Некоторые примеры, которые мы также обсудили на сессии с IE-фреймворком и проблемами, с которыми они сталкиваются: Пример 1: Финансирование охраны окружающей среды Процесс выдачи кредитов Как это работает - Кредиты основаны на измеримых метриках - например: владелец земли нанимает стороннего оценщика, чтобы оценить, стоят ли деревья - оценщик переводит эти данные в кредиты, которые могут быть выданы на рынке в качестве функции вознаграждения Проблемы: 1. Проблемы с оценкой: - этап оценки часто неточный 2. Трение на каждом этапе - назначение проектов в рамках объема связано с значительным трением - вне цифровой области процессы становятся еще медленнее и более громоздкими Пример 2: Научная публикация Как это работает - Журналы действуют как IE для знаний - Каждое место публикации имеет репутационный балл (например: импакт-фактор) Цикл стимулов - Цель для ученых: накапливать репутацию через публикации Проблема/Вызов: - Оценщики (журналы и конференции) существуют более 100 лет. - Их цикл вознаграждений не обновлялся, что создает жесткость, неэффективность и несоответствующие стимулы.
Devansh Mehta
Devansh Mehta30 июл. 2025 г.
На сегодняшней открытой сессии мы провели анализ применения систем оценивания воздействия или систем вознаграждения за блоки для 2-х областей: академической публикации и экологии Мы выделили 5 полезных функций в их дизайне 1. Все функции оценивания воздействия требуют надежной конверсии в фунгибельность Хэш-мощность для btc, хранилище для fil и т.д. являются четкими математическими функциями, позволяющими выпускать токены по некоторой формуле Но люди покупают эти токены только если принимают их нейтральность. Например, углеродные кредиты являются фунгибельными, но многие угольные загрязнители используют немного лучшую технологию и получают кредиты, поэтому это не совсем надежно 2. Если правильно организованы, системы оценивания воздействия становятся регуляторами, с помощью которых мы можем согласовать долгосрочных участников вокруг идеального результата, которого мы хотим Они также должны быть метриками, которые трудно получить, но легко проверить, подобно btc или емкости хранения 3. Мы хотим сначала решить какую-то проблему локально, например, "достаточно ли этой статьи для принятия на конференции" И сделать эти вводные данные для более глобальных проблем, таких как "насколько конференция имеет высокий импакт", "насколько хорош исследователь, измеряемый по его публикациям в хороших конференциях" 4. Мы хотим, чтобы оцениватели воздействия были самосовершенствующимися системами, иначе они могут окаменеть в оплотах власти Хороший пример - внедрение плюрализма в заметках сообщества или кластерном QF. Если 2 человека обычно не согласны, но теперь согласны, это имеет больший вес. Но если они снова согласны в следующий раз, это имеет меньший вес, поскольку в прошлый раз они голосовали вместе 5. Наконец, у нас есть оцениватели воздействия как жесткие математические функции, которые выпускают некоторые эмиссии против более мягких и иррациональных сил, таких как рыночные цены этой валюты, которые необходимо сопоставить друг с другом.
652