DEFI:WHO 還是 DAO this is the way_DeFi Kingdom

4 月 15 日，美國總統特朗普宣布將會暫停提供資金給世界衛生組織 WHO ，他表示在新型冠狀病疫情爆發的應對上，WHO “未能履行其基本職責”。而這種對 WHO 的“斷供”行為引起了不小的爭議，基本上就在同一天，微軟公司創始人 Bill Gates 夫婦的私人基金會宣布，將向世衛組織追加捐贈 1.5 億美元以抗擊新型冠狀病。

還有一些媒體報道，美國國務院和國際開發署很多官員都支持改革 WHO 的想法，甚至有部分美國政府幕僚建議以聯合國艾滋防治計劃（UNAIDS）為基礎建立取代 WHO 的機構。聯合國艾滋防治計劃成立于 1990 年代中期，目標在于防治艾滋病，當時建立的初衷也是因為對世衛組織處理艾滋疫情的方式普遍不滿。

從疫情爆發開始到現在，WHO 的種種行為都始終備受爭議。而這些行為究竟是否得當，恐怕并不能夠簡單根據結果而加以論斷。顯然，其中很多行為并不僅僅是根據疫情發展情況就可以作出決斷，而是需要結合各個國家的實際社會經貿情況。

馬德里競技俱樂部、WhaleFin和STEPN合作發布NFT運動鞋系列:金色財經消息，西班牙馬德里競技俱樂部、Amber Group 的數字資產交易平臺 WhaleFin 以及 Move to Earn 應用 STEPN 將合作發布1001款NFT運動鞋，其中包括馬德里的球員、獎杯和體育場。[2022/8/18 12:34:40]

傳統的工作方式和不傳統的世界

即使大多數人并沒有參與國際事務的經驗，但無論是在電影《傳染病》還是美劇《血疫》中，都可以看出 WHO 以及相關防疫機構，他們每天都需要面對是各種無法看清的真相，以及來自各個方面的不斷質疑和聽證，且每個人能觀察和覆蓋到的現象都是局部和充斥著偏見。特別是當機構和政府進行交流時，必然也是冗長和低效的，但是他們卻往往要處理的是每小時都可能發生質變的疫情，因此很容易會出現災難性的后果。

我們現在所說的是世界衛生組織（World Health Organization），英文縮寫為 WHO ，中文簡稱為世衛組織或世衛，成立于 1948 年 4 月 7 日，是聯合國專門機構之一，國際最大的公共衛生組織。其網站上顯示主要職能包括：促進流行病和地方病的防治；提供和改進公共衛生，疾病醫療和有關事項的教學與訓練；推動確定生物制品的國際標準。

Telegram和WhatsApp上P2P平臺的加密交易在印度占主導地位:9月20日消息，在印度政府考慮監管加密市場的同時，公民繼續通過P2P平臺將資金投入市場。當地媒體報道表明，加密投資者已轉向Telegram和WhatsApp上的P2P平臺和群組來促進交易。據報道，這些平臺約占所有交易的60-80%。最新報告表明，政府將加密貨幣歸類為商品，并對其征稅。還有一些跡象表明，可以持有的最高金額為250,000美元。（Beincrypto）[2021/9/20 23:38:18]

作為聯合國下轄的特定機構，顯然它主要還是起著協調功能，因此最近也有人指責它每年在差旅的費用完全超過了其在醫藥上所花費的費用，這顯然是有些搞錯了它的基本功能，作為全球公共衛生的最大協調組織，在全球進行調查和協調是它最主要的工作，因此巨大的差旅費用也無可厚非。

但從巨大的差旅費用我們也可以看出，世衛組織仍然還在沿襲過去七十年的工作方式來協調全球的衛生防疫狀況，盡管這種方式在過去五十年中，幫助我們很好的消滅了天花等，這些曾經給人類帶來巨大傷亡的疾病。但今天的世界已經遠遠不是七十年前的狀況，甚至也完全不同于 2003 年 SARS 爆發的時候，這個世界從來沒有像今天這么緊密。

加密投資者CryptoWhale：Yield Farming DeFi代幣都將歸零:DeFi Pulse數據顯示，7月至9月，DeFi的總鎖倉量（TVL）已從19億美元增長到83億美元，9月2日創下96億美元的歷史新高。DeFi市場的迅速崛起歸因于對Yield Farming協議的高需求，這使得一些DeFi代幣在2020年的表現超過比特幣。

但是加密投資者和DeFi評論家CryptoWhale一直在警告投資者注意DeFi欺詐代幣，他認為高達99%的Yield Farming協議將欺騙沒有經驗的投資者。“Yield Farming DeFi代幣都將歸零。創造者完全匿名并控制80-95%的代幣供應，這是有原因的。他們正計劃退出騙局，欺騙盲目買入、貪婪而缺乏經驗的投資者。”（Zycrypto）[2020/9/14]

今天的世界，至少在新型冠狀病在全球蔓延之前的世界，全球化的進程讓這個世界變得無比狹小，海量的人流和物流 24 小時不間斷的在全球快速流轉，因此一旦疫情爆發要遠遠超過人類過去的任何歷史時期，更何況，無論是存在更加復雜的物種交流，抑或是生物技術的突飛猛進，很可能在未來，人類必須會面對各類不確定的新型病的不斷出現。那么，通過這些龐大而官僚的傳統機構是否還能應對這個快速變化的世界，恐怕是在疫情之后，擺在全世界人們面前急需解決的難題。

哈勃公鏈WHN蟲洞網絡系統進入模塊開發階段:Hubble Chain 技術團隊宣布，基于Hubble Chain 主網架構的WHN蟲洞網絡系統，正式進入模塊開發階段。根據Hubble Chain 項目白皮書，蟲洞網絡（WHN）能夠實現哈勃鏈上用戶資產的最優價值兌付，在完成全網主流資產與HB與的智能撮合后，Hubble Chain 將運用WHN系統，深度洞穿全網交易所，通過智能量化交易策略組合進行高頻對沖交易，使生態體系所有參與者獲得長期、穩定的價值回報。[2020/6/20]

無論是改組 WHO ，或是建立一個全新的協調組織來替代 WHO ，這些都還是一些換湯不換藥的思路，無論是什么組織，只要還是采用官僚機構協調各種政府，最終都不免要被所影響，而這種決策必然最后變得更加復雜和不透明。

將 70 億人類的健康和生死交給一個單一機構來決策，它所承擔的壓力可想而知，而它面對的疫情每分鐘都在快速變化，數百萬人都隨時面臨死亡的風險，而它必須在恰當的時間給出一個準確可靠的意見，還需要努力協調來自全球政府的壓力，及時進行反饋，顯然，這根本就是一個不可能完成的任務。

面對這么一個超級復雜的局面，恐怕能解決的方案并不再是使用一個絕對中心化的組織，而是采用類似于區塊鏈的去中心化的自治組織（DAO）系統才能夠面對。而各國對 WHO 的要求是公開、透明以及不單獨傾向于某個國家，這些要求似乎都是和區塊鏈的特性所一致的。

STOwhite懷特數據：POC價格創新高 最高漲至0.45USDT:據懷特交易所數據顯示，POC價格突破歷史高價，24H漲幅3.14%，最高價0.45USDT，現報0.4285USDT，日內漲幅2.88%。24小時交易量2,736,517.8239。

截至到4月19日，POC上線后分紅已持續發放17天。[2020/4/19]

最好的武器

這次對于世衛組織最多的指責是認為其沒有及時地向全球預警，特別是一直到 3 月 11 日才宣布這次新冠病為““全球大流行”。但顯然，任何對于行政工作有常識的人都可以看出，預警是一個非常吃力不討好的工作，任何及時的預警的確很可能可以阻止疫情的大流行，但由于最后什么都沒有發生，會被認為過度反應，甚至會被認為是處于某些目的的“假警報”。因此，大多數行政機構在發出預警時往往會非常猶豫，特別是當某個人或者某個機構需要對發出預警承擔后果時會一再拖延，最終導致錯過了最佳的時間。

因此，如何在面對被層層迷霧籠罩的真相及時發出預警，而不會被是否需要但責或者問責這些疑慮所困擾，最好的辦法還是交給一個去中心化的自治系統（DAO）。簡單來說，就是交給算法，由一個公開透明的算法來給出結果，而不是一個充滿著疑慮的官僚機構。

而這樣的系統決策依據可以是遍布全球的各類大數據，從醫療機構的報告到各地航班的人流數據，從天氣數據到社交網絡的關鍵詞，各種數據的綜合分析往往能讓我們更容易看到真相。任何做過大數據分析的人都很清楚，在多源的大數據面前，很難掩蓋真相。真正的情況是可以被很多數據所交叉印證的，而虛假的信息則難做到這點。

我們目前已經看到有許多人正在作出這樣的努力，無論在北美還是在亞洲，都可以看到人們試圖使用互聯網和 AI 算法來追蹤和預測流感的爆發，并試圖能及時在流感大爆發之前挽救更多的生命。

流感，具有高度的傳染性，是目前人類最常需要面對的大規模流行性疾病之一，其會隨著人們四處走動而迅速傳播，因此，這往往使得追蹤并且預測流感傳播活動成為了科學家們的一大挑戰。美國 CDC 會實時監測美國流感樣疾病患者的就診情況，但這些信息可能要比實際時間滯后大約兩周。

早在 2008 年，谷歌就發起了一個名為 Google 流感趨勢（Google Flu Trends，GFT）的項目，旨在幫助預測流感的爆發。通過匯總 Google 搜索查詢，它試圖對流感活動做出準確的預測，提供了超過 25 個國家的流感活動估計。

另一種被稱為 ARGONet 的新方法被應用于 2014 年 9 月至 2017 年 5 月的流感季節，其要比研究人員此前開發的 ARGO 方式具有更高的準確率。研究者表示，在美國各州發布的傳統衛生保健報告前一周，ARGONet 方法能對迄今為止的流感活動作出最準確的預測。

圖片顯示了 2012 年 9 月 30 日至 2017 年 5 月 14 日流感樣疾病的州與州之間的相關性。

在一篇發布于 2019 年 9 月，名為《使用自適應 AI 模型和多源數據在中國重慶預測流感活動》的論文中，也可以看到，研究者通過收集多源數據，包括流感樣疾病的歷史百分比、天氣數據、百度搜索索引和中國重慶的新浪微博數據，并將其集成到創新的自適應 AI 模型（Self-adaptive AI Model，SAAIM）中，以此來預測中國重慶的流感趨勢。

與其將海量的資金投入到傳統的協調機構，為什么不建立更多可以公開透明的數據平臺，來分析和預測現有的大規模流行疾病，以及未來各種未知的病帶來的風險，這遠遠要比依靠傳統中心化的官僚機構要有效和可靠得多。

比如政府可以在所有部署有攝像頭的公共區域也部署體溫監控感應器，并且將在該地區的數據發布在可以查詢的公共鏈上供相關機構進行查詢和分析，因為這些數據并不需要和具體每個人相關聯，因此也不存在侵犯個人隱私的問題。而通過這些大規模的數據的分析，是很容易獲得該地區的流感狀況，甚至通過周圍地圖的發病情況，以及結合周圍的公共交通數據以及天氣數據，就能夠建立更多的預測。

This is the way

大數據能夠為決策提供依據，AI 算法能給出對于未來的預測，而區塊鏈上的數據可確保數據的公開和無法篡改。

而對于決策而言，使用 DAO 還能夠通過各種手段來激勵群體智慧（collective intelligence）提供各種方案。去中心化的方案，能確保這些決策和數據不會過于偏向某一方，而其中部分節點的失靈也不會造成整體決策失靈這樣災難性的后果。

當我們已經在使用量子計算機來計算蛋白質折疊序列時，卻還在采用二戰時的手段來對抗全新病，正是這樣的落差造成了我們今天整個人類面對新冠病時，數十萬人死亡的局面。

而當各種力量還在試圖影響著 WHO ，還在謀求通過中心化的方式來解決早已全球化的疫情，只可能是緣木求魚。

事實上，當面對未來也許更多未知病和未知情況時，這些東西往往都不是僅僅依靠我們傳統經驗所能夠解決的，我們需要的是一套能夠預測和應對未來情況的客觀系統，需要將人工智能、區塊鏈技術結合在一起，構建出能夠在面對巨大壓力而能夠作出準確且公正判斷的系統。

因此，也許我們并不需要一個 WHO 或者其他的官僚組織，需要的是一個公開透明，基于算法而不是官僚機構的

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