去中心化科学（DeSci）：独立科学者の復興

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

編集者：Tess Li（Codatta，@li_tess）

はじめに

分散型科学（Decentralized Science、略称DeSci）は、従来の中央集権的システムの限界に対処することで、科学研究の方法を根本的に変革しています。歴史的に見ても、偉大な発見はしばしば、機関の優先事項や企業の資金提供の制約を受けずに独立した科学者が行う作業から生まれました。今日、研究は中央集権的な資金源に大きく依存しており、これらの資金源はしばしば商業的に有利な成果や機関の偏見を強化することを優先します。分散型科学は、ブロックチェーンやWeb3技術を活用して資金、実行、普及を分散化し、より透明で包括的な研究環境を創出しています。

本稿では、分散型科学がどのように独立した科学者やコミュニティに科学探求の再掌握を可能にするかを探ります。分散型資金提供プラットフォーム、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、この運動の変革の可能性を強調します。分散型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への支援を受け、透明な意思決定を促進し、研究成果を公に伝えることができます。人工知能、協力ツール、Web3の台頭に伴い、分散型科学は革新の民主化と社会進歩のための知識追求を加速するための青写真を提供しています。

なぜ分散型科学を選ぶのか？

科学的発見は、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。

科学研究は分散化できる。 分散化は資金から始まる必要があります。なぜなら、財務資源のコントロールが科学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、個人の資金提供やスポンサーの支援を受けていました。これにより、彼らは中央集権的な権威や企業の利益に影響されずに自由に探求することができました。ガリレオ・ガリレイ（メディチ家の支援を受けた）、主に独立して働いたアイザック・ニュートン、自己資金で進化研究を行ったチャールズ・ダーウィンなどの人物は、分散型研究の影響を証明しています。彼らの独立性は、機関の制約を受けずに科学の進歩を形作る画期的な発見をもたらしました。

科学研究は分散化すべきである。 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。政府の助成金に大きく依存し、一部は企業の資金提供に依存し、機関の監視を受けています。これはしばしば少数の「管理者」によって研究テーマが決定され、科学者の自主性が制限されます。この中央集権的な資金モデルは、顕著な偏見をもたらします------企業の資金提供は商業的に有利な成果を好む傾向があり、客観性を損ないます（BMJ, 2014）。例えば、食品業界が資金提供した研究は、有利な結果が出る可能性が3.2%高いとされています（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、依然として確立された機関や著名な研究グループを優先することが多く、真に新しいまたは非常規なアイデアを軽視します。NIHなどの機関も、評判の偏見を減らすことを目指していますが、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影響は研究の焦点を形作り、新興研究者の高リスクで革新的なアイデアを周縁化しています。

科学研究は再び分散化される。 分散型資金提供は勢いを得ており、BIO ProtocolやVitaDAOのような取り組みは、科学者が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。このコミュニティ支援モデルは、従来の資金提供に対する実行可能な代替手段を提供します。Web3技術は、科学成果の流動性を高め、独立した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。分散型の参加とガバナンスは、分散型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、個人が最前線のデータの形で知識を提供し、リスクと利益を共有することを可能にします。分散型ガバナンスの存在は、必要な監視を提供し、研究の進展を保障します。これにより、バランスの取れたコミュニティ主導の意思決定が確保され、中央集権的システムにしばしば存在する偏見が減少します。これらの側面は、より透明で包括的な研究環境を促進します。分散型の普及も分散型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、審査、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。

分散型科学の使命は、コミュニティ主導の努力、ブロックチェーン、オープンな協力を活用して協力的な知識創造を可能にし、研究をよりアクセスしやすく、偏見のないものにすることです。

• 宇宙に関する真実を、固有のまたは体系的な偏見に影響されずに発見する。
• アクセスのハードルを下げ、非常規な背景を持つ才能ある個人が貢献できるようにする。
• 抑圧されたり無視されたりしている科学的方向性の探求を奨励する。

分散型科学は分散型資金提供から始まりますが、それにとどまりません。 分散型の貢献クレジット、透明な資金提供プロセス、オープンソースの方法論、広範なコミュニティ参加、コミュニティ主導の出版は、研究全体を通じて協力と包括性を育むために重要です。

AIが科学を支援：独立した科学者を大いに助ける

図2：科学分野と人工知能研究の実践統合の説明（出典：https://ai4sciencecommunity.github.io/）

人工知能は科学研究を根本的に改革し、科学的発見の方法と作業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たちは、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、特許申請数が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、AIが特にデータが複雑で実験が時間を要する分野（材料科学、薬物発見、生物学など）で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は個人の能力を大幅に拡大し、科学全体の作業フローの生産性を向上させます。構想段階では、AIが膨大なデータセットを分析し、人間の認知を超えた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が研究問題を最適化し、有望な研究方向を強調します。実験設計では、AIが実験設定を最適化し、結果をシミュレーションし、意思決定を支援します。AI駆動のロボットが実験室のタスクを自動化し、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、結論を反復することで、より迅速で正確な洞察を得ることができます（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、人間の研究者はこれらの発見をより広い文脈で解釈し、科学的厳密性と倫理基準の維持を確保できます。AIと人間の研究者は相互補完的なパートナーシップを形成し、科学の境界を推進します。この協力の中で、AIは複雑なデータタスクを処理し、人間は戦略的監視、創造性、倫理的指導を提供し、研究プロセス全体をより効率的で革新的にします。

人間と機械の協力の重畳効果は、科学研究を再形成し、生産性と革新を加速させています。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たことは、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、時間とリソースが効率的に利用されることを保証します。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豊かにします。

科学の作業フローには、複雑なツールの使用が含まれ、通常は複数の専門ソフトウェアツールが必要です。科学者が定義した論理的な作業フロー------各インタラクションの入力、出力、目標を含む------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、これらの作業フローをAIシステムに統合し、より効率的で効果的なAI支援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、自己強化のサイクルを形成し、研究の進展を加速させ、人間の知識の境界を押し広げます。

分散型科学の風景：軽量調査

分散型科学は、ブロックチェーンと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、研究の重要な側面である資金、実行、普及を分散化しました。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: 分散型科学研究プロセス

このプロセスは資金調達から始まり、独立した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排除します。分散型科学モデルでは、研究提案は分散型の支持者を通じて資金を調達し、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がこれらの提案を審査し、リソースを配分します。この分散型の資金メカニズムは、高リスクまたは非常規なアイデアにも支援が得られることを保証し、機関の審査者を回避します。

資金を得た後、次の段階は研究プロセスであり、構想、仮説形成、実験設計、データ収集、分析などの複数のステップが含まれます。従来の中央集権的機関が厳格に管理するプロセスとは異なり、分散型科学はより協力的で透明なワークフローを導入します。独立した科学者（図に示すように）が構想と仮説形成を行います。データ収集の段階では、外部のデータ作成者が研究に貢献し、高品質なデータ貢献に対して報酬を提供します。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、結果が意味のある結論に至るまで反復的に洗練され、評価されます。

ガバナンスと監視はもう一つの重要な要素です。分散型の支持者がプロジェクトを監視し、指導し、資金を提供し、研究の誠実性とコミュニティの価値観に合致することを保証します。この分散型ガバナンスモデルは、権力を分散させ、すべての貢献（データや専門知識を問わず）が公平に認識されることを保証します。図の「公平な謝辞と貢献」の段階に示されています。

最後は普及と影響です。従来の有料壁に制限される出版モデルは、コミュニティ主導のプラットフォームに置き換えられ、研究成果が公開でアクセス可能であることを保証します。出版物およびそれに伴う知的財産や成果は、分散型科学の支持者やより広範なコミュニティに還元され、さらなる影響を生み出し、適切な経済的報酬やクレジットを得ることができます。このサイクルは貢献を認識し、インセンティブを生み出し、科学の進歩を促進する協力的な環境をさらに強化します。

このワークフローは、資金の民主化、学際的な協力の奨励、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。分散型の監視は官僚主義の非効率を最小限に抑え、信用と報酬システムが研究の各段階の貢献者を奨励します。根本的に、このアプローチは革新を加速させるだけでなく、すべての利害関係者の公平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進歩のモデルとなります。

分散型科学のサブフィールド調査

図7

この図は、分散型科学の活気に満ちた多様なエコシステムを示し、科学の風景を再形成する重要なサブフィールドと革新的な参加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・アームストロングが共同設立したResearchHubが含まれ、研究資金と出版の民主化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。

分散型データ収集と協力のサブフィールドでは、Codattaが重要な参加者として浮上し、未来の汎用人工知能（AGI）をつなぎ、協力し、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、分散型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/分散型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フィールドの重要な構成要素であり、コミュニティを団結させて科学プロジェクトにデータ、サンプル、ラベル（推論を含む）を提供し、AIモデルのトレーニングに使用します。これらの努力は、分散型科学が科学をより透明で協力的かつ公平なエコシステムに変革する方法を示しています。

全体として、分散型科学は研究とライセンスの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ことが期待されています。しかし、より広範なWeb3業界と同様に、分散型科学はまだ初期段階にあります。分散型資金が牽引力を得ており、協力的な研究が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、信頼を構築し、これらの新しいアプローチを拡大するためにはさらなる作業が必要です。

分散型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。ここには大きな潜在能力がありますが、持続的な技術開発、文化的変革、より広範な受容が必要です。分散型科学とWeb3が成長するにつれて、よりオープンで協力的かつ効率的な科学研究の風景が期待できます。

独立した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行わ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とき、主に自分の収入と個人投資家の支援に依存しており、正式な機関からの支援は受けていませんでした。アルバート・アインシュタインはスイスの特許庁で働いている間に相対性理論を提唱し、基本的に学術機関から隔絶されていました。マリー・キュ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し、個人の意志と寄付に頼って放射線分野の先駆的研究を進めました。これらの先駆者は、革新が機関の制約を受けずに繁栄する方法を示しています。時間が経つにつれて、科学的発見はより多くの資源を必要とするために集中化しましたが、今日のツールはこの傾向を逆転させ、独立した科学の復興を再燃させています。

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受けて力を得る（原画はアニメ『ナルト疾風伝』から、九尾チャクラモードの漩涡ナルトの姿を描写）

現代の技術は、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、オープンソースプラットフォームは協力を促進し、Web3はコミュニティ主導のネットワークを通じて分散型資金を実現します。分散型自治組織（DAO）は、独立したプロジェクトに財務的および技術的支援を提供し、従来の審査者を回避します。アクセス可能な研究ツールと組み合わさることで、これらの進展は新しい「スーパー個人」の階層を創出し、彼らが独立して大胆な挑戦に取り組むことを可能にしています。

図9

この運動は、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のある分野に扉を開いています。例えば、未確認飛行物体（UAP）の研究はかつて周縁化されていましたが、今ではクラウドソーシングされたリソースとデータの分散型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関する問題は、機関の偏見に影響されずに再検討されています。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。

分散型科学の台頭は、発見の方法を再定義し、技術の力を集団行動と結びつけています。個人とコミュニティは、革新の未来を民主化するためのツールと機会を持っています。今こそ、この運動を受け入れ、独立した研究の全潜在能力を解放する時です。

参考文献

• BMJ (2014). 産業資金提供研究の偏見. 利用可能: https://www.bmj.com/industry-bias
• Springer (2021). 食品セクターにおける産業資金提供研究は有利な結果を報告する可能性が高い. 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 Press.
• AI4Science (2023). 科学研究の進展におけるAIの役割. 利用可能: https://ai4sciencecommunity.github.io/
• Nature (2023). 人工知能の時代における科学的発見. Nature Publishing Group.
• MIT (2023). 研究ワークフローにおけるAIの影響. 利用可能: https://mitpress.mit.edu/ai-research