DAOrayaki:二次方融资与有效利他主义-ODAILY_TCOIN:BTCONE币

摘要

这篇文章,主要探讨了有效利他主义和web3.0的交集以及对GitcoinGrants2.0的扩展建议,希望将GitcoinGrants越来越多地引导到最有效的事业上。

在这个过程中使用的方法是:

引入一个数据层,允许对有效性的证明进行汇总;

引入有效利他主义的社会规范。

有效的利他主义

什么是有效利他主义,我一直在学习中,并且对它越来越感到兴奋。

有效利他主义是一种哲学和社会运动,主张"利用证据和理性尽可能地使他人受益,并在此基础上采取行动”。正是因为它是基于证据的,因此一直吸引我进行探索。

当向基于有效利他主义的事业捐赠时,以证据为基础的捐赠意味着每花一美元就能做最多的好事。它不会被用于行政开支,也不会陷入死循环。这对于捐赠事业而言是非常有利的,且影响深远。

科学和科学方法是以寻求相关证据来证明或反驳各种假设为基础的。

web3建设者对这些想法与我们在Gitcoin的数据集的交集感到兴奋。想象一下,如果我们可以衡量每个Gitcoin赠款对世界的影响,涵盖所有形式的资本,并提供该信息通过Grants2.0协议,让世界各地的人们可以轻松地做出更明智的决定,确定哪些赠款在资助时最有效!

Aave社区今日将开启关于“弃用Aave V2 AMM市场”的ARFC提案投票:4月23日消息,Snapshot投票页面显示,Aave社区将于今日21:00开启关于“弃用Aave V2 AMM市场”的ARFC提案投票,并将于4月29日结束。

该提案表示,考虑到AMM V2市场的低使用率,以及现在唯一未冻结的资产是V2 ETH和V3 ETH上可用的主要资产(DAI、USDC、USDT、WBTC、ETH),因此建议弃用AMM V2市场。这包括将所有LP代币的清算阈值设置为零,并冻结所有其他资产(DAI、USDC、USDT、WBTC、ETH)。冻结资产不会清算头寸。

将LT设置为零可以清算受影响的账户(以LP代币抵押品借款的用户),目前Aave V2 AMM市场上有大约15万美元的LP代币存款。

如果Snapshot投票通过,则发布AIP提案,并留出足够的通知时间供用户根据需要调整其仓位。[2023/4/23 14:22:00]

衡量影响

如何衡量哪些项目做了最多的好事?细节决定成败。

成本效益

有些慈善机构比其他慈善机构有效得多,因为慈善机构可能花不同的钱来实现同样的目标,有些慈善机构可能根本就没有实现目标。

公告 | OKEx发布关于HIT主动申请退市的公告:据OKEx官方消息,由于HitChain项目团队主动向OKEx申请退市,平台尊重并同意项目方的退市申请,OKEx特此向用户作出如下说明:OKEx将于马耳他时间2019年1月11日12:00,香港时间2019年1月11日19:00正式下线HIT所有交易对,在此期间,有HIT交易对挂单的用户,请提前将挂单撤掉,若下线后未撤单,挂单系统将自动帮您撤单,相关资产将退回至用户的交易账户。另外特别提醒广大用户,OKEx将于马耳他时间2019年1月26日6:00,香港时间2019年1月26日12:00关闭HIT提币,请所有持币用户尽快将HIT提现至支持的钱包和交易平台。后期项目方主网切换等计划OKEx平台也不会支持。[2019/1/11]

有效的利他主义者寻求确定那些具有高度成本效益的慈善机构。例如,健康干预措施是根据其影响来选择的,衡量标准是每一美元延长的生命、每一美元增加的质量调整寿命年或每一美元减少的残疾调整寿命年。

我们现在已经将基于健康的结果的影响量化为一个关键绩效指标:质量调整寿命年。

更多资金的空间

另一个重要标准是获得更多资金的空间。

韩国互联网振兴院和釜山京城大学关于区块链专业人力的研究和开发进行合作:韩国互联网振兴院和釜山京城大学关于区块链和新兴产业融合领域开展专业人力养成和共同研究的业务合作。两组织在情报互通和开发研究合作等方面构成实务协议体系,并计划在ICT领域的初期养成的课题展开讨论。KISA为了强化京城大学的信息保护,会加强管理体系认证、互联网监管等方面的建设。[2018/4/2]

有效的利他主义组织会考虑资金增加的预期影响,而不是评估所有捐赠给慈善机构的平均价值。这避免了向缺乏“空间”以获得更多资金的组织捐款,因为他们面临着除缺钱之外的瓶颈问题。例如,一个医疗慈善机构可能无法雇用足够的医生或护士来分发更多的医疗用品,或者它可能已经在为其市场上所有的潜在病人提供服务。

我打算用这篇文章的其余部分来谈一谈有效利他主义xweb3的交叉点。

有效的DAOltruism=有效的利他主义xweb3

我想探讨一下我们如何能将更多的有效利他主义思想带入GitcoinGrants。

这意味着将更多的有效性证据带入GitcoinGrants的数据集。

GitcoinGrants是一个以建设和资助数字公共产品为使命的项目。到目前为止,我们已经资助了价值5200万美元的公共产品,主要是使用一个名为QuadraticFunding的匹配公式。每个季度,GitcoinGrants上都会发生大约50万笔交易,每季度向各种项目分配大约600万美元。上个季度的数据是这样的。

MakerDAO发起6月核心单位预算分配等执行投票:据官方博客消息,MakerDAO治理促进者和协议工程核心单位已将以下执行提案纳入投票系统。内容包括:1.6月核心单位预算分配。2.将8种稳定币抵押品类型(USDC-A、USDC-B、TUSD-A、PAXUSD-A、GUSD-A、PSM-USDC-A、UNIV2DAIUSDC-A、USDT-A)移至清算 2.0 框架。3.提高所有可用债务总额上限曾至5亿枚DAI。[2021/6/5 23:13:37]

GitcoinGrants的决定是基于30k资助者社区的偏好。每个季度有50万笔交易,这构成了对生态系统中1k个不同项目的支持的表达。

当这些资助者决定资助哪些项目时,他们会得到以下数据:

资助名称

资助说明

项目来自哪个地理区域

项目的网站

项目的推特

项目的团队是谁

美国怀俄明州DAO法案已通过州参议院:金色财经报道,美国怀俄明州的“DAO法案”以28比2的投票结果通过了州参议院。该法案已被正式提出并移交给了矿产、商业和经济发展委员会。如果众议院批准该法案,则必须在众议院和参议院之间解决任何分歧,然后再将其发送给怀俄明州州长进行签署。[2021/3/19 18:59:09]

我最感兴趣的是开始获取有效的利他主义数据并将其与上述数据混合。想象一下,如果您可以浏览每个赠款+在上述有关赠款的信息旁边查看其对世界的影响。

如果你在浏览赠款登记册时,能看到关于该赠款影响的证明,并在以下每个矢量上进行量化,那会怎样?

该系统的数据层可以是这样的

我们试想几个问题:

1.如果能够按照影响来浏览/过滤赠款,会对Gitcoin赠款的体验有什么改变?

2.如果能选择总影响最大的赠款呢?

3.如果能根据那些有你自己信任的人的证明来过滤赠款呢?

4.你将如何过滤掉垃圾邮件?

5.管理部门如何就哪些证明是合法的达成共识?

在系统层面上,这样一个数据集的引入将如何改变每一轮拨款的偏好图?

以下是Gitcoin第12轮赠款的偏好图的样子。网络中的每个节点都是一个用户或一个授予,每个边都是一个交易。

如果我们在GitcoinGrants中引入有效利他主义的数据层,系统中的每个代理是否会做出更明智的决定?

如果是这样,这将如何改变每轮赠款的数据集的总体情况?这将如何改变QuadraticFunding的结果?

在假设的有效利他主义赠款实验的数据中发现的一件有趣的事情是,将利用该赠款计划的社区的偏好映射到多种不同类型的资本中。

例如,可以想象一个基于区块链的赠款计划优化金融和智力资本的世界,但从未对其他载体产生有意义的积极影响。

(X轴:10人的偏好,Y轴:资本的8种形态每个单元格是多少人X关心Y形式的资本。

所有数据都是随机的,仅用于演示目的)就我个人而言,我宁愿生活在一个至少我们的一些赠款计划的共识是对物质资本产生积极影响的世界,如气候变化+生物多样性丧失。

一个社区偏好看起来使得我们的世界更加美好。

如果我们去掉个人偏好,只看汇总的偏好:

这里还有一些随机生成的偏好图。

一个关心社会、物质和智力资本的社区

一个关心社会和体验资本的社区

一个关心物质和体验资本的社区

一个关心金融和智力资本的社区

一个除了金融资本什么都不关心的社区

关于有效利他主义与Web3.0,现在,问题多于答案,但当我思考EffectiveDAOtruism时,我对这些问题深感兴奋。

参考文献

Gitcoin的数据集https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OsJ_nmN9mN-i_9h3Yj2mDfjvtsP1qvv3B1zcpER62dk/edit#gid=1223173410

资本的八种形式:http://www.appleseedpermaculture.com/8-forms-of-capital/

Grant2.0协议:https://gov.gitcoin.co/t/gitcoin-grants-2-0/9981

有效的利他主义:https://forum.effectivealtruism.org/posts/cN9Zu7dowefAfmNnH/the-effective-altruism-handbook

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

金宝趣谈

[0:0ms0-9:507ms