Cómo diseñar una mejor gobernanza en cadena

El tema de la gobernanza en cadena siempre ha sido polémico. Si bien la gobernanza fuera de cadena suele percibirse como torpe, la gobernanza en cadena ha permitido a los desarrolladores crear protocolos cada vez más complejos que permiten a los usuarios influir en la dirección de una red. Sin embargo, estos son, en esencia, juegos que, si se configuran incorrectamente o se ofrecen incentivos inadecuados, pueden llevar la cadena al desastre.

En "¿Qué es la futarquía? — Operando con el futuroFreiderike Ernst, cofundadora de Gnosis, destaca las metodologías estándar de votación en cadena. Dado que el paradigma de "un voto por persona" es vulnerable a... Ataques de sibila En redes sin permisos (una persona puede dividir su capital en varias cuentas y emitir múltiples votos), el poder de voto de un usuario suele ponderarse por la cantidad de tokens que posee. Las loterías y los registros con tokens seleccionados utilizan el mismo método para evitar las Sybils.

Robin Hanson propone un nuevo modelo de gobernanza llamadofutarquía, en el que las decisiones se toman no en base a votos, sino a los resultados deMercados de predicciónen la organizaciónmedida de bienestar, que es un indicador del crecimiento o la desaparición de la red. Los participantes del mercado apostarán al valor futuro de la medida de bienestar.

Las apuestas generalmente se implementan mediantefichas de resultado, Cada uno de ellos representa un resultado particular del mercado y su valor monetario está determinado por la medida de bienestar final. Las buenas predicciones son recompensadas, mientras que las malas resultan en pérdidas.

Usando tokens de resultados, los participantes pueden incluso apostar sobre el valor de la medida de bienestar.dependiente de la implementación de la RegulaciónPor ejemplo, un participante puede hacer una apuesta que genere ganancias si se implementa la Regulación y la medida de bienestar aumenta en cierta cantidad, pero que se anule si la Regulación no se implementa.

Para una empresa que cotiza en bolsa y que considera el precio de las acciones como medida de bienestar y que considera despedir a su director ejecutivo, el resultado es que la organización obtiene dos predicciones: el precio futuro de las acciones si el director ejecutivo es despedido y el precio futuro de las acciones si se mantiene en su puesto. Como se puede ver en el gráfico a continuación:

Con la futarquía, se implementa la decisión que resulta en la mayor medida de bienestar posible. Como la predicción final del precio de las acciones, supeditada a la destitución del director ejecutivo, es mayor que la predicción supeditada a su permanencia en el cargo, este es destituido de la empresa. Esto elimina toda la emoción del proceso de decisión y permite a la organización tomar decisiones racionales basadas en lo que comúnmente se conoce como la "sabiduría de la multitud" para mejorar sus valores.

Creadores de mercado para Mercados de predicción

Implementar un creador de mercado para facilitar las transacciones entre participantes presenta algunos desafíos. Si queremos usar la futarquía para evaluar contingencias más complejas, los Mercados suben rápidamente a decenas de cientos de tokens. En este caso, el...problema del mercado limitadoAparece la pregunta: No hay suficientes participantes para corregir adecuadamente las probabilidades de tantos resultados. La solución natural es un Maker de mercado automatizado (AMM).

Una solución sencilla es laimplementación de la función de costo del regla de puntuación de mercado logarítmicaDesafortunadamente, esta implementación no permite cambios ad hoc en la liquidez, lo que generalmente resulta en un mercado demasiado superficial para acomodar a todos los participantes o demasiado profundo para producir resultados significativos.Regla de puntuación del mercado logarítmico sensible a la liquidez(LS-LMSR) mitiga este problema, pero la solución introduce nuevos defectos, el más grave de los cuales es una vulnerabilidad de arbitraje que ocurre enTodos los creadores de mercado de reglas de puntuación excepto LMSR.

Los creadores de mercado de funciones constantes (CFMM), pilares de las Cripto , como Balancer Gestionan mejor la liquidez al permitir que los LP depositen y retiren liquidez dinámicamente. Son más familiares para los Cripto , pero presentan el mismo problema que LS-LMSR. Sin embargo, durante sus días de mercado de predicciones, Gnosis parece haber encontrado una Implementación del LMSR por parte del CFMMque combina lo mejor de ambos mundos.