DeSci: Con đường đổi mới trong tài trợ khoa học
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
DeSci: Con đường đổi mới trong tài trợ khoa học
Bài viết này thảo luận về các phương pháp và nỗ lực đổi mới, cải cách nguồn kinh phí và tổ chức nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực sinh học từ năm 2011 đến 2021.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: Nadia Asparouhova
Biên dịch: LlamaC
(Tác phẩm: Burning Man 2016, về Tomo: minh họa viên của quỹ eth)
Đối với những người hoạt động ở ranh giới giữa khoa học và công nghệ, thật khó để không chú ý đến lượng lớn các sáng kiến mới xuất hiện trong hai năm qua nhằm cải thiện đặc biệt lĩnh vực khoa học đời sống.
Dù bản thân tôi không có nền tảng khoa học hay mối liên hệ cá nhân nào với lĩnh vực này (ngoại trừ việc biết và thích nhiều người tham gia vào đó), tôi bắt đầu tò mò tại sao lĩnh vực này đột ngột thay đổi, đặc biệt là từ góc nhìn từ thiện. Hiểu rõ điều gì hiệu quả trong khoa học có thể giúp chúng ta giải quyết các vấn đề tương tự trên thế giới.
Để hiểu điều gì đang xảy ra, tôi đã xem xét các ví dụ về nỗ lực liên quan đến khoa học trong lĩnh vực công nghệ trong thập kỷ qua (khoảng 2011-2021). Tôi tìm kiếm các mô hình giúp suy luận các chuẩn mực và giá trị thời điểm đó, cũng như các bước ngoặt thay đổi thái độ. Tôi cũng phỏng vấn nhiều người trong lĩnh vực này để lấp đầy khoảng trống, đồng thời hiểu giá trị và hình mẫu thành công của họ.
Một lưu ý: Đối với các câu hỏi phức tạp như "tại sao văn hóa này thay đổi", hiếm khi hoặc thậm chí không thể đưa ra câu trả lời rõ ràng, vì vậy hãy coi bài viết này như một điểm khởi đầu cho nghiên cứu sâu hơn.
Các vấn đề trong khoa học
Khi mọi người nói muốn "làm khoa học tốt hơn", họ đang cố gắng giải quyết những vấn đề gì, và bằng cách nào?
Những người làm việc và xung quanh lĩnh vực khoa học dường như đều nhận thức được vài quan sát chung. Các chủ đề này đã được thảo luận rộng rãi và chi tiết hơn ở nơi khác, nên tôi chỉ đề cập sơ lược:
Quá trình xin tài trợ chậm chạp và mang tính quan liêu đối với nhà khoa học
Độ phổ biến của Fast Grants (một chương trình cấp vốn nhanh được khởi động để ứng phó đại dịch COVID-19) cho thấy sự thiếu lựa chọn của các nhà khoa học. Các nhà sáng lập chỉ ra rằng họ ngạc nhiên trước số lượng đơn xin từ các cơ sở nghiên cứu hàng đầu: "Chúng tôi không ngờ những người ở các trường đại học hàng đầu lại gặp khó khăn về tài chính trong đại dịch." Tuy nhiên, trong khảo sát gửi tới người nhận tài trợ, 64% cho biết nếu không có Fast Grant thì công việc của họ sẽ hoàn toàn không thể thực hiện được.
Hệ thống khen thưởng trong học thuật tuy vững chắc nhưng không chọn ra công việc tốt nhất
Các nhà khoa học được kỳ vọng công bố kết quả nghiên cứu trên các tạp chí, danh tiếng của họ được đo bằng số lần trích dẫn. Nhưng bình duyệt đồng nghiệp thường ưu tiên sự đồng thuận hơn là mạo hiểm; các nhà khoa học chịu áp lực theo đuổi số lượng thay vì chất lượng, cùng nhiều vấn đề khác.
Nhà khoa học trẻ tuổi ở vị thế bất lợi
Khoa học đang ngày càng nghiêng về các nhà khoa học lớn tuổi và giàu kinh nghiệm. Phần lớn tài trợ từ Viện Y tế Quốc gia Mỹ (NIH) được trao cho các nhà khoa học lớn tuổi, độ tuổi trung bình để nhà khoa học đạt phát hiện giành Nobel cũng đang tăng lên.
Xác định lý thuyết thay đổi
Tại sao những vấn đề này quan trọng? Nếu đặt câu hỏi "rồi sao?" cho các quan sát trên, chúng ta có thể nói rằng do những thách thức hệ thống này, tiến bộ khoa học không mạnh mẽ như tiềm năng vốn có. So sánh với các giai đoạn lịch sử khác như thời Victoria hay Chiến tranh Lạnh, các nhà khoa học tài năng giờ đây dường như khó khăn hơn trong việc theo đuổi công việc của mình, đặc biệt khi ý tưởng của họ mang tính thử nghiệm hoặc chưa được chứng minh.
Alexey Guzey, người sáng lập New Science, trong khảo sát năm 2019 về khoa học đời sống, chỉ ra rằng các nhà khoa học đã học cách giải quyết các vấn đề này bằng cách, ví dụ, xin tài trợ cho các ý tưởng "buồn tẻ", rồi dùng một phần ngân sách đó để thực hiện các ý tưởng "thử nghiệm". Dù sao, có thể hợp lý giả định rằng nếu các nhà khoa học không phải vật lộn như vậy, họ có thể hoàn thành nhiều công việc hơn. Ví dụ, từ khảo sát Fast Grants nêu trên, 78% người trả lời cho biết nếu họ có thể tiếp cận "nguồn vốn vô hạn, vĩnh viễn", họ sẽ "thay đổi đáng kể" kế hoạch nghiên cứu của mình.
Nếu phải viết một lý thuyết thay đổi mang màu sắc công nghệ cho khoa học, nó có thể trông như sau:
Bằng cách loại bỏ các rào cản tài chính và thể chế đối với các nhà khoa học hàng đầu thế giới, đảm bảo tiến bộ khoa học có thể phát triển mạnh mẽ, cho phép họ theo đuổi trọn vẹn trí tò mò và tạo ra các nghiên cứu có thể áp dụng để phục vụ nhân loại.
Trong tuyên bố này, các chuyên gia có sự khác biệt về hoạt động nào họ cho là quan trọng nhất:
-
Một số người tôi trò chuyện cho rằng thiếu hụt hoặc quy trình chậm trễ trong tài trợ nghiên cứu là đòn bẩy ảnh hưởng lớn nhất: đưa tiền cho các nhà khoa học, để họ tự do phát triển ý tưởng.
-
Những người khác cho rằng chuẩn mực học thuật là trở ngại lớn hơn: nghiên cứu nên vận hành giống văn hóa khởi nghiệp.
-
Một số khác cho rằng có sự chia rẽ giữa những người tập trung vào nghiên cứu cơ bản và những người muốn ứng dụng kết quả: nhóm sau mong muốn đẩy nhanh việc thương mại hóa để con người sớm được hưởng lợi từ công việc của các nhà khoa học.
Tôi sẽ đi sâu hơn vào một số phương pháp này trong các chương tiếp theo.
Khoa học cũng có thể được xem như một tập hợp con của một vấn đề rộng hơn: "Làm thế nào để hỗ trợ văn hóa nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ?" Ví dụ, trí tuệ nhân tạo thuộc phạm trù này, nhưng có lộ trình phát triển và lịch sử tài trợ khác biệt. Tương tự với tương tác người-máy (HCI) và các "công cụ tư duy". Ngay cả "khoa học" cũng là một hạng mục cực kỳ rộng, như chúng ta sẽ thấy trong các chương tiếp theo (lưu ý rằng việc đặc biệt tập trung cải tiến quy trình khoa học đôi khi được gọi là "meta-khoa học").
Trong nghiên cứu điển hình này, tôi chỉ tập trung vào phần giao nhau giữa nghiên cứu khoa học và công nghệ trong thập kỷ qua. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, thái độ của công nghệ đối với nghiên cứu cũng ảnh hưởng đến cách chúng ta nhìn nhận khoa học, và ngược lại, tôi sẽ đề cập điều này thỉnh thoảng.
Giờ tôi đã nêu rõ các lưu ý, hãy xem những điểm chung giữa các chuyên gia hiện nay là gì. Nhìn lại lý thuyết thay đổi trên, điều gì khác biệt hoặc quan trọng trong cách tiếp cận gốc công nghệ đối với khoa học?
Với tôi, một khía cạnh nổi bật là sự chú ý đến việc hỗ trợ và thu hút nhân tài hàng đầu. Có một giả định ngầm rằng chất lượng của từng nhà khoa học rất quan trọng, thậm chí có thể các bước nhảy vọt trong khoa học là nhờ đóng góp của một vài thiên tài, chứ không phải cả cộng đồng khoa học. (Một phân tích tổng hợp của José Luis Ricón dường như ủng hộ giả định này, dù ông lưu ý các kết luận có thể khác nhau theo lĩnh vực.)
Sự chú ý đến "nhân tài hàng đầu" cảm giác rất giống công nghệ, tương tự cách các nhà sáng lập nghĩ về các công ty khởi nghiệp. Dù không có chế độ tinh hoa hoàn hảo, văn hóa công nghệ phát triển mạnh một phần vì các công ty ít coi trọng các dấu hiệu như nguồn gốc hay thâm niên, mà chú trọng hơn vào thành quả thực tế của một người. Việc ưu tiên nhân tài chất lượng cao cũng giúp tổ chức tránh suy thoái khi phát triển. Vì vậy, không ngạc nhiên khi giới công nghệ áp dụng cách suy nghĩ này vào khoa học.
Thứ hai, luôn nhấn mạnh đầu ra, đặc biệt là thúc đẩy nghiên cứu ra thị trường. Một lần nữa, cách tiếp cận "chú trọng kết quả" này cảm giác rất phù hợp với đặc điểm ngành công nghệ: cho rằng nghiên cứu cơ bản cuối cùng nên phục vụ một mục tiêu dài hạn để lợi ích nhân loại — và chúng ta nên rút ngắn tối đa thời gian này.
Hầu hết những người tôi trò chuyện đều cho rằng nếu bạn có thể thương mại hóa công việc của mình, bạn nên làm điều đó — tất nhiên, không phải mọi thứ đều thương mại hóa được. Ngay cả các dự án khoa học phi lợi nhuận cũng thường nhấn mạnh các giá trị lấy cảm hứng từ khởi nghiệp như tốc độ, khả năng chứng minh và hợp tác.
Cuối cùng, một niềm tin ngầm phổ biến trong giới chuyên gia hiện nay là sự thay đổi đến từ bên ngoài: chúng ta phải làm việc bên ngoài các tổ chức, tác động từ bên ngoài để đạt được các mục tiêu này. Dù một số tổ chức thực sự hợp tác với các trường đại học, họ vẫn vận hành ngoài con đường nghề nghiệp học thuật truyền thống.
Các giá trị này có thể rõ ràng với những người làm việc trong lĩnh vực công nghệ, nhưng nếu quay lại tầm nhìn cấp cao "đảm bảo tiến bộ khoa học phát triển mạnh mẽ", việc áp dụng các giá trị này sẽ loại trừ một số lựa chọn mà các chuyên gia ngoài công nghệ có thể theo đuổi: ví dụ, xây dựng chương trình hậu tiến sĩ, cải thiện công cụ phòng thí nghiệm nghiên cứu tại các trường đại học, tăng tuyển sinh chương trình sau đại học STEM, v.v.
Xét các giá trị này, hãy xem cách tài trợ nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ đã phát triển như thế nào trong thập kỷ qua.
Thúc đẩy đổi mới khoa học thông qua khởi nghiệp (2011-2014)
Một chủ đề chung tôi nghe được từ các cuộc trò chuyện là vấn đề khoa học trong thập kỷ qua không thay đổi đáng kể. Lâu nay, người ta đã nhận thức rõ rằng khoa học hoạt động kém hiệu quả, và mong muốn hành động thay đổi điều đó. Tuy nhiên, quan điểm về cách giải quyết vấn đề đã thay đổi.
Mười năm trước, đa số cho rằng công ty khởi nghiệp là cách tốt nhất để thúc đẩy tiến bộ khoa học: hoặc tự thành lập công ty, hoặc đầu tư vào họ.
Thời điểm đó, cuốn sách The Great Stagnation (Sự đình trệ lớn) năm 2011 của nhà kinh tế và nhà văn Tyler Cowen cung cấp nền tảng triết học cho tiến bộ khoa học. Cowen đưa ra lập luận rộng hơn về sự đình trệ kinh tế Mỹ, nhưng chỉ ra rằng sự thiếu đột phá khoa học và tốc độ chậm chạp của tiến bộ công nghệ là một nguyên nhân.
Cowen dành tặng cuốn sách này cho Peter Thiel, người từng công khai bàn về sự suy giảm đổi mới công nghệ. Trong The Great Stagnation, Cowen trích dẫn một cuộc phỏng vấn của Thiel: "Dược phẩm, robot, trí tuệ nhân tạo, công nghệ nano — tiến triển trong tất cả các lĩnh vực này đều hạn chế hơn nhiều so với người ta tưởng. Câu hỏi là tại sao."
Cũng khoảng năm 2011, Thiel áp dụng khẩu hiệu nổi tiếng "Chúng ta được hứa xe bay, nhưng lại nhận được 140 ký tự" cho công ty đầu tư mạo hiểm Founders Fund mà ông thành lập năm 2005. Thiel biến khẩu hiệu này thành triết lý đầu tư, tiết lộ lý thuyết thay đổi của ông: tiến bộ khoa học sẽ được giải quyết thông qua thị trường, chứ không phải bằng cách tài trợ nghiên cứu cơ bản.
Dù khó xác định chính xác tại sao khởi nghiệp trở thành lựa chọn hàng đầu trong khoa học lúc đó, giải thích đơn giản nhất là liên quan đến sự phổ biến chung của khởi nghiệp trong thập kỷ 2010. Y Combinator, một accelerator, đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho khởi nghiệp hấp dẫn và dễ bắt đầu hơn, dù thành lập từ 2005 nhưng đạt đỉnh cao văn hóa vào thập kỷ 2010. Nhiều cựu học viên thành công nhất của họ đến từ các công ty thành lập hoặc tăng trưởng đột phá trong thập kỷ 2010. Bài luận nổi tiếng năm 2011 của Marc Andreessen "Phần mềm đang nuốt chửng thế giới" phản ánh tâm trạng thời điểm đó: các công ty khởi nghiệp dựa trên phần mềm có thể giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong các ngành.
Ngoài Breakout Labs (dù là chương trình tài trợ, nhưng được xây dựng như một quỹ luân chuyển, thu nhập từ quyền sở hữu trí tuệ và/hoặc bản quyền của người nhận tài trợ), các dự án khoa học nổi bật thời điểm đó thường là các công ty khởi nghiệp hoặc quỹ đầu tư mạo hiểm. Ví dụ bao gồm:
Ngoài các công ty khởi nghiệp, có hai nhà tài trợ nghiên cứu nổi tiếng trong lĩnh vực công nghệ thời điểm đó, gần gũi hơn với khoa học và cũng cho thấy cách người ta nhìn nhận nghiên cứu lúc đó:
Google X: Google X được thành lập âm thầm vào năm 2010, New York Times lần đầu tiết lộ sự tồn tại của nó, mô tả như một phòng thí nghiệm bí mật trong Google tập trung vào "các ý tưởng hướng tới những vì sao". Google X phổ biến thuật ngữ "dự án mặt trăng" (moonshots), giờ tự mô tả là "nhà máy dự án mặt trăng".
Phòng thí nghiệm Truyền thông MIT: Phòng thí nghiệm Truyền thông MIT giờ tự mô tả là "phòng thí nghiệm nghiên cứu liên ngành". Dù không tập trung vào khoa học, nó thường được trích dẫn như biểu tượng cho sự giao thoa giữa công nghệ và văn hóa nghiên cứu học thuật. Trong thập kỷ 2010, dưới sự lãnh đạo cuốn hút của Joi Ito, nó phát triển mạnh mẽ cho đến năm 2019, khi ông từ chức đột ngột do các mối quan hệ tài chính gây tranh cãi.
Phương pháp từ thiện ban đầu (2015-2017)
-
Đến giữa thập kỷ 2010, các thương vụ thoái vốn trong ngành công nghệ đã tạo ra đủ của cải cá nhân, khiến một số nhà đầu tư bắt đầu thử nghiệm các hình thức từ thiện truyền thống.
-
Năm 2015, Y Combinator tuyên bố thành lập một viện nghiên cứu phi lợi nhuận, YC Research, ban đầu được chủ tịch Sam Altman tài trợ cá nhân 10 triệu USD. Dù không trực tiếp liên quan đến khoa học (các dự án nghiên cứu đầu tiên tập trung vào thu nhập cơ bản phổ quát, đô thị và tương tác người-máy), YC Research có thể được hiểu như chỉ báo thay đổi thái độ văn hóa. Như Sam Altman giải thích trong bài đăng công bố, đôi khi "các công ty khởi nghiệp không phù hợp với một số loại đổi mới", đây là quan điểm hoàn toàn mới vào thời điểm đó:
Sứ mệnh của chúng tôi tại YC là thúc đẩy đổi mới tối đa. Điều này chủ yếu có nghĩa là tài trợ cho các công ty khởi nghiệp. Nhưng với một số loại đổi mới, khởi nghiệp không lý tưởng — ví dụ, công việc cần chu kỳ dài, tìm kiếm trả lời các câu hỏi rất mở, hoặc phát triển công nghệ không nên thuộc sở hữu của bất kỳ công ty nào.
Tuy nhiên, ông nhấn mạnh YC Research vẫn hướng tới cách làm khác biệt so với các viện nghiên cứu điển hình (in đậm là của tôi):
Chúng tôi tin các viện nghiên cứu có thể tốt hơn hiện tại… Các nhà nghiên cứu không nên được trả công hay trao quyền lực dựa trên việc công bố hàng loạt bài viết ít ảnh hưởng hoặc phát biểu tại nhiều hội nghị — toàn bộ hệ thống dường như đã sụp đổ. Thay vào đó, chúng tôi sẽ tập trung vào chất lượng đầu ra.
Cùng năm, Mark Zuckerberg và Priscilla Chan tuyên bố sẽ quyên tặng 99% cổ phần Facebook cho các hoạt động từ thiện, do tổ chức Sáng kiến Chan-Zuckerberg (CZI) quản lý. Tương tự Y Combinator, Chan và Zuckerberg chọn cách làm hơi khác, cấu trúc CZI thành công ty trách nhiệm hữu hạn thay vì tổ chức phi lợi nhuận 501c3 (như hầu hết các quỹ từ thiện), vì họ cho rằng điều này sẽ mang lại "sự linh hoạt để thực hiện sứ mệnh hiệu quả hơn".
Khoản đầu tư đầu tiên của CZI là cam kết 3 tỷ USD nhằm "trong vòng đời chúng tôi, chữa khỏi, ngăn ngừa và quản lý mọi bệnh tật của con người", kế hoạch phân bổ trong mười năm. Trong đó, 600 triệu USD được dành để thành lập Biohub, một trung tâm nghiên cứu tại Đại học California, San Francisco (UCSF), hợp tác với Stanford và UC Berkeley.
Trong tuyên bố chung, Zuckerberg giải thích tiến độ chậm trong khoa học đời sống liên quan đến cách tài trợ và tổ chức khoa học hiện tại (in đậm là của tôi):
Việc xây dựng công cụ đòi hỏi cách tài trợ và tổ chức khoa học mới… Môi trường tài trợ hiện tại không thực sự khuyến khích nhiều phát triển công cụ… Giải quyết các vấn đề lớn đòi hỏi tập hợp các nhà khoa học và kỹ sư làm việc theo cách mới: chia sẻ dữ liệu, phối hợp và hợp tác.
Năm sau, năm 2016, Sean Parker thành lập Viện Miễn dịch ung thư Parker. Tuyên bố của Parker một lần nữa vang vọng lo ngại tương tự về cách làm khoa học (in đậm là của tôi):
Vấn đề ung thư không chỉ là vấn đề tài nguyên, mà là cách chúng ta phân bổ tài nguyên… Hệ thống này ở một mức độ nào đó có vấn đề… Các tổ chức chịu trách nhiệm tài trợ phần lớn nghiên cứu khoa học thường không khuyến khích các nhà khoa học theo đuổi ý tưởng táo bạo nhất, nên chúng ta không có được khoa học đầy tham vọng.
So với nửa đầu thập kỷ 2010, giai đoạn này chứng kiến sự quan tâm mới nổi đối với tài trợ nghiên cứu cơ bản, và bắt đầu mặc định nhận thức rằng các công ty khởi nghiệp không thể hoàn toàn đạt được mục tiêu — dù các nhà tài trợ nhấn mạnh tầm quan trọng của văn hóa nghiên cứu đổi mới bản thân, tập trung hơn vào đầu ra định hướng công nghệ, hợp tác và phát triển công cụ.
Các dự án khác ra mắt cùng thời điểm phản ánh xu hướng này bao gồm:
-
Từ thiện Mở (Open Philanthropy): một tổ chức nghiên cứu và tài trợ, tập trung rộng hơn vào việc cải thiện từ thiện, nhưng lĩnh vực trọng tâm ban đầu bao gồm tài trợ nghiên cứu sinh học. Open Philanthropy trở thành tổ chức độc lập vào năm 2017, nhưng bắt nguồn từ sự hợp tác giữa Good Ventures (Dustin Moskovitz và Cari Tuna) với GiveWell trong những năm trước.
-
OpenAI: một tổ chức phi lợi nhuận, ban đầu được mô tả là "công ty nghiên cứu phi lợi nhuận", được khởi động vào năm 2015 bởi Elon Musk, Sam Altman và những người khác với cam kết 1 tỷ USD. (OpenAI sau này chuyển sang cấu trúc lợi nhuận.) Dù không tập trung vào khoa học, OpenAI trở thành một trong những dự án nghiên cứu lớn nhất trong lĩnh vực công nghệ gần đây. Thông báo ban đầu nhấn mạnh tầm quan trọng của xuất bản mở, bằng sáng chế mở và hợp tác.
Giai đoạn này, dù tuyên bố quan tâm đến việc cải thiện hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, dường như thiếu một điều — sự phối hợp giữa các nhà tài trợ. Thay vào đó, cảm giác mỗi nỗ lực xoay quanh nhà tài trợ riêng, chứ không cùng nhau giải quyết một vấn đề rõ ràng bằng nhiều phương pháp.
Đây không phải là lời chỉ trích, mà để làm nổi bật thách thức khó khăn mà các nhà tài trợ lớn ban đầu vẫn đang học cách giải quyết chiến lược các vấn đề khoa học theo cách phi khởi nghiệp, và cách định nghĩa công việc từ thiện của họ ngoài các kỳ vọng truyền thống — so với nhóm hiện nay.
Xây dựng lĩnh vực và các tổ chức mới (2018-2021)
Gần đây, sự phối hợp giữa các nhà tài trợ và người sáng lập ngày càng chặt chẽ hơn, góp phần thúc đẩy một loạt sáng kiến khoa học mới.
Một bài báo làm việc NBER năm 2017 có tiêu đề "Liệu các ý tưởng có ngày càng khó phát hiện?" đưa ra lập luận "nỗ lực nghiên cứu đang tăng mạnh, trong khi năng suất nghiên cứu lại giảm mạnh", khơi lại cuộc thảo luận về đổi mới khoa học. Năm 2018, Patrick Collison và Michael Nielsen đăng một bài bình luận trên The Atlantic, trong đó nghiên cứu gốc đưa ra lập luận tương tự: dù "số lượng nhà khoa học, kinh phí nghiên cứu và số lượng bài báo khoa học công bố đều nhiều hơn bao giờ hết… nhưng liệu sự hiểu biết khoa học của chúng ta có tăng tương ứng không?"
Năm sau, Patrick Collison và Tyler Cowen đăng một bài liên quan trên The Atlantic có tên "Chúng ta cần một khoa học mới về tiến bộ", đề xuất "thế giới sẽ được hưởng lợi từ một nỗ lực có tổ chức để hiểu" cách đạt được tiến bộ, bao gồm nhận diện nhân tài, khuyến khích đổi mới và lợi ích của hợp tác.
Dù bài bình luận của họ tập trung rộng hơn vào tiến bộ, khoa học là một ví dụ nổi bật. Collison và Cowen nói: "Dù khoa học tạo ra phần lớn sự thịnh vượng của chúng ta, nhưng chính các nhà khoa học và nhà nghiên cứu lại không chú ý đầy đủ đến việc khoa học nên được tổ chức như thế nào," và "sự đánh giá phê phán về cách thực hành và tài trợ khoa học còn thiếu hụt, có thể vì những lý do dễ hiểu."
Bài bình luận The Atlantic (cùng các nỗ lực hậu kỳ dồi dào) góp phần hình thành và phát triển cộng đồng "nghiên cứu tiến bộ", cung cấp mái nhà tư tưởng và cộng đồng thiết yếu cho những người quan tâm đến các chủ đề như tiến bộ khoa học.
Dù các chuyên gia khoa học hiện nay không chính thức thuộc về nghiên cứu tiến bộ (đa số có thể nói họ không thuộc lĩnh vực này), và nghiên cứu tiến bộ quan tâm đến các vấn đề xa hơn khoa học, tôi cảm thấy sự hình thành cộng đồng như vậy là hữu ích:
-
Làm điểm phối hợp cho những người đồng lòng, thu hút thêm nhân tài vào lĩnh vực,
-
Chính danh hóa công việc của các chuyên gia.
Năm 2021, một nhóm người tụ họp tham gia "Hội thảo Chặn công nghệ", với tiền đề các điểm nghẽn "tồn tại trong toàn bộ lĩnh vực khoa học-công nghệ, và giải quyết chúng có thể mang lại tiến bộ to lớn cho toàn lĩnh vực". Người tham dự bao gồm các nhà sáng lập và nhà đầu tư, nhiều người đã đang làm các dự án liên quan đến khoa học, như Fast Grants, Convergent Research và Rejuvenome.
Hội thảo được đánh giá cao bởi người tham dự. Nó giúp nhiều người biết và hiểu nhau hơn, củng cố phương pháp và sở thích chung đối với lĩnh vực, thậm chí khơi dậy các hợp tác mới.
Dưới đây là một số sáng kiến khoa học được khởi động gần đây. Đặc biệt đáng chú ý là sự đa dạng trong thí nghiệm trong không gian vấn đề chung, và sự phối hợp gia tăng giữa nhà tài trợ và người sáng lập (lưu ý mức độ trùng lặp giữa các sáng kiến). So với cách tiếp cận đơn điệu, khép kín hơn trong thập kỷ 2010, đây là dấu hiệu của một lĩnh vực khỏe mạnh, đang phát triển mạnh mẽ.
Phần lớn các sáng kiến này tập trung vào khoa học đời sống. Tôi hỏi một vài người, tại sao lại như vậy. Một số ý kiến bao gồm:
-
Mối quan hệ cá nhân và sở thích: một số nhà tài trợ và người sáng lập có mối liên hệ hoặc nền tảng sẵn với lĩnh vực khoa học đời sống.
-
Kể chuyện và mạch truyện công cộng: khoa học đời sống liên quan đến giải quyết các vấn đề như chữa bệnh, kéo dài tuổi thọ, y học sinh sản và di truyền học. So với rủi ro hoặc khám phá vũ trụ, lợi ích theo đuổi các công việc này dễ được công chúng hiểu hơn, đặc biệt sau đại dịch toàn cầu.
Như đã nói, nhóm này đặc trưng bởi phương pháp đa dạng: sự pha trộn giữa mục tiêu lợi nhuận và phi lợi nhuận, kết hợp giữa tài trợ và vận hành tổ chức. Chúng ta cũng có thể nhận thấy sự đa dạng về cấp độ thay đổi hệ thống (tổ chức vs cá nhân), loại nghiên cứu (cơ bản vs ứng dụng) và thời gian dự án (ngắn hạn vs dài hạn).
Tại sao hiện nay có quá nhiều sáng kiến mới?
Dù lâu nay luôn có một nhóm chuyên gia đam mê khoa học, chỉ mới đây dòng tiền đổ vào mới khiến việc hiện thực hóa các ý tưởng tồn tại lâu dài trở nên khả thi. (Ví dụ, Adam Marblestone và Sam Rodriques đã suy nghĩ về các tổ chức nghiên cứu tập trung nhiều năm trước khi thành công trong việc huy động vốn.)
Một số nhà tài trợ có xu hướng hạ thấp vai trò "người cung cấp tiền" của họ, nhưng tôi cho rằng nhấn mạnh tầm quan trọng của thực hành tài trợ tốt là quan trọng. Cụ thể, tôi muốn nhấn mạnh rằng các nhà tài trợ khoa học trong lĩnh vực công nghệ hiện nay KHÔNG phải "ném tiền vào vấn đề", mà đang áp dụng cách tiếp cận từ thiện chiến lược, cổ điển để xây dựng một lĩnh vực mới. Hai nỗ lực chính đặc biệt hữu ích đã đặt nền móng cho lĩnh vực này:
-
Phối hợp tốt hơn: tăng cường phối hợp và tài trợ chung giữa các nhà tài trợ, giúp họ học hỏi lẫn nhau, đầu tư lớn hơn, đồng thời giúp các chuyên gia yên tâm theo đuổi công việc dài hạn;
-
Xây dựng lĩnh vực: cho thấy đây là các vấn đề thú vị và đáng nghiên cứu, thu hút người khác vào lĩnh vực và chính danh hóa công việc của các chuyên gia.
Điều gì khiến sự quan tâm tài trợ khoa học bùng cháy trở lại? Có thể có vài yếu tố, một số là điều kiện bên ngoài, một số là kết quả của nỗ lực có ý thức:
Đại dịch toàn cầu COVID-19
Bằng cách buộc con người đối mặt với các hệ thống lớn, không thay đổi, đại dịch giúp chúng ta nhận ra thế giới dễ uốn nắn hơn vẻ ngoài. Mọi người thất vọng với chủ nghĩa quan liêu, không thể thoát khỏi nó, và nhận ra họ có thể hành động ngay lập tức — chứ không phải trong tương lai xa — để cải thiện tình hình.
Chương trình tài trợ nhanh được khởi động để ứng phó trực tiếp với đại dịch COVID-19, thành công của nó dường như ảnh hưởng đến tầm nhìn của viện nghiên cứu Arc. Chương trình tài trợ Longevity cũng được lấy cảm hứng từ mô hình tài trợ nhanh, nhưng với chủ đề khác.
Người sáng lập Arcadia Science chỉ rõ rằng đại dịch COVID-19 "gợi lên cảm giác cấp bách, tinh thần hợp tác và nhiệt huyết đối với tiến bộ khoa học, vượt ra ngoài vòng tròn thông thường của chúng ta. Các vaccine được phát triển minh chứng cho sức mạnh hợp tác giữa khoa học và các nhà khoa học có thể đạt được."
Một người tôi trò chuyện cho rằng việc đại dịch khiến mọi người phân tán địa lý đến nơi khác có thể cũng tạo ra hiệu ứng phá vỡ tư duy đám đông Silicon Valley, tiếp xúc với các cách suy nghĩ mới và dễ chấp nhận các phương pháp phi khởi nghiệp hơn.
Xây dựng lĩnh vực thành công và phối hợp tốt hơn giữa các chuyên gia
Việc đăng bài bình luận, tổ chức hội thảo và hình thành cộng đồng nghiên cứu tiến bộ giúp những người đồng lòng dễ dàng tìm thấy và phối hợp với nhau. Như Luke Muehlhauser chỉ ra trong báo cáo tăng trưởng lĩnh vực đầu tiên của Open Phil, dù các phương pháp này có vẻ "rõ ràng", nhưng chúng cũng "thường hiệu quả".
Trong các cuộc trò chuyện của tôi, các chuyên gia lâu năm nhận xét rằng người ta quan tâm đến lĩnh vực này trong vài thập kỷ, nhưng chỉ trong vài năm gần đây, họ mới ngạc nhiên khi phát hiện (trích dẫn) "có nhiều người như chúng tôi hơn tôi tưởng tượng."
Ngay cả giữa các chuyên gia đã biết và hợp tác với nhau nhiều năm, việc xây dựng lĩnh vực cũng tạo ra hiệu ứng nâng cao vị thế công việc của họ so với trước — giống như các nhà sáng lập công ty khởi nghiệp — điều này sẽ tiếp tục thu hút người khác vào lĩnh vực.
Trong các cuộc đối thoại, vài người nhận xét về hiệu ứng này. Một người nói các dự án kiểu này (bắt đầu một dự án phi khởi nghiệp tham vọng) trước đây được coi là "không thể huy động vốn", nhưng giờ có vài người "làm nó trở nên ngầu". Một người khác cảm thấy, dù người bình thường trong ngành công nghệ có thể chưa hiểu họ đang làm gì, họ cảm thấy công việc của mình không còn bị coi là "thấp vị thế".
Sự bùng nổ của của cải tiền mã hóa
Năm 2017 và 2021 là hai bước ngoặt chính trong việc tạo ra của cải tiền mã hóa. Chúng ta bắt đầu thấy các tác động gián tiếp từ lần bùng nổ đầu tiên, và có thể sẽ thấy tác động của lần thứ hai trong vài năm tới.
Tiền mã hóa có ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến lĩnh vực tài trợ khoa học. Thứ nhất, về mặt thực tế, nó tạo ra một nhóm nhà tài trợ tiềm năng mới. Các nhà tài trợ tiền mã hóa hiện đang hoạt động trong lĩnh vực khoa học chủ yếu là những người hưởng lợi từ lần bùng nổ tiền mã hóa đầu tiên năm 2017 — giống như Mark Zuckerberg, Dustin Moskovitz và Sean Parker là những người hưởng lợi từ đợt IPO Facebook năm 2012 và vài năm sau trở thành các nhà tài trợ từ thiện tích cực.
Thứ hai, của cải tiền mã hóa trở thành động lực để "công nghệ truyền thống" dám mạo hiểm hơn trong xây dựng văn hóa. Dù khó chứng minh điều này, chúng ta có thể xem như sự dịch chuyển cửa sổ Overton — sự xuất hiện của một nhóm giữ quan điểm cực đoan hơn trung vị có thể khiến các lập trường từng bị coi là cực đoan trở nên hợp lý và khả thi. Với công nghệ, thực tế ngành tiền mã hóa muốn nghiêm túc tái thiết xã hội từ đầu khiến việc thành lập một viện nghiên cứu 501c3 mới trở nên không quá kỳ lạ.
Có vài điều kiện vĩ mô khác có thể thúc đẩy sự thay đổi trong sự quan tâm của giới công nghệ đối với việc tài trợ các dự án khoa học mới: thị trường tăng giá làm cho vốn rẻ; sự mất niềm tin ngày càng tăng của công chúng đối với các tổ chức truyền thống; làn sóng sự kiện thanh khoản tạo ra của cải mới vào cuối thập kỷ 2010; và sự thay đổi căn bản trong mối quan hệ giữa công nghệ và văn hóa đại chúng từ giữa thập kỷ 2010. Những chủ đề này vượt quá phạm vi tôi muốn thảo luận ở đây, nhưng đáng lưu ý, chúng là các yếu tố góp phần.
Đo lường thành công
Cuối cùng, tôi muốn tìm hiểu cách các thành viên trong nhóm hiện nay nhìn nhận việc đo lường ảnh hưởng. Mười năm sau, chúng ta sẽ biết các nỗ lực này thành công như thế nào?
Gần như mọi người tôi trò chuyện đều nhắc đến phiên bản nào đó của "vấn đề 100 tỷ USD" (thuật ngữ này thuộc về David Lang), chỉ ra rằng so với ngân sách R&D liên bang, vốn tư nhân tương đối nhỏ, tại Mỹ đạt hơn 100 tỷ USD mỗi năm. Theo những gì chúng ta có thể suy đoán, làn sóng sáng kiến mới nhất đại diện cho quy mô vài tỷ USD. Dù con số đáng kể, nhưng so với chính phủ thì chỉ là phần nhỏ.
Do các giới hạn tài chính tương đối này, các người tham gia tôi trò chuyện thay vào đó suy nghĩ về cách thể hiện khả năng để cải thiện ngân sách liên bang (đặc biệt là ngân sách NIH trong khoa học đời sống), chứ không cố gắng cạnh tranh trực tiếp về tài chính. Cách tiếp cận này phù hợp hơn với vai trò của vốn từ thiện trong xã hội dân sự, mục tiêu không phải cạnh tranh hay thay thế chính phủ, mà là gieo mầm các ý tưởng mới thông qua các thử nghiệm tư nhân không ảnh hưởng đến thuế công. Ví dụ, các thư viện công cộng, trường công và đại học tại Mỹ đều được định hình bởi các công việc từ thiện ban đầu.
Các chuyên gia chọn thành lập công ty thay vì tổ chức phi lợi nhuận cũng bị thúc đẩy bởi mong muốn kéo dài vòng đời vốn. Nếu một công ty thành công, nó có thể khơi dậy việc thành lập các công ty công nghệ khác, vì có lượng lớn vốn khởi nghiệp sẵn có. Trái lại, các tổ chức phi lợi nhuận thành công thường không khơi dậy thêm nhiều tổ chức phi lợi nhuận khác (dù ảnh hưởng đến cách làm và sở thích của nhau), vì vốn từ thiện có hạn, tạo ra tình huống cạnh tranh zero-sum.
Dưới đây là một số mục tiêu ngắn hạn và dài hạn tôi nghe được trong các cuộc trò chuyện, cùng đề xuất cách đo lường chúng.
Kết luận: DeSci và các nguyên lý mới từ tiền mã hóa
Câu chuyện này còn một chương nữa, tôi đặt riêng vào phần "Kết luận" vì nó vừa mới mẻ, vừa khác biệt rõ rệt so với các phương pháp trên, nhưng cũng là điểm đối chiếu quan trọng với tất cả những gì chúng ta đã đề cập.
Nếu nhìn tổng thể, cân nhắc cách khoa học nhận tài trợ và hỗ trợ, chúng ta có thể áp dụng nhiều phương pháp. Hàng hóa công không chỉ do chính phủ tài trợ; chúng cũng có thể chịu ảnh hưởng từ thị trường (tức là thành lập công ty) và vốn từ thiện. Các ví dụ chúng ta thấy đến nay, dù có vẻ mới mẻ hay khác biệt thế nào, đều thuộc một trong các hạng mục hiện có.
Có một cách tiếp cận cực đoan hơn nữa, tôi tạm gọi (với sự miễn cưỡng) là phương pháp bản địa tiền mã hóa. Người ủng hộ phương pháp này cho rằng các nỗ lực trên, dù là phát triển tích cực, cuối cùng sao chép các vấn đề giống nhau của hệ thống truyền thống hiện tại. Họ nói rằng việc tạo ra các tổ chức mới mà không viết lại cơ chế khuyến khích cơ bản sẽ không giải quyết được gì về lâu dài: nó chỉ đặt lại đồng hồ suy thoái tổ chức.
Ngay cả trong nhóm "công nghệ truyền thống", câu hỏi "chúng ta đang cố tạo ra các tổ chức công cộng mới hay chỉ làm tốt hơn các tổ chức hiện tại?" cũng có nhiều câu trả lời khác nhau. Một số sáng kiến đang suy nghĩ dài hạn về cách tránh suy thoái tổ chức, như giới hạn quy mô vốn hoặc tổ chức. Dù sao, đa số người tôi trò chuyện dường như đồng lòng với cách tiếp cận "vấn đề 100 tỷ USD": triển khai hiệu quả nguồn vốn hạn chế để tạo ảnh hưởng ở cấp độ liên bang lớn hơn.
Ngược lại, trong phương pháp bản địa tiền mã hóa, người ủng hộ muốn tạo ra cách thức hoàn toàn mới để tài trợ hàng hóa công. Dù họ chia sẻ tầm nhìn dài hạn giống nhau về cải thiện tiến bộ khoa học, thu hút nhân tài hàng đầu và đưa nghiên cứu ra thị trường, nhưng chiến lược của họ khác biệt. Lý thuyết thay đổi của họ có thể như sau:
Bằng cách phát minh các cách mới để thưởng cho các nhà khoa học, cải thiện hợp tác, đánh giá và nâng cao chất lượng công việc của họ, đảm bảo tiến bộ khoa học có thể phát triển mạnh mẽ, cho phép họ theo đuổi trọn vẹn trí tò mò và tạo ra các nghiên cứu có thể áp dụng để phục vụ nhân loại.
Trong các cuộc trò chuyện của tôi, tôi nghe những người ủng hộ phương pháp khác gần như lặp lại: "Các hệ thống hiện tại của học thuật, cộng đồng nghiên cứu và chính phủ được thiết kế để tạo ra một loạt kết quả nhất định. Trừ khi chúng ta phát minh ra luật chơi mới, nếu không chẳng có gì thay đổi." Tuy nhiên, trong lĩnh vực công nghệ truyền thống, dường như các luật chơi mới đang tạo ra các tổ chức mới (nhưng các nguyên tắc tổ chức cơ bản được coi là tĩnh), trong khi lĩnh vực tiền mã hóa lại thiết kế hoàn toàn các hệ thống khuyến khích mới (trong đó các nguyên tắc tổ chức được coi là có thể uốn nắn).
Tại hội nghị ảo năm 2021 do Protocol Labs tổ chức về tài trợ hàng hóa công "Funding the Commons", người sáng lập Juan Benet có bài phát biểu về "vượt qua khoảng cách đổi mới". Ông chỉ ra rằng trong thập kỷ qua, hệ sinh thái khởi nghiệp đã đạt thành quả đáng kể trong đổi mới R&D bằng cách thương mại hóa các sản phẩm công nghệ mới. Theo quan điểm của ông, Y Combinator đóng góp vào đổi mới R&D vượt xa Alphabet hay Ethereum.
Tuy nhiên, trong khi các nỗ lực nghiên cứu cơ bản tập trung giải quyết các vấn đề trong vùng "tam giác xanh lam" nêu trên, chúng không giải quyết được "hình vuông đen" bị thiếu: chuyển đổi nghiên cứu thành đổi mới thực tế. Cũng như hệ sinh thái công nghệ tạo ra hàng tỷ USD vốn mạo hiểm cho các công ty khởi nghiệp, hệ sinh thái tiền mã hóa cũng có thể làm điều tương tự cho việc tài trợ hàng hóa công.
Với tôi, điều này chạm đến sự khác biệt cốt lõi giữa cách tiếp cận bản địa công nghệ và bản địa tiền mã hóa đối với vấn đề hàng hóa công. Trong trường hợp tốt nhất, cách tiếp cận công nghệ là tạo ra của cải thông qua các công ty khởi nghiệp, sau đó dùng phần còn lại cho mục đích từ thiện (qua các sáng kiến lợi nhuận hoặc phi lợi nhuận). Mặt khác, cách tiếp cận tiền mã hóa là tạo ra một hệ thống tài trợ bản địa cho hàng hóa công, cho phép người tham gia tạo ra của cải thông qua chính việc phát triển hàng hóa công.
Bài phát biểu của Vitalik Buterin tại Funding the Commons cũng vang vọng các quan điểm này. Ông giải thích rằng cộng đồng blockchain xây dựng nhiều hơn trên hàng hóa công so với hàng hóa tư, như mã nguồn mở, nghiên cứu giao thức, tài liệu và xây dựng cộng đồng. Vì vậy, ông nhấn mạnh "việc tài trợ hàng hóa công cần dài hạn và hệ thống hóa", nghĩa là vốn cần "không chỉ từ cá nhân, mà còn từ các ứng dụng và/hoặc giao thức". Các nguyên lý mới từ tiền mã hóa có thể giúp giải quyết nhu cầu này, như DAO hoặc thưởng bằng token.
Một vài khác biệt giữa phương pháp bản địa tiền mã hóa và công nghệ truyền thống:
-
Tin vào không gian tăng trưởng hạn chế so với không giới hạn. Người trong lĩnh vực công nghệ truyền thống nhận thức được giới hạn của "vấn đề 100 tỷ USD", trong khi tiền mã hóa có cái nhìn rộng hơn về khả năng. Một người tôi phỏng vấn cho rằng mạng tiền mã hóa trong thập kỷ tới có thể sánh ngang với quy mô tài trợ liên bang. Một bộ nguyên lý mới từ tiền mã hóa cũng sẽ cho phép tăng đáng kể phần thưởng tài chính cho các nhà khoa học. Dù điều này có khả thi hay không, tôi cảm thấy niềm tin vào không gian tăng trưởng không giới hạn này rất đáng khích lệ.
-
Tập trung hóa so với phi tập trung hóa nhân tài. Như đã nói, công nghệ truyền thống dường như tập trung nỗ lực giúp các nhà khoa học xuất sắc đang bị hệ thống quan liêu suy tàn dần giết chết. Trong khi đó, tiền mã hóa áp dụng cách tiếp cận nhân tài phân tán hơn, thu hút và phối hợp mạng lưới đóng góp lớn hơn. (Như một người nói với tôi: "Tiến bộ khoa học là một vấn đề phối hợp.") Phương pháp tiền mã hóa nhằm cung cấp công cụ cho thế giới, để bất kỳ ai cũng có thể thí nghiệm (cuối cùng sàng lọc ra nhân tài tốt nhất), thay vì chủ động nhận diện và tuyển dụng nhân tài tốt nhất vào tổ chức. Chúng ta có thể xem đây là cách tiếp cận mã nguồn mở so với Coase về nhân tài, cũng là chủ đề khác biệt rộng hơn giữa tiền mã hóa và công nghệ truyền thống.
Dù công nghệ truyền thống và tiền mã hóa cung cấp hai cách tiếp cận khác nhau để giải quyết các vấn đề khoa học, vẫn có sự giao thoa hoạt động giữa các nhà tài trợ. Nhà tài trợ không được phân loại theo nơi họ làm việc, mà theo sự khác biệt trong lý thuyết thay đổi. Một số nhà tài trợ, như Vitalik, có thể đồng thời hỗ trợ các nỗ lực công nghệ truyền thống và tiền mã hóa, có thể gọi là cách tiếp cận "danh mục đầu tư đa dạng" để cải thiện khoa học.
Tập trung hơn vào lĩnh vực tiền mã hóa, một phong trào mới đang áp dụng các nguyên lý mới vào khoa học, đôi khi được gọi là DeSci (khoa học phi tập trung) trong lĩnh vực Web3. Dù không phải ai cũng đồng tình với thuật ngữ này, trong phần này tôi sẽ dùng nó như một cách gọi tắt để chỉ các phương pháp cải thiện khoa học tập trung vào tiền mã hóa, vì, à, nghe dễ nhớ hơn.
Đáng ngạc nhiên, nhiều chuyên gia DeSci có nền tảng khoa học. Những người này không chỉ là các nhà truyền giáo tiền mã hóa quyết định áp dụng kỹ năng vào ngành mới: còn có các nhà khoa học rời bỏ vị trí học thuật hoặc công nghiệp, dấn thân toàn thời gian vào DeSci.
Jessica Sacher, người từng là nhà vi sinh vật học và nay là đồng sáng lập Phage Directory, mô tả bản thân từng sống một cuộc sống "tương tự" mạnh mẽ:
Tôi đến từ bàn thí nghiệm trong phòng thí nghiệm vi sinh vật học phân tử, nơi tôi ghi chép phương pháp và dữ liệu vào sổ tay giấy (vào những ngày tốt; còn lại là trên khăn giấy và găng tay cao su). Trong 7 năm làm việc tại bàn thí nghiệm, tôi gần như hiếm khi dùng Excel.
Dù vậy, cô bị thu hút bởi khoa học phi tập trung (DeSci) vì nó cung cấp một viễn cảnh lạc quan mà cô không có được trong học thuật (in đậm là của tôi):
[Theo] khi tôi dành nhiều thời gian hơn để giao tiếp với những người trong lĩnh vực công nghệ/khởi nghiệp, tôi ngày càng nhận ra các vấn đề trong khoa học đến từ các hệ thống khuyến khích nhân tạo, chứ không phải từ chân lý cơ
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@nayafia
