Schneider e Beccuti esaminano le ricompense dei DRep di Cardano e il voto con IA

Manvir Schneider, Senior Research Scientist presso la Cardano Foundation, e Juan Beccuti, ricercatore in economia e governance blockchain, hanno presentato il loro programma di ricerca durante il primo Research Exchange il 19 ottobre. La loro discussione ha riguardato la remunerazione dei DRep, l'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni nella governance e gli incentivi economici che sostengono la rete di Cardano.

La serie invita il feedback della comunità mentre la ricerca si sviluppa, continuando la collaborazione della Cardano Foundation con Input Output e altre istituzioni di ricerca.

Premiare decisioni informate dei DRep

I DRep ricevono potere di voto delegato dai detentori di ADA e partecipano alla governance di Cardano. Progettare la remunerazione per quel lavoro richiede un modo per incoraggiare i rappresentanti a valutare le proposte invece di limitarsi a esprimere voti.

Schneider ha descritto il rischio di premiare la partecipazione senza considerare lo sforzo. Un rappresentante potrebbe votare in modo casuale o copiare la posizione di un altro partecipante soddisfacendo comunque un requisito di attività.

I ricercatori stanno studiando meccanismi volti a sostenere decisioni informate. Schneider ha spiegato che un modello che stanno esaminando richiederebbe che i voti individuali restassero nascosti fino alla chiusura della votazione.

Tale requisito cambierebbe il momento in cui i deleganti e altri osservatori possono esaminare le scelte dei rappresentanti. Si tratta di una riservatezza temporanea durante il periodo di voto, non di occultare in modo permanente l'esito.

I ricercatori hanno indicato l'accettazione da parte della comunità di tale assetto come una questione da discutere ulteriormente. Non è stata annunciata alcuna attivazione dei pagamenti ai DRep né alcuna modifica al processo di voto di Cardano.

Modelli IA condivisi possono produrre giudizi correlati

Un altro tema di ricerca esamina i modelli linguistici di grandi dimensioni come delegati o strumenti di supporto alle decisioni. Le proposte di governance possono richiedere letture consistenti, rendendo sintesi e analisi automatizzate un possibile aiuto per i rappresentanti.

Schneider ha evidenziato un rischio quando molti partecipanti usano lo stesso modello con informazioni e contesto simili. Il loro ragionamento e le loro decisioni possono diventare correlati, riducendo l'indipendenza delle loro valutazioni.

Questa distinzione conta nella valutazione delle decisioni collettive. Più voti basati su un'unica fonte analitica non forniscono necessariamente la stessa diversità di giudizio di opinioni formate in modo indipendente.

La sessione ha presentato questo punto come una questione di ricerca aperta. Non è stato stabilito che i modelli IA condivisi determinino attualmente gli esiti della governance di Cardano né è stata quantificata la loro influenza sui voti esistenti.

[NEWSBREAK]

Parametri di staking e incentivi di lungo periodo

Beccuti ha delineato due sessioni di follow up che esamineranno come le modifiche ai parametri incidono sugli operatori di pool e sui deleganti.

La prima affronterà i parametri direttamente collegati alla distribuzione delle ricompense. Ridurre il costo fisso dichiarato di un pool, per esempio, può inizialmente ridurre gli introiti dell'operatore rendendo al contempo il pool più attraente per i deleganti. L'effetto netto dipende dalle decisioni di delega successive e dalla distribuzione di stake esistente.

Una seconda sessione esaminerà parametri monetari di più lungo periodo, incluso l'uso delle riserve per finanziare le ricompense e la sostenibilità di tali incentivi nel tempo.

Il programma più ampio include anche il comportamento di propagazione dei blocchi e gli incentivi per convalidare e adottare i blocchi endorser di Leios.

Per le sessioni sui parametri, i ricercatori intendono confrontare gli obiettivi di design con le condizioni di mercato attuali. Gli operatori di pool e i deleganti sono invitati a mettere in discussione le assunzioni utilizzando i propri costi effettivi, ricavi e risposte ai cambiamenti nelle ricompense.