Autores: @dwddao @sejalrekhan97 @qgolem e Julian Zawistowski
Resumo
O ecossistema de financiamento de bens públicos da Ethereum distribuiu mais de US$ 150 milhões por meio de mecanismos como o financiamento quadrático da Gitcoin, o RetroPGF da Optimism e as alocações baseadas em staking da Octant. Após seis anos de experimentação, vários problemas importantes permanecem sem solução. Esta postagem destaca três deles onde acreditamos que é necessária uma agenda de pesquisa conjunta:
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Problema de implantação: quando e como os fundos devem fluir?
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Problema de alocação: cujas preferências são refletidas e como são agregadas?
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Impacto Problema: como os resultados são medidos e realimentados em decisões futuras?
Cada um deles é fundamentalmente um projeto de mecanismo problema: estamos escolhendo regras que mapeiam sinais e comportamentos em alocações sob comportamento estratégico e informações ruidosas. Ethereum é um ambiente de teste excepcionalmente bom para design de mecanismos, mas a adoção real em sistemas ativos ainda é superficial. O objetivo aqui é delinear questões que poderiam orientar a teoria, o desenho de mecanismos e o trabalho empírico em todos os programas de financiamento, especialmente à medida que avançamos em direção à alocação capital em nível de protocolo em maior escala.
I. O problema da implantação: quando e como devem fluir os fundos?
O financiamento inicial de bens públicos da Ethereum dependia de rodadas trimestrais discretas, o GR1 (2019) da Gitcoin distribuiu US$ 38.000 para 200 contribuintes, eventualmente chegando a US$ 4,4 milhões no GR15. Estes mecanismos criaram problemas previsíveis: fadiga dos doadores e dos projectos devido a “sprints cansativos de duas semanas”, capital ocioso entre rondas, incerteza do construtor e sobrecarga operacional concentrada.
O que aprendemos
O ecossistema evoluiu de rodadas trimestrais discretas para diversas inovações paralelas: mecanismos de streaming que eliminem o capital ocioso e proporcionem correspondência contínua; modelos de época híbrida como a aquisição ponderada de tempo da Protocol Guild (canalizando mais de US$ 30 milhões para mais de 190 contribuidores) que equilibra previsibilidade com sustentabilidade; e pluralidade de mecanismos reconhecer que nenhum mecanismo único otimiza todos os contextos.
Uma seleção de problemas críticos abertos
As principais questões permanecem sem solução: os mecanismos de streaming podem alcançar uma resistência robusta ao conluio sem complexidade computacional proibitiva ou atrito para usuários honestos? Que modelos de timing otimizam a eficiência do capital, a retenção de doadores e a economia de ataque? Como podemos criar responsabilização pelas decisões de financiamento, através de obrigações de alocação ou outros mecanismos, sem criar dinâmicas plutocráticas? Além disso, como vários programas (Gitcoin, Optimism, Octant, EF Grants) operam em paralelo, como o ecossistema deve se coordenar para construir infraestruturas de financiamento complementares em vez de duplicadas?
II. O problema da alocação: quais preferências e como agregar?
Resultados como o teorema da impossibilidade de Arrow, Gibbard-Satterthwaite e resultados de impossibilidade de escolha social relacionados provam que nenhum sistema de votação pode satisfazer simultaneamente a não-ditadura, a eficiência de Pareto, a independência de alternativas irrelevantes e a transitividade. Cada mecanismo de atribuição deve comprometer os critérios de legitimidade, eficiência e justiça. A questão é quais as compensações que são aceitáveis para comunidades globais pseudónimas com incentivos desalinhados.
O que aprendemos
Seis anos de experimentação revelam compensações fundamentais sem vencedores claros: financiamento quadrático evoluiu de fórmulas puras para abordagens delimitadas por pares (20-30% de redução de dominância) para abordagens de correspondência de cluster que abraçam em vez de impedir a coordenação; MACI oferece resistência teórica ao conluio por meio de votação criptografada sem recibo, mas permanece limitado a configurações de médio porte devido a desafios de usabilidade; Passaporte Bitcoin arma pragmaticamente os custos de verificação de identidade; votação por convicção permite sinalização de preferência contínua com resistência natural à manipulação agora implantada por 1Hive e Gitcoin GG24; e O sistema de duas casas do otimismo operacionaliza explicitamente a tensão democracia-tecnocracia através de Token House separada (decisões de protocolo ponderadas por moedas) e Citizens’ House (RetroPGF de uma pessoa, um voto com 20% do tesouro comprometido).
Uma seleção de problemas críticos abertos
O desafio mais profundo é definir e avaliar uma “boa” alocação. Justiça exige distinguir a coordenação saudável do conluio. Os mecanismos deveriam penalizar todo o comportamento do grupo ou adotá-lo? Eficiência exige uma magnitude de impacto recompensadora, mas as regras de agregação que resistem a conflitos de interesse (por exemplo, baseadas na mediana) comprimem a variância. Regras com maior variância (média, quadrática, etc.) carregam mais informações, mas são mais frágeis. Podemos recuperar alguma expressividade sem abrir vetores de ataque óbvios? Legitimidade cria a tensão mais fundamental: a pura agregação de preferências pode sofrer de ignorância racional e assimetria de informação, enquanto a avaliação especializada concentra o poder e carece de mandato democrático. Podemos conceber mecanismos onde estas compensações se tornem menos acentuadas, ou será que o teorema de Arrow sugere que qualquer mecanismo de atribuição deve decidir quais as propriedades a relaxar? E como comparamos e avaliamos as estratégias de alocação entre si?
III. O problema do impacto: medindo resultados e criando ciclos de feedback
A visão fundadora do otimismo, “é mais fácil concordar sobre o que foi útil do que o que será útil”, reduz a incerteza, mas não elimina os desafios de medição. Quatro rondas de distribuição do RetroPGF de mais de 71 milhões de OP revelam que, mesmo retrospectivamente, quantificar a magnitude, atribuir causalidade e agregar diversos tipos de projectos continua a ser fundamentalmente difícil.
O que aprendemos
Mesmo a medição retrospectiva se mostra difícil: RetroPGF evoluiu dos 24 detentores de crachás da Rodada 1, incapazes de diferenciar a magnitude do impacto da sobrecarga cognitiva da Rodada 3, para o pivô baseado em métricas da Rodada 4, que reduziu a carga, mas introduziu viés de seleção. A análise não confirma nenhum mecanismo perfeito, a votação mediana resiste a conflitos, mas produz baixa variância (1% do topo recebeu apenas 6x a mediana), enquanto a média/quadrática é mais manipulável. O preconceito em matéria de incentivos persiste mesmo retrospectivamente (a investigação sobre o tabaco financiada pelas empresas tabaqueiras tem 90 vezes mais probabilidades de não encontrar quaisquer danos). Hipercertificados resolver gargalos de contabilidade, mas não de avaliação. A visão de “mercados de impacto” depende da criação de ciclos de feedback credíveis: títulos de alocação onde os primeiros financiadores/criadores de mecanismos apostam capital nas suas escolhas e lucram se a avaliação retrospetiva validar um elevado impacto, ou perdem participações se as alocações se revelarem ineficazes, enviando sinais económicos para trás no tempo para recompensar o bom senso e penalizar decisões erradas.
Uma seleção de problemas críticos abertos
Permanecem questões fundamentais: como atribuímos causalidade e quantificamos a magnitude de bens públicos com horizontes de longo prazo e efeitos de rede compostos, especialmente quando medimos contrafactuais em sistemas sociotécnicos complexos? Quais instituições evitam o viés de incentivo quando os avaliadores têm interesse nos resultados. Os históricos dos detentores de crachás devem ser ponderados ao longo do tempo? Como devem os mecanismos ter em conta o risco descendente e as externalidades negativas quando o financiamento retrospetivo não pode impor sanções, apenas recompensas?
4. Uma agenda de investigação coordenada
O progresso nos três problemas exige:
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Inovação teórica contínua design de mecanismo de ponte, criptografia e teoria da escolha social
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Avaliação empírica rigorosa de experimentos ao vivo com compartilhamento transparente de falhas
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Experimentação coordenada em todos os programas de financiamento para testar abordagens complementares
V. Como se envolver
Propomos três próximos passos concretos para a comunidade de pesquisa Ethereum:
1. Coordenar pesquisas empíricas em programas de financiamento
Gitcoin, Optimism, Octant e outros estão realizando experimentos paralelos. Precisamos de quadros de avaliação partilhados, métricas comuns e um calendário coordenado para permitir a comparação entre mecanismos. Os investigadores devem colaborar com os operadores do programa para conceber estudos que respondam a questões teóricas específicas.
2. Construir infraestrutura de código aberto para experimentação de mecanismos
Reduza as barreiras à implantação de novos mecanismos por meio de contratos inteligentes combináveis, ferramentas de simulação e painéis de avaliação. Projetos modulares, como TokenizedAllocationMechanism do Octant v2, expõem uma interface baseada em gancho para que diferentes regras de alocação possam ser implantadas e testadas rapidamente no mesmo sistema de contabilidade subjacente.
3. Unir pesquisa acadêmica e implementação prática
As comunidades de teoria dos jogos, economia e design de mecanismos contêm profundo conhecimento ainda não envolvido com Ethereum. Eventos como o Iceland Research Retreat e o AI4PG visam conectar pesquisadores com construtores. Precisamos de mais pontes deste tipo, workshops em conferências académicas, financiamento para investigação aplicada, caminhos mais claros desde a teoria até à implementação.
Solicitação de feedback e colaboração
Este post representa uma tentativa de classificar três problemas importantes para o financiamento de bens públicos. Precisamos da sua opinião:
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Estamos enquadrando os problemas corretamente?
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Que pesquisa crítica perdemos?
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Que experimentos você está realizando que poderiam informar o ecossistema mais amplo?
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Que enquadramentos teóricos poderão desbloquear o progresso?
O problema do financiamento dos bens públicos é fundamentalmente um dos agregação de conhecimento sob profunda incerteza com incentivos desalinhados.
Participe da conversa: Comente abaixo com sua opinião, pesquisadores de DM trabalhando nesses problemas, ou entre em contato se você estiver construindo ferramentas ou executando experimentos. O ecossistema tem sucesso quando aprendemos juntos.
Esta síntese de pesquisa baseia-se no trabalho de equipes da Gitcoin, Optimism, Octant, Protocol Labs e de vários pesquisadores acadêmicos. Todos os erros e omissões são meus.
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