Science-A-New-Golden-Age.pdf
Внимательно с коллегами читаем свежий доклад Майкла Кратсиоса о новой модели управления наукой. Параллельно пишу книгу о новых моделях управления - и прямо все "как по учебнику")
Во1х, зачем? Все ведь и так прекрасно, мудрые начальники прекрасно распределяют ресурс, Да но нет:
• Исследователи тратят почти половину рабочего времени на администрирование.
• Некоторые гранты проходят от подачи до финансирования до 20 месяцев.
• С 1991 года к федеральным грантам добавилось не менее 270 новых требований.
• Эффективные накладные расходы университетов по грантам NIH превышают 40 процентов
• Эффективность фармацевтических НИОКР, измеряемая числом новых препаратов на миллиард долларов, с 1950 года снизилась примерно в 80 раз и сокращалась вдвое каждые девять лет (ну тут правда проблема скорее всей индустрии - см мой доклад "почему медицина сломана")
Что же предлагается, кроме как обычно (все взять и поделить)? Вы, мои верные читатели, угадали - превратить науку в венчур (модель, апробированная в DARPA и NASA):
• Долгосрочное финансирование людей, а не заранее описанных проектов. Примером служат гранты примерно по 10 млн долларов на семь лет. Получатели такого финансирования создавали высокоцитируемые работы почти вдвое чаще сопоставимых исследователей на стандартных грантах.
• Fast grants с решением за дни или недели вместо шести-девяти месяцев.
• Golden tickets, позволяющие одному сильному эксперту профинансировать нестандартную идею, отвергнутую консенсусом комиссии.
• Премии и технологические вызовы, где оплачивается результат, а не процесс. Приз в 10 млн долларов за частный суборбитальный полет мобилизовал сотни миллионов частных инвестиций.
• Advance market commitments, то есть гарантированный будущий рынок для еще не существующей технологии.
• Regranting, при котором право распределять небольшие суммы передается людям, непосредственно находящимся на технологическом фронтире.
• Новые временные организации на 5–7 лет, состоящие из 10–100 профессиональных ученых и инженеров и создаваемые для устранения конкретного технологического узкого места.
Фактически, вся управленческая модель плановой экономики заменяется на современнны циклические адаптивные формы.
Вместо линейки: фундаментальная наука, прикладные исследования, разработка, производство.
Вводится рекурсивное движени: инженерная проблема порождает фундаментальный вопрос, новый научный результат меняет конструкцию продукта, производство обнаруживает новые ограничения, а масштабирование формирует следующий цикл исследований.
Это буквально центральная формула моих идей: управление инновациями становится управлением не стадиями, а скоростью замыкания контура обучения. Побеждает система, которая быстрее проходит цикл: гипотеза, эксперимент, прототип, производство, данные, новая гипотеза.
Фактически, форма организации определяет, какие знания вообще могут быть произведены. Университетская лаборатория, корпорация, государственный институт, венчурный фонд и стартап создают разные стимулы, горизонты и типы результатов.
И важное замечение доклада - ИИ ускоряет отдельного человека, но может замедлить систему. Потому что в старой логике управления ИИ создание текстов и артефактов намертво перегружает систему и делает ее неработоспособной.
Как этим всем управлять - как раз и пишу, надеюсь завершу за лето. А как предлагается делать в США - читайте в докладе.
АПД: самое обидное, что половину из этого мы начинали в РВК 15 лет назад, а про еще полвину задумывались. Прям очень, очнеь обидно((( Только ИИ-архитектуры тогда не было
Во1х, зачем? Все ведь и так прекрасно, мудрые начальники прекрасно распределяют ресурс, Да но нет:
• Исследователи тратят почти половину рабочего времени на администрирование.
• Некоторые гранты проходят от подачи до финансирования до 20 месяцев.
• С 1991 года к федеральным грантам добавилось не менее 270 новых требований.
• Эффективные накладные расходы университетов по грантам NIH превышают 40 процентов
• Эффективность фармацевтических НИОКР, измеряемая числом новых препаратов на миллиард долларов, с 1950 года снизилась примерно в 80 раз и сокращалась вдвое каждые девять лет (ну тут правда проблема скорее всей индустрии - см мой доклад "почему медицина сломана")
Что же предлагается, кроме как обычно (все взять и поделить)? Вы, мои верные читатели, угадали - превратить науку в венчур (модель, апробированная в DARPA и NASA):
• Долгосрочное финансирование людей, а не заранее описанных проектов. Примером служат гранты примерно по 10 млн долларов на семь лет. Получатели такого финансирования создавали высокоцитируемые работы почти вдвое чаще сопоставимых исследователей на стандартных грантах.
• Fast grants с решением за дни или недели вместо шести-девяти месяцев.
• Golden tickets, позволяющие одному сильному эксперту профинансировать нестандартную идею, отвергнутую консенсусом комиссии.
• Премии и технологические вызовы, где оплачивается результат, а не процесс. Приз в 10 млн долларов за частный суборбитальный полет мобилизовал сотни миллионов частных инвестиций.
• Advance market commitments, то есть гарантированный будущий рынок для еще не существующей технологии.
• Regranting, при котором право распределять небольшие суммы передается людям, непосредственно находящимся на технологическом фронтире.
• Новые временные организации на 5–7 лет, состоящие из 10–100 профессиональных ученых и инженеров и создаваемые для устранения конкретного технологического узкого места.
Фактически, вся управленческая модель плановой экономики заменяется на современнны циклические адаптивные формы.
Вместо линейки: фундаментальная наука, прикладные исследования, разработка, производство.
Вводится рекурсивное движени: инженерная проблема порождает фундаментальный вопрос, новый научный результат меняет конструкцию продукта, производство обнаруживает новые ограничения, а масштабирование формирует следующий цикл исследований.
Это буквально центральная формула моих идей: управление инновациями становится управлением не стадиями, а скоростью замыкания контура обучения. Побеждает система, которая быстрее проходит цикл: гипотеза, эксперимент, прототип, производство, данные, новая гипотеза.
Фактически, форма организации определяет, какие знания вообще могут быть произведены. Университетская лаборатория, корпорация, государственный институт, венчурный фонд и стартап создают разные стимулы, горизонты и типы результатов.
И важное замечение доклада - ИИ ускоряет отдельного человека, но может замедлить систему. Потому что в старой логике управления ИИ создание текстов и артефактов намертво перегружает систему и делает ее неработоспособной.
Как этим всем управлять - как раз и пишу, надеюсь завершу за лето. А как предлагается делать в США - читайте в докладе.
АПД: самое обидное, что половину из этого мы начинали в РВК 15 лет назад, а про еще полвину задумывались. Прям очень, очнеь обидно((( Только ИИ-архитектуры тогда не было