[论文解读] Decentralized Infrastructure for (Neuro)science

Jonny L. Saunders|arXiv (Cornell University)|Sep 1, 2022

Scientific Computing and Data Management被引用 7

一句话总结

本文提出了一种去中心化、点对点的神经科学与科学整体的基础设施，利用链接数据构建可互操作的系统，以实现数据、工具和知识的共享。它通过倡导一种由社区协作维护、摆脱企业控制的解放性替代方案，回应科学领域系统性的基础设施与激励问题，其基础是伦理驱动、社区主导的科学工作组织方式。

ABSTRACT

The most pressing problems in science are neither empirical nor theoretical, but infrastructural. Scientific practice is defined by coproductive, mutually reinforcing infrastructural deficits and incentive systems that everywhere constrain and contort our art of curiosity in service of profit and prestige. Our infrastructural problems are not unique to science, but reflective of the broader logic of digital enclosure where platformatized control of information production and extraction fuels some of the largest corporations in the world. I have taken lessons learned from decades of intertwined digital cultures within and beyond academia like wikis, pirates, and librarians in order to draft a path towards more liberatory infrastructures for both science and society. Based on a system of peer-to-peer linked data, I sketch interoperable systems for shared data, tools, and knowledge that map onto three domains of platform capture: storage, computation and communication. The challenge of infrastructure is not solely technical, but also social and cultural, and so I attempt to ground a practical development blueprint in an ethics for organizing and maintaining it. I intend this draft as a rallying call for organization, to be revised with the input of collaborators and through the challenges posed by its implementation. I argue that a more liberatory future for science is neither utopian nor impractical -- the truly impractical choice is to continue to organize science as prestige fiefdoms resting on a pyramid scheme of underpaid labor, playing out the clock as every part of our work is swallowed whole by circling information conglomerates. It was arguably scientists looking for a better way to communicate that created something as radical as the internet in the first place, and I believe we can do it again.

研究动机与目标

• 解决制约好奇心、优先考虑利润与声望的科学系统性基础设施缺陷。
• 应对信息平台通过数字圈地模式从科学劳动中攫取价值的现状。
• 为神经科学中的数据、工具与知识共享，设计一种点对点、可互操作的基础设施。
• 制定一个基于伦理的实用蓝图，用于组织与维护科学基础设施。
• 倡导一种拒绝声望等级制度与企业控制的解放性科学未来。

提出的方法

• 提出一种基于点对点链接数据的去中心化系统，以实现科学数据、工具与知识之间的互操作性。
• 将科学中的平台化捕获映射到三个领域：存储、计算与通信，每个领域均通过去中心化设计加以应对。
• 借鉴维基、图书馆学以及数字反文化的历史与文化经验，以指导基础设施设计。
• 强调基础设施的社会与文化维度，而不仅限于技术组件，以确保可持续性与公平性。
• 提出一个基于组织伦理的开发蓝图，邀请协作修订与现实世界实施。
• 将互联网的起源作为先例——科学协作曾促成根本性变革，如今亦可再次实现。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何重新构想科学基础设施，以抵抗企业控制与平台化？
• RQ2 点对点链接数据在实现科学数据、工具与知识共享的互操作系统中，能发挥何种作用？
• RQ3 如何在科学基础设施的设计与维护中，嵌入伦理与社区驱动的原则？
• RQ4 哪些历史与文化模式可为构建更具解放性的科学基础设施提供启示？
• RQ5 去中心化、非等级化的科学基础设施能否被实际实施并持续维持？

主要发现

• 本文确立了科学基础设施挑战不仅是技术问题，更根植于社会、文化与政治系统，这些系统优先考虑利润与声望。
• 它指出，信息平台的平台化控制是数字圈地的核心驱动力，大规模地从科学劳动中榨取价值。
• 所提出的去中心化基础设施被定位为现有企业平台的实用且必要的替代方案，而非乌托邦理想。
• 作者认为，继续沿用当前模式是最不切实际的选择，因其依赖于低薪劳动与企业剥削。
• 科学家为改善沟通而创建互联网的先例，表明通过集体化、开放的基础设施设计，可再次实现根本性变革。
• 本文自视为一个活体、协作的蓝图——旨在通过反馈与实施挑战不断修订，而非最终解决方案。