通過匿名和聲譽解決 DAO 中的群體思維和偏見_DAO:VER

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。

Aave V3 MVP版本部署至Scroll主網”的提案已通過溫度檢查投票:6月19日消息，Snapshot投票頁面顯示，AAVE社區以99.97%的支持率通過了“在Scroll主網部署Aave V3最小可行產品(MVP)版本”提案的溫度檢查投票。根據該提案，Scroll主網將于今年8月初上線，并計劃將Aave V3作為其主網上首批DeFi DApp之一。最初部署的版本將支持WETH、USDC和wstETH三種抵押資產和USDC一種可借入資產。

該提案將進入ARFC階段進行進一步討論、風險參數評估網絡分析以及最終定稿提案。如果ARFC階段投票成功，則將提案作為AIP提交以進行投票和鏈上治理批準。[2023/6/19 21:46:57]

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

歐易Web3錢包支持通過iCloud和GoogleDrive備份錢包:據官方公告，歐易Web3錢包已于2月15日正式支持通過iCloud和Google Drive備份錢包。用戶在創建新錢包時只需要登錄iCloud和GoogleDrive，并為錢包設置備份密碼，即可輕松完成備份。

據了解，該功能已同步上線iOS和安卓手機應用，用戶可升級歐易App至v6.1.60版本，即可開始體驗。[2023/2/16 12:10:28]

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。

2）過度依賴身份來評估提案

以太坊開發環境工具Hardhat：發現有人試圖通過一個惡意的NPM包攻擊Hardhat社區:官方消息，以太坊開發環境工具Hardhat表示，美東部時間周五上午，其發現有人試圖通過一個惡意的NPM包攻擊Hardhat社區。

NPM安全小組已將其刪除，但該軟件包已有大約50次下載，其中大部分可能是機器人。用戶私鑰大概率是安全的，但如果在過去一周安裝了hardhat waffle插件。Hardhat建議通過在npm項目中運行“npm ls hardhat waffle”來檢查是否安裝了惡意軟件包。

如果用戶使用Kubernetes和kubectl，建議更新憑據。[2021/2/20 17:33:35]

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。

Twitter首席執行官呼吁政府當局暫停通過FinCEN加密法規:1月29日消息，近日，Twitter首席執行官Jack Dorsey發文督促美國政府當局不要通過FinCEN擬議的加密錢包規則。他表示，控制比特幣的任何嘗試都會適得其反。盡管FinCEN擬通過立法打擊非法交易及犯罪活動，但也可能導致犯罪活動轉下地下或海外，FinCEN法規將削弱執法力度，使當局更難追蹤交易。FinCEN法規還對使用加密貨幣的守法公民不公平，可能會損害他們的利益。（俄羅斯衛星通訊社）[2021/1/29 14:20:42]

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。

動態 | Facebook計劃讓消費者通過二維碼買賣加密貨幣Libra:據nfcworld消息，Facebook目前在與各地的商店和貨幣交易所進行談判，以確保當人們把Libra和傳統貨幣進行轉換時，可以進行反洗錢檢查，并允許用戶使用二維碼買賣加密貨幣Libra。[2019/7/15]

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：

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Nobelandnovice:Authorprominenceaffectspeerreview?

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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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