LOR:區塊鏈世界的“凹”與“凸”_VEN

作者：VitalikButerin

原標題：《ConvexandConcaveDispositions》

發表時間：2020年11月8日

我注意到，在人們如何處理世界上的大規模決策時，一個主要的哲學差異，在于他們如何處理「妥協」與「純粹」的權衡。如果你在兩個選項中做出選擇，通常都是以深刻的原則性哲學表達的，你會自然而然地傾向于這兩條道路中的一條是正確的，并認為我們應該堅持它，或者你更喜歡在兩個極端之間找到一條路。

而用數學術語，我們可以這樣解釋：你是否期望我們所生活的世界，特別是其對我們行動的反應方式，從根本上說是“凹”的還是“凸”的？

偏向于“凹”立場的人可能會這樣說：

“走極端對我們來說從來沒有好處，太熱或太冷都會導致死亡。我們需要在兩者之間找到平衡，這才是正確的。”

“如果你只實施一點哲學，你就可以選擇收益最高、風險最低的部分，避開風險更大的部分。但是，如果你堅持走極端，一旦你摘下了低處的果實，你將被迫越來越努力地尋找越來越小的利益，而在你意識到這一點之前，不斷增長的風險可能會超過整個事情的好處。”

區塊鏈技術公司Circulor完成2500萬美元B輪融資，Westly Group領投:6月28日消息，英國初創企業Circulor周二宣布完成2500萬美元B輪融資，Westly Group領投，沃爾沃汽車、捷豹路虎（JLR）和必和必拓集團的風險投資部門參投。Circulor在過去兩年融資總額達到4500萬美元。

此輪融資資金將用于擴張，主要是在美國市場。通過利用區塊鏈技術，Circulor正與沃爾沃、JLR、必和必拓和TotalEnergies等合作，追蹤其追求環境、社會和公司治理（ESG）目標的供應鏈。

Circulor CEO Douglas Johnson-Poensgen表示，Circulor計劃“在適當的時候”進行IPO。（路透社）[2022/6/28 1:36:05]

“反對哲學可能也有一定的價值，所以我們應該把兩者的優點結合起來，一定要避免做那些反對哲學認為極其可怕的事情，以防萬一。”

而偏向于“凸”立場的人可能會說：

中共中央 國務院：健全區塊鏈等領域標準體系:4月10日消息，中共中央 國務院發布《關于加快建設全國統一大市場的意見》，其中提到完善標準和計量體系。優化政府頒布標準與市場自主制定標準結構，對國家標準和行業標準進行整合精簡。強化標準驗證、實施、監督，健全現代流通、大數據、人工智能、區塊鏈、第五代移動通信（5G）、物聯網、儲能等領域標準體系。（新華社）[2022/4/10 14:16:12]

“我們需要集中注意力，否則，我們就有可能成為博而不精的人。”

“如果我們沿著那條路走幾步，那條路就會變得很滑，只會把我們拉得越來越低，直到我們陷入深淵。斜坡上只有兩個穩定的位置：要么我們在下面，要么呆在上面。”

“如果你讓出一英寸，他們就會索要一英里。”

“不管我們是遵循這個哲學還是那個哲學，我們都應該遵循一些哲學，并堅持下去。把所有的東西混在一起是沒有意義的。”

我個人發現，在各種各樣的環境中，我自己總是更贊同“凹”方法多于“凸”方法。如果我必須選擇在無政府資本主義和蘇聯共產主義之間擲硬幣，或者兩者各占一半的妥協，我會立刻選擇后者。我主張比特幣區塊大小的辯論要適度，反對1-2MB的小區塊以及128MB的“超大區塊”。我反對這樣一種觀點，即自由和去中心化是沒有中間立場的。我支持theDAO分叉，但令很多人驚訝的是，從那以后，我一直反對類似“狀態干涉”的硬分叉。正如我在2019年所說，“對薩博定律的支持是一個光譜，而不是二元的。”

Venly錢包服務和NFT市場已支持Avalanche區塊鏈:10月30日消息，區塊鏈技術提供商Venly近日宣布，Venly用戶可以在其Venly錢包中創建Avalanche錢包，并在Venly市場上交易Avalanche NFT。借助Venly錢包解決方案，Avalanche上的項目可以向其用戶提供錢包服務。通過使用Venly的市場API，Avalanche項目可以輕松創建由Venly技術支持的NFT市場。[2021/10/30 6:21:43]

但正如你可能看出的，并不是每個人都有相同的直覺。我要特別指出的是，以太坊生態系統總體上具有一種基本的“凹”氣質，而比特幣生態系統的氣質，則本質上呈現為“凸”。在比特幣領域，你經常可以聽到這樣的論調：要么你有自己的主權，要么你沒有，或者任何一個系統都必須有一個從根本上中心化，或從根本上去中心化的傾向，不可能介于兩者之間。

偶爾我半開玩笑的對Tron的支持，就是一個關鍵例子：從我自己的角度來看，如果你重視去中心化和不變性，你應該認識到，以太坊生態系統有時確實違反了這些價值觀的純粹主義概念，而Tron違背這些價值觀的程度，要遠遠超出常理，而且毫無自責之意，所以以太坊仍然是這兩種選擇中最受歡迎的。但從一個“凸”的角度來看，Tron違反這些規范的極端性是一種優秀品質：以太坊半心半意地假裝是去中心化，而Tron是中心化的，但至少它對此感到自豪，這是誠實的。

現場 | Spin Protocol CEO Scott Lee：在收集數據以及分析數據方面都使用了區塊鏈技術:金色財經現場報道，1月18日，Spin Protocol CEO Scott Lee在由金色財經和cointime主辦，high-light承辦的金色沙龍韓國站第二期現場進行主題演講時表示，電子商務以每年27%的速度增長，電子商務的大數據以及對此的分析非常重要，對數據進行分析后進行公開，可以讓消費者以最合適的價格買到商品。同時，他還指出，在今后的電子商務中，通過網紅試用產品，對消費者產生影響也是非常重要的手段。他說，盡管在消費者看來這種模式好像跟區塊鏈無關，但是在收集數據以及分析數據方面其實都使用了區塊鏈技術。[2019/1/18]

“凹”性和“凸”性思維模式之間的差異，并不局限于加密貨幣中關于效率和去中心化的晦澀點。它還適用于，其他科技選擇，甚至是你吃的什么食物。

但在所有這些問題中，我個人也發現自己總是站在平衡的一邊。

WordPress開放區塊鏈解決方案 為內容創作者提供時間戳插件:WordPress是一個擁有超過8100萬社區用戶的開源項目，可以使用PHP語言開發的博客平臺。近日，平臺用戶可以使用新的Po.et插件，在WordPress內容管理系統中自動為作品添加時間戳。內容創建者可以通過創建自定義許可證或從Po.et庫中選擇一個許可證來授權他們的內容。[2018/2/10]

“凹”與“凸”的融合

但值得注意的是，即使是在元層面上，“凹”氣質也是一個人必須要非常小心避免的，極端化的東西。當然也有這樣的情況：政策A帶來了好結果，政策B給出了更糟糕但仍可以忍受的結果，但兩者之間粗心的混合卻是最糟糕的結果。冠狀病也許是一個很好的例子：100%有效的旅行禁令，遠比50%有效的旅行禁令有用兩倍多。一個有效的封鎖，可以將病的R0壓到1以下，從而導致快速恢復，但封鎖不用心只會把R0壓低到1.3，這會帶來數個月的痛苦，但幾乎沒有作用。這就是為什么很多西方國家對此反應不佳的一個可能解釋：為妥協而設計的制度，即使在無效的情況下也有可能陷入中間路線。

另一個例子是戰爭：如果你入侵A國，你就征服A國，如果你入侵B國，你就征服B國，但是如果你同時入侵這兩個國家，把你的士兵派到每一個國家，那這兩個國家的力量加起來就會把你壓垮。一般來說，當響應的效果是“凸”性的時候，你通常會發現，某種程度的中心化會帶來的好處。

但在很多地方，混合顯然要比任何極端都好，一個常見的例子是制定稅率的問題。在經濟學中，有一個普遍的原則，無謂損失是二次方的：也就是說，稅收效率低下所帶來的危害，與稅率的平方成正比，原因如下：

2%的稅率阻止的交易非常少，即使它阻止的交易也不是很有價值——如果僅僅2%的稅率就足以阻止參與者進行交易，那么交易的價值又能有多大呢？20%的稅率可能會阻止10倍以上的交易，但每一筆被阻止的交易對參與者的價值是2%情況下的10倍。因此，增加10倍的稅收，可能會造成100倍的經濟損失。出于這個原因，低稅率通常比高稅收和不征稅要好。

根據類似的經濟邏輯，對某些行為的徹底禁止，其可能造成的危害會是最大的，而用中等偏高的懲罰性稅收取代現有的禁令，可以提高效率，增加自由度，并提供寶貴的收入來建設公共產品或幫助貧困人口。

拉弗曲線告訴了我們：零稅率不會增加收入，100%的稅率也不會增加收入，因為在這樣的情況下，沒有人會想去工作，但是中間的某個稅率會增加最多的收入。關于收益最大化的稅率是多少存在爭議，但總的來說，人們普遍認同如下所示的圖表：

如果你不得不選擇兩個提議稅收計劃的平均值，或者在它們之間拋擲硬幣進行選擇，很明顯平均值通常是最好的。稅收并不是唯一具有這種現象的事物，經濟學研究的是一系列廣泛的“收益遞減”現象，這些現象普遍存在于生產、消費和日常行為的許多其他方面。最后，收益遞減的一個常見的反面是加速成本：舉一個顯著的例子，如果你用貨幣效用的標準經濟模型，它們直接暗示經濟不平等的兩倍，會造成四倍的傷害。

世界不止一個維度

另一個復雜的問題是，在現實世界中，政策不僅僅是一維數字。在兩種不同的政策或兩種不同的哲學之間進行平均，有很多種方法。一個很容易理解的例子是：假設你和你的朋友想住在一起，但你想住在多倫多，而你的朋友想住在紐約，那在這兩種選擇之間，你會如何妥協？

好吧，你可以采取地理上的妥協，在兩個可愛的城市之間的算術中點享受你們的和平生活。

圖：這個教堂位于紐約伊薩卡西南大約29公里處

?或者你可以在數學上更純粹，取多倫多和紐約之間的直線中點，而不必費心。那么，你離那座教堂還很近，但會在它下面6公里處。另一種妥協的方式，是每年在多倫多呆6個月，在紐約呆6個月——這對一些人來說可能是一條切實合理的方式。

關鍵是，當呈現給你的選項比簡單的一維數字更復雜時，弄清楚如何在兩個選項之間進行折衷，并真正從兩者中取精華，而不是兩者中的最差部分，這是一門藝術，也是一項挑戰。

這是意料之中的：“凸”和“凹”是最適合數學函數的術語，其中輸入和輸出都是一維的。而現實世界是高維的——正如機器學習研究人員現在已確定的那樣，在高維環境中，最常見的情況是，你可能會發現自己所處的環境不是一個普遍的“凸”或“凹”的環境，而是一個鞍點：局部區域在某些方向上是“凸”的，而在其他方向則是“凹”的。

鞍點：從左到右為凸，從前到后為凹

這可能是關于“為什么在某種程度上都需要這兩種傾向”的最好數學解釋：世界不完全是“凸”的，但也不是完全是“凹”的。但在任意兩個遙遠的位置A和B之間，存在某種凹路徑是非常有可能的，如果你能找到那條路徑，那你通常可以在這兩個位置之間找到一個比兩者都好的綜合位置。

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