通過匿名和聲譽解決 DAO 中的群體思維和偏見_DAO:AND

貢獻者：DAOctor @DAOrayaki

審核者：shaun @DAOrayaki

原文：How Anonymity Can Solve Group-Think and Bias in DAOs

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。

0x協議v4升級投票已通過 當前正在部署升級:2月20日消息，去中心化交易協議0x協議（ZRX）官方發布項目社區與治理會議回顧。內容顯示，0x v4升級投票已獲通過，目前正在部署中。v4升級能夠通過模塊化體系結構更快地升級協議。[2021/2/20 17:32:02]

研究發現 DAO 在創建和審議提案時面臨的三個挑戰。

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

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。

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”。

這導致 DAO 決策根據身份（高或低）而不是提案優點來評估和接受。

交易員：理論上可通過特斯拉免費電力挖掘以太坊，但不建議:加密貨幣交易員兼分析師Tyler Swope表示，其正在研究如何通過特斯拉挖掘以太坊來獲利。在新的YouTube視頻中，Swope討論了是否有可能通過將挖礦設備放在特斯拉后面并利用一些特斯拉車主可利用的免費電力來獲利。Swope研究了特斯拉的電力效率統計數據，并將其輸入Minerstat.com，以計算使用免費電力挖掘以太坊可以賺到的金額。結果顯示，一月收入可達2281美元。Swope表示，無論如何都不算太糟糕，因為如果包括算力和以太坊價格在內的所有條件保持不變，那么一年的收入將超過2.7萬美元。Swope引用Vice的一篇研究這種可能性的文章稱，這只是一種理論上的可能性。他不建議這樣做，這可能會使車主的保修作廢，可能會炸毀車輛和電池，所以請不要這樣做。(TheDailyHodl)[2020/12/18 15:37:34]

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。

動態 | 意大利釀酒廠通過區塊鏈技術保證葡萄酒可追溯性:據jp.cointelegraph消息，意大利釀酒廠Vigneti Massa推出一款葡萄酒，每個葡萄酒瓶設置了嵌入式識別碼，并記錄在區塊鏈上，以驗證葡萄酒的真實性。[2020/1/26]

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。

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。

動態 | Bitrefill新服務允許用戶通過加密貨幣支付Airbnb費用:據coindesk報道，加密貨幣禮品卡提供商Bitrefill已經添加了一項服務，允許用戶使用五種加密貨幣購買Airbnb禮品卡以支付租賃費用。五種加密貨幣包括BTC、ETH、LTC、DOGE和DASH。目前Airbnb禮品卡只能由美國居民以美國的付款方式兌換。[2019/3/29]

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

無論專業水平如何，地位高的成員絕對值得信。

政策 | 馬耳他議會將于今日通過三項加密貨幣和區塊鏈法案:據CCN獨家消息，馬耳他議會將在今天晚些時候通過三項加密貨幣和區塊鏈法案。這三項法案分別為：虛擬金融資產法案(VFA)、馬耳他數字創新管理局法案（MDIA）和創新技術安排和服務法案。這些新法案的出臺，讓任何感興趣的投資者得以了解在馬耳他開展合法加密貨幣業務需遵循的法律框架。馬耳他意在證明其在建立對加密貨幣業務友好的司法體系方面的誠意。[2018/6/26]

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

TLDR：DAO中的地位有固有的缺點，會降低討論的價值

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（高地位、低地位、專家和非專家）

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，Stack Overflow 已被證明在Crowd文檔和討論方面非常成功。一般來說，專家在 Stack Overflow 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（減少疲勞）

較少的專家可以 TLDR，贊成/反對提案和話題（減少疲勞）

專家可以調節垃圾郵件（減少垃圾郵件）

專家可以示意性地直接討論（提案）

專家可以獲得更多的專業點數（增加參與激勵）

沒有技能的用戶（非專家）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：

Reviewer bias in single- versus double-blind peer review

Andrew Tomkins, Min Zhang, and William D. Heavlin

Nobel and novice: Author prominence affects peer review 

Jürgen Huber, Sabiou Inoua, Rudolf Kerschbamer and Vernon L. Smith

Understanding and supporting anonymity policies in peer review

Syavash Nobarany and Kellogg S. Booth

Crowd documentation: Exploring the coverage and the dynamics of API discussions on Stack Overflow

Georgia Technical Report

Towards Dynamic Interaction-Based Reputation Models

A. Melnikov, J. Lee, V. Rivera, M. Mazzara and L. Longo

The Importance of Reputation for the Evolution of Decentralization

Craig Calcaterra, Wulf A. Kaal

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