2015年，Brian Nosek和269位合著者试图重现100篇着名心理学论文的研究结果。在100次尝试中只获得39次成功。换句话说，61％的原始结果不能被复制。

这些令人震惊的结论刺激了很快被称为科学中的“重现危机”。在很多方面，这是一个早该实现的过程。十年前，斯坦福大学的一位教授发现，“研究声称虚假比事实更有可能”。2012年，另外一组研究人员评估了在顶级期刊上发表的53项著名癌症研究，发现只有6项可以复制。

这些报告和其他报告证实了研究界多数人已经怀疑已经亲身体验过的东西。即使对于大众来说，有缺陷的研究现象也不是什么新鲜事。许多人会记得MMR疫苗的争议，“柳叶刀”的一项研究声称MMR疫苗引起自闭症。尽管该文件最终因多次未申报的利益冲突以及操纵证据而被撤回，但损害已经造成；这项研究的结果引起了大众的注意，而社会中一小部分但重要的部分仍然坚持它作为真理。

的确，这可以被看作是一个极端的例子，但它表明了一个有价值的观点：科学生态系统的自我纠正速度非常缓慢。有缺陷的论文可以通过编辑和同行评审流程。当坏报纸遭到反驳时，他们已经造成了不可挽回的损失。

一旦进入公开内容的血脉，不准确的研究很容易转化为新的研究，甚至可能在撤回后继续引用。全球最受欢迎的十篇论文被引用超过7500次，这是一个保守的估计。研究包括糟糕的研究，像野火般蔓延。

这个问题在某种程度上是科学本身固有的。它基本上依赖于相互关联。新科学是建立在较旧的科学成果的基础之上的，引文比比皆是。它完全是一个后验网络。这种相互依赖的程度使其变得脆弱。如果原始证据不可靠，那么推论研究也会变得有缺陷。

但是这种相互依存的性质也是一个机会。这是一个颠覆性的系统，非常适合于一项才出现了不到十年的技术：区块链。

它有可能重塑大多数行业的各种业务模式，而且最常见的参考是与金融服务和供应链空间有关。但这是一项学术研究，其中区块链有一些巨大的潜力，特别是作为信任问题的解决方案。

科学知识可以说是最终的分散系统，特别是当我们从模拟转向数字过渡时。实质上，它不受中央代理人的控制，并且总体上是独立的。它需要公众的监督和不断的挑战，对于一个庞大且发展迅速的社区而言是有价值的，并且它在科研行业中有着众多的实际用途。

例如，现在发表一项研究报告将完全取决于同行评审过程。少数专家会迅速阅读研究报告，提供建议，并建议是否应该发表。但是由于重现性差的统计数字已经显示出来，这是一个高度易错的过程。审稿人面临相当大的时间压力。可靠性难以衡量，偏见的问题也很棘手。

通过区块链，该过程中的每一步都可以变得透明，而且只有少数人能够阅读研究来评估其有效性。时间压力的问题几乎会被否定，因为同行评议者可以在闲暇时评估研究论文。通过在单个数据库中并排存档，并借助人工智能，可靠性变得更容易建立。人类偏见的影响将通过同行评审人数的巨大减少以及取消这些聚合偏差。

区块链还提供了一种有效的方法，可以在出版后动态验证发布的知识，特别是结合强大的AI工具（如Iris.ai）。科学是变化无常的：新的信息不断产生，对老的研究项目产生怀疑，但现有的出版实践缺乏适当的工具来适应文献中这些变化，如收回、复制、新发现等等。通过区块链，同行审评过程可以变得持续。区块链可以允许正在进行的研究评估，而不是一些选定的评论者在发布之后的任意时刻决定研究是否“有效”。

最后，区块链提供了通过发行代币或数字货币来建立全新的经济模型的潜力，该代币与社区正在建设的价值息息相关，与我们人类最宝贵的东西“知识”相关的货币：知识。通过区块链模型中常见的代币化经济的激励机制，准确的同行评审和准确的研究论文可以得到奖励。

一个开放的、可扩展的、去中心化的以区块链为背景平台，从而提供了一种最佳方式来解决扭曲问题，这种扭曲会导致不准确，并加剧全球科学知识生成和传播的不信任。一个能够检查给定输入文本的基础事实基础的社区运行引擎，为我们提供了一个独特的机会来取消我们的整个知识库的偏见，并通过一个以最高透明度和问责制标准构建的新平台。

生态系统

这就是我们Project Aiur所做的。我们计划通过区块链的无中间化来实现科学民主化。简而言之，我们希望使用区块链来促进可靠的研究并从中挑选事实。从根本上讲，这是科学的全部内容。