2023 년 1 월 19 일 Ethan Bueno de Mesquita와 앤드류 홀
우리의 마지막 조각, 우리는 사람들이 투표하는 데 드는 비용을 정직하게 보고하도록 한 다음 실제로 투표하는 데 비용이 가장 적게 든다고 생각하는 일부 유권자에게 비용을 지불하는 것을 목표로 하는 메커니즘을 설계하는 방법을 보여주었습니다. 그러나 많은 사람들이 지적했듯이 원시 참여를 장려하면 어떤 상황에서는 정보 없는 투표나 봇 투표로 이어질 수 있습니다.
다양한 프로젝트와 작가들이 과반수 및/또는 날카로운 정보에 입각한 투표를 위한 인센티브를 만드는 방법으로 소수에 투표하는 유권자. 우리는 질문에 대한 공식적인 분석을 하는 것이 유용하다고 생각했습니다. 여기에서 우리는 이러한 방식으로 정보에 입각한 참여를 장려하는 것이 가능하지만 최적의 가장 비용 효율적인 형태일지라도 그렇게 하는 것이 엄청나게 비용이 많이 들 수 있음을 확인합니다. 게다가 보상 구조는 생각보다 설명하기 어려우므로 구현에 걸림돌이 될 수도 있습니다.
이 두 가지 문제의 이유는 근본적인 도덕적 해이 문제입니다. 사람들이 실제로 정보를 받았는지 여부는 관찰할 수 없으므로 단순히 다수가 투표할 방식을 추측하도록 유도하지 않도록 해야 합니다. 따라서 유권자가 다수 또는 소수에 투표하는지 여부에 따라 보상하거나 삭감하는 것은 일반적으로 효과적인 접근 방식이 아닐 수 있습니다. 이 발견은 향후 작업의 주제가 될 다른 맥락에서 다수결 투표에 대한 주소 슬래싱(또는 이와 동등하게 다수결 투표에 대한 보상 주소)의 미묘한 영향을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
"정보에 입각한" 투표에 대해 직접 지불하려는 시도의 단점을 보여주었고, 우리는 프로젝트가 봇이나 나쁜 행위자가 투표 보상을 비생산적으로 수집하는 것을 방지하기 위해 실험할 수 있는 방법에 대한 몇 가지 구체적인 아이디어를 제공함으로써 결론을 내립니다. 특히 프로젝트는 다음을 고려할 수 있습니다.
- ... 다른 유형의 소급 보상에서 진행 중인 실험과 유사하게 이전에 프로젝트에 기여한 주소에만 보상을 제공합니다.
- … 보상 프로그램을 일종의 스테이킹 요구 사항 및/또는 락업 요구 사항과 결합하여 단기적으로 보상을 수확하는 것이 수익성이 없게 만듭니다.
"정보에 입각한" 투표 비용 지불이 어려운 이유
프로젝트가 원하는 모든 것이 투표를 장려하는 것이라면, VCG 메커니즘의 직접적인 계시 또는 오름차순 보상 구현 작업을 수행합니다. 그러나 투표만으로는 플랫폼의 목표를 달성하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 일부 유권자에게 투표하도록 장려할 수 있습니다. 정보 방법.
인센티브 화 정보 투표는 투표를 장려하는 것보다 어렵습니다. 유권자가 실제로 정보에 입각한 방식으로 투표했는지 여부를 아는 것은 거의 불가능합니다. 정보에 대한 투자는 대부분 관찰할 수 없습니다. 일부는 다수결로 투표하는 것이 정보에 입각한 방식으로 투표했다는 표시일 수 있다고 제안했습니다. 직감은 프로젝트의 구성원이 종종 목표에 대해 상당한 합의를 공유한다는 것입니다. 따라서 우리는 모든 사람이 숙제를 하면 그러한 목표를 달성하는 올바른 방법에 대해 거의 같은 결론에 도달할 것이라고 생각할 수 있습니다.
첫 번째 질문은 과반수 투표를 장려함으로써 정보에 입각한 투표를 장려할 수 있는지 여부입니다.
다수결 투표
즉시, 블록체인 투표가 작동하는 방식은 도전 과제를 만듭니다. 현재 대부분의 블록체인 투표 시스템에서 실시간으로 투표를 관찰할 수 있습니다. 즉, 유권자 2가 유권자 1 다음에 투표하면 유권자 2는 유권자 1이 어떻게 투표했는지 알고 있습니다. 이러한 상황은 일단 우리가 다수결 투표에 대한 인센티브를 도입하면 집단 문제를 야기합니다. 나중에 투표하고 보상을 받고자 하는 유권자는 올바른 투표 선택이 무엇인지에 대한 자신의 견해에 관계없이 다수결이 투표한 대로 투표할 것입니다.
그러나 모든 사람이 투표할 때까지 투표 결과를 가리는 블록체인 투표 기술에 접근할 수 있다고 가정하더라도 여전히 상당한 문제에 직면해 있습니다. 다수결 투표를 기반으로 정보에 입각한 투표에 대한 인센티브 제공:
- … 부분적으로는 누가 투표에 대해 정보를 받는지 직접 관찰할 수 없기 때문에 비용이 많이 듭니다. 어떤 정책이 다수가 될지 추측하여 정보를 "가짜"하지 않으려면 더 강력한 인센티브를 제공하기 위해 초과 지불이 필요합니다. 선택.
- … 는 이해하기 어렵습니다. 잠재적인 유권자가 참여 비용과 정보 획득 비용을 모두 보고하고 이러한 비용을 기준으로 계약을 평가할 수 있어야 하기 때문입니다.
- ... 유권자가 다른 유권자가 정보에 입각한 방식으로 투표하지 않는다고 믿는 경우, 유권자 자신도 정보를 얻을 동기가 없는 조정 실패 가능성이 있기 때문에 성공을 보장할 수 없습니다.
이러한 결점을 감안할 때 대부분의 경우 프로젝트가 최적으로 설계된 인센티브 메커니즘을 사용하더라도 정보에 입각한 참여를 장려하는 방법으로 다수결 투표에 대해 보상하는 유권자에 의존할 가능성은 거의 없다고 생각합니다.
정보에 입각한 투표를 구현하기 위한 최적의 메커니즘
플랫폼이 원하는 경우 n 투표하고 원하는 유권자 m(르) n 그들 중 정보에 입각한 방식으로 투표합니다. 각 토큰 보유자는 두 가지 다른 비용이 있습니다: 투표 비용(ci) 및 정보 수집 비용(ki).
일을 단순하게 유지하기 위해 네 가지 가정을 합니다.
- 투표는 두 가지 옵션 사이에 있습니다. A 및 B, 정보에 투자하기 전에 모든 사람이 확률을 믿습니다. A 올바른 선택은 q > (frac{1}{2}).
- 토큰 보유자가 정보에 투자하면 올바른 선택을 완벽하게 학습합니다. (보다 현실적이고 확률적인 경우로 분석을 확장하는 것은 간단합니다. 그렇게 하면 정보에 입각한 투표를 구현하는 데 더 많은 비용이 듭니다.)
- 토큰 소유자는 결과에 대해 직접적으로 신경 쓰지 않고 보상과 비용에만 관심이 있습니다.
- 높은 투표 비용과 높은 정보 획득 비용은 완벽하게 양의 상관관계가 있습니다. 1 을 통하여 N 과 c1 < c2 < … < cN 및 k1 < k2 < … < kN. (이 가정을 완화하면 비용과 복잡성이 증가합니다.)
플랫폼은 토큰 보유자를 세 그룹으로 분류합니다.
- 그룹 V: n - m 지불을 제안받은 토큰 보유자 pV 간단하게 투표합니다.
- 그룹 I: m 토큰 소지자 지불을 제안했다 pI 그룹의 다른 구성원 대다수와 함께 투표하는 경우에만 받을 수 있습니다. I.
- 그룹 O: 지불이나 인센티브가 제공되지 않는 나머지 토큰 보유자.
메커니즘은 토큰 보유자를 그룹으로 분류하고 가능한 한 비용 효율적으로 두 가지 목표를 달성하기 위해 지불을 선택해야 합니다. 첫째, 토큰 소유자가 비용을 정직하게 공개하도록 해야 합니다. 둘째, 토큰 보유자가 원하는 대로 행동하도록 인센티브를 제공해야 합니다. V 투표 및 구성원 I 투표 알림).
정보를 얻는 것이 관찰 가능하다면 최적의 메커니즘에 대해 생각하는 것부터 시작하십시오. pI 과반수의 투표가 아닌 실제 투표에 대한 조건부였습니다. (이것은 첫 번째 게시물에서 논의한 VCG 문제의 약간 더 복잡한 버전이 될 것입니다.) 비용을 가능한 한 낮게 유지하기 위해 메커니즘은 가장 낮은 비용의 토큰 보유자를 배치합니다. (1 을 통하여 m) 그룹에서 I 그리고 다음으로 가장 낮은 비용의 토큰 소지자 (m + 1 을 통하여 n) 그룹에서 V, 그림 1과 같이. 그리고 이전 게시물에서와 마찬가지로 토큰 보유자가 자신의 비용을 정직하게 공개하기를 원하도록 하기 위해 메커니즘은 각 토큰 보유자에게 외부 효과, 즉 그들의 존재가 미치는 영향에 상응하는 지불금을 제공합니다. 자신을 제외한 모든 사람의 총체적 복지. 그 지불이 무엇인지 봅시다.
그림 1. 토큰 보유자를 세 그룹으로 나누기: 가장 저렴한 비용의 토큰 보유자가 정보에 입각한 투표자가 됩니다(I), 다음으로 가장 낮은 비용은 정보가 없는 유권자가 됩니다(V), 나머지는 비투표자가 됩니다(O).
그룹 내 토큰 보유자의 외부성은 무엇입니까 V? 해당 토큰 보유자가 제거된 경우 유권자 수를 다시 n, 유권자 n + 1 비용으로 투표해야합니다 cn+1; 이것은 그룹의 모든 유권자의 효과입니다. V 총체적 복지에 대해 따라서 그룹 구성원에게 제공되는 지불 V 것 pV = cn+1 . 이는 그림 2에 설명되어 있습니다.
그림 2. 정보가 없는 유권자가 제거된 경우 유지하기 위해 n 토큰 홀더 n + 1 투표 비용을 부담하고 정보가 없는 투표 그룹으로 이동해야 합니다. cn+1.
그룹 내 토큰 보유자의 외부성은 무엇입니까 I? 해당 토큰 보유자가 제거된 경우 투표하는 투표자 수를 다시 알려줍니다. m, 유권자 m + 1 그룹으로 이동해야 합니다. I 그리고 투표 통보. 이 유권자는 이미 투표 비용을 부담하고 있지만 이제 정보를 얻는 비용도 부담해야 합니다. km+1. 또한 그룹에 새 구성원을 추가해야 합니다. V 유권자 수를 다시 되돌리기 위해 n. 이것은 유권자가 될 것입니다 n + 1, 비용으로 투표해야 하는 사람 cn+1. 따라서 그룹 내 토큰 보유자의 총 효과 I 다른 토큰 보유자의 총 복지는 cn+1 + km+1 , 그래서 이것은 그들이 각각 제공되는 지불금입니다. pI = cn+1 + km+1. 이것은 그림 3에 나와 있습니다.
그림 3. 정보에 입각한 유권자가 제거된 경우 유지하기 위해 m 정보에 입각한 유권자, 토큰 보유자 m + 1 의 추가 정보 비용을 부담하는 정보에 입각한 투표 그룹으로 이동해야 합니다. km+1. 또한 토큰 보유자 n + 1 유지하려면 정보가 없는 투표 그룹으로 이동해야 합니다. n 총 유권자, 투표 비용 부담 cn + 1.
메커니즘이 토큰 보유자의 행동 방식에 직접 지불 조건을 지정할 수 있다면, 즉 정보를 얻는 것이 관찰 가능하다면 이것이 전체 답이 될 것입니다. 부록에서 볼 수 있듯이 이러한 지불은 토큰 보유자의 진실 말하기를 유도합니다. 그리고 그렇게 하는 더 싼 방법은 없습니다.
도덕적 해이 문제
위의 분석은 실제로 그룹의 토큰 보유자가 있는지 여부를 관찰할 수 없기 때문에 구현할 수 없습니다. I 정보에 입각한 방식으로 투표하여 정보를 얻는 조건으로 지불을 할 수 없습니다. 이것이 사람들이 지불 조건을 지정하는 아이디어에 관심을 갖게 된 이유입니다. pI 과반수의 투표에 I - 정보에 입각한 유권자들이 진실을 완벽하게 배운다는 우리의 가정을 고려할 때 I 투표는 회원에게 알렸다 I 정보를 얻음으로써 스스로 지불을 보장할 수 있습니다. 따라서 다수와 함께 투표하도록 사람들에게 돈을 지불하면 정보에 투자할 인센티브가 제공됩니다.
그러나 이러한 인센티브는 유권자가 정보를 얻는지 실제로 관찰할 수 있다고 가정한 위에서 만든 인센티브만큼 강력하지 않습니다. 이는 관찰 불가능성으로 인해 발생하는 도덕적 해이 문제 때문입니다. 유권자가 과반수의 투표에 따라 보상을 받으면 정보를 얻을 수 있고 (다른 사람들도 정보를 얻는다고 가정하면) 지불을 보장받을 수 있습니다. 그러나 그들은 또한 할 수 있습니다 지원 정보를 얻고 다수가 어떻게 투표할지 추측합니다. 추측이 맞다면 정보 획득 비용을 피하면서 여전히 보수를 받습니다.
이 옵션은 그룹 구성원에 대한 인센티브를 약화시킵니다. I 정보에 투자합니다. 게다가, 그것은 또 다른 합병증을 만듭니다. 그룹 결제의 경우 I 그룹에 대한 지불에 비해 너무 관대합니다. V, 그룹에 속해야 하는 토큰 보유자 V 비용을 과소평가할 인센티브가 있을 수 있으며 그룹에 배정됩니다. I, 올바르게 추측하기 위해 정보 없이 투표합니다. 최적의 메커니즘을 완전히 특성화하려면 이러한 도덕적 해이 문제를 고려해야 합니다.
이 질문을 분석하기 위해 우리는 토큰 보유자가 정확히 추측할 가능성이 얼마나 되는지 물어봐야 합니다. I 그들이 정보를 얻지 못하더라도. 다른 모든 구성원이 있다고 가정합니다. I 정보를 얻습니다. 그럼 확률로 q > (frac{1}{2}) 그들은 모두 투표 할 것입니다 A 그리고 확률로 q < (frac{1}{2}) 그들은 모두 투표 할 것입니다 B. 즉, 정보가 없는 토큰 보유자의 최선의 추측은 A 그리고 그들은 확률로 정확하게 추측합니다 q. 따라서 유권자 i 그룹에서 I 최선의 추측을 하는 사람은 질문 · pI - ci.
여기에는 지적할 가치가 있는 미묘함이 있습니다. 구현 가능성에 대한 질문을 중요한 방식으로 변경했습니다. VCG는 원하는 행동이 약하게 지배적인 전략으로 구현될 수 있는지 묻습니다. 즉, 토큰 보유자는 다른 사람들이 무엇을 하든지 관계없이 원하는 대로 행동하기를 원합니다. 지불을 받는 것은 다른 사람들이 어떻게 투표하느냐에 달려 있기 때문에 우리가 과반수의 투표를 조건으로 지불을 하면 그러한 지배력 구현 가능성은 더 이상 불가능합니다. 이제 우리는 우리가 원하는 결과가 약하게 구현 가능한지 묻고 있습니다. 에이전트가 우리가 원하는 대로 행동하는 내쉬 균형이 존재합니까? 아래에서 논의하겠지만 대답이 '예'인 경우에도 다른 내쉬 균형도 있습니다.
먼저 그룹에 할당되어야 하는 토큰 소유자를 고려합니다. V. 해당 토큰 소유자가 진실을 말하면 그룹에 배치됩니다. V 그리고 대가를 치르다 pV - ci. 그들이 그룹에 들어가기 위해 거짓말을 한다면 I 그리고 최선의 추측을 하고 결과를 얻습니다. 질문 · pI - ci. 비교, 이 토큰 보유자는 다음과 같은 경우 비용에 대해 진실을 말할 것입니다.
pV (게) 질문 · pI.
둘째, 그룹에 할당될 토큰 보유자를 고려하십시오. I. 해당 토큰 보유자가 정보를 받으면 다음과 같은 결과를 얻습니다. pI - ci - ki. 그들이 정보를 얻지 못하고 최선의 추측을 하지 않는다면, 그들은 질문 · pI - ci. 비교해 보면 이 토큰 보유자는 다음과 같은 경우 알림을 받게 됩니다.
pI (ge)(frac{k_i}{1 – q}) .
최적의 메커니즘
위의 분석은 진실 말하기와 올바른 행동을 유도하기 위해 충족되어야 하는 네 가지 제약 조건을 제공합니다. 그들은:
pV (게) cn+1
pV (게) 질문 · pI
pI (게) cn+1 + km+1
pI (ge) (분수{k_i}{1 – q}) 모든 토큰 보유자에 대해 I.
이러한 제약 중 마지막은 그룹에서 가장 높은 비용의 토큰 보유자가 충족하기 가장 어렵습니다. I, 토큰 보유자 m. 그리고 물론 m의 지불은 그녀의 비용에 직접적으로 의존할 수 없습니다. 왜냐하면 그녀는 그 비용을 과장할 인센티브를 갖게 될 것이기 때문입니다. 따라서 진실 말하기를 유도하면서 최종 제약 조건을 충족할 수 있는 가장 저렴한 방법은 다음과 같습니다.
pI (ge) (분수{k_{m+1}}{1 – q}).
이것은 이제 우리에게 최적의 메커니즘의 완전한 특성을 제공합니다. 우리는
- 그룹 I
- 토큰 보유자로 구성 1 을 통하여 m.
- 각 회원은 지불을받습니다 pI* 그룹의 과반수 투표에 따라 I. 그 결제는
pI* = 최대(왼쪽{c_{n+1} + k_{m+1} , frac{k_{m+1}}{1-q}오른쪽}).
- 그룹 V
- 토큰 보유자로 구성 엠 + 1 을 통하여 n.
- 각 회원은 pV* 투표를 위해. 그 결제는
pV* = 최대(왼쪽{c_{n+1} , q · p_I^*오른쪽})
참고 pI* 및 pV* 각각 두 값 중 하나를 취할 수 있습니다. 그들이 취하는 것은 q 의 상대적인 값에 대해 cn+1 및 km+1, 우리가 부록에 정확하게 기술하는 방식으로. 그러나 그림 4에서 볼 수 있듯이 보수의 기본 형태는 다음과 같습니다. q 항상 동일합니다.
그림 4. 두 그룹에 대한 최적 지불액 q 두 개의 서로 다른 값에 대해 cn+1및 km+1.
예제
메커니즘을 설명하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 다음과 같은 비용으로 각각 1개의 토큰을 보유하고 있는 XNUMX명의 토큰 보유자가 있다고 가정합니다.
토큰 보유자 | 투표 비용(ci) | 정보 비용(ki) |
1 | $2 | $3 |
2 | $4 | $5 |
3 | $9 | $11 |
4 | $12 | $14 |
5 | $14 | $15 |
프로젝트가 얻고자 하는 것 n=3 사람들이 투표하고 최소한 원하는 m=2 그들 중 정보에 입각한 방식으로 투표합니다. 또한 프로젝트가 다음과 같은 확률을 생각한다고 가정합니다. A 올바른 선택은 q=.6.
프로젝트는 각 토큰 보유자에게 비용을 공개하도록 요청하고 토큰 보유자는 그렇게 합니다. 플랫폼은 다음 두 숫자를 찾습니다. cn+1=4 = $ 12 및 km+1=3 = $ 11.
우리의 메커니즘은 다음을 선택합니다.
(p_I^* = maxleft{c_{n+1} + k_{m+1} , frac{k_{m+1}}{1-q}right} = maxleft{12 + 11 , frac{11}{. 4}오른쪽} = 27.5)
(p_V^* = maxleft{c_{n+1} , q · p_I 오른쪽} = maxleft{12, .6 · 27.5right} = 16.5)
토큰 보유자 1과 2는 그룹에 할당됩니다. I, 동일한 투표를 하고 과반수가 되기 때문에 각각 $27.5를 받습니다. 토큰 보유자 3은 그룹에 할당됩니다. V, 정보 없이 투표하고 $16.5를 받습니다.
정보에 입각한 투표 유도에 대한 우려
우리는 사람들에게 다수결로 투표하도록 돈을 지불함으로써 정보에 입각한 투표를 장려하는 최적의 메커니즘을 특징지었습니다. 이 메커니즘의 세 가지 특징은 그러한 인센티브를 실제로 구현하는 타당성에 대한 몇 가지 실질적인 우려를 강조합니다.
첫 번째는 올바른 인센티브를 제공하는 데 상당한 비용이 들 수 있다는 것입니다. 이 예에서 토큰 보유자가 부담하는 투표 및 정보의 총 비용은 $23입니다(토큰 보유자 1과 2는 투표 및 정보 비용을 부담하고 토큰 보유자 3은 투표 비용만 부담합니다). 그러나 메커니즘에 의해 지불된 총 보상은 $71.5입니다(토큰 보유자 1과 2는 각각 $27.5를 받는 반면 토큰 보유자 3은 $16.5를 받습니다). 불행히도 플랫폼은 유권자의 비용을 모르기 때문에 목표를 달성하는 데 더 저렴한 방법은 없습니다.
더 일반적으로, 유도의 총 비용 m 정보에 입각한 투표 및 n 총 투표수는
총 비용 = 중 · pI* + (n – m) · pV*.
이 총 비용은 다음 세 가지에 따라 달라집니다.
- 구입해야 하는 투표 수 및 정보에 입각한 투표 수(m 및 n – m),
- 토큰 보유자의 투표 및 정보 비용(cn+1 및 km+1), 그리고
- 올바른 선택에 대한 불확실성(q).
플랫폼의 비용은 선형적으로 증가하고 있습니다. m, n – m, cn+1, 및 km+1. 그러나 그림 4에서 알 수 있듯이 q. 또한 q 1에 가까워지므로 본질적으로 올바른 선택에 대한 불확실성이 없으며 정보에 입각한 투표를 유도하는 비용은 무한대로 늘어납니다. 왜냐하면 만약 A 올바른 옵션이 거의 확실하며 그룹의 토큰 보유자가 이유가 없습니다. I 정보를 얻는 데 투자합니다. 그들은 단지 투표할 수 있습니다 A 어쨌든 거의 확실하게 대다수가 될 것입니다. 따라서 올바른 선택에 대한 상당한 불확실성이 있을 때, 즉 q 반에 가깝습니다. 다행스럽게도 이것은 아마도 정보에 입각한 투표가 가장 가치 있는 상황일 것입니다.
두 번째 우려는 토큰 보유자의 요구 사항이 수학에서 제안하는 것보다 덜 부담스러울 수 있지만 토큰 보유자가 이해하기 다소 어려운 메커니즘일 수 있다는 것입니다. 토큰 소유자는 (1) 자신의 투표 및 정보 획득 비용을 명시하고 (2) 간단한 계약을 받은 후 금전적 인센티브의 방향을 이해할 수 있어야 합니다.
세 번째 관심사는 보다 근본적인 것입니다. 유권자가 그룹에서 다수와 함께 투표하는지 여부에 따라 작동하는 모든 인센티브 체계는 조정 문제에 대한 우려가 있습니다. 즉, 위의 분석은 모든 토큰 소유자가 설명된 대로 행동하는 것이 균형임을 보여줍니다. 그러나 항상 또 다른 균형이 있습니다.
그룹의 토큰 보유자를 상상해보십시오. I 그룹에 다른 토큰 보유자가 없다고 생각합니다. I 정보에 투자할 예정입니다. 그런 다음 해당 토큰 보유자는 올바른 옵션을 아는 것이 그룹의 대다수와 함께 투표하는 데 도움이 되지 않는다고 믿습니다. I, 올바른 옵션이 무엇인지에 따라 다수결이 결정되지 않기 때문입니다. 따라서 해당 토큰 보유자는 정보에 투자할 인센티브가 없습니다. 따라서 그룹의 다수와 함께 투표하도록 사람들에게 돈을 지불하는 인센티브 제도 하에서 I, 좋은 "정보에 입각한" 균형 외에도 다른 토큰 보유자가 정보에 투자하지 않을 것이라고 (정확하게) 믿기 때문에 토큰 보유자가 정보에 투자하지 않는 나쁜 "비정보" 균형도 항상 있습니다.
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이러한 분석에서 얻을 수 있는 점은 다수 또는 소수에 투표하는지 여부에 따라 투표자에게 보상을 제공하거나 삭감하는 것이 정보가 없는 투표나 봇 투표를 낙담시키면서 투표에 보상하는 가장 유망한 방법이 아니라는 것입니다.
기본 보상 메커니즘이 게임이나 무분별한 투표에 너무 취약하다고 생각하는 프로젝트의 경우 논리적으로 시작하는 방법은 프로젝트에 기여한 기록이 있는 주소에만 보상을 제공하는 것입니다. 이것은 Optimism의 지속적인 작업과 같은 소급 보상에 대한 최근 실험과 일치합니다.
별도로 또는 추가로 프로젝트는 단기 투표 보상 수집을 억제하기 위해 장기간 프로토콜에 잠겨 있는 주소에만 보상을 제공하는 스테이킹 요구 사항을 탐색할 수 있습니다.
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에단 부에노 데 메스키타 시카고 대학교 해리스 공공 정책 학교의 시드니 스타인 교수입니다. 그의 연구는 게임 이론 모델을 다양한 정치 현상에 적용하는 데 중점을 둡니다. 그는 기술 회사 및 기타 기업에 거버넌스 및 관련 문제에 대해 조언합니다.
앤드류 홀 스탠포드 대학교 경영대학원 정치경제학 교수이자 정치학 교수이다. 그는 a16z 연구소와 함께 일하며 기술, 거버넌스 및 사회의 교차점에서 발생하는 문제에 대해 기술 회사, 신생 기업 및 블록체인 프로토콜의 고문입니다.
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에디터 : 팀 설리반
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충수
VCG는 정보를 얻는 것이 관찰 가능할 때 진실 말하기를 유도합니다.
정보를 얻는 것이 관찰 가능하다면, pV = cn+1 및 pI = cn+1 + km+1 진상규명을 유도합니다.
첫째, 모든 사람이 이 메커니즘에 참여하는 것을 기쁘게 생각합니다. 그룹에 속하게 될 각 토큰 보유자 V 의 대가를 치르다 pV - ci. 이후 pV = cn+1 그리고 그룹 멤버들 V 모두 비용이 있습니다 ci < cn+1, 그들은 긍정적인 보상을 만들고 있습니다. 마찬가지로 그룹의 각 토큰 보유자는 I 의 대가를 치르게 할 것이다 pI - ci - ki. 이후 pI = cn+1 + km+1 그리고 그룹 멤버들 I 모두 비용이 있습니다 ci < cn+1 및 ki < km+1, 그들 역시 긍정적인 보상을 하고 있습니다.
둘째, 모든 토큰 보유자에게 진실을 말하는 것이 약하게 지배적입니다.
그룹 구성원인 경우 V 비용이 더 높다고 주장하면 보수에 변화가 없거나 그룹에 배정될 것입니다. O 0으로 만듭니다. 그룹의 구성원인 경우 V 비용이 더 낮다고 주장하면 보수에 변화가 없거나 그룹에 배정될 것입니다. I. 이 경우 그들은 다음과 같은 대가를 치르게 됩니다. cn+1 + km+1 - ci - ki. 하지만 그룹 멤버부터 V 정보 비용이 있다 ki (게) km+1, 이것은 그룹에 속한 결과보다 더 나쁩니다. V.
그룹 구성원인 경우 I 더 낮은 비용을 주장했지만 여전히 그룹에 속할 것입니다. I, 그래서 그들은 같은 보수를 만들 것입니다. 그들이 더 높은 비용을 요구한다면, 그들의 보수에 변화가 없을 것입니다. I) 또는 그들은 그룹에 할당됩니다 O 0(분명히 수익성이 없음)을 만들지 않으면 그룹에 할당됩니다. V. 그 경우 그들은 보상을 할 것입니다 cn+1 - ci. 하지만 그룹 멤버부터 I 정보 비용이 있다 ki < km+1, 이것은 그룹에 속한 결과보다 더 나쁩니다. I.
의 함수로서의 지불 cn+1 < km+1 및 q
우리가 보여준 텍스트에서
pI* = 최대(왼쪽{c_{n+1} + k_{m+1} , frac{k_{m+1}}{1-q}오른쪽}).
pV* = 최대(왼쪽{c_{n+1} , q · p_I^*오른쪽}).
이로부터 다음과 같이 간단합니다.
- If cn+1 < km+1, 그러면 (p_I^* = frac{k_{m+1}}{1-q}) 및 pV* = q · pI* 모두에게 q.
- If cn+1 > km+1, 그러면 (q^* ∈ left(frac{1}{2}, 1right))가 있습니다. 그래서
- pI* = cn+1 + km+1 및 pV* = cn+1 for 큐 q*
- pI* = (kfrac{m+1}{1-q}) 및 pV* = q · pI* for 질문 > q*.
***
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