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痛点与解决方案：DeSci 在知识共享中的角色
围绕 IP 维护、可访问性、所有权和研究或知识收入分配的落后基础设施一直是一个痛点，尤其是在学术界。在知识共享和发现的复杂领域中，平衡安全性、透明度、奖励机制和可访问性仍然是一个持续的挑战。传统模式通常依赖于集中式验证系统，这可能会限制包容性和广泛参与。此外，现有系统可能无法充分奖励或认可知识贡献，从而可能阻碍全面的集体知识库的发展。
解决的问题：DeSci 的中心思想
DeSci 的中心思想是每个人都应该平等地获得各个层次的科学和知识，科学研究的过程应该对所有人开放和透明。因此，DeSci 旨在创建一个生态系统，激励知识贡献者分享他们的研究，任何人都可以无需许可即可访问甚至迭代这些内容。这创造了一个完全不同的科研系统，其中：
DeSci 的初衷是为科学家或学者建立一个生态系统，以分享学术研究并获得其研究 IP 的所有权。对于其他用户，他们的参与主要围绕着更容易访问这些学术研究。从本质上讲，学术界的象牙塔仍然没有被打破，这个生态系统的核心参与者仍然是顶尖学者。从某个角度来看，我们必须承认，贡献有价值的学术 IP 的能力只有一小部分人拥有。然而，在审视领域和叙事时，这恰恰是 DeSci 的问题所在——它过于纯粹和高贵，难以实现 web3 所能带来的真正价值，即社区效应和高效的经济体系。
DeSci 的基础与未来
密切关注，DeSci 的基础不是一个开放的知识贡献平台，而应该是一个基于高效的代币系统和强大的社区效应的充满活力的生态系统。这种经济依赖于广泛的用户参与，如果用户不能真正参与系统或缺乏足够的动力来持有和交易代币，代币价格、流动性和经济体系将不可持续。因此，只有科学家作为核心参与者显然没有意义，也无法建立可持续的机制。DeSci 不应该仅仅是科学家的领域，而应该降低普通人接触科学的门槛。因此，最好避免过度使用“科学”一词，而是强调“知识”。科学本身就为 DeSci 设定了一个阈值，而知识可以包含任何形式或领域的数据。贡献来自个人专业领域或感兴趣领域的知识本身就很有吸引力，并且很容易产生病毒式效应。
因此，将定义从“科学”扩大到“知识”可以让更多的社区参与，并使 web3 能够充分发挥其潜力。我认为 DeSci 应该采用金字塔结构，将整个知识共享管道中的参与者和贡献者分为不同的层级，每个层级都是必不可少的。学者作为金字塔顶端的参与者，在创造项目亮点的同时，贡献了 DeSci 本身的核心价值。例如，在新药开发的背景下，如果 DeSci 能够参与或促进药物的推出，那么它给该领域和项目带来的关注将是不可估量的。社区用户作为金字塔底部的参与者，有自己的基本机制可以参与。它们维护着整个生态系统和经济系统的高效运行。
BIO Protocol 与 DeSci 的结合
BIO Protocol 是一个去中心化的科学金融基础设施，旨在通过社区协作促进生物技术创新。它提供资助、开发和管理科学知识产权 （IP） 的工具，以加速全球社区（包括患者、科学家和生物技术专业人士）的生物技术研究商业化。核心功能和机制： 支持去中心化的生物技术组织 - BioDAOs
1） 技术细节：BIO 协议的技术堆栈和架构旨在支持生物技术 IP 的代币化和链上治理.
2） 运营模型分析：BioDAO 是 BIO 协议生态系统内的去中心化自治组织。每个 BioDAO 都专注于特定的科学领域，其中 VitaDAO 是最知名的。BioDAO 从 BIO Protocol 获得持续的资金、流动性和基础设施支持，以加快研究进展并提高项目成功率。母平台 BIO Protocol 为 BioDAO 提供：BIO Protocol 的策展机制旨在选择和支持最有前途的 BioDAO 加入 BIO 生态系统。策展是一个社区驱动的过程，成员帮助决定哪些新兴科学组织值得获得资金和生态系统资源。策展过程Bio/Acc 奖励以 BIO 代币的形式分配，包括以下场景：奖励也可以直接流向 BioDAO 产品的用户：DeSci 对行业的潜力远不止进行研究或药物发现。如前所述，如果 DeSci 的范围仅限于科学，那么该领域的价值和可扩展性将受到严重限制。然而，结合共建知识的概念——其中“知识”可以包含任何领域、维度或大小的数据——将构建 DeSci 的过程变成了一个巨大的动态数据库的创建。
DeSci 与 AI 的结合
如何结合 DeSci + AI？此外，DeSci 应该专注于碎片化知识。与其将 DeSci 定位为一个去中心化的研究平台，不如将其视为一个每个人都有机会为知识共同建设做出贡献的系统。这种方法本质上是对 web3 的社区属性的补充。在 DeSci 的生态系统中，数据组织的不同领域自然会出现。例如，Gym DAO 可以聚集对健身感兴趣或拥有相关知识的人，Longevity DAO 可以将对生物医学科学充满热情的个人聚集在一起，甚至可以形成基于赏金的 DAO。考虑一个导航模型，该模型需要有关特定区域中不同街道的交通流量和地形的数据。这些不是系统数据集，但可以由个人贡献者收集。这些参与者可能是各自领域的专家或爱好者。在 DeSci 的支持下，任何人贡献的知识都可以被其他贡献者不断丰富，DeSci 允许每个参与者的数据产生价值并获得持续的收入分享。这里最引人注目的方面是，虽然任何人的知识和数据本质上都是有限的，但不可否认的是，这些数据在不同程度上具有价值。任何研究工作都始于基础知识的积累。通过利用社区共建将碎片化数据聚合到大规模数据集中，可以产生 1 + 1 > 2 的协同效应。
要真正建立这个基于 web3 的知识库，首要任务是建立社区并扩大用户群以创造病毒式增长——即使是在初始阶段入职的研究人员也可以退居二线。这种方法与大多数传统的 DeSci 策略不同，但感觉更加密原生。散户参与者加入和持有代币的动机在于质押以向数据组织贡献数据、获得奖励或质押回报。他们的数据越有价值，它被引用或关联的频率就越高，从而为相应的数据组织带来更大的外部收入和本地回报。因此，这种机制不仅激励了用户参与，而且提高了数据质量。在如此庞大的系统中，不可避免地会有用户贡献很少或提交低质量的数据。但是，此类垃圾数据的生成并不妨碍系统的运行。这些用户仍然可以提供数据，通过质押获得最低级别的社区奖励。
