这是 Korok Ray 的观点社论德州农工大学梅斯商学院副教授、梅斯创新研究中心主任。
自 2008 年 1 月宣布成立以来，比特币的市值已超过 XNUMX 万亿美元。 它的增长吸引了零售和机构投资，因为金融界现在开始将其视为一种合法的价值储存手段和黄金等传统资产的替代品。 闪电网络等第二层结算的创新使比特币越来越有可能充当交换媒介。
然而，比特币在学术界有一段不稳定且有些曲折的历史。 大学的课程基本上没有提到比特币。 相反，这些教义通常留给学生俱乐部和非营利组织。 随着时间的推移，这可能会改变，因为比特币和整个加密货币市场继续增长，吸引了工程和商业领域顶尖人才的关注。 比特币没有上大学并不是比特币本身的问题，而是学术界的问题，因为它对创新的接受程度不够，对向后看的数据分析的重视以及对个体学科而非集体知识的过度关注。 比特币可以作为学术研究可以和应该是什么的灵感。 事实上，它提出了一个让高等教育变得更好的路线图。
与学院的相似之处
人们可能想知道为什么有人应该假设比特币和大学之间有联系。技术专家不断接触当今客户的实际需求，而大学教师则开发（可能）在遥远的未来得到应用的基础科学。毕竟，像 Facebook、微软、苹果甚至以太坊这样的创新都是由大学未毕业的年轻人发起的。然而，硅谷和 128 号公路都出现在我们国家最伟大的沿海大学附近，这绝非偶然。因此，大学和科技行业之间肯定存在相关性。即便如此，比特币还是不同。比特币与其知识和学术根源有着更紧密的关系。要理解这一点，我们必须深入研究比特币的历史。
在世纪之交，一群杂乱无章的密码学家、计算机科学家、经济学家和自由主义者——密码朋克——通过互联网邮件列表交换信息。 这是一个由科学家、技术人员和业余爱好者组成的不为人知的电子聚会，他们正在开发和分享密码学和计算机科学进步的想法。 这里是应用密码学的一些早期巨头花费时间的地方，比如 Hal Finney，Pretty Good Privacy (PGP) 的早期先驱之一。
正是在这个邮件列表中，比特币的化名创造者中本聪宣布了他的电子支付系统解决方案。 在那次宣布之后，他开始回答论坛上关于概念及其执行的问题。 此后不久，中本聪提供了比特币的完整实施。 这允许论坛的参与者下载软件、运行它并自行测试。
比特币白皮书 与学术研究有相似之处。 它遵循学术论文的结构，有引用，并且看起来与今天任何计算机科学论文的外观相似。 白皮书和围绕它的对话都提到了之前实施工作量证明算法的尝试，这是比特币的核心特征之一。 例如，白皮书引用了 2002 年的 HashCash，这也是比特币之前知识库的一部分。 亚当回来 在尝试解决消除电子邮件中垃圾邮件的问题时，提出了 HashCash 的工作量证明。
因此，比特币并不是从天上掉下来的，而是从几十年而不是几天或几周内发展起来的一长串想法中出现的。 我们倾向于认为技术以超快的速度运行，快速变化并由雄心勃勃的年轻大学辍学生驱动，但比特币并不是基于“快速行动并打破常规”。 过去和现在都是相反的：基于数十年真实科学的缓慢而仔细的审议，不是孩子们而是更像他们的父母。 密码学论坛在性质上类似于学术研究研讨会，专业科学家礼貌地但坚持不懈地试图推翻想法以得出真相。 尽管白皮书的概念现在在替代加密货币硬币和代币中风靡一时，但它是专业研究社区之间交流思想的标志性方法。
尽管今天的加密货币经济占据了金融媒体的中心舞台，并且在全国范围内的关注度越来越高，但当比特币出现时，它却离这一切越远越好。 它是晦涩的、技术性的并且非常边缘化。 比特币的想法已经存在了几十年，但除了一小群密码学家、经济学家和政治哲学家之外，它并不为人所知，比特币与互联网、晶体管和飞机等其他激进创新有更多的共同点。 就像那些创新一样，比特币的故事是个人理性战胜集体误解的胜利。 正如莱特兄弟通过证明人类可以飞翔而证明世界是错误的，尽管物理学家声称这在数学上是不可能的，比特币也首次通过建立数字稀缺性来混淆反对者。
为什么我们应该关注比特币而不是其他一些加密货币代币，比如以太坊？ 如果你深入了解一下，加密货币的大部分创新都来自比特币。 例如，以太坊依赖与比特币相同的椭圆曲线，使用相同的公钥密码学。 比特币是由一位匿名的应用密码学家在漫长的孕育期和秘密开发中出现的，并在一个不起眼的邮件列表中发布和讨论。 出于这个原因，比特币与占据现代大学的神秘学界有许多相似之处。 没有专业的密码学家制作以太坊； 更确切地说，是一个少年，他甚至承认他加速了它的发展。 因此，只有比特币与学院有着深厚的联系，而现在加密货币领域中更多的渐进式创新更类似于现代技术领域的小进步。
与学院的差异
比特币在重要方面与学院不同。 最重要的是，比特币从根本上讲是跨学科的，而今天的大学却不是。 比特币融合了三个独立的学科：数学、计算机科学和经济学。 正是这种融合赋予了比特币力量并打破了传统的学术孤岛。
公钥密码学自 50 年前提出以来，一直是应用密码学和数学领域的重大创新。 核心概念很简单：用户可以使用只有自己知道的私钥来保护消息，该私钥会生成所有人都知道的公钥。 因此，用户可以轻松地分发公钥而不会产生任何安全后果，因为只有私钥才能解锁加密。 公钥密码学通过散列函数来实现这一点——数据的单向转换是不可能逆转的。 在比特币中，这是通过有限素数域上的椭圆曲线发生的。
但是公钥加密是不够的。 由于比特币寻求作为一种电子支付系统，它必须解决 双花问题. 如果 Alice 用比特币支付 Bob，我们必须阻止 Alice 也用同样的比特币支付给 Carol。 但在数字世界中，复制数据是免费的，因此防止双重支出似乎是无望的。 为此，中本聪利用了来自计算机科学的区块链。 早在 1983 年，密码学家 David Chaum 就为区块链的概念奠定了基础，这项研究源自他在伯克利的计算机科学论文。
区块链是一个反向指向原始（创世）区块的链表。 每个区块包含数千笔交易，每笔交易都包含将比特币从一个地址转移到另一个地址的成分。 区块链解决了双花问题，因为它是分布式的，即对比特币网络上的所有节点公开可用。 只有当网络上的所有其他节点都同意（共识）时，这些节点才会不断地通过添加新交易来验证区块链。 在我们之前的示例中，当 Alice 向 Bob 付款时，该交易进入区块链，所有节点都观察到该区块链。 如果 Alice 尝试使用相同的比特币支付 Carol，网络将拒绝该交易，因为每个人都知道 Alice 已经使用这些比特币支付 Bob。 区块链的分布式、公共性质可以防止双重支付，这是电子支付特有的问题。
事实上，中本聪专门设计了区块链作为双重支出的解决方案。 它本质上是低效的，因为它需要整个网络不断验证和重现相同的数据。 这也是为什么大多数比特币以外的区块链技术应用都没有什么意义，因为它将为电子支付定制的低效解决方案强加到其他应用程序上，而这些应用程序可以通过中央数据库有效解决。 区块链本身作为反向链接列表的概念在计算机科学中并不是革命性的，但其专门设计用于防止双重支出的分布式特性却是。
即便如此，密码学和区块链还不够。 网络需要有一个理由来保护区块链。 这就是比特币经济的亮点所在。 中本聪提出了一组计算机，可以证明交易历史确实发生过。 这个证明需要进行昂贵的工作。 中本聪通过举办一场比赛来解决这个问题，在比赛中，个人计算机（称为矿工）将通过称为 SHA256 的单向函数竞争寻找看似随机的答案。 获胜者将获得新铸造的比特币，该比特币将由网络发布。 该函数的答案必须具有足够的挑战性，解决它的唯一方法是部署更多的计算资源。 比特币挖矿需要真正的计算，因此需要真正的能量，类似于几代前的黄金开采。 但与黄金开采不同的是，新比特币的发行时间表是众所周知的。
采矿经济学是一项竞赛的设计，该竞赛将奖励新比特币给解决难题的矿工。 这是微观经济学机制的一种形式，即个体代理竞争奖励的博弈经济设计。 比特币的宏观经济学与发行时间表有关，随着时间的推移可预测地调整，区块奖励每四年减少一半。 这迫使 21 万比特币的约束。 这从本质上限制了货币的通胀增长，并施加了当今任何法定货币都必须遵守的约束。 无论网络的计算能力如何，基本难题的难度大约每两周调整一次，尽管自比特币推出以来的几十年中计算能力呈指数级增长，但仍提供了一个强大的实施方案。
比特币的这种跨学科特征是存在的，而不是增量的。 如果没有它的三个组成部分（公钥密码学、反向链接区块链和使用工作量证明的采矿竞赛）中的任何一个，比特币将无法运行。 就其本身而言，这三个组成部分中的每一个都包含一个连贯的知识和思想体系。 他们的组合是中本聪的天才。 未来的激进创新也需要以存在的方式将多个学科联系在一起，否则它们的组合将无法生存。
为什么不是学院？
为什么比特币不能走出学院？ 首先，比特币本质上是跨学科的，但大学的学者因在单一知识领域的卓越表现而获得奖励。 比特币融合了计算机科学、数学和经济学的思想，但任何单一的大学教员都不可能拥有跨学科协调所需的广博知识。
其次，学院存在渐进主义。 学术期刊明确要求其作者提供 增量 他们的工作为文学做出了贡献。 这就是知识一寸寸进步的方式。 但是比特币——就像历史上其他激进的创新，如飞机和晶体管一样——取得了巨大的飞跃，这可能无法通过学院的同行评审过程。
第三，比特币建立在自由主义的政治基础上，而这一基础不受主流学术界、尤其是专业经济学家的青睐。该软件内置了健全货币的算法表示，其中比特币协议按照可预测的时间表发布新的比特币。这与我们今天生活的世界非常不同，联邦公开市场委员会对货币供应拥有完全的自由裁量权。审查比特币 v0.1 的密码朋克都对集体权威持怀疑态度，他们相信技术和密码学可以为个人提供隐私，远离政府或任何大型组织的监视。
大多数经济学家并不认同这种对中央权威的怀疑态度。 至少社会科学界从未认真对待比特币。 此外，美联储在资助和促进主流学术经济研究方面发挥着巨大作用。 它从顶级博士招聘。 计划，聘请曾担任经济学教授的银行行长和行长，并鼓励其员工在与学院相同的学术期刊上发表文章。 难怪受美联储文化影响的大学不会接受从根本上取代它的技术。
我请所有在世的诺贝尔经济学奖得主在德州 A&M 比特币会议上发言，但只有一位拒绝了。 一些人承认对比特币的了解不够，不足以进行讲座； 至少他们对他们成功发展的学科模型的限制是诚实的。其他人，如保罗克鲁格曼，将加密货币视为新的次级抵押贷款（他还曾预测互联网将对经济产生同样的影响作为传真机）。 学术经济学家几乎没有关注比特币的崛起，甚至现在仍然对比特币区块链的运作方式一无所知，尽管它是过去十年金融领域唯一真正的创新。
比特币首先是一种智力贡献。 它不需要对行业有深入的了解，不需要对公司当前的做法有特殊的洞察力，也不需要了解劳动力和资本市场的特殊细节。 它不是基于现有的实践，而是基于现有的理论。 由于这些原因，比特币毫无歉意地出现在思想的土地上，并且在某种意义上应该来自学院。 一位学术经济学家可能设计了采矿锦标赛，一位计算机科学家开发了区块链，一位数学家开发了公钥密码学。 将这三种创新结合在一起需要一个不太可能的人（或团队）。 大学培养在各自学科领域具有深厚专业知识的学院，但没有像比特币那样将学科联系在一起。 出于这个原因，比特币不可能出现在大学之外，即使它依赖于大学内部已经确立的学科。 问题不在于知识本身，而在于它的组织。 这就是机会。
我们是怎么来到这里的？
以目前的形式，学院不适合像比特币这样的创新。 学生进入研究生院后，他们将学习自己学科的技术，并利用这些技术在专业期刊上发表文章，从而为他们赢得终身教职并获得该学科内一小部分同行的学术认可。 自早期大学以来，这些孤立的知识走廊已经僵化了几个世纪。 这怎么发生的？
自二战以来，学术界有两个主要趋势。 到目前为止，最重要的是数字革命。 随着任何人都可以使用计算能力，科学的目标从构建理论转向了测量。 突然间，世界各地的研究人员都可以通过笔记本电脑获得大量社会和自然科学数据。 互联网的发展传播了数据共享和数据可用性，以及微处理能力的进步，使得对数据的大规模分析变得既便宜又容易。 学术界集体转向数据分析，并在 10 到 15 年的周期内从趋势转向趋势。 第一个周期是汇总统计和方差分析，第二个是线性回归，第三个是机器学习。 当每个学科的特定领域出现问题时，学者们很少回到他们的基础理论进行修订。 相反，他们只是将更多数据输入机器，希望归咎于测量错误和遗漏变量。
大数据和统计数据的增长与机器学习相结合，使我们进入了人工智能 (AI) 是一个黑匣子的时代。 没有研究人员可以完全解释人工智能到底在做什么。 与此同时，问题变得更小了。 以前，发展经济学作为一个领域会问：“为什么非洲如此贫穷？” 现在，该领域的研究询问在浴室门的左侧或右侧放置标志是否更有可能导致使用。 这种对因果关系的关注在智力上是值得的，但要付出高昂的代价，因为研究人员通常必须将他的领域缩小到易于观察和测量的行为。 二战后发展起来的庞大、复杂的数学理论在很大程度上是无法检验的，因此实证研究人员放弃了这些理论基础。 曾经，学者们通过提出当今最大的问题来占据知识制高点，而现在实证研究在学术期刊中占据主导地位。 实验物理学家和经验经济学家大多引用其他数据驱动的工作。
随着计算机在我们社会中的普及，学生们在生命的早期就接触到了计算。 当他们进入大学和研究生院时，他们已经具备了数据处理和分析的基本设施。 当一些简单的实验和线性回归可以提供可以快速发布的结果表时，为什么还要麻烦数学呢？ 随着时间的推移，随着学术专业逐渐远离数学，学生们被数据工作所吸引。
期刊更容易接受带有一些关于世界的小实验或经验事实的论文。 鉴于编辑和审稿人在逐篇论文的基础上对学术研究做出决定，对于实证和实验工作是否真正提升了人类知识，没有总体评估。 因此，数据分析与研究团队取得了越来越大的进步，挖掘相同的核心数据集，并提出更小、更无意义的问题。 下雨或阳光会影响交易者的情绪，从而影响他们的选股吗？ 首席财务官在年度报表上签名的大小能否衡量他的自恋程度并预测他是否会进行欺诈？ （我不是 制造 Free Introduction 东西 向上。）
有人可能认为计算的进步会导致研究验证二战后发展起来的一些理论，但事实并非如此。 用技术术语来说，这些复杂模型中有许多是内生的，多个变量同时在平衡中确定。 因此，实证研究人员要具体确定正在发生的事情是一个挑战，例如提高最低工资是否会增加失业率，正如经济学 101 所建议的那样。 这导致了因果关系的转变。 但是因果推理需要精确的条件，而这些条件通常并不适用于经济，而是适用于一些具体的例子，比如美国各州在不同时间通过了反堕胎法。 这 魔鬼经济学 经济学革命可能不会在诺贝尔奖中占主导地位，但肯定会影响大多数已发表的社会科学研究。
这种数据驱动方法的主要问题是它最终是向后看的方法。 根据定义，数据是世界在某个时间点的表示。 商业和经济学研究的整个领域现在几乎完全是经验主义的，学者们竞相收集新数据集或在现有数据集上使用新颖的经验技术。 无论哪种方式，视野总是来自后视镜，回顾过去以了解发生了什么或没有发生什么。 低利率是否导致了全球金融危机？ 堕胎能减少犯罪吗？ 最低工资会减少就业吗？ 这些问题基本上都专注于过去，而不是为未来设计新的解决方案。
第二个趋势是学术界内外理论界的萎缩。 理论家的数量已经大大减少，他们也拒绝与更大的经验和实验同事合作。 这种部落主义导致理论家写出越来越复杂、错综复杂和自我参照的数学模型，几乎没有现实基础，也没有希望获得可能的经验验证。 许多博弈论仍然无法测试，弦论可能是自我参照世界的最极端例子，永远无法完全验证或测试。
最后，学术理论长期落后于技术。 通常，数学家、物理学家和经济学家会对已经在工业中取得成功的技术进行事后合理化。 这些理论并没有预测任何新事物，而是简单地肯定了传统智慧。 随着理论的复杂性增加，它的读者群下降，甚至在理论家中也是如此。 就像生活中的其他一切一样，理论的部落主义导致社区充当俱乐部，禁止不采用其神秘语言和方法的成员。
因此，我们已经陷入了一场内战。 理论族群逐年缩小，与现实失去关联，而经验/实验数据社区随着时间的推移而增长，在没有概念指导的情况下提出更小的问题。 学者和技术人员都对要解决哪些问题以及如何解决这些问题一无所知。 它还导致我们集体意识中普遍存在随机性，导致我们向当下的风向任何方向吹。 经济学有完善的市场理论及其运作方式，但科技公司是巨大的市场，在许多相同的经济理论中都没有锚定。 计算机科学建立在算法和数据结构的坚实基础之上，然而理论界却痴迷于关于计算复杂性的辩论，而价值数万亿美元的科技公司则通过简单的 A/B 测试来做出最重要的决定。
我们已经达到了人类知识规模的转折点，学者们将他们的理论提炼到越来越精确的水平，与越来越小的学者群体进行交流。 这种知识的专业化导致了超专业化，期刊和学术学科继续划分和细分为更小的类别。 大量期刊就是这种超专业化的证据。
从科学到工程
鉴于在现有学科中已经发现了很多知识，未来的许多创新将发生在学科的边界上，但必须有更大的转变。 今天的大学仍然在很大程度上采用科学的方法，为自身而建立知识，并寻求了解自然、物理和社会世界，但我们不应止步于此。 鉴于他们的基础知识，科学家处于为我们的未来设计更好的解决方案的最佳位置。 转向工程思维将迫使学者设计和实施解决我们最紧迫问题的解决方案。 从长远来看，它也将缩小学术界和工业界的差距。 由于市场需求与学术课程之间存在差距，学生面临寻找工作和创办公司的压力，这对他们的学术课程造成了影响。 如果这个差距缩小，学生们反而花时间在大学里为未来建立更好的解决方案，这种认知失调就会消失。
这种转变已经在一些学科中开始，比如经济学。 经济学最成功的应用领域之一是 市场设计，它毫不含糊地采用了工程思维，仅在过去十年中就获得了三项诺贝尔奖。 这些学者来自工程学并采用博弈论来建立可以在现实世界中运作的更好的市场，例如更好地将肾脏捐赠者与接受者、学生与学校或医疗居民与医院相匹配。 他们还设计了当今使用的许多最大的拍卖，例如政府的频谱拍卖和谷歌内部的广告拍卖。 经济学界的其他人，甚至高等教育和学术界的其他人，没有理由不能同样将自己定位为更多地采用这种工程思维方式。
随着时间的推移，缩小学术界和工业界之间的差距将减轻大部分
公众强烈反对不断上涨的学费和学生债务。 一旦学生和教授将他们的研究导向为社会开发更好的解决方案，他们的学生和雇用他们的公司也将如此。 如果研究直接创造出最终使学生、未来雇主和整个社会受益的技术，学生将不再怨恨他们的教师将时间花在研究而不是教学上。 随着时间的推移，这自然会缩小美国目前面临的技能差距。 大学不再需要明确地关注 STEM 技能，而是专注于提供最终将大量从 STEM 领域汲取灵感的技术解决方案。
呼吁采取行动
我们如何改革高等教育以产生下一个比特币？ 当然，下一个比特币不会是比特币本身，而是一种以全新方式构想老问题的第一原则创新。 我对大学文化、优先事项和组织结构提出了三项具体建议。
首先，学院必须更明确地接受工程学而不是科学——即使是在边缘。 文艺复兴和理性时代导致美国高等教育为科学和知识本身而庆祝。 哈佛的座右铭是“Veritas”或“真理”，而芝加哥大学的座右铭是“Crescat scientia, vita excolatur”，意思是“让知识越来越多，从而丰富人类生活”。 这些大学以科学和文科传统为基础，在建立人类进步所必需的知识库方面做了大量工作，但过去半个世纪是工程大学的时代，斯坦福大学和麻省理工学院竞相构建解决方案世界，不只是去了解它。 这种工程精神应该延伸到工程部门之外，甚至尤其是社会科学。 例如，要求所有新生参加基础工程课程，以学习构建问题解决方案的心理框架。 几代人以来，经济学家已经阐明了稳健货币的好处，但只有通过像比特币这样的工程系统，这些争论才能成为现实。
工程学的这种转变在一定程度上发生在社会科学领域。 例如，最近授予保罗·米尔格罗姆和鲍勃·威尔逊的诺贝尔经济学奖是为了庆祝他们在设计新市场和拍卖以解决政府和社会面临的资源分配问题中的实际问题方面所做的工作。 这个微观经济理论家群体在经济专业中仍然是少数，但他们的工作将理论与实践融为一体，与其他领域不同，应该在实践学者中具有更高的代表性。 大学应该放弃平等对待所有学科的强制公平，为每个学科分配平均份额的教职员工和研究经费，无论其对社会的影响如何。 相反，优先考虑愿意并能够为未来建立解决方案的门徒。 这种文化必须自上而下，并渗透到教师和学生的招聘决策中。
二是奖励跨学科工作。 传统的、具有数百年历史的深度学科工作模式正在老化，而我们这个时代的大多数激动人心的创新都在学科的边界上。 大学口口相传跨学科工作是大学校园里的一个新流行语，但除非对教师的激励措施发生变化，否则什么都不会。 晋升和任期委员会必须奖励学者本学科以外的出版物，尤其是与其他部门和学院的合作。 虽然像美国国家科学基金会这样的大型政府机构已经增加了对跨学科团队的拨款，但在晋升和任期决定方面，教职委员会已经过时了，仍然会奖励跨学科而不是跨学科的学者。 随着时间的推移，我预计随着老一代的退休，这种情况会有所改变，但社会最紧迫的问题不能等待，大学现在应该更快地转向。 除非晋升和任期委员会明确宣布对跨学科工作的认可，否则其他一切都不重要。
第三，学院要志存高远。 学术期刊常常乐于为知识基金寻求增量贡献。 我们对引用和小改进的痴迷不可避免地会导致向前迈出一小步。 学术界有一种自我参照和部落化的反身愿望。 因此，学者们喜欢志同道合的同行的小型会议。 科学史上一些最大的进步来自理解的巨大飞跃，而这种飞跃只能发生在主流之外。 比特币是一个例子，但不是唯一的例子。 考虑一下双螺旋的发现、飞机的发明、互联网的创建以及最近发现的 COVID-19 疫苗的 mRNA 序列。 真正的进步来自毫无歉意地抛弃现有的知识分子正统观念，拥抱全新的面貌。 我们的教师和学生的卓越标准必须坚持他们的目标是解决人类面临的最大问题。 这种话语经常在校园里被压制，随着时间的推移，它侵蚀了我们年轻人的精神。 为此，应根据影响分配研究经费并严格要求。
科技领域财富的巨大增长给校园带来了各种压力。 一方面，它诱使年轻学生辍学并创办新公司，追随主导技术和金融媒体的年轻创始人的脚步。 这只是因为市场的回报和大学的活动之间存在分歧。 请记住，比特币起源于一小群知识分子，他们寻求使用新技术来解决一个古老的问题。 这在学院内很容易发生，从某种意义上说，它应该发生。
无论是初创企业还是成熟企业，都是渐进式创新的天然场所。 客户需求、投资者需求和行业知识的持续噪音使其成为社会生产可能性发生微小变化的自然场所。 激进创新特别适合学院，因为它具有更长、更深思熟虑的时间表、深入的科学知识以及与市场噪音的隔离，但要应对这一挑战取决于学院。 让比特币激励我们，让学院成为我们这个时代下一个激进创新的四分卫，而不仅仅是旁观者。
这是 Korok Ray 的客座帖子。 所表达的观点完全是他们自己的观点，不一定反映 BTC Inc. 或比特币杂志的观点。
