DAO:通過匿名和聲譽解決 DAO 中的群體思維和偏見_AND

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。

將Terra Classic與TFL分開的提案獲得通過:金色財經報道，志愿者開發者團體Terra Rebels成員提議的將Terra Classic (LUNC) 社區與 Terraform Labs和Do Kwon分開的提案 11030似乎正在通過。Terra Rebels有爭議的提案11030尋求價值 150,000 美元的 937,500,000 LUNC，以將 Rebel Station 從 TFL 后端資產和基礎設施中分離出來。該路線圖將獨立于 TFL 和 Terra 創始人 Do Kwon。

社區對該提案投了贊成票，超過 71% 的人投了贊成票，近 6% 的人投了反對票。超過 20% 的人投了“棄權票”，因為有爭議的因素是 Terra Classic 的未來完全取決于志愿開發者團隊。[2022/12/15 21:47:02]

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。

Upbit母公司Dunamu創始人：Dunamu將通過三項核心服務加強和推動其業務發展:金色財經報道，加密交易所Upbit母公司Dunamu創始人兼董事長宋智亨在周四舉行的 2022 年 Upbit 開發者大會上表示，Dunamu將通過三項核心服務加強和推動其業務發展：Upbit 加密貨幣交易所、Upbit NFT 交易所和 Levvels。?據當地媒體報道，宋補充說，克服“加密貨幣寒冬”的驅動力是區塊鏈和加密貨幣的不同應用，例如DeFi、NFT 和P2E。Dunamu 的 CEO Lee Sir-goo 在同一場活動中也表示，他對 Levvels 的推出投入最多；Lee 認為 Levvels 是 Dunamu 向海外擴張的機會。Levvels 預計將提供與基于 K-pop 藝術家的知識產權 (IP) 的 NFT 相關的服務。[2022/9/23 7:16:34]

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：

SAITECH Limited將通過SPAC在納斯達克上市:9月28日消息，比特幣挖礦運營商SAITECH Limited（“ SAITECH ”或“COMPANY”）與收購公司TradeUP Global Corporation（納斯達克股票代碼：TUGC）已達成最終的業務合并協議，將使SAITECH成為一家納斯達克上市公司，股票代碼為“SAI”。 （PR News Wire）[2021/9/28 17:13:06]

許多成員無法準確評估復雜的提案

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”。

聲音 | Morgan Creek創始人：隨著更多的企業通過BTC發薪、融資 BTC的采用將加速:Morgan Creek創始人Anthony Pompliano30日發推稱：我們看到有許多“比特幣企業”沒有法定銀行賬戶，通過BTC支付員工工資，只接受BTC，并要求投資者通過BTC進行投資。隨著越來越多的人用他們的金錢和財產來做這件事，（比特幣的）采用速度將會加快。[2019/6/30]

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。

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。

卡巴斯基：網絡犯罪分子通過惡意挖礦軟件在2017年獲利數百萬美元:根據卡巴斯基實驗室的數據，2016年至2017年，利用受害者電腦硬件資源挖掘加密虛擬貨幣的攻擊增加了近1.5倍。此外，在2017年的最后六個月中，網絡犯罪分子通過以上2種方式已經賺取超過700萬美元。[2018/3/6]

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。

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：

Reviewerbiasinsingle-versusdouble-blindpeerreview

AndrewTomkins,MinZhang,andWilliamD.Heavlin

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

Tags：DAOANDIONTERhistorydao幣名字叫什么band幣創始人DIONEWhiteRagon

ICP