贡献者：DAOctor @DAOrayaki
审核者：shaun @DAOrayaki
原文：How Anonymity Can Solve Group-Think and Bias in DAOs
讨论是DAO的关键要素之一。
协调成员之间的任务
提出和讨论想法及提案
由于提案有效地指导了 DAO 的决策和财务支出，以至于在审议阶段DAO很容易受到影响力的攻击。
这是一个经典问题，游说者使用不同的策略来影响提案的决策。例如：交换条件、贿赂、胁迫、勒索等。
我们相信，在提案的创建、审议和投票过程中，真正的匿名性可以解决大多数的影响力攻击。
加州机动车辆管理局正试图通过区块链技术提高效率:金色财经报道，加密软件公司Oxhead Alpha总裁Andrew Smith表示，我们正试图通过区块链技术提高加州机动车辆管理局（DMV）的效率，加州是美国汽车登记数量最多的地方，可能很快就能使用区块链技术来验证汽车所有权和登记。
Andrew补充说，OxheadAlpha专注于推进协议、研究和开发，并正在转向Tezos区块链，以便提供更好、更快和更便宜的案例。[2023/2/3 11:44:26]
研究发现 DAO 在创建和审议提案时面临的三个挑战。
由于DAO 由具有不同知识水平的参与者组成，因此：
许多成员无法准确评估复杂的提案
即使简单的提案，用户也无法判断某些动作的二阶和三阶效应
成员们缺乏动力去花时间熟悉提案以做出更明智的决策
进一步导致在评估期间缺乏参与，并且对提案的批评不太有效。
Aave将V3上sUSD供应量上限提升至2000万的提案投已获投票通过:8月8日消息，Aave将V3上sUSD的供应量上限从1000万提升至2000万的提案投票已获得通过，赞成率近100%。[2022/8/8 12:08:47]
没有时间或专业知识研究提案，时间或知识储备不足的用户依赖于来自高地位成员的社交启发来判断提案是“好”还是“坏”。
这导致 DAO 决策根据身份（高或低）而不是提案优点来评估和接受。
有意识和无意识的偏见是学术界公认的问题，并且已被广泛研究。例如，与双盲审稿人相比，非盲审稿人更有可能接受著名作者或顶级机构的论文。
几十年来，学术界一直在与这种偏见作斗争，并已开始使用信息技术消除其审查系统中的偏见。
掌柜调查署 | bloXmove CEO：移动出行运营模式将会是去中心化的，供应商之间的交互是通过分布式记账完成的:在今日举行的《掌柜调查署 | 呼吁出行巨头停止聚合开始协作》直播中，针对“移动出行涉及到许多不同的运营主体，在去中心化的模式下，bloXmove将如何协调不同运营主体间的协作与利益？”的问题，德国柏林bloXmove CEO Sophia表示，从更传统的移动出行看，运营模式也将会是去中心化的，这意味着生态系统或技术不属于任何一个个体，它是一个基于合作合约的集体，合作伙伴在进入bloXmove的生态系统之初就定义了这个合约。bloXmove团队正在促进我们的生态系统合作伙伴（也就是客户）的商业决策，在操作过程中，供应商之间的交互是通过分布式记账和去中心化标识完成的，各方都可以访问交易所需的相关信息——这就是区块链独特的魅力。[2021/8/31 22:47:46]
然而，由于工具不足，DAOs 并没有解决这个问题。我们认为，可以首先概述 DAO 中参与者的动态来解决偏见。换句话说，DAO 既有明显的偏见—“超级明星”故意劫持提案，也有隐性的偏见，即提案不是仅根据优点来判断的。
厦门工行通过区块链平台发放全市首批出口信保保单融资:近日，国家外汇管理局跨境金融区块链服务平台“出口信保保单融资”应用场景正式在试点地区上线。厦门工行在国家外汇管理局厦门市分局和中国出口信用保险公司厦门分公司的指导和支持下，通过区块链平台为某企业发放了全市首批出口信保保单融资。当天，该行累计为企业发放出口信保融资金额292万美元，放款业务量占试点首日全国业务量的40%。（人民网）[2021/5/23 22:33:03]
由于提案者的历史工作和可靠性，专家的提案更容易“信任”。
专家和非专家的意见和讨论质量存在差异
非专家缺乏时间或技能来正确阅读和理解提案。
TLDR：DAO 的专业知识具有内在优势，可用于帮助非专家
Ripple官方发推：实体银行正式通过Ripple办理跨币种支付:Ripple官方推特发布消息称，泰国大城府Krungsri银行通过使用Ripple瑞波支付网络,为石化公司提供real-time的跨境支付流程, 而且在收到付款时提供完全的透明度。这是实体银行正式通过Ripple办理跨币种支付。根据Bitfinex数据显示，最新成交价格个是5.03元，24小时涨幅6.39%。[2017/12/19]
无论专业水平如何，地位高的成员绝对值得信。
用户融合了地位、专业知识和信任。例如，节点操作员可能具有较高的地位，但专业知识和信任度较低。
地位高的人自私地行事并得到承认
地位低的人为 DAO 的利益行事，但会被忽略
TLDR：DAO中的地位有固有的缺点，会降低讨论的价值
然而匿名性缺乏突出的、个性化的或不寻常的特征。
匿名从话语中剥夺了地位和专业知识的信号。
每个人的审查都会增加（高地位、低地位、专家和非专家）
增加了治理疲劳，所有职位都受到平等审查。
增加了垃圾邮件的风险。
在线信誉系统在减少疲劳和垃圾邮件方面有着成功的历史。具体来说，Stack Overflow 已被证明在Crowd文档和讨论方面非常成功。一般来说，专家在 Stack Overflow 上的行为和有效性也得到了研究和记录。
当 Anonymity 和 Reputation 结合时，一个具有理想属性的 Robust 讨论系统就出现了。即：
随着时间的推移积累的专业知识数量：
只有专家才能发提案（减少疲劳）
较少的专家可以 TLDR，赞成/反对提案和话题（减少疲劳）
专家可以调节垃圾邮件（减少垃圾邮件）
专家可以示意性地直接讨论（提案）
专家可以获得更多的专业点数（增加参与激励）
没有技能的用户（非专家）现在可以依赖有贡献历史的专家，而不会被依赖纯粹身份的非专家所左右。
参考文献：
Reviewer bias in single- versus double-blind peer review
Andrew Tomkins, Min Zhang, and William D. Heavlin
Nobel and novice: Author prominence affects peer review
Jürgen Huber, Sabiou Inoua, Rudolf Kerschbamer and Vernon L. Smith
Understanding and supporting anonymity policies in peer review
Syavash Nobarany and Kellogg S. Booth
Crowd documentation: Exploring the coverage and the dynamics of API discussions on Stack Overflow
Georgia Technical Report
Towards Dynamic Interaction-Based Reputation Models
A. Melnikov, J. Lee, V. Rivera, M. Mazzara and L. Longo
The Importance of Reputation for the Evolution of Decentralization
Craig Calcaterra, Wulf A. Kaal
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