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。
老挝财政部长：老挝有望在2022年通过比特币挖矿赚取1.93亿美元:金色财经报道，老挝财政部长Bounchom Ubonpaseuth周二表示，预计到2022年仅通过比特币挖矿就能赚取2万亿基普（约合1.93亿美元）。这将是该国明年28.9万亿基普（28亿美元）的国内收入预测的重要组成部分。[2021/11/3 6:27:39]
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”。
Compound已通过40号提案:金色财经报道，据Compound Labs官方推特消息，Compound 40号提案已通过，需等待2天后执行。据悉，该提案建议启动“Compound赠款计划”，将为有益于Compound及其利益相关者的项目、构想和活动提供资金。[2021/3/13 18:41:03]
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。
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。
美国参议院多数党领袖：参议院将通过并完成刺激计划:美国参议院多数党领袖舒默表示，新冠刺激计划将是最大的反贫困计划之一，无论需要多长时间，参议院将通过并完成刺激法案。美国参议院少数党领袖麦康奈尔表示，美国将迎来强劲复苏，将会反弹。（参议院对经济刺激法案修正案的投票预计将持续到当地时间周五晚上）。[2021/3/5 18:19:37]
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
FTX COO：交易员可以通过期权判断市场走势:在TokenInsight举办的《对话首席》线上活动中，FTX COO Constance表示：在现在交易所众多的情况下，做出创新的产品，我觉得是FTX能够迅速突出重围的重要原因。此外，用户可以在FTX平台上找到别的平台上没有的产品，加上出色的流动性和盘口深度，给用户提供很多可玩性的产品。
对于如何利用好期权产品的数据判断市场，Constance认为，传统期权交易大家都会看Open Interest代表现存总共期权开仓仓位，OI越大相对流动性越好。净多或净空都算在内，如果24h交易量超过了当天的OI，说明很多人在这个时间段进行了期权交易，当天的期权二级市场有充足流动性，期权的价格通常会有比较小的滑点。之后FTX也会在期权板块上线Greeks ，根据底层资产价格与期权行权价差大小，通过判断Greeks能更好地帮助交易员作出交易选择。[2020/3/2]
无论专业水平如何，地位高的成员绝对值得信。
动态 | 联通与京东发布白皮书：“智能物流”通过区块链等技术实现物流资源的在线化等:据21世纪经济报道，7月2日，中国联通联手京东在达沃斯论坛期间发布《从连接到智能——5G助力物流数字化转型升级白皮书》，白皮书提出“智能物流”概念，这包括智慧化的物流规划管理和自动化的物流管控执行。通过物联网、云计算、大数据、人工智能、运筹学、AR/VR、区块链、机器人等关键技术，实现物流资源的在线化、数字化和智能化，提高物流系统感知、思维、学习、预测决策和智能执行的能力，从而提升整个物流系统的智能化水平。[2019/7/3]
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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