协议机制 #1：计算机辅助治理

原文：Dinero Finance
编译：离离原上草

越来越多地，“计算机辅助治理”（Computer-Aided Governance）被用于 DAO 和去中心化项目中，作为一种方法论，通过引入来自数据、分析和各种建模形式（包括综合性的“复杂系统”仿真建模）的证据，来提升决策的质量。

通常，在 DAO 治理决策过程中使用的证据类型，按照“价值增益”从高到低依次为：报告 / 分析；综合仿真模型；有监督的 AI / 机器学习 / 统计模型；聚类与无监督学习；数据可视化；原始数据。

下图展示了一个原型化的、融合了计算机辅助治理的基于证据的决策流程。

[REDACTED] DAO 将设有论坛，并分设多个子版块用于不同主题的讨论，其中包括与治理相关的内容。具体来说，会有一个子版块，专门由数据科学与建模的贡献者负责搜集、分享和讨论支持决策所需的证据。

一开始，假设 DAO 面前有一项决策提案，例如：在下一个周期内，应接受哪些资产作为质押品。为了支持这项决策，会借助仿真与其他模型收集并分析数据，随后由决策者对分析结果进行讨论。若在讨论过程中发现需要更多证据以做出明智判断，就会进一步收集、分析并探讨更多数据。

如果讨论中可以看出已有足够证据达成初步共识，那么流程将进入有约束力的投票环节。一旦决策被执行，DAO 的状态、所控制的系统及其所处环境都会随之发生变化，这又会产生新的信息，可能引发未来的进一步问题与决策。

在此，我们省略了一些常规的数据科学细节，比如将原始数据进行获取、清洗和转换，使其更适用于建模与分析。此外，还有一些明显可能出现但本文未明确讨论的扩展情况，例如：多个决策及其流程可能同时进行，尤其当 DAO 需要处理多个事务时。

未来我们预计，这一循环流程在某些类型的操作性决策中将会逐步自动化，例如实时参数的调整。这种流程将去除人工中介的阶段，以 AI 或基于规则的决策方式替代投票，逐渐转变为更典型的控制循环。

这一流程在 [REDACTED] 的案例中将会如何体现呢？

想象 DAO 治理中正有一项提案：是否纳入某种新的资产类型。此时，专属该决策的子版块中将会有多个帖子，其中包括建立在早期基础分析之上的高级别报告。举例来说，其中有一篇“代币经济学报告”（Token Economics Report），它汇总并讨论了此前在论坛中发布的模型与分析等证据。

图 2：展示了一系列论坛帖子的标题，其中“代币经济学报告”标注了它所参考和基于的前期帖子。

在 DAO 治理社区中，某些规范性行为被默认会逐渐形成并被强化，例如：投票者以最佳证据为依据进行投票，并偏好那些清晰引用了原始资料（分析、模型或原始数据）的证据。

图 3：论坛中用于决策支持的证据背后的来源溯源图。

图 4：作为有向无环图（DAG）的决策支持证据节点结构。

请见谅，接下来的数学部分我们将以图片形式展示，因为 Mirror 目前尚不支持特殊字符。方程的书面格式可通过我们的 Discord 获取。

图 5：在任意有向无环图 H 中，对节点 hi 的汇点（Sinks）、源点（Sources）、后继节点（Successors）和前驱节点（Predecessors）进行标记。

已发布证据对决策流程的效用

可用证据状态的变化

效用贡献的估算

自底向上的视角

自顶向下的视角

综合视角

投票成员的信用分配

有趣的是，我们已经证明，在不要求每位投票成员对某项证据与其前驱或来源证据的效用进行明确判断的情况下，仍然可以实现这种信用分配。

通过在决策中引入计算机辅助治理，我们能够让治理架构不仅实现日益自动化，更加以数据为驱动。在像我们这样的协议中，涉及许多调节杠杆，因此将“基于证据的治理”中的证据归因纳入体系至关重要。关于我们 DAO 在这一主题上的差异化特点，将在后续的“协议机制”系列文章以及即将发布的 Gitbook 中进一步详细展开。