ION:通过匿名和声誉解决 DAO 中的群体思维和偏见

贡献者：DAOctor@DAOrayaki

审核者：shaun@DAOrayaki

原文：HowAnonymityCanSolveGroup-ThinkandBiasinDAOs

一、DAO中的影响力攻击

讨论是DAO的关键要素之一。

?协调成员之间的任务

?提出和讨论想法及提案

由于提案有效地指导了DAO的决策和财务支出，以至于在审议阶段DAO很容易受到影响力的攻击。

这是一个经典问题，游说者使用不同的策略来影响提案的决策。例如：交换条件、贿赂、胁迫、勒索等。

我们相信，在提案的创建、审议和投票过程中，真正的匿名性可以解决大多数的影响力攻击。

RSS3通过向DWF Labs出售Token完成1000万美元融资:4月11日消息，RSS3 通过向 DWF Labs 出售 Token 完成 1000 万美元融资，该轮投资是在 RSS3 AIOP 发布之后进行的，旨在为 ChatGPT 等公司提供 Web3 信息的人工智能训练环境。

据统计，这是 DWF Labs 在不到两个月的时间里第十次至少 1000 万美元级别的投资。[2023/4/11 13:57:16]

二、链上治理系统中的人格偏见问题

研究发现DAO在创建和审议提案时面临的三个挑战。

1）DAO成员的技术和知识不对称

由于DAO由具有不同知识水平的参与者组成，因此：

许多成员无法准确评估复杂的提案

即使简单的提案，用户也无法判断某些动作的二阶和三阶效应

成员们缺乏动力去花时间熟悉提案以做出更明智的决策

进一步导致在评估期间缺乏参与，并且对提案的批评不太有效。

NFT移动内容和数据智能公司Mobile Streams拟通过配股募集140万美元:10月6日消息，NFT移动内容和数据智能公司Mobile Streams已宣布拟通过配股募集120万英镑（约合140万美元）资金，以支持更多NFT项目。

Mobile Streams当前主要业务包括游戏、电子竞技和NFT，允许品牌商在Solana区块链上启动自己的NFT市场，并支持Phantom钱包，用户无需使用任何开发资源即可访问专业的NFT平台。（Market Watch）[2022/10/6 18:40:54]

2）过度依赖身份来评估提案

没有时间或专业知识研究提案，时间或知识储备不足的用户依赖于来自高地位成员的社交启发来判断提案是“好”还是“坏”。

3）评论中的身份和偏见问题

这导致DAO决策根据身份而不是提案优点来评估和接受。

有意识和无意识的偏见是学术界公认的问题，并且已被广泛研究。例如，与双盲审稿人相比，非盲审稿人更有可能接受著名作者或顶级机构的论文。

TikTok游戏部门前负责人推出区块链游戏初创公司Meta0，并通过发行Token进行融资:金色财经报道，短视频巨头TikTok游戏部门的前负责人Jason Fung 在接受采访时表示，他作为联合创始人之一推出了一家区块链游戏初创公司，新企业名为 Meta0，他表示，如果你看看任何开发者在他们的游戏中实施NFT或区块链时，他们必须选择一个区块链，无论是Polygon还是Solana或BNB Chain。但想象一个更具互操作性的选择。此外，Meta0 的创始团队除了两位联合创始人外，还包括六名成员，该公司已经完成了第一轮融资。

该公司另一位创始人冯称，拒绝透露另一位联合创始人、团队其他成员或投资的细节。他表示，该公司正在寻求通过发行代币以及从风险资本家和战略投资者那里筹集资金。（路透社）[2022/7/5 1:52:33]

三、通过匿名技术解决偏见

几十年来，学术界一直在与这种偏见作斗争，并已开始使用信息技术消除其审查系统中的偏见。

NFT数字藏品平台“光笺”上线，用户可通过支付宝、微信等渠道访问:NFT数字藏品平台“光笺”上线，用户可通过支付宝、微信等渠道访问，该平台为NFT作品提供区块链存证和展示服务。[2021/8/15 22:15:39]

然而，由于工具不足，DAOs并没有解决这个问题。我们认为，可以首先概述DAO中参与者的动态来解决偏见。换句话说，DAO既有明显的偏见—“超级明星”故意劫持提案，也有隐性的偏见，即提案不是仅根据优点来判断的。

1）专家：在特定领域具有高技能、知识或贡献的人。

由于提案者的历史工作和可靠性，专家的提案更容易“信任”。

专家和非专家的意见和讨论质量存在差异

非专家缺乏时间或技能来正确阅读和理解提案。

Curve CIP#14 提案投票通过，将于3天内向veCRV 持有者分配管理费:11 月 27 日，Curve 官方发推宣布 CIP#14 提案投票通过，共有 49.75% 的用户参与投票，支持率为 100%。Curve 将于 3 天内向 veCRV 持有者分配管理费，所有 veCRV 持有者将共同分配 62 天内累积的 2631601.92 美元管理费用。[2020/11/27 22:23:25]

TLDR：DAO的专业知识具有内在优势，可用于帮助非专家

2）地位：相对的社会或职业地位；

无论专业水平如何，地位高的成员绝对值得信。

用户融合了地位、专业知识和信任。例如，节点操作员可能具有较高的地位，但专业知识和信任度较低。

地位高的人自私地行事并得到承认

地位低的人为DAO的利益行事，但会被忽略

3）高地位成员的提案带有内在的积极偏见

4）低地位成员的提案带有固有的负面偏见。

TLDR：DAO中的地位有固有的缺点，会降低讨论的价值

四、引入匿名，将会发生么？

然而匿名性缺乏突出的、个性化的或不寻常的特征。

匿名从话语中剥夺了地位和专业知识的信号。

每个人的审查都会增加

增加了治理疲劳，所有职位都受到平等审查。

增加了垃圾邮件的风险。

在线信誉系统在减少疲劳和垃圾邮件方面有着成功的历史。具体来说，StackOverflow已被证明在Crowd文档和讨论方面非常成功。一般来说，专家在StackOverflow上的行为和有效性也得到了研究和记录。

当Anonymity和Reputation结合时，一个具有理想属性的Robust讨论系统就出现了。即：

随着时间的推移积累的专业知识数量：

只有专家才能发提案

较少的专家可以TLDR，赞成/反对提案和话题

专家可以调节垃圾邮件

专家可以示意性地直接讨论

专家可以获得更多的专业点数

没有技能的用户现在可以依赖有贡献历史的专家，而不会被依赖纯粹身份的非专家所左右。

参考文献：

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

标签：DAOANDNFTIONMeta Village DaoSuperPandaNFTALLBI价格Millions

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