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导读

今日FastDaily共推送3篇文章。

AI 是科学实验，Web3是社会实验，它们的发展曲线必然不同。推荐阅读本文，在这个范围内给你说清楚这个曲线将如何发展。

作为一个首次创业者，如何拿到种子轮投资，与投资人打交道其实很有学问，尤其是现在的经济环境下。推荐阅读第二条。

在第三条中，通过图表，讨论了商业周期反复经历繁荣和萧条，而当创新技术被开发或采用时，会出现高峰和泡沫破裂。毋庸置疑，加密货币是一种创新技术，所以有许多可能性的空间。正因为如此，相信在未来几年，更多的牛市和熊市将接踵而至。

Packy McCormick丨作者 

我们在AllRecode中经常谈论进步。进步可能是困难的、混乱的、曲折的，重要的是，对于不同种类的产品，进步的速度不同，走的路也不同。今天的文章是我对两种类型的思考：科学实验和社会实验。

成功的科学实验产品显然会推动世界向前发展；社会实验产品在短期内没有那么明显的好处，也比较混乱，但我认为从长远来看，它们同样重要，尤其是与科学实验产品相结合。

这是一个“大声思考的帖子”。我很想听到你的想法和反馈。

让我们开始吧。

科学实验与社会实验

一些尖端科技产品是科学实验的结果，其他则是社会实验的结果。

科学实验产品在早期面临很多技术风险，将产品推向市场可能需要大量的时间和资金。但当一个产品最终在客观上足够好时，他们可以面临较少的市场风险。一般在发布会之前会伴随着研究论文。想想人工智能、生物技术、能源、芯片和太空等类别。

社会实验产品面临的技术风险较小，可以在几个月而不是几年内进入市场，但一旦推出，就面临着与依赖人作为产品的关键组成部分有关的非常真实的风险。这些产品进入市场时已经部分成型，并随着用户的发展而发展。想想像Web3、社交媒体和市场平台这样的类别。

这种区别是那些感觉太明显的想法之一，现在我已经把它打出来了，但当我通过这个框架看世界时，很多东西开始变得有意义了。我们经常把所有东西都归入 “科技”这一领域，这就造成了一堆混乱。

最近，随着加密货币的下跌和人工智能的飙升，这种混乱一直是人们关注的焦点。经历了这两次浪潮，进展曲线的感觉非常不同。

对于人工智能这个科学实验来说，什么都没有，什么都没有，什么都没有......然后砰的一声。一只完全成形的蝴蝶从蛹中出现。对于Web3，一个社会实验，小石子引发了采用，而采用形成了产品。什么都没有，什么都有，更多，更多，“可能什么都没有”......然后 “砰”的一声。一些出乎意料的事情发生了，于是又回到了绘图板。

社会实验产品是在公众的视线中形成的，不可避免的起伏会展示给世界看。科学实验产品是在私下形成的，在进入公众意识时已经解决了大部分的问题。当然，科技并不总是完美的。试着在DALL•E 2中用手或眼睛生成图像。

“一个双手举在空中向虚空尖叫的人”——DALL•E 2

但我们在一眨眼的功夫就从无声无息变成了 “我靠，这太神奇了”，现在Stability AI已经开源了Stable Diffusion等模型，OpenAI也跟着开源了Whisper，它是唯一的。简直每天都有新的东西。上周，谷歌的DeepMind展示了一个可以制作矩阵乘法算法的人工智能。人工智能制造人工智能。

值得注意的是，许多科学实验一旦进入市场就会失败，要么是因为它们还没有真正发挥作用，要么是因为它们太早了，要么是因为将实验扩展到商业水平很困难。某个产品类别可能在很长一段时间内在技术上或经济上都不可行，甚至当研究人员在工作中期望当这个成本曲线达到那个点，或者这个投入变得更便宜时，一切都会一蹴而就。一些公司有点过度兴奋，在科学或经济上还没有完全正确的时候就急于进入市场。

但是，虽然个人的努力经常失败，但他们进行的实验推动了这个类别的发展，一个科技创新建立在下一个创新之上，直到有人的产品足够好或市场最终准备好。

放大来看，像人工智能这样的科学实验类别的进展看起来是这样的：

拟合这条线看起来像一条 S 曲线：缓慢增长，快速增长（人工智能现在就在这里），然后又是缓慢增长。这是一个平滑的线条，从未下降：一个新的创新设置了一个新的技术底线，未来的产品以此为基础建立。当所有的果汁都被榨干，需要一个新的技术触发器来启动新的曲线时，增长就会放缓。

从事科学实验的人有一个好处，那就是实验室的相对隐蔽性。他们可以在自己的四面墙内进行修补、捣乱、继续修补、取得进展、倒退十步，并取得突破，所有这些都是在自己的隐私范围内进行。显然，私人修补有其自身的挑战——获得资金可能更难，你不能指向一百万用户，问题真的很难解决，死胡同是经常的——但总而言之，最大的问题有一个客观的答案：你是否建立了这个东西？

建立社会实验的人没有这样的奢侈。虽然技术发挥着重要作用——区块链、代币标准、零知识证明等等都是重大的技术创新，但人是产品本身的必要组成部分。而人是混乱的、轻浮的、骗人的、善变的、易激动的，以及所有其他使我们成为人的美妙事物。此外，大多数加密产品也是货币技术，货币增强了所有这些人类属性。

这意味着，虽然建立社会实验的人可以在私下里修补他们的技术，但他们不能在实验室里模拟完整的产品体验，并发布一个解决了所有问题的完美产品。他们需要在现实世界的公共实验室中发布一个产品，并让筹码落下。

更糟糕的是，他们往往需要在产品功能之前进行炒作，因为他们需要在一个拥挤的市场中脱颖而出，吸引人们，以便产品能够真正做到他们认为它首先能够做到的事情。即使有最好的意图，他们在最好的情况下也会被称为无用的，在最坏的情况下是一个骗局。

看看Twitter的早期（“我为什么要读人们的午餐？”），围绕Clubhouse的所有评论，一个小的初创公司的应用程序如此受欢迎，以至于成千上万的成年人为它的衰落欢呼，或者实际上任何Web3产品。所有的胜利和失败都在公众舆论的舞台上上演，造成整个类别的剧烈涨跌。

这并不是说要为实际的骗局作为有趣的实验进行辩护。恰恰相反，实际的骗局具有双重的破坏性，因为它们伤害了自己的用户，也给善意的项目投下了阴影。去他妈的骗子。

放大来看，像Web3这样的社会实验类别的进展看起来是这样的：

拟合这条路线看起来更像一个过山车，有上升的趋势，但沿途有一些令人胃部不适的下降。当事情看起来不错时，人们就会冲进去，当事情不理想时，就会冲出来，这在任何技术中都会发生，但当人们冲进去时，产品本身就会变得更有用，当他们冲出来时，就会变得不那么有用。附加金钱和价格会放大这种效应。

社会实验将是混乱和坎坷的，这是显而易见的，以至于人工智能已经明白了这一点，然而每当这种混乱和坎坷在现实中真正上演时，我们又会感到惊讶，想知道这种衰退是否意味着 “X的结束”。当我昨天把这篇文章的提示输入GPT-3时，在我画出这些曲线的几天后，它准确地预测了这两条曲线的形状（GPT-3输出为绿色）：

GPT-3是一个科学实验的结果，它依赖于数百万人过去不知不觉的参与，这些人在互联网上发布的东西现在为模型提供了营养。然而，任何用户现在在市面上拥有的单人体验，无论其他人是否使用它，都是有价值的。事实上，如果我是世界上唯一使用GPT-3的人，它对我来说甚至更有用：你们都会认为我是一个超级天才的机器人，因为我创造了超人数量的好材料。

另一方面，如果一个阴暗的超级程序员建立了一个技术上完美的区块链，一个解决了可扩展性三难问题的区块链，永远不会崩溃，比Web2基础设施更容易建立，所有的好东西，但我是唯一使用它的人，它对我来说完全没有用。

梅特卡夫定律（Metcalfe's Law）指出，网络的价值与使用它的人数成正比，这对需要建立网络效应的社会实验来说是两方面的。在最早的阶段，要让正确的人使用正确的产品真的很困难，大多数网络企业的失败都是因为这个冷启动问题。

这就是为什么炒作往往是社会实验产品的必要成分，也是为什么社会实验类的进展看起来像一堆炒作循环串起来的原因。

Gartner炒作周期的Y轴是可见度，而不是进展，但由于社会实验产品需要用户，产品才有价值，所以两者之间有直接的关系。还有一个间接的关系，因为更高的价格吸引了更多的人，他们制造了更多的产品，正如a16z在《加密货币价格-创新周期》中描述的那样。

在科学实验类别中，知名度和进步之间的关系几乎完全是间接的，但它存在。炒作和知名度吸引了更多的人和资源，这加快了进步的步伐，往往带来了成本的下降，形成了一个良性循环。这就是S型曲线的陡峭部分，也是为什么科学实验类别的实际进展看起来不像是一堆炒作循环（进展没有下降，只是减速），而更像是堆叠的S型曲线。

这并不是说炒作不会影响公众对科学实验的看法。人工智能是著名的 “十年后，只是有华丽名字的线性回归”......直到它不存在。但是，人工智能的成功并不取决于让很多人使用还不够好的聊天机器人；它取决于让相对较少的书呆子对进展感到足够兴奋，以便为了解决真正困难和重要的问题而不断取得进展。

现在世界上发生的最酷的事情之一是，很多科学实验类别同时绽放，往往是相互配合。除了人工智能，科技生物、机器人和可再生能源似乎都在跳出实验室，进入现实世界，产品比人们预期的要好，成本结构比专家预测的要好。人工智能是真正有用和有趣的，而不是令人沮丧的。Moderna在创纪录的时间内将基于mRNA的COVID疫苗推向市场，拯救了数百万人的生命。现在，人工智能和生物技术正在以惊人的方式结合，DeepMind的AlphaFold和Atomic AI就是一个例子。太阳能成本急剧下降，开辟了新的用例和需求来源。

在相对保密的情况下，经过一堆繁琐的、令人难以置信的工作后，这些产品显然非常有用，以至于采用它们正成为一个不费脑子的问题。这就是在商业化之前悄悄地在实验室做科学实验的好处之一。

善于观察的读者可能会注意到，太阳能受益于学习曲线和莱特定律，而成本和效率的提高是生产更多太阳能电池板的直接结果。所以采用是很重要的。一旦成为企业，采用对任何企业来说都是重要和必要的；这就是全部的意义。一旦科学实验走出实验室，进入市场，它们往往受益于规模经济。

但采用并不是产品本身，就像社会实验一样。十亿人购买太阳能电池板，可以更快地降低成本，并使其更快地接近物理限制的边缘，但它并没有改变科学。十亿人相信比特币，直接使比特币变得更强大、更有用，如果只有十个人相信它，它就不会这样。

社会实验因网络效应而生，也因网络效应而死，这是为少数能走到另一边的社会实验预先处理好所有人类的混乱的奖励。网络效应可以变得如此强大，以至于不管一个公司生产的东西有多糟糕，人们都会坚持下去（咳，Facebook）。

但真正的网络效应是很难得到的，在Web3的情况下，将金钱加入到混合中会加剧挑战（但我怀疑，一旦实现了真正的网络效应，就会更加粘稠）。比特币和以太坊就是这方面的一个证明。两者都是在一个更安静的市场环境中起飞的，在非常小的第一和第二个加密货币周期中，从核心的忠实信徒开始，向外扩展。

这就是教科书式的网络效应创造。从一个小的利基市场开始，增加参与者之间的密度和联系，然后才开始增加邻近的网络。这在牛市中真的很难做到，当一群人对任何看起来有希望的东西趋之若鹜时，就会稀释甚至毒害利基市场，特别是当Web3产品被设计为开放和无许可时。

我一直用Farcaster作为一个例子来说明什么是好的，因为我认为他们在很多方面做了很多非常聪明的事情，也许没有比这更聪明的了：把谁可以使用产品限制在一个志同道合的核心人物。这使产品有机会成为一个科学实验，就像一个社会实验一样，通过关心产品的人的集体投入，在私下里制造和修复错误。它有一天会变得很大，也许会有代币，但通过在一个半封闭的实验室里建设，它应该有一个足够强大的核心，以抵御和击退那些跳上大型代币项目的骗子。

在写这篇文章之前，我认为大的加密货币项目建立在熊市的原因是，只有真正关心的人坚持下去，而且噪音和竞争较少。这是它的一部分。但我认为更重要的是，外部世界完全没有兴趣，让社会实验尽可能地反映科学实验。从轶事来看，我开始玩Web3投资公司投资的私人测试版产品，这些公司避免了在牛市期间匆忙上市的陷阱，而且它们真的很不错。

在我几个月前休陪产假之前，我与David Phelps和jokedao合作，让互联网上的陌生人随机提交话题让我写，并选出一个赢家。这本身就是一个社会实验，作为社会实验混乱的证明，这就是获胜的话题。

“在如此低迷的市场中，需要一个创世空投项目来刺激下一个牛市的开始”。

我想在某种程度上，这篇论文就是那篇，我的结论是，这个提示与事实相差无几。创世空投——把免费代币扔给一群人，让他们提前进入某个领域——吸引一群有经济动机的、关系松散的人进入一个非常粗糙的、早期的产品，是启动下一个牛市的最后一件他妈的事情。

下一个牛市将开始，一开始是缓慢的，当在更安静的实验室里做出来的社会实验对小规模但不断增长的人群变得足够有用，以抵御被创世纪空投吸引的那类人的不可避免的冲击，以抵御炒作。

没有人比我更喜欢Gartner的 “炒作周期”。它很好地描述了它所描述的东西，它对写科技趋势很有用，但它太粗糙了，对企业家或投资者都没有特别的用处。

我希望把前沿科技分成科学实验和社会实验，并观察它们各自的曲线，为根据正确的标准评估产品和趋势增加适当的颗粒度。这篇文章只是一个跳板——我们还没有讨论什么时候应该寻找什么指标，但至少，我们可以停止在人工智能和Web3等技术之间进行苹果和橘子的比较，并开始关注更有趣的部分，比如曲线可能重叠和相互加速的地方。

在人工智能方面，我们现在可能已经达到了这一点，开始模糊科学实验和社会实验之间的界限，特别是稳定性人工智能决定开放其模型的来源。表面上看，稳定性将从平台网络效应中受益，而许多科学实验产品却没有。

我也有一个论点，即人工智能将是Web3的最终最佳使用案例。人们将需要一种方式来拥有、许可并从他们的数据中受益，因为它为越来越强大的模型提供了数据。如果开放的人工智能获胜，这些模型的分散所有权和治理将是至关重要的。在十年左右的时间里，如果我们把Web3早期的所有绊脚石和错误看作是主要事件的必要实验，我不会感到惊讶：以这样一种方式管理人工智能，它不会把我们都变成回形针，拥有足够的人工智能，使我们从它对我们数据的使用中受益，并奖励开源贡献者的工作。

虽然科学实验往往看起来更直接和明显的好：一种新的救命药或更便宜的电力解决了明显的问题，但人类的独特性，以及我们首先解决硬科学问题的能力，来自于我们作为社会生物的协调和合作能力。民主是一个血腥、混乱的社会实验。

使我们变得混乱的原因也使我们变得神奇。社会实验和科学实验一样重要，即使它们会带来颠簸的旅程。