贡献者：DAOctor@DAOrayaki
审核者：shaun@DAOrayaki
原文：HowAnonymityCanSolveGroup-ThinkandBiasinDAOs
一、DAO中的影响力攻击
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。
深圳福田区灵活就业人员可通过数字人民币缴存公积金:金色财经报道，近日，“公积金+数字人民币”业务场景率先在深圳中行上线并落地福田区，业务流程便捷、流畅，免去了需至现场缴费路上耗费的时间。
本次深圳市公积金管理中心将数字人民币与公积金业务深度融合，使业务可“全流程网办”，资金“秒到账”，切实解决了职工“零跑腿”问题，目前开放了灵活就业人员使用中国银行数字人民币钱包线上缴存公积金业务，后续将加快推进与其他银行数字人民币的应用落地，不断提升服务质量及职工满意度。
除了缴存公积金外，福田区将携手深圳中行在其他政务服务、生活缴费等方面不断深入，持续开展数字人民币应用场景建设，为更多市民及企业提供便捷、高效的政务服务。（深圳新闻网）[2022/7/4 1:49:57]
二、链上治理系统中的人格偏见问题
研究发现DAO在创建和审议提案时面临的三个挑战。
1）DAO成员的技术和知识不对称
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
FilDA项目负责人：Heco需要通过与其它生态更多的互动扩大信任边界:金色财经报道，FilDA项目负责人Ashton做客金色财经举办的以“星火燎原，Heco能否强势领跑交易所公链”为主题的金色沙龙活动圆桌论坛。
FilDA项目负责人Ashton表示，Heco的出现无疑打破了原有以太坊一家独大生态格局的契机，越来越多的人开始关注到 Heco 生态，很多以太坊上不错的基础设施类项目也开始支持 Heco。这是 Heco 带给我们开发者的一个史无前例的大机会，HECO 的TVL已经60亿美金，潜力巨大。但毕竟正式运行才两个多月，还需要大家共同建设HECO生态。
Heco的快速崛起短期内很大程度上得益于火币这个品牌的信任基础，这个信任基础也是一个很好的共识基础，这个共识基础对大家的影响远比流量要大的多。但要更长远的发展，我个人认为仅仅躲在火币既有的品牌舒适区里就不够了，这里面有个天然的信任边界，Heco需要通过与其它生态比如以太坊生态更多的互动，打破并扩大这个信任边界，这就需要Heco有所侧重的做好比如跨链桥这种基础设施，当Heco的信任边界扩充之后，客观上毫无疑问的会反过来为Cex赋能。[2021/2/26 17:56:32]
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
Coinbase CEO：FinCEN拟议规则若通过，将加入a16z在法庭上提出异议:1月5日，对于FinCEN拟议的加密钱包规则，Coinbase CEO?Brian Armstrong发推表示，这是不明智的，也没有遵循正确的程序。如果FinCEN仍想在这一领域有所作为，那么它应该在新一届政府中重新审视，与行业接触。顺便说一句，甚至不清楚他们是否应该这么做。与其他方法相比，反风险可以忽略不计，而且这里的监管很有可能损害美国，包括可能长期失去我们作为金融中心的地位。Coinbase打算与a16z一起在法庭上挑战这一提议，如果该提议获得通过的话。[2021/1/5 16:29:18]
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。
2）过度依赖身份来评估提案
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”。
3）评论中的身份和偏见问题
德国音乐唱片公司Kompakt已通过Utrust接受加密货币支付:金色财经报道，加密支付网关Utrust宣布与德国电子音乐唱片公司Kompakt集成，将允许该音乐公司的粉丝在从Kompakt购买商品时使用BTC、ETH和UTC等数字货币进行支付。[2020/9/18]
这导致DAO决策根据身份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。
三、通过匿名技术解决偏见
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。
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。
长沙市住房公积金2019年通过区块链技术接入住建部全国住房公积金数据集中平台:3月30日消息，长沙市发布该市住房公积金2019年年度报告，据报告，2019年长沙市通过区块链技术接入住建部全国住房公积金数据集中平台，推进了数据的实时共享，确保了数据上报的安全、高效、可靠。（长沙晚报）[2020/3/30]
1）专家：在特定领域具有高技能、知识或贡献的人。
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
2）地位：相对的社会或职业地位；
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
3）高地位成员的提案带有内在的积极偏见
4）低地位成员的提案带有固有的负面偏见。
TLDR：DAO中的地位有固有的缺点，会降低讨论的价值
四、引入匿名，将会发生么？
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
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，StackOverflow已被证明在Crowd文档和讨论方面非常成功。一般来说，专家在StackOverflow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
较少的专家可以TLDR，赞成/反对提案和话题
专家可以调节垃圾邮件
专家可以示意性地直接讨论
专家可以获得更多的专业点数
没有技能的用户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：
Reviewerbiasinsingle-versusdouble-blindpeerreview
AndrewTomkins,MinZhang,andWilliamD.Heavlin
Nobelandnovice:Authorprominenceaffectspeerreview?
JürgenHuber,SabiouInoua,RudolfKerschbamerandVernonL.Smith
Understandingandsupportinganonymitypoliciesinpeerreview
SyavashNobaranyandKelloggS.Booth
Crowddocumentation:ExploringthecoverageandthedynamicsofAPIdiscussionsonStackOverflow
GeorgiaTechnicalReport
TowardsDynamicInteraction-BasedReputationModels
A.Melnikov,J.Lee,V.Rivera,M.MazzaraandL.Longo
TheImportanceofReputationfortheEvolutionofDecentralization
CraigCalcaterra,WulfA.Kaal
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