탈중앙화 과학(DeSci): 독립 과학자의 부흥

서론

탈중앙화 과학(Decentralized Science, DeSci)은 전통적인 중앙집중식 시스템의 한계를 극복함으로써 과학 연구에 대한 우리의 접근 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 역사적으로, 위대한 발견은 종종 기관의 우선사항이나 기업의 자금 지원 제한 없이 독립적인 과학자들이 작업할 때 발생했습니다. 오늘날 연구는 중앙집중식 자금 출처에 크게 의존하고 있으며, 이러한 출처는 종종 상업적으로 유리한 결과나 기관의 편견을 강화하는 것을 우선시합니다. 탈중앙화 과학은 블록체인과 Web3 기술을 활용하여 자금, 실행 및 전파를 탈중앙화함으로써 보다 투명하고 포용적인 연구 환경을 창출합니다.

이 문서는 탈중앙화 과학이 독립적인 과학자와 커뮤니티에 과학 탐구에 대한 통제를 재부여하는 방법을 탐구합니다. 탈중앙화 자금 지원 플랫폼, 데이터 협업 도구 및 커뮤니티 주도의 거버넌스를 연구함으로써 이 운동의 변혁적 잠재력을 강조합니다. 탈중앙화 메커니즘을 통해 연구자들은 고위험, 비전통적인 아이디어에 대한 지원을 받을 수 있으며, 투명한 의사 결정을 촉진하고 연구 결과를 공개적으로 전파할 수 있습니다. 인공지능, 협업 도구 및 Web3의 부상과 함께, 탈중앙화 과학은 혁신의 민주화와 사회적 진보를 위한 지식 추구를 가속화하는 청사진을 제공합니다.

왜 탈중앙화 과학을 선택해야 하는가?

과학 발견은 가설 검증과 실험을 통해 체계적으로 새로운 지식을 획득하는 과정입니다. 귀납적 추론은 연구자가 특정 관찰에서 과학적 결론을 일반화하고, 자신 있게 결과를 예측할 수 있는 원칙을 발전시키도록 합니다.

과학 연구는 탈중앙화될 수 있습니다. 탈중앙화는 자금에서 시작해야 하며, 재정 자원의 통제는 과학 탐구의 방향을 근본적으로 결정합니다. 역사적으로, 많은 위대한 과학자들은 개인 자금이나 후원자의 지원을 받아 독립적인 연구를 수행했으며, 이는 그들이 중앙집중식 권위나 기업의 이익에 영향을 받지 않고 자유롭게 탐구할 수 있게 했습니다. 갈릴레오 갈릴레이(메디치 가문의 지원을 받음), 주로 독립적으로 작업한 아이작 뉴턴, 자비로 진화 연구를 진행한 찰스 다윈 등은 탈중앙화 연구의 영향을 입증했습니다. 그들의 독립성은 기관의 제한을 받지 않는 혁신적인 발견으로 이어졌고, 이는 과학적 진보를 형성했습니다.

과학 연구는 탈중앙화되어야 합니다. 반면, 오늘날의 과학 연구는 매우 중앙집중화되어 있습니다. 그것은 주로 정부 보조금에 의존하며, 일부는 기업 자금에 의존하고, 기관의 감독을 받습니다. 이는 종종 소수의 "관리자"가 연구 주제를 결정하고 과학자의 자율성을 제한합니다. 이러한 중앙집중식 자금 모델은 상당한 편견을 초래합니다. 기업 자금 지원은 상업적으로 유리한 결과를 선호하여 객관성을 해칩니다(BMJ, 2014). 예를 들어, 식품 산업이 자금을 지원하는 연구는 유리한 결과를 보고할 가능성이 3.2% 더 높습니다(Springer, 2021). 정부 보조금은 상업적 편견의 영향을 덜 받지만, 여전히 종종 기존 기관과 저명한 연구 그룹을 우선시하며, 진정으로 혁신적이거나 비전통적인 아이디어는 간과됩니다. 명성을 줄이기 위한 NIH와 같은 기관조차도 이러한 문제를 완전히 제거할 수는 없습니다. 정치적 및 상업적 영향은 여전히 연구의 초점을 형성하고 있으며, 신흥 연구자의 고위험 혁신 아이디어는 주변화되고 있습니다.

과학 연구는 다시 탈중앙화될 것입니다. 탈중앙화 자금 지원은 이미 동력을 얻고 있으며, BIO Protocol 및 VitaDAO와 같은 이니셔티브는 과학자들이 커뮤니티로부터 직접 자금을 받을 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 커뮤니티 지원 모델은 전통적인 자금 지원에 대한 실행 가능한 대안을 제공합니다. Web3 기술은 또한 과학 결과의 유동성을 높이고, 독립 연구자의 재정적 위험을 줄여 그들이 혁신적인 아이디어를 보다 자유롭게 추구할 수 있도록 합니다. 탈중앙화 참여와 거버넌스는 탈중앙화 과학의 상호 연결된 측면입니다. Codatta와 같은 플랫폼은 협업 데이터 소스를 촉진하여 개인이 최전선 데이터의 형태로 지식을 기여하고, 위험과 수익을 공유할 수 있게 합니다. 탈중앙화 거버넌스는 연구의 진행을 보장하기 위해 필요한 감독을 제공합니다. 이는 균형 잡힌 커뮤니티 주도의 의사 결정을 보장하고, 중앙집중식 시스템에서 일반적으로 존재하는 편견을 줄입니다. 이러한 측면은 모두 보다 투명하고 포용적인 연구 환경을 촉진합니다. 탈중앙화 전파는 탈중앙화 과학에서도 매우 중요합니다. ResearchHub와 같은 플랫폼은 높은 비용, 심사 및 긴 출판 지연과 같은 중앙집중식 과학 출판 채널의 고유한 문제를 해결하는 데 도움을 주며, 투명하고 커뮤니티 주도의 출판 및 동료 심사를 실현합니다.

탈중앙화 과학의 사명은 커뮤니티 주도의 노력, 블록체인 및 개방형 협업을 활용하여 협력적 지식 창출을 가능하게 하여 연구를 보다 접근 가능하고 편견이 없도록 만드는 것입니다.

우주에 대한 더 많은 진실을 발견하고, 고유하거나 체계적인 편견의 영향을 받지 않습니다.
접근 장벽을 낮추어 비전통적인 배경을 가진 재능 있는 개인이 기여할 수 있도록 합니다.
억압되거나 무시된 과학 방향을 탐구하도록 장려합니다.

탈중앙화 과학은 탈중앙화 자금 지원에서 시작되지만, 거기서 그치지 않을 것입니다. 분산 기여 신용, 투명한 자금 지원 과정, 오픈 소스 방법론, 광범위한 커뮤니티 참여 및 커뮤니티 주도의 출판은 전체 연구 과정에서 협력과 포용성을 배양하는 데 필수적입니다.

AI가 과학을 지원하다: 독립 과학자에게 큰 힘을 주다

그림 2: 과학 분야와 인공지능 연구 관행의 통합 설명(출처: https://ai4sciencecommunity.github.io/)

인공지능은 연구를 근본적으로 혁신하고 있으며, 과학 발견의 방식과 작업 흐름을 근본적으로 변화시키고 있습니다(Toner-Rodgers, 2024). 세계 최고의 과학자들은 AI를 통합함으로써 생산성이 크게 향상되었으며, 새로운 재료 발견이 44% 증가하고, 특허 신청 수가 39% 증가했다고 보고하고 있습니다(Toner-Rodgers, 2024). 이러한 초기 성과는 AI가 특히 데이터가 복잡하고 실험이 시간이 많이 소요되는 분야에서 효율성을 향상시키는 방법을 입증합니다. 예를 들어, 재료 과학, 약물 발견 및 생물학(Nature, 2023).

그림 3: 과학 연구 과정

AI는 개인의 능력을 크게 증대시키고, 전체 과학 작업 흐름의 생산성을 향상시킵니다. 구상 단계에서 AI는 방대한 데이터 세트를 분석하여 인간의 인식을 초월하는 패턴과 아이디어를 발견합니다(AI4Science, 2023). 가설 형성 과정에서 AI는 연구 문제를 최적화하고 유망한 연구 방향을 강조합니다. 실험 설계에서 AI는 실험 설정을 최적화하고 결과를 시뮬레이션하며 의사 결정을 지원합니다. AI 기반 로봇은 실험실 작업을 자동으로 수행하여 설계와 실행 간의 간극을 메우고, 가상 시뮬레이션은 물리적 실험을 수행하기 전에 가설 검증을 가능하게 합니다(MIT, 2023). 마지막으로, AI는 데이터를 해석하고 결과를 개선하며 결론을 반복하여 더 빠르고 정확한 통찰을 제공합니다(Nature, 2023).

그림 4: 인간 과학자와 인공지능의 협력(토니 스타크와 자비스 - 마블 영화 《어벤져스: 에이지 오브 울트론》)

인간 연구자는 창의성, 윤리적 판단 및 직관을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 AI가 결여된 부분입니다. AI는 데이터 처리와 최적화에 능숙하지만, 인간 연구자는 이러한 발견을 더 넓은 맥락에서 해석하고 과학적 엄격성과 윤리 기준을 유지할 수 있습니다. AI와 인간 연구자는 상호 보완적인 파트너십을 형성하여 과학의 경계를 확장합니다. 이러한 협력에서 AI는 복잡한 데이터 작업을 처리하고, 인간은 전략적 감독, 창의성 및 윤리적 지침을 제공하여 전체 연구 과정을 보다 효율적이고 혁신적으로 만듭니다.

인간-기계 협력의 누적 효과는 과학 연구를 재정의하고 있으며, 생산성과 혁신을 가속화하고 있습니다. 주목할 만한 점은, 단백질 구조 예측의 혁신적인 기술인 AlphaFold의 개발자가 최근 노벨상을 수상하여 인간-기계 협력의 변혁적 영향을 강조했습니다. 인간 과학자는 후보 아이디어의 잠재력을 평가하고, 실행 가능성이 낮은 방향을 효과적으로 걸러내며, 시간과 자원이 효율적으로 사용되도록 보장하는 데 능숙합니다. 그들의 발견적 접근 방식과 방법론은 분야별 지식으로 기록될 수 있으며, 후속 훈련 기술(예: RAG, 프롬프트 엔지니어링 및 미세 조정)을 통해 AI 에이전트의 능력을 풍부하게 합니다.

과학 작업 흐름은 또한 복잡한 도구 사용을 포함하며, 종종 여러 전문 소프트웨어 도구가 필요합니다. 과학자가 정의한 논리적 작업 흐름은 각 상호작용의 입력, 출력 및 목표를 포함하며, 이는 AI 에이전트에 인코딩될 수 있는 전문가 지식 조각입니다. TXYZ.ai와 같은 프로젝트는 이러한 작업 흐름을 AI 시스템에 통합하여 보다 효율적이고 효과적인 AI 지원 연구 도구를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

AI가 특정 분야의 지식을 지속적으로 축적함에 따라, 이는 기본 모델을 강화하여 관련 시스템이 증가하는 데이터를 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. 이러한 인간-기계 간의 반복적인 협력은 자가 강화 순환을 형성하여 연구 진행을 가속화하고, 인간 지식의 경계를 지속적으로 확장합니다.

탈중앙화 과학 경관: 경량 조사

탈중앙화 과학은 블록체인과 Web3 기술을 활용하여 자금에서 전파에 이르는 전체 연구 과정을 재구성하고 있습니다. 이 모델은 연구의 핵심 측면인 자금, 실행 및 전파를 탈중앙화합니다. 부가 도표는 이 과정을 시각화하여 각 단계의 참여자와 기여를 강조합니다.

그림 5: 탈중앙화 과학 연구 과정

이 과정은 자금 조달에서 시작되며, 독립 과학자는 연구 제안을 제출하여 전통적으로 기존 기관에 편향된 중앙집중식 자금 출처에서 벗어납니다. 탈중앙화 과학 모델에서는 연구 제안이 탈중앙화된 지지자들에 의해 자금을 모집하며, 커뮤니티 주도의 기여가 중요한 역할을 합니다. 커뮤니티 주도의 의사 결정을 하는 지지자들은 이러한 제안을 검토하고 자원을 배분합니다. 이러한 탈중앙화 자금 메커니즘은 고위험 또는 비전통적인 아이디어도 지원받을 수 있도록 보장하며, 기관의 심사를 우회합니다.

자금을 확보한 후, 다음 단계는 연구 진행으로, 여러 단계가 포함됩니다 - 구상, 가설 형성, 실험 설계, 데이터 수집 및 분석. 전통적인 중앙집중식 기관이 엄격하게 통제하는 프로세스와는 달리, 탈중앙화 과학은 보다 협력적이고 투명한 작업 흐름을 도입합니다. 독립 과학자들은(그림에 표시된 대로) 구상 및 가설 형성을 수행합니다. 데이터 수집 단계에서는 외부 데이터 생성자가 연구에 기여할 수 있으며, 고품질 데이터 기여에 대한 보상을 제공합니다. 이후 데이터 분석이 이루어지며, 분석 결과는 가설 검증에 사용되어 반복적인 방법을 형성하고 결과를 지속적으로 개선하고 평가하여 의미 있는 결론에 도달합니다.

거버넌스와 감독은 또 다른 핵심 구성 요소입니다. 탈중앙화된 지지자들은 프로젝트를 감독하고 안내하며, 자금 지원을 제공하고 연구의 진실성과 커뮤니티의 가치에 부합하는지 확인합니다. 이러한 탈중앙화 거버넌스 모델은 권력이 분산되도록 보장하며, 모든 기여 - 데이터든 전문 지식이든 - 공정하게 인정받도록 합니다. 이는 그림의 "공정한 감사 및 기여" 단계에서 보여집니다.

마지막으로 전파와 영향이 있습니다. 전통적으로 유료 장벽에 의해 제한되는 출판 모델은 커뮤니티 주도의 플랫폼으로 대체되어 연구 결과가 공개적으로 접근 가능하도록 보장합니다. 출판물 및 이로 인해 발생하는 지식 재산권이나 결과는 탈중앙화 과학 지지자와 더 넓은 커뮤니티로 돌아가며, 이는 추가적인 영향을 생성하고 적절한 경제적 보상이나 학점을 얻는 데 사용될 수 있습니다. 이 순환은 기여를 인정하고 인센티브를 창출하여 과학적 진보의 협력적 환경을 더욱 촉진합니다.

이 작업 흐름은 자금을 민주화하고, 학제 간 협력을 장려하며, 원활한 데이터 공유를 실현함으로써 전통적인 과학 프로세스를 크게 개선했습니다. 탈중앙화된 감독은 관료적 비효율성을 최소화하고, 신용 및 보상 시스템은 연구 각 단계의 기여자를 유도합니다. 궁극적으로, 이 접근 방식은 혁신을 가속화할 뿐만 아니라 모든 이해관계자의 공정한 인정과 실질적인 보상을 보장하여 지속 가능하고 영향력 있는 과학적 진보 모델이 됩니다.

탈중앙화 과학의 하위 분야 조사

그림 7

이 그림은 탈중앙화 과학의 역동적이고 다양한 생태계를 보여주며, 과학 경관을 재구성하는 주요 하위 분야와 혁신적인 참여자를 강조합니다. 주목할 만한 프로젝트로는 바이낸스 연구소의 지원을 받는 BIO Protocol과 코인베이스의 브라이언 암스트롱이 공동 설립한 ResearchHub가 있으며, 각각 연구 자금과 출판의 민주화를 목표로 하고 있습니다. 또 다른 주목할 만한 프로젝트는 Pump.Science로, 그 URO 및 RIF 프로그램은 이미 모멘텀을 얻고 있습니다.

탈중앙화 데이터 수집 및 협업 하위 분야에서 Codatta는 미래의 범용 인공지능(AGI)을 연결하고 협력하며 공동으로 육성하는 데 전념하는 주요 참여자로 부각되고 있습니다. Data Lake 및 Ocean Protocol과 같은 플랫폼도 탈중앙화 데이터 공유에서 협력과 신뢰를 구축하는 데 기여하고 있습니다. 또한, Codatta는 인공지능/탈중앙화 물리적 인프라 네트워크 과학 응용 하위 분야의 중요한 구성 요소로, 커뮤니티가 과학 프로젝트에 대한 데이터, 샘플 및 레이블(추론 포함)을 제공하여 AI 모델을 훈련하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 노력은 탈중앙화 과학이 어떻게 과학을 보다 투명하고 협력적이며 공정한 생태계로 변화시키는지를 보여줍니다.

전반적으로, 탈중앙화 과학은 연구 및 라이센스 분야를 혁신하고 있으며, 인류 문명이 주변 세계, 내면 세계 및 현재 세계를 초월한 진실을 밝혀내는 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다. 그러나 더 넓은 Web3 산업과 마찬가지로, 탈중앙화 과학은 여전히 초기 단계에 있습니다. 탈중앙화 자금 지원이 동력을 얻고 협력 연구가 희망을 보이고 있지만, 채택은 여전히 도전 과제입니다. 전통적인 학술 시스템은 여전히 중요한 영향을 미치며, 신뢰를 구축하고 이러한 새로운 방법을 확장하기 위해 추가적인 작업이 필요합니다.

탈중앙화 과학의 전반적인 성숙도는 Web3 생태계의 발전에 크게 의존합니다. 여기에는 큰 잠재력이 있지만, 지속적인 기술 발전, 문화적 변화 및 더 넓은 수용이 필요합니다. 탈중앙화 과학과 Web3가 성장함에 따라, 우리는 보다 개방적이고 협력적이며 효율적인 과학 연구 경관을 기대할 수 있습니다.

독립 과학자의 르네상스

그림 7: 독립 과학의 선구자: 니콜라 테슬라(왼쪽)와 알버트 아인슈타인(오른쪽)

역사는 많은 혁신적인 발견이 기관 시스템 외부에서 작업하는 과학자들에 의해 이루어졌음을 보여줍니다. 니콜라 테슬라, 알버트 아인슈타인, 마리 퀴리와 같은 혁신자들은 특히 경력 초기 단계에서 대담한 아이디어를 추구하고 제한된 기관 지원을 받았습니다. 예를 들어, 니콜라 테슬라는 교류 전기를 연구할 때 주로 자신의 수입과 개인 투자자의 지원에 의존했으며, 공식 기관의 지원을 받지 않았습니다. 알버트 아인슈타인은 스위스 특허청에서 일하는 동안 상대성 이론을 제안했으며, 기본적으로 학술 기관과 격리되어 있었습니다. 마리 퀴리는 경력 초기 단계에서 극히 제한된 자원으로 끈질기게 작업하며, 종종 개인의 의지와 기부에 의존하여 방사능 분야의 개척 연구를 진행했습니다. 이러한 선구자들은 기관의 제한 없이 혁신이 어떻게 번창할 수 있는지를 보여주었습니다. 시간이 지남에 따라 과학 발견은 더 많은 자원을 필요로 하게 되어 중앙집중화되었지만, 오늘날의 도구들은 이 추세를 되돌리고 독립 과학의 르네상스를 재점화하고 있습니다.

그림 8: AI와 Web3로 강화된 슈퍼 개인, 커뮤니티 지원을 통해 힘을 얻다(원본 이미지는 애니메이션 《나루토 질풍전》에서, 나루토가 구미의 차크라 모드에서의 모습)

현대 기술은 개인에게 재발견의 역할을 부여하고 있습니다. 인공지능은 데이터 분석을 민주화하고, 오픈 소스 플랫폼은 협업을 촉진하며, Web3는 커뮤니티 주도의 네트워크를 통해 탈중앙화 자금을 실현합니다. 탈중앙화 자율 조직(DAO)은 독립 프로젝트에 재정적 및 기술적 지원을 제공하여 전통적인 심사자를 우회합니다. 접근 가능한 연구 도구와 결합된 이러한 발전은 독립적으로 대담한 도전에 대응할 수 있는 새로운 "슈퍼 개인" 계층을 창출하고 있습니다.

그림 9

이 운동은 단순히 전통적인 경계를 넘는 것뿐만 아니라, 주류 지원이 부족하지만 중요한 통찰을 제공할 수 있는 분야에 대한 문을 열고 있습니다. 예를 들어, 미확인 비행 물체(UAP) 연구는 한때 주변화되었으나, 현재는 크라우드소싱 자원과 데이터의 탈중앙화 커뮤니티를 통해 정당성을 얻고 있습니다. 마찬가지로 중력과 전자기 간의 관계에 대한 문제는 기관의 편견에 영향을 받지 않고 재조명되고 있습니다. 커뮤니티 지원과 첨단 도구의 도움으로 독립 과학자들은 이러한 미지의 영역을 탐구할 준비가 되어 있습니다.

탈중앙화 과학의 부상은 발견의 방식을 재정의하고, 기술의 힘과 집단 행동을 결합하고 있습니다. 개인과 커뮤니티는 이제 혁신의 미래를 민주화할 도구와 기회를 가지고 있습니다. 이제는 이 운동을 수용하고 독립 연구의 모든 잠재력을 발휘할 때입니다.

참고 문헌

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Springer (2021). 식품 분야의 산업 자금 지원 연구가 유리한 결과를 보고할 가능성이 더 높습니다. 이용 가능: https://www.springer.com/industry-food-bias
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Nature (2023). 인공지능 시대의 과학 발견. Nature Publishing Group.
MIT (2023). 연구 작업 흐름에 대한 AI의 영향. 이용 가능: https://mitpress.mit.edu/ai-research