贡献者：DAOctor @DAOrayaki
审核者：shaun @DAOrayaki
原文：How Anonymity Can Solve Group-Think and Bias in DAOs
讨论是DAO的关键要素之一。
协调成员之间的任务
提出和讨论想法及提案
由于提案有效地指导了 DAO 的决策和财务支出，以至于在审议阶段DAO很容易受到影响力的攻击。
这是一个经典问题，游说者使用不同的策略来影响提案的决策。例如：交换条件、贿赂、胁迫、勒索等。
我们相信，在提案的创建、审议和投票过程中，真正的匿名性可以解决大多数的影响力攻击。
美众议院通过含加密税收条款的基础设施法案，已送交美国总统拜登签字:11月6日消息，美国众议院以至少218票赞成的表决结果投票通过了基础设施法案，其中包含加密货币纳税申报要求的条款，目前该法案已送交美国总统拜登签字。接下来美国财政部仍需解释其计划如何解读该法案，并发布指导意见，阐明企业或其他实体必须如何遵守该法案。（CoinDesk）[2021/11/6 6:35:21]
研究发现 DAO 在创建和审议提案时面临的三个挑战。
由于DAO 由具有不同知识水平的参与者组成，因此：
许多成员无法准确评估复杂的提案
即使简单的提案，用户也无法判断某些动作的二阶和三阶效应
成员们缺乏动力去花时间熟悉提案以做出更明智的决策
进一步导致在评估期间缺乏参与，并且对提案的批评不太有效。
没有时间或专业知识研究提案，时间或知识储备不足的用户依赖于来自高地位成员的社交启发来判断提案是“好”还是“坏”。
Bithumb通过合规管理体系国际标准认证:加密货币交易所Bithumb 15日宣布，已获得国际合规管理体系标准（ISO 37301）的官方认证。ISO 37301是国际标准化组织（ISO）于4月制定的合规管理国际标准，该公司解释说，它是行业内第一个获得该认证的。此前消息，Bithumb今年 6月已在公司内部提供国际标准合规管理体系（ISO）培训，计划尽快获得本次合规认证。（韩联社）[2021/7/15 0:53:32]
这导致 DAO 决策根据身份（高或低）而不是提案优点来评估和接受。
有意识和无意识的偏见是学术界公认的问题，并且已被广泛研究。例如，与双盲审稿人相比，非盲审稿人更有可能接受著名作者或顶级机构的论文。
几十年来，学术界一直在与这种偏见作斗争，并已开始使用信息技术消除其审查系统中的偏见。
Compound自治社区全票通过关于添加稳定币TUSD的提案:据去中心化借贷协议Compound官网显示，其治理社区发起的第45号提案「添加对稳定币TUSD的支持」以1,059,354的高票数全票通过，正式进入为期两天的等待期。之后TUSD货币市场将被正式添加到Compound借贷协议中，用户可以通过存入TUSD获得cTUSD，以享受Compound借贷市场的收益。
TUSD是透明,完全抵押并经链上实时验证的美元稳定币。目前已上线币安、火币、Poloniex等70+中心化交易所，基本覆盖头部交易所，并在数十个DeFi交易及借贷平台中流通。TUSD流通量与美元储备比例达到1:1，实现100%储备，并经全美最大的会计公司之一Armanino实时审计，用户可随时通过官网trueusd.com?获取公开的审计结果。[2021/5/19 22:20:18]
然而，由于工具不足，DAOs 并没有解决这个问题。我们认为，可以首先概述 DAO 中参与者的动态来解决偏见。换句话说，DAO 既有明显的偏见—“超级明星”故意劫持提案，也有隐性的偏见，即提案不是仅根据优点来判断的。
动态 | MoneyMessage允许用户通过电子邮件发送XRP:据bitcoinexchangeguide报道，微软Outlook的外接程序MoneyMessage现在允许人们将XRP附加至电子邮件并将其发送给任何邮件的接收者。用户不需要有任何知识或帐户来接收加密货币，转移的XRP将存入XRP微支付解决方案XRPTipBot。[2019/3/21]
由于提案者的历史工作和可靠性，专家的提案更容易“信任”。
专家和非专家的意见和讨论质量存在差异
非专家缺乏时间或技能来正确阅读和理解提案。
TLDR：DAO 的专业知识具有内在优势，可用于帮助非专家
声音 |陈秀红：通过区块链技术推广传统的中医是一次传统中医技术的革命:据凤凰网海南报道，中国中医科学院特聘专家教授，中国中医科学院昆山国医馆首席专家教授陈秀红在接受凤凰网海南专访时表示， 在区块链中传播中医技术，使得中医技术与区块链技术相结合，能达到很好的线上传播效果，让更多人了解传统的中医技术。区块链的防篡改性可以有效的保存中医技术，促进医疗健康发展进程加快，中医是指标亦治本的技术，是我国优秀的传统医学。通过新兴的区块链技术推广传统的中医技术，使得传统中医技术在社会的发展进程中得到完整的保存，是一次传统中医技术的革命。[2018/12/21]
无论专业水平如何，地位高的成员绝对值得信。
用户融合了地位、专业知识和信任。例如，节点操作员可能具有较高的地位，但专业知识和信任度较低。
地位高的人自私地行事并得到承认
地位低的人为 DAO 的利益行事，但会被忽略
TLDR：DAO中的地位有固有的缺点，会降低讨论的价值
然而匿名性缺乏突出的、个性化的或不寻常的特征。
匿名从话语中剥夺了地位和专业知识的信号。
每个人的审查都会增加（高地位、低地位、专家和非专家）
增加了治理疲劳，所有职位都受到平等审查。
增加了垃圾邮件的风险。
在线信誉系统在减少疲劳和垃圾邮件方面有着成功的历史。具体来说，Stack Overflow 已被证明在Crowd文档和讨论方面非常成功。一般来说，专家在 Stack Overflow 上的行为和有效性也得到了研究和记录。
当 Anonymity 和 Reputation 结合时，一个具有理想属性的 Robust 讨论系统就出现了。即：
随着时间的推移积累的专业知识数量：
只有专家才能发提案（减少疲劳）
较少的专家可以 TLDR，赞成/反对提案和话题（减少疲劳）
专家可以调节垃圾邮件（减少垃圾邮件）
专家可以示意性地直接讨论（提案）
专家可以获得更多的专业点数（增加参与激励）
没有技能的用户（非专家）现在可以依赖有贡献历史的专家，而不会被依赖纯粹身份的非专家所左右。
参考文献：
Reviewer bias in single- versus double-blind peer review
Andrew Tomkins, Min Zhang, and William D. Heavlin
Nobel and novice: Author prominence affects peer review
Jürgen Huber, Sabiou Inoua, Rudolf Kerschbamer and Vernon L. Smith
Understanding and supporting anonymity policies in peer review
Syavash Nobarany and Kellogg S. Booth
Crowd documentation: Exploring the coverage and the dynamics of API discussions on Stack Overflow
Georgia Technical Report
Towards Dynamic Interaction-Based Reputation Models
A. Melnikov, J. Lee, V. Rivera, M. Mazzara and L. Longo
The Importance of Reputation for the Evolution of Decentralization
Craig Calcaterra, Wulf A. Kaal
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