VER:通過匿名和聲譽解決 DAO 中的群體思維和偏見_Relation

貢獻者：DAOctor@DAOrayaki

審核者：shaun@DAOrayaki

原文：HowAnonymityCanSolveGroup-ThinkandBiasinDAOs

一、DAO中的影響力攻擊

討論是DAO的關鍵要素之一。

?協調成員之間的任務

?提出和討論想法及提案

由于提案有效地指導了DAO的決策和財務支出，以至于在審議階段DAO很容易受到影響力的攻擊。

這是一個經典問題，游說者使用不同的策略來影響提案的決策。例如：交換條件、賄賂、脅迫、勒索等。

我們相信，在提案的創建、審議和投票過程中，真正的匿名性可以解決大多數的影響力攻擊。

“0x6745”地址花費7.4枚ETH通過3個地址購買了139.5萬億枚BAD，占總供應量的16.8%:金色財經報道，據Lookonchain監測，BAD上線后15分鐘內，錢包“0x6745”花費7.4枚ETH（1.4萬美元）通過3個地址購買了139.5萬億枚BAD（占總供應量的16.8%）。然后以 225 枚ETH （41.4萬美元）的價格出售 19.2萬億枚 BAD 。該巨鯨目前在 7 個錢包中持有 120.3萬億枚BAD（目前為 1900 萬美元），占總供應量的 14.5%。[2023/8/14 16:24:55]

二、鏈上治理系統中的人格偏見問題

研究發現DAO在創建和審議提案時面臨的三個挑戰。

1）DAO成員的技術和知識不對稱

由于DAO由具有不同知識水平的參與者組成，因此：

許多成員無法準確評估復雜的提案

去中心化交易所CrownSwap通過Certik安全審計:據悉，去中心化交易所CrownSwap已經通過美國知名安全審計公司Certik代碼審計，CrownSwap首創單邊流動性提供機制，有著創新的經濟激勵模型和成熟的技術團隊，在V2版本上線后，日交易額已經突破1700萬美金。[2021/12/9 13:00:28]

即使簡單的提案，用戶也無法判斷某些動作的二階和三階效應

成員們缺乏動力去花時間熟悉提案以做出更明智的決策

進一步導致在評估期間缺乏參與，并且對提案的批評不太有效。

2）過度依賴身份來評估提案

沒有時間或專業知識研究提案，時間或知識儲備不足的用戶依賴于來自高地位成員的社交啟發來判斷提案是“好”還是“壞”。

3）評論中的身份和偏見問題

這導致DAO決策根據身份而不是提案優點來評估和接受。

鏈上KYC及AML供應商Blockpass通過英國FCA監管沙盒甄選:鏈上KYC及AML供應商Blockpass宣布通過英國FCA監管沙盒甄選過程，成為從58家公司中被接受的13家公司之一。Blockpass是為區塊鏈、加密貨幣和DeFi平臺提供鏈上KYC和AML篩查軟件服務，該系統使企業能夠在有真實用戶的市場生態系統中嘗試創新的新解決方案。此前4月，Blockpass宣布與愛丁堡納皮爾大學合作，建立區塊鏈身份實驗室，將探索技術保護個人數據免受網絡騙子和黑客的攻擊。（Cryptoninjas）[2021/6/24 0:03:08]

有意識和無意識的偏見是學術界公認的問題，并且已被廣泛研究。例如，與雙盲審稿人相比，非盲審稿人更有可能接受著名作者或頂級機構的論文。

三、通過匿名技術解決偏見

幾十年來，學術界一直在與這種偏見作斗爭，并已開始使用信息技術消除其審查系統中的偏見。

直播｜Catherine > 怎樣通過可信數據，選擇可信量化？:金色財經 · 直播主辦的《 幣圈 “后浪” 仙女直播周》第6期20:00準時開始，Cat說區塊鏈 Catherine將在直播間聊聊“怎樣通過可信數據，選擇可信量化？”，感興趣的朋友掃碼移步收聽！[2020/6/29]

然而，由于工具不足，DAOs并沒有解決這個問題。我們認為，可以首先概述DAO中參與者的動態來解決偏見。換句話說，DAO既有明顯的偏見—“超級明星”故意劫持提案，也有隱性的偏見，即提案不是僅根據優點來判斷的。

1）專家：在特定領域具有高技能、知識或貢獻的人。

CoinStats與Mercuryo達成合作，允許用戶通過信用卡購買加密貨幣:投資組合管理應用程序CoinStats今天宣布與Mercuryo達成合作，支持在其iOS應用程序上使用信用卡購買加密貨幣。該應用程序允許用戶購買多種代幣，包括比特幣和以太坊，并通過整合Mercuryo小部件直接將這些資產轉移到用戶的聯網交易賬戶/錢包中。（AMBCrypto）[2020/5/27]

由于提案者的歷史工作和可靠性，專家的提案更容易“信任”。

專家和非專家的意見和討論質量存在差異

非專家缺乏時間或技能來正確閱讀和理解提案。

TLDR：DAO的專業知識具有內在優勢，可用于幫助非專家

2）地位：相對的社會或職業地位；

無論專業水平如何，地位高的成員絕對值得信。

用戶融合了地位、專業知識和信任。例如，節點操作員可能具有較高的地位，但專業知識和信任度較低。

地位高的人自私地行事并得到承認

地位低的人為DAO的利益行事，但會被忽略

3）高地位成員的提案帶有內在的積極偏見

4）低地位成員的提案帶有固有的負面偏見。

TLDR：DAO中的地位有固有的缺點，會降低討論的價值

四、引入匿名，將會發生么？

然而匿名性缺乏突出的、個性化的或不尋常的特征。

匿名從話語中剝奪了地位和專業知識的信號。

每個人的審查都會增加

增加了治理疲勞，所有職位都受到平等審查。

增加了垃圾郵件的風險。

在線信譽系統在減少疲勞和垃圾郵件方面有著成功的歷史。具體來說，StackOverflow已被證明在Crowd文檔和討論方面非常成功。一般來說，專家在StackOverflow上的行為和有效性也得到了研究和記錄。

當Anonymity和Reputation結合時，一個具有理想屬性的Robust討論系統就出現了。即：

隨著時間的推移積累的專業知識數量：

只有專家才能發提案

較少的專家可以TLDR，贊成/反對提案和話題

專家可以調節垃圾郵件

專家可以示意性地直接討論

專家可以獲得更多的專業點數

沒有技能的用戶現在可以依賴有貢獻歷史的專家，而不會被依賴純粹身份的非專家所左右。

參考文獻：

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Nobelandnovice:Authorprominenceaffectspeerreview?

JürgenHuber,SabiouInoua,RudolfKerschbamerandVernonL.Smith

Understandingandsupportinganonymitypoliciesinpeerreview

SyavashNobaranyandKelloggS.Booth

Crowddocumentation:ExploringthecoverageandthedynamicsofAPIdiscussionsonStackOverflow

GeorgiaTechnicalReport

TowardsDynamicInteraction-BasedReputationModels

A.Melnikov,J.Lee,V.Rivera,M.MazzaraandL.Longo

TheImportanceofReputationfortheEvolutionofDecentralization

CraigCalcaterra,WulfA.Kaal

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