요약

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연구 자금 문제

우리가 파악한 주요 연구 자금 지원 문제 중 가장 눈에 띄는 것 중 하나는 연구원이 보조금 신청에 소요하는 시간의 불균형입니다. Federal Demonstration Partnership의 설문조사에 따르면 연구원들은 관리에 시간의 44%를 사용하며 이 시간은 종종 보조금 관련 과제에 사용됩니다(Schneider, 2018). 보조금을 신청하려면 시간이 많이 걸리는 연구 제안서를 작성해야 하며 종종 성공률이 제한적입니다. 이 프로세스는 상대적으로 불투명하며 자금 제공자마다 목표가 다르고 불확실할 수 있습니다. 자금 제공자는 종종 "빠른 경로" 연구 자금을 얻기 위해 다른 채널을 통해 신청 절차를 거치는 것을 꺼립니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 이 문제를 해결하기 위해 최근 몇 년 동안 DeFi 교육 기금이라는 몇 가지 빠른 보조금 이니셔티브가 설립되었습니다.

둘째, 자금 제공자의 목표가 사회적으로 최적의 자금 지원 수준과 일치하지 않기 때문에 연구의 특정 영역은 종종 간과됩니다. 공공 기금은 기초 연구를 장려하는 반면, 민간 기금은 응용 연구를 장려하고 민간 기금 기관에 즉시 적용됩니다(Buccola, Ervin, and Yang, 2009). 또한 자금 제공자는 "연구 편향"에 민감하고 "뜨거운"(즉, 합의), "높은 NPV" 또는 "낮은 위험" 주제를 추구할 가능성이 더 큽니다. 높은 수준의 보조금 제안에도 불구하고 자금 제공자들은 계속해서 연구자의 실적에 초점을 맞추며, 젊은 연구자나 저명한 기관의 연구자보다는 경험이 풍부한(또는 '엘리트') 학자의 연구에 자금을 지원하는 경향이 있습니다. 결과적으로 보조금은 저명한 연구원, 교수진 및 기관의 동일한 선택된 그룹으로 이동하는 경향이 있습니다. 민간 부문에서 자금 지원은 주로 특정 문제를 해결하는 연구를 위한 것이며 광범위한 과학적 또는 사회적 요구에 관계없이 명확한 예상 투자 수익(ROI)과 연결되는 경우가 많습니다.

정식 연구원은 아니지만 과학에 기여하는 것을 즐기는 시민인 "시민 과학자"에게 자금 지원을 받는 것은 거의 불가능합니다. 대학이 일부 연구를 "외부인"과 조정하는 동안 개별 연구원은 자체적으로 보조금을 신청할 수 있는 도구, 전문 지식 및 리소스가 거의 없습니다. 많은 보조금은 또한 PI(주임 연구원)가 대학 또는 공식 연구 센터와 제휴할 것을 명시적으로 요구합니다. 결과적으로 시민 과학자들은 자금 조달을 위한 명확한 방법이 없으며 명문 대학의 지원을 받는 연구원들과 경쟁할 준비가 부족한 경우가 많습니다.

또 다른 우려는 최근 몇 년간 학계의 여러 분야에서 새로운 연구를 많이 생산하지 못하는 소위 "과학적 발견의 종말"에 관한 것입니다. 획기적인 진전 속도는 이전보다 느리고 새로운 연구 분야는 점점 더 적습니다. 우리는 자금 지원 시스템이 이러한 추세에서 중요한 역할을 하고 있으며 현재 시스템이 가장 높은 성공률을 보이는 연구에 자금을 지원하고 기존 내러티브에 적합하며 '매우 평판이 좋은' 연구자들이 수행하고 있다고 믿습니다. 상자 밖에서 생각하는 것은 불이익을 받습니다. 연구를 출판할 기회가 거의 없을 정도로 동료 검토에 접근할 수 없습니다. 또한 여러 학문 분야에 걸친 연구는 종종 자금 지원이 어려운 위치에 있습니다.

이 추세에 대한 두 가지 주목할만한 예외인 인공 지능과 블록체인은 주로 개인 자금을 장려하는 높은 수익 창출 잠재력으로부터 이익을 얻습니다.

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분산형 과학 기금(DeSciFi) - 연구 기금을 위한 Web3 솔루션

과학 지식은 일반적으로 공공재로 분류되며, 따라서 과학 지식의 생산은 상당한 공적 자금을 받습니다. 실제로 우리는 배타성과 경쟁을 통해 연구를 공익과 사익 모두로 취급합니다. 과학에 투자할 금전적 인센티브를 제공하기 때문에 지적 재산 연구에 대한 대중의 관심이 높다고 주장할 수 있습니다. 연구자들이 거인의 어깨 위에 서서 새로운 발견을 함에 따라 과학적 진보는 점차 쇠퇴하는 경향이 있습니다.

Web3 프로토콜은 (준) 공공재의 생성을 민간 자금 구조 및 개발 팀과 결합해 왔습니다. Web3에서 가장 인기 있는 사용 사례 중 하나는 다양한 금융 애플리케이션을 위한 스마트 계약에 메커니즘 설계가 적용된 탈중앙화 금융(DeFi)입니다. 이것은 탈중앙화 금융에서 영감을 받은 디자인을 사용하여 연구를 위한 민간-공공 자금 구조를 실험할 수 있는 기회를 제공합니다.

많은 DeSci 스타트업이 등장하고 있지만 대부분은 실제로 DeFi 메커니즘을 사용하지 않고 과학적 킥스타터를 홍보하고 있습니다. 지금까지의 솔루션은 Web3 네이티브 기능에 대한 고려가 거의 없는 디자인에서 스큐어모피즘을 느꼈습니다. 또한 많은 DeSci 솔루션은 리뷰 및 게시와 같은 주제에 초점을 맞추고 있으며 Web3 도구의 가장 영향력 있는 잠재력은 자금 조달 측면이라고 말할 수 있습니다. 기존 기업과 신규 진입 기업 모두 경제학과 연구 자금의 적절한 관리를 둘러싼 핵심 문제를 적절하게 다루지 못하고 있습니다. 단순히 연구 자금을 토큰화된 자산 레일로 이전하는 것만으로는 충분하지 않으며, 연구자와 투자자의 요구를 충족하기 위한 건전한 시장 설계 메커니즘이 필요합니다.

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빌딩 블록으로서의 대체 불가능한 토큰

현재 부분적으로 자금을 지원하고 연구를 소유하는 쉬운 시스템은 없습니다. DeSci는 디지털 자산의 장점이 Web3 생태계에 통합할 수 있는 기회에 있는 것을 효과적으로 바꿀 수 있습니다. 암호화폐에서는 디지털 자산을 효율적으로 발행, 소유, 교환하고 그 위에 다른 많은 응용 프로그램을 구축하기 위해 전체 생태계가 개발되었습니다.

보다 구체적으로 DeSciFi 목적으로 NFT(대체 불가능한 토큰)를 사용하는 것이 흥미로울 것이라고 생각합니다. NFT는 기본 자산의 진품에 대한 고유한 디지털 인증서를 나타내는 디지털 자산입니다. 많은 프로젝트가 (연구) 간행물을 온체인에 게시하는 작업을 진행하고 있습니다. 예를 들어 ScholarOrg는 연구 결과(논문, 데이터, 코드)를 IPFS를 통해 불변의 온체인 데이터베이스에 저장하는 메커니즘을 개발했습니다.

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시장 및 플랫폼 조사

스마트 계약 기반 자금 조달 메커니즘 및 연구 시장을 구축하고 NFT에 연구를 배치합니다. 연구원은 프로젝트 이해 관계자와 교환하여 커뮤니티 구성원이 자금을 지원하는 제안서를 게시할 수 있습니다. 프로젝트를 대표하는 예비(IP 관련) NFT가 출시되고 다양한 이해 관계자가 NFT의 부분 소유권을 갖습니다. 이 경우 연구는 소유권이 토큰으로 나뉘는 NFT에 캡처되며 프로젝트 자체(및 이를 둘러싼 커뮤니티)는 사실상 탈중앙화된 자율 조직(DAO)으로 간주될 수 있습니다.

NFT에 IP를 추가하는 이점 중 하나는 이러한 무형 자산을 보다 효율적으로 평가할 수 있는 기회를 열어준다는 것입니다. 보다 활발한 IP 시장의 기회 외에도 NFT 생태계는 NFT 가격 책정 측면에서도 빠르게 발전하고 있습니다. 많은 회사들이 NFT 가격 책정 및 평가에 노력해 왔으며 대부분의 수집품에 대해 신뢰할 수 있는 실시간 평가가 가능한 시점에 도달했습니다. 또한 커뮤니티 기반 평가 시스템을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, Lithium Finance는 시장 참여자 커뮤니티가 온디맨드 가격 추정을 위해 군중 지혜와 암호경제학을 활용할 수 있도록 하는 분산형 평가 프로토콜을 개발하기 위해 노력해 왔습니다. 가격이 바람직함과 품질을 반영할 수 있으므로 연구 가격은 시장의 품질 지표를 기반으로 할 수 있습니다.

시장시스템은 일반적으로 좋은 가치척도로 간주될 수 있다"가치발견"을 위강력한 도구라고 할 수 있습니다. (저평가된) 연구아이디어(또는 연구자)의 자금지원을 장려하는 시장 기반 메커니즘.

자산의 NFT는 자산의 유동성을 향상시킬 수 있습니다. 오늘날의 지적 재산 시장은 상당히 불투명하고 비유동적이며 올바른 구매자를 찾는 데 비용이 많이 듭니다. NFT를 사용하면 진위와 소유권을 즉시 확인할 수 있으며 신뢰할 수 없는 트랜잭션을 달성할 수 있습니다. 탈중앙화 거래소는 주로 자동 시장 조성자(AMM) 설계를 활용하여 거래를 용이하게 합니다. 커뮤니티에서 자금을 지원하는 AMM은 IP 자산에 즉각적인 유동성을 제공하여 투자자로부터 수익을 창출합니다. 우리는 대중이 연구를 위한 유동성 시장을 창출하고 공정한 평가 가격을 할당할 인센티브가 있다고 주장합니다. 이는 독립된 거래를 구성할 수 있습니다.

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기금 집단 및 네트워크

앞서 언급한 바와 같이, 연구 자금 조달의 문제 중 하나는 자금 조달 과정이 느리다는 것입니다. 이는 수개월이 걸리고 많은 노력이 필요할 수 있습니다. 분산된 큐레이션 메커니즘과 (자동화된) 자금 풀은 속도를 높이고 자동화된 시장 의사 결정 및 자금 할당 메커니즘을 구현하며 공공 또는 민간 성격의 자금 풀을 생성할 수 있습니다. 이 경우 자금은 대표자에 의한 큐레이션, 2차 펀딩과 같은 자동 규칙 기반 메커니즘 또는 펀딩 클래스 구성원의 투표를 기반으로 분배될 수 있습니다.

프로토콜의 공개 기능과 IP 관련 NFT는 연구 투자가 실행 가능한 투자 전략이 될 수 있는 투명하고 보다 유동적인 환경을 허용합니다. "연구 자금"은 플랫폼에 설정할 수 있으며 투자 계획을 제공하는 대표자가 적극적으로 관리합니다.

Srinivasan(2022)은 공유된 신념을 기반으로 하는 사회로 구성된 네트워크 상태에 대해 논의합니다. 공유된 신념을 기반으로 과학적 네트워크를 형성하여 특정 연구에 자금을 지원할 수 있습니다. 현재 환경에서는 어떤 연구회가 자금을 지원하고자 하는지 알기 어렵고, 결국 소수의 편향된 게이트키퍼의 결정으로 귀결되고 있습니다. 연구 네트워크를 사용하면 네트워크가 무엇을 의미하고 어떤 종류의 연구를 믿는지 즉시 알 수 있습니다. 이것은 사회가 이러한 네트워크를 통해 자금을 분배할 수 있게 하여 보다 투명하고 개방적인 자금 조달 생태계를 만들 것입니다.

애플리케이션

애플리케이션

우리는 DeSciFi가 잠재적 자금 제공자와 연구원(예: 시민 연구원)의 참여 기반을 확장할 수 있는 기회를 창출한다고 믿습니다. DAO를 사용하여 다양한 관심 그룹을 통합할 수도 있습니다. 이에 대한 예는 환자 커뮤니티 및 기타 기여자, 공동 자금 지원 치료에 투자하는 실제 이해 관계자일 수 있습니다. IP 관련 NFT는 로열티 시스템과 라이선싱 모두 핵심 NFT 기능에서 직접 파생될 수 있으므로 중요한 촉매제입니다. 이와 관련하여 다양한 유형의 연구 프로젝트에 자금을 지원할 수 있으므로 과학 영역을 넘어서는 응용 프로그램을 볼 수 있습니다. R&D 단계의 기업 연구 프로젝트와 사전 시드 단계 스타트업과 관련하여 유사한 문제가 발생하므로 유사한 자금 조달 솔루션(이 기사에서 논의됨)을 사용할 수 있습니다. 현재 기존 채널을 통해 쉽게 판매되지 않는 이러한 유형의 프로젝트에 대한 미개척 자본 풀이 있습니다.

참조

참조

Atoms. 2022. Magna Carta Scientiae. https://atoms.org/scientiae#introduction-the-research-economy

Azoulay, Pierre, Christian Fons-Rosen, and Joshua S. Graff Zivin. 2019. "Does Science Advance One Funeral at a Time?" American Economic Review, 109 ( 8): 2889-2920.

Buccola, S., Ervin, D., and Yang, H. ( 2009). Research Choice and Finance in University Bioscience. Southern Economic Journal, 75( 4), 1238-1255.

Fang FC, Casadevall A. 2016. Research funding: the case for a modified lottery. mBio 7( 2):e 00422-16. doi: 10.1128/mBio.00422-16.

Schneider, S.L., 2019. Results of the 2018 FDP Faculty Workload Survey: Input for optimizing time on active research. Plenary session presented at the January meeting of the Federal Demonstration Partnership (FDP), Washington, D.C.

Van Noorden, R. Open access: The true cost of science publishing. Nature 495, 426 – 429 ( 2013). https://doi.org/10.1038/495426 a

Wapman, K. H., Zhang, S., Clauset, A. & Larremore, D. B. Nature https://doi.org/10.1038/s 41586-022-05222-x ( 2022).