Ключевые выводы из внутренней рейтинговой модели, основанной на честности, для устойчивой репутации
Система

Ключевые выводы из внутренней рейтинговой модели, основанной на честности, для устойчивой репутации Система

2 января 2024 г.

:::информация Этот документ доступен на arxiv по лицензии CC BY-NC-SA 4.0 DEED.

Авторы:

(1) Х. Вэнь, факультет экономики, Университет Бата;

(2) Т. Хуанг, факультет бизнеса и права, Университет Рохэмптона;

(3) Д. Сяо, Школа математических наук.

:::

Таблица ссылок

Аннотация и введение

Соответствующие технологии блокчейна

Базовая модель

Расширенные модели для реальных сценариев

Моделирование Монте-Карло

Выводы

Будущие исследования и ссылки

6. Выводы

В этом заключительном разделе, основанном на результатах моделирования Монте-Карло, излагаются наши выводы и выявляются сложные нюансы, возникшие в ходе нашего исследования. Мы начнем с изучения основы нашей модели — внутренних механизмов стимулирования рейтингов, основанных на добросовестности, — которая подчеркивает спонтанные мотивы, определяющие подлинные рейтинги. Двигаясь дальше, мы затем очерчиваем механизмы стимулирования действий, проливая свет на различные рычаги и шкивы, которыми можно манипулировать, чтобы стимулировать желаемое поведение агентов. Подводя итог механизмам стимулирования вклада, в центре внимания становится решающий балансирующий акт, когда мы ориентируемся в динамике балансирующих долей заинтересованных сторон и сетевых эффектов, подчеркивая хрупкое равновесие, необходимое для процветающей экосистемы. Завершая нашу беседу, мы обращаем взгляд к целостной перспективе, отражая грандиозное видение Системы вечной репутации как универсального устойчивого оракула, которое помещает нашу систему в более широкий контекст ландшафта блокчейн-оракулов.

<ем>6.1. Внутренние механизмы стимулирования рейтингов, ориентированных на честность

В сфере онлайн-рейтингов обеспечение честной обратной связи имеет решающее значение. В конструкции нашей системы предусмотрен механизм, который наказывает агентов, чьи рейтинги расходятся с консенсусом, особенно если они поставили значительную сумму. Это способствует предотвращению злонамеренных действий. Продавцы, предлагающие некачественные продукты или услуги, планирующие искусственно повысить свой рейтинг или подорвать своих конкурентов, сталкиваются с неизбежными огромными потерями. Даже если ложные отзывы на мгновение влияют на консенсус, проверки, основанные на честности, со временем могут восстановить баланс. Это может привести к тому, что их поставленные рейтинги окажутся у меньшинства, что приведет к существенным потерям.

В то же время поставщики, планирующие публиковать негативные отзывы о конкурентах с первоклассными продуктами или услугами, сталкиваются с аналогичной проблемой. Учитывая, что большинство потребителей предрасположены оставлять положительные отзывы о высококачественных продуктах или услугах, злонамеренный отрицательный отзыв может быстро затмиться, что приведет к существенным потерям для лживого продавца. Такая архитектура гарантирует, что, если смотреть через призму экономических стимулов, агенты будут выставлять оценки, руководствуясь принципом честности, основанным на личном опыте.

Если обратиться к теории игр, то хотя агенты могут начать с попыток выяснить преобладающие настроения, игра готова прийти к состоянию, когда львиная доля агентов однозначно оценивает действия, руководствуясь своим опытом, основанным на честности. Это перекликается с конкретными теоретико-игровыми моделями, в которых циклические игры в угадайку тяготеют к принципам честности, поддерживаемым автономными участниками [88].

Такие выводы не только подтверждают наши теоретические постулаты, но и подчеркивают реальную применимость нашей системы репутации, привязанной к блокчейну. Объединяя индивидуальные мотивы с всеобъемлющей системной механикой, мы создаем устойчивую платформу, на которой рейтинги, основанные на честности, набирают обороты, а двуличные манипуляции подвергаются возмездию.

<ем>6.2. Механизмы стимулирования действий

Из результатов и интерпретаций нашего моделирования Монте-Карло (MCS) мы извлекли основные идеи о поведении ставок, связанных с действиями, в системе репутации, основанной на блокчейне:

Четкое различие возникает при сравнении адаптивной модели, включающей механизмы обучения и адаптации, с ее необучаемыми аналогами в контексте ставки на действия. Агенты, получающие положительные отзывы, часто увеличивают свои ставки, стремясь максимизировать свое вознаграждение. И наоборот, те, кто сталкивается с отрицательными результатами, склонны снижать свои ставки, чтобы минимизировать потери.

Тенденции, наблюдаемые в сценариях с высокими ставками, еще больше подтверждают эти выводы. Агенты, получающие положительные выгоды, усиливают свои обязательства по ставкам, тогда как те, кто получает отрицательные отзывы, имеют тенденцию отказываться от них. Эта модель сродни поведению на свободном рынке, когда задачи естественным образом переходят к более опытным агентам, оттесняя на второй план менее искусных.

Внедрение таких функций, как возможность для агентов пропускать раунды и использование неслучайного выбора потребителей, обеспечивает более глубокое понимание поведения ставок. Примечательно, что задачи преимущественно поручаются агентам, которые вносят значительные кредитные баллы, что является показателем их преданности своему делу или набора навыков в конкретных ролях. Агенты с более высокими ставками упрощают критерии выбора для потребителей, давая им конкурентное преимущество и привлекая новичков. В результате наша система репутации, основанная на блокчейне, эффективно управляет ончейн-рынком, избегая проблем с фальшивыми рейтингами, типичных для традиционных платформ.

Таким образом, эти результаты подчеркивают внутренние механизмы платформы, способствующие честности и развитию выгодных отношений между потребителями и поставщиками. Важно отметить, что способность нашей платформы противостоять фейковым отзывам дает ей конкурентное преимущество, привлекая пользователей и сторонних поставщиков из конкурирующих систем. Положительная обратная связь не только повышает репутацию платформы, но и усиливает сетевой эффект [89, 90], усиливая ее присутствие на рынке.

<ем>6.3. Балансировка долей заинтересованных сторон и сетевых эффектов

Посредством нашего моделирования, включающего механизмы стимулирования вкладов, мы выясняем потенциальное равновесие в распределении кредитных баллов. Хотя внешние стимулы могут уменьшить доли существующих заинтересованных сторон, они могут одновременно повысить внутреннюю ценность каждого кредитного балла за счет сетевого эффекта.

Существует ключевой баланс, достижимый с помощью разумно созданных механизмов и управления DAO, при котором может быть реализован оптимальный результат, отвечающий интересам всех заинтересованных сторон. Цель состоит в том, чтобы кристаллизовать это равновесие и, возможно, закрепить его в конституционных рамках, создав тем самым прочную основу для функционирования репутационной системы.

<ем>6.4. Система вечной репутации как универсальный устойчивый оракул

Быстрое развитие технологии блокчейна открыло новые горизонты для децентрализованных приложений. В рамках этой парадигмы проблема оракула — задача безопасной и надежной передачи внешних данных в блокчейн — становится серьезным препятствием. Хотя децентрализованный оракул Chainlink нацелен на решение этой проблемы, он сталкивается с проблемами, касающимися долгосрочной устойчивости и потенциального снижения стоимости активов.

Опираясь на присущие блокчейну особенности, такие как прозрачность и неизменность, система вечной репутации представляет собой простое и устойчивое решение универсальной проблемы оракула. Он основан на децентрализованном механизме коллективного рейтинга, что делает его органически адаптивным для предоставления реальных данных в смарт-контракты, тем самым функционируя как динамическая сеть оракулов.

Основное преимущество репутационной системы вытекает из ее основополагающих принципов. Это дает участникам надежный и устойчивый стимул выставлять оценки прозрачно и честно. Эта особая методология дает беспрецедентные преимущества. Для потребителей он действует как путеводный маяк, направляя их к поставщикам, которые соответствуют их ожидаемым стандартам. Для поставщиков это служит защитным щитом от необоснованных негативных отзывов со стороны недобросовестных конкурентов, позволяя им укреплять и поддерживать свой авторитет. По мере того, как система притягивает все большее число потребителей и продавцов, усиливается ее сетевой эффект. Этот усиливающийся сетевой эффект постоянно усиливает оракула. Более того, его адаптируемость и универсальность устраняют необходимость в сложных конструкциях, ориентированных на конкретный случай. Поскольку система репутации интуитивно привлекает самых разных пользователей и поставщиков данных, она готова конкурировать с другими оракулами, такими как Chainlink.

Кроме того, благодаря потенциальной интеграции криптографических инструментов, таких как кольцевые подписи и доказательства с нулевым разглашением (ZKP), в систему репутации, оракул обеспечивает повышенную адаптируемость конфиденциальности:

<сильный>1. Оракулы кольцевой подписи: кольцевые подписи позволяют ставить цифровую подпись члену группы, раскрывая, что член группы подписал ее, но скрывая личность подписавшего. В рамках оракулов это защищает личность поставщиков данных. В частности, поскольку поставщики оракулов передают данные в смарт-контракты, использование кольцевых подписей гарантирует, что конкретный поставщик данных останется нераскрытым, предлагая участникам оракула уровень конфиденциальности.

<сильный>2. Оракулы ZKP: ZKP позволяют доказывающему подтвердить достоверность утверждения проверяющему, не раскрывая дополнительной соответствующей информации об этом утверждении. В оракулах ZKP защищают содержимое данных, передаваемых в смарт-контракты, позволяя проверять данные без раскрытия подробной информации о них. Благодаря интеграции ZKP система может легко объединиться с существующими платформами блокчейнов, обеспечивая конфиденциальность данных без ущерба для их точности и правдивости.

Развивающаяся система репутации, движимая участием агентов и обратной связью, олицетворяет механизм самонастройки. Включение децентрализованной автономной организации (DAO) на будущих этапах обеспечит оракулу возможность постоянного развития, отличая его от статических систем оракулов, зависящих от ручного вмешательства или усовершенствований.

<ем>6.4.1. Выгодные сценарии для универсального устойчивого оракула

<сильный>1. Приложения, чувствительные к конфиденциальности: интеграция кольцевых подписей и ZKP делает эту систему идеальной для приложений, требующих высокой конфиденциальности данных, таких как банковские транзакции, конфиденциальные деловые сделки, юридические документы, медицинские записи и механизмы частного голосования.

<сильный>2. Децентрализованные финансы (DeFi).: точные данные — это основа DeFi. Оракул, основанный на репутации, может улучшить финансовые протоколы с помощью надежных рыночных данных, оптимизируя эффективность платформ, связанных с кредитованием, займами, торговлей или даже управлением рисками и страхованием.

<сильный>3. Управление цепочками поставок. Система репутации с упором на прозрачность и точность может гарантировать подлинность продукции во всех цепочках поставок. Отрасли, отдающие предпочтение аутентичности, такие как сельское хозяйство, фармацевтика, электроника, предметы роскоши и даже предметы искусства и антиквариат, могут получить большую выгоду.

Таким образом, система вечной репутации, основанная на принципах блокчейна и дополненная ZKP, предлагает комплексное решение соответствующей дилеммы оракула. По мере того, как блокчейн получает более широкое признание, потребность в надежном оракуле будет расти, что сделает эту модель ведущим конкурентом, гармонично сочетающим в себе конфиденциальность данных, надежность и долговечность.


Оригинал
PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE