Bell Labs की सफलता का कारण
(1517.substack.com)- Bell Labs की सफलता का रहस्य बेहतरीन प्रतिभा और स्वतंत्र शोध वातावरण था
- शोधकर्ताओं को स्वायत्तता और रचनात्मकता की गारंटी देने वाली प्रबंधन शैली ने नवाचारपूर्ण उपलब्धियाँ पैदा कीं
- आधुनिक समाज में परिणाम- और मेट्रिक्स-केंद्रित संस्कृति तथा अत्यधिक प्रशासनिक काम मौलिक शोध को कठिन बना देते हैं
- Bell Labs में मौजूद patron जैसी भूमिका और मूलभूत प्रेरणा आज के समय में गायब हो चुकी है
- आगे चलकर स्वतंत्रता, धैर्य और उत्कृष्ट प्रतिभा का संयोजन नए नवाचार संगठनों के पुनर्जन्म का मानदंड होगा
Bell Labs की दंतकथात्मक प्रतिष्ठा
- Bell Labs विज्ञान और तकनीकी नवाचार का पर्याय रहा है, और बहुत से लोग उसके सफलता मॉडल को इतिहास से फिर जीवित करने की कोशिश कर रहे हैं
- नवाचार को दोहराने की कोशिशें सक्रिय हैं, लेकिन अक्सर शुरुआती उत्साह के विपरीत वे चुपचाप विफल हो जाती हैं
- यह संकेत देता है कि केवल चाहत भर से Bell Labs स्तर का नवाचार हासिल नहीं किया जा सकता
गुणात्मक और मात्रात्मक रूप से अलग शोध वातावरण
- Alexander Graham Bell की रुचि अनेक क्षेत्रों में थी, और अपनी पहली बड़ी सफलता के बाद उन्होंने Volta Laboratory and Bureau की स्थापना के लिए धन लगाया
- उन्होंने शोध की दिशा भर निर्धारित कर स्वायत्तता देने वाली प्रबंधन शैली अपनाई, और यही दर्शन आगे चलकर Bell Labs की पहचान बना
- Mervin Kelly ने भी यही रुख अपनाया और 1920~30 के दशक में प्रतिभाशाली लोगों की खोज और भर्ती पर जोर दिया
- Bell Labs के नेता वैज्ञानिक भी थे और निर्माता भी, और वे इस सिद्धांत पर कायम रहे: "जीनियस को कैसे मैनेज करते हैं? मैनेज नहीं करते।"
- द्वितीय विश्व युद्ध के समय, शोधकर्ता-नेतृत्व में प्रमुख तकनीकें (electronic computer, acoustic homing torpedo, pulse-code modulation आदि) तेज़ी से विकसित और नवोन्मेषित हुईं
- Kelly ने प्रोजेक्ट्स में बिना स्थल-स्तरीय दखल के स्वायत्तता दी, और शोधकर्ता अपने जुनून से स्वयं प्रेरित थे
Bell Labs के पतन के कारण
- Ma Bell का विघटन Bell Labs के पतन का सतही कारण माना जाता है, लेकिन वास्तविक मूल कारण सूचना युग का आगमन था
- आज की वे IT कंपनियाँ भी, जिनके पास अधिक धन है, Bell Labs जैसी नवाचार संस्था नहीं बना सकीं
- engineering colleges और research institutions में अब शोध से अधिक समय प्रशासन और funding applications पर खर्च होता है
- शोधकर्ताओं के मूल काम की जगह productivity metrics और managerial control केंद्रित संस्कृति ने ले ली है
- युवा और स्वतंत्र lab leaders का उभरना कठिन हो गया है, और अतीत के महान वैज्ञानिक भी आज के मानकों के हिसाब से नौकरी पाना ही मुश्किल समझे जाते
शोध और उपलब्धि को देखने के नज़रिए में बदलाव
- Peter Higgs के उदाहरण की तरह, आज के माहौल में अतीत जैसी शोध-समर्पित एकाग्रता कठिन है और वह productivity standards पर खरी नहीं उतरती, इसलिए भर्ती भी संभव नहीं होती
- आज का समय मेट्रिक्स-आसक्त है और रचनात्मकता की तुलना में accountability और control पर अधिक केंद्रित है
- Bell Labs जैसी संस्थाओं की अनुपस्थिति का असली कारण यह है कि बेहतरीन लोगों को 'radical freedom' नहीं दी जाती
- Claude Shannon के उदाहरण की तरह, वास्तविक नवाचार शुद्ध जिज्ञासा से शुरू होता है, जो सांसारिक मूल्य का हिसाब नहीं लगाती
patron की भूमिका का महत्व
- शोधकर्ता की प्रेरणा शुद्ध जिज्ञासा पर आधारित होती है, न कि आर्थिक पुरस्कार या बाहरी मान्यता पर
- Mervin Kelly प्रयोगों और शोध में हर बात पर हस्तक्षेप करने के बजाय स्वायत्तता देते थे और आवश्यकता होने पर ही संवाद करते थे
- समस्याएँ और शोध-विषय देकर कई वर्षों बाद प्रगति की समीक्षा करने जैसी भरोसे-आधारित प्रबंधन शैली अपनाई जाती थी
- Kelly की नज़र में 'ऐसी प्रतिभा चुनना जिसे निगरानी की ज़रूरत न हो' बहुत महत्वपूर्ण था, और
- सहकर्मी शोधकर्ताओं की 'मूलभूत प्रेरणा, जुनून और प्रवृत्ति' को पहचान लेने वाली 'अच्छी रुचि' और प्रतिभा-परख ही संगठन की सफलता की नींव थी
- Bell Labs की नवाचारपूर्ण उपलब्धियाँ भीतर की शून्यता को सहते हुए सच्चे मूल्य का पीछा करने वाली प्रतिभाओं द्वारा संभव हुईं
Formula
-
सफलता का सूत्र केवल स्वतंत्रता और धैर्य से पूरा नहीं होता
-
संगठन निर्माण के प्रमुख चरण इस प्रकार हैं
- अच्छी रुचि से भविष्य के नवाचारकर्ताओं का चयन करना
- उन्हें ऐसे समूह में संगठित करना जहाँ वे एक-दूसरे को प्रेरित कर सकें
- उनके आसपास उत्कृष्ट makers और technicians रखना
- रोज़ संवाद होने वाला माहौल बनाना
- पारस्परिक शिक्षण के लिए वातावरण तैयार करना
-
जब संगठन में जीवंतता और अपनापन आ जाए
- समस्याओं का सावधानी से चयन करके शोधकर्ताओं को देना
- कई वर्षों की स्वतंत्रता पर भरोसा करना और उसे सुनिश्चित करना
- परिणाम को उसे बनाने वालों को स्पष्ट रूप से सौंप देना
- आवश्यकता पड़ने पर विस्तार आगे बढ़ाना
1517 Fund का अनुभव और नई कोशिशें
- 1517 Fund का अनुभव यह महसूस कराता है कि प्रबंधक Bell Labs की सफलता के सिद्धांतों को समझते हैं
- VC (venture capital) की सीमाएँ हैं, लेकिन वे खुले अन्वेषण-स्थल और समुदाय उपलब्ध कराने की कोशिश कर रहे हैं
- उदाहरण के तौर on 1517 का Flux program बिना KPI के स्वायत्त शोध करने के लिए निवेश उपलब्ध कराता है
- ऐसी नई कोशिशों के ज़रिए Bell Labs जैसी किसी और संस्था के उभरने की उम्मीद बढ़ रही है
1 टिप्पणियां
Hacker News राय
अमेरिकी सरकार के साथ consent decree के जरिए AT&T अपना monopoly status बनाए रख सका, और शर्त यह थी कि उसे हर साल अपने मुनाफ़े का एक तय हिस्सा research में लगाना होगा। AT&T अपनी टेलीफोन नेटवर्क में बदलाव लाने के लिए उत्सुक नहीं था, इसलिए उसने इस शर्त का पालन करते हुए बुनियादी research किया। कई दशक बाद जब AT&T को कई 'Baby Bells' में तोड़ दिया गया और consent decree हटा दिया गया, तब Bell Labs पर कानूनी न्यूनतम funding की बाध्यता नहीं रही। Baby Bells की दिलचस्पी सिर्फ़ ऐसी research में थी जिससे कम समय में dividend का अनुमान लगाया जा सके, और Bell Labs की किस्मत उसी समय तय हो गई थी। इस कहानी का मूल बिंदु funding model है
इसके लिए source चाहिए। मेरी जानकारी में consent decree में ऐसा कोई कानूनी आधार नहीं था कि AT&T को Bell Labs में मुनाफ़े का कोई तय प्रतिशत निवेश करना पड़े। research funding रणनीतिक और प्रतिष्ठा-प्रबंधन का हिस्सा थी, और AT&T ने Bell Labs का उपयोग antitrust pressure कम करने और regulators के साथ संबंध बनाए रखने के लिए किया
<The Idea Factory> किताब में बताया गया है कि consent decree से पहले भी AT&T और Western Electric के अपने-अपने अलग research divisions थे। उन्हें समझ आया कि काफ़ी duplicate research हो रही है, इसलिए दोनों कंपनियों की communications systems के लिए ज़रूरी research को एकीकृत रूप से संभालने वाला एक single institution बनाया गया
Baby Bells, Bell Labs का एक हिस्सा लेकर गए और उसका नाम Bellcore रखा, और वह उसके बाद भी लगभग एक दशक तक चला। मैं MSc के दौरान वहाँ intern था, और उस समय भी यह गंभीर research करने वाली शानदार जगह थी। Wikipedia के अनुसार वह आज भी किसी और नाम से मौजूद है (iconectiv)
जिस समय Bell Labs की dominant भूमिका थी, उस समय बेहतरीन वैज्ञानिक बहुत कम थे, लेकिन उनमें से ज़्यादातर को funding नहीं मिलती थी। आज वैज्ञानिकों की भरमार है, लेकिन संख्या इतनी बढ़ गई है कि असली potential को पहचानना मुश्किल हो गया है, और अधिकांश लोग नाटकीय प्रभाव नहीं डालते। बहुत लोग golden age को फिर से बनाने की बात करते हैं, लेकिन उस समय का ecosystem बहुत अलग था और कई structural समस्याएँ आज भी मौजूद हैं। सिर्फ़ 'MBA management' को दोष देने से यह नहीं समझाया जाता कि MBA क्यों उभरे और इसे रोका कैसे जा सकता है। आखिरकार यह लेख यह समझाने में काफ़ी कमज़ोर है कि 1517 वास्तव में क्यों अलग है
आज meaningful impact वाली research करना कहीं ज़्यादा मुश्किल हो गया है। ज़्यादातर 'नीचे लटकते फल' पहले ही तोड़े जा चुके हैं
यह कहना कि आज वैज्ञानिकों की बढ़ी हुई संख्या ही असली समस्या है, बिना आधार का 'anti-science' बयान है। यह HN पर public research के खिलाफ़ चलने वाले आलोचनात्मक मूड जैसा लगता है
potential का आकलन करना इतना मुश्किल नहीं है। अगर आप किसी trainee के साथ लगभग एक महीना काम करें, तो उसके potential का अच्छा अंदाज़ा हो जाता है। असली समस्या funding और jobs की कमी है
सिर्फ़ 'MBA management' को दोष देना यह नहीं समझाता कि MBA क्यों उभरे। वे इसलिए नहीं उभरे कि वे वास्तव में सबसे effective managers थे, बल्कि इसलिए कि वे मालिक वर्ग (capitalists) की भाषा बोलते हैं और इस वजह से उन पर भरोसा किया जाता है
युद्ध से बहुत-से 'cheap fruit to pick' ideas निकले थे, और तब तक उनका commercialization नहीं हुआ था। radar, computers, lasers, materials engineering जैसी कई innovations थीं। Cold War भी पैसा झोंकने का incentive था
'इतने ज़्यादा कि निर्णय ही नहीं हो सकता' वाला हिस्सा science ecosystem में बड़े structural shift का एक प्रमुख लक्षण है। मैं इसे अक्सर 'Baumol effect' से समझाता हूँ: education और research को खुद modernize करने वाले मानवीय काम की कठिनाई बढ़ना। मुझे नहीं लगता कि AI या VC education से लेकर research innovation तक की friction को बहुत कम कर देंगे। ecosystem को बेहतर बनाने की कोशिश करना ज़्यादा ज़रूरी है। "लोगों को हर दिन संवाद करने दो" वाला विचार अच्छा है
MBA क्यों आए और दूसरे management styles की बजाय वही क्यों चुने गए, यह 'neoliberalism' और short-term performance-driven managerial capitalism से जुड़ा मुद्दा है। हर बार इसे विस्तार से समझाने की ज़रूरत नहीं
golden age को दोहराना असंभव है क्योंकि ecosystem बहुत बदल चुका है। funding की कमी capitalism की प्रकृति है। pension funds जैसे विशाल पैसे ऐसे क्षेत्रों की तलाश में रहते हैं जहाँ बड़ा return मिले, और वे social value की तुलना में short-term profits वाले social networks, crypto, AI जैसी चीज़ों में बह जाते हैं। foundational research में ROI दशकों में आता है, इसलिए वहाँ पैसा नहीं जाता। पहले सरकारें, खासकर military-industrial-academic complex, GPS, radar, laser, internet जैसी research को support करती थीं, लेकिन conservative governments ने R&D कम कर दी और पूरी economy कम-से-कम मेहनत से rent निकालने वाली संरचना की ओर मुड़ गई। अरबपति इसका समाधान नहीं हैं। R&D में बिना शर्त, आनंद के लिए निवेश करने वाले अमीर लोग लगभग नहीं के बराबर हैं
golden age वह समय था जब केवल बुनियादी experimental spirit से भी transformative discoveries संभव थीं। वह दौर अब ख़त्म हो चुका है
IBM Research के Ralph Gomory के अनुसार, सिर्फ़ smart लोगों को इकट्ठा कर देने और एक lab बना देने से innovation नहीं निकलता। isolated research से नतीजे कमज़ोर रहते हैं। field technology के incremental improvements और breakthrough technology दोनों को साथ चलाना पड़ता है, तभी meaningful outcomes आते हैं
Atari ने भी 1980s में Alan Kay के आसपास ऐसा ही प्रयास किया था, लेकिन funding की कमी से वह असफल हो गया
एक breakthrough के पीछे बहुत सारे लोग और बहुत समय लगता है। research जितनी महत्वपूर्ण है, उतने ही ज़रूरी वे लोग भी हैं जो परिणामों को दुनिया तक पहुँचाते हैं
RCA ने भी Bell Labs की नकल करने की कोशिश की, लेकिन उल्टा संकट में फँस गया
Bell Labs की दुनिया बदल देने वाली मिसालें बहुत हैं, लेकिन IBM Research से निकली वैसी तुरंत याद आने वाली innovations बताना मुश्किल है। इससे Bell Labs के प्रभाव का अंदाज़ा लगता है
Eric Gilliam के "How did places like Bell Labs know how to ask the right questions?" लेख में भी लगभग यही निष्कर्ष निकलता है। यह कहना कि Bell Labs ही uniquely special था, असली समझ में बाधा डालता है। समस्या यह है कि संबंधित लेख (TFA) venture capital या कुछ VCs को असली innovators की तरह, Bell Labs innovators के साथ एक ही पंक्ति में दिखाने की कोशिश करता है, और इसे एक स्थायी managerial class के खिलाफ़ संघर्ष की कहानी बना देता है। इस तरह की चर्चा अब उतनी ताज़ा नहीं लगती
researchers को freedom देना महत्वपूर्ण है, और उन्हें isolate न करना ही असली अंतर है
innovation तभी संभव है जब आप ऐसी experimental spirit स्वीकार करें जिसमें success की guarantee न हो। Bell Labs की असफलताओं को भी देखना चाहिए। अगर केवल successes देखें, तो आज का VC model भी शानदार लग सकता है (जैसे OpenAI, या Google के भीतर ठहराव से बाहर निकले LLM)। government-led model (moon landing, internet) का भी अपना महत्व है। लेकिन हक़ीक़त यह है कि हर मॉडल में बार-बार success के बाद management optimization culture आ जाता है, जो risk aversion और idea copying से भरकर अंततः failure की ओर ले जाता है। अंत में या तो नए funding models चाहिए, या फिर control और guaranteed returns के प्रति इंसानी लगाव को तोड़ने का कोई तरीका
AT&T Tech Channel YouTube के "AT&T Archives" में तकनीकी इतिहास पर शानदार सामग्री देखी जा सकती है
1517 के Flux program की तरह, कुछ महीनों के लिए बिना शर्त $100k देना और KPI या तुरंत परिणाम माँगे बिना experimentation में मदद करना एक सार्थक model लगता है। लेकिन अब अमेरिकी immigration, खासकर students/young people के लिए, व्यावहारिक रूप से लगभग असंभव हो गया है। आज 16-22 साल का शायद ही कोई व्यक्ति ICE द्वारा online speech के आधार पर deportation जैसी आशंकाओं के चलते अमेरिका जाना चाहता हो। अमेरिकी universities और companies को brain drain से बड़ा नुकसान हो रहा है
अगर आप Bell Labs की research culture और माहौल को समझना चाहते हैं, तो Richard W. Hamming की <The Art of Doing Science and Engineering> की सिफ़ारिश की जाती है
मेरे पिता ने 1986 में Paul Graham के blog पर साझा की गई Hamming की lecture को सीधे सुना था, और उनके अनुसार वह बेहद प्रभावशाली थी
यह किताब लगभग एक साल से out of stock है। AT&T और Bell Labs की बात करते हुए यह दिलचस्प है कि Stripe छोटी print-run वाली किताब का inventory भी maintain नहीं कर पा रहा
"Bell Labs आज नहीं है क्योंकि लोग smart लोगों को extreme freedom और autonomy देने को तैयार नहीं हैं" इस दावे पर, मेरे अनुभव में आज smart लोग संगठन के भीतर यह चाहते ही नहीं। autonomy दो तो कुछ लोग सचमुच कुछ नहीं करते। जो लोग autonomy में अच्छा काम करते हैं, वे वैसे भी independently काम करना पसंद करते हैं। असली innovation के लिए Bell Labs जैसी संस्था की ज़रूरत शायद कम हो गई है, लेकिन एक व्यक्ति क्या कर सकता है उसका scale बहुत बढ़ गया है। कभी मैं इस लेख की बात से सहमत था, लेकिन freedom और autonomy चाहने वाले लोगों को ढूँढना अब लगभग असंभव है। लगता है वे अब organizations की ज़रूरत से आगे निकल चुके हैं
"freedom दोगे तो लोग सिर्फ़ खेलेंगे" इस चिंता पर, वास्तव में smart लोग ऐसे नहीं होते जिन्हें babysitting चाहिए; थोड़ी direction मिले तो वे खुद काम करते हैं। Richard Hamming एक प्रसिद्ध किस्सा सुनाते हैं: "अगर तुमने Tukey जितनी देर तक उतनी मेहनत की होती, तो पता नहीं तुम क्या जान पाते"
मेरा अनुभव बिल्कुल अलग है। मैंने कई साल autonomous teams में काम किया है, और ज़्यादातर लोग स्वाभाविक रूप से शानदार तरीके से विकसित होते हैं। अगर उन्हें trust मिले और वे खुद को safe महसूस करें, तो वे अच्छा perform करना चाहते हैं। उल्टा, ज़रूरत से ज़्यादा मेहनत करके burnout या टकराव जैसी समस्याएँ अधिक दिखीं। failures थे, लेकिन एक success ही सारे failures की भरपाई कर देता है। programming और numerical modeling में छोटे teams बहुत बड़ी सफलता ला सकते हैं
अगर freedom और autonomy चाहने वाले लोग हैं, तो मैं ऐसे संगठन में काम करना चाहूँगा। business की बजाय research पर ध्यान देना अच्छा लगता है, और team के रूप में हम ज़्यादा कर सकते हैं। यह भी दिलचस्प है कि education models (जैसे homeschooling) सामान्य research workers बहुत कम तैयार करते हैं
"smart लोगों को organization की ज़रूरत नहीं" इस विचार को मैं समझता हूँ। लेकिन किसी और के साथ काम करने से जो stimulation और synergy मिलती है, वह अकेले संभव नहीं
पहले भी कुछ लोग काम नहीं करते थे, लेकिन उससे बड़ी उपलब्धियाँ बर्बाद नहीं हो जाती थीं; आज भी वही बात है
मूल बात यह है कि अगर freedom, autonomy, stability और ठीक-ठाक pay दी जाए, तो smart लोग अच्छा काम करते दिखते हैं। लेकिन अगर आप पहले से यह उम्मीद रखें कि वे business में योगदान देंगे, तो फिर वह autonomy रह ही नहीं जाती। जितने ज़्यादा smart लोग होंगे, उतना ही वे bureaucratic requirements को न्यूनतम स्तर पर निभाएँगे
अमेरिका की बड़ी tech companies में आज भी काफ़ी बड़े research organizations हैं। Bell Labs एक telephone monopoly company के हिस्से के रूप में मशहूर था, लेकिन AT&T ने operating system (UNIX) development से हाथ खींच लिया था, और UNIX वास्तव में दो प्रसिद्ध engineers का एक तरह का side project था। आज ऐसी uniquely dominant companies कम हैं, लेकिन Microsoft जैसी कंपनियाँ अब भी substantial long-term research investment करती हैं। आज breakthroughs शायद पहले जितने न दिखें, लेकिन innovation की कोशिशें अब भी ज़ोरदार हैं
जैसे boredom और creativity का संबंध माना जाता है, वैसे ही जब करने के लिए बहुत ज़्यादा चीज़ें नहीं होतीं, तब कहीं ज़्यादा creative काम हो सकता है। smart लोगों को रोज़ी-रोटी की चिंता से मुक्त रखकर खुलकर खोजबीन करने देना सामाजिक रूप से बहुत मूल्यवान है। यह तरीका inefficient या wasteful लग सकता है और इसके लिए trust चाहिए। public companies में यह सिर्फ़ तब संभव है जब उनके पास excess cash हो। ऐतिहासिक रूप से भी 16वीं से 19वीं सदी के यूरोप की 'idle class' ने natural sciences आदि को आगे बढ़ाया। इसके उलट, अगर हर समय पहले से allocate कर दिया जाए, तो creativity घटती है और innovation की incentives भी कम हो जाती हैं। अंततः समाज को कभी-कभी excess resources खर्च कर अजीब दिखने वाले कामों में निवेश करना पड़ता है, तभी बिल्कुल नई innovation निकलती है। विडंबना यह है कि monopoly companies ने आम लोगों से वसूले गए पैसे से ही ऐसी innovation संभव की
यही universal basic income (UBI) का सबसे बड़ा लाभ है। बहुत-से लोग शायद बस TV या internet ही देखें, लेकिन अक्सर boredom लोगों को कुछ नया करने की तरफ़ ले जाता है, और कभी-कभी उससे शानदार परिणाम निकलते हैं
असल बात 'excess resources' नहीं, बल्कि 'passion और faith' है। कला, cinema आदि में जब महान रचनाएँ आईं, तो कई बार विडंबना यह रही कि वे सबसे अधिक गरीबी के दौर में आईं। महत्वपूर्ण चीज़ vision पर विश्वास है
John Carmack की तरह, और अधिक लोगों को एक स्तर की संपत्ति हासिल करने के बाद 'citizen scientist' के रूप में open source research में डूबना चाहिए। जल्दी retirement लेकर बौद्धिक काम में जीवन बिताना boredom से बचने का एक रास्ता है
NSF (अमेरिकी विज्ञान फ़ाउंडेशन) ने कभी ऐसी भूमिका निभाई थी। मेरी graduate education भी NSF support से हुई, और इससे ऐसा pure research संभव हुआ जिसका कोई विशेष practical उद्देश्य नहीं था। अब मैं corporate research में हूँ, लेकिन उस स्वतंत्र research अनुभव ने मुझे मज़बूत आधार दिया
मुझे लगता है 'socialism' का विचार भी कहीं न कहीं यही है कि सरकार एक विशाल foundation की तरह labs चलाए और जनता के प्रति जवाबदेह model दे
मैं जिस university/research environment की कामना करता हूँ, वह कुछ ऐसा ही है। मैं अभी PhD में हूँ, लेकिन लगता है कि आज का academic system अपनी मूल भूमिका नहीं निभा रहा। 'waste घटाने' के नाम पर हर चीज़ को quantify किया जा रहा है, और इससे वास्तविक waste और बढ़ रहा है। fundamental research में outcomes को मापना बहुत कठिन होता है, और failure भी अक्सर meaningful progress होता है क्योंकि वह खोज के क्षेत्र को सीमित करता है, लेकिन जब हर चीज़ को numbers से आँकने की कोशिश होती है तो सार खो जाता है। research में 'failure' की परिभाषा ही अस्पष्ट होती है। science अधिकतर चीज़ों को सीधे साबित नहीं करती; वह अक्सर मौजूदा theories को falsify करते हुए आगे बढ़ती है। लेकिन मौजूदा system 'publish or perish' बन गया है, और इससे originality बुरी तरह दब जाती है। risky या niche topics पर काम करना लगभग असंभव हो जाता है। peer review का मूल भाव खुली चर्चा होना चाहिए था, लेकिन अब वह closed process बन गया है जिसमें reviewers की subjectivity ही power बन जाती है। review को ज़्यादा open होना चाहिए, और code, data, तथा revision history भी public होनी चाहिए। ऐसे माहौल से बहुत बड़ा impact निकल सकता है। वास्तव में, हर किसी ने यह अनुभव किया होगा कि curiosity अक्सर महत्वपूर्ण समस्याओं से अच्छी तरह मेल खाती है। शायद अगर बिना शर्त research funding दी जाए, तो बहुत लोग तुरंत तैयार हो जाएँगे, भले salary में बड़ी कटौती क्यों न करनी पड़े। अंततः यही वह तरीका है जो companies और academia, दोनों के लिए wealth और value पैदा कर सकता है। और हाँ, यह समस्या सिर्फ़ academia तक सीमित नहीं; industry भी इसी तरह की दिक्कतों से जूझ रही है