Einige Beispiele, die wir auch in der Sitzung mit dem IE-Rahmenwerk und den Herausforderungen, die sie haben, besprochen haben: Beispiel 1: Naturschutzfinanzierung Kreditvergabeprozess Wie es funktioniert - Kredite stammen aus messbaren Kennzahlen - z.B.: Ein Grundstückseigentümer beauftragt einen externen Gutachter, um zu bewerten, ob die Bäume stehen - Der Gutachter übersetzt diese Daten in Kredite, die als Belohnungsfunktion auf einem Markt ausgegeben werden können Herausforderungen: 1. Schätzprobleme: - Der Schätzschritt ist oft ungenau 2. Reibung an jedem Schritt - Die Zuordnung von Projekten innerhalb des Rahmens bringt erhebliche Reibung mit sich - Außerhalb des digitalen Bereichs werden die Prozesse noch langsamer und umständlicher Beispiel 2: Wissenschaftliche Veröffentlichung Wie es funktioniert - Fachzeitschriften fungieren als IEs für Wissen - Jedes Veröffentlichungsmedium hat einen Rufwert (z.B.: Impact-Faktor) Anreizschleife - Ziel für Wissenschaftler: Ruf durch Veröffentlichungen ansammeln Problem/Herausforderung: - Die Gutachter (Fachzeitschriften und Konferenzen) sind seit über 100 Jahren fest etabliert. - Ihre Belohnungsschleife wurde nicht aktualisiert, was zu Starrheit, Ineffizienz und fehlgeleiteten Anreizen führt.
Devansh Mehta
Devansh Mehta30. Juli 2025
In der heutigen offenen Sitzung haben wir eine Analyse zur Anwendung von Impact-Evaluatoren oder Blockbelohnungssystemen für 2 Bereiche durchgeführt: akademische Veröffentlichung & Umwelt Wir haben 5 nützliche Merkmale in ihrem Design abgeleitet 1. Alle Funktionen von Impact-Evaluatoren erfordern eine glaubwürdige Umwandlung in Fungibilität Hash-Power für btc, Speicher für fil usw. sind klare mathematische Funktionen, die eine Ausgabe gegen eine bestimmte Formel ermöglichen Aber die Leute kaufen nur in die Ausgabe ein, wenn sie ihre Neutralität akzeptieren. Zum Beispiel sind Kohlenstoffgutschriften fungibel, aber viele Kohlenstoffverschmutzer verwenden eine etwas bessere Technologie und erhalten Gutschriften, sodass es nicht ganz glaubwürdig ist 2. Wenn sie richtig erlangt werden, werden Impact-Evaluatorsysteme zu Reglern, mit denen wir langfristige Akteure um ein ideales Ergebnis, das wir wollen, ausrichten können Sie sollten auch Metriken sein, die schwer zu erlangen, aber leicht zu überprüfen sind, ähnlich wie btc oder Speicherkapazität 3. Wir wollen idealerweise zuerst ein Problem lokal lösen, wie "Ist dieses Papier ausreichend, um auf den Konferenzen akzeptiert zu werden?" Und diese Eingaben in globalere Probleme wie "Ist die Konferenz hochwirksam?", "Wie gut ist ein Forscher, gemessen an seinen Veröffentlichungen in guten Konferenzen?" 4. Wir wollen, dass Impact-Evaluator selbstaufwertende Systeme sind, sonst können sie zu Bastionen der Macht versteinern Ein gutes Beispiel ist die Implementierung von Pluralität in Community-Notizen oder Cluster-QF. Wenn 2 Personen normalerweise nicht übereinstimmen, aber jetzt zustimmen, hat das ein höheres Gewicht. Wenn sie beim nächsten Mal wieder zustimmen, hat das ein geringeres Gewicht, da sie beim letzten Mal gemeinsam abgestimmt haben 5. Schließlich haben wir Impact-Evaluator als harte mathematische Funktionen, die einige Emissionen freisetzen, im Gegensatz zu weicheren und irrationalen Kräften wie den Marktpreisen dieser Währung, die gegeneinander abgewogen werden müssen.
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