온체인 거버넌스: 오리지널 게임부터 Futarchy의 예측 지혜까지

온체인 거버넌스는 복잡한 프로토콜의 잠재력에도 불구하고 Sybil 공격과 같은 문제에 직면해 있습니다. Robin Hanson이 제안한 Futarchy는 예측 시장을 도입하여 조직의 복지 척도에 따라 결정을 내리고, 참가자가 예측을 하도록 장려하고 그에 따라 보상을 제공합니다. 푸타키는 특정 정책에 따른 복지 조치의 미래 가치에 베팅함으로써 감정을 제거하고 '군중의 지혜'에 기반한 합리적인 의사 결정을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 예측 시장을 구현하려면 유동성 문제를 해결하기 위한 자동화된 시장 조성자(AMM)가 필요하며 Gnosis의 LMSR CFMM 구현은 유동성과 예측 정확도의 균형을 유지합니다.

On-Chain Governance: From Games to Futarchy

온체인 거버넌스: 게임에서 Futarchy까지

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.

온체인 거버넌스를 둘러싼 담론은 논쟁의 여지가 있는 논쟁으로 얼룩졌습니다. 오프체인 거버넌스는 종종 번거로운 비효율성으로 인해 어려움을 겪는 반면, 온체인 거버넌스는 개발자가 네트워크 궤적 형성에 있어 사용자에게 상당한 영향력을 부여하는 점점 더 복잡한 프로토콜을 구축할 수 있도록 지원합니다. 그러나 이러한 메커니즘은 근본적으로 게임과 유사하며, 적절한 인센티브와 함께 잘못 구성되거나 잘못 조정될 경우 관리 대상 기관을 재앙적인 결과로 이끌 가능성이 있습니다.

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.

Gnosis의 공동 창립자인 Freiderike Ernst는 자신의 저서 "Futarchy란 무엇입니까? - 미래를 거래하는 것"에서 온체인 투표를 뒷받침하는 널리 사용되는 방법론을 설명합니다. "1인 1표" 패러다임이 무허가 네트워크에 대한 Sybil 공격에 취약하다는 점을 고려하면, 한 개인이 자신의 자본을 여러 계정에 분산시켜 불균형한 수의 투표를 할 수 있으므로 사용자의 투표권은 일반적으로 비율에 따라 가중치가 부여됩니다. 그들의 토큰 보유에. 복권과 토큰 선별 레지스트리는 유사한 기술을 사용하여 Sybil 공격을 완화합니다.

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.

Robin Hanson은 투표가 아닌 네트워크의 건강 또는 쇠퇴를 나타내는 지표인 조직의 복지 척도를 평가하는 예측 시장의 결과에 의사 결정을 집중하는 "futarchy"라는 대체 거버넌스 모델을 제안했습니다. 이 시장의 참가자들은 복지 조치의 미래 가치에 대해 베팅합니다.

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.

베팅은 일반적으로 결과 토큰을 사용하여 촉진됩니다. 각 토큰은 시장의 개별 결과를 나타내며 금전적 가치는 최종 복지 조치에 따라 달라집니다. 정확한 예측은 보상을 받는 반면, 잘못된 예측은 손실을 초래합니다.

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.

결과 토큰을 활용하여 참가자는 특정 정책 구현에 따른 복지 조치의 가치에 베팅할 수도 있습니다. 예를 들어, 참가자는 정책이 시행되고 그에 따라 복지 조치가 미리 결정된 임계값만큼 증가하면 이익을 얻을 수 있는 베팅을 할 수 있지만, 정책이 계속 시행되지 않으면 베팅은 무효화됩니다.

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.

주가를 복지 수단으로 채택하고 CEO 해임을 고려하는 상장 회사의 경우를 생각해 보십시오. Futarchy는 두 가지 예측을 내놓았습니다. 예상되는 미래 주가는 CEO가 해고되는 것이고 예상되는 미래 주가는 CEO가 유지되는 것입니다. 첨부된 도표에 나와 있는 것처럼, 가능한 최고의 복지 조치를 가져오는 결정이 실행됩니다. 이 경우 CEO의 해고에 따른 예상 주가가 CEO의 유지에 따른 예상 주가를 초과하므로 CEO는 회사의 리더십에서 제거됩니다. 이러한 접근 방식은 의사 결정 과정에서 감정의 영향을 제거하여 조직이 참여자의 집단적 지혜를 바탕으로 합리적인 선택을 할 수 있도록 하여 전반적인 가치를 향상시킵니다.

Market Makers for Prediction Markets

예측 시장을 위한 시장 조성자

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).

참가자 간의 거래를 촉진하기 위해 시장 조성자를 도입하면 몇 가지 과제가 발생합니다. 더 복잡한 우발 상황을 평가하기 위해 푸타키를 사용하면 관련 시장의 토큰 수가 수백 개로 빠르게 늘어날 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 수많은 결과의 확률을 효과적으로 조정하기에는 참가자 수가 부족한 "얇은 시장 문제"가 발생합니다. 논리적 솔루션은 자동화된 시장 조성자(AMM)입니다.

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.

간단한 접근 방식에는 로그 시장 점수 규칙의 비용 함수를 구현하는 것이 포함됩니다. 그러나 이러한 구현은 유동성의 동적 조정을 불가능하게 하며, 종종 모든 참가자를 수용하기에는 너무 얕거나 의미 있는 결과를 생성하기에는 지나치게 깊은 시장을 초래합니다. 유동성에 민감한 로그 시장 채점 규칙(LS-LMSR)은 이 문제를 해결하지만 새로운 취약점을 도입합니다. 그 중 가장 중요한 것은 LMSR을 제외한 모든 채점 규칙 시장 메이커에 내재된 차익 거래 취약점입니다.

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.

Balancer와 같은 CFMM(Constant Function Market Maker)인 암호화폐 충실자는 유동성 공급자가 유동성을 동적으로 입금 및 인출할 수 있도록 하여 유동성을 보다 효과적으로 관리하며 암호화폐 매니아에게 더 친숙합니다. 그러나 CFMM은 LS-LMSR과 동일한 제한 사항을 공유합니다. 특히, 예측 시장에 참여하는 동안 Gnosis는 두 접근 방식의 장점을 결합한 것으로 보이는 LMSR의 CFMM 구현을 개발했습니다.