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

Manvir Schneider, Senior Research Scientist pri Cardano Foundation, in Juan Beccuti, raziskovalec na področju ekonomije in upravljanja blockchaina, sta 19. oktobra na prvem Research Exchange predstavila svoj raziskovalni program. Njuna razprava je zajemala nadomestila za DRep, uporabo velikih jezikovnih modelov v upravljanju in ekonomske spodbude, ki podpirajo omrežje Cardano.

Serija vabi skupnost k povratnim informacijam med razvojem raziskav in nadaljuje sodelovanje Fundacije z Input Output in drugimi raziskovalnimi ustanovami.

Nagrajevanje informiranih odločitev DRep

DReps prejmejo delegirano glasovalno moč od imetnikov ADA in sodelujejo v upravljanju omrežja Cardano. Oblikovanje nadomestil za to delo zahteva način, kako spodbujati predstavnike, da ocenjujejo predloge namesto da zgolj oddajajo glasove.

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

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

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

Raziskovalci so kot vprašanje za nadaljnjo razpravo izpostavili sprejemljivost takšne ureditve v skupnosti. O aktivaciji izplačil za DRep ali spremembi glasovalnega procesa v omrežju Cardano ni bilo nobene objave.

Skupni modeli UI lahko ustvarijo korelirane presoje

Drug raziskovalni sklop preučuje velike jezikovne modele kot delegate ali orodja za podporo odločanju. Predlogi za upravljanje lahko zahtevajo obsežno branje, zato so avtomatizirani povzetki in analize potencialna pomoč za predstavnike.

Schneider je poudaril tveganje, kadar številni udeleženci uporabljajo isti model s podobnimi informacijami in kontekstom. Njihovo sklepanje in odločitve se lahko začnejo korelirati, 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 neodvisno oblikovana mnenja.

Seja je to predstavila kot odprto raziskovalno vprašanje. Ni ugotovila, da skupni modeli UI trenutno določajo izide upravljanja v omrežju Cardano, niti ni količinsko opredelila 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 bazenov in delegatorje.

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

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

Širši program vključuje tudi vedenje pri razširjanju blokov in spodbude za validacijo in sprejemanje endorser blokov Leios.

Za seji o parametrih raziskovalci načrtujejo primerjavo oblikovalskih ciljev s trenutnimi tržnimi razmerami. Operaterji bazenov in delegatorji so povabljeni, da izpodbijajo predpostavke z uporabo svojih dejanskih stroškov, prihodkov in odzivov na spremembe nagrad.