В 2015 году Брайан Носек и 269 соавторов попытались воспроизвести результаты 100 известных психологических работ. Авторы были успешными только в 39 из 100 попыток. Другими словами, 61% исходных результатов не может быть воспроизведено.
Эти тревожные выводы стимулировали то, что вскоре стало известно как «кризис воспроизводимости» в науке. Во многих отношениях это была давно назревшая реализация. Десять лет назад профессор Стэнфорда обнаружил, что «скорее всего, если заявка на исследования будет ложной, чем истина». В 2012 году отдельная группа исследователей оценила 53 известных исследования рака, опубликованных в журналах высшего уровня, и обнаружила, что только шесть могут быть воспроизведены.
Эти и другие отчеты подтвердили, что большинство в исследовательском сообществе уже подозревали и уже испытали из первых рук. Даже для широкой общественности феномен ошибочных исследований не является чем-то новым. Многие помнят противоречие MMR-вакцины - исследование в The Lancet, утверждающее, что вакцина MMR вызвала аутизм. В то время как газета была в конечном счете отложена в свете многочисленных необъявленных конфликтов интересов, а также манипулированных доказательств, ущерб уже был нанесен; результаты исследования дошли до сознания широкой общественности, и небольшая, но значительная часть общества продолжает удерживать ее как истину.
Правда, это можно рассматривать как крайний пример, но это иллюстрирует ценный момент: научная экосистема удивительно медленна для саморегуляции. Недостатки бумаги могут и проскальзывают через редакционный и экспертный процесс. К тому времени, когда плохие документы опровергнуты, они уже нанесли непоправимый урон.
Неправильное исследование может быть легко метастазируется в новые исследования, и даже может продолжаться и после цитирования. Десять самых популярных в мире «оттянутых» статей приводятся в более чем 7500 случаях, и это консервативная оценка. Исследования, в том числе плохие исследования, распространяются как лесные пожары.
Проблема, в частности, присуща самой науке. Это принципиально зависит от взаимосвязи. Новая наука строится на результатах более старой науки, а цитаты изобилуют. Это полностью апостериорная сеть. Такой уровень взаимозависимости делает его уязвимым. Если оригинальное доказательство неосновательно, то последующие исследования, в дополнение, также становятся ошибочными.
Но этот взаимозависимый характер также является возможностью. Это система, созревшая для разрушения - очень подходит для технологии, которая существует только около десяти лет: blockchain.
Blockchain - это, проще говоря, децентрализованная база данных, открытая для всех. Он имеет потенциал для изменения различных бизнес-моделей в большинстве отраслевых вертикалей и чаще всего ссылается на финансовые услуги и пространство цепочки поставок. Но это академические исследования, в которых blockchain имеет свой самый большой потенциал, в частности, как решение проблемы доверия.
Научные знания, возможно, являются окончательной децентрализованной системой, особенно, поскольку мы перешли от аналогового к цифровому. По сути, он не контролируется центральным агентом и, по большому счету, независим. Это требует общественного контроля и постоянного вызова, оно ценно для большого и быстрорастущего сообщества, и оно имеет множество практических применений в отрасли научных исследований.
Прямо сейчас, например, получение опубликованного исследования твердо относится к процессу рецензирования. Несколько экспертов быстро прочитают исследование, посоветуют и рекомендуют опубликовать его. Но, как показывают статистические данные о низкой воспроизводимости, это очень ошибочный процесс. Рецензенты испытывают значительное давление. Надежность трудно измерить. Проблема смещения является проблемой.
С блочной цепью каждый бит этого процесса можно сделать прозрачным, и более чем немногие из них смогут прочитать исследование, чтобы оценить его достоверность. Вопрос о временном давлении почти полностью отрицается, поскольку рецензенты могут оценивать исследовательские документы на досуге. С документами бок о бок в одной базе данных и с помощью искусственного интеллекта надежность становится легче установить. Влияние человеческого уклона сократилось бы из-за огромного объема рецензентов-сверстников и отмены этих смещений в агрегации.
Blockchain также предоставляет полезный способ динамического подтверждения знаний после публикации, особенно в сочетании с мощными инструментами AI, такими как Iris.ai. Наука ртутная: постоянно возникает новая информация, ставящая под сомнение более старые статьи исследований, но в существующих методах публикации отсутствуют надлежащие инструменты для учета этих изменений в литературе - ретракции, повторы, новые результаты и т. Д. С блочной цепью процесс экспертной оценки может стать непрерывным. Вместо избранных немногих рецензентов, решивших в какой-то момент после публикации, что исследование является «действительным», блокчин позволил бы продолжить процесс исследования.
Наконец, blockchain предлагает потенциал для создания совершенно новых экономических моделей посредством выдачи жетонов или цифровой валюты, привязанной к ценности того, что строится сообществом: валюта привязана к самой ценной вещи, которую мы, люди, имеем: знания. С стимулами токенизированных экономик, которые часто встречаются в моделях блокчин, точная экспертная оценка и точные исследовательские документы, можно было бы вознаградить.
Открытая, масштабируемая, децентрализованная платформа, основанная на блочной цепочке, предлагает оптимальный способ исправить искажения, которые порождают неточности и недовольство топливом в создании и распространении научных знаний во всем мире. Механизм, работающий в сообществе, способный проверять базовую фактическую базу данного входного текста, предоставляет нам уникальную возможность unbias всей нашей базы знаний и делает это благодаря новой призме, построенной с самыми высокими стандартами прозрачности и отчетности.
Это то, что мы делаем с Project Aiur. Мы планируем демократизировать науку посредством дезинтермедиации, связанной с блочной цепью. Короче говоря, мы хотим использовать blockchain для продвижения надежных исследований и сортировки фактов из художественной литературы. Это в корне, что такое наука.