمین سے ناقابل معافی طور پر ابھرا، اور کسی لحاظ سے، اکیڈمی سے آنا چاہیے تھا۔ ایک تعلیمی ماہر معاشیات ممکنہ طور پر کان کنی کا ٹورنامنٹ ڈیزائن کر سکتا تھا، ایک کمپیوٹر سائنسدان نے بلاک چین تیار کیا اور ایک ریاضی دان نے عوامی کلیدی خفیہ نگاری تیار کی۔ ان تینوں اختراعات کو یکجا کرنے کے لیے ایک غیر متوقع ساتھی (یا ٹیم) کی ضرورت ہوتی ہے۔ یونیورسٹیاں اپنے انفرادی شعبوں میں گہری مہارت کے ساتھ فیکلٹیز تیار کرتی ہیں لیکن Bitcoin کی طرح مضامین کو آپس میں جوڑنے کے لیے کچھ نہیں کرتی ہیں۔ اس وجہ سے، Bitcoin یونیورسٹی سے باہر نہیں نکل سکتا تھا، حالانکہ یہ یونیورسٹی کے اندر اچھی طرح سے قائم کردہ مضامین پر قائم ہے۔ مسئلہ خود علم کا نہیں بلکہ اس کی تنظیم کا ہے۔ اور اسی میں موقع ہے۔

ہم یہاں کیسے پہنچے؟

اپنی موجودہ شکل میں، اکیڈمی Bitcoin جیسی اختراعات کے لیے موزوں نہیں ہے۔ طلباء کے گریجویٹ اسکول میں داخل ہونے کے بعد، وہ اپنے نظم و ضبط کی تکنیکیں سیکھتے ہیں، جسے وہ خصوصی جرائد میں شائع کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں جو انہیں اس شعبے کے اندر ایک چھوٹے سے ساتھیوں کے ساتھ مدت اور مستقبل کی تعلیمی پہچان حاصل کرتے ہیں۔ علم کی یہ الگ تھلگ راہداری ابتدائی یونیورسٹیوں کے بعد سے صدیوں سے ابھری ہوئی ہے۔ یہ کیسے ہوا؟

دوسری جنگ عظیم کے بعد سے اکیڈمی میں دو بنیادی رجحانات ہیں۔ اب تک سب سے اہم ڈیجیٹل انقلاب ہے۔ جیسے جیسے کمپیوٹنگ کی طاقت ہر کسی کے لیے قابل رسائی ہو گئی، سائنس کا مقصد بلڈنگ تھیوری سے پیمائش کی طرف منتقل ہو گیا۔ اچانک، دنیا میں کہیں بھی لیپ ٹاپ سے محققین کے لیے سماجی اور قدرتی سائنس کے ڈیٹا کی ایک وسیع صف دستیاب ہو گئی۔ انٹرنیٹ کی ترقی نے ڈیٹا شیئرنگ اور ڈیٹا کی دستیابی کو پھیلایا، اور مائیکرو پروسیسنگ پاور میں ترقی نے ڈیٹا کا بڑا تجزیہ سستا اور آسان بنا دیا۔ اکیڈمک کمیونٹی ڈیٹا کے تجزیے کی طرف بڑے پیمانے پر منتقل ہو گئی اور 10-15 سال کے چکروں میں ایک رجحان سے دوسرے رجحان میں منتقل ہو گئی۔ پہلا چکر خلاصہ اعداد و شمار اور تغیرات کے تجزیہ پر تھا، دوسرا لکیری رجعت پر اور تیسرا مشین لرننگ پر تھا۔ جب ہر شعبہ کے مخصوص ڈومین میں مسائل پیدا ہوئے تو شاذ و نادر ہی اسکالرز نظر ثانی کے لیے اپنے بنیادی نظریہ کی طرف لوٹے۔ اس کے بجائے، انہوں نے صرف مشین میں مزید ڈیٹا فیڈ کیا، امید ہے کہ پیمائش کی غلطی اور چھوڑے گئے متغیرات کو ذمہ دار ٹھہرایا جائے گا۔

بڑے اعداد و شمار اور اعدادوشمار کی ترقی، مشین لرننگ کے ساتھ مل کر، ہمیں اس حال میں لے گئی ہے جہاں مصنوعی ذہانت (AI) ایک بلیک باکس ہے۔ کوئی بھی محقق پوری طرح وضاحت نہیں کر سکتا کہ AI بالکل کیا کر رہا ہے۔ اس کے ساتھ ساتھ سوالات بھی چھوٹے ہو گئے ہیں۔ اس سے پہلے، ایک فیلڈ کے طور پر ترقیاتی معاشیات پوچھے گی، "افریقہ اتنا غریب کیوں ہے؟" اب، فیلڈ میں تحقیق پوچھتی ہے کہ باتھ روم کے دروازے کے بائیں یا دائیں طرف نشان لگانے سے استعمال ہونے کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔ وجہ کے ساتھ یہ مشغولیت فکری طور پر قابل قدر ہے لیکن بہت زیادہ قیمت پر آتی ہے، کیونکہ اکثر محقق کو اپنے دائرہ کار کو ایسے طرز عمل تک محدود کرنا چاہیے جو آسانی سے قابل مشاہدہ اور قابل پیمائش ہوں۔ دوسری جنگ عظیم کے بعد تیار ہونے والے بڑے، پیچیدہ اور ریاضیاتی نظریات بڑی حد تک ناقابل برداشت تھے، اور اس لیے تجرباتی محققین نے ان نظریاتی بنیادوں کو ترک کر دیا۔ جہاں کبھی ماہرین تعلیم دن کے سب سے بڑے سوالات پوچھ کر فکری بلندی پر فائز ہوتے تھے، اب تجرباتی تحقیق علمی جرائد پر حاوی ہے۔ تجرباتی طبیعیات دان اور تجرباتی ماہرین اقتصادیات یکساں طور پر دوسرے ڈیٹا پر مبنی کام کا حوالہ دیتے ہیں۔

جیسے جیسے ہمارے پورے معاشرے میں کمپیوٹرز فلٹر ہوتے ہیں، طالب علموں کو اپنی زندگی میں پہلے حساب کتاب کا سامنا کرنا پڑتا تھا۔ جب وہ کالج اور گریجویٹ اسکول میں پہنچے، ان کے پاس پہلے سے ہی ڈیٹا کی ہیرا پھیری اور تجزیہ کے ساتھ بنیادی سہولیات موجود تھیں۔ ریاضی کے ساتھ کیوں پریشان ہوں جب کچھ آسان تجربات اور لکیری رجعت نتائج کی جدولیں فراہم کر سکتے ہیں جو جلد شائع ہو سکتے ہیں؟ وقت گزرنے کے ساتھ، طلباء ڈیٹا ورک کی طرف متوجہ ہوئے کیونکہ تعلیمی پیشہ آہستہ آہستہ ریاضی سے دور ہوتا چلا گیا۔

جرائد کے لیے دنیا کے بارے میں کچھ چھوٹے تجرباتی یا تجرباتی حقائق کے ساتھ کاغذات کو قبول کرنا بہت آسان ہو گیا ہے۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ ایڈیٹرز اور ریفری تعلیمی تحقیق پر کاغذ بہ کاغذ کی بنیاد پر فیصلے کرتے ہیں، اس بات کا کوئی وسیع جائزہ نہیں ہے کہ آیا تجرباتی اور تجرباتی کام کا جسم واقعی انسانی علم کو آگے بڑھاتا ہے۔ اس طرح، ڈیٹا کے تجزیے نے محققین کی ٹیموں کے ساتھ بہت زیادہ ترقی کی ہے، ایک ہی بنیادی ڈیٹا سیٹس کی کان کنی، اور چھوٹے اور زیادہ بے معنی سوالات پوچھے ہیں۔ کیا بارش یا دھوپ تاجروں کے موڈ پر اثر انداز ہوتی ہے اور اس وجہ سے ان کا اسٹاک چنتا ہے؟ کیا سالانہ بیان پر CFO کے دستخط کا سائز اس کی نرگسیت کی پیمائش کر سکتا ہے اور یہ پیش گوئی کر سکتا ہے کہ آیا وہ دھوکہ دہی کا ارتکاب کرے گا؟ (میں نہیں کی پیسہ کمانے اس سامان اوپر۔)

کوئی سوچ سکتا ہے کہ حساب میں پیشرفت نے دوسری جنگ عظیم کے بعد تیار کردہ کچھ نظریات کی توثیق کرنے کے لیے تحقیق کی ہو گی، لیکن ایسا نہیں ہوا۔ تکنیکی اصطلاحات میں، ان میں سے بہت سے پیچیدہ ماڈلز اینڈوجینس ہیں، جن میں متعدد متغیرات بیک وقت توازن میں متعین ہوتے ہیں۔ اس طرح، تجرباتی محققین کے لیے یہ ایک چیلنج ہے کہ وہ خاص طور پر اس بات کی نشاندہی کریں کہ کیا ہو رہا ہے، جیسے کہ کیا کم از کم اجرت میں اضافہ بے روزگاری میں اضافہ کرے گا، جیسا کہ اکنامکس 101 تجویز کرتا ہے۔ جس کی وجہ سے اسباب کی طرف موڑ آیا ہے۔ لیکن وجہ کا اندازہ درست حالات کی ضرورت ہے، اور اکثر وہ حالات معیشت پر نہیں ہوتے بلکہ چند مخصوص مثالوں میں، جیسے امریکی ریاستیں جنہوں نے مختلف اوقات میں انسداد اسقاط حمل کے قوانین کو اپنایا۔ دی فریکونومیشنز معاشیات میں انقلاب شاید نوبل انعامات پر غلبہ حاصل نہ کر سکے، لیکن یقینی طور پر شائع شدہ سوشل سائنس ریسرچ کی اکثریت کو متاثر کیا ہے۔

ڈیٹا پر مبنی اس نقطہ نظر کا سب سے بڑا مسئلہ اس کا بالآخر پسماندہ نظر آنے والا نقطہ نظر ہے۔ تعریف کے مطابق، ڈیٹا ایک وقت میں دنیا کی نمائندگی کرتا ہے۔ کاروبار اور معاشیات کی تحقیق کے پورے شعبے اب تقریباً مکمل تجرباتی ہیں، جہاں اسکالرز یا تو نئے ڈیٹاسیٹس کو اکٹھا کرنے یا موجودہ ڈیٹاسیٹس پر نئی اور تجرباتی تکنیکوں کا استعمال کرنے کی دوڑ لگاتے ہیں۔ کسی بھی طرح سے، منظر ہمیشہ ریئرویو مرر سے ہوتا ہے، ماضی میں جھانک کر یہ سمجھنے کے لیے کہ کیا ہوا یا نہیں ہوا۔ کیا کم شرح سود عالمی مالیاتی بحران کا سبب بنی؟ کیا اسقاط حمل جرائم کو کم کرتے ہیں؟ کیا کم از کم اجرت روزگار کو کم کرتی ہے؟ یہ سوالات بنیادی طور پر مستقبل کے لیے نئے حل تیار کرنے کے بجائے ماضی کے ساتھ جڑے ہوئے ہیں۔

دوسرا رجحان اکیڈمی کے اندر اور باہر نظریہ برادری کا سکڑ رہا ہے۔ نظریہ سازوں کی تعداد بہت کم ہو گئی ہے، اور انہوں نے اپنے بہت بڑے تجرباتی اور تجرباتی ساتھیوں کے ساتھ تعاون کرنے سے بھی انکار کر دیا ہے۔ اس قبائلیت نے تھیوریسٹوں کو پہلے سے زیادہ پیچیدہ، پیچیدہ اور خود حوالہ ریاضی کے ماڈل لکھنے پر مجبور کیا جس کی حقیقت میں بہت کم بنیاد تھی اور ممکنہ تجرباتی توثیق کی کوئی امید نہیں تھی۔ گیم تھیوری کا زیادہ تر حصہ ناقابل تسخیر ہے، اور سٹرنگ تھیوری شاید خود حوالہ دنیا کی انتہائی مثال ہے جس کی کبھی بھی پوری طرح سے تصدیق یا جانچ نہیں کی جا سکتی۔

آخر میں، اکیڈمک تھیوری ٹکنالوجی کو لمبے عرصے تک ٹریل کرتا ہے۔ اکثر، ریاضی دان، طبیعیات دان اور ماہرین اقتصادیات ان ٹیکنالوجیز کی سابقہ ​​بعد از عقلیت فراہم کرتے ہیں جو صنعت میں پہلے ہی کامیاب ہو چکی ہیں۔ یہ نظریات کسی نئی چیز کی پیش گوئی نہیں کرتے، بلکہ محض روایتی حکمت کی تصدیق کرتے ہیں۔ جیسے جیسے نظریہ کی پیچیدگی بڑھتی جاتی ہے، اس کے قارئین کی تعداد گرتی جاتی ہے، یہاں تک کہ تھیوریسٹوں میں بھی۔ زندگی کی ہر چیز کی طرح، تھیوری کی قبائلیت کمیونٹی کو ایک کلب کے طور پر کام کرنے کی طرف لے جاتی ہے، ان ممبروں کو چھوڑ کر جو اس کی آرکی زبان اور طریقوں کو نہیں اپناتے ہیں۔

اس طرح، ہم ایک خانہ جنگی کے قریب پہنچ چکے ہیں۔ تھیوری کا قبیلہ سال بہ سال سکڑتا جا رہا ہے اور حقیقت سے مطابقت کھو رہا ہے، جبکہ تجرباتی/تجرباتی ڈیٹا کمیونٹی وقت کے ساتھ بڑھ رہی ہے، بغیر کسی تصوراتی رہنمائی کے چھوٹے چھوٹے سوالات پوچھ رہی ہے۔ ماہرین تعلیم اور تکنیکی ماہرین دونوں اس بارے میں اندھیرے میں رہ گئے ہیں کہ کن مسائل کو حل کیا جائے اور ان سے کیسے رجوع کیا جائے۔ یہ ہمارے اجتماعی شعور میں ایک وسیع بے ترتیب پن کا باعث بھی بنتا ہے، جس کی وجہ سے اس لمحے کی ہوائیں ہمیں کسی بھی سمت لے جاتی ہیں۔ معاشیات نے منڈیوں کے بارے میں اور وہ کیسے کام کرتے ہیں کے نظریات کو اچھی طرح سے قائم کیا ہے، پھر بھی ٹیکنالوجی کمپنیاں بڑے پیمانے پر مارکیٹ پلیسز ہیں جو اسی اقتصادی تھیوری کے زیادہ تر حصے میں غیر منقسم ہیں۔ کمپیوٹر سائنس الگورتھم اور ڈیٹا ڈھانچے کی مضبوط بنیاد پر ٹکی ہوئی ہے، پھر بھی تھیوری کمیونٹی کمپیوٹیشنل پیچیدگی پر بحثوں کا شکار ہے، جبکہ ٹریلین ڈالر کی ٹیک کمپنیاں اپنے اہم ترین فیصلے کرنے کے لیے سادہ A/B ٹیسٹ کرتی ہیں۔

ہم انسانی علم کے پیمانے پر ایک اہم مقام پر پہنچ گئے ہیں، جہاں اسکالرز اپنے نظریات کو مزید درست سطحوں تک بہتر بناتے ہیں، اسکالرز کی چھوٹی اور چھوٹی برادریوں سے بات کرتے ہیں۔ علم کی اس تخصص نے ہائپر اسپیشلائزیشن کو جنم دیا ہے، جہاں جرائد اور علمی مضامین چھوٹے چھوٹے زمروں میں تقسیم اور ذیلی تقسیم ہوتے رہتے ہیں۔ جرائد کی فراوانی اس ہائپر اسپیشلائزیشن کا ثبوت ہے۔

سائنس سے انجینئرنگ تک

مستقبل میں بہت سی جدتیں مضامین کی حدود میں واقع ہوں گی، اس لیے کہ موجودہ شعبوں میں بہت زیادہ علم پہلے ہی دریافت ہو چکا ہے، لیکن اس میں زیادہ تبدیلی ہونی چاہیے۔ یونیورسٹیاں آج بھی بڑے پیمانے پر سائنسی طریقہ اپناتی ہیں، اپنی خاطر علم قائم کرتی ہیں اور فطری، طبعی اور سماجی دنیا کو جاننے کی کوشش کرتی ہیں، لیکن ہمیں یہیں نہیں رکنا چاہیے۔ اپنے بنیادی علم کو دیکھتے ہوئے، سائنسدان ہمارے مستقبل کے لیے بہتر حل نکالنے کی بہترین پوزیشن میں ہیں۔ انجینئرنگ کی ذہنیت کی طرف منتقل ہونا ماہرین تعلیم کو ہمارے انتہائی اہم مسائل کے حل کو ڈیزائن اور نافذ کرنے پر مجبور کرے گا۔ طویل مدت میں، یہ اکیڈمی اور صنعت کے درمیان فرق کو بھی ختم کر دے گا۔ طلباء کو نوکریوں کی تلاش اور کمپنیاں شروع کرنے کے لیے دباؤ کا سامنا کرنا پڑتا ہے، جس سے ان کے تعلیمی کورس ورک پر اثر پڑتا ہے، کیونکہ مارکیٹ کی ضروریات اور تعلیمی نصاب کے درمیان فرق ہے۔ اگر یہ خلا ختم ہو جاتا، اور طلباء اس کے بجائے کالج کے مستقبل کے لیے بہتر حل تلاش کرنے میں وقت گزارتے، تو یہ علمی اختلاف ختم ہو جائے گا۔

معاشیات جیسے کچھ شعبوں میں یہ تبدیلی پہلے ہی شروع ہو چکی ہے۔ معاشیات کے سب سے کامیاب اطلاق شدہ شعبوں میں سے ایک ہے۔ مارکیٹ ڈیزائن، جس نے واضح طور پر انجینئرنگ کی ذہنیت کو اپنایا اور صرف پچھلی دہائی میں تین نوبل انعامات دئیے۔ یہ اسکالرز انجینئرنگ سے آئے اور گیم تھیوری کے موافق بہتر مارکیٹس کی تعمیر کے لیے آئے جو حقیقی دنیا میں کام کر سکتے ہیں، جیسے کہ گردے کے عطیہ دہندگان کو وصول کنندگان، طالب علموں کو اسکولوں یا طبی رہائشیوں کو اسپتالوں سے ملانے کے بہتر طریقے۔ انہوں نے آج استعمال ہونے والی بہت سی سب سے بڑی نیلامیوں کو بھی ڈیزائن کیا، جیسے حکومت کی سپیکٹرم نیلامی اور Google کے اندر اشتہارات کی نیلامی۔ اس کی کوئی وجہ نہیں ہے کہ معاشیات کا باقی پیشہ، یا یہاں تک کہ باقی اعلیٰ تعلیم اور علمی برادری بھی اسی طرح انجینئرنگ کی اس ذہنیت کو اپنانے کے لیے خود کو پوزیشن میں نہیں لے سکتی۔

وقت گزرنے کے ساتھ، اکیڈمی اور صنعت کے درمیان اس فرق کو ختم کرنے سے کافی حد تک راحت ملے گی۔
بڑھتے ہوئے ٹیوشن اور طلباء کے قرض کے خلاف عوامی احتجاج۔ ایک بار جب طلباء اور پروفیسرز اپنی تحقیق کو معاشرے کے لیے بہتر حل تیار کرنے پر مرکوز کر دیتے ہیں، تو ان کے طلباء اور کمپنیاں بھی جو انہیں ملازمت دیتی ہیں۔ طلباء تدریس کے بجائے تحقیق پر وقت گزارنے پر اپنی فیکلٹی سے مزید ناراض نہیں ہوں گے اگر وہ تحقیق براہ راست ایسی ٹیکنالوجیز تخلیق کرتی ہے جو بالآخر طلباء، مستقبل کے آجروں اور بڑے پیمانے پر معاشرے کو فائدہ پہنچاتی ہے۔ وقت گزرنے کے ساتھ، یہ قدرتی طور پر اس مہارت کے فرق کو ختم کر دے گا جس کا امریکہ کو اس وقت سامنا ہے۔ یونیورسٹیوں کو اب واضح طور پر STEM مہارتوں پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت نہیں ہوگی، بلکہ ایسے تکنیکی حل فراہم کرنے پر توجہ مرکوز کرنی ہوگی جو بالآخر STEM کے علاقوں سے بہت زیادہ حاصل کریں گے۔

ایک کال ٹو ایکشن۔

اگلا بٹ کوائن تیار کرنے کے لیے ہم اعلیٰ تعلیم میں کیسے اصلاح کر سکتے ہیں؟ بلاشبہ، اگلا بٹ کوائن بٹ کوائن فی سی نہیں ہوگا، بلکہ ایک پہلی اصولی اختراع جو ایک پرانے مسئلے کو بالکل نئے انداز میں تصور کرتی ہے۔ یونیورسٹی کلچر، ترجیحات اور تنظیمی ڈھانچے کے لیے میرے پاس تین مخصوص سفارشات ہیں۔

سب سے پہلے، اکیڈمی کو سائنس سے زیادہ واضح طور پر انجینئرنگ کو اپنانا چاہیے - یہاں تک کہ مارجن پر بھی۔ نشاۃ ثانیہ اور عقل کے زمانے نے امریکی اعلیٰ تعلیم کو اپنی خاطر سائنس اور علم کا جشن منانے پر مجبور کیا ہے۔ ہارورڈ کا نعرہ "ویریٹاس" یا "سچائی" ہے، جب کہ شکاگو یونیورسٹی کا نصب العین ہے "کریسکیٹ سائنس، ویٹا ایکسکولیٹر،" یعنی "علم کو زیادہ سے زیادہ بڑھنے دو، اور اس طرح انسانی زندگی کو مالا مال کیا جائے۔" سائنسی اور لبرل آرٹس کی روایات پر مبنی ان یونیورسٹیوں نے انسانی ترقی کے لیے ضروری علم کے ذخیرے کو قائم کرنے کے لیے بہت کچھ کیا ہے، لیکن یہ پچھلی نصف صدی انجینئرنگ یونیورسٹیوں کا زمانہ ہے، اسٹینفورڈ اور ایم آئی ٹی نے اس کے حل کے لیے مقابلہ کیا۔ دنیا، نہ صرف اسے سمجھنے کے لیے۔ انجینئرنگ کے اس اخلاق کو انجینئرنگ کے محکموں سے آگے بڑھنا چاہئے، لیکن یہاں تک کہ اور خاص طور پر، سماجی سائنس تک۔ مثال کے طور پر، تمام نوزائیدہوں سے مطالبہ کریں کہ وہ بنیادی انجینئرنگ کلاس لیں تاکہ مسائل کے حل کی تعمیر کا ذہنی فریم ورک سیکھیں۔ ماہرین اقتصادیات نے نسلوں کے لیے اچھی رقم کے فوائد کو بیان کیا ہے، لیکن صرف بٹ کوائن جیسے انجنیئرڈ سسٹم کے ذریعے ہی یہ بحثیں حقیقت بن سکتی ہیں۔

انجینئرنگ میں یہ تبدیلی کسی حد تک سماجی علوم کے اندر ہو رہی ہے۔ مثال کے طور پر، معاشیات میں پال ملگروم اور باب ولسن کو دیئے گئے حالیہ نوبل انعامات نے حکومتوں اور معاشرے کو درپیش وسائل کی تقسیم کے مسائل میں حقیقی مسائل کو حل کرنے کے لیے نئی منڈیوں اور نیلامیوں کو ڈیزائن کرنے میں ان کے کام کا جشن منایا۔ مائیکرو اکنامک تھیوریسٹوں کی یہ کمیونٹی معاشی پیشے کے اندر اب بھی ایک چھوٹی اقلیت ہے، پھر بھی ان کا کام نظریہ اور عمل کو ملا دیتا ہے جیسا کہ کسی اور شعبے میں نہیں اور مشق کرنے والے اسکالرز میں ان کی نمائندگی زیادہ ہونی چاہیے۔ یونیورسٹیوں کو تمام شعبوں کو مساوی تصور کرنے کے لیے جبری مساوات کو ترک کرنا چاہیے، ہر شعبے کے لیے فیکلٹی لائنز اور ریسرچ ڈالرز کا برابر حصہ مختص کرنا چاہیے، خواہ اس کے معاشرے پر اثرات کیوں نہ ہوں۔ اس کے بجائے، مستقبل کے لیے حل تیار کرنے کے لیے تیار اور قابل شاگردوں کو ترجیح دیں۔ یہ کلچر اوپر سے آنا چاہیے اور فیکلٹی اور طلبہ کی بھرتی کے فیصلوں کی طرف نیچے جانا چاہیے۔

دوسرا، بین الضابطہ کام کا بدلہ۔ گہرے نظم و ضبط کے کام کا صدیوں پرانا روایتی ماڈل اپنی عمر دکھا رہا ہے، جبکہ ہمارے زمانے کی زیادہ تر دلچسپ اختراعات نظم و ضبط کی حدود میں ہیں۔ یونیورسٹیاں کالج کے کیمپسز میں ایک نئے بز ورڈ کے طور پر بین الضابطہ کام کے لیے ہونٹ سروس ادا کرتی ہیں، لیکن جب تک فیکلٹی کی تبدیلی کے لیے ترغیبات نہیں ہوں گی، کچھ نہیں ہوگا۔ فروغ اور مدتی کمیٹیوں کو چاہیے کہ وہ اسکالر کے گھریلو نظم و ضبط سے باہر کی اشاعتوں اور خاص طور پر دوسرے محکموں اور کالجوں کے ساتھ تعاون کو انعام دیں۔ جب کہ نیشنل سائنس فاؤنڈیشن جیسی بڑی سرکاری ایجنسیوں نے کراس ڈسپلنری ٹیموں کے لیے فنڈ کی مختص رقم میں اضافہ کیا ہے، جب پروموشن اور میعاد کے فیصلوں کا وقت آتا ہے، فیکلٹی کمیٹیاں بری طرح پرانے زمانے کی ہوتی ہیں اور اب بھی اسکالرز کو مختلف شعبوں میں انعامات دیتی ہیں۔ وقت گزرنے کے ساتھ، میں توقع کرتا ہوں کہ پرانی نسل کے ریٹائر ہونے کے ساتھ ہی یہ بدل جائے گا، لیکن معاشرے کے سب سے زیادہ پریشان کن مسائل انتظار نہیں کر سکتے اور یونیورسٹیوں کو اب تیزی سے آگے بڑھنا چاہیے۔ جب تک پروموشن اور میعاد کی کمیٹیاں بین الضابطہ کام کے لیے واضح طور پر تسلیم کرنے کا اعلان نہیں کرتیں، اس کے علاوہ کوئی اور چیز اہمیت نہیں رکھتی۔

تیسرا، اکیڈمی کا مقصد بلند ہونا چاہیے۔ اکثر، اکیڈمک جرائد علم کے فنڈ میں اضافی تعاون حاصل کرنے میں آسانی محسوس کرتے ہیں۔ حوالہ جات اور چھوٹی بہتری کے ساتھ ہمارا جنون لامحالہ چھوٹے قدم آگے بڑھاتا ہے۔ تعلیمی برادریوں میں خود حوالہ اور قبائلی بننے کی اضطراری خواہش ہوتی ہے۔ اس لیے علماء کرام ہم خیال ساتھیوں کی چھوٹی کانفرنسیں پسند کرتے ہیں۔ سائنس کی تاریخ میں آگے بڑھنے والے کچھ سب سے بڑے قدم افہام و تفہیم کی بڑی چھلانگوں سے آئے جو صرف مرکزی دھارے سے باہر ہی ہو سکتے تھے۔ Bitcoin ایک مثال ہے، لیکن صرف ایک نہیں. ڈبل ہیلکس کی دریافت، ہوائی جہاز کی ایجاد، انٹرنیٹ کی تخلیق اور حال ہی میں COVID-19 ویکسین کے لیے mRNA ترتیب کی دریافت پر غور کریں۔ حقیقی ترقی غیر معذرت کے ساتھ موجودہ فکری آرتھوڈوکس کو ختم کرنے اور مکمل طور پر نئی شکل اختیار کرنے سے حاصل ہوتی ہے۔ ہماری فیکلٹی اور طلباء کے لیے فضیلت کے معیارات پر اصرار ہونا چاہیے کہ ان کا مقصد انسانیت کو درپیش سب سے بڑے مسائل کو حل کرنا ہے۔ اکثر اس گفتگو کو کیمپس سے خاموش کر دیا جاتا ہے، اور وقت گزرنے کے ساتھ، یہ ہمارے نوجوانوں کے جذبے کو ختم کر دیتا ہے۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے، اثر کی بنیاد پر تحقیقی فنڈ مختص کریں اور ان ضروریات کو سخت بنائیں۔

ٹیکنالوجی کے شعبے سے دولت میں بے پناہ اضافہ نے کیمپس پر مختلف دباؤ ڈالا ہے۔ ایک تو، یہ نوجوان طلباء کو ٹیکنالوجی اور مالیاتی پریس پر غلبہ پانے والے نوجوان بانیوں کے نقش قدم پر چلتے ہوئے باہر نکلنے اور نئی کمپنیاں شروع کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔ یہ صرف اس وجہ سے ہوتا ہے کہ مارکیٹ کے انعامات اور یونیورسٹی کی سرگرمیوں کے درمیان ایک دراڑ ہے۔ یاد رکھیں کہ بٹ کوائن دانشوروں کی ایک چھوٹی سی جماعت سے ابھرا ہے جو نئی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے ایک قدیم مسئلے کا حل نکالنے کی کوشش کر رہا ہے۔ یہ اکیڈمی کے اندر آسانی سے ہو سکتا تھا، اور کسی لحاظ سے، اسے ہونا چاہیے تھا۔

کارپوریٹ فرم، یا تو سٹارٹ اپ یا قائم، بڑھتی ہوئی جدت طرازی کے لیے قدرتی مقام ہے۔ گاہک کی ضروریات، سرمایہ کاروں کے مطالبات اور صنعت کا علم کا مسلسل شور اسے معاشرے کے پیداواری امکانات میں چھوٹی تبدیلیوں کے لیے قدرتی جگہ بناتا ہے۔ بنیاد پرست اختراع اکیڈمی کے لیے منفرد طور پر اس کے لمبے، زیادہ دانستہ ٹائم اسکیل، گہری سائنس تک رسائی اور مارکیٹ کے شور سے الگ تھلگ رہنے کے لیے موزوں ہے، لیکن اس چیلنج کا مقابلہ کرنا اکیڈمی پر منحصر ہے۔ بٹ کوائن کو ہمیں متاثر کرنے دیں، تاکہ اکیڈمی کوارٹر بیک بن جائے نہ کہ ہمارے وقت کی اگلی بنیاد پرست اختراع کا نہ صرف تماشائی۔

یہ کوروک رے کی ایک مہمان پوسٹ ہے۔ بیان کردہ آراء مکمل طور پر ان کی اپنی ہیں اور ضروری نہیں کہ وہ BTC Inc. یا Bitcoin میگزین کی عکاسی کریں۔