DAO: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。

韩联社：韩国加密税收延期政策若未能在国会上通过，加密征税将于明年执行:11月28日消息，随着韩国预定于明年生效的虚拟资产税临近一个月左右，该国加密行业的困惑正在增加，因为目前尚不清楚是否推迟征税。韩国企划财政部称，政府已向国会提交了所得税法修正案，将虚拟资产交易收入的征税从原定的2023年推迟两年至2025年。但根据现行税法，从2023年起，投资虚拟资产并获得超过250万韩元收入的人必须按20%的税率纳税。

报道称，考虑到近期虚拟资产投资者数量激增，交易所数量大幅增加，韩国计划进一步加强税收基础设施建设，这意味者国会必须制定保护虚拟资产投资者的基本法，并在征税之前建立投资者保护机制。且执政党和在野党就黄金投资税的实施产生了分歧，在野党反对延迟黄金投资税征税，根据现行法律，黄金投资税和虚拟资产税将于明年生效，虚拟资产税很可能与黄金投资税挂钩。如果国会不能达成相关协议，黄金投资税和虚拟资产税可能从明年起一并实施。（韩联社）[2022/11/28 21:06:17]

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。

瑞银：预计美国国会需要很长时间才能通过加密货币立法:2月14日消息，瑞士最大银行瑞银周五发表了对美国加密货币立法的看法。瑞银表示，预计美国国会需要很长时间才能通过加密货币立法。立法者需要时间来消化这些问题的复杂性，并调和对数字资产应如何监管的潜在分歧。

此前消息，美国证券交易委员会（SEC）主席Gary Gensler在接受彭博社采访时表示，该证券监管机构正在与商品期货交易委员会（CFTC）合作进行加密货币监管。（News bitcoin）[2022/2/14 9:49:37]

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。

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”。

日本会津大学师生将可在校园内通过Byacco应用使用区域型数字货币:日本会津大学（University of Aizu）的学生及教职人员将可在校园内通过该校与金融科技公司共同开发的Byacco应用使用区域型数字货币。Byacco应用内的数字货币可以作为“日元”在食堂和校园周边支付，也可以自由进行收、发。目前，这种数字货币只能在校园内使用，但计划允许在校外的加盟商店中使用。（朝日新闻）[2020/8/25]

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。

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。

声音 | Saifedean Ammous：BTC通过POW解决垄断问题:12月25日消息，比特币经济学家Saifedean Ammous刚刚在推特上表示：POS与美联储的制度没有什么不同, 美联储由组成银行拥有, 后者垄断了增加你被迫使用的货币供应量。这是BTC通过POW使每个人挣钱困难而解决这个问题。[2018/12/25]

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”。

政策 | 江西省政府出台《意见》：通过区块链等技术加强对数据的监控审计:近日，江西省人民政府发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施意见》。《意见》指出，要加强重大技术攻关，加快边缘计算、人工智能、区块链等新兴前沿技术在工业互联网中的应用研究和探索，形成一批自主知识产权的核心技术。要建立数据保护体系，通过数据标签、签名、区块链等技术，加强对数据流动过程的监控审计，实现工业数据全生命周期保护。[2018/9/14]

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。

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

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