本稿で取り上げるDAO/コミュニティの概念を「コミュニティ・コレクティブ」と呼ぶことにします。現段階では、DAOを議論するにせよ、オンラインとオフラインのコミュニティを議論するにせよ、それらは重複しているが実質的に類似した概念を表しています。この記事では、この2つの共通点をよりよく解明するために、重ね合わせた状態のDAO/コミュニティについて説明します。また、この記事の "コミュニティ" という用語には、オフライン コミュニティも含まれます。

したがって、DAOまたはコミュニティについて議論している場合でも、「ガバナンス」のトピックの探求はこの議論の枠組み内にあります。技術開発の歴史的タイムラインで、2016年から2023年までがDAOの最初の理論的探求期間および実験期間を示しています。2023年に始まった新しい人工知能の波は、人間と機械の共生社会の到来を加速し、DAOとコミュニティを新しい発展サイクルに押し上げました。

この新しいサイクルでは、AIガバナンスが主導的な役割を果たします。AIモデルによる個人データの包括的な収集が一般的になります。例えば、AppleのPersonal Contextテクノロジーは、iPhoneから広範なローカルデータを収集し、ユーザーにモデルが最適な意思決定支援を提供します。

DAO（分散自治組織）でのガバナンス決定、コミュニティでの集団的な決定、またはAIアシスタントからの意思決定支援など、私たちは重要な社会の変革を目撃しています。この変革は、人間と機械が共生する社会における個々の生存条件に影響を与えます。

大規模モデルが個人データを捉える細かさは、ユーザー固有のシナリオでの推論能力を大幅に向上させるでしょう。さらに、さまざまなAIモデルがオンラインシステムに統合され、ツールの知能向上を図るにつれ、技術の競争力が商業企業に個人のプライバシーデータをさらに入手するためにあらゆる手段を用いるよう促すでしょう。

したがって、人間の統治がAI統治に向かう時代において、ツールシステムの広範な活用は無意識に人間をDAOやコミュニティのすべての個別の行動データメトリックスを数量化する方向に導くでしょう。これは、機械のKPIシステムが人間の社会活動システムに影響を与えることを意味します。

私たちがそれを好むかどうかに関係なく、このトレンドは不可逆的です。ただし、私たちは事前にこれらの量化メトリックスが私たちにとってどのような意味を持つのか、個人のプライバシーデータの量化が私たちの日常の意思決定にどのように干渉するのか、そしてそれが私たちの社会的な協力関係にどのように影響を与えるのかを鋭敏に認識する必要があります。

DAOとコミュニティは、従来の協同組合組織からの脱却と平等で公正な協力を求める私たちの願望を具現化しています。しかし、それらは避けられなぬ新たな発展上の課題に直面することになります。したがって、本稿では「公的貢献の数量化に関するガバナンスの逆説」を出発点として、DAOとコミュニティ内で数量化可能な貢献ガバナンスメカニズムを採用することにおける基本的な矛盾を探求します。また、AIによる数量化の公平性メトリクスが、バイアスのあるコンセンサスと不公平性を生み出すことも検討します。

01 まちづくりの現状の量的ジレンマ

1. よくある質問とより深い問題

DAO/コミュニティガバナンスでは、平等な民主的な投票システムがDAO構造内で権力の集中をもたらすことがよく知られています。代表的な民主主義でも、わずかな中核メンバーが意思決定と実行の権限を独占することがあります。これは、DAOの古典的な構造モデルでは避けられないものであり、意思決定と実行の権限が本質的に結びついています。

意思決定権が少数の中心メンバーに集中すると、ガバナンスへの参加は必然的に減少します。ゲーム理論的な観点から見ると、これらの少数のメンバーはコミュニティの公共リソースの管理と優先配分を行います。この「権力」関係は「提案-投票」の行動には反映されません。

実際、DAO/コミュニティガバナンス構造は権力関係の不均衡を示し、これがさらに「提案-投票」という民主的手段が個々の実質的な権力を与えないことにつながる。これにより、非中核ステークホルダーのガバナンスへの参加意欲が低下する。メンバー間の差異は、避けられず、それが異なるガバナンス権力につながる。

グローバルなDAOビルダーは、今や「民主的な投票システム」を解き明かしています。振り返ってみると、私たちは発展の意志をリベラルな資本主義の物語の枠組みの中に置き去りにし、真の自由と民主主義についての集団的幻想を抱かせてしまったのです。

この迂回路を通過した後、私たちは歴史的および社会的な視点から過去の実験的な誤りを再検証することができます。DAOのガバナンスのジレンマに打ち勝つためには、個別性を解体して公共性を築くという基本的な問題に立ち向かわなければなりません。コミュニティと公共性の境界を曖昧にし、トークンのインセンティブメカニズムが組織の形成における文化的秩序の役割を overshadowingし、公共財の権利の不平等がDAO内での個人の発展を抑制しています。

私たちは、今日も多くの問題に直面し続けており、現在の課題を克服するために理論と実践の両面に専念するより多くの研究者が必要です。表面上の問題は、長年の社会学的ジレンマを覆い隠しています。

2. 公共貢献行動の数量化のためのガバナンスメカニズム

DAO/コミュニティのガバナンスの核心問題から、私たちは「公共のリソースの公正な分配」に対する基本的な要求を特定することができます。したがって、一般的には、公共の貢献行動を数量化する方法を使用して、コミュニティに貢献しているさまざまなメンバーに公共のリソースが割り当てられるかを決定します。

トークンシステムとポイントシステムは、貢献行動の価値を数量化し、それをキャッシュに変換する一般的な方法です（ここでのキャッシュは価値の計測可能な単位を指します； ポイント/トークンは計測可能な単位です）。

私たちは、特定の行動を、コミュニティ全体にポジティブな貢献価値を持つものとして定義しようと試みています。そのため、ポイント報酬システムを使用して、コミュニティメンバーがより貢献的な行動に積極的に参加することを促進しています。コミュニティメンバーはポイントを現金/特典に換金できます。ポイントは、貢献価値を実現し取引するための媒体として機能し、通貨に似た役割を果たします。

仮想通貨コミュニティにとって、トークンインセンティブは同じガバナンスのニーズに対応することを目的としていますが、技術的および金銭的媒体の使用に重点を置いています。例えば、オンチェーンのアクティビティデータは、トークンインセンティブの評価基準として使用されます。

直感的には、貢献行動を定量化することで客観的に公正な経済的報酬メカニズムを確立できると考えています。このメカニズムにより、各個人の貢献度を明確に把握し、公共のリソースの公正な分配を実現できます。これが、一般的にポイント統計システムやトークンインセンティブシステムを導入する表面上の理由です。

3. 公共貢献行動の数量化の呪い

ポイントシステムやトークンインセンティブシステムの数量的なガバナンス手法を採用することは、経済社会システムの経験的な理解によって引き起こされる慣性のように思われます。良い経済システムは社会の繁栄と発展を促進することができます。しかし、異なる国々で古代から現代までを細かく調べると、どの経済システムも公平な社会分配の問題を完璧に解決することはできないことが明らかになります。

異なる経済システムが異なる時期に機能してきましたが、社会はより複雑なシステムであり、経済システムは常にある時点で失敗します。時には、当初効果的であった経済システムさえも社会の富の格差を悪化させ、良い経済システムを求めるという我々の原初的な意図に矛盾します。

公共貢献行動を定量化するという初期の意図は良いですが、現実はしばしば理想から逸れます。

「公共リソースの公正な分配」の最適な解決策を構築しようとすると、公共への貢献行動を数量化することで、正確な数値計算システムも個々の利益を追求し、数量指標に基づいて公共リソース内での最適解を模索することを可能にします。明確な数値指標は利益計算の優れたツールとなります。ルールが許す限り、個々の利益追求行動が公共リソースの公正な境界を乱すと、具体的な問題の深刻さに気付くのは遅すぎることがしばしばあります。

初期段階では、ポイントシステムは貢献的な行動を奨励し、主観的なイニシアチブで自発的な貢献的雰囲気を継続的に創出しました。この雰囲気は個々の人々がさまざまな数量化できない、定義できない貢献的な行動に自発的に関与することを促しました。

非営利志向の主観的な貢献の雰囲気（非功利的な貢献行動が影響力を持つコミュニティ価値の微妙な“あいまい”な雰囲気）が乱れると、社会的文化的価値認識に基づく貢献行動は著しく減少します。そのため、ルールに基づく利益追求の行動はコミュニティの公平性を破壊し、システム的な問題は短期間で解決するのが難しいです。これにより、多くの見えない貢献が消失し、関連する人員が撤退することにつながります。

02 公共献金行動の定量化の積み重ねパラドックス

1. 経済的インセンティブの直感的な認識

私たちの常識では、誰かがコミュニティに有益な貢献をした場合、自然と経済的な報酬を受けるべきだと直感的に考えるのが普通です。これは、このメカニズムに関して私たち全員においてほぼ疑いの余地のない合意です。

しかし、この直感的な理解に至る前提条件をさらに検討する必要があります。私は少なくとも2つの理由があると考えています。1つは労働が当然の報酬をもたらすという社会経済システムへの経験的理解から生じるものであり、もう1つは歴史的文脈や社会文化によって形成された私たちの道徳感情から生じるものであり、それは私たちに公正と正義の感覚を植え付けます。善良な人々は報われるべきであり、特に公共に貢献する人々はそうであるべきです。

それは私たちの社会的な経験と道徳的な感覚が、コミュニティへの貢献を量化することを通じてインセンティブを与えることが可能で合理的であるという直感的な認識を私たちに与えていますが、これは検証されていません。

この貢献の量的評価の形式は、客観性への主観的な干渉を伴い、経験的な論理の罠に陥ることを意味します。したがって、私たちは「直感的に真実だが客観的には誤り」という逆説に簡単に遭遇します。

特定の概念の数量化の積み重ねの逆説

公共貢献行動の評価メカニズムに関しては、実際には2つの形式で構成されています：議論形式と測定形式です。議論形式は行動のシンボルを解釈し、測定形式は量的研究を通じて行動の程度を定量化します。測定形式では、行動の発生/実行の境界と範囲に関連する問題があります。そのため、私たちは測定形式の量的研究の側面でスタッキングの逆説について議論することを優先します。

スタッキングパラドックスとは何ですか？

スタッキングパラドックス（ソリテスのパラドックス）は、曖昧な述語と増分変化の蓄積に関連する一連の問題を含んでいます。例えば、一粒の砂はヒープではなく、ヒープでないものに一粒の砂を追加してもそれをヒープにすることはできません。ですから、いくつ砂を追加してもヒープにはなりません。このパラドックスは、数量的な変化が質的な変化につながるときを定義する問題を浮き彫りにし、公的貢献の数量化に関連しています。

公共貢献の数量化の文脈では、類似した課題に直面しています。貢献の正確な価値を定義し、測定することは困難であり、小さな増分貢献は認識されないかもしれませんが、その累積効果は重要です。これにより、コミュニティへの個々の貢献の真の価値を正確に反映する公正かつ効果的なインセンティブメカニズムを作成することが困難になります。

ソリテスのパラドックスとは何ですか？

ソライテス・パラドックス、またはヒープのパラドックスとしても知られる、概念的な境界と曖昧さの問題を扱う哲学的なパラドックスです。このパラドックスは、以下の推論を通じて説明できます:

1. 一粒の砂は山を作りません。

2. もしもN個の砂が山を作らないならば、N+1個の砂もまた山を作らない。

3. 再帰的に、N+1、N+2、N+3、…、1,000,000粒の砂は山を作らないと結論付けることができます。

4. しかし、100万粒の砂が山を作らないのであれば、1粒追加しても山を作らないはずです。

5. しかし、再帰的な推論に従うと、砂の一粒が山を作ると結論付けることになります。

したがって、我々は矛盾に直面し、砂の山が非砂の山に変わる時やその逆の時を決定できないことになります。

ソリテスの逆説の核心は、概念的な境界の曖昧さと変化の連続性にあります。これによって、一部の場合において、私たちの従来の概念や分類規則が境界の状況に適用できず、ある状態が別の状態に移行するタイミングを決定することが不可能になります。この逆説は、概念と分類に対する私たちの直感に挑戦します。

それは概念的な分類の難しさを意味します。再帰的なプロセス中に、遷移がどこでまたはいつ起こるかを明確に特定することはできません。これは境界や曖昧さについての考えを引き起こし、概念的な分類や定義の合理性に疑問を投げかけます。

——ChatGPTから

3. 主観的意志によって決定される境界変換の論理

ソライテス・パラドックスの自然な拡張は、特定の行動が公的貢献に変換される方法をどのように定義するかです。たとえば、一部のコミュニティガバナンスモデルでは、会議に出席することでポイントを獲得できます。参加を重視するコミュニティでは、公的な活動への参加はいかなる形態でも報奨の価値があるとみなされます。

しかしながら、成果主義の社会において、単に会議に出席することは直接的に貢献価値を測定するものではありません。したがって、単に会議に参加するだけではインセンティブが与えられません。この論理は私たちが貢献行動の直感的な解釈を表しています。

参加を重視するコミュニティでは、週次、月次、または四半期ごとの会議への出席がインセンティブ付きの貢献行動となります。ただし、1分間の会議への参加と1時間の会議への参加には違いがあります。DAO／コミュニティの参加者は1分から1時間までいつでも会議を退席することができるため、報酬スケールの勾配をどのように合理的に設定すべきか？

時間の次元に基づいて、さらにコミュニケーション相互作用の次元を導入します。コミュニケーション相互作用は、単に会議に出席するよりも深い参加レベルです。1分から1時間の間に発生する可能性のある相互作用の数、相互作用参加者の数、相互作用トピックの関連性をどのように測定しますか？これは別の課題を提供します。

定量的なフォームを使用して 2 つの寄与ディメンションを評価すると、複雑さが大幅に増加します。貢献度を評価するための主要な方法として定量的な形式を採用すると、必然的にシステムがより複雑になります。

システムの複雑さが増すにつれて、境界の計算や連続した度数がより要求されるようになると、コミュニティのガバナンス担当者の労働コストも急激に上昇します。これは計測冗長性と持続不能なコスト構造につながり、最終的には全体のシステムを非効率で管理不能なオーバーヘッドの状態に陥らせる可能性があります。

4. オープンコミュニティにおける主観的価値境界の変動性

コミュニティ内で形成される合意の集合主観的な意思は、本質的には言論に基づく合意です。この合意は主に解釈主義によって達成され、解釈主義は意味を再解釈し再構築することを含みます。解釈はシンボルの深い説明であり、シンボルは合意を達成するための媒体です。

コミュニティでは、オープンで流動的な構造により、合意形成は主に「コミュニケーションと相互作用」を通じて試みられます。そのため、多くのDAO/コミュニティは、ガバナンスの困難に直面すると、終わりのない会議（討論/議論/批判）が行われ、少数の深い建設的な議論が行われることがあります。

しかし、開放的で流動的な人員構造は、集団の主観的な意志が変動する状態になることも引き起こし、集団の意思決定ロジックのベースラインが不安定になります。解釈の論理は常に変化しています。解釈の論理は定量的な側面に深く影響を与えますが、定量的な形式の表面は大きく変わりません。新しいカテゴリーを計算方法に追加するだけかもしれません。

したがって、オープンで流動的な解釈的相互作用の構造は、コミュニティの公共貢献に対する価値の好みが静的でないことを保証します。時間はこの考慮において重要な要素です。DAO/コミュニティにとって、社会的関係内の構造モデルとしての継続性の達成には時間的な考慮が必要です。

“件が実際の取得できる人間のない正常なタイミングは必須に複雑であることはちょうどちょうに常に異なる時間です。あまめのベントの取得は異なるイベントの異なる時間を持つことで構成されます。社会学では、取得の受付は時間の取得に解釈と解析するための基本的な述作フォームとさらに解析されるナレートインターが使用されます。

「トレンド、ルーティン、イベント」とは何を意味するのかを理解することが重要です:

• トレンドは社会関係の方向性の変化です。歴史家たちはしばしば、「上昇」と「衰退」といった用語を使って、そのような時間的な変化を示します。
• ルーチンとは、比較的固定された反復的な活動を指し、制度的制約の下で安定し続ける活動パターンのことを指します。
• イベントは、時間の中で集中し、新しいルーチンを確立することができる一連の行動であり、古いものを変え、トレンドを加速、逆転、再配置する能力を持つ構造を変えるものです。

この時間的分析モデルは、ウィリアム・H・シウェル・ジュニアの研究に基づいており、異なる社会的文脈における一連の経済的、政治的、技術的要因が、ドックワーカーのコミュニティの意思決定基盤と価値志向を変えた経験から来ています。これは、現在のDAO/コミュニティが開発過程で経験していることとまったく同じです。

例えば、暗号通貨の牛市のピークや民主的投票システムへの盲信期間中、コミュニティの貢献者は将来への楽観的な展望とトークン報酬と投票権を求めて、貢献を約束しました。一方、暗号通貨の熊市と民主的投票システムへの幻滅期には、将来への悲観的な期待により、コミュニティの貢献者は即時のリターンがないと貢献しないことを拒否し、貢献が適切に報われることを確保するためにキャッシュフローを強調しました。

このケースは、経済や政治的要因がトレンドとして、日常の行動パターンを変える方法を示しています。

5. インタラクション構造のゲームにおける協働戦略

時間性の影響を受けて、DAO/コミュニティの価値優先順位や意思決定基準が絶えず変動するため、コミュニティのコンセンサス相互作用の構造には不安定さが避けられません。このような不安定なコンセンサス相互作用の構造の中で、コミュニティの貢献者は自身のアイデンティティ、立場、価値傾向がコミュニティのコンセンサス構造により影響を受けやすいため、頻繁に共同作業戦略を調整せざるを得ません。

コミュニティの集合的な努力によって、個人の発展とコミュニティの発展との間に長期的な相互利益関係を構築することが公的利益の保護に寄与します。しかし、不安定または混乱したコンセンサスの相互作用構造は、この相互利益関係を緩め、混乱させる可能性があり、最終的にはその解消につながります。

このようなシナリオでは、コミュニティの貢献者の基本的な姿勢は、利他主義を重視した相互利益関係から、自己利益を重視した相互作用関係にシフトする可能性があります。

6. The Hare Hunting Game: Abandoning Collective Interest Maximization

コミュニティ内の相互協力と相互利益の原則は、安定したコンセンサス相互作用構造に依存しています。一度個々の信頼が失われると、DAO/コミュニティは、必然的に集団の利益最大化モデル（スタッグ・ハント）から個々の利益優先モデル（ヘア・ハンティング）へと移行してしまいます。

The idea of the Stag Hunt originates from Rousseau’s “Discourse on the Origin and Basis of Inequality Among Men.” The Stag Hunt describes a scenario where hunters can independently hunt hares to secure their basic survival needs. However, hunting a stag yields greater rewards, with returns far exceeding those of hunting hares.

しかし、個人だけでは鹿を狩ることはできず、他の狩人と協力する必要があります。関与する狩人が多ければ多いほど、鹿を狩る成功率が高くなります。狩り中に狩人が野ウサギを見つけ、それを狩ることを選択した場合、鹿狩りの失敗率が高くなります。したがって、野ウサギ狩りと鹿狩りは個人の利益と集団の利益のゲームとなります。

DAO/コミュニティのガバナンスメカニズムにおいて、スタッグハントの相互作用形態が私たちの主要な考慮事項であるべきです。しかし、現実には、しばしばDAO/コミュニティのガバナンスの議論において、様々なゲーム理論に関連する論争が見られます。典型的な例には、フリーライダー問題と公共財のジレンマがあります。

相互利益のある相互作用構造における参加者の間で明確な協力戦略や利害の立場の欠如は、特定の公共利益紛争がどのようにして発生し解決されるかを理解する上で困難をもたらします。さらに、合理的な定義の範囲内にどの公共ゲームが含まれるかを決定する能力を複雑にします。これは間違いなく、重要な投資が必要な困難な研究課題です。

したがって、公共の利益に関する問題に直面した場合、DAO/コミュニティは、参加者が個人の利益よりも集団の利益を優先させるための堅牢で信頼性のあるコンセンサスインタラクション構造を確立する必要があります。これには、協力の利益（鹿を狩る）が即時の個人的報酬の誘惑（野ウサギを狩る）を上回る環境を作り出し、信頼を育み、集団の目標に対する長期的なコミットメントを促進することが含まれます。

03 労働搾取とコミュニティによる見えない貢献の価値疎外

1. DAOs/コミュニティにおける見えない労働の搾取

前述したように、コントリビューティブ・アクションを構成するものは、集団的コンセンサスの解釈的枠組みによって定義され、コントリビューションの全体的な価値選好は共同体の集合的意志を反映している。しかし、コミュニティ内の弱いグループによって形成されたコンセンサスは、多くの場合、コミュニティの全体的な価値選好に影響を与えることはできません。

これにより、フェミニズムと資本主義の権利闘争につながります。たとえば、専業主婦は家事や介護、子育てに大きく貢献しています。彼女の労働を通じて、男性は社会生産における信頼できる支援を得ることができます。社会学的観点から見て、女性が社会と経済の発展に貢献している価値を無視することはできません。

しかし、資本主義の論理では、女性が行う家事は市場に認められず、報酬と交換することはできません。資本主義市場システムは、この労働の専門的な価値を直接無視し、社会経済構造内で女性の見えない労働を無慈悲に搾取しています。

同様に、DAO/コミュニティにおいて、集合的に解釈や測定できない多数の貢献的な行動が存在しています。目に見えない貢献の搾取はDAO/コミュニティ内で存在しています。短期的には認識されない貢献的な行動があることを認識しながら、貢献の追跡のインセンティブ、福祉補助金、さらには自己エンパワーメント（貢献的な権利の積極的な主張）などの措置が取られることがあります。コミュニティの具体的な状況に応じて、是正措置が実施されることがありますが、基本的かつ重要な問題を隠蔽することはできません。

定量化できない目に見えない貢献の本質的な問題は、集団的解釈(弱いコンセンサス)と測定(価格設定なし)の欠如です。支配的なグループのコンセンサスには、価値選好の盲点があります。このことは、集合的に解釈されない、あるいは言説形式を持たない貢献が、量的貢献再生産の構造に入ることができず、したがって、生産構造からの定量化不可能な貢献の再生産的価値を否定するという根本的な問題につながる。

コミュニティにとって、合意によって解釈や測定されない多くの自発的な貢献は、感情的な価値や知的な価値など、抽象的な文化的シンボルの再生構造である「コミュニティ-感情-つながり」を構成しています。これらの要素はコミュニティにとって非常に貴重であり、重要なマイクロ、多様な、大規模な生産的要因を表しています。

2. 通貨取引の媒体がコミュニティの貢献を遠ざける方法

DAO/コミュニティにおいて、集合的な貢献は多様で自発的であるべきです。公的な貢献の認識は、多様な価値を認めることであり、尊重することでもあります。しかし、数量化によって、貢献の価値は不可避的に単一の通貨価値に変換されます。量的な価値は通貨の媒体として機能し、最終的に現金に換金される必要があるためです。

Contribution value is interpreted as a monetary unit’s measurable value, and the value of these monetary units corresponds to the consumer value of goods. Quantified contributions, through the medium of money, enter the commodity market’s trading system. Contributions in DAOs/communities, facilitated by monetary mediums, circulate within a broad economic market.

このプロセスにより、コミュニティの貢献が閉鎖的なコミュニティからオープンで広範な市場に移動し、コミュニティの貢献者が取引市場でより高い収益を得ることができる一方、公共の市場における商品取引のロジックにコミュニティの公共貢献の価値ロジックが変換されます。

共同体の相互作用構造における相互利益関係が取引関係に変わるとき、例えば、共同体の持続可能な発展と価値保全を考慮するのではなく、市場資金や商品を獲得するために寄付が行われるとき、根本的な変化が起こります。

自己中心的な利益追求の戦略が相互作用構造で一般的になると、資本はその構造を資本再生産を最大化することを目指すものに変える。資本はコミュニティの再生産構造を捉え、象徴的な生産を通じて、貢献的労働の価値概念を異化する。

この疎外は、金銭的なインセンティブが共同体の価値観や共同の目標から個人の利益や市場主導の取引へと焦点を移すために起こります。その結果、コミュニティの持続可能性への貢献への本来の動機付けや共有の理想が損なわれ、財政的報酬や個人の利益などの外部動機に取って代わられてしまいます。この変化は、コミュニティへの貢献の本質を根本的に変え、コミュニティを維持する社会的枠組みを浸食し、協力的な取り組みを市場主導の交換に変えてしまいます。

3. 貨幣的インセンティブインフレーションによる貢献デフレーション

Monetary incentives represent an imbalanced economic model. To promote more contributive behaviors within a community, choosing a point/token incentive system inherently involves adopting a risky monetary policy. This policy converts a large amount of non-redeemable contribution value into monetary value.

このリスク回避型の積極的な金融政策の実施により、寄与通貨のインフレーションとコミュニティの寄与価値の希釈が継続的に起こっています。このようなリスク重視の金融政策では、通貨の持続的なインフレーションにより、寄与価値の持続的な希釈が生じます。

コミュニティの発展は、効果的な経済行動を促進するためにビジネスの成長に依存しています。コミュニティのガバナンスメカニズムでは、ポイントベースのシステムをインセンティブ手法として優先することは、より多くの貢献的なアクションを刺激するためのポイント/トークンの発行方法に関するさまざまなアプローチを必然的に含みます。これにより、「目標-タスク-通貨-貢献」という論理的な成長モデルが作成されます。

ただし、ポイントシステムは金銭的なインセンティブとしての価値移転機能だけでなく、価値の実現における重要な機能も果たしています。持続可能な開発ビジネスを確立せずにポイントシステムを導入することは、成長促進剤をコミュニティに注入することと同じです。短期的な繁栄はコミュニティの衰退を加速させることになりますが、これはどの経済にも当てはまります。

過剰な貢献の産出と通貨の貯蔵に続く不足した貢献の産出とそれを刺激するための継続的な通貨発行によって、逃れられないサイクルが生まれます。このサイクルから脱却できないガバナンスメカニズムは、貢献価値の希釈と貢献通貨の持続的な価値低下につながります。通貨のインフレーションと価値の希釈が起こると、コミュニティの健全な貢献雰囲気は避けられず損なわれ、貢献行動のデフレーションが引き起こされます。

本質的には、コミュニティが対価のない貢献に対してさらにポイント/トークンを発行すると、各ポイント/トークンの実際の価値は低下します。この減価により、貢献者はモチベーションを失い、彼らの努力は減少し続けます。結果として、参加意欲のあるメンバーが減少し、全体的な貢献レベルが低下する、いわゆる貢献のデフレが発生します。したがって、コミュニティは価値と貢献のモチベーションを維持するために、金銭的なインセンティブを慎重にバランスさせる必要があります。成長と参加の持続可能性を確保します。

最後

AI測定された複雑なガバナンスシステムのリスク

測定形式の定量的研究は非常に形式主義的であり、「貢献」は文化的シンボルの解釈です。私たちは、政治的、経済的、文化的要素を包含する解釈的社会的シンボルネットワークシステムを定量化しようと試みます-経済的観点から測定可能な貢献システムとして私たちが理解しているものをはるかに超えています。

複雑なシステムを定量化することは魅力的ですが、非常に危険です。これは、固有の発展法則を無視して、公的権力が超複雑なシステムを制御しようとする試みを意味します。測定フォームがますます複雑になるにつれて、公共社会システム内の複雑な人間関係に対処することは圧倒的であり、計算の失敗を招きます。これにより、測定フォームの一連の崩壊が引き起こされ、最終的には公共システムが崩壊します。

ガバナンスシステムがより複雑になるにつれて、人類は必然的にガバナンス支援のためにAIに頼るようになるでしょう。人間とAIの共生の時代において、人間は特定のシナリオでガバナンスの状況を正確に判断することができず、おそらくこれらのタスクをAIに委ねることになるでしょう。これは、大規模な言語モデルの出現効果と似ており、研究者たちはまだ知的出現の原理を完全に理解していない状況です。

コミュニティガバナンスの究極の目標は道徳的正義を実現することです。量的化はコミュニティメンバーの貢献価値を測定し、この価値体系に従ってリソースを公平に分配する手段です。

しかし、公的貢献を定量化するためのガバナンス手順が大規模で複雑なシステムに進化するにつれて、人間は必然的にガバナンスタスクを支援するためにAIを導入します。人間は特定のガバナンス条件を正確に判断することができず、これらのタスクはAIに引き継がれる可能性があります。大規模言語モデルの創発効果と同様に、研究者は知的創発の背後にある原理をまだ完全には理解していません。

AIトレーニングデータには、人種差別的な発言、性別に対する反対意見、暴力的な行動データなど、未処理のリスキーなデータが含まれている可能性があります。これはAIの道徳的正義への理解にバイアスを生じさせ、特定の状況でガバナンス危機を引き起こす可能性があります。

AIが複雑な人間のガバナンス環境で一貫して正しい決定を下すことは困難です。トレーニングデータの多様性と分散型ガバナンスシステムの構築は、AIがより客観的で公正な決定を下すのに理論的に役立ちます。しかし、匿名の分散型ガバナンスシステムでは、ウィッチ攻撃が匿名アカウントを複数使用して発生し、特定のトレーニングデータセットをモデルから削除するためのアンラーニング攻撃が行われる可能性があります。また、分散型トレーニングモデルに汚染されたデータを注入することで、モデルの予測にバイアスが生じる可能性があります。これは、注意メカニズムへの逆干渉攻撃の一形態です。

AIガバナンスに関するほとんどの最新の研究は、学術分野に留まっています。しかし、急速な技術の進歩と人類のデジタルガバナンスシステムへの依存の増加により、より複雑なガバナンス環境に直面することになります。

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