为什么比特币永远不可能在大学里被发明出来

像比特币这样的发明不可能在一所大学里创造出来，但转向跨学科研究可以使进一步的突破成为可能。

自 2008 年 10 月发布以来，比特币的市值已超过 1 万亿美元。 它的增长吸引了零售和机构投资，因为金融界现在开始将其视为一种合法的保值手段，是黄金等传统资产的替代品。 闪电网络等第二层结算的创新使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一直反复无常，而且有些曲折。 大学课程中基本上没有比特币。 相反，这些教义通常是为学生俱乐部和非营利组织保留的。 这可能会随着时间的推移而改变，因为比特币和整个加密货币市场持续增长，吸引了工程和商业领域顶尖人才的关注。 比特币在大学里的缺席，并不是比特币本身的问题，而是学院对创新的拥抱不够，强调向后看的数据分析，以及过度关注个别学科而不是集体知识。 比特币可以激发学术研究。 事实上，它提出了一个让高等教育变得更好的路线图。

与学院的相似之处

有人可能想知道为什么有人甚至应该假设比特币与大学之间存在关系。 技术人员不断接触当今客户的真正需求，而大学教师则为（可能）遥远的未来应用开发基础科学。 毕竟，像 Facebook、微软、苹果，甚至以太坊这样的创新都是年轻人在上大学之前就开始的。 然而，硅谷和 128 号公路都出现在我们国家一些最好的沿海大学附近，这绝非偶然。 因此，大学和科技行业之间肯定存在关联。 尽管如此，比特币还是不同的。 比特币与其知识和学术根源的关系更为密切。 要理解这一点，我们必须深入研究比特币的历史。

在世纪之交，一群由密码学家、计算机科学家、经济学家和自由主义者组成的乌合之众——密码朋克——在互联网邮件列表上交换信息。 这是一个不起眼的电子聚会，聚集了各行各业的科学家、技术专家和爱好者，他们正在开发和分享密码学和计算机科学进步的想法。 这是应用密码学的一些早期巨人度过他们的时间的地方，例如 Pretty Good Privacy (PGP) 的早期先驱之一 Hal Finney。

正是在这个邮件列表中，比特币的匿名创造者中本聪宣布了他的电子支付系统解决方案。 公告发布后，他开始在论坛上回答有关概念及其实施的问题。 此后不久，中本聪提供了比特币的完整实现。 这允许论坛参与者下载软件、运行它并自行测试。

比特币白皮书与学术研究有相似之处。 它遵循学术论文的结构，有引用，并且看起来与当今计算机科学领域的任何论文相似。 白皮书和围绕它的对话都提到了之前实施工作量证明算法的尝试，这是比特币的核心功能之一。 例如，白皮书引用了 2002 年的 HashCash，它也是前比特币知识库的一部分。 Adam Back 在试图解决消除电子邮件中垃圾邮件的问题时提出了 HashCash 的工作量证明。

所以比特币不是从天上掉下来的，而是从几十年而不是几天或几周内形成的一长串想法中冒出来的。 我们倾向于认为技术以极快的速度运行，迅速变化，并由雄心勃勃的年轻大学辍学生驱动，但比特币并不是基于“快速行动并打破常规”。 它过去是，现在也是相反的：基于几十年真正的科学实践的缓慢、仔细的审议，不是由孩子们做出，而更像他们的父母。 密码学论坛在本质上类似于学术研究座谈会，专业科学家礼貌但坚持不懈地试图揭穿观点以得出真相。 尽管白皮书的概念现在在替代加密货币硬币和代币中风靡一时，但它是专业研究社区之间交流思想的签名方法。

虽然今天的加密货币经济占据了金融媒体的中心舞台，并越来越受到全国的关注，但当它问世时，比特币却与之相去甚远。 它是晦涩的、技术性的，而且非常边缘化。 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，所有人都不知道它，它更多地与互联网、晶体管和飞机等其他激进创新有关。 共同点。 与那些创新一样，比特币的故事是个人理性战胜集体误解的胜利。 正如莱特兄弟通过证明人类可以飞行来证明世界是错误的，即使物理学家声称这在数学上是不可能的，

为什么我们应该关注比特币而不是以太坊等其他加密货币代币？ 如果你深入挖掘，加密货币的大部分创新都来自比特币。 例如，以太坊依赖于与比特币相同的椭圆曲线，使用相同的公钥密码学。 比特币诞生于一位匿名应用密码学家的长期酝酿和秘密开发，在一个不起眼的邮件列表上发布和讨论。 出于这个原因，比特币与占据现代大学的神秘学术圈有许多相似之处。 没有专业的密码学家创建以太坊； 相反，一个少年甚至承认他是仓促开发的。 因此，只有比特币与学院有着深厚的渊源，

与学院的不同

比特币在重要方面不同于学院。 最重要的是，比特币从根本上讲是跨学科的，而今天的大学则不是。 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，并打破了传统的学术孤岛。

自 50 年前推出以来，公钥密码术一直是应用密码学和数学领域的一项重大创新。 核心概念很简单：用户可以使用只有他们知道的私钥来保护消息，这会生成一个所有人都知道的公钥。 因此，用户可以轻松分发公钥而不会造成任何安全后果，因为只有私钥才能解锁加密。 公钥密码学通过散列函数实现这一点——不可逆转的数据的单向转换。 在比特币中，这是通过素数阶有限域上的椭圆曲线实现的。

但是公钥加密是不够的。 因为比特币寻求作为电子支付系统发挥作用，所以它必须解决双重支出问题。 如果爱丽丝用比特币支付给鲍勃，我们必须防止爱丽丝也用相同的比特币支付给卡罗尔。 但在数字世界中，复制数据是免费的，因此防止双重支出似乎无望。 为此，中本聪使用了区块链，这是一种源自计算机科学的结构。 密码学家 David Chaum 早在 1983 年就为区块链概念奠定了基础，这项研究源于他在伯克利的计算机科学论文。

区块链是一个向后指向原始（创世）块的链表。 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元素。 区块链解决了双重支出问题，因为它是分布式的，即对比特币网络上的所有节点公开可用。 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交易来不断验证区块链。 在我们之前的例子中，当 Alice 支付给 Bob 时，交易进入区块链，所有节点都在监视。 如果 Alice 试图用这些相同的比特币支付 Carol，网络将拒绝交易，因为每个人都知道 Alice 已经用这些比特币支付给 Bob。 是分布式的，

事实上，中本聪专门设计了区块链作为双重支出的解决方案。 它本质上是低效的，因为它需要整个网络不断地验证和复制相同的数据。 这也是为什么除比特币之外的大多数区块链技术应用都没有什么意义的原因，因为它将为电子支付量身定制的低效解决方案强加给中央数据库可以有效解决的其他应用程序。 区块链本身作为反向链表的概念在计算机科学中并不是革命性的，但它的分布式特性是专门为防止双重支出而设计的。

即便如此，密码学和区块链还不够。 网络需要有理由保护区块链。 这就是比特币经济学的闪光点。 中本聪想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才能完成。 中本聪通过举办一场比赛解决了这个问题比特币技术的不足之处，在比赛中，个人计算机（称为矿工）将使用称为 SHA256 的单向函数竞争寻找看似随机的答案。 获胜者将获得新铸造的比特币，这些比特币将由网络发布。 该功能的答案必须具有足够的挑战性，解决它的唯一方法是部署更多的计算资源。 比特币开采需要真正的计算，因此需要真正的能量，类似于几代人之前的金矿开采。 但不同于淘金，

挖矿经济学是一种竞赛的设计，它向解决困难问题的矿工奖励新的比特币。 这是微观经济学机制的一种形式，是一种博弈经济设计，其中个体代理人争夺奖励。 比特币的宏观经济与发行时间表相关，发行时间表会随着时间的推移进行可预测的调整，区块奖励每四年减半。 这强制限制了 2100 万个比特币。 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。 无论网络的计算能力如何，底层难题的难度大约每两周调整一次，尽管自比特币推出以来的几十年中计算能力呈指数增长，但仍提供了稳健的实施。

比特币的这种跨学科特征是存在的，而不是渐进的。 比特币的三个组成部分（公钥密码学、反向链接区块链和使用工作量证明的挖矿竞赛）中的任何一个都无法运行。 就其本身而言，这三个组成部分中的每一个都由一个连贯的知识和思想体系组成。 正是他们的结合才是中本聪的天才所在。 未来的激进创新也需要将多个学科存在性地联系起来，否则它们的联合将无法生存。

为什么不是学院？

为什么比特币不能走出学院首先，比特币本质上是跨学科的，但大学的学者会因为在单一知识领域表现出色而受到奖励。 比特币融合了计算机科学、数学和经济学的思想，但任何大学教师都不太可能具备跨学科融合所需的知识广度。

其次，学术界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对文学做出的增量贡献。 知识就是这样一寸一寸地进步的。 但是比特币——就像历史上其他激进的创新，比如飞机和晶体管——实现了如此大的飞跃，以至于它可能没有通过学院的同行评审程序。

第三，比特币建立在不受主流学术界，尤其是专业经济学家欢迎的自由主义政治基础上。 注入软件的是稳健货币的算法表示，其中比特币协议按可预测的时间表发行新的比特币。 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拥有完全的自由裁量权。 审查比特币 v0.1 的密码朋克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，使其免受政府或任何大型组织的监视。

大多数经济学家并不认同这种对集权化的怀疑态度。 至少社会科学界从未认真对待过比特币。 此外，美联储在资助和促进主流学术经济学研究方面发挥着巨大作用。 它从顶尖博士中招募。 计划，聘请银行行长和前经济学教授行长，并鼓励其工作人员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实质上取代它的技术。

我邀请了所有在世的诺贝尔经济学奖得主在德州 A&M 比特币会议上发言，但除了一位以外，其他人都拒绝了。 有些人承认他们对比特币的了解还不够多，无法进行演讲； 至少他们对他们如此成功开发的纪律模型的局限性是诚实的。 其他人，如保罗克鲁格曼，将加密货币视为新的次级抵押贷款（他还预测互联网将对经济产生与传真机相同的影响）。 学院派经济学家很少关注比特币的兴起，甚至到现在仍然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。

比特币首先是一种智力贡献。 它不需要对行业有深入的了解，不需要对公司当前的做法有特殊的洞察力，也不需要劳动力和资本市场的具体细节。 它不是建立在现有实践之上，而是建立在现有理论之上。 由于这些原因，比特币本应从学术界出现，但从思想领域毫不客气地出现了。 学术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。 一个不太可能的人（或团队）将这三项创新结合在一起。 大学培养在各自学科具有深厚专业知识的教师，但不像比特币那样将学科联系起来。 出于这个原因，比特币不太可能从大学毕业，即使它依赖于大学内的既定学科。 问题不在于知识本身，而在于它的组织。 这是机会。

我们是怎么来到这里的？

目前的形式，学院不适合像比特币这样的创新。 当学生进入研究生院时，他们将学习本学科的技术，并用这些技术在专业期刊上发表文章，从而获得终身教职，并在未来获得该学科一小群同行的学术认可。 自大学早期以来，这些孤立的知识走廊已经僵化了几个世纪。 这怎么发生的？

二战以来，学术界出现了两大趋势。 到目前为止，最重要的是数字革命。 随着计算能力对任何人都可用，科学的目标从建立理论转向进行测量。 突然之间，世界上任何地方的研究人员都可以从他们的笔记本电脑上访问大量的社会和自然科学数据。 互联网传播的数据共享和数据可用性的增长，以及微处理能力的进步，使得大规模数据分析变得既便宜又容易。 学术界集体转向数据分析，并以 10-15 年的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，学者们很少回到他们的基础理论进行修正。 相反，他们只是将更多数据输入机器，希望归咎于测量误差和遗漏变量。

大数据和统计数据的增长，以及机器学习，把我们带到了今天，人工智能 (AI) 是一个黑匣子。 没有研究人员能够完全解释人工智能实际上在做什么。 同时，问题变小了。 以前，发展经济学作为一个领域会问，“为什么非洲这么穷？” 现在，该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，因为研究人员经常不得不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无法检验的，因此实证研究人员放弃了他们的理论基础。 学术界曾经通过提出当今最重要的问题占据知识制高点，而现在实证研究占据了学术期刊的主导地位。 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的普及，学生们在他们的生活中更早地接触到计算。 当他们进入大学和研究生院时，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可以快速发布的结果表时，为什么还要为数学烦恼呢？ 随着时间的推移，随着学术生涯慢慢从数学转移，学生们被数据工作所吸引。

期刊接受带有一些小实验或关于世界的经验事实的论文变得容易多了。 鉴于编辑和审稿人在逐篇论文的基础上对学术研究做出决定，因此没有对实证和实验工作是否真正促进人类知识的整体评估。 因此，随着研究团队的进步，挖掘相同的核心数据集并提出更小、意义更小的问题，数据分析变得一团糟。 雨天或阳光会影响交易者的心情，从而影响他们的选股吗？ 首席财务官在年度报告上签名的大小能否衡量他的自恋程度并预测他是否欺诈？ （我不是在编造这些东西。）

人们可能认为计算技术的进步会导致对二战后发展起来的一些理论进行研究测试，但事实并非如此。 用技术术语来说，这些复杂模型中有许多是内生的，在平衡状态下同时决定多个变量。 因此，对于实证研究人员来说，确定具体发生了什么是一个挑战，例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。 这导致因果关系的转变。 但是因果推理需要精确的条件，而这些条件通常不会对经济产生影响，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。 Freakonomics 经济学革命可能不会主宰诺贝尔奖，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在于它最终是一种向后看的方法。 根据定义，数据是世界在某个时间点的表现。 整个商业和经济学研究领域现在几乎完全是实证研究，学者们竞相收集新的数据集或对现有数据集使用新的实证技术。 无论哪种方式，视图始终来自后视镜，回头看看发生了什么或没有发生什么。 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？ 这些问题基本上是在解决过去，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，他们拒绝在更大规模上与他们的实证和实验同事合作。 这种部落主义导致理论家们编写出越来越复杂、复杂和自我参照的数学模型，而这些模型几乎没有现实基础，也没有希望得到可能的实证验证。 博弈论的大部分内容仍然无法检验，而弦理论可能是自我参照世界的最极端例子，它永远无法被完全验证或检验。

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在工业中取得成功的技术进行合理化解释。 这些理论并没有预测任何新事物，而只是肯定了传统智慧。 随着理论复杂性的增加，它的读者人数会下降，即使是在理论家中也是如此。 就像生活中的其他一切一样，理论上的部落主义导致社区像俱乐部一样行动，禁止不采用他们神秘语言和方法的成员。

所以我们已经到了内战的地步； 理论部落逐年缩小并失去与现实的相关性，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。 学术界和技术界都不知道要解决什么问题，如何解决。 它还导致我们的集体意识中普遍存在随机性，导致我们随风向任何方向吹。 经济学对市场及其运作方式有着完善的理论，但科技公司是巨大的市场，在许多相同的经济理论中都没有立足之地。 计算机科学建立在算法和数据结构的坚实基础之上，然而理论界却痴迷于计算复杂性的争论，

我们已经达到了人类知识规模的临界点，学者们将他们的理论提炼到越来越精确的水平，与越来越小的学者社区进行交流。 这种知识的专业化导致了超专业化，期刊和学科继续被划分和细分为更小的类别。 大量的期刊是这种高度专业化的证据。

从科学到工程

鉴于现有学科已经发现了很多知识，未来的许多创新将发生在学科的边界上，但必须有更大的转变。 今天的大学仍然主要采用科学方法，为知识本身构建知识，寻求理解自然、物理和社会世界，但我们不应止步于此。 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。 向工程思维的转变将迫使学者们为我们最紧迫的问题设计和实施解决方案。 从长远来看，这也将缩小学术界和工业界之间的差距。 由于市场需求与学术课程之间的差距，学生面临着找工作和创办公司的压力，这对他们的学术课程造成了影响。 如果可以缩小这种差距，学生们将转而花时间在大学里为未来构建更好的解决方案，这种认知失调就会消失。

这种转变已经在一些学科开始，例如经济学。 经济学最成功的应用领域之一是市场设计，它毫不含糊地运用了工程思维，仅在过去十年就获得了三项诺贝尔奖。 这些学者来自工程学，并采用博弈论来建立可以在现实世界中运作的更好的市场，例如更好地匹配肾脏捐赠者与接受者、学生与学校或居民与医院的方法。 他们还设计了许多当今使用的最大的拍卖比特币技术的不足之处，例如政府的频谱拍卖和谷歌的内部广告拍卖。 经济学界，乃至高等教育界和学术界的其他人，没有理由不能以类似的方式定位自己，以更多地采用这种工程思维方式。

随着时间的推移，缩小学术界和工业界之间的差距将大大缓解

公众对不断上涨的学费和学生债务表示强烈抗议。 一旦学生和教授将他们的研究定位为为社会开发更好的解决方案，他们的学生和雇用他们的公司也会这样做。 如果研究直接创造出最终有利于学生、未来雇主和整个社会的技术，那么学生将不再怨恨他们的教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，而是专注于提供最终将大量借鉴 STEM 领域的技术解决方案。

呼吁采取行动

我们如何彻底改革高等教育以产生下一个比特币？ 当然，下一个比特币不会是比特币本身，而是一种以全新方式重构旧问题的第一性原理创新。 我对大学文化、优先事项和组织结构提出了三项具体建议。

首先，学院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科学和知识本身而赞美科学和知识。 哈佛大学的校训是“Veritas”或“truth”，而芝加哥大学的校训是“Crescat scientia, vita excolatur”，意思是“让知识从多增长到多，从而丰富人类的生活”。 基于科学和文科传统，这些大学为建立人类进步所必需的知识库做了大量工作，但过去半个世纪一直是工程大学、斯坦福大学和麻省理工学院竞相建立解决方案世界的时代，不只是为了了解它。 这种工程精神应该延伸到工程部门之外，甚至，尤其是，延伸到社会科学。 例如，所有新生都必须参加基础工程课程，以学习构建问题解决方案的思维框架。 几代人以来，经济学家一直在阐述稳健货币的好处，但只有通过像比特币这样的工程系统，这些论点才能成为现实。

这种工程学的转变在某种程度上正在社会科学中发生。 例如，最近授予 Paul Milgrom 和 Bob Wilson 的诺贝尔经济学奖表彰了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。 这群微观经济学理论家在经济学中仍然是少数，但他们的工作以一种将理论与实践相结合的方式在其他领域是独一无二的，应该在实践学者中得到更多的体现。 大学应该放弃平等对待所有学科的强制公平，并为每个学科分配平等份额的教师和研究经费，无论其对社会的影响如何。 相反，优先考虑愿意并能够为未来制定解决方案的门徒。

二是奖励跨学科工作。 传统的、具有数百年历史的深度学科工作模式正在显示出它的时代，我们这个时代的大多数激动人心的创新都存在于学科的边界。 大学口头上承认跨学科工作是大学校园里的新流行语，但除非教师激励机制发生变化，否则什么都不会改变。 晋升和终身教职委员会必须奖励学者学科以外的出版物，特别是与其他部门和学校的合作。 虽然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，但教师委员会在晋升和任期决定方面已经过时，仍然奖励学科内而非跨学科的学者。 随着时间的推移，我预计随着老一辈人的退休，这种情况会有所改变，但随着社会最紧迫的问题迫在眉睫，大学现在应该加强行动。 除非晋升和任期委员会明确宣布认可跨学科工作，否则其他一切都不重要。

第三，学院要志存高远。 很多时候，学术期刊乐于寻求对知识资助的增量贡献。 我们对引用和小改进的痴迷不可避免地会导致向前迈出一小步。 学术界有一种反省的愿望，即自我参照和部落化。 因此，学者们喜欢志同道合的同行举行小型会议。 科学史上一些最伟大的进步来自于理解上的巨大飞跃，而这种飞跃只能发生在主流之外。 比特币是一个例子，但不是唯一的例子。 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 COVID-19 疫苗 mRNA 序列的发现。 真正的进步来自于毫无歉意地抛弃现有的知识正统观念并拥抱全新的事物。 我们教师和学生的卓越标准必须坚持他们的目的，以解决人类面临的最大问题。 这种话语在校园里经常受到压制，久而久之就会侵蚀我们年轻人的心灵。 为实现这一目标，应根据影响分配研究经费，并严格执行这些要求。

科技行业财富的大量增加给校园带来了各种压力。 其一，它促使年轻学生辍学创办新公司，追随主导技术和金融媒体的年轻创始人的脚步。 发生这种情况只是因为市场回报与大学活动之间存在分歧。 请记住，比特币起源于一个小型知识分子社区，他们寻求使用新技术设计解决一个古老问题的方法。 这很容易在学院内部发生，从某种意义上说，它应该发生。

企业公司，无论是初创公司还是老牌公司，都是渐进式创新的天然场所。 客户需求、投资者需求和行业知识的持续不断的噪音使其成为社会生产可能性发生微小变化的自然场所。 激进的创新特别适合学院，因为它具有更长、更慎重的时间尺度、深厚的科学知识以及与市场噪音的隔离，但应对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具有激进创新精神的四分卫，而不仅仅是一个旁观者。