Schneider und Beccuti untersuchen Cardano DRep Belohnungen 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 der ersten Research Exchange am 19. Oktober vor. Ihre Diskussion behandelte die Vergütung von DReps, den Einsatz großer Sprachmodelle in der Governance und die ökonomischen Anreize, die das Netzwerk von Cardano stützen.

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

Informierte DRep Entscheidungen belohnen

DReps erhalten delegierte Stimmkraft von ADA Inhabern und nehmen an der Cardano Governance teil. Eine Vergütung für diese Arbeit zu gestalten erfordert eine Methode, die Vertreter dazu anzuregen, Vorschläge zu prüfen statt einfach nur Stimmen zu registrieren.

Schneider beschrieb das Risiko, Beteiligung 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 Aktivitätsvorgabe erfüllen.

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

Diese Vorgabe würde verändern, wann Delegierende und andere Beobachtende die Entscheidungen der Vertreter einsehen können. Es geht um vorübergehende Vertraulichkeit während einer Abstimmungsphase, nicht um eine dauerhafte Geheimhaltung des Ergebnisses.

Die Forschenden benannten die Akzeptanz dieser Regelung in der Community als Frage für weitere Diskussionen. Es wurde keine Aktivierung von DRep Zahlungen oder Änderung des Abstimmungsverfahrens von Cardano angekündigt.

Geteilte KI Modelle können zu korrelierten Urteilen führen

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

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

Diese Unterscheidung ist bedeutsam bei der Bewertung kollektiver Entscheidungen. Mehrere Stimmen, die auf einer analytischen Quelle basieren, liefern nicht zwingend 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, in denen untersucht wird, wie Parameteränderungen Pool Betreiber und Delegierende beeinflussen.

Die erste würde sich mit Parametern befassen, die direkt mit der Belohnungsverteilung verbunden sind. Die Senkung der deklarierten Fixkosten eines Pools kann zum Beispiel die Einnahmen des Betreibers zunächst verringern und den Pool zugleich für Delegierende attraktiver machen. Die Nettowirkung hängt von nachfolgenden Delegationsentscheidungen und der bestehenden Verteilung des Stake ab.

Eine zweite Sitzung würde längerfristige monetäre Parameter untersuchen, darunter den Einsatz von Reserven zur Finanzierung von Belohnungen und die Nachhaltigkeit dieser Anreize über die Zeit.

Das breitere Programm umfasst zudem das Blockverbreitungsverhalten und Anreize für das Validieren und das Übernehmen von Leios Endorser Blöcken.

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