거버넌스에 참여하도록 사람들에게 비용 지불

분산형 거버넌스의 혁신에는 투표를 설계하는 새로운 방법, 새로운 형태의 위임, 좁은 토큰 투표를 넘어서는 새로운 제도 등이 포함됩니다. 그러나 이러한 각 혁신은 성공하기 위해 거버넌스에 충분한 참여가 있는지 여부에 달려 있습니다. 따라서 분산형 거버넌스의 가장 큰 장애물 중 하나는 참여하는 사람이 충분하지 않다는 것입니다.

소수의 사람들이 참여하면 프로젝트가 덜 분산되어 여러 가지 상호 관련된 우려가 제기됩니다. 참여 감소:

• … 적들이 거버넌스 공격을 실행하는 비용을 더 저렴하게 만듭니다.
• … 증권법과 관련된 규제 및 법적 문제를 제기합니다. 그리고
• … 조직의 민주적 정당성을 침식하여 기여자를 모집하거나 사용자를 유치하거나 근본적인 목표를 달성하는 것을 더 어렵게 만들 수 있습니다.

이러한 우려에 자극을 받아 사람들은 분산형 조직에서 사람들이 투표하도록 유도하는 인센티브를 설계하는 데 관심을 가져왔습니다. 따라서 이 글에서 우리는 사람들이 투표하는 데 얼마나 많은 비용이 드는지 솔직하게 보고하도록 하고, 투표 비용이 가장 적게 드는 유권자 하위 집합에게 실제로 투표하는 데 비용을 지불 하도록 하는 메커니즘을 설계하는 방법을 보여줍니다 .

이 메커니즘은 가능한 한 저렴하게 수행되며 프로젝트 구현이 간단합니다. 추가적인 이점으로 이러한 방식으로 참여에 대한 사람들의 보상은 분산화를 증가시켜 거버넌스 토큰의 법적 지위를 향상시킵니다. 우리는 프로젝트가 언제 이 메커니즘을 구현해야 하는지 논의하면서 결론을 내립니다.

사람들에게 투표에 대한 보상을 제공하는 기본적인 과제

총 N 개의 토큰이 있는 프로젝트가 투표를 진행하고 있으며 해당 토큰 중 최소한 n개가 투표하도록 보장하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 문제는 프로젝트가 특정 토큰 보유자가 얼마나 투표할 의향이 있는지 알 수 없다는 것입니다. 우리는 각 토큰 보유자를 투표에 참여시키기 위해 지불해야 하는 가격으로 설명한다고 생각할 수 있습니다. 이를 토큰 보유자의 투표 비용 이라고 부릅니다 .

가장 간단해 보이는 해결책은 프로젝트가 투표를 하는 각 토큰에 대해 고정 가격 p를 제공하는 것입니다. (토큰 단위로 지불하면 Sybil 문제를 피할 수 있습니다. 신원이 관찰되는 프로젝트의 경우 가격은 토큰 단위가 아닌 유권자 단위로 책정될 수 있으며 논리는 동일합니다.) 두 가지 일이 발생할 수 있습니다.

첫째, 프로젝트 비용이 초과될 수 있습니다. 투표 비용이 p 보다 작은 n 개 이상의 토큰이 있을 수 있습니다 . 이 경우 일부 n '> n 토큰이 투표를 하고 프로젝트는 각 토큰에 p 를 지불해야 합니다 . 따라서 프로젝트의 총 비용은 p⋅n ' 이 됩니다 .

반대로 프로젝트 비용이 적게 들 수도 있습니다. 투표 비용이 p 보다 작은 n 개 미만의 토큰이 있을 수 있습니다 . 이 경우 프로젝트는 달성하고자 했던 n 표에 대한 인센티브를 제공하지 못할 것입니다.

과소 지불의 경우, 투표 비용이 예상보다 높다는 것을 알게 된 후 프로젝트가 가격을 일부 p '> p 로 인상하여 초기 유권자 p 와 다음 유권자 p 에게 비용을 지불할 수 있다고 자연스럽게 생각할 수 있습니다. '. 그러나 이는 인센티브 문제를 야기합니다. 토큰 보유자가 시간이 지남에 따라 가격이 상승할 것으로 예상하는 경우, 투표 비용이 p 보다 낮더라도 p 의 제안을 수락하지 않는 전략적 인센티브가 있습니다 . 결과적으로 프로젝트는 실제 투표 비용을 알 수 없으며, 결국 n 명의 투표자가 발생하더라도 실제 투표 비용보다 더 많은 비용을 지불해야 합니다.

메커니즘 작동 방식

핵심은 참가자의 실제 투표 비용을 파악하는 것입니다. 이를 달성하기 위한 다양한 메커니즘이 있습니다 . 그러나 이 설정에서 아마도 가장 간단한 방법은 직접적인 공개 메커니즘을 고려하는 것입니다 . 토큰 보유자는 투표 비용을 스마트 계약에 직접 보고합니다. 스마트 계약은 토큰 보유자에게 투표에 대한 보상을 받을지 여부와 그 보상이 무엇인지 알려줍니다. 그런 다음 스마트 계약은 유권자가 실제로 투표하는 경우 해당 유권자에게 보상을 지급합니다.

토큰 보유자 i 의 투표 비용 c i 를 호출 하고 토큰 보유자 i 의 투표 비용 r i 에 대해 보고합니다 . 우리는 음의 투표 비용(즉, 토큰 보유자가 투표하기를 원하는 곳)을 갖는 n 개의 토큰이 없다고 가정합니다. 이 경우에는 인센티브 문제가 없기 때문입니다.

토큰 보유자가 진실을 보고하기를 원하고( ri = c i ) 그들이 지불할 가격이 주어지면 그렇게 지시받은 경우 투표하기를 원 하도록 직접적인 폭로 메커니즘을 설계할 수 있는지 살펴보겠습니다 . 플랫폼이 오름차순으로 보고서 (r 1 , r 2 , … ,r N ) 를 수신한다고 가정합니다. 메커니즘은 처음 n 개의 토큰에게 투표를 지시하고 각각의 가격 p=rn +1 을 제공합니다 . 이는 다른 모든 토큰 보유자에게 p =0 가격을 제공합니다 . 토큰 보유자가 정직하게 보고하는 경우 모든 i ≤ n 에 대해 p= rn +1 = c n +1 ≤ c i 이므로 처음 n 토큰 보유자가 실제로 투표하게 됩니다 . 또한 토큰 보유자는 투표 비용에 대한 진실을 보고하기를 원할 것입니다. 이를 두 단계로 살펴보겠습니다.

먼저, c i < c n +1 인 토큰 보유자가 거짓말을 한다고 가정합니다. 그들이 r i '< c i 를 보고하면 그들은 여전히 ​​투표 그룹에 있고 p – c i = c n +1 – c i 의 보수는 변하지 않습니다. 그들이 r i '> c i 를 보고 하면 두 가지 중 하나가 발생합니다. 즉, r i ' ≤ rn n 이고 여전히 투표 그룹에 있으므로 보수가 다시 변경되지 않거나 r i '> rn 이 ​​경우입니다 . 더 이상 투표 가격이 제공되지 않으며 그 보상은 c n +1 – c i 입니다.>0 ~ 0. 따라서 그들은 거짓말을 해도 전혀 이익을 얻지 못하고 때로는 상처를 받습니다. 즉, 진실을 말하는 것이 약하게 지배적 입니다 .

둘째, c i ≥ c n +1 인 토큰 보유자가 거짓말을 한다고 가정합니다. r i '> c i 를 보고하면 여전히 투표권이 없는 그룹에 속하며 보수 0은 변경되지 않습니다. 그들이 r i '< c i 를 보고 하면 두 가지 중 하나가 발생합니다. 즉, r i '> rn n 이고 여전히 비투표 그룹에 있으므로 그들의 보수는 다시 변경되지 않거나, 또는 ri ' ≤ rn 입니다 . 투표 가격이 제시되었지만 p – c i = c n +1 – c i ≤0 이므로 그 가격으로는 투표를 하기에는 충분하지 않습니다 . 그래서 그들은 여전히 ​​투표하지 않고 그들의 보수는 0으로 남아있습니다.

이 메커니즘은 모든 토큰 보유자가 투표 비용에 대한 진실을 보고하는 것을 약하게 지배적으로 만듭니다. 궁극적으로 n 토큰은 n ⋅ c n +1 플랫폼에 대한 총 비용으로 투표합니다 . 진실을 말하도록 유도하는 더 저렴한 방법은 없습니다. 메커니즘이 토큰 보유자의 가격을 보고된 비용과 연결하는 경우 해당 토큰 보유자는 거짓말을 할 동기가 있습니다. 그리고 메커니즘이 서로 다른 토큰 보유자에게 서로 다른 금액을 지불하는 경우, 덜 지불한 사람들은 더 많이 지불한 사람인 것처럼 가장할 인센티브를 갖게 됩니다. 따라서 메커니즘은 유권자의 투표 비용과 관련되지 않은 균일한 가격을 사용해야 합니다. 이로 인해 c n +1이 작동할 수 있는 최저 가격이 됩니다 .

방금 확인한 메커니즘은 유명한 VCG( Vickery-Clarke-Groves ) 메커니즘 의 인스턴스입니다 . VCG에서 모든 에이전트는 자신을 제외한 모든 에이전트의 총 효용에 미치는 영향과 동일한 금액을 지급받습니다. 각 에이전트에 대해 해당 에이전트가 참여하지 않을 경우 다른 모든 에이전트의 총 효용에 어떤 일이 일어날지 묻습니다. 이는 할당된 작업에 대해 해당 에이전트에게 제공하는 지불입니다. n명의 최저 비용 토큰 보유자 중 누구도 참여하지 않은 경우, n + 1번째 토큰 보유자는 총 투표자 수를 n 으로 유지하기 위해 투표해야 합니다 . 이는 토큰 보유자의 투표 비용인 c n +1 만큼 총 복지를 감소시킵니다 . 따라서 n명의 유권자 각각에 대한 지불금은 p = c n +1 입니다 .

이 메커니즘은 몇 가지 매력적인 실용적인 특성을 가지고 있습니다. 가장 중요한 것은 토큰 보유자가 정직하도록 장려되며 보고할 때와 투표할 때 두 번만 주의를 기울이면 된다는 것입니다. 그러나 이해하기가 다소 어려울 수도 있으며, 이는 채택 및/또는 사용에 장애가 될 수 있습니다. 따라서 이와 동일한 결과가 단순한 가격 상승 메커니즘으로 구현될 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

이 프로젝트는 투표가 이루어지는 기간을 개별 기간으로 나눕니다. 이 기간 동안 투표 제안 가격이 증가합니다. 기간 t 에서 제안 가격은 p t 입니다 . t 순간에 투표하는 모든 토큰 보유자는 최소 p t 가격을 보장받습니다 . n개의 토큰이 투표할 때까지 가격은 계속해서 증가합니다 . 그 순간에 제시된 가격을 π라고 부르세요. π가 제공되는 순간 또는 그 이전에 투표한 모든 토큰 보유자에게는 π 가격이 지급됩니다. 그 이후에 투표하는 토큰 보유자는 아무런 대가도 받지 못합니다(그러나 투표 창이 닫힐 때까지는 여전히 자유롭게 투표할 수 있습니다). 따라서 프로젝트에서 지불한 총 금액은 n⋅ π 입니다 . 

가격이 토큰 보유자의 투표 비용보다 높으면 투표하지 않는 것보다 투표하고 최소한 해당 가격을 받는 것을 선호합니다. 그리고 그들이 지불하는 최종 가격은 모든 토큰 보유자에게 지불되는 최고 가격이 될 것이기 때문에 가격이 개인 비용을 초과하자마자 수락하는 것은 그들이 지불하는 최종 가격에 영향을 미치지 않습니다. 즉 인센티브가 없다는 것을 의미합니다 . 지연을 위해. 실제로 지연에는 몇 가지 단점이 있습니다. 즉각적으로 수락하지 않으면 다른 토큰 보유자가 충분히 투표하여 보상을 받을 수 없게 되는 위험이 발생합니다.

이 논리가 제대로 적용되지 않는 순간은 n 명의 유권자 요구 사항에 투표하는 토큰 수를 투표하는 토큰 보유자에 대한 것입니다. 이러한 토큰 보유자에게는 지연에 대한 인센티브가 있습니다. 지연으로 인해 지불되는 가격에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 특히, 다음 토큰 보유자가 투표 여부에 대해 무관심할 때까지 연기해야 ​​합니다. 따라서 우리는 π = cn +1 을 얻습니다 .

프로젝트의 관점에서 볼 때 그들은 이러한 동등한 메커니즘 하에서 투표에 대해 어떤 의미에서 초과 지불을 하고 있습니다. 특히 그들은 n + 1번째 유권자 를 얻는 데 드는 비용이 무엇이든 n개의 토큰을 모두 지불하고 있습니다 . 그러나 위에서 본 것처럼 이는 불가피합니다. 프로젝트는 토큰 보유자의 투표 비용을 모르기 때문에 가격 차별을 할 수 없습니다. 그리고 이 메커니즘 하에서 프로젝트는 투표 비용에 대한 진실된 공개를 얻게 되므로 가격 차별 없이 가능한 최소한의 비용을 지불하게 됩니다.

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분산형 거버넌스에 참여하는 사람들에게 직접 보상을 제공하면 프로젝트가 거버넌스 공격에 더욱 강력해지고, 더 강력한 민주적 정당성이 확보되며, 분산화가 증가하여 거버넌스 토큰의 법적 지위가 향상됩니다.

예산 효율적인 방식으로 참여하도록 사람들에게 보상하는 것은 다소 간단하며, 우리는 프로젝트가 간단하고 명확하기 때문에 직접적인 공개 메커니즘을 시도하도록 권장합니다.

프로젝트에서 이 간단한 메커니즘을 시도한다면 결과 데이터는 거버넌스를 보다 일반적으로 이해하는 데 유용할 것입니다. 메커니즘은 설계의 부산물로 투표 비용 분포에 대한 데이터를 생성하기 때문입니다. 블록체인의 개방성 덕분에 연구자들은 이러한 비용을 연구하고 보유 규모, 다른 토큰 보유 등과 같은 주요 유권자 속성에 따라 어떻게 달라지는지 이해할 수 있습니다. 투표율은 비용이 낮은 사람들보다 제안서에 대해 다양한 방향으로 더 높은 투표율을 보입니다. (이 메커니즘을 구현하는 방법에 대한 조언이 필요하거나 데이터를 공유하고 싶다면 연락하세요.)

그러나 프로젝트가 참여 보상을 실험하는 경우, 분명한 문제는 후속 참여 증가가 보상을 얻기 위한 블라인드 투표나 봇 투표가 아닌 , 정보에 입각한 진실한 투표 로 이어지는지 확인하는 것입니다 . 이에 대해서는 다음에 논의하겠습니다. @ethanbdm 및 @aall_research를 통해 여러분의 생각을 자유롭게 공유해 주세요 .

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Ethan Bueno de Mesquita 는 시카고대학교 해리스 공공정책대학원의 시드니 스타인 교수입니다. 그의 연구는 게임 이론 모델을 다양한 정치 현상에 적용하는 데 중점을 두고 있습니다. 그는 거버넌스 및 관련 문제에 대해 기술 회사 및 기타 기업에 조언을 제공합니다.

앤드루 홀(Andrew Hall)은 스탠포드대학교 경영대학원 정치경제학 교수이자 정치학 교수이다. 그는 a16z 연구소에서 일하고 있으며 기술, 거버넌스 및 사회의 교차점에 있는 문제에 대한 기술 회사, 스타트업 및 블록체인 프로토콜의 고문입니다.

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편집자: 팀 설리반

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