オンチェーン ガバナンス: オリジナル ゲームから Futurchy の予測知恵まで

オンチェーン ガバナンスは、複雑なプロトコルの可能性があるにもかかわらず、Sybil 攻撃などの課題に直面しています。 Robin Hanson によって提案された Futarchy は、組織の福利厚生措置に基づいて意思決定を行うための予測市場を導入し、参加者に予測をするよう奨励し、それに応じて報酬を与えます。フタルキーは、特定の政策に依存する福祉措置の将来の価値に賭けることで、感情を排除し、「群衆の知恵」に基づいた合理的な意思決定を促進することを目指しています。予測市場を実装するには、自動マーケット メーカー (AMM) が流動性の問題に対処する必要があり、Gnosis の LMSR の CFMM 実装により、流動性と予測精度のバランスが取れます。

On-Chain Governance: From Games to Futarchy

オンチェーンガバナンス: ゲームから二分制まで

The discourse surrounding on-chain governance has been marked by contentious debate. While off-chain governance often suffers from cumbersome inefficiencies, on-chain governance has empowered developers to construct increasingly intricate protocols that grant users substantial sway in shaping network trajectories. Yet, these mechanisms are fundamentally akin to games that, when misconfigured or misaligned with appropriate incentives, possess the potential to steer the governed entity towards calamitous outcomes.

オンチェーンガバナンスをめぐる議論は、物議を醸す議論によって特徴付けられています。オフチェーンのガバナンスは煩雑な非効率性に悩まされることがよくありますが、オンチェーンのガバナンスにより、開発者はますます複雑なプロトコルを構築できるようになり、ユーザーがネットワークの軌道を形成する際に大きな影響力を与えるようになりました。しかし、これらのメカニズムは基本的にゲームに似ており、設定を誤ったり、適切なインセンティブとの整合性がずれたりすると、統治主体を悲惨な結果に導く可能性があります。

In her seminal work, "What is Futarchy? — Trading the Future," Freiderike Ernst, co-founder of Gnosis, elucidates prevalent methodologies underpinning on-chain voting. Given that the "one-person, one-vote" paradigm is susceptible to Sybil attacks on permissionless networks, whereby a single individual may fragment their capital across multiple accounts to cast a disproportionate number of votes, a user's voting power is typically weighted in proportion to their token holdings. Lotteries and token curated registries employ analogous techniques to mitigate Sybil attacks.

Gnosis の共同創設者である Freiderike Ernst は、独創的な著書「What is Futarchy? — Trading the Future」の中で、オンチェーン投票を支える一般的な方法論を説明しています。 「1 人 1 票」パラダイムは、許可のないネットワークに対するシビル攻撃の影響を受けやすいことを考慮すると、1 人の個人が複数のアカウントに資本を分割して不釣り合いな数の投票を行う可能性があり、ユーザーの投票権は通常、比例して重み付けされます。彼らのトークン保有量に。宝くじやトークンで厳選されたレジストリは、Sybil 攻撃を軽減するために類似の技術を採用しています。

Robin Hanson has proposed an alternative governance model termed "futarchy," which centers decision-making not on votes, but rather on the outcomes of prediction markets that evaluate the welfare measure of the organization, an indicator of the network's health or decline. Participants in these markets wager on the future value of the welfare measure.

ロビン・ハンソンは、「フターキー」と呼ばれる代替ガバナンス・モデルを提案している。これは、意思決定の中心を投票ではなく、ネットワークの健全性か衰退の指標である組織の福祉尺度を評価する予測市場の結果に置くものである。これらの市場の参加者は、福祉措置の将来価値に賭けます。

Betting is typically facilitated using outcome tokens, each of which represents a discrete outcome of the market and whose monetary value is contingent on the eventual welfare measure. Accurate predictions are rewarded, while erroneous predictions incur losses.

通常、賭けは結果トークンを使用して容易に行われます。結果トークンはそれぞれ市場の個別の結果を表し、その金銭的価値は最終的な福利厚生の尺度によって決まります。正確な予測は報われますが、誤った予測は損失を招きます。

Harnessing outcome tokens, participants can even wager on the value of the welfare measure conditioned upon the implementation of a specific policy. For instance, a participant could place a bet that yields a profit if the policy is implemented and the welfare measure subsequently increases by a predetermined threshold, while the bet is voided if the policy remains unimplemented.

参加者は、結果トークンを利用して、特定の政策の実施を条件とした福利厚生措置の価値に賭けることもできます。例えば、参加者は、政策が実施され、福祉措置がその後所定の閾値だけ増加すれば利益が得られる賭けをすることができるが、政策が実施されないままであれば賭けは無効となる。

Consider the case of a publicly traded company that adopts its stock price as its welfare measure and contemplates the dismissal of its CEO. Futarchy would yield two predictions: the projected future stock price were the CEO to be terminated and the projected future stock price were the CEO to be retained. As illustrated in the accompanying chart, the decision that results in the highest possible welfare measure is executed. In this instance, since the projected stock price contingent on the CEO's dismissal exceeds that contingent on the CEO's retention, the CEO would be removed from the company's leadership. This approach removes the influence of emotions from the decision-making process, enabling the organization to make rational choices informed by the collective wisdom of its participants, thereby enhancing its overall value.

福利厚生として株価を採用し、CEO の解任を検討している上場企業のケースを考えてみましょう。 Futarchy は 2 つの予測を生成します。1 つは CEO が解任される場合の将来の株価の予測、もう 1 つは CEO が留任される場合の将来の株価の予測です。添付の図に示されているように、可能な限り最高の福利厚生措置をもたらす決定が実行されます。この場合、CEO の解任を条件とする予想株価が CEO の留任を条件とする予想株価を上回るため、CEO は会社のリーダーシップから外されることになります。このアプローチにより、意思決定プロセスから感情の影響が排除され、組織は参加者の集合的な知恵に基づいて合理的な選択を行うことができるようになり、それによって組織の全体的な価値が高まります。

Market Makers for Prediction Markets

予測市場のマーケットメーカー

The introduction of a market maker to facilitate transactions between participants introduces certain challenges. When futarchy is employed to assess more complex contingencies, the number of tokens in the associated market can rapidly escalate into the hundreds. In such scenarios, the "thin market problem" emerges, whereby the number of participants is insufficient to effectively adjust the probabilities of numerous outcomes. The logical solution is an automated market maker (AMM).

参加者間の取引を促進するためにマーケットメーカーを導入すると、特定の課題が生じます。より複雑な不測の事態を評価するためにフターキーが採用されると、関連する市場のトークンの数が急速に数百に増加する可能性があります。このようなシナリオでは、多数の結果の確率を効果的に調整するには参加者の数が不十分であるという「市場の希薄問題」が生じます。論理的な解決策は自動マーケット メーカー (AMM) です。

A straightforward approach involves implementing the cost function of the logarithmic market scoring rule. However, this implementation precludes dynamic adjustments of liquidity, often resulting in a market that is either too shallow to accommodate all participants or excessively deep to generate meaningful results. The liquidity-sensitive logarithmic market scoring rule (LS-LMSR) addresses this issue, but introduces new vulnerabilities, the most significant of which is an arbitrage vulnerability inherent to all scoring rule market makers except LMSR.

簡単なアプローチには、対数市場スコアリング ルールのコスト関数の実装が含まれます。ただし、この実装では流動性の動的な調整ができず、多くの場合、市場が浅すぎてすべての参加者を収容できないか、深すぎて有意義な結果が得られません。流動性に敏感な対数マーケット スコアリング ルール (LS-LMSR) はこの問題に対処していますが、新たな脆弱性が導入されています。その最も重大な脆弱性は、LMSR を除くすべてのスコアリング ルール マーケット メーカーに固有の裁定取引の脆弱性です。

Crypto stalwarts—constant function market makers (CFMMs)—such as Balancer, manage liquidity more effectively by enabling liquidity providers to dynamically deposit and withdraw liquidity, and are more familiar to cryptocurrency enthusiasts. However, CFMMs share the same limitations as LS-LMSR. Notably, during its involvement in prediction markets, Gnosis developed a CFMM implementation of the LMSR, which appears to combine the advantages of both approaches.

Balancer などの仮想通貨の有力企業、つまりコンスタント ファンクション マーケット メーカー (CFMM) は、流動性プロバイダーが動的に流動性を入出金できるようにすることで流動性をより効果的に管理しており、仮想通貨愛好家にとってはより馴染みのある存在です。ただし、CFMM には LS-LMSR と同じ制限があります。注目すべきことに、Gnosis は予測市場に関与している間に、LMSR の CFMM 実装を開発しました。これは、両方のアプローチの利点を組み合わせていると思われます。