Chủ đề về quản trị on-chain luôn gây tranh cãi. Mặc dù quản trị ngoài chuỗi thường được coi là phức tạp, nhưng quản trị trên chuỗi đã cho phép các nhà phát triển xây dựng các giao thức ngày càng phức tạp cho phép người dùng thay đổi hướng đi của mạng. Nhưng về cơ bản đây đều là những trò chơi mà nếu được định cấu hình sai hoặc cung cấp các biện pháp khuyến khích sai có thể khiến chuỗi dẫn đến thảm họa.

Trong “ Futarchy là gì? — Giao dịch cho tương lai ,” Freiderike Ernst, người đồng sáng lập của Gnosis, nhấn mạnh các phương pháp tiêu chuẩn của việc bỏ phiếu trực tuyến. Vì mô hình “một phiếu cho mỗi người” dễ bị tấn công bởi Sybil trên các mạng không được phép (một người có thể chia vốn của họ cho nhiều tài khoản và bỏ nhiều phiếu), quyền biểu quyết của người dùng thường được tính theo số lượng token mà họ nắm giữ. Xổ số và cơ quan đăng ký mã thông báo sử dụng cùng một phương pháp để tránh Sybils.

Robin Hanson đề xuất một mô hình quản trị mới có tên là futarchy , trong đó các quyết định được đưa ra không dựa trên phiếu bầu mà dựa trên kết quả dự đoán của thị trường về biện pháp phúc lợi của tổ chức, là một chỉ báo về sự tăng trưởng hay sụp đổ của mạng. Những người tham gia thị trường sẽ đặt cược vào giá trị tương lai của thước đo phúc lợi.

Việc đặt cược thường được thực hiện bằng cách sử dụng mã thông báo kết quả, mỗi mã thông báo đại diện cho một kết quả cụ thể của thị trường và giá trị tiền tệ của chúng được xác định bằng thước đo phúc lợi cuối cùng. Dự đoán tốt được khen thưởng và dự đoán xấu dẫn đến thua lỗ.

Bằng cách sử dụng mã thông báo kết quả, người tham gia thậm chí có thể đặt cược vào giá trị của biện pháp phúc lợi tùy thuộc vào việc thực hiện chính sách . Ví dụ: một người tham gia có thể đặt cược sẽ trả lãi nếu chính sách được thực hiện và biện pháp phúc lợi tăng lên một lượng nhất định, nhưng sẽ bị hủy nếu chính sách không được thực hiện.

Đối với một công ty giao dịch đại chúng chọn giá cổ phiếu làm thước đo phúc lợi và đang xem xét sa thải CEO của mình, kết quả cuối cùng là tổ chức đó nhận được hai dự đoán, giá cổ phiếu tương lai nếu CEO bị sa thải và giá cổ phiếu tương lai nếu CEO bị sa thải. bị cản trở. Như bạn có thể thấy từ biểu đồ dưới đây:

Với chế độ quân chủ tương lai, quyết định mang lại biện pháp phúc lợi cao nhất có thể sẽ được thực hiện. Vì dự đoán giá cổ phiếu cuối cùng phụ thuộc vào việc CEO bị sa thải cao hơn dự đoán về việc CEO được giữ lại, nên CEO sẽ bị loại khỏi công ty. Điều này loại bỏ tất cả cảm xúc ra khỏi quá trình ra quyết định và cho phép tổ chức đưa ra những quyết định hợp lý dựa trên những gì thường được gọi là “sự khôn ngoan của đám đông” để cải thiện giá trị của họ.

Việc triển khai nhà tạo lập thị trường để tạo thuận lợi cho giao dịch giữa những người tham gia đặt ra một số thách thức. Nếu chúng ta muốn sử dụng chế độ tương lai để đánh giá các tình huống dự phòng phức tạp hơn, thị trường sẽ nhanh chóng tăng lên hàng chục trăm token. Ở đây, “ vấn đề thị trường mỏng ” nổi lên: Không có đủ người tham gia để điều chỉnh chính xác xác suất của nhiều kết quả này. Giải pháp tự nhiên là tạo lập thị trường tự động (AMM).

Một giải pháp đơn giản là thực hiện hàm chi phí của quy tắc tính điểm thị trường logarit . Thật không may, việc triển khai này không cho phép thay đổi tính thanh khoản theo từng trường hợp, thường dẫn đến một thị trường quá nông để có thể đáp ứng tất cả người tham gia hoặc quá sâu để thực sự tạo ra kết quả có ý nghĩa. Quy tắc chấm điểm thị trường logarit nhạy cảm với thanh khoản (LS-LMSR) giảm thiểu vấn đề này, nhưng giải pháp này lại đưa ra những khiếm khuyết mới, trong đó nghiêm trọng nhất là lỗ hổng chênh lệch giá xảy ra ở tất cả các nhà tạo lập thị trường theo quy tắc tính điểm ngoại trừ LMSR .

Các nhà tạo lập thị trường chức năng không đổi (CFMM) trụ cột của tiền điện tử như Balancer xử lý khía cạnh thanh khoản tốt hơn bằng cách cho phép LP gửi và rút thanh khoản một cách linh hoạt, đồng thời quen thuộc hơn với những người sử dụng tiền điện tử nhưng gặp phải vấn đề tương tự như LS-LMSR. Tuy nhiên, hóa ra là trong những ngày thị trường dự đoán của họ, Gnosis dường như đã tìm thấy cách triển khai CFMM của LMSR , kết hợp những gì tốt nhất của cả hai thế giới.