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區塊鏈世界的“凹”與“凸”_區塊鏈:區塊鏈dapp開發一個多少錢

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Time:1900/1/1 0:00:00

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。”

區塊鏈和加密貨幣兩個術語更受美國商標注冊商歡迎:根據The Block Research最近的研究發現,在美國所有活躍商標(live trademark*)中,最流行的區塊鏈相關術語是區塊鏈和加密貨幣。在live商標中提到的區塊鏈和加密貨幣(指未被放棄的活躍貨幣)的次數分別為 2646 和 2382。而比特幣、IC0和以太坊被提及的次數都低于500。這些數字是基于美國專利商標局(USPTO)創建的商標電子搜索系統(TESS)的數據庫。USPTO數據庫允許瀏覽者在其平臺內搜索所有當前和以前注冊的商標。(theblockcrypto)[2020/6/28]

“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:

“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。”

二三四五:公司掌握的是區塊鏈應用層技術:二三四五(002195.SZ)在深交所-互動易回復投資者表示,公司“玩賺星球”采用自研算法,公司掌握的是區塊鏈應用層技術。[2020/3/25]

“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。”

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。

歷史上的今天 | 網信辦要求區塊鏈信息服務提供者填報備案信息:2019年1月10日,國家互聯網信息辦公室發布《區塊鏈信息服務管理規定》,自2019年2月15日起施行。其中要求,區塊鏈信息服務提供者應當在提供服務之日起十個工作日內通過國家互聯網信息辦公室區塊鏈信息服務備案管理系統填報備案信息。

2019年1月10日,韓國戰略和財政部宣布了對2018年稅法執法法令的擬議修正案,該法案將于今年2月開始執行。韓國政府在其“研究與開發稅收減免中增加了16個領域,包括區塊鏈等技術,以促進創新。

2018年1月10日,田納西州州議員杰森·鮑威爾(Jason Powell)向田納西眾議院提交一項新法案,該法案將承認區塊鏈簽名是合法的電子記錄。[2020/1/10]

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。

聲音 | 中國科學院院長:區塊鏈為經濟社會數字化轉型提供強大動力:據財經網消息,中國科學院院長白春禮近日在參加活動時表示,信息技術領域中,區塊鏈作為信息技術發展的新方向,將為經濟社會數字化轉型提供強大動力,另外區塊鏈與人工智能、大數據、物聯網等深度融合,將進一步加強可用性、安全性,加快進入大規模商業化應用階段。[2019/11/12]

“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。

“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。

聲音 | 王巍:未來定會有萬億美元市值區塊鏈公司:據中國新聞網報道,中國金融博物館理事長王巍近日表示,五年前,區塊鏈還是一項前沿技術。而今,區塊鏈技術已成為“常識”。區塊鏈“超級應用”的誕生還需時日,但前沿技術的挑戰不可回避,沒有人能打敗趨勢,與其被動接受,不如主動擁抱。落地應用的競爭將遵循‘大數定律’。未來,一定會有萬億美元市值的區塊鏈公司誕生,但大部分企業將難逃‘炮灰’命運,為后人鋪路。[2018/9/11]

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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