像比特币这样的发明可以& # 039；这不可能在大学里产生，但是转向跨学科研究可以使进一步的突破成为可能。
自2008年10月宣布以来，比特币的市值已超过1万亿美元。它的增长吸引了散户和机构投资，因为金融部门现在开始将它视为合法的保值手段和黄金等传统资产的替代品。闪电等秒级结算的创新，让比特币越来越有可能成为一种交换媒介。
然而，比特币在学术界的历史并不稳定，有些曲折。比特币在大学课程中基本上是不会被提及的。相反，这些教学通常是为学生俱乐部和非营利组织保留的。随着时间的推移，这种情况可能会发生变化，因为比特币和整个加密货币市场不断增长，吸引了工程和商业领域顶级人才的关注。大学里没有比特币，不是比特币本身的问题，而是对创新拥抱不够，重视后视数据分析，过度关注个别学科而不是集体知识的问题。比特币可以激发学术研究。事实上，它提出了让高等教育变得更好的路线图。
与大学的相似性人们可能会奇怪，为什么有人会认为比特币和大学之间存在联系。技术人员不断接触当今的实际需求& # 039；当大学教师正在开发(可能)应用于遥远未来的基础科学时。毕竟，像脸书、微软、苹果甚至以太坊这样的创新都是由没有大学毕业的年轻人发起的。然而，硅谷和128公路都出现在我国最好的沿海大学附近，这并非偶然。所以大学和科技行业之间肯定有联系。尽管如此，比特币还是不一样。比特币与其智力和学术根源的关系更为密切。要理解这一点，我们必须深入了解比特币的历史。
在世纪之交，一群密码学家、计算机科学家、经济学家和自由主义者通过互联网邮件列表交换信息。这是一个不起眼的电子聚会，聚集了各种各样的科学家、技术专家和爱好者，他们正在开发和分享关于密码学和计算机科学进展的想法。这是一些早期应用密码学巨头花费时间的地方，比如Hal Finney，相当好的隐私(PGP)的早期先驱之一。
正是在这份邮件列表中，比特币的匿名创造者中本聪公布了他的电子支付系统解决方案。宣布之后，他开始在论坛上回答关于概念及其实现的问题。不久之后，中本聪提供了比特币的完整实现。这使得论坛参与者可以下载软件，运行软件并自己测试。
比特币与学术研究有相似之处。它遵循学术论文的结构，有引文，看起来类似于当今计算机科学领域的任何论文。白皮书和围绕它的对话都提到了之前实现工作负载证明算法的尝试，这是比特币的核心特性之一。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。当亚当试图解决消除电子邮件中垃圾邮件的问题时，他提出了HashCash & # 039的工作量。
因此，比特币没有& # 039；它不是从天上掉下来的，而是从几十年而不是几天或几周形成的一长串想法中涌现出来的。我们倾向于认为技术以惊人的速度运行，变化迅速，并由雄心勃勃的年轻大学辍学生推动，但比特币并不是基于& quot快速行动，打破常规& quot。过去是，现在也是相反的：不是由孩子，而是更像他们的父母，在几十年真正的科学实践的基础上缓慢而谨慎的思考。密码学论坛在本质上类似于学术研究研讨会，专业科学家礼貌但坚持不懈地试图推翻想法以获得真相。虽然白皮书的概念现在正在取代加密货币硬币和代币，但它是专业研究社区之间交流思想的标志性方法。
虽然今天& # 039；美国的加密货币经济占据了金融媒体的中心舞台，吸引了越来越多的国家关注，当它出现时，比特币还远远没有出现。它晦涩难懂，技术性强，非常边缘化。比特币的想法已经存在了几十年，但除了少数密码学家、经济学家和政治哲学家之外，它仍然不为人知。比特币与互联网、晶体管和飞机等其他激进创新有更多共同点。就像那些创新一样，比特币的故事是个人理性对集体误解的胜利。就像莱特兄弟通过证明人类能飞来证明世界是错误的一样，即使物理学家声称数学上不可能，
为什么要重点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，加密货币的创新大部分来自比特币。例如，以太坊依赖于与比特币相同的椭圆曲线，并使用相同的公钥密码。比特币出现在一个匿名应用密码学家的长期酝酿和秘密开发中，并在一个默默无闻的邮件列表中发表和讨论。正因如此，比特币与占据现代大学的神秘学术圈有很多相似之处。没有专业的密码学家创造以太坊；相反，是一个少年甚至承认他是在匆忙中发展起来的。所以，只有比特币和学院有很深的联系，
与大学的区别比特币在一些重要方面与大学不同。最重要的是，比特币基本上是跨学科的，但今天& # 039；美国的大学不是。比特币结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强大的力量，打破了传统的学术孤岛。
自50年前提出以来，公钥密码学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：用户可以用一个只有自己知道的私钥保护消息，这个私钥会生成一个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，因为只有私钥可以解锁加密。公钥密码通过哈希函数实现了这一点，——可以& # 039；t反转数据的单向转换。在比特币中，这是通过素数阶有限域上的椭圆曲线发生的。
但是公钥加密是不够的。因为比特币寻求充当电子支付系统，必须解决双重支出的问题。如果爱丽丝用比特币支付鲍勃，我们必须阻止爱丽丝用同样的比特币支付卡罗尔。但在数字世界，复制数据是免费的，因此防止重复支出似乎无望。为此，中本聪使用了区块链，一种来自计算机科学的结构。密码学家David Chaum早在1983年就为区块链的概念奠定了基础。这项研究源于他在伯克利的计算机科学论文。
区块链是一个链表，指向原来(创建)的区块。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基本元素。区块链解决了双花问题，因为它是分布式的，也就是对比特币网络上的所有节点公开。只有当网络上的所有其他节点都同意(共识)时，这些节点才会通过添加新的事务来不断验证区块链。在我们之前的例子中，当Alice向Bob付款时，交易进入区块链，所有节点都在监视。如果爱丽丝试图用这些相同的比特币支付给卡罗尔，网络将拒绝交易，因为所有人都知道爱丽丝已经用这些比特币支付给了鲍勃。是分布式的，
事实上，中本聪特别设计了区块链作为双重支出的解决方案。本质上，它是低效的，因为它需要整个网络不断地验证和复制相同的数据。这就是为什么除了比特币之外的大多数区块链技术应用毫无意义，因为它将为电子支付定制的低效解决方案强加于其他应用，而这些解决方案可以通过中央数据库得到有效解决。区块链本身作为一个反向链表的概念在计算机科学中并不是革命性的，但是它的专门为防止重复支出而设计的分布式特性是革命性的。
即便如此，光有密码学和区块链还不够。网络需要一个理由来保护区块链。这就是比特币经济学的闪光点。中本聪提出了一套计算机来证明交易的历史确实发生过。这个证明需要付出昂贵的代价来完成。中本聪通过举办一场比赛来解决这个问题，在这场比赛中，个人电脑(称为矿工)将通过一个名为SHA256的单向函数来竞争看似随机的答案。获胜者将获得新铸造的比特币，网络将公布这些比特币。这个函数的答案必须具有足够的挑战性，唯一的解决方法就是部署更多的计算资源。比特币挖矿需要实打实的计算，所以需要实打实的能量，类似于几代前的淘金。但不同于淘金热，
采矿经济学是一个竞赛的设计，奖励解决困难问题的矿工新的比特币。这是微观经济机制的一种形式，即个体代理人竞争和报酬的博弈经济设计。比特币的宏观经济与发行进度有关。随着时间的推移，发行时间表将进行可预测的调整，每四年块奖励将减少一半。这就强制了2100万比特币的约束。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。不考虑网络的计算能力，底层问题的难度大约每两周调整一次。尽管自比特币问世以来的几十年里，计算能力呈指数级增长，但它仍然提供了一种稳健的实现方式。
比特币的这种跨学科特征是存在的，而不是增量的。如果没有三个组成部分中的任何一个(公钥加密、反向链接区块链和使用工作负载证明的矿业竞争)，比特币将无法运行。就其本身而言，这三个组成部分都是由一个连贯的知识和思想体系构成的。他们的结合是中本聪的天才之处。在未来，突破性创新还需要以存在主义的方式连接多个学科，否则它们的结合将无法存活。
为什么不是大学？为什么可以& # 039；比特币出不了大学？首先，比特币本质上是跨学科的，但大学里的学者会因为在单一知识领域的突出表现而获得奖励。比特币融合了计算机科学、数学和经济学的思想，但不太可能有哪个大学老师具备跨学科融合所需的知识广度。
其次，学院受到渐进主义的影响。学术期刊明确要求他们的作者对他们的工作做出增量贡献。知识就是这样一点一点地进步的。但是比特币——和历史上其他激进的创新一样，比如飞机和晶体管——，有了巨大的飞跃，可能过不了学院的同行评议过程。
第三，比特币基于自由意志主义的政治基础，不受主流学术界，尤其是职业经济学家的欢迎。软件中集成了一种稳健货币的算法表示，其中比特币协议根据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截然不同。联邦公开市场委员会对货币供应有完全的决定权。审查比特币v0.1的Cryptpunk对集体权威持怀疑态度，认为技术和密码学可以为个人提供隐私，使他们免受政府或任何大型组织的监视。
大多数经济学家不& # 039；我不同意这种对集权的怀疑。至少社会科学界从来没把比特币当回事。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。它从顶级医生中招聘。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教师不会接受从根本上取代它的技术。
我邀请了所有在世的诺贝尔经济学奖获得者在德克萨斯州的AM比特币大会上发言，但除了一人之外，所有人都拒绝了。有些人承认他们不& # 039；I don’我对比特币的了解不足以做讲座；至少他们诚实地面对他们如此成功开发的规程模型的局限性。保罗克鲁格曼(Paul Krugman)等其他人将加密货币视为新的次级抵押贷款(他还预测互联网对经济的影响与传真机一样)。学院派经济学家很少关注比特币的崛起，甚至到现在也没有& # 039；我不知道比特币区块链是如何运作的，尽管它是过去十年中唯一真正的金融创新。
首先，比特币是一种智力贡献。这不& # 039；不需要对行业有深入的了解，对公司有特别的洞察力& # 039；或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。基于这些原因，比特币毫不客气地从意识形态领域脱颖而出。从某种意义上来说，应该来自高校。学院派经济学家可能设计了采矿锦标赛，计算机科学家开发了区块链，数学家开发了公钥密码学。需要一个不太可能的人(或团队)来结合这三种创新。大学培养在各自学科有深厚专业知识的教师，但他们不& # 039；t链接比特币这样的学科。出于这个原因，比特币可以& # 039；即使它依赖于大学内部建立的学科，也无法从大学中脱颖而出。问题不在于知识本身，而在于它的组织。这就是机会。
我们是怎么到这里的？以目前的形式，学院不适合比特币这样的创新。学生进入研究生院后，学习本学科的技术。他们利用这些技术在专业期刊上发表文章，从而赢得终身职位，并在未来获得该学科少数同行的学术认可。从早期的大学开始，这些孤立的知识走廊已经僵化了几个世纪。这是怎么发生的？
自第二次世界大战以来，学术界主要有两种趋势。到目前为止，最重要的是数字革命。随着任何人都可以获得计算能力，科学的目标从建立理论转移到测量。突然间，世界上任何地方的研究人员都可以通过笔记本电脑访问大量的社会和自然科学数据。互联网数据共享和可用性的增长，以及微处理能力的进步，使得大规模分析数据变得廉价而容易。学术界集体转向数据分析，以10-15年为周期从趋势转向趋势。第一个周期是汇总统计和方差分析，第二个周期是线性回归，第三个周期是机器学习。当每个学科的特定领域出现问题时，学者们很少会回到自己的基础理论上去进行修正。相反，他们只是向机器输入更多的数据，希望归咎于测量误差和遗漏的变量。
大数据和统计数据的增长，以及机器学习，将我们带到了人工智能(AI)成为黑匣子的今天。没有一个研究人员能够完全解释人工智能在做什么。同时问题也变小了。过去，发展经济学作为一个领域会问为什么非洲这么穷？"现在，这一领域的研究询问，在浴室门的左侧或右侧放置标志是否更有可能导致其使用。这种对因果关系的关注在智力上是值得的，但代价高昂，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而复杂的数学理论在很大程度上是不可测试的，因此实证研究者抛弃了这些理论基础。学术界曾经通过提出当今最重要的问题占据了知识的制高点，但现在实证研究主导了学术期刊。实验物理学家和实证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，学生在他们的生活中更早地接触到计算机。当他们到达大学和研究生院时，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一个可以快速发表的结果表时，为什么还要费心去研究数学呢？随着时间的推移，随着学术生涯慢慢从数学转移，学生被数据工作所吸引。
期刊更容易接受带有一些小实验或关于世界的经验事实的论文。由于编辑和审稿人是在逐篇论文的基础上对学术研究做出决定的，因此没有对实证和实验工作是否真正促进了人类知识的发展进行全面评估。因此，随着研究人员团队不断改进，挖掘相同的核心数据集，并提出更小、更无意义的问题，数据分析变得一塌糊涂。还是说下雨和阳光会影响交易者的心情，从而影响其选股？首席财务官能& # 039；年度报告上的s签名衡量他的自恋程度，预测他是否会出轨？我& # 039；我没有编造这些东西。)
人们可能认为计算的进步会导致对二战后发展起来的一些理论的研究和验证，但事实并非如此。用技术术语来说，这些复杂的模型很多都是内生的，在均衡状态下几个变量同时决定。因此，对于实证研究人员来说，具体确定正在发生的事情是一个挑战，比如提高最低工资是否会像经济学101所建议的那样增加失业率。这就导致了因果关系的变化。但因果推断需要精确的条件，而这些条件通常不会影响经济，而是在一些具体的例子中，比如美国各州在不同时期通过的反堕胎法律。魔鬼& # 039；美国的经济学革命可能不会主导诺贝尔奖，但它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，它最终是一种向后看的方法。根据定义，数据是在某个时间点对世界的表示。整个商业和经济学研究领域现在几乎完全是实证性的，学者们竞相收集新的数据集或在现有数据集上使用新的实证技术。无论哪种方式，视野总是从后视镜，回头看看知道发生了什么或没有& # 039；不会发生的。低利率导致了全球金融危机吗？堕胎会减少犯罪吗？最低工资会减少就业吗？这些问题基本上都是针对过去的，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，他们也拒绝与大得多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多的复杂的、复杂的、自我参照的数学模型，几乎没有现实基础，也没有可能的实证验证的希望。博弈论的大部分内容可以& # 039；不可检验，而弦理论可能是自我参照世界最极端的例子，永远无法完全验证或检验。
最后，学术理论长期滞后于技术。通常，数学家、物理学家和经济学家会在事后对已经在工业上获得成功的技术进行合理化。这些理论不& # 039；不要预测任何新的东西，而只是肯定传统智慧。随着理论复杂性的增加，它的读者群也在下降，甚至在理论家中也是如此。就像生活中的其他事情一样，理论上的部落主义导致社区像一个俱乐部，禁止不采用他们神秘的语言和方法的成员。
因此，我们已经到了内战的地步；理论部落逐年萎缩，失去了与现实的相关性，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。学者和技术人员不& # 039；I don’我不知道要解决什么问题以及如何解决。也会导致我们集体意识中的随意性，导致我们随风向任何方向漂移。关于经济学及其运作模式有完善的理论，但科技公司是巨大的市场，在很多相同的经济学理论中没有一席之地。计算机科学建立在算法和数据结构的坚实基础之上，但理论界却执着于计算复杂性的争论。
我们已经到了人类知识规模的临界点，学者们已经将自己的理论完善到越来越精确的程度，与越来越小的学者群体进行交流。这种知识专业化导致了超专业化，期刊和学术学科继续被划分和细分为更小的类别。大量的期刊就是这种高度专业化的证明。
从科学到工程鉴于现有学科中已经发现了大量的知识，未来的许多创新都将发生在学科的边界，但必须有更大的变化。今天& # 039；美国的大学仍然主要采用科学方法，为知识本身建立知识，并寻求了解自然、物理和社会世界，但我们不应就此止步。鉴于他们的基础知识，科学家最有能力为我们的未来设计更好的解决方案。转向工程思维将迫使学者们为我们最紧迫的问题设计和实现解决方案。从长远来看，它还将缩小学术界和工业界之间的差距。学生就业压力大，开公司压力大，对学业课程有影响。它的出现是因为市场需求和学术课程之间存在差距。相反，如果这种差距可以缩小，学生将在大学里花时间为未来建立更好的解决方案，这种认知失调将会消失。
这种转变已经在一些学科开始，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，仅在过去十年就获得了三次诺贝尔奖。这些学者来自工程领域，并改编博弈论，以建立一个可以在现实世界中运作的更好的市场，如更好地匹配肾脏捐赠者和接受者，学生和学校，或居民和医院。他们还设计了许多今天使用的最大拍卖，如政府的频谱拍卖和谷歌内部的广告拍卖。没有理由为什么经济学领域的其他人，甚至是那些高等教育和学术界的人可以& # 039；t以类似的方式定位自己，以更多地采用这种工程思维模式。
随着时间的推移，缩小学术界和工业界的差距将大大缓解公众对学费上涨和学生债务的强烈抗议。一旦学生和教授将他们的研究定位于为社会开发更好的解决方案，他们的学生和雇佣他们的公司也会这样做。如果研究直接创造出最终有益于学生、未来雇主和整个社会的技术，学生将不再怨恨他们的老师花时间研究而不是教学。随着时间的推移，这自然会缩小美国目前面临的技能差距。大学将不再需要明确关注STEM技能，而是专注于提供技术解决方案，最终将大量利用STEM领域。
我们如何改革高等教育来生产下一个比特币？当然，下一个比特币不会是比特币本身，而是以全新的方式构思老问题的第一原理创新。我对大学文化、重点和组织架构有三点具体建议。
首先，大学必须更明确地拥抱工程而不是科学，即使是在边缘。文艺复兴和理性时代使美国高等教育为了自身利益颂扬科学和知识。哈佛大学的校训是& quotVeritas & quot或者& quot真相& quot，而芝加哥大学是& quotCrescat scientia，vita excolatur & quot，意思是& quot让知识从越来越多，从而丰富人类的生活& quot。基于理科和文科的传统，这些大学做了大量的工作来构建人类进步所必需的知识基础，但过去的半个世纪是工科大学的时代。斯坦福大学和麻省理工学院竞相建立一个解决方案世界，而不仅仅是理解它。这种工程精神应该超越工程系，甚至，尤其是社会科学。比如要求所有大一新生都要上工科基础课，学习构建问题解决方案的思维框架。几代人以来，经济学家都在阐述健全货币的好处，但只有通过比特币这样的工程系统，这些论点才能成为现实。
某种程度上，工程的这种转变正在社会科学中发生。例如，诺贝尔经济学奖最近授予保罗米尔格罗姆和鲍勃威尔逊，表彰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方面的实际工作。这群微观经济理论家在经济学领域还是少数，但他们的工作将理论与实践融为一体，这在其他领域是独一无二的，在实践学者中应该有较高的代表性。大学应该放弃平等对待所有学科的强制公平，将教员和研究经费的平均份额分配给每个学科，而不考虑其对社会的影响。而是优先考虑那些愿意并且能够为未来制定解决方案的门徒。
二是奖励跨学科的工作。有着数百年历史的传统学科深度工作模式正在显示出它的时代性，我们这个时代最激动人心的创新存在于学科的边界上。大学口头上说跨学科工作是大学校园的新流行语，但除非教师的激励机制改变，否则什么都不会改变。晋升和终身职位委员会必须奖励学者学科以外的出版物，特别是与其他系和学院的合作。尽管像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资金分配，但是教师& # 039；委员会在晋升和任期决定方面已经过时，仍然奖励学科内而不是跨学科的学者。随着时间的推移，我希望这种情况会随着老一辈的退休而改变，但社会最迫切的问题迫在眉睫，大学现在就应该加快步伐。除非晋升和终身职位委员会明确宣布承认跨学科工作，否则其他都不重要。
第三，学院应该志存高远。很多时候，学术期刊愿意寻求知识基金的增量贡献。我们对引用和小改进的痴迷必然会导致一小步的前进。学术界有一种反身欲望，即自指和部落化。所以学者喜欢志同道合的同行开小会。科学史上一些最伟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。想想双螺旋结构的发现、飞机的发明、互联网的创建以及最近新冠肺炎疫苗mRNA序列的发现。真正的进步来自毫无歉意地放弃现有的正统思想，拥抱新的面貌。我们的教师和学生的卓越标准必须坚持他们的目标，即解决人类面临的最大问题。这种话语在校园里经常被压制，久而久之，就腐蚀了我们年轻人的精神。要实现这一目标，就要根据影响来分配研究经费，并严格要求这些要求。
日益增长的科技财富给校园带来了各种压力。首先，它鼓励年轻学生辍学创办新公司，追随主导科技和金融媒体的年轻创始人的脚步。出现这种情况只是因为市场回报和大学活动之间存在裂痕。请记住，比特币起源于一个知识分子的小团体，他们试图使用新技术来设计一个老问题的解决方案。它& # 039；这在大学里很容易发生。从某种意义上说，这是应该发生的。
公司，无论是初创公司还是老牌公司，都是渐进创新的天然场所。顾客不断的噪音& # 039；要求，投资者& # 039；需求和行业知识使其成为社会生产可能性略有变化的天然场所。突破性创新特别适合学院，因为它具有更长更审慎的时间尺度、深入的科学知识和与市场噪音的隔离，但迎接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，而不仅仅是一个旁观者。