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区块链的激励与惩罚

沛文沛语 • 5 年前 • 209 次点击  

很多人问我,区块链上面有Token激励,这个好理解,但是区块链上面怎么实行惩罚呢?如果你要顺着币圈的思维,这个是无解的。

其实区块链构造出的是两张网络一个是价值互联网,一个是信用互联网。

在价值互联网上构造的是激励

在信用互联网上构造的是威慑和惩罚。

这是一体两翼的东西。

人性的缺点是生在骨子里的。只有激励,没有惩罚,还是会有很多人作恶。必须提升作恶的成本。

我们现在的社会是一个信用不对称,不透明的社会,我们的社会运行成本是由坏人决定的,我们进入地铁被当做恐怖分子一样对待,我们已经习以为常对此采取忍受的态度,而事实不该如此。

我去德国坐地铁的时候惊讶于他们的地铁居然没有闸机,没有安检,火车站也全部都是开放式的,和整个城市融为一体。我这不是去崇洋媚外,说外国人好,中国不好。各有国情差别,他们的小区,大学等所有的建筑都是没有围墙的,都是街区式的构造。所以火车站,不是特例。这种不一样的体验,让我开始重新思考,我们这个社会为了防患坏人到底付出了多少成本?而坏人造成的破坏的成本又到底有多少?如果算一笔账的话,也许前者要远远大于后者。

区块链的激励网络如何构建?

看看各种token设计师的白皮书

基于区块链的惩戒网络系统如何构建?

芝麻信用的启示:把复杂的行为数据加工成简化的信任符号。如果把支付宝和淘宝等阿里掌握的行为数据发给一个银行,银行是很难在短时间内判断这个行为对象的人格特质的。但是有了信用模型之后是可以的。及其可以通过模型把复杂的数据加工输出成为一个简单的符号。这样就解决了信任的生产必须是一个复杂的支撑体系,而信任的传播必须是一个简化的符号这样的矛盾。

那么什么是未来的社会基础设施?

现在芝麻信用分600分以上,可以免押金使用共享单车,可以住酒店免押金。芝麻信用的负责人说,我们的目标是消灭押金。这其中暗含的逻辑是什么呢?我和酒店,和为我提供服务的商家都是陌生关系,一般意义上,我的行为可以 不必像熟人之间那样受到名声,口碑等等方面的约束。但是我如果因此而放纵自己的行为,我的不良记录将会背商家反馈给芝麻信用。我的信用分可能因此而降低,我在有这种行为动机的时候就会有所顾虑。

那么不良的信用记录对我来说会产生什么成本呢?别人住酒店不需要押金,而我住酒店可能需要高额的押金,或者我们两个享受到的酒店报价就不一样。每次交易之前,交易对方会确认我的身份信息,并根据身份信息像芝麻信用发起信用的动态请求。如果返回的信用记录是低于600分,可能有些类型的交易就拒绝进行。这是一种信用威慑。

那么这么多的行为数据如何连接起来呢?之前出现的滴滴顺风车司机的恶性案件,这个司机在滴滴的平台之外已经出现了多个不良行为信号,但是这些行为数据都是孤立的。没有办法被汇总起来进行加工处理。而各方都是用的是一个不完整的局部数据,基于这个局部数据的处理得到的漏洞,无法有效的阻止风险的发生。

区块链的信用网络如基础设施何构建?

上面我们谈到了,构建一个可证伪的信用网络模型,首先需要的是大量的行为数据,消费数据,财产数据等各种维度的数据的集合,然后进行处理得到简化的信用评价。现在的问题不是没有这些数据,而是这些数据分别被不同的机构,公司掌握,而这些机构的数据又是不互通的。因为小公司对于数据的变现能力,显然远低于大公司。数据作为一种生产资料,无法被有效的保护起来。而且涉及到个人隐私之类的数据共享,又不能直接传输明文。各大互联网公司掌握了大量用户的数据,并借此发财,而用户没有得到这些额外的好处。基于区块链的设计,数据的加工处理做成Mapreduce的方式,把集中在一个中心的计算,分割线成多个小的并行计算,并行计算的结果再进行集中返回得到一个汇总的结果。比我我的消费数据在阿里巴巴,我的差旅数据在携程,我的金融数据在工行,我的教育数据在教育部。这四个维度的数据,作为4个节点储存,公安部计算公民的信用数据,发起数据使用请求。但是数据并没有直接传递出到这些机构之外,而是计算的结果传递出去了,每一次请求,支付1个Token。这样数据的拥有方就可以通过贡献这些数据而得到收益。原来不互通的多个鼓励的域之间,通过算法和计算机之间的经济协作体系建立新的连接。

交易双方在每次交易之前,去请求一下对方的信用记录。使用第三方提供的信用记录,支付1个Token。交易完成,对交易对方的信用进行更新,贡献数据,获得2个Token的奖励。数据源源不断的被生产出来。你上一分钟在网贷平台产生了不良的违约记录,这个风险信号会向全网广播,滴滴在派单之前请求司机信用记录,发现风险信号,滴滴就不予排单了。

基于这样的区块链技术体系构建出的一个信用模型,让好人处处得利,坏人处处受限。我们也即将实现人类历史上的第一次信用的对称,去构建一个不再由坏人决定社会运行成本的社会里。

希望这是一个生产关系和信用关系的新维度。


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