Schneider und Beccuti untersuchen Cardano DRep Vergütung und KI Abstimmungen

Manvir Schneider, Senior Research Scientist bei der Cardano Foundation, und Juan Beccuti, ein Forscher in Volkswirtschaft und Blockchain Governance, stellten ihr Forschungsprogramm während des ersten Research Exchange am 19. Oktober vor. Ihre Diskussion behandelte die DRep Vergütung, den Einsatz großer Sprachmodelle in der Governance und die wirtschaftlichen Anreize, die das Cardano Netzwerk stützen.

Die Reihe lädt die Community zu Feedback ein, während die Forschung fortschreitet, und setzt die Zusammenarbeit der Cardano Foundation mit Input Output und anderen Forschungseinrichtungen fort.

Belohnung fundierter DRep Entscheidungen

DReps erhalten delegierte Stimmrechte von ADA Inhaberinnen und Inhabern und wirken an der Cardano Governance mit. Die Ausgestaltung der Vergütung für diese Arbeit erfordert einen Weg, Vertreterinnen und Vertreter dazu zu ermutigen, Vorschläge zu prüfen, statt einfach nur Stimmen zu registrieren.

Schneider beschrieb das Risiko, Teilnahme zu belohnen, ohne den Aufwand zu berücksichtigen. Eine Vertreterin oder ein Vertreter könnte zufällig abstimmen oder die Position einer anderen teilnehmenden Person kopieren und dennoch eine Aktivitätsanforderung erfüllen.

Die Forschenden untersuchen Mechanismen, die eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützen sollen. Schneider erklärte, dass ein von ihnen geprüftes Modell verlangen würde, einzelne Stimmen bis zum Ende der Abstimmung verborgen zu halten.

Diese Anforderung würde beeinflussen, wann Delegierende und andere Beobachtende die Entscheidungen der Vertreterinnen und Vertreter einsehen können. Es geht um eine vorübergehende Vertraulichkeit während einer Abstimmungsperiode, nicht um eine dauerhafte Verschleierung des Ergebnisses.

Die Forschenden nannten die Akzeptanz dieser Regelung in der Community als Frage für weitere Diskussionen. Eine Aktivierung von DRep Zahlungen oder eine Änderung am Abstimmungsprozess von Cardano wurde nicht angekündigt.

Geteilte KI Modelle können korrelierte Urteile erzeugen

Ein weiteres Forschungsthema untersucht große Sprachmodelle als Delegierte oder als Werkzeuge zur Entscheidungsunterstützung. Governance Vorschläge können umfangreiche Lektüre erfordern, sodass automatisierte Zusammenfassungen und Analysen eine potenzielle Hilfe für Vertreterinnen und Vertreter darstellen.

Schneider hob ein Risiko hervor, wenn viele Teilnehmende dasselbe Modell mit ähnlichen Informationen und Kontext verwenden. Ihre Begründungen und Entscheidungen können korrelieren, was die Unabhängigkeit ihrer Bewertungen verringert.

Diese Unterscheidung ist wichtig bei der Bewertung kollektiver Entscheidungen. Mehrere Stimmen, die auf einer einzigen analytischen Quelle basieren, bieten nicht zwangsläufig dieselbe Vielfalt an Urteilen wie unabhängig gebildete Meinungen.

Die Sitzung stellte dies als offene Forschungsfrage dar. Sie legte nicht fest, dass geteilte KI Modelle derzeit die Ergebnisse der Cardano Governance bestimmen, noch quantifizierte sie ihren Einfluss auf bestehende Abstimmungen.

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Staking Parameter und langfristige Anreize

Beccuti skizzierte zwei Folgesitzungen, die untersuchen, wie sich Parameteränderungen auf Pool Betreiberinnen und Betreiber sowie Delegierende auswirken.

Die erste würde Parameter behandeln, die direkt mit der Ausschüttung von Belohnungen verbunden sind. Eine Senkung der deklarierten Fixkosten eines Pools kann zum Beispiel zunächst die Einnahmen der Betreiberin oder des Betreibers verringern, während sie den Pool für Delegierende attraktiver macht. Die Nettowirkung hängt von anschließenden Delegationsentscheidungen und der bestehenden Verteilung des Stakes ab.

Eine zweite Sitzung würde längerfristige monetäre Parameter untersuchen, einschließlich der Verwendung von Reserven zur Finanzierung von Belohnungen und der Tragfähigkeit dieser Anreize über die Zeit.

Das breitere Programm umfasst auch das Blockverbreitungsverhalten und Anreize für die Validierung und Übernahme von Leios Endorser Blöcken.

Für die Parameter Sitzungen planen die Forschenden, Gestaltungsziele mit den aktuellen Marktbedingungen zu vergleichen. Pool Betreiberinnen und Betreiber sowie Delegierende sind eingeladen, Annahmen anhand ihrer tatsächlichen Kosten, Einnahmen und Reaktionen auf Veränderungen bei den Belohnungen zu hinterfragen.