发布和灭亡
科学界仍然存在日益增长的共识，陪审团仍然在Covid-19的起源上。我指的是这项最近的科学呼吁进一步调查：“在我们有足够的数据之前，我们必须认真对待自然和实验室溢出效果。”
在过去的一周里，在麻省理工学院技术审查和华盛顿邮政和其他许多方面讨论了科学共识的转变。纽约杂志的深入报告已经阐述了科学中的信，并提供了详细的实验室泄漏假设的可想象调查。这是一个非常不幸的这个问题成为政治化。 1我想从一开始就明确表示这里唯一的结论是疑问。没有直接证据表明Covid-19逃离武汉病毒学研究所。没有直接证据表明从动物到人类的动物。
当然，人们可以争论间接证据。之前的实验室泄漏发生了：证据非常令人信服，1977-78流感并不自然，而是从实验室逃脱（它也开始在中国），还有许多其他较少知名的实验室泄漏来自其他人国家。
Covid-19在远离任何蝙蝠的城市中间出现了已经高的人类传播速度。一个城市，距离第一个主要爆发仅几英里之外，是一种在蝙蝠冠状病毒的功能研究中已知的病毒学研究所，使其在人类中更传播。大自然需要许多人试图得到一些正确的东西，这通常会留下动物对人类传播的证据，尽管努力努力，但没有人能够追踪动物园跳跃。遗传序列中最近的已知病毒对Covid-19，RATG13，在研究所主动工作。这项工作是在努力获得的过程中，使病毒更具人类变送（由被培训的科学家们以留下没有痕迹的方式培训，称为“无见”技术）。
然而，由于铁圆顶，中国政府已经下定了这些间接问题。所以陪审团仍然出来了。这个宇宙确实有巧合。野生动物贸易或一些人和蝙蝠之间的野生动物贸易或其他一些联系是完全可能的，而且是人类和蝙蝠的毫无疑问。唯一的共识并不达成共识。我们可能永远不会知道。
然而，无论哪个原点假设是真的，一个结果必须重新审查职能获得研究。因为Covid-19非常可能来自实验室。
所以值得询问：为什么这些科学家甚至可以进行职能研究？为什么试图工程师跳？
在接下来的几周里，你要看到的是追捕头部的疯狂科学家的神话。毫无根据的阴谋理论将狂野，就像美国政府故意这样做，因为武汉病毒学研究所是3.7亿美元的NIH授予学习蝙蝠冠状虫的一部分，或者中国政府将其释放在自己的公民身上。这些不是真的。
但人们确实会说科学家们所做的因为他们“是如此全神贯注于他们是否能够在他们应该没有停下来思考！”生物学家将被指控参加上帝。有一些真相。坦率地说，哈布里斯在冰箱里储存一些可能杀死数百万的东西。然而，什么评论员和媒体将错过的是生物学家做职能研究的隐藏性原因，这与破碎的科学激励结构有关。
如果您提出了一个职能的支持者，他们会说通过创建可能在自然中出现的病毒，您可以更好地了解从动物的动物跳跃，更好地阻止它们。具体而言，您可以在开发疫苗的情况下获得头部开始。在某些情况下，这种治疗未来疾病的可能性可能是正确的。但辉瑞的Covid-19疫苗在2020年1月的几个小时后开发了。所以，呃，又是什么原因？
哦，对，这是一个货币和职业的原因，而不是科学的原因。科学家在经济上敏感，从仅仅在学习和预防现有病毒中切换到功能效益。它由学术界的“发布或灭亡”性质（具有函数富有的研究，这越来越接近“发布和灭亡”）。
想象一下科学作为一个推进的Filopodia，寻找资源。当您有实验室时，您需要拨款。不仅仅是为了自己，而是对博士后的研究人员和依赖于他们的生计的博士。创造新病毒的生物实验室通常会带来多百万美元的赠款。它们是需要继续移动的大机器。
因此，实验室领导人被迫演奏科学游戏™。这是一个与科学不同的东西。坦率地说，学术界在学术界发生的大部分是真正的科学游戏™。这是从我最近发表的小说中被盗的一项令人盗窃，该目录在意识研究中发生。在小说中，一位科学家认为：
他迟到了，就像他自己的所有活动一样，他的同龄人只是在玩科学游戏：改变一些变量，与无限的自由度，然后在其上投掷统计数据，直到你得到那个可报告的p价值并写下一个叙事的短篇小说它。
想想它就像抓住一张拨号，每次你稍微转动它时都会产生一个独特的科学出版物。这种科学论文的可重复机制是每个人都想要的表盘。播放科学游戏™意味着每次询问一个问题，每次都有略微不同的方法，也许在略微不同的统计分析中抛出。当你完成所有这些变化时，只需回去改变原始问题一点点。发布加仑。
例子比比皆是。为什么卡尔·克里斯顿最具引用的工作神经科学家？因为他提出了最受欢迎的方式来分析FMRI数据，所以提供了一个整洁的数学包来做。当我们大多数的神经科学家看一款巨大的FMRI机器时，我们没有看到一家百万美元的医疗设备。我们几乎看不到一些物理。对于我们大多数人来说，它主要是一个方便的表盘，用于与纸张一起卷曲。坚持人们[插入任务]并发布每个新漂亮的图像。这次是这个领域！在表盘上的每个曲柄上被引用，这就是为什么他有超过250,000个引文。这是一种在许多领域找到的模式;坦率地说，在新的发现，科学中有更多的奖励，而不是新发现。
每个科学家都知道科学游戏™。即使他们没有公开说什么，他们就会在他们对一些同事的最新摇滚纸上的低声批评。或者他们在MEME中显示出来：
它可能不会夸张地说科学的职业是通过您的初次选择您将变化的拨号选择。也许最强烈的激励是发展聪明的技巧，让你永远玩科学游戏™。这意味着找到一个永不停止转动的拨号。正如詹姆斯的Carse在有限和无限游戏中写道：
至少有两种游戏：有限和无限。为赢得胜利的目的而发挥有限游戏，以持续剧本。
科学至少应该努力成为一个有限的比赛。选择一个问题并尝试解决它。如果您正在努力递减回报，请转到新的东西。但所有激励结构都是另一种方式。
由于这些激励结构，你真正想要的科学家是一个永恒的科学机器。并且确实有一种方法可以推动这样的事情。简单地发明了你正在学习的实体。对于Filopodia，这就像识别无限卡路里的来源。很多研究都属于此类别，特别是在计算建模中的字段中，其中您可以开发模型，研究它，改变模型，再次研究，等等。
大多数时候永久科学机的产出都是无害的，并且仅仅产生了许多科学论文。这对科学机器的所有者有好处，尽管它有时可能具有降低其他人的信噪比的负外部性。 2
生物学的新进展，如拼接，改变和工程师的能力，使你学习的实体更加诱惑作为生物学家。函数获得的研究3仅仅是一个子场。但它实际上真的很危险。
让我们来检查激励措施。在病毒学中，只有这么多拨号 - 只有这么多的自然病毒。并且每个都是竞争来源，因为着名的实验室使各种病毒索赔来学习和垄断他们，以击败别人出版。大兴奋正在寻找新病毒，映射基因组，弄清楚其功能和传播性，与其他病毒等相比，但这是所有有限的游戏。病毒很难找到，最终是一种病毒非常清楚。或者至少，如当代方法所接受的那样理解。在高影响期刊和新资金的新论文方面，您的科学巴克的爆炸开始逐渐减少。
相比之下，函数升级研究允许您创建新病毒以开发新的疫苗。需要一篇论文吗？创造病毒！您的研究范围使实际演化病毒跳跃到所有生物学可能的病毒的空间。多么通风的空间繁多。你看到了诱惑吗？
如果你不相信我，让我们研究2019年，从NIH，其中一些人归来，其中一些是武汉病毒学研究所。它无害的冠军“了解蝙蝠冠状病毒出现的风险”首先是：
在先前的R01中，我们发现南方南部的蝙蝠涉及SARSR-COVS的非凡多样性[冠状病毒]。 。 。我们发现，生活靠近蝙蝠栖息地的人是溢出的主要风险群体，即在一个不同的SARSR-COV存在，含有SARS-COV基因组的每种遗传元素，并确定了在附近的人们患者的人体暴露的血清学证据。这些调查结果导致了18篇关于同行评审的论文，其中包括两篇论文，以及细胞中的审查。然而，突出的问题仍然存在于原产地，多样性，引起疾病的能力，以及这些病毒溢出的风险。在此R01 RENEWAL中，我们将通过3个特定目标解决这些问题......
我们将序列受体结合结构域（尖峰蛋白）鉴定具有最高溢出潜力的病毒，我们将包括在我们的实验研究中。 。 。体外和体内表征SARSR-COV溢出风险，与空间和系统发育分析相结合，以确定公共卫生问题的地区和病毒。 。 。
这是驯服的语言，但是这说的是，我们有18个引文，没有更多的人类跳跃来学习，但是，你知道，“沉重的问题留下来”。所以让我们拍摄我们拥有的病毒并开始学习操纵它们的方法，转向那张表盘，也许在人类细胞和动物的那些之间来回来回传递它，只看到发生了什么。 4.
哦，扮演我的科学游戏™！当船倒下时玩它。
所有这些都说：科学家们创造了危险的合成病毒，以实现“高影响”的科学产出。我不是说这是唯一的原因，但这是一个重要的原因。在我的脑海里，可能是主要原因。道德和技术论证是科学的自我，但ID总是资金和声望。
在许多领域，这种行为并不大部分问题，但在游戏的病毒学中，科学游戏™出现在全球范围内具有潜在的大规模死亡等负面的外部性。其他领域，如人工智能，高能量颗粒碰撞实验，外星沟通的尝试等，可能有一天可能会带来类似的风险，因为逃避威望游戏科学家的戏剧。科学并非自然地休息。它取决于它以外的人来给予它一些。
这一切都不是借口。但它确实提供了与哈布里斯不同的原因或彻底的恶意，以获得职能研究。在这种替代观点中，科学家仅仅是人类，被政府，学术官僚机构和自己的同龄人所下岗的激励结构推动和拉动。当你觉得有一点火柴娃娃踢了远远超过你的电线，很容易忘记像你这样的人分裂原子。科学从未如此。但像一个人一样对待它是一种风险。也许甚至，一个不幸的一天，一个存在的一天。
2一个永恒的科学机器，你可以发明你的学习看起来很像像丹德尼特对大量分析哲学的科学相当于“chmess”。
3请注意，有些人使用“功能的增益”表示通过动物和人类细胞之间的串行通道来创建新病毒。我的意思是大众化：每当你小心翼翼地创造新的病毒或新的生物疾病时，那么学习或开发它们的疫苗。
4自本文出版以来，NIH正式上方宣称，声称他们从未为冠状病毒提供任何职能研究。 我觉得他们偷看了以“功能的增益”狡辩，因为他们在这一授予中清楚地说，他们会尽可能地做到“我们将使用S蛋白质序列数据，传染性克隆技术，体外和体内感染实验和分析 受体结合测试S蛋白质序列中％发散阈值预测溢出潜力的假设。“ S蛋白质序列是穗蛋白。 在我看来很目的不清楚如何如何预测溢出潜力在体内实验中对不同的蛋白质序列进行改变，无论你知道，改变病毒。 我的意思是也许是我不理解的东西？ 怎么可能算作函数？ 我对最近比自己更加靠近分子实验室替补席的人开放。
