贡献者：DAOctor@DAOrayaki
审核者：shaun@DAOrayaki
原文：HowAnonymityCanSolveGroup-ThinkandBiasinDAOs
一、DAO中的影响力攻击
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。
黄立成已通过OTC形式购得traits属性1/1的MAYC #9209:9月3日消息，黄立成已从OpenSea用户“player1.xyz”处购得traits属性为1/1（即仅这一只NFT具有该traits）的Mutant Ape Yacht Club #9209，链上交易并未显示具体的成交价格。
根据KOL@alexzhan的说法，黄立成或是通过OTC形式以250 ETH的价格购得该NFT。[2023/9/3 13:15:16]
二、链上治理系统中的人格偏见问题
研究发现DAO在创建和审议提案时面临的三个挑战。
1）DAO成员的技术和知识不对称
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
非营利组织DSF将通过最高500万美元的资助扩大分布式账本技术的应用:3月20日消息，非营利组织DLT Science Foundation (DSF) 宣布将通过最高为500万美元的资助计划，推动分布式账本技术（DLT）在全球的应用和发展。该计划将提供资金和技术支持，以帮助激发新的项目和创新，拓展DLT的应用领域。
据悉，该计划将重点支持非营利组织、区块链初创企业以及政府机构，以鼓励他们使用DLT技术解决现实世界中的问题。DSF称，他们希望通过这一计划推动全球DLT的应用和发展，推动区块链技术的普及。[2023/3/20 13:15:14]
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。
2）过度依赖身份来评估提案
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”。
3）评论中的身份和偏见问题
0xD275开头地址从Bitfinex取出近12万枚ETH，并通过Aave借出8000万枚USDC:金色财经报道，Etherscan数据显示，0xD275开头地址收到标记为“Bitfinex热钱包”的地址转出的超过117,872枚ETH，随后该地址在Aave上借出8000万枚USDC。[2022/11/21 7:52:33]
这导致DAO决策根据身份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。
三、通过匿名技术解决偏见
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。
GMX首席执行官Elie：通过运行NFT游戏来融合加密货币和游戏世界:2021年9月7日GMX首席执行官Elie做客XT直播间，与XT AMA专栏主持人Joyce在XT官方英文群以及中文群内进行了在线AMA活动。在谈及发展计划时Elie表示：“我们的下一个目标是在2022年年底前发展并达到10,000,000,000的市场资本和拥有超过13,000的用户。与其他区块链的跨链合作已提上日程。并且，我们已经确认了与NULS的合作关系，这将有助于我们与Fabwelt工作室的合作并最终在Polygon上推出我们的游戏，连接加密货币和游戏世界。”
XT是一家社交化交易平台。[2021/9/7 23:06:28]
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。
福建银行通过跨境金融区块链平台累计办理贸易融资业务6516笔:据人民银行福州中心支行2021年上半年新闻发布会消息，福建省试点跨境金融区块链平台积极助力中小微企业融资。自试点以来，银行通过跨境区块链平台融资类应用场景已累计办理贸易融资业务6516笔、金额23.58亿美元，中小微企业融资笔数占比超过八成、金额占比近六成。“出口信保保单融资”为2021年区块链服务平台新上线的应用场景。人民银行福州中心支行有关负责人介绍称，该场景搭建起外汇局、信保与银行之间数据互联和业务对接的桥梁，提供丰富的跨境贸易背景信息和便捷的单证核验服务，有力解决长期困扰保单融资业务的操作成本高、数字化水平低及数据壁垒明显等问题。疫情防控期间，跨境区块链平台月均融资额较疫情前增长51%，为支持中小微企业复工复产、缓解资金紧张、夯实经济发展基础提供重要支撑。（经济参考报）[2021/8/4 1:32:50]
1）专家：在特定领域具有高技能、知识或贡献的人。
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
2）地位：相对的社会或职业地位；
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
3）高地位成员的提案带有内在的积极偏见
4）低地位成员的提案带有固有的负面偏见。
TLDR：DAO中的地位有固有的缺点，会降低讨论的价值
四、引入匿名，将会发生么？
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
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，StackOverflow已被证明在Crowd文档和讨论方面非常成功。一般来说，专家在StackOverflow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
较少的专家可以TLDR，赞成/反对提案和话题
专家可以调节垃圾邮件
专家可以示意性地直接讨论
专家可以获得更多的专业点数
没有技能的用户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：
Reviewerbiasinsingle-versusdouble-blindpeerreview
AndrewTomkins,MinZhang,andWilliamD.Heavlin
Nobelandnovice:Authorprominenceaffectspeerreview?
JürgenHuber,SabiouInoua,RudolfKerschbamerandVernonL.Smith
Understandingandsupportinganonymitypoliciesinpeerreview
SyavashNobaranyandKelloggS.Booth
Crowddocumentation:ExploringthecoverageandthedynamicsofAPIdiscussionsonStackOverflow
GeorgiaTechnicalReport
TowardsDynamicInteraction-BasedReputationModels
A.Melnikov,J.Lee,V.Rivera,M.MazzaraandL.Longo
TheImportanceofReputationfortheEvolutionofDecentralization
CraigCalcaterra,WulfA.Kaal
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