DAO はどのようにしてキャプチャ耐性のあるガバナンス フレームワークに移行できるでしょうか?
原文の翻訳: ブロックユニコーン
原文の翻訳: ブロックユニコーン
リソースとガバナンスに関する話が取り上げられるのをよく目にするので、私たちはそれを事実として受け入れています。幹部は贅沢な休暇をとるために会社の資金を横領し、政治家は法的支援と引き換えに業界シンジケートから「選挙資金」を受け取り、新たな競合他社を不当に排除し、会社の取締役会の会長は彼の会社が買収しようとしている。友人のビジネス/会社に法外なプレミアムを付けて取引する。
原子の世界の現実を考慮すると、多くの人が共有するリソースを管理する最も安全な方法は、信頼できる少数の人にリソースを委ねることです。組織の内部ガバナンス ポリシーは、少数であっても信頼できないリスクに対処するよう努めており、政府が実施する外部ガバナンス ポリシーによってサポートされています。
これらのガバナンス システムはそれぞれ、共有リソースを少数の者の管理下に置くことを強制され、悪意のある者が利己的なニーズのために組織の共有リソースを取得する機会を生み出し、さらに悪いことに、リソースが取得されたガバナンス メカニズムからのアクセスを妨げる機会を生み出します。 。
この中央集権的な権力階層の「安全」モデルは長い間現状維持されており、このモデルによって組織は私たちが住む比較的贅沢な現代世界の構築に貢献してきましたが、まだ望ましくない点も多く残されています。人類が気候変動や公共財インフラなどの課題に対処しようとする場合、共有資源を管理し、捕獲のリスクを大幅に軽減する方法を見つけ出す必要があります。
最近では、ブロックチェーンとスマート コントラクトにより、暗号化と広範な電力分散の組み合わせに依存する共有リソース ガバナンスの新しい信頼モデルが明らかになり、画期的な進歩が見られました。このモデルは、次のような新しいカテゴリーのガバナンスを可能にします。捕獲防止ガバナンス。
取得防止ガバナンスの約束は、共有リソースを悪意のある者が取得できないように管理することです。そうすることで、相互の可能性の新たな領域も開かれます。初期の Web3 ネイティブ コミュニティが示した驚くべき流動性、柔軟性、適応性は、ガバナンス構造が共有リソースの取得を回避すれば、従来のアプローチの硬直性がなくてもそれが可能であることを示しています。
この記事では、それを理解するためのツールである Anticapture を紹介します。反捕獲ガバナンスの枠組み, Anticapture は、組織 (エージェントのネットワークとしてモデル化) が目標に向かってリソースを管理するためにどのように行動するかを調査することで、アンチキャプチャ ガバナンスの基礎を理解することを目的としています。
読み終えると、分類法の始まりと、DAO、分散型コミュニティ、および反捕獲ガバナンスの文脈で使用できる一連の用語が得られるでしょう。
この記事では、まず Anticapture フレームワークの主要コンポーネントを定義し、次にそれらをテストして基本的な質問に答えます。
1. プロキシとネットワーク
2. 共有リソース
3. アクションとその 4 つのフェーズ
4. ケーススタディ: DAO を DAO たらしめているもの
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1. プロキシとネットワーク
エージェントは、アクションを実行できる個別のエンティティであり、個人、個人またはグループを表すソフトウェア (イーサリアム クライアントなど)、または複数のエージェントのグループにすることができます。
Anticapture は、エージェントのグループ、コミュニティ、組織をネットワークとしてモデル化します。ネットワークは、ノード間の関係、これらの関係の強さがネットワークのキャプチャ感度にどのような影響を与えるかを示す例など、形式的な分析の基礎を提供します。
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2. 共有リソース
エネルギー、食料、水などの基本的なものから、金融資産、ツール、社会的評判などのより複雑なものまで、私たちがやりたいことをしたり、欲しいものを手に入れたりするために使用できるものはすべてリソースです。
リソースが単一のエージェントの権限下にある場合、リソースは次のように扱われます。プライベートリソース。 ¹ 定義上、プライベート リソースは内部プロキシによってキャプチャできません。リソースを制御するエージェントが自律的でない限り、それらは外部エージェントによってキャプチャされる可能性があります (「強制」セクションを参照)。
リソースがエージェントのネットワークの権限下にある場合、それは次のように見えます。リソースを共有する。これまで、共有リソースはネットワーク内外のプロキシによって簡単にキャプチャされてきました。
プライベートリソースと共有リソースの重要な違いは、その権力構造です。たとえば、お金は個人が所有することも、企業や政府などが所有することもできます。
一部のリソースはプライベートにしかできず、マインドコントロールが不足しており、誰もあなたに集中したり、特定の方法で時間を費やしたりすることを強制することはできません。彼らはあなたの動機を変えてそうするよう誘惑するかもしれませんが、時間と注意という実際のリソースはあなたのコントロール下にあります。 ²
一部のリソースは共有のみ可能です。これらのリソースに対する権限は分散化されており、民営化することはできません。これらを分散リソースと呼びます。多くの分散リソースを単一のエージェントで制御できない理由の 1 つは、それらが一部の大規模システムの緊急プロパティであるためです。
エージェント (次のセクションで説明するように) アクションと同様に、Anticapture フレームワークはリソースを再帰的な概念として扱います (再帰は自己連続レプリケーション プロセスを理解でき、理解するには Wikipedia または Baidu にアクセスできます)。エージェントはエージェントのネットワークにすることができ、特定のエージェントの各アクションはサブエージェントのより小さなアクションで構成されます。同様に、エージェントは、3 番目のリソースに影響を与える目的で、1 つのリソースを使用して 2 番目のリソースをデプロイすることがよくあります。
前の文の第 1 レベルのリソースは、調整メカニズムまたはガバナンス構造であることが多く、日常の議論ではこれらはまったくリソースとはみなされないことがよくありますが、エージェントが実行するアクションがリソースに影響を与えるため、Anticapture フレームワークではリソースとして扱われます。 、そしてそれらは捕らえられることができます。
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文章
アンチキャプチャ フレームワークの 4 つのアクション ステージでは、各ステージ自体がすべてのステージのより小さなインスタンスでどのように構成されているかに注目してください。
アクションは、エージェントが目標を達成するためにリソースを使用する方法であり、共有リソースのすべてのガバナンスはアクションを通じて行われます。キャプチャ防止フレームワークでは、アクションには 4 つのフェーズがあります。
1. 提案: フォームにオプションを詳しく説明します
2. 決定: 望ましいオプションを選択します
3. 実行: 選択したオプションを実行します。
4. 評価: 実行されたアクションの影響を分析します。
これらのフェーズは繰り返し行われ、1 つのアクションの評価フェーズは、多くの場合、後続のアクションの提案フェーズに影響されますが、これも再帰的です。各ステージ自体は 4 つのステージすべてで構成されており、ネットワーク アクションは個々のエージェントのアクションで構成されており、これは多くのレベルで当てはまります。組織の行動は個人によって行われる行動から構成され、個人の行動はニューロンのネットワークによって行われる行動から構成されます。
以下のセクションでは、これらの各段階を順番に検証し、アクションのライフサイクルにおける役割と、電源制御および共有リソースへのアクセスに対する感度との関係に焦点を当てます。各段階に進むときは、基本原則を思い出してください。権力自体が資源であり、ソフトパワー能力は人々に基本的な資源を持たせるよう影響を与える力です。
エージェントはベース パワーまたはソフト パワーを蓄積することで共有リソースにアクセスできますが、最大のリスクはベース パワーに関連していることに注意してください。ネットワークは、基本的な電力が使用される運用フェーズ中にキャプチャに対して最も脆弱であるため、これらのフェーズはキャプチャ防止メカニズムにとって最も重要です。
a. 提案をするため
エージェントの議題は提案段階で設定されますが、エージェントはどのような問題を解決しようとすべきでしょうか?代理母はどのような選択肢を考慮すべきでしょうか?
参加ネットワーク内の提案段階は集中型から分散型まで多岐にわたり、ネットワークの議題にオプションを追加するために電力がどの程度広範囲に分散されるかを説明します。
議題が非公式で、どのような行動を実行できるかが定義されていないネットワークでは、提案された権限は影響力を持つものであり、基本的なものではありません。この提案はこれらのネットワークの共有リソースに影響を与えないため、キャプチャのリスクは低く、ある程度の集中化は許容されます。
ただし、アクションが正式な提案プロセスを経る必要があるネットワーク、特にキャプチャ防止メカニズムを使用するネットワークでは、提案の力は、提案リストの共有リソースに直接影響を与えるため、基本的な力の表現となります。このようなネットワークをキャプチャから保護するには、分散型の提案段階が重要です。
b. 決めること
アジェンダ上のオプションは、決定段階で実行のために選択されます。エージェントは提案を実行する必要がありますか?エージェントはどの提案オプションを選択する必要がありますか?
集中型から分散型までの意思決定段階への参加は、意思決定プロセスにおいて発言権を持つネットワーク内のエージェントの割合を表します。
私たちは、意思決定には権力が存在すると考えがちですが、最終的には上司が決定を下しますが、上司には権力があるのでしょうか?ボスは強力ですが、完全ではありません。共有リソースに影響を与えるサイバー作戦の文脈では、上司は確かに最終的な意思決定者ですが、より重要なのは、上司が自分の選択した行動を実行する権限を持っているということです。どのようなアクションを実行するかに関する決定自体は、ネットワークの共有リソースに影響を与えないため、意思決定は実行と組み合わせる必要があります。
したがって、意思決定段階で捉えられるリスクは壊滅的なものではありません。分散型の意思決定は多くの状況で有益ですが、効果的な買収防止のための厳密な要件ではありません。その理由については次のセクションで説明します。
c. 実行する
反捕獲統治においては、処刑が最重要である。実行フェーズは、選択された操作が実行されるフェーズであり、アクションが実行され、リソースがデプロイされて影響を受ける場所です。
このフェーズへの参加は集中型から分散型まであり、決定フェーズで選択されたアクションを実行する権限を共有するネットワーク内のエージェントの割合を表します。
前述したように、ネットワークでは、このフェーズに参加できるエージェントは、ネットワーク共有リソースを直接制御するという形で基本的な権限を行使します。この権限が少数の者の手に集中すると、ネットワークは内部エージェントによって簡単に占拠されてしまいます。意思決定段階の分散化の度合いに関係なく、行政権を持った者が結果を無視して自らの望む行動を実行することを構造的に妨げるものは何もない。
たとえそのようなネットワークが捕獲を回避したとしても、集中的な強制執行は別の悪影響をもたらす可能性があります。前のセクションで見たように、執行権限を持たずに意思決定に関与する者は、その勧告が実行されるよう幹部の説得を得る必要があります。意思決定フェーズは技術的には分散化されていますが、実際には、集中化された実行フェーズが決定に対して集中力を発揮します。
これが多くの伝統的な組織の運営方法であり、非幹部は従順であり、組織に重大な影響を与える可能性ははるかに低いです。 ³
分散型実行はゲームチェンジャーです。分散型実行は、集中型実行によって実存的なキャプチャのリスクが生じる他の形式のキャプチャを強力にサポートします。ネットワーク内の実行権限が大多数のエージェントに分散されたままである限り、ネットワークにはさまざまな形式の意思決定と評価を試す柔軟性があります。
意思決定権と執行権の分離は、買収防止構造でのみ可能です。これが、分散型の意思決定が厳密に要求されない理由です。これが、分散型組織が流動的で順応性のある理由です。執行権力が分散化されると、真の意味でどこからでもリーダーシップを発揮できるようになります。
処刑には世界の状態を変えるという性質があるため、二番目の側面があります。これは、依存型から自律型までのスケールで発生し、外部エージェントが実行を停止、変更、または妨害できる程度を表します。
ほとんどの伝統的な組織は、内部捕捉を防ぐために親機関によって施行される規則や規制に依存しています。彼らが実行するアクションには外部アクターの承認が必要です。つまり、これらのアクターによって簡単に捕捉されてしまいます。一方、自律的にアクションを実行するネットワークは、外部エージェントによって捕捉されにくいです。
d. 評価
エージェントは、評価フェーズ中にアクションの実行による影響を分析します。多くの場合、この評価はフォローアップ アクションの提案段階へのインプットとなり、新しいアクション サイクルが開始されます。
評価フェーズへの参加は集中型から分散型まであり、分散化の度合いは多くの場合ネットワーク運用の透明性によって決まります。ネットワークが組織化され、パブリック ブロックチェーン上で公に通信する場合、外部エージェントもその動作の評価に参加できます。
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画像の説明
DAO は、キャプチャ耐性のあるガバナンスの最も強力な形式です
DAO を DAO たらしめているものは何ですか?DAO を DAO たらしめているものは何ですか?
これまでこの質問に答えるためのほとんどのアプローチは、特定のテクノロジー (例: 「DAO はスマート コントラクトによって運営されている組織である」) または規範的な構造 (例: 「DAO メンバーはトークンを所有しており、それらを使用して提案に投票する」) に言及することがデフォルトとなっています。ただし、定義が既存の実装を超えるためには、冷静さを保ち、第一原則を遵守する必要があります。
捕獲防止フレームワークを導入すると、DAO を捕獲防止ガバナンスの強力な形態として概念化できます。ある意味、これは、DAO が親のキャプチャ防止ガバナンスの基本特性を継承していることを意味します。他のキャプチャ防止ガバナンスのインスタンスと同様、DAO は共有リソースを管理するエージェントのネットワークであり、目的があります。
DAO の目的は明示的である必要はなく、DAO には複数の目的がある場合があります。実際、DAO の目的は、そのネットワーク内のエージェントのさまざまな動機から生じている可能性さえあります。 DAO には目的があると言うことは、DAO には目的があると言うことです。
最後に、他の形式の捕獲耐性ガバナンスと同様に、DAO はリソースを捕獲からある程度保護します。
DAO を他の形式と区別するのは、DAO がキャプチャに抵抗する方法と強さです。具体的には、DAO は最も脆弱なポイントである実行フェーズ (前述)、つまりネットワークが共有リソースに対してアクションを実行するポイントでキャプチャすることが困難です。 。
DAO がその共有リソースに影響を与える、またはそれを悪用するアクションを実行する場合、それらのアクションの実行は分散型かつ自律的な方法で行われます。実行の分散化の側面では、ネットワーク内のすべてのエージェントがアクションを実行する権限を共有する必要があり、これが DAO が主に内部エージェントによるキャプチャに抵抗する方法です。一方、執行の自律的な側面では、ネットワーク外部のエージェントが DAO の操作を実行または変更する権限を持たないことが必要です。これにより、DAO は主に外部エージェントによる捕捉に耐性を持ちます。
要約すると、DAO の単一文の定義を要約できます。
DAO は、共通の目的を持つエージェントのネットワークであり、ガバナンスを実行して一連の共有リソースを操作する権限を与えられた唯一のエージェントです。
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5. ここからどこへ行くのですか？
受け入れることを選択した場合、あなたの仕事は、DAO や他の形式のガバナンスに関連する思考、議論、作業に Anticapture フレームワークを使用することです。新しい分散型コミュニティに遭遇するとき、または自分自身のコミュニティで作業するときは、それがどれほど簡単に捕らえられるのかを自問してください。どのような共有リソースがあり、それらはどのように管理されますか?執行権力はどの程度分散 (または集中) されていますか?
これを行うと、DAO を自称する多くのコミュニティが、Anticapture フレームワークによって提案されている基準を満たしていないことがわかるかもしれません。これらの意欲的な DAO の一部は、スナップショット信号によって「制御」されるマルチシグネチャ ライブラリを備えたトークン化されたコミュニティとして構造化されている可能性があり、そこでは強制力が少数のマルチシグネチャの手に集中します。
このような些細な組織に遭遇した場合は、2 つのことを考慮してください。まず、捕獲されにくいように構造をどのように変化させるのでしょうか?第二に、調査され、新しい構造物に保存される可能性のあるその貴重な特性は何ですか?
この記事では、捕獲防止ガバナンスを人類の進歩のための強力な新しいツールにする特性について触れ、DAO が実際に何であるかをより明確にするために例でフレームワークを使用します。今後の記事では、捕獲防止フレームワークをさらに詳しく調査し、さまざまな形の捕獲防止ガバナンスの完全な分類を開発します。
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最終的なまとめ
1. この文脈において、ここでの「プライベート」とは、権力と制御を説明する一般的な概念を指しており、アクセス制御における特定の権力の行使や「プライバシー」などの難読化された形式を指すものではありません。
2. ただし、そのようなリソースへの共有は宣言できます。
3. 社会力学と評判によってこれらの影響が緩和される可能性がありますが、それは、経営者が世間の評判を維持する必要がある場合など、特定の条件下では部分的にのみです。
