Schneider と Beccuti が Cardano の DRep 報酬と AI による投票を検討

Cardano Foundation の Senior Research Scientist である Manvir Schneider と、経済学およびブロックチェーンガバナンスの研究者である Juan Beccuti は、10月19日に開催された第1回 Research Exchange で自身たちの研究プログラムを発表した。議論は DRep の報酬、ガバナンスにおける大規模言語モデルの活用、そして Cardano のネットワークを支える経済的インセンティブを扱った。

このシリーズは、研究の進展と並行してコミュニティからのフィードバックを募り、Cardano Foundation と Input Output および他の研究機関との協力関係を継続する。

十分な情報に基づく DRep の意思決定への報酬

DRep は ADA 保有者から委任された投票権を受け取り、Cardano のガバナンスに参加する。この業務に対する報酬設計では、単に投票を登録するのではなく、代表者が提案を評価することを促す仕組みが求められる。

Schneider は、努力を考慮せず参加だけに報いることのリスクを説明した。代表者は活動要件を満たしながらも、無作為に投票したり他の参加者の立場を模倣したりする可能性がある。

研究チームは、十分な情報に基づく意思決定を支援するためのメカニズムを検討している。Schneider は、検討中のモデルの一つでは、投票が終了するまで個々の投票内容を非公開にすることを要件としていると説明した。

この要件により、委任者や他の観察者が代表者の選択を確認できるタイミングが変わる。これは結果を恒久的に秘匿するのではなく、投票期間中に一時的な秘匿性を持たせることに関するものだ。

研究者らは、この仕組みに対するコミュニティの受容性を今後の議論課題として挙げた。DRep への支払いの開始や Cardano の投票プロセスの変更は発表されていない。

共有された AI モデルは判断の相関を生み得る

別の研究テーマでは、大規模言語モデルを代表者や意思決定支援ツールとして用いることを検討している。ガバナンスの提案は多くの読解を要する場合があり、自動要約や分析は代表者にとって有用な支援となり得る。

Schneider は、多くの参加者が同じモデルを類似の情報や文脈で用いる場合のリスクを指摘した。それにより推論や意思決定が相関し、評価の独立性が低下する可能性がある。

この区別は集団的な意思決定を評価する際に重要となる。単一の分析ソースに基づく複数の投票は、独立に形成された意見と同等の多様な判断を必ずしも提供しない。

このセッションはこれをオープンな研究課題として提示した。共有された AI モデルが現時点で Cardano のガバナンスの結果を左右していると断定したわけでも、その影響を既存の投票で定量化したわけでもない。

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ステーキングパラメータと長期的インセンティブ

Beccuti は、パラメータ変更がステークプール運営者と委任者にどのように影響するかを検討するフォローアップのセッションを二つ概説した。

一つ目は報酬分配に直接関係するパラメータを扱う。例えば、プールが宣言する固定費を引き下げると、当初は運営者の受取額が減る一方で、プールは委任者にとって魅力的になる可能性がある。最終的な効果は、その後の委任行動や既存のステーク分布に依存する。

二つ目のセッションでは、報酬の原資としての準備金の活用や、それらのインセンティブの持続可能性など、より長期的な通貨関連パラメータを検討する。

より広いプログラムには、ブロック伝播の挙動や、Leios エンドーサーブロックの検証および採用に対するインセンティブも含まれる。

パラメータに関する各セッションでは、研究者は設計目標を現在の市場状況と照合する計画だ。ステークプール運営者と委任者は、実際のコストや収益、報酬変更への反応を用いて前提に異議を唱えることが推奨されている。