DAOrayaki ｜通過匿名和聲譽解決DAO中的群體思維和偏見
發表於 2023-01-18 12:38 作者： DAOrayaki_
貢獻者：DAOctor
審核者：shaun
原文：How Anonymity Can Solve Group-Think and Bias in DAOs
一、DAO中的影響力攻擊
討論是DAO的關鍵要素之一。
協調成員之間的任務
提出和討論想法及提案
由於提案有效地指導了 DAO 的決策和財務支出，以至於在審議階段DAO很容易受到影響力的攻擊。
這是一個經典問題，遊說者使用不同的策略來影響提案的決策。例如：交換條件、賄賂、脅迫、勒索等。
我們相信，在提案的創建、審議和投票過程中，真正的匿名性可以解決大多數的影響力攻擊。
二、鏈上治理系統中的人格偏見問題
研究發現 DAO 在創建和審議提案時面臨的三個挑战。
1）DAO 成員的技術和知識不對稱
由於DAO 由具有不同知識水平的參與者組成，因此：
許多成員無法准確評估復雜的提案
即使簡單的提案，用戶也無法判斷某些動作的二階和三階效應
成員們缺乏動力去花時間熟悉提案以做出更明智的決策
進一步導致在評估期間缺乏參與，並且對提案的批評不太有效。
2）過度依賴身份來評估提案
沒有時間或專業知識研究提案，時間或知識儲備不足的用戶依賴於來自高地位成員的社交啓發來判斷提案是“好”還是“壞”。
3）評論中的身份和偏見問題
這導致 DAO 決策根據身份（高或低）而不是提案優點來評估和接受。
有意識和無意識的偏見是學術界公認的問題，並且已被廣泛研究。例如，與雙盲審稿人相比，非盲審稿人更有可能接受著名作者或頂級機構的論文[1-3]。
三、通過匿名技術解決偏見
幾十年來，學術界一直在與這種偏見作鬥爭，並已开始使用信息技術消除其審查系統中的偏見。
然而，由於工具不足，DAOs 並沒有解決這個問題。我們認爲，可以首先概述 DAO 中參與者的動態來解決偏見。換句話說，DAO 既有明顯的偏見—“超級明星”故意劫持提案，也有隱性的偏見，即提案不是僅根據優點來判斷的。
1）專家：在特定領域具有高技能、知識或貢獻的人。
由於提案者的歷史工作和可靠性，專家的提案更容易“信任”。
專家和非專家的意見和討論質量存在差異
非專家缺乏時間或技能來正確閱讀和理解提案。
TLDR：DAO 的專業知識具有內在優勢，可用於幫助非專家
2）地位：相對的社會或職業地位；
無論專業水平如何，地位高的成員絕對值得信。
用戶融合了地位、專業知識和信任。例如，節點操作員可能具有較高的地位，但專業知識和信任度較低。
地位高的人自私地行事並得到承認
地位低的人爲 DAO 的利益行事，但會被忽略
3）高地位成員的提案帶有內在的積極偏見（高信任度，低審查度）
4）低地位成員的提案帶有固有的負面偏見（低信任度，無可見度）。
TLDR：DAO中的地位有固有的缺點，會降低討論的價值
四、引入匿名，將會發生么？
然而匿名性缺乏突出的、個性化的或不尋常的特徵。
匿名從話語中剝奪了地位和專業知識的信號。
每個人的審查都會增加（高地位、低地位、專家和非專家）
增加了治理疲勞，所有職位都受到平等審查。
增加了垃圾郵件的風險。
在线信譽系統在減少疲勞和垃圾郵件方面有着成功的歷史。具體來說，Stack Overflow 已被證明在Crowd文檔和討論方面非常成功。一般來說，專家在 Stack Overflow 上的行爲和有效性也得到了研究和記錄[4-5]。
當 Anonymity 和 Reputation 結合時，一個具有理想屬性的 Robust 討論系統就出現了[6]。即：
隨着時間的推移積累的專業知識數量：
只有專家才能發提案（減少疲勞）
較少的專家可以 TLDR，贊成/反對提案和話題（減少疲勞）
專家可以調節垃圾郵件（減少垃圾郵件）
專家可以示意性地直接討論（提案）
專家可以獲得更多的專業點數（增加參與激勵）
沒有技能的用戶（非專家）現在可以依賴有貢獻歷史的專家，而不會被依賴純粹身份的非專家所左右。
參考文獻：
[1] Reviewer bias in single- versus double-blind peer review
Andrew Tomkins, Min Zhang, and William D. Heavlin
[2] Nobel and novice: Author prominence affects peer review
Jürgen Huber, Sabiou Inoua, Rudolf Kerschbamer and Vernon L. Smith
[3] Understanding and supporting anonymity policies in peer review
Syavash Nobarany and Kellogg S. Booth
[4] Crowd documentation: Exploring the coverage and the dynamics of API discussions on Stack Overflow
Georgia Technical Report
[5] Towards Dynamic Interaction-Based Reputation Models
A. Melnikov, J. Lee, V. Rivera, M. Mazzara and L. Longo
[6]The Importance of Reputation for the Evolution of Decentralization
Craig Calcaterra, Wulf A. Kaal
標題：DAOrayaki ｜通過匿名和聲譽解決DAO中的群體思維和偏見
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