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Alguns exemplos que discutimos também na sessão com a estrutura do IE e os desafios que eles têm:
Eg 1: Finanças de Conservação
Processo de Emissão de Crédito
Como funciona
- Os créditos são derivados de métricas mensuráveis
- por exemplo: um proprietário de terras contrata um avaliador terceirizado para avaliar o tempo em que as árvores estão em pé
- o avaliador traduz esses dados em créditos que podem ser emitidos em um mercado como uma função de recompensa
Desafios:
1. Questões de estimativa:
- a etapa de estimativa geralmente é imprecisa
2. Fricção em cada etapa
- A atribuição de projetos dentro do escopo envolve atrito significativo
- fora do domínio digital, os processos se tornam ainda mais lentos e complicados
Eg 2: Publicação Científica
Como funciona
- Os periódicos atuam como IEs para o conhecimento
- Cada local de publicação possui uma pontuação de reputação (por exemplo: fator de impacto)
Ciclo de Incentivo
- Objetivo para cientistas: acumular reputação por meio de publicações
Problema / Desafio:
- Os avaliadores (periódicos e conferências) estão entrincheirados há mais de 100 anos.
- Seu ciclo de recompensa não foi atualizado, o que cria rigidez, ineficiência e incentivos desalinhados.
30 de jul. de 2025
Na sessão aberta de hoje, fizemos uma análise sobre a aplicação de sistemas de avaliador de impacto ou de recompensa de bloco para 2 domínios: publicação acadêmica e meio ambiente
Derivamos 5 recursos úteis em seu design
1. Todas as funções do avaliador de impacto requerem conversão confiável em fungibilidade
Poder de hash para btc, armazenamento para fil, etc. são funções matemáticas claras que permitem a emissão contra alguma fórmula
Mas as pessoas só compram a emissão se aceitarem sua neutralidade. Por exemplo, os créditos de carbono são fungíveis, mas muitos poluidores de carvão usam uma tecnologia um pouco melhor e recebem créditos, portanto, não é totalmente confiável
2. Se obtidos adequadamente, os sistemas avaliadores de impacto tornam-se botões pelos quais podemos alinhar atores de longo prazo em torno de um resultado ideal que desejamos
Eles também devem ser métricas difíceis de obter, mas fáceis de verificar, semelhantes ao btc ou à capacidade de armazenamento
3. Idealmente, queremos primeiro resolver algum problema localmente como "este artigo é suficiente para ser aceito nas conferências"
E faça essas contribuições para problemas mais globais como "a conferência é de alto impacto", "quão bom é um pesquisador medido por sua publicação em boas conferências"
4. Queremos que os avaliadores de impacto sejam sistemas de auto-atualização, caso contrário, eles podem se ossificar em bastiões de poder
Um bom exemplo é a implementação da pluralidade nas notas da comunidade ou no QF do cluster. Se 2 pessoas normalmente discordam, mas agora concordam, isso tem um peso maior. Mas se eles concordarem novamente da próxima vez, isso terá um peso menor desde a última vez que votaram juntos
5. Finalmente, temos avaliadores de impacto como funções matemáticas rígidas que liberam algumas emissões versus forças mais suaves e irracionais, como os preços de mercado dessa moeda, que precisam ser enquadrados uns contra os outros
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