DAOstack CEOのマタン・フィールド氏「ホログラフィック・コンセンサス パート1、2」の記事を日本語に翻訳！
こんにちは、Daishoです。
このnoteは以下の記事を、日本人でもすぐ読めるように日本語訳したものです。
ホログラフィック・コンセンサス パート1
DAOstack マタン・フィールド
2018年11月12日
分散型ガバナンスは、多数のエージェントを集団行動に調整するプロトコルの分野であり、ブロックチェーン上のスマートコントラクトによって実装されます。これは、分散型自律組織（DAO）の基盤でもあります。DAOを使えば、何千人、何百万人もの人々が共有する目標に向けて自発的に協力し、企業、デジタルネットワーク、集合知の概念を一般化し統合することができます。必要な技術が成熟しつつあり、特にDAOスタックとその最初のインターフェースDAppであるAlchemyがイーサリアムブロックチェーンのメインネット上で稼働しているため、DAOのビジョンはもうすぐ実現可能となります。
スケールの問題
分散型ガバナンスには多くの課題があり、これまでにDAOが実際に機能しているのを見たことがない理由でもあります。特に、スケーラビリティの問題とその回復力との内在的な緊張が最大の課題であると私は以前述べました。¹ そこでは次のように説明しました。DAOにおいてすべての決定に対して集団の注意を払うことを要求することは、分散型ガバナンスシステムを明らかにスケーラブルでなくします。一方、注意をあまり払わないことは、誤った決定、共謀、または単に集団の意見の誤表現に対して回復力を持たせることができなくなります。結論として、ナイーブなコンセンサス（特にガバナンス）システムは単にスケーラブルではありません。
ほぼ定義上、この問題の適切な解決策は、DAO内での決定を局所的に行うことを可能にするものであるべきです。つまり、これらの決定がDAOの全体的な意見に一致していることが保証されている限り、限られた注意と投票権力で行われるということです。この特異な状況をホログラフィック・コンセンサスと名付けました。これは、ホログラムの一部が実際には全体の画像の情報を含んでいることに似ています。この記事では、スケーラブルで回復力のある分散型ガバナンスのためのホログラフィック・コンセンサス（HC）解決策の基本とその実現方法について説明します。このシリーズの次の記事では、HCプロトコルの詳細な処方箋とそのスケーラビリティおよび回復力の特性についてさらに詳しく説明します。
分散型ガバナンスシステムのスケーリングソリューションとしてのホログラフィック・コンセンサスは、ブロックチェーンのオフチェーン計算スケーリングソリューションであるTrueBitと非常に類似していることに注意してください。この類似点については別の場所で詳述します。
ホログラフィック・コンセンサスは、ガバナンスシステムの回復力とスケーラビリティの間の緊張を解決します。以下の議論をできるだけ正確に（ただし厳密すぎないように）するために、まずこれら二つの用語の定義から始めます。
回復力
まず、DAOの全体的な意見、または検討中の提案に対するDAOの意見を定義しましょう。提案に対するDAOの意見は、DAO内のすべてのエージェントがその提案を十分に検討し、自分の意見をDAOに表明するための十分な注意の帯域幅を持っていた場合に、決定プロトコルに従ってDAOが最終的に出す決定、または出力になります（意見を持たないことも合法な意見です）。スケーラビリティのために後で緩和したいのはまさにこの十分な注意の帯域幅ですが、理論的な参照点としてDAOの意見が必要です。提案に対するDAOのおおよその意見は、ほとんどの意見を持つエージェントが提案を十分に検討し、自分の意見を表明するためのほぼ十分な帯域幅を持っている場合に達成されます。
一般的なDAOは生き物のようであり、独自の主観的な心³を持ち、感じ、認識し、考え、意味を作り、決定を下します。特に、客観的なものではなく、独自の主観的な正誤、善悪を持っています。ここでは、DAOがどのようにして「良い決定」を下すのか、または「良い」とは何かについては議論しません。今のところ、我々は「良いDAO」がその独自の全体的な意見に沿って行動することを望むだけです。
この設定を念頭に置いて、分散型意思決定システムは、DAO内のすべての決定がそのおおよその意見に一致すること（またはその全体的な意見におおよそ一致すること）を保証する場合、回復力があるとみなされます。⁴
スケーラビリティ
DAOには使命があり、そのガバナンスの目的はその使命を推進する決定を下すことです。特に、使命を支援するエージェントの行動を奨励するための資金配分についての決定が含まれる場合があります。DAO内のエージェントが増えると、より多くの貢献が可能になり、それらの貢献についての資源配分決定の必要性が増えます。したがって、効果的に成長するためには、DAOの意思決定システムは、エージェントの数が増えるにつれて、一定期間内に処理できる決定の数を増やす必要があります。DAOのスケーラビリティについて話すとき、我々はその期間内に効果的に下すことができる決定の数を増やす能力を指します。
重要なのは、今日知られているすべての経済組織に共通しているのは、それらが成長するにつれて意思決定がますます非効率になるということです。したがって、DAOは、エージェントの数が増えるとその運営と意思決定を効果的に拡大できるスケーラブルな新しい種類の組織であると提案します。⁵
先に述べたように、ほとんどの投票者がすべての提案を考慮することは明らかにスケーラブルではありません。同時に、回復力のあるDAOガバナンスシステムは、決定がその全体的な意見に沿って行われることを意味します。したがって、スケーラブルで回復力のあるガバナンスシステムは定義上、限られた影響力または投票権力（私たちはこれを評判とも呼びます）によって決定を行うことを可能にし、その決定がDAO全体の意見に合致することを保証する必要があります。この難しい状況がホログラフィック・コンセンサスのまさに定義です。
相対的多数決
意思決定力をスケーリングする最も簡単な解決策は、絶対多数ではなく相対多数で決定を承認することです。絶対多数とは、DAO内のすべての投票権力の過半数です。たとえば、100人の同等のエージェントのうち、絶対多数の決定には51人のエージェントの承認が必要であり、少なくとも51人の積極的な参加が暗黙的に必要です。非常に回復力があり、スケーラブルでない状況です。
相対多数決の承認は、一定の投票期間内に提案に投票したエージェントのうちの過半数だけを必要とします。たとえば、提案が1週間の間に開かれ、その期間内に100人のエージェントのうち9人だけが投票した場合、その提案を承認するにはそのうち5人の支持があれば十分です。相対多数決の投票システムは無期限にスケーラブルであり、特定の期間にどれだけの提案でも処理して決定を下すことができますが、回復力は低い可能性があります。提案の数に制限がなく、相対多数決に対するさらなる条件がない場合、誰でもシステムに数百万の提案をスパムすることで簡単に攻撃できます。これにより投票者の注意が希釈され、ほとんどの提案が気づかれずに放置されることになります。攻撃者は、自分にDAOの全資金を移すという悪意のある提案に対して唯一の投票者になることができます。しかし、集団の注意を圧倒する攻撃を超えても、決定はDAOの全体的な意見を代表しなくなり、一定期間内に行われる決定の規模が大きくなるにつれてその傾向は強まります（したがって、前述の緊張が生じます）。我々の以前の用語では、システムは回復力がないということになります。つまり、操作されやすく、一貫性を持って行動しないということです。
相対多数決ベースの投票システムの標準的な使用には、投票を有効とするために必要な最低限の投票者数であるクォーラムが含まれます。クォーラムの問題は、設定が高すぎると絶対多数システムのスケール問題に直面し、低すぎると相対多数システムの回復力の問題に直面し、しばしば両方の問題を同時に抱えることです。この対立は意思決定の量が増えるにつれて増大し、その結果、クォーラムはスケーラブルなガバナンスに適していません。
ブーストされた提案
デフォルトでは、決定は絶対多数で承認されるべきです。しかし、これらの決定がDAOの絶対多数と一致することを保証する保護条件の下で、相対多数で決定を行うことを許可したいと考えています。提案が絶対多数から相対多数の投票に移行することをブーストと呼び、提案がブーストされるために満たす必要がある条件をブースト条件と呼びます。
注意の貨幣化
提案のブーストは、エージェントが集団の注意という希少な資源を消費し、有限の時間内に自分の問題に対する決定を強制することを可能にします。したがって、それは金銭化されるべきです。
最も簡単なブースト条件はDAOトークンでの支払いです。DAOがあなたの提案を審査することを望む場合は、100 DAOトークンで集団の注意を（主に）あなたのものにすることができます。決定を購入することはできませんが、考慮に入れることは購入できます。提案者だけでなく誰でも提案を促進することができ、一定のプロモーション閾値に達すると提案はブーストされます。
動的閾値
固定ブーストレートはクォーラムと同様にうまく機能しません。設定が高すぎると意思決定プロセスが排他的になりすぎ、設定が低すぎると攻撃のコストが低くなります。さらに、回復力のために集団の注意は需要と供給に応じて価格付けされるべきです。20の提案がブーストされDAOの精査を受けている場合、さらに分散するための集団の注意は一つの決定がライン上にあるときよりも確実に高価になるべきです。適切なブースト閾値は保護的な性質を持ち、既にブーストされている提案の数に対して指数関数的に頑健であるべきです。支払われたDAOトークンは投票者に投票活動の対価として再分配される可能性があり、これは投票を奨励するのに役立ちます。
指数関数的なブースト閾値は、任意の時点で相対多数で行われる決定の数を厳密に制限します。利点は、システムが非常に回復力を持つようになり、全体の集団の注意が同じいくつかの提案に集約され、決定が全体の意見を反映するようにすることです。ブーストされた提案の同時実行量は、投票者が（指数関数的に）十分に補償される限り、わずかに伸ばすことができます。欠点は、指数関数的閾値がブーストのコストを非常に高価にすることです。再び、システムは望むほどスケーラブルではありません。
最後の点をより具体的にするために、提案の内部価値を提案の承認によってプロモーターが見込む総価値と定義しましょう。プロモーターは、提案の承認に対して内部価値全体を最大限に支払うことに同意するでしょう。⁶指数関数的なブースト閾値は、内部価値に関して提案を『指数関数的にフィルタリング』することを意味します。ブースト閾値が1000 DAOトークンである場合、内部価値が1000 DAOトークン以上の提案だけが集団の注意を引くことができます。
二つのトークン
ブースト条件を改善するためには、二つの異なる経済を分ける必要があります。投票者の注意は意思決定を形成するために投入されるものであり、これを金銭化し、その努力を補償する必要があります。この希少な資源を消費するためには、ネットワーク効果に結びついた別の希少な資源であるDAOトークンで支払う必要があります。ブーストに関連するもう一つの金銭化の必要性は、提案を絶対多数承認条件から相対多数承認条件に移行させ、DAOの集団の注意に浸透させることに関連します。後者の金銭化には二つの目的があります：
効果—投票者の注意を保護し、その費用を削減するために、膨大な量の提案をフィルタリングし、投票者が一定の期間内に集中して決定すべき提案に絞り込む。
整合性—各ブーストされた提案に対して十分かつ偏りのない投票者の参加を確保し、相対多数で行われた決定が絶対多数の意見と一致することを保証する。
これら二つの金銭化は異なるものであり、先の例のように結びつけるべきではありません。特に、二つの異なるネットワーク効果と二つの異なるトークンによって生成されるのが最善です。DAOの決定にはDAO投票者の注意が必要であり、DAOのネットワーク効果とそのトークンの金銭化に結びついています。一方、提案をフィルタリングし、意思決定プロセスを保護するのは、開かれた経済的かつ許可のいらないネットワーク、予測者のネットワークによって最適に実行されます。
予測者のネットワーク
異なるDAOでの提案の運命に関する予測を行い、その予測を裏付けるためにトークンを賭ける予測者のネットワークを考えてみましょう。『良い提案』に賭けた成功した予測者は補償を受けます。良いとはDAOが最終的に承認した提案のみになります。そして、不成功の予測者は（その一部を）失います。同様に、ブーストされた提案が最終的に拒否された場合に賭けた予測者も補償を受け、それ以外の場合は損失を負います。
これで、提案がブーストされるのは、その提案が通過する見込みがあると予測者が信じていることを反映する十分な賭け金を得た場合のみです。保護のための指数関数的閾値（今回は賭けられたトークンの量）は依然として重要であり、既にブーストされた提案の数に対して指数関数的に必要な賭け金が増えます。予測を奨励するために、過去に承認された提案を予測した成功した予測者には報酬が提供されます。この報酬は、提案のプロモーション費用から導出されるか、DAO自体が拠出することができます。
予測者は以下のようにDAOの意思決定をスケールアップする三つの役割を持っています：
『良い提案』の釣り上げ—予測者は投票者が集中すべき提案の長いリストをフィルタリングします。予測者の報酬は、そのような提案を見つける経済的なインセンティブを生み出し、オープンな市場がその機会を活用します。
『悪い提案』の伝播の信号とバランス—提案がブーストされると、予測者はそれが最終的に投票者によって承認されないと考える場合、さらに高いインセンティブを持って反対の賭け金を置きます。再び、経済的市場がこのアービトラージを飽和させるべきです。
投票プロセスの維持—予測者が将来にわたって両側に賭け金を置くと、彼らは投票プロセスとその全体的な意見との整合性を維持するインセンティブを持ちます。整合性の欠如を観察した者は、集団の注意を喚起し、特にそれを修正する投票者を呼び寄せるでしょう。
予測者は単なるルーティングエージェントであり、意思決定の成功に興味を持つ必要はなく、DAOに関係する必要もありません。特に、DAOで投票権を持つ必要はありません。予測者は短期的な経済的動機によって駆動され、トレーダーのように、情報の優位性を持ち、それを利用してトークンを賭ける自信のある人なら誰でもなれます。これはオープンで許可のいらないネットワークであり、一般的に許可制のDAO投票システムとは対照的です。この新しいグローバルネットワークは、DAOstackの予測者ネットワーク、すなわち社会的集団行動の予測者です。このネットワークは予測に使用される独自のトークン、GENトークンを持ち、そのユーティリティを保護する強力なネットワーク効果を持っています。この角度についての詳細は、最近の記事をご覧ください。
まとめ
私たちは多くの人々が共有する目標に向けて協力する姿を思い描いています。このビジョンは、分散型自律組織（DAO）の発明によりまもなく可能となります。その基盤は既にイーサリアムブロックチェーン上のDAOスタックで実装されています。しかし、DAOの運用には分散型で回復力があり、スケーラブルなガバナンスシステムが必要であり、このようなシステムの発見は、分散型ガバナンスシステムにおけるスケールと回復力の間の内在的な緊張のために長らく課題となってきました。
この記事では、この問題に対する新しい解決策としてホログラフィック・コンセンサスを提案します。このプロセスにより、大規模なDAOでの決定を迅速かつ局所的に行うことが可能となり、DAO内の比較的少ない影響力の承認によって、これらの決定がDAO全体の影響力の絶対多数の意見を実際に反映することを保証します。局所的な決定と全体的な意見の整合性は、暗号経済的ゲームを通じて達成され、局所的な意見と全体的な意見の間のミスマッチが経済的な機会に変わります。オープンな予測者市場がその機会を活用し、DAOガバナンスのスケーリングを支援します。要するに、DAOはその集団の注意のナビゲーションを効果的な市場にアウトソーシングし、良いナビゲーション信号を生成するインセンティブを与えています。この種の解決策は、ガバナンスシステムにおけるスケールと回復力の緊張の解消、およびDAOの成功にとって重要である可能性があります。
次の記事では、HCプロセスの処方とその局所的な決定が全体的な意見と整合する結果についてさらに詳細に説明します。さらに進んだ章では、さまざまなHCプロトコル、いくつかの未解決の質問とそのゲーム理論的分析、および特に潜在的な失敗モードとその対策について探求します。
このアイデアの発展と並行して、ヴィタリックが非常に類似した提案を思いつき、それをキュレーションの領域に向けたスケーリングソリューションとして発表したことは興味深いです。⁷これは、中央集権型の意思決定者ではなく、分散型のものに対するものであり、背後にあるアイデアは精神的に同じであり、前述のように一般的な分散型ガバナンスシステムに適用されます。
最後に、DAOstackのAlchemyは、イーサリアム上でのDAO運用の最初のプラットフォームであり、すでにメインネット上に展開されており、ホログラフィック・コンセンサスの初期バージョンであるジェネシスプロトコルが実装されています。この完全なプロトコルの（次のバージョンの）詳細な説明は、このシリーズの別の記事で公開されます。
¹これは、ブロックチェーンとコンセンサスプロトコルのスケーラビリティ問題と大きく異なるものではなく、それ自体が一種の分散型ガバナンスの客観的バージョンです。詳細は別の場所で。
²この用語はジョーダン・グリーンホールによって提案されました。
³異なる構成エージェント、異なる意思決定プロトコル、エージェントに対する異なる権力分配により、異なるハイブマインドが生成されます。
⁴決定は、DAOのグローバルな意見と完璧に一致するのではなく、DAOの概算意見と完璧に一致する必要があります。DAOは、たまに自殺行為や明らかに間違った問題にすべての資金を投げ出すような巨大なミスを許容することはできません。
⁵ネットワーク効果が働くときに成長すると、一人当たりの効果がさらに高まる超スケーラブルなDAOを想像することもできます。この潜在的なシナリオについては別の場所で議論します。
⁶提案が却下される確率があるため、プロモーターは提案の承認に自信がある場合、その内部価値よりもやや少ない額を支払うことに同意する可能性があります。
⁷キュレーションの領域では、他のどの領域よりもスケールの問題が厳しいことに注意してください。これは、その領域で一般的に必要とされる決定の頻度が非常に高いためです。
ホログラフィックコンセンサス — パート2
DAOstack マタン・フィールド
2019年6月18日
この投稿はエズラ・ウェラーとの共同執筆です。
これはホログラフィックコンセンサス（HC）に関するシリーズの2番目の投稿です。最初の投稿では、大規模DAOのスケーラビリティの問題について議論し、概念的な解決策としてホログラフィックコンセンサスを紹介しました。今回は、最小限の実用的なHCスキームであるGenesis v0.2プロトコルのエンドツーエンドの仕様について詳しく説明します。
これまでの議論を以下のように要約できます：
大規模なDAOは多くのアクティブメンバーを持ち、頻繁に多くの意思決定を行う必要があります。
耐久性を維持するために、それらの意思決定はDAO全体の意見を代表するものである必要があります。つまり、DAOの投票力の多数派と一致している必要があります。
一方で、注意が限られており、意思決定が頻繁に行われるため、DAOの投票力のごく一部しか各意思決定を観察できません。
このため、頻繁で一致した意思決定を同時に行うことは、単純なガバナンスプロトコルでは不可能です。
ホログラフィックコンセンサス（HC）は、局所的な意思決定を可能にすることでこの緊張関係を解決し、グループ全体を代表することが保証されます。¹
以下の提案された実装は完璧ではありませんが、大きな失敗モードがないと考えられ、Alchemy Earthで立ち上げられるDAOと共に運用するのに十分です。プロトコルの完全な技術仕様はここにあります。
Genesisプロトコル
Genesis v0.2プロトコルの目標は、クラウド組織の基本的なガバナンススループットを大幅に拡張し、主要な耐久性の問題を避けながら、最小限の実用的なホログラフィックコンセンサスを実現することです。プロトコルの基本的なメカニズムを説明します。
DAOシステムは、内部または外部の資産や権利を制御できるスマートコントラクトで構成されています。エージェントによってアクティブ化され、エージェントはEthereumアドレスで識別され、提案を提出し、それに投票やステーキングを行います。
重要なのは、DAO自体が各提案に特定の量のGENをダウンステークすることで、最初の予測者が良い提案を見つける動機付けを助けることです。² DAOがダウンステークしているため、ホログラフィックメカニズムで承認された提案の成功した予測者にのみ支払われます。この支払いは、集団の注意のナビゲーションを効率的な市場にアウトソーシングするコストを反映しており、スケーラブルで耐久性のあるガバナンスの実質的なコストを示しています。このアウトソーシングがあっても、意思決定はDAOの評判保持者によってのみ行われます。
DAOにおける意思決定の流れは次のようになります：
ブーストされた提案はより大きなスケーラビリティを可能にします。承認にはいくらかの投票者の支持が必要ですが、投票定足数要件（相対多数）からは免除されます。ブースト条件は結果の代表性を維持し、意思決定の耐久性を確保するように設計されています：
各提案には市場の信頼度があり、それは総アップステークを総ダウンステークで割ったもの、C=S+/S-です。この信頼度は予測者がその提案が通過する可能性をどれだけ高いと考えているかを表しています。たとえば、信頼度が4の場合、予測者はその提案が投票者によって承認される可能性が4分の1と考えています。市場と異なる意見を持つ予測者は、提案が承認される実際の可能性に対して信頼度が高い（低い）と考える場合、ダウンステーク（アップステーク）する動機を持ち、予測が飽和するまで予測を調整します。
提案はその信頼度スコアが一定期間ブースト閾値を上回っている場合にブーストされます。これは静かな終了機能に似ています。この追加時間要件は、反対の予測者が即時ブースト（攻撃面を開く）を防ぎ、予測の飽和を最大限にするためのステークを配置する機会を与えます。
Genesis v0.2で使用されるブースト閾値は、
現在ブーストされている提案の数、N_B、に対して指数関数的に成長し、ブーストの難易度パラメータであるα>1となります。N_Bへの依存性は、投票者の注意の希釈に対する防御性を確保します。
Genesisプロトコルは一見複雑に見えるかもしれませんが、何十ものプロトコルの探索の結果、大規模DAOにおけるスケーラビリティと耐久性の緊張関係を適切に緩和する最も単純なHC実装であると判明しました。今後の投稿では、Genesisプロトコルがこの緊張関係をどのように、そしてどの程度解決するかを詳しく説明し、プロトコルの可能な失敗モードについても詳述します。
詳細と参加方法
Alchemyに飛び込み、Genesis DAOにオンボードしましょう。
ガバナンス研究者や分散主義の提唱者ですか？DAOtalkで会話に参加しましょう。
DiscordのDAOstackコミュニティに参加し、Twitterでフォローしましょう。
¹ 局所的な意思決定はホログラムのようにグループ全体の好みの情報を含むように作られています。
² DAOのダウンステークにより、予測者は良い提案を見つける動機を持ちます。一度提案がアップステークされると、予測者はそれが失敗すると考える場合、ダウンステークする動機を持ちます。
³ タイムアウトが予測ゲームを通常通り解決させる場合、クジラ（大量の資金を持つ者）は経済的に検閲攻撃を試みる動機を持つことになります。つまり、提案がブーストされることがないように非常に大きなダウンステークを行い、その提案がタイムアウトする（タイムアウトが「失敗」として解決される場合、クジラはステークとアップステークの一部を取り戻す）可能性を高めます。もしそれが利益を生むなら、‘クジラ検閲’攻撃は危険です。一方、利益を生まない‘クジラ検閲’攻撃は、攻撃者にとってリスクが大きすぎて実行不可能です。プロトコルの失敗モードの詳細な分析については別の場所で説明します。
原文はこちら↓
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？