라인 거버넌스 시스템을 민주화하기 위한 핵심 퍼즐은 보상을 통해 장기적인 시민 참여를 장려하는 방법을 이해하는 것입니다. 현재 web3 거버넌스 시스템은 양도 가능한 토큰을 사용하는 경향이 있지만 여기에는 코인 투표를 넘어 극복할 수 있는 몇 가지 명확한 제한 사항(예: 금권주의 경향, 낮은 시빌 탄력성, 토큰 판매 및 종료에 대한 인센티브)이 있습니다 . 이 기사에서는 거버넌스 참여에 대한 평판 기반 보상 시스템과 토큰 기반 보상 시스템의 장단점을 비교합니다. 저는 이러한 각 거버넌스 보상 시스템에 대한 고려 사항을 간략하게 설명하고 이를 획득하는 방법과 이를 통해 어떤 권한을 얻을 수 있는지 논의합니다.
기여 보상에 대한 역사적 선례
정치적 영향력은 일반적으로 장점 기반이 아닌 부 기반이었습니다.
역사적으로 사회적, 정치적 영향력은 장점보다는 부에 기반을 두었습니다. 예를 들어, 고대 로마에서는 원로원 계급이 장자권과 토지 보유로 구별되었습니다. 르네상스 시대에는 피렌체의 메디치 은행가와 같은 부유한 가문이 자신의 부를 활용하여 정치적, 종교적 문제는 물론 문화 운동에도 영향을 미쳤습니다. 오늘날 많은 자유 대의 민주주의 국가에서도 부유한 개인과 기업은 기부와 로비를 통해 정치적 문제에 영향을 미칩니다 . 대학 입학과 같이 장점을 보상하기 위해 명시적으로 설계된 기타 사회 시스템은 종종 기존 입학 및 동문 기부를 통해 부유하고 연결된 개인에게 보상을 제공합니다 .
web3의 목표가 진정한 민주적 온라인 시스템으로 나아가는 것이라면, 문제는 부에 기반한 계층 구조 재창조를 어떻게 막느냐 하는 것입니다. 부와 인맥보다는 장점, 가치, 기여를 어떻게 우선시할 수 있습니까?
장점 기반 평판 시스템은 틈새 시장을 넘어 확장하기가 어려웠습니다.
평판은 사회가 장점을 포착하려고 시도한 한 가지 방법입니다. 수세기 동안 우리는 누가 신뢰할 수 있고 유능하며 인정받을 가치가 있는지 식별하고 이러한 신호를 사회적 지위, 접근 및 의사 결정 권한으로 변환하는 방법을 결정하기 위해 신호를 수집하고 집계하는 방법을 찾으려고 노력해 왔습니다. 이러한 시스템에는 예를 들어 장인의 장인 정신을 입증한 중세 유럽의 길드가 포함됩니다. 긴밀한 부족 공동체에서의 입소문 평판; 대학의 학업 자격 증명; 누군가의 재정적 의무 불이행 가능성을 평가하기 위한 신용 등급.
게다가 오늘날의 디지털 환경에서 기술 플랫폼은 부보다는 관찰된 행동을 기반으로 평판을 알리는 방법을 모색해 왔습니다. Google의 PageRank 알고리즘, Reddit의 카르마 점수 , Amazon 및 Yelp 동료 리뷰를 생각해 보세요 . 그러나 이러한 시스템은 일반적으로 부와 연결에 덜 직접적으로 연결되어 있지만 상황에 따라 다르며 틈새 설정 이상으로 일반화할 수 없는 경향이 있습니다. 게다가 사기와 남용에 취약한 경우가 많습니다. 물론 대규모 보상 시스템에는 심각한 사회적 위험이 없는 것은 아닙니다. 예를 들어 중국의 사회 신용 점수 시스템이나 스파이웨어를 통해 개인을 블랙리스트에 올리는 사우디 아라비아는 중앙 집중식 설계가 어떻게 디스토피아적인 결과로 이어질 수 있는지에 대한 경고 이야기를 제공합니다. 그렇다면 핵심은 기술의 힘과 분산형 디자인의 목표 사이의 균형을 맞추는 것입니다.
web3를 사용하면 규모와 맥락에 따라 보상을 설계하고 구현할 수 있어 장점 기반 온라인 거버넌스의 가능성이 열립니다.
역사상 처음으로 web3를 통해 신뢰성이 높고 보편적으로 사용 가능한 보상 시스템을 대규모로 설계하고 구현할 수 있었습니다. 예를 들어, 블록체인의 불변성은 보상이 변조되지 않고 안전하게 기록되도록 보장하며, 스마트 계약은 보상 구현을 투명하게 자동화하여 중개자의 필요성을 줄일 수 있습니다. MakerDAO의 대리인 보상 시스템 은 web3에서 살펴본 보상 시스템의 한 예이며, 이 글의 뒷부분에서 다른 예를 논의합니다. 신뢰 구축 및 보상 분배를 위한 새로운 메커니즘을 기반으로 하는 이러한 보상 시스템은 잠재적으로 전체 기술 플랫폼 또는 기타 온라인 커뮤니티에 대한 거버넌스 프로세스를 민주화하기 위해 광범위한 사용자 기반의 의견을 바탕으로 설계될 수 있습니다.
보상 구조 설계의 두 가지 핵심 퍼즐
보상 시스템 설계의 근본에는 두 가지 중요한 질문이 있습니다. 1) 무엇을 보상해야 합니까? 2) 누가 보상을 받나요?
무엇을 보상받아야 합니까?
대학 자격증이나 신용 점수와 같은 역사적 모델은 신뢰성, 기여도, 기술의 가치를 대리하기 위한 대략적인 모델입니다. 무엇을 보상해야 할지 결정할 때 주요 관심사는 신호가 평판에 대한 진실된 증거를 나타내는지 여부를 결정하는 것입니다. 예를 들어 온라인 거버넌스에서 사용자는 투표, 시청 참석, 거버넌스 제안 제출과 같은 작업에 대해 평판 점수를 얻을 수 있습니다. 누군가가 이러한 일을 하는 빈도( 수량 ) 를 문서화하는 것 외에도 이러한 행동의 노력과 가치( 품질 ) 를 평가할 수 있는 방법이 있습니까 ?
누가 보상을 받나요?
누가 보상을 받을지 결정하는 핵심은 집계입니다. 여기서 까다로운 부분은 상황에 따라 번역되는 공통 언어로 신호를 해석하는 표준화된 방법을 만드는 것입니다. 평판의 경우 지표는 맥락에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 예를 들어 신용 점수는 재정적 신뢰성을 반영하고, 운전 기록은 운전 책임을 측정하며, 온라인 레스토랑 리뷰는 요리 기술을 평가합니다. 이러한 지표는 서로 바꿔 사용할 수 없습니다. 뛰어난 신용 점수가 요리 실력을 보증하지는 않습니다. 그러나 평판 기반 거버넌스를 사용하는 온라인 커뮤니티에서는 평판에 대한 보다 포괄적인 관점을 통합하는 것이 합리적일 수 있습니다. 그렇다면 이러한 다양한 평판 구성 요소를 어떻게 평가해야 하며, 이러한 구성 요소가 더 넓은 사회적 환경(예: 소셜 그래프 기반 검증 )에 어떻게 적합합니까? 평판은 재정, 신원, 심지어 가상 예술품 및 재산 에 이르기까지 누군가의 암호화폐 지갑에 있는 모든 콘텐츠를 통합하도록 설계되어야 합니까 ?
평판 기반 시스템과 토큰 기반 시스템
토큰 기반 보상은 양도 가능하지만 평판 기반 보상은 양도할 수 없습니다. 어떤 것을 사용해야 하는지, 왜 사용해야 하는지 궁금할 수도 있습니다. Web3 거버넌스의 초기 실험은 일반적으로 토큰 기반이었지만 현재는 성공적으로 구현될 경우 명확한 이점을 제공하는 기본적으로 더 많은 평판 기반 시스템을 지향하는 추세입니다(아래 표에 요약되어 있음).
일반적으로 평판 기반 거버넌스는 장기적인 커뮤니티 조정을 우선시하는 능력주의 시스템에 적합한 반면, 토큰 기반 거버넌스는 확장성과 유동성을 우선시하는 프로젝트에 적합할 수 있습니다. 예를 들어 접근/진입 측면에서 트레이드오프가 존재합니다. 평판 기반 시스템은 더 빨리 평판 구축을 시작할 수 있는 초기 커뮤니티 구성원을 선호할 수 있습니다. 하지만 토큰 기반 시스템은 부유한 개인에게 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 시빌 저항 측면에서 평판 기반 시스템은 평판을 신원에 연결하여 토큰 기반 시스템(예: Beanstalk 해킹 )에 내재된 시빌 취약성을 극복하는 것을 목표로 합니다. 그러나 이는 신원 확인에 사용되는 방법에 따라 잠재적으로 개인 정보 보호 에 대한 우려를 제기할 수 있지만 이러한 우려는 zk-SNARKS 또는 기타 유형의 영지식 증명을 통해 극복될 수 있습니다 .
실제로는 토큰과 평판 점수의 일부 조합을 통합하는 것이 합리적일 수 있습니다 . 예를 들어 평판이 전체 거버넌스 기능이 아닌 일부로 이어지는 경우입니다. 평판 기반 시민의 집과 토큰 기반의 토큰 하우스를 갖춘 옵티미즘의 양원제 하우스는 이를 구현하는 하나의 방법이지만 설계 공간이 넓습니다. 과거 연구에서는 평판 시스템이 평판 신호용 토큰과 유동성 제공용 토큰 한 쌍에 의존해야 한다고 주장했습니다 . 다른 프로젝트에서는 스테이킹된 토큰 보유자가 거버넌스 토큰 보유자에 대해 거부권을 갖는 이중 거버넌스 모델을 탐색하고 있습니다. Lido 의 경우 LDO와 stETH 토큰 모두 양도 가능하지만 양도 불가능한 평판 기반 거버넌스 토큰을 유사한 이중 토큰 모델로 구축하는 것을 상상할 수도 있습니다.
토큰 기반 시스템
"토큰 기반 거버넌스"는 인센티브나 보상이 대체 가능한 토큰(공개 시장에서 사고 팔 수 있는 토큰)의 소유 또는 획득과 연결되는 시스템을 의미합니다. 예를 들어, 여기에는 Uniswap 거버넌스에서 투표하는 데 사용할 수 있는 Uniswap의 UNI 토큰이 포함됩니다. 이러한 토큰의 양도 가능성으로 인해 평판 기반 시스템에 비해 프로토콜 거버넌스에 새로운 참가자를 쉽게 온보딩할 수 있습니다. 하지만 이러한 시스템은 잠재적으로 더 많은 자본을 가진 사람들이 더 큰 영향력을 발휘하는 금권적 역동성을 가능 하게 합니다. 토큰 보유자는 프로젝트 성공에 직접적인 재정적 이해관계를 갖고 있으며, 자신의 장기적인 재정적 가치를 홍보하는 방식으로 투표하도록 동기를 부여합니다. 안타깝게도 토큰 보유자의 재정적 이해관계가 장기적인 비재무적 커뮤니티 이해관계와 항상 일치하는 것은 아닙니다. 이러한 유형의 토큰의 예로는 Ethereum의 ERC-20 토큰, Cosmos의 ICS-20 토큰, Solana의 SPL 토큰이 있습니다.
현재 대부분의 프로젝트는 투표권이 토큰 자산의 직접적인 기능인 "1토큰, 1표" 모델을 사용하여 프로젝트에 대한 결정에 투표합니다. 예를 들어 MakerDAO에서 MKR 토큰 보유자는 DAI 스테이블코인을 뒷받침하는 담보에 대한 위험 매개변수와 같은 프로토콜 변경 에 투표했습니다 . 분산형 대출 프로토콜 Aave에서 AAVE 토큰 보유자는 어떤 프로젝트가 Aave 생태계 보호구역으로부터 자금을 받아야 하는지 투표했습니다. 분산형 거래소 Uniswap에서 UNI 토큰 보유자는 유동성 공급자와 토큰 보유자 사이에 거래 수수료가 분배되는 방식에 영향을 미치는 UNI 토큰의 수수료 구조 변경 에 투표했습니다 .
토큰 기반 시스템에서 구현된 양도 가능한 토큰을 배포하는 보상 메커니즘의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 에어드롭: 토큰은 특정 자격 기준에 따라 특정 시점에 지갑에 배포됩니다. 에어드롭은 특정 행동에 대한 인센티브를 제공하거나, 새로운 프로젝트를 홍보하거나, 커뮤니티 내에서 소유권을 보다 광범위하게 분배하는 데 종종 사용됩니다. DeFi 프로토콜(예: Uniswap ), 레이어 2 솔루션(예: Optimism ), 블록체인 ID 솔루션(예: ENS ) 또는 NFT 프로젝트(예: Yuga Labs의 Bored Ape Yacht Club)는 모두 에어드랍 보상을 실험했습니다.
- 소급 보상 자금 조달: Optimism은 토큰 배포에 대한 이러한 접근 방식을 여러 차례 구현하여 더 넓은 OP 스택 생태계를 위한 Optimism "공공재"의 개발 및 채택을 지원한 사용자의 지갑에 OP 토큰을 보냅니다. 공공재의 예로는 개발자 생태계에 대한 코드 추가, 사용자 경험 및 채택에 대한 기여, Optimism 거버넌스에 대한 적극적인 참여 등이 있습니다. 수상자는 커뮤니티 추천과 낙관주의 시민의 집 투표를 통해 선정됩니다.
- 유동성 채굴: 사용자는 분산형 거래소 또는 유동성 풀에 유동성을 제공하여 토큰 보상을 얻습니다. 분산형 대출 프로토콜인 복합 금융(Compound Finance) 과 파생상품 유동성 프로토콜 인 신세틱스(Synthetix) 는 유동성 채굴을 통해 토큰 보상을 발행하는 프로토콜의 예입니다. 개별 시간에 구현되는 에어드롭과 달리 유동성 채굴은 사용자에게 대출 및 차용을 위해 지속적인 토큰 방출을 보냅니다. 이는 사용자가 익명 풀에 코인을 입금하면 토큰으로 보상을 받는 Tornado Cash 의 익명 채굴과 유사합니다 .
- 투표 에스크로: 거버넌스에 참여하려면 사용자는 토큰을 투표 에스크로에 잠가야 합니다. 사용자는 장기간 토큰을 잠금으로써 투표권을 높일 수 있습니다. 예를 들어 DeFi 거래소 Curve Finance는 veCRV(투표 에스크로 CRV 토큰)를 사용하여 투표 에스크로를 구현합니다. Curve에서는 veCRV를 더 오랫동안 잠그면 투표권이 증가하는 것 외에도 더 큰 부스트를 얻을 수 있습니다. 이는 플래시론 기반 거버넌스 공격 에 대한 방어 메커니즘으로도 사용될 수 있습니다 .
평판 기반 시스템
명성은 구매하는 것이 아니라 얻는 것입니다. 평판은 토큰의 형태를 취할 수도 있지만, 구현 방식은 공개 시장에서 구매하거나 판매할 수 있는 대체 가능한 토큰과 다릅니다. 실제로 평판은 이더리움의 ERC-5114 (“소울바운드” 배지) 토큰과 같은 대체 불가능한 토큰(NFT)을 가장 자주 활용합니다. 낙관주의 시민의 집 배지 와 Polygon이 제안한 Polygon ID를 통한 평판 기반 투표는 현재 신원 기반 거버넌스 시스템의 예입니다. 평판 기반 거버넌스는 동료 증명, 관찰 가능한 행동을 기반으로 한 자동화된 점수 또는 중앙 집중식 선택을 포함하여 실제로 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다(이 글의 후반부 섹션에서는 다양한 보상 메커니즘 간의 장단점을 간략하게 설명합니다).
평판 토큰은 가상적으로 양도 불가능한 대체 가능 토큰의 형태를 취할 수 있습니다(예를 들어 ERC-20 계약의 양도 기능이 비활성화된 경우). 양도 불가능한 대체 가능 토큰을 사용하여 커뮤니티 구성원의 기여도를 보다 세밀하게 평가할 수 있습니다. 예를 들어 평판 토큰의 수는 쉽게 분할될 수 있으며 개별 등급이 아닌 연속 규모로 커뮤니티 회원에게 등급을 할당하는 데 사용할 수 있습니다. NFT로 대표되는 몇 가지 평판 배지가 만들어낸 규모입니다. 이러한 평판 기반 거버넌스 시스템은 영향력을 보다 공평하게 분배하고 잠재적으로 더 나은 Sybil 저항을 제공할 수 있습니다. 그러나 평판 기반 시스템에는 확장성 및 기여도의 주관적인 측정과 같은 본질적인 문제가 존재합니다.
평판 기반 거버넌스 보상은 아직 구현 초기 단계에 있습니다. 평판을 얻을 수 있는 잠재적인 방법의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 자동화된 행동 지표: 평판은 시스템 내에서 관찰 가능한 사용자의 행동을 기반으로 자동으로 계산됩니다. 예를 들어 개인이 시청에 참석하면 평판 점수에 대해 1점을 얻을 수 있고, 투표를 하면 5점을 얻을 수 있습니다. 이러한 행동 지표는 스마트 계약에 하드코딩될 수 있습니다. 게임성을 극복하기 위해 회의 시작이 아닌 회의 중에 무작위로 30초 간격으로 시청 출석을 가져오는 것을 상상할 수 있습니다. 물론, 참여 이면의 미묘한 차이를 식별하는 데에는 여전히 어려움이 있습니다. 예를 들어, 정기적인 출석은 개인의 진정한 시민적 헌신을 보여줄 수도 있지만 단순히 여가 시간이 풍부한 사람을 반영할 수도 있습니다.
- 동료 증명: 평판은 동료 참가자의 보증이나 평가를 통해 구축됩니다. 이 접근 방식은 동료 평가를 활용하여 관찰 가능한 조치를 넘어서 잠재적으로 참여 품질에 대한 더 나은 평가를 제공하지만 사람들이 동료를 평가하는 데 시간을 할애하도록 장려해야 합니다. 여기서 중요한 과제는 뇌물 수수나 기타 형태의 평판 구매를 방지하는 방식으로 계획을 설계하는 것입니다. 실제 동료 증명의 한 가지 예는 Govrn 과 협력하여 회원들이 다른 커뮤니티 회원이 증명할 수 있는 DAO 기여를 기록하고 결국 소급 보상으로 변환될 수 있도록 하는 Boys Club DAO 입니다. 또 다른 예는 Optimism의 거버넌스 포럼 에서 제안된 대로 거버넌스 접근성을 개선하기 위한 기여 기반 증명입니다 . 아마도 EAS( Ethereum Attestation Service )와 같은 것을 사용하여 증명을 생성, 확인 및 취소할 수 있습니다.
- 중앙 집중식 선택: 전담 팀이 프로젝트 초기 단계에서 개인을 선택하고 설정된 기준에 따라 높은 평판 점수를 할당합니다. 여기서 중앙 팀은 평판이 높은 개인을 식별합니다. 시스템이 발전함에 따라 점진적으로 분산화 되어 더 넓은 커뮤니티가 평판 기준을 개선하는 데 더 실질적인 역할을 할 수 있습니다. 이 방법은 품질 보증의 초기 단계와 포괄적인 분산형 거버넌스의 최종 목표 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. Vitalik Buterin은 2021년 8월 블로그 게시물 에서 이 모델을 지적하면서 " 가장 쉬운 솔루션은 10~100명의 초기 기여자 중 엄선된 선택으로 시스템을 부트스트래핑한 다음 시간이 지남에 따라 선택된 라운드 참가자로 분산화하는 것입니다. N은 N+1 라운드의 참여 기준을 결정합니다.”
평판 시스템은 단순히 공개 시장에서 구매하는 것이 아니기 때문에 평판 보상을 얻는 방법을 설계할 여지가 넓습니다. 아래 표에는 생태계 참가자가 평판을 얻을 수 있는 다양한 방법의 장단점이 요약되어 있습니다.
평판을 얻기 위한 다양한 접근 방식
보상에는 어떤 권한이 부여되나요?
보상이 할당되는 방법을 결정하는 것 외에도 주요 고려 사항은 보상이 어떤 가치, 액세스, 혜택 또는 영향을 미치는지 결정하는 것입니다. 현재 대부분의 web3 거버넌스 시스템은 투표권으로 변환되는 양도 가능한 토큰을 사용합니다. 여기서 토큰 1개는 투표 1개와 같습니다. 그러나 보상에는 다양한 유형의 가치가 부여될 수 있습니다. 보상이 양도 가능한지(토큰 기반 시스템) 양도 불가능한지(평판 기반 시스템) 여부도 이러한 결정의 의미에 영향을 미치지만, 높은 수준에서 이러한 권한은 양도 가능한 평판이나 양도 불가능한 평판에 부여될 수 있습니다.
이러한 보상 기능은 어떤 모습일까요?
- 거버넌스 권력. 보상은 투표, 위임, 대리인 역할, 제안 발행 또는 기타 거버넌스 기능으로 직접 변환됩니다.
- 비거버넌스 유틸리티. 보상은 온라인 시스템 내에서 비거버넌스 유틸리티로 직접 변환됩니다. 예를 들어, 여기에는 커뮤니티 그룹 및 이벤트에 대한 특별 액세스, 스테이킹에 대한 우선 액세스, 특별 아바타 또는 커뮤니티 상태 기호 또는 기타 직접적인 플랫폼 기능이 포함될 수 있습니다. 여기에는 좋은 참여 기록을 가진 사람들을 위한 "나는 투표했습니다" NFT와 같은 일종의 사회적 보상이 포함될 수도 있습니다.
- IRL 보상. 보상은 커뮤니티 회원과 함께하는 공식 이벤트(예: 파티, 세미나, 네트워킹 워크숍)에 대한 액세스, 실제 기념품 또는 기타 비디지털 소비재와 같은 IRL(“실제”) 혜택으로 직접 변환됩니다.
성공적인 보상 구조에는 프로젝트의 성격과 임무를 기반으로 한 메커니즘의 혼합 및 일치가 포함될 수 있으며, 거버넌스 보상은 거버넌스 권한, 비거버넌스 유틸리티 또는 IRL 특전의 다양한 조합에 해당할 수 있습니다.
트레이드오프와 이러한 보상 기능이 유용할 수 있는 경우
온라인 거버넌스를 위한 보상 시스템을 설계할 때 물어볼 질문
요약하자면, 온라인 거버넌스에 대한 보상 시스템을 설계할 때 고려해야 할 다양한 고려 사항이 있습니다. 다음은 이러한 시스템을 설계할 때 물어볼 수 있는 구체적인 질문 목록입니다. 이러한 질문에 대한 프로젝트의 대답은 보상 시스템이 평판이나 토큰에 맞춰져야 하는지 여부에 영향을 미칩니다.
- 정보는 어떻게 수집되어 보상으로 집계되나요?
- 보상은 맥락에 따라 어떻게 해석됩니까? 목표는 다양한 생태계(예: 크로스체인 상호 작용) 간에 보상(예: 평판 점수)의 상호 운용성을 달성하는 것입니까?
- 중앙 기관에 의해 설계되거나 주로 분산된 상호 작용을 기반으로 보상을 설계할 계획입니까?
- 보상이 실제 신원이나 가명 계정과 연결되기를 원하시나요?
- 프로젝트와 보상 메커니즘에 시빌 저항이 중요한가요?
- 양도 가능한 토큰과 함께 평판 토큰을 사용할 계획입니까?
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최근 글에서는 궁극적으로 토큰 기반 거버넌스가 프로젝트에 적합한지 여부는 프로젝트가 본질적으로 시민적인지 경제적 인지에 달려 있다는 점을 강조 했습니다 . 위에서 설명한 것처럼 특정 측면(예: 확장성, 진입성, 개인 정보 보호, 시빌 저항성 등)에 따라 장단점이 있습니다. 코인 투표(예: 게임 내 스킨)를 옹호하는 주장이 있지만 , 토큰 기반 거버넌스 시스템의 공통 관심사는 부유한 행위자가 불균형한 영향력을 행사하는 금권정치의 가능성입니다. 이는 명백히 web3 정신에 정면으로 반하는 것입니다. . 양도 가능한 토큰 거버넌스에 대한 또 다른 우려 사항은 가격이 상승할 때 시장 기반 이탈(예: 토큰을 판매하는 참가자 ) 의 잠재적 위험입니다 .
반대로, 평판 기반 시스템은 얻은 평판에 커뮤니티 내의 거버넌스 또는 기타 권한을 부여함으로써 능력주의를 목표로 합니다. 그러나 양도 불가능한 평판 시스템은 평판 측정 및 검증의 복잡성으로 인해 구현하기 어려울 수 있습니다. 이러한 이유로 평판 기반 거버넌스와 양도 가능한 토큰 투표를 넘어설 수 있는 기타 방법을 모색하는 것은 분산형 거버넌스를 위한 개방적이고 유익한 영역입니다. 평판 시스템 구현에 대한 몇 가지 고려 사항을 설명했지만 이는 진화하는 공간이므로 효과적인 온라인 민주적 거버넌스 시스템을 설계하는 방법에 대한 추가 논의와 실험이 기대됩니다.
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Eliza Oak는 예일 대학교에서 정치학 박사 과정을 밟고 있는 학생입니다. 그녀는 민주적인 온라인 거버넌스에 중점을 두고 신흥 기술과 사회의 정치를 연구합니다. 그녀는 2023년 여름 동안 a16z crypto에서 연구 인턴으로 일했으며 계속해서 web3 거버넌스를 연구하는 연구소에서 일하고 있습니다.
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감사의 말: 의견을 주신 Noemi Glaeser, Andrew Hall, Scott Kominers, Ethan Oak, István Seres 및 Porter Smith에게 감사드립니다. 편집자인 Tim Sullivan에게도 특별한 감사를 드립니다.
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