Schneider in Beccuti preučujeta Cardano DRep nagrade in glasovanje z umetno inteligenco

Manvir Schneider, višji raziskovalni znanstvenik pri Cardano Foundation, in Juan Beccuti, raziskovalec ekonomije in upravljanja verig blokov, sta 19. oktobra med prvim Research Exchange predstavila svoj raziskovalni program. Njuna razprava je zajela nadomestila za DRep, uporabo velikih jezikovnih modelov v upravljanju in gospodarske spodbude, ki podpirajo omrežje Cardano.

Serija vabi k povratnim informacijam skupnosti med razvojem raziskav in nadaljuje sodelovanje Cardano Foundation z Input Output in drugimi raziskovalnimi institucijami.

Nagrajevanje informiranih odločitev DRep

Predstavniki DRep prejmejo delegirano glasovalno moč od imetnikov ADA in sodelujejo pri upravljanju Cardano. Oblikovanje nadomestil za to delo zahteva način, kako spodbuditi predstavnike, da ocenijo predloge namesto da zgolj oddajo glasove.

Schneider je opisal tveganje nagrajevanja udeležbe brez upoštevanja vloženega truda. Predstavnik bi lahko glasoval naključno ali kopiral stališče drugega udeleženca in kljub temu izpolnil pogoj aktivnosti.

Raziskovalci proučujejo mehanizme, namenjene podpori informiranemu odločanju. Schneider je pojasnil, da bi en od modelov, ki jih preučujejo, zahteval, da posamezni glasovi ostanejo skriti do zaključka glasovanja.

Ta zahteva bi spremenila čas, ko lahko delegatorji in drugi opazovalci pregledajo izbire predstavnikov. Gre za začasno zaupnost med obdobjem glasovanja, ne za trajno prikrivanje izida.

Raziskovalci so prepoznali sprejemljivost takšne ureditve v skupnosti kot vprašanje za nadaljnjo razpravo. Aktivacija plačil za DRep ali sprememba Cardanovega postopka glasovanja ni bila napovedana.

Skupni modeli umetne inteligence lahko vodijo do koreliranih presoj

Druga raziskovalna tema preučuje velike jezikovne modele kot delegate ali orodja za podporo odločanju. Predlogi upravljanja lahko zahtevajo obsežno branje, zato so avtomatizirani povzetki in analize lahko potencialna pomoč za predstavnike.

Schneider je izpostavil tveganje, ko številni udeleženci uporabljajo isti model s podobnimi informacijami in kontekstom. Njihovo sklepanje in odločitve se lahko korelirajo, kar zmanjšuje neodvisnost njihovih presoj.

Ta razlika je pomembna pri ocenjevanju kolektivnih odločitev. Več glasov, ki temeljijo na enem analitičnem viru, ne zagotavlja nujno enake raznolikosti presoje kot samostojno oblikovana mnenja.

Seja je to predstavila kot odprto raziskovalno vprašanje. Ni ugotovila, da skupni modeli UI trenutno določajo izide upravljanja Cardano, niti ni količinsko ovrednotila njihovega vpliva na obstoječe glasove.

[NEWSBREAK]

Parametri stakinga in dolgoročne spodbude

Beccuti je orisal dve nadaljevalni seji, ki preučujeta, kako spremembe parametrov vplivajo na operaterje skladov deležev in delegatorje.

Prva bi obravnavala parametre, ki so neposredno povezani z razdeljevanjem nagrad. Znižanje deklariranega fiksnega stroška sklada lahko na primer sprva zmanjša prejemke operaterja, hkrati pa naredi sklad privlačnejši za delegatorje. Končni učinek je odvisen od poznejših odločitev o delegiranju in obstoječe porazdelitve vložkov.

Druga seja bi preučila dolgoročnejše monetarne parametre, vključno z uporabo rezerv za financiranje nagrad in vzdržnost teh spodbud skozi čas.

Širši program vključuje tudi vedenje pri propagaciji blokov ter spodbude za validacijo in sprejemanje potrditvenih blokov Leios.

Za seje o parametrih raziskovalci načrtujejo primerjavo ciljev zasnove s trenutnimi tržnimi pogoji. Operaterji skladov deležev in delegatorji so povabljeni, da izzovejo predpostavke z uporabo svojih dejanskih stroškov, prihodkov in odzivov na spremembe nagrad.