Como projetar melhor governança on-chain

O tópico de governança on-chain sempre foi controverso. Enquanto a governança off-chain é geralmente percebida como desajeitada, a governança on-chain permitiu que os desenvolvedores construíssem protocolos cada vez mais complexos, permitindo que os usuários influenciassem a direção de uma rede. Mas todos esses são essencialmente jogos que, se mal configurados ou fornecendo os incentivos errados, podem direcionar a cadeia para o desastre.

Em "O que é Futarchy? — Negociando o Futuro,” Freiderike Ernst, cofundadora da Gnosis, destaca as metodologias padrão de votação on-chain. Como o paradigma de "um voto por pessoa" é vulnerável a Ataques de Sybil em redes sem permissão (uma pessoa pode dividir seu capital em várias contas e dar vários votos), o poder de voto de um usuário é geralmente ponderado pela quantidade de tokens que ele possui. Loterias e registros com curadoria de tokens usam o mesmo método para evitar Sybils.

Robin Hanson propõe um novo modelo de governança chamadofutarquia, em que as decisões são tomadas com base não em votos, mas nos resultados deMercados de previsãona organizaçãomedida de bem-estar, que é um indicador do crescimento ou declínio da rede. Os participantes do mercado apostarão no valor futuro da medida de bem-estar.

As apostas geralmente são implementadas usandofichas de resultado, cada um dos quais representa um resultado particular do mercado e cujo valor monetário é determinado pela medida de bem-estar eventual. Boas previsões são recompensadas e previsões ruins resultam em perdas.

Usando tokens de resultados, os participantes podem até apostar no valor da medida de bem-estardependente da implementação da Política. Por exemplo, um participante pode fazer uma aposta que paga lucro se a Política for implementada e a medida de bem-estar aumenta em um determinado valor, mas é anulada se a Política não for implementada.

Para uma empresa de capital aberto que escolhe o preço das ações como sua medida de bem-estar e está considerando demitir seu CEO, o resultado é que a organização obtém duas previsões, o preço futuro das ações se o CEO for demitido e o preço futuro das ações se o CEO for mantido. Como você pode ver no gráfico abaixo:

Com a futarquia, a decisão que resulta na maior medida de bem-estar possível é implementada. Como a previsão final do preço das ações dependente do CEO ser demitido é maior do que a previsão dependente do CEO ser mantido, o CEO é removido da empresa. Isso tira toda a emoção do processo de decisão e permite que a organização tome decisões racionais com base no que é comumente chamado de "sabedoria da multidão" para melhorar seus valores.

Market Makers para Mercados de previsão

Implementar um market-maker para facilitar as negociações entre os participantes apresenta alguns desafios. Se quisermos usar futarquia para avaliar contingências mais complexas, os Mercados sobem rapidamente para dezenas de centenas de tokens. Aqui, o “problema de mercado escasso” levanta a cabeça: Não há participantes suficientes para corrigir adequadamente as probabilidades desses muitos resultados. A solução natural é um Maker de mercado automatizado (AMM).

Uma solução simples é aimplementação da função de custo do regra de pontuação de mercado logarítmica. Infelizmente, essa implementação não permite mudanças ad-hoc da liquidez, geralmente resultando em um mercado que é muito raso para acomodar todos os participantes ou muito profundo para realmente produzir resultados significativos.regra de pontuação de mercado logarítmica sensível à liquidez(LS-LMSR) atenua este problema, mas a solução introduz novos defeitos, o mais grave dos quais é uma vulnerabilidade de arbitragem que ocorre emtodos os criadores de mercado de regras de pontuação, exceto LMSR.

Os criadores de mercado de função constante (CFMM) do pilar Cripto , como Balancer lidar melhor com o aspecto de liquidez permitindo que os LPs depositem e retirem liquidez dinamicamente, e são mais familiares aos nativos de Cripto , mas sofrem do mesmo problema que o LS-LMSR. No entanto, acontece que durante seus dias de mercado de previsão, a Gnosis parece ter encontrado uma Implementação do LMSR pelo CFMMque combina o melhor dos dois mundos.