整理：Ruby
来源：?DAOStep
这次在?DAOFest上海，我们有幸请到了MakerDAO中国区负责人潘超分享他对Defi治理的认知，他从宏观的角度和我们分享了他眼中对于Defi治理的4个错误指控，很多来自实践者的观点和思辨对于治理机制的设计和目标的权衡十分具有参考价值。
以下是分享文字概要。
理解DAO
DAO的产生是因为监管成本>组织成本+交易成本
科斯在《企业的本质》中曾经提过，企业的产生是因为组织成本小于交易成本。而在DAO的协作过程中，参与者往往需要同时支付组织成本和交易成本。面对这种成本，DAO依旧可以产生和发展，很大程度是因为在目前跨地区和国境的协作中，我们需要支付很高的监管成本。当这个监管成本大于组织成本和交易成本的时候，我们便会寻求构建在区块链上的DAO进行组织和协作。
数字资产研究院副院长孟岩：区块链不是给“人”用的:金色财经现场报道，12月6日，2020世界区块链大会于武汉举办，大会的数字经济与开放金融论坛上，数字资产研究院副院长孟岩演讲表示，区块链不是给“人”用的，是给未来充分智能化的社会用的，区块链是未来机器智能时代的全球交易网络。有了区块链，有了通证，未来的智能设备才可以协作。[2020/12/6 14:10:21]
关于Defi治理的4个错误指控
指控一：链上决策的事情太少
事实：Maker的利率都是mkr的持有者投票决定的
思考：链上治理的目标对象和范围？
观点：链上治理是成本很高的事情，只有需要全局共识的事情，才需要链上治理
理由：链上治理需要复杂的信息和信号的收集，才能根据信号和反馈制定全局最优的决策，这本身是个成本很高的事情。对于一个系统而言，需要进行符合「成本收益」反馈的决策。不考虑成本，
孟岩：产业区块链用于工商业场景还存在诸多挑战:金色财经现场报道，数字资产研究院副院长孟岩8月4日在西安举行的“新基建，新机遇，区块链分布式存储行业大会”上表示，央行在最近下发的《区块链技术金融应用评估规则》中把区块链技术定义为“一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致性、防篡改、防抵赖的技术”，按照这种定义，产业区块链用于社会治理非常有效，但是应用于工商业场景还存在诸多挑战，比如合理的场景是什么？可持续商业模式在哪里?对实体经济支持何在?为什么不使用中心化系统？为什么不使用云系统?如何启动?[2020/8/4]
无差别的进行「链上治理」是对系统很不经济的决策
指控二：投票的参与度低
事实：Maker的利率调整投票参与度在1%左右，即便是以太坊的theDAO事件投票，投票参与度也不超过10%
数字资产研究院副院长孟岩：2020年区块链开火年有四大看点:在3月1日下午14点由火币中国主办的“2020开火节”圆桌环节上，数字资产研究院副院长、火币中国顾问孟岩表示，2020年区块链开火年有四大看点。
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孟岩表示，2020年肯定是区块链开火年，但火力一点不弱！第一，疫情之后，中国会投巨资构建下一代的国家级 IT 基础设施，而防灾应急将会是其中一个刚性的需求。区块链在构建国家级的防灾应急指挥系统中，可能发挥基础性的作用，而这也将带动区块链的快速发展。
第二，全球在数字资产、数字金融领域的一系列新动作，包括 Libra 可能落地，数字资产会走向越来越开放的状态。
第三，全球经济大格局的变化。今年是美国大选年，中美刚刚签署第一阶段贸易协议，又发生了疫情，各方面都需要经济稳定发展，选择比较积极的货币和财政政策概率比较大，这样通胀的威胁就会相应加大，不过对于区块链数字资产来说是个利好。
第四，随着国家新的 IT 和区块链战略布局，以及十四五规划的制定，各方学习区块链的热情会继续高涨，今年肯定将成为区块链学习和教育大爆发的一年。[2020/3/1]
思考：投票参与度低是坏事么？
观点：人人参与的投票结果不见得好
理由：并不是所有人都具备能力和动力做出对全局最优的决策。投票的人需要具备做决策的专业知识，需要理解整个事件的过程，并有动力做出对全局最优的决策，这些过程都有成本。很难要求所有人在这个过程中获得的收益都超过他需要付出的成本。
系统应追求全局最优的结果，而非最「民主」的结果。
拉佛曲线vsChaoCurve:投票人数和投票质量的关系
指控三：治理代币的流动性差
事实：MKR的流动性在Top20的代币中流动性不占优。
思考：治理代币流动性差代表什么？
观点：低流动的代币可以让代币的持有者做出符合系统长期利益的决策。
理由：?对早期的治理的系统来说，希望决策是由和系统长期利益相关的角色做出的。基于短期的经济激励的决策，对系统的长期发展不一定有利。
指控四：人为设定规则，应用算法自动调节
事实?：Maker带有「人为」投票参与的利率治理被证明有效。
思考：算法=Fantacy？
观点：不应该完全依靠算法自动化的治理，「算法治理」并没有更加去中心化，本质是固定的不连续的人为治理。
理由：DAO的愿景是通过运营智能合约实现「自组织」的运行状态，但是智能合约当前的状态需要人为设定「响应式」的规则，而非通过算法自动调节。目前的算法更多是一种固定的规则，还不具备自动化机器学习，自动调整和强化的能力。开发者在设定算法参数的过程中，很多时候并没有经过网络的全局共识，本质是人为在调整参数的设置，
这个过程本质是一种不连续人为治理。
算法的曲线:你喜欢哪个颜色
StepVoices
从潘超的分享中，可以很强烈的感受到一种来自实践者务实的理性现实主义的思考和反馈。
对于Defi项目而言，除了自身代币流转规则的治理之外，还涉及到业务场景中的风险控制及决策机制的治理。这不仅需要平衡整个网络决策的参与度和效率，还要保证在去中心化的框架下可以实现高质量的风险管理，以及具备对突发风险及时响应和反馈的能力，是个挑战很大的课题。
个人对于MakerDAO治理框架中印象最深的部分在于其：
针对不同的治理目标事件，基于不同的参与度和决策来源的期待和预期，设计的响应式治理和积极式治理分离的决策流程
以内部风控团队为首的MRT和MTH之间的强化交互决策模型：基于「专业团队」提出的模板进行群体讨论和决策，再基于反馈进一步扩大的类强化学习的治理流程设计
提案的时间要素和治理的安全模块的设计
直观的感受是MakerDAO在治理的过程中没有刻意去追求所谓的「去中心化」或「公平」，也没有去追求绝对的「链上治理」。能感觉到MakerDAO作为一个本质上从事「金融业务」的项目，在努力追求去中心化权益治理「公平性」和业务场中风险管理的「有效性」的平衡。
正如MakerDAO在其风险治理框架层中表述的：「一个去中心化的风险管理需要保证严格和基于事实的理论高于个体的意见或者群体偏见。」
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