`Оптимізація внутрішнього управління на ланцюгу блоків через футархію та мейкерів ринків`

Як покращити внутрішню управління на ланцюгу блоків

Тема внутрішнього управління на ланцюгу блоків завжди була спірною. Хоча зовнішнє управління, зазвичай, вважається незручним, внутрішнє управління дозволило розробникам будувати все більш складні протоколи, що дозволяють користувачам впливати на напрямок мережі. Але це все суттєво ігри, якщо вони налаштовані неправильно або надають неправильні стимули, можуть призвести до катастрофи для ланцюга.

У статті `Що таке Футархі? - Торги майбутнім`, Фредеріке Ернст, співзасновник Gnosis, висвітлює стандартні методи внутрішнього голосування. Оскільки парадигма `один голос на особу` уразлива до атак Сібіла на дозвільних мережах (одна особа може розподілити свій капітал по кількох облікових записах і віддати декілька голосів), сила голосу користувача зазвичай вагується за кількістю токенів, які він утримує. Лотереї та реєстри, які відбираються токени, використовують той же метод, щоб уникнути Сібілів.

Робін Генсон пропонує нову модель управління, яку називають футархією, в якій рішення приймаються не на основі голосувань, а на основі результатів прогностичних ринків щодо показника благополуччя організації, який є показником зростання чи занепаду мережі. Учасники ринку будуть закладати на майбутню вартість показника благополуччя.

Ставки зазвичай реалізовуються за допомогою токенів результату, кожен з яких представляє один конкретний результат ринку і чиє грошове значення визначається кінцевим показником благополуччя. Хороші прогнози винагороджуються, а погані прогнози призводять до втрат.

Використовуючи токени результату, учасники можуть навіть закладати на значення показника благополуччя при виконанні політики. Наприклад, учасник може зробити ставку, яка приносить прибуток, якщо політика буде запроваджена, і показник благополуччя зростатиме на певну суму, але втратить обіцянку, якщо політику не буде запроваджено.

Для публічної компанії, яка обирає ціну акцій як показник благополуччя і розглядає звільнення свого Генерального директора, головний результат полягає в тому, що організація отримує два прогнози: майбутня ціна акцій у разі звільнення Генерального директора та майбутня ціна акцій у разі збереження Генерального директора. Як видно з діаграми нижче:

За допомогою футархії реалізується рішення, що призводить до найвищого можливого показника благополуччя. Оскільки кінцевий прогноз ціни акцій відсотково за умови звільнення Генерального директора вищий, ніж прогноз за умови збереження Генерального директора, Генеральний директор вилучається з компанії. Це вилучає всі емоції з процесу прийняття рішень і дозволяє організації приймати раціональні рішення на основі того, що загальновизнано називається `мудрістю толпи`, щоб поліпшити свої цінності.

Мейкери ринків для прогностичних ринків

Реалізація мейкера ринку для улегшення угод між учасниками ставить деякі виклики. Якщо ми хочемо використовувати футархію для оцінки більш складних умов, ринки швидко зростають до десятків сотень токенів. Тут виникає проблема `тонкого ринку`: недостатньо учасників, щоб належним чином коригувати ймовірності такої кількості результатів. Природним рішенням є автоматизований мейкер ринку (AMM).

Простим рішенням є реалізація функції вартості логарифмічного правила оцінки ринку. Незважаючи на це, ця реалізація не дозволяє адгок змінювати ліквідність, що зазвичай призводить до ринку, що або занадто мілкий для всіх учасників, або занадто глибокий для вироблення значущих результатів. Логарифмічне правило оцінки ринку з чутливістю до ліквідності (LS-LMSR) пом`якшує цю проблему, але рішення вводить нові дефекти, найбільш серйозний з яких - це вразливість до арбітражу, яка виникає в усіх правилах оцінки ринку мейкерів окрім LMSR.

Такі постійні мейкери ринку, як Balancer, краще вирішують проблему ліквідності, дозволяючи LPs динамічно внести та вивести ліквідність, та знайоміше для крипто-усідених, але потерпають від тих же проблем, що й LS-LMSR. Однак виявляється, що під час їхніх ринкових днів передбачень, Gnosis, здається, знайшла реалізацію CFMM LMSR, яка поєднує в собі найкраще з обох світів.