去中心化科学：研究の未来を再構築し、独立科学者の台頭

著者：Yi Zhang（博士、Codatta、@drtwo101）、Diana（BNBChain、@diana_bnb）、Eva（AuraSci、@1vayou）、Andrea（OGV、@Andrea__Chang）、Lucy（@BoboLucyWisdom）

編集者：テス・リー（Codatta、@li_tess）

序論

去中心化科学（Decentralized Science、略してDeSci）は、伝統的な中央集権システムの限界に対処することによって、私たちの科学研究のアプローチを根本的に変えています。歴史的に見て、偉大な発見はしばしば、機関の優先事項や企業の資金制限がない状況で独立科学者から生まれました。今日、研究は高度に中央集権化された資金源に依存しており、これらの資金源は商業的に有利な結果や機関の偏見を強化することを優先することが多いです。去中心化科学は、ブロックチェーンおよびWeb3技術を利用して資金、実行、普及を去中心化することで、より透明で包括的な研究環境を創造します。

この記事は、去中心化科学が独立科学者とコミュニティに科学探求のコントロールを再び与える方法について探求しています。去中心化資金プラットフォーム、データ協力ツール、コミュニティ主導のガバナンスモデルを研究することで、この運動の変革的な潜在能力を強調しています。去中心化メカニズムを通じて、研究者は高リスクで非常規なアイデアに対するサポートを受け、透明な意思決定を促進し、研究成果を公開します。人工知能、協力ツール、Web3の台頭に伴い、去中心化科学は革新を民主化し、社会の進歩のための知識を追求するための青写真を提供しています。

なぜ去中心化科学を選ぶのか？

科学的発見は、反復的な仮説検証と実験を通じて新しい知識を体系的に獲得するプロセスです。帰納的推論は研究者が特定の観察から科学的結論を一般化し、自信を持って結果を予測できる原則を発展させることを可能にします。

科学研究は去中心化することができます。去中心化は資金から始まる必要があります。なぜなら、財政資源のコントロールが科学的探求の方向性を根本的に決定するからです。歴史的に、多くの偉大な科学者は独立した研究を行い、個人資金またはスポンサーの支援を受けることで、中心的な権威や企業利益に影響されずに自由に探求できました。フィレンツェのメディチ家に支援されたガリレオ・ガリレイ、主に独立して活動したアイザック・ニュートン、そして自費で進化研究を行ったチャールズ・ダーウィンなどが、去中心化研究の影響を示しています。彼らの独立性は画期的な発見をもたらし、それが科学の進歩を形成し、機関の制約を受けないものでした。

科学研究は去中心化されるべきです。対照的に、今日の科学研究は高度に中央集権化されています。これは主に政府の助成金に依存し、一部は企業の資金提供に依存し、機関の監視を受けます。これらはしばしば少数の「管理者」によって研究テーマを決定され、科学者の自主性を制限します。この中央集権的な資金モデルは顕著な偏見を引き込みます——企業の資金提供は商業的に有利な結果をもたらす傾向があり、客観性を損ないます（BMJ, 2014）。例えば、食品業界の資金提供研究は、好意的な結果を報告する可能性が3.2%高いです（Springer, 2021）。政府の助成金は商業的関連の偏見の影響を受けにくいですが、それでも依然として確立された機関や有名な研究グループを優先し、本当に新しいまたは非常規なアイデアを優先することは少なくありません。NIHなどの機関は、名声偏見を減らすことを目的としていますが、これらの問題を完全に排除することはできません。政治的および商業的な影響が研究の焦点を形成し、新興研究者の高リスクで革新的なアイデアを周縁に置いています。

科学研究は再び去中心化されます。去中心化資金はすでに勢いを得ており、BIO ProtocolやVitaDAOのような取り組みが科学者にコミュニティから直接資金を得ることを可能にしています。このコミュニティサポートモデルは従来の資金に対する実行可能な代替手段を提供します。Web3技術はまた、科学的成果の流動性を高め、独立研究者の財務リスクを低減し、彼らがより自由に革新的なアイデアを追求できるようにします。去中心化の参加とガバナンスは、去中心化科学の相互に関連する側面です。Codattaのようなプラットフォームは協力的なデータソースを促進し、個人が最先端のデータの形で知識を貢献し、リスクと利益を共有します。去中心化ガバナンスは、必要な監視を提供し、研究の進展を保障するために存在します。これはバランスの取れたコミュニティ主導の意思決定を確保し、中央集権的なシステムにしばしば存在する偏見を減少させます。これらの側面はすべて、より透明で包括的な研究環境を促進します。去中心化普及も去中心化科学にとって重要です。ResearchHubのようなプラットフォームは、高コスト、キュレーション、長い出版遅延といった中央集権的な科学出版チャネルの固有の問題を解決するのに役立ち、透明でコミュニティ主導の出版とピアレビューを実現します。

去中心化科学の使命は、コミュニティ駆動の努力、ブロックチェーン、およびオープンコラボレーションを活用し、協力的な知識創造を可能にし、研究をよりアクセス可能で偏見のないものにすることです。

• 宇宙に関するさらなる真実を発見し、固有または体系的な偏見に影響されないようにします。

• 参加のハードルを下げ、非常規な背景を持つ才能ある個人が貢献できるようにします。

• 抑圧されたり無視されたりしている科学的方向性の探索を奨励します。

去中心化科学は去中心化資金から始まりますが、これに留まることはありません。分散型貢献クレジット、透明な資金プロセス、オープンソースの方法論、広範なコミュニティ参加、およびコミュニティ主導の出版は、研究プロセス全体で協力と包括性を育成するために不可欠です。

AIが科学を助ける：独立科学者を大いに助ける

図2：科学分野と人工知能研究実践の統合に関する説明（出典：https://ai4sciencecommunity.github.io/）

人工知能は研究を根本的に改革し、科学的発見の方法とワークフローを根本的に変えています（Toner-Rodgers, 2024）。世界のトップ科学者は、AIを統合することで生産性が大幅に向上し、新材料の発見が44%増加し、特許出願数が39%増加したと報告しています（Toner-Rodgers, 2024）。これらの初期の成果は、特にデータが複雑で実験が時間のかかる分野（材料科学、薬物発見、生物学など）において、AIが効率を向上させる方法を証明しています（Nature, 2023）。

図3：科学研究プロセス

AIは個人の能力を著しく拡大し、全体の科学ワークフローの生産性を向上させます。構想段階では、AIは膨大なデータセットを分析し、人間の認識を超えるパターンやアイデアを発見します（AI4Science, 2023）。仮説形成の過程では、AIは研究問題を最適化し、有望な研究方向を浮き彫りにします。実験設計では、AIは実験設定を最適化し、結果をシミュレートし、意思決定を支援します。AI駆動のロボットが実験室作業を自動化し、設計と実行の間のギャップを埋め、仮想シミュレーションは物理実験を行う前に仮説検証を可能にします（MIT, 2023）。最後に、AIはデータの解釈を助け、結果を洗練し、結論を反復し、より迅速かつ正確な洞察を得ることを可能にします（Nature, 2023）。

図4：人間の科学者と人工知能の協力（トニー・スタークとジャービス - マーベル映画（アベンジャーズ2：エイジ・オブ・ウルトロン））

人間の研究者は創造性、倫理的判断、直感を提供する上で重要な役割を果たします——これらはすべてAIには欠けているものです。AIはデータ処理と最適化に優れていますが、人間の研究者はより広い文脈でこれらの発見を解釈し、科学の厳密性と倫理基準の維持を確保することができます。AIと人間の研究者は相補的なパートナーシップを形成し、科学の限界を押し広げます。この協力の中で、AIは複雑なデータ作業を処理し、人間は戦略的な監視、創造性、および倫理的指導を提供し、研究プロセス全体をより効率的かつ革新的にします。

人間と機械の協力による相乗効果が科学研究を再形成し、加速されたペースで生産性と革新を推進しています。特に、AlphaFold（タンパク質構造予測の画期的技術）の開発者が最近ノーベル賞を受賞し、人間と機械の協力の変革的な影響を強調しています。人間の科学者は候補となるアイデアの潜在能力を評価し、実行可能性の低い方向を効果的に選別し、時間と資源の有効利用を確保します。彼らのヒューリスティックなアプローチと方法論は、分野特有の知識として記録され、後のトレーニング技術（RAG、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニングなど）を通じてAIエージェントの能力を向上させることができます。

科学のワークフローには、複雑なツールの使用が関与し、通常はさまざまな専門ソフトウェアツールが必要です。科学者によって定義された論理的ワークフロー——各相互作用の入力、出力、目標をカバー——は、AIエージェントにコーディングできる専門知識の断片です。TXYZ.aiのようなプロジェクトは、これらのワークフローをAIシステムに統合するための汎用のAI補助研究ツールを作成することを目指しています。

AIが特定の分野の知識を蓄積し続けることで、基盤となるモデルが強化され、関連するシステムが増大するデータをより効率的に処理できるようになります。この人間と機械の間の反復的な協力は、自己強化の循環を形成し、研究の進展を加速し、人類の知識の限界を押し広げます。

去中心化科学風景：軽量調査

去中心化科学は、ブロックチェーンおよびWeb3技術を活用して、資金から普及までの研究プロセス全体を再構築しています。このモデルは研究の重要な側面を去中心化しました：資金、実行、普及。付図はこのプロセスを視覚化し、各段階の参加者と貢献を強調しています。

図5：去中心化科学研究プロセス

このプロセスは資金調達から始まり、独立科学者が研究提案を行い、従来の中央集権的な資金源からの偏りを避けます。去中心化科学モデルでは、研究提案は去中心化の支持者を通じて資金調達され、コミュニティ主導の貢献が重要な役割を果たします。コミュニティ主導の意思決定を行う支持者は、これらの提案を審査し、リソースを割り当てます。この去中心化の資金メカニズムは、たとえ高リスクや非常規なアイデアであってもサポートを受けられることを保証し、機関のキュレーターを迂回します。

資金を得た後、次の段階は研究プロセスで、構想、仮説形成、実験設計、データ収集、分析の複数のステップが含まれます。従来の中央集権的な機関によって厳格に管理されたプロセスとは異なり、去中心化科学はより協力的かつ透明なワークフローを導入しています。独立した科学者（図に示されているように）が構想と仮説形成を行います。データ収集の段階では、外部データ作成者が研究に貢献し、高品質のデータ提供に対するインセンティブを提供します。その後、データ分析が行われ、分析結果は仮説検証に使用され、意味のある結論に達するまで反復的な方法で結果を洗練し評価します。

ガバナンスと監視はもう一つの重要な要素です。去中心化の支持者はプロジェクトを監視し、指導し、資金提供を行い、研究の誠実性とコミュニティの価値観への適合を確保します。この去中心化ガバナンスモデルは権力を分散させ、すべての貢献——データでも専門知識でも——が公平に認識されることを保証します。これは図に示されている「公平な謝辞と貢献」の段階として示されています。

最後は普及と影響です。従来の費用障壁のある出版モデルは、研究成果が公開アクセスされることを保証するコミュニティ駆動のプラットフォームに取って代わられています。出版物およびそれに伴う知的財産や成果は、去中心化科学の支持者やより広範なコミュニティに戻り、さらなる影響を生み出し、適切な経済的リターンやクレジットを得ることができます。この循環は貢献を認知し、インセンティブを創出するのに役立ち、科学進歩の協力的な環境をさらに促進します。

このワークフローは、資金の民主化、学際的な協力の奨励、およびシームレスなデータ共有の実現を通じて、従来の科学プロセスを大幅に改善しました。去中心化の監視は官僚主義の非効率を最小限に抑え、信用と報酬のシステムが研究の各段階の貢献者を奨励します。結局、このアプローチは革新を加速するだけでなく、すべての利害関係者の公正な認識と実質的な報酬を確保し、持続可能で影響力のある科学の進歩のモデルとなります。

去中心化科学サブ分野調査

図7

この図は、去中心化科学の活気に満ちた多様なエコシステムを示しており、科学の風景を再構築するための重要なサブ分野と革新者を強調しています。注目すべきプロジェクトには、バイナンスラボの支援を受けたBIOプロトコルや、Coinbaseのブライアン・アームストロングによって共同設立されたResearchHubが含まれ、民主化された研究資金と出版に取り組んでいます。もう一つの注目すべきプロジェクトはPump.Scienceで、そのUROおよびRIFプログラムはすでに勢いを得ています。

去中心化データ収集と協力のサブ分野では、Codattaが主要な参加者として際立っており、つながり、協力し、将来の汎用人工知能（AGI）を共同で育成することに取り組んでいます。Data LakeやOcean Protocolのようなプラットフォームも、去中心化データ共有における協力と信頼に貢献しています。さらに、Codattaは人工知能/去中心化物理インフラネットワーク科学アプリケーションのサブ分野の重要な部分であり、科学プロジェクトにデータ、サンプル、ラベル（推論を含む）を提供するためにコミュニティを団結させています。これらの取り組みは、去中心化科学が未来のより透明で協力的かつ公平なエコシステムに科学を変革する方法を示しています。

全体として、去中心化科学は研究とライセンス分野を改革しており、人類文明が周囲の世界、内なる世界、さらには現在の世界を超えた真実を明らかにする方法を根本的に変えると期待されています。しかし、より広範なWeb3産業と同様に、去中心化科学はまだ初期段階にあります。去中心化資金が牽引力を得ており、協力研究は希望を示していますが、採用は依然として課題です。従来の学術システムは依然として重要な影響力を持っており、信頼を築き、これらの新しい方法を拡大するためにはさらなる努力が必要です。

去中心化科学の全体的な成熟度はWeb3エコシステムの進展に大きく依存しています。ここには大きな可能性がありますが、継続的な技術開発、文化的変革、およびより広範な受け入れが必要です。去中心化科学とWeb3の成長とともに、私たちはよりオープンで協力的かつ効率的な科学研究の風景を期待できます。

独立科学者のルネッサンス

図7：独立科学の先駆者：ニコラ・テスラ（左）とアルバート・アインシュタイン（右）

歴史は、多くの画期的な発見が機関システムの外で働く科学者によって成し遂げられたことを示しています。ニコラ・テスラ、アルバート・アインシュタイン、マリー・キューリーのような革新者は、特にキャリアの初期に、大胆なアイデアを追求し、限られた機関の支援を受けました。例えば、ニコラ・テスラは交流電流の研究を始めた際、主に自らの収入と個人投資者の支援に依存していました。アルバート・アインシュタインはスイス特許庁で働いている間に相対性理論を提唱し、学術機関とは基本的に隔絶されていました。マリー・キューリーはキャリアの初期に極めて限られた資源で不屈の努力を重ね、個人の意志と寄付を活用して放射能分野の先駆的研究を進めました。これらの先駆者は、機関の制約を受けずに革新がいかに繁栄するかを示しています。時が経つにつれ、科学的発見はより多くのリソースを必要とし、集中化が進みましたが、今日のツールはこの傾向を逆転させ、独立科学の復興に火を灯しています。

図8：AIとWeb3によって力を与えられたスーパー個人がコミュニティの支援を通じて力を得る（原画像はアニメ（ナルト疾風伝）から、渦巻きナルトが九尾チャクラモードにある姿を描写）

現代技術は個人に再発見の役割を与えています。人工知能はデータ分析を民主化し、オープンプラットフォームは協力を促進し、Web3はコミュニティ駆動のネットワークを通じて去中心化資金を実現します。去中心化自律組織（DAO）は独立したプロジェクトに財政的および技術的支援を提供し、従来のキュレーターを迂回します。アクセス可能な研究ツールと相まって、これらの進歩は、大胆な挑戦に独立して取り組むことができる新しい「スーパー個人」の階層を作り出しています。

図9

この運動は、単に従来の境界を押し広げるだけでなく、主流の支持が不足しているが重要な洞察を提供する可能性がある分野に扉を開いています。たとえば、未確認飛行物体（UAP）研究はかつては周縁的でしたが、今ではクラウドソーシングされたリソースとデータの去中心化コミュニティによって正当性を得ています。同様に、重力と電磁気の関係についての問題は、機関の偏見なしに再考されています。コミュニティの支援と最先端のツールの助けを借りて、独立した科学者はこれらの未知の領域を探求する準備が整っています。

去中心化科学の台頭は、発見の方法を再定義し、技術の力を集団行動と組み合わせています。個人やコミュニティは、民主化された革新の未来を実現するための道具と機会を持っています。今こそ、この運動を受け入れ、独立研究の全潜在能力を解放する時です。

参考文献

• BMJ (2014). 業界資金提供研究の偏見。利用可能： https://www.bmj.com/industry-bias

• Springer (2021). 食品業界の資金提供研究は好意的な結果を報告する可能性が高いです。利用可能： https://www.springer.com/industry-food-bias

• Toner-Rodgers, A. (2024). 人工知能、科学的発見、製品革新。MITプレス。

• AI4Science (2023). AIの科学研究への役割。利用可能： https://ai4sciencecommunity.github.io/

• Nature (2023). 人工知能の時代の科学的発見。Nature Publishing Group。

• MIT (2023). AIの研究ワークフローへの影響。利用可能： https://mitpress.mit.edu/ai-research