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區塊鏈世界的“凹”與“凸”_RON

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Time:1900/1/1 0:00:00

作者:VitalikButerin

原標題:《ConvexandConcaveDispositions》

發表時間:2020年11月8日

我注意到,在人們如何處理世界上的大規模決策時,一個主要的哲學差異,在于他們如何處理「妥協」與「純粹」的權衡。如果你在兩個選項中做出選擇,通常都是以深刻的原則性哲學表達的,你會自然而然地傾向于這兩條道路中的一條是正確的,并認為我們應該堅持它,或者你更喜歡在兩個極端之間找到一條路。

而用數學術語,我們可以這樣解釋:你是否期望我們所生活的世界,特別是其對我們行動的反應方式,從根本上說是“凹”的還是“凸”的?

偏向于“凹”立場的人可能會這樣說:

“走極端對我們來說從來沒有好處,太熱或太冷都會導致死亡。我們需要在兩者之間找到平衡,這才是正確的。”

“如果你只實施一點哲學,你就可以選擇收益最高、風險最低的部分,避開風險更大的部分。但是,如果你堅持走極端,一旦你摘下了低處的果實,你將被迫越來越努力地尋找越來越小的利益,而在你意識到這一點之前,不斷增長的風險可能會超過整個事情的好處。”

動態 | 盧森堡大學加入Ripple支持的大學區塊鏈研究計劃:據coinreport報道,盧森堡大學(University of Luxembourg)在發給CoinReport的新聞稿中宣布,它已經加入了大學區塊鏈研究計劃(University Blockchain Research Initiative),其是由Ripple提供資金支持研究項目,資金用于研究形成小額支付所需的網絡通信。[2019/4/21]

“反對哲學可能也有一定的價值,所以我們應該把兩者的優點結合起來,一定要避免做那些反對哲學認為極其可怕的事情,以防萬一。”

而偏向于“凸”立場的人可能會說:

“我們需要集中注意力,否則,我們就有可能成為博而不精的人。”

“如果我們沿著那條路走幾步,那條路就會變得很滑,只會把我們拉得越來越低,直到我們陷入深淵。斜坡上只有兩個穩定的位置:要么我們在下面,要么呆在上面。”

“如果你讓出一英寸,他們就會索要一英里。”

行情 | A股開盤:區塊鏈板塊下跌0.06%:A股開盤,上證指數下跌0.17%,區塊鏈板塊下跌0.06%。80只概念股中,32漲44跌4平盤。上漲前三為:視覺中國(+6.81%)、金溢科技(+4.72%)、凱恩股份(+3.09%);跌幅前三為:中南建設(-3.25%)、御銀股份(-2.37%)、華英農業(-1.97%)。[2019/4/17]

“不管我們是遵循這個哲學還是那個哲學,我們都應該遵循一些哲學,并堅持下去。把所有的東西混在一起是沒有意義的。”

我個人發現,在各種各樣的環境中,我自己總是更贊同“凹”方法多于“凸”方法。如果我必須選擇在無政府資本主義和蘇聯共產主義之間擲硬幣,或者兩者各占一半的妥協,我會立刻選擇后者。我主張比特幣區塊大小的辯論要適度,反對1-2MB的小區塊以及128MB的“超大區塊”。我反對這樣一種觀點,即自由和去中心化是沒有中間立場的。我支持theDAO分叉,但令很多人驚訝的是,從那以后,我一直反對類似“狀態干涉”的硬分叉。正如我在2019年所說,“對薩博定律的支持是一個光譜,而不是二元的。”

動態 | 區塊鏈技術的應用在航空領域仍然會繼續推進:據中國民航報消息,今日中國民航報發文表示,2019年,全球航企的數字化轉型需要重點關注多個方面。其中中國民航報表示目前,盡管各類“幣”正在被看衰,但是其區塊鏈技術的魅力并沒有減弱。在航空領域,人們已經看到很多可以由區塊鏈技術消除的痛點。有的航空公司在過去一年已經向前走了一步,而2019年,將有更多航空公司在這方面進行嘗試。[2019/1/7]

但正如你可能看出的,并不是每個人都有相同的直覺。我要特別指出的是,以太坊生態系統總體上具有一種基本的“凹”氣質,而比特幣生態系統的氣質,則本質上呈現為“凸”。在比特幣領域,你經常可以聽到這樣的論調:要么你有自己的主權,要么你沒有,或者任何一個系統都必須有一個從根本上中心化,或從根本上去中心化的傾向,不可能介于兩者之間。

偶爾我半開玩笑的對Tron的支持,就是一個關鍵例子:從我自己的角度來看,如果你重視去中心化和不變性,你應該認識到,以太坊生態系統有時確實違反了這些價值觀的純粹主義概念,而Tron違背這些價值觀的程度,要遠遠超出常理,而且毫無自責之意,所以以太坊仍然是這兩種選擇中最受歡迎的。但從一個“凸”的角度來看,Tron違反這些規范的極端性是一種優秀品質:以太坊半心半意地假裝是去中心化,而Tron是中心化的,但至少它對此感到自豪,這是誠實的。

現場丨IFTC項目負責人:當人們看到區塊鏈價值后 幣價應為穩定向上走勢:金色財經7月18日現場報道,在新加坡舉辦的“革新、鏈接、財經(ICE)峰會——了解你的數字DNA“上,IFTC項目負責人Li hangjun指出,對于幣價漲跌,看現象也要看本質,數字貨幣只是區塊鏈的激勵層,而決定其價值要看具體應用和其本質,而當時的互聯網泡沫也是因為人們沒有看到本質。幣價大跌會對區塊鏈有影響,而其本質才影響其長期發展。目前應該專注做兩件事,第一,為真正的區塊鏈參與者提供條件完成使命;第二,不斷進行普及教育。當人們都意識到區塊鏈價值的時候,數字貨幣的價格應該是穩定向上的。[2018/7/18]

“凹”性和“凸”性思維模式之間的差異,并不局限于加密貨幣中關于效率和去中心化的晦澀點。它還適用于,其他科技選擇,甚至是你吃的什么食物。

但在所有這些問題中,我個人也發現自己總是站在平衡的一邊。

“凹”與“凸”的融合

但值得注意的是,即使是在元層面上,“凹”氣質也是一個人必須要非常小心避免的,極端化的東西。當然也有這樣的情況:政策A帶來了好結果,政策B給出了更糟糕但仍可以忍受的結果,但兩者之間粗心的混合卻是最糟糕的結果。冠狀病也許是一個很好的例子:100%有效的旅行禁令,遠比50%有效的旅行禁令有用兩倍多。一個有效的封鎖,可以將病的R0壓到1以下,從而導致快速恢復,但封鎖不用心只會把R0壓低到1.3,這會帶來數個月的痛苦,但幾乎沒有作用。這就是為什么很多西方國家對此反應不佳的一個可能解釋:為妥協而設計的制度,即使在無效的情況下也有可能陷入中間路線。

俄羅斯加密貨幣和區塊鏈協會計劃為ICO創建標準:據外媒消息,根據banki.ru的一份報告,俄羅斯加密貨幣和區塊鏈協會(RACIB)宣布,它打算為ICO提供指導方針,希望能區分合法的項目和騙局。該標準不會在法律上強制執行,而是以自律的形式出現,RACIB將成立專門的委員會來進行監管。到目前為止,俄羅斯的項目已經占到ICO市場約10%,根據RACIB預測,俄羅斯的ICO項目在2018年可能會籌集多達15億美元。[2018/4/23]

另一個例子是戰爭:如果你入侵A國,你就征服A國,如果你入侵B國,你就征服B國,但是如果你同時入侵這兩個國家,把你的士兵派到每一個國家,那這兩個國家的力量加起來就會把你壓垮。一般來說,當響應的效果是“凸”性的時候,你通常會發現,某種程度的中心化會帶來的好處。

但在很多地方,混合顯然要比任何極端都好,一個常見的例子是制定稅率的問題。在經濟學中,有一個普遍的原則,無謂損失是二次方的:也就是說,稅收效率低下所帶來的危害,與稅率的平方成正比,原因如下:

2%的稅率阻止的交易非常少,即使它阻止的交易也不是很有價值——如果僅僅2%的稅率就足以阻止參與者進行交易,那么交易的價值又能有多大呢?20%的稅率可能會阻止10倍以上的交易,但每一筆被阻止的交易對參與者的價值是2%情況下的10倍。因此,增加10倍的稅收,可能會造成100倍的經濟損失。出于這個原因,低稅率通常比高稅收和不征稅要好。

根據類似的經濟邏輯,對某些行為的徹底禁止,其可能造成的危害會是最大的,而用中等偏高的懲罰性稅收取代現有的禁令,可以提高效率,增加自由度,并提供寶貴的收入來建設公共產品或幫助貧困人口。

拉弗曲線告訴了我們:零稅率不會增加收入,100%的稅率也不會增加收入,因為在這樣的情況下,沒有人會想去工作,但是中間的某個稅率會增加最多的收入。關于收益最大化的稅率是多少存在爭議,但總的來說,人們普遍認同如下所示的圖表:

如果你不得不選擇兩個提議稅收計劃的平均值,或者在它們之間拋擲硬幣進行選擇,很明顯平均值通常是最好的。稅收并不是唯一具有這種現象的事物,經濟學研究的是一系列廣泛的“收益遞減”現象,這些現象普遍存在于生產、消費和日常行為的許多其他方面。最后,收益遞減的一個常見的反面是加速成本:舉一個顯著的例子,如果你用貨幣效用的標準經濟模型,它們直接暗示經濟不平等的兩倍,會造成四倍的傷害。

世界不止一個維度

另一個復雜的問題是,在現實世界中,政策不僅僅是一維數字。在兩種不同的政策或兩種不同的哲學之間進行平均,有很多種方法。一個很容易理解的例子是:假設你和你的朋友想住在一起,但你想住在多倫多,而你的朋友想住在紐約,那在這兩種選擇之間,你會如何妥協?

好吧,你可以采取地理上的妥協,在兩個可愛的城市之間的算術中點享受你們的和平生活。

圖:這個教堂位于紐約伊薩卡西南大約29公里處

?或者你可以在數學上更純粹,取多倫多和紐約之間的直線中點,而不必費心。那么,你離那座教堂還很近,但會在它下面6公里處。另一種妥協的方式,是每年在多倫多呆6個月,在紐約呆6個月——這對一些人來說可能是一條切實合理的方式。

關鍵是,當呈現給你的選項比簡單的一維數字更復雜時,弄清楚如何在兩個選項之間進行折衷,并真正從兩者中取精華,而不是兩者中的最差部分,這是一門藝術,也是一項挑戰。

這是意料之中的:“凸”和“凹”是最適合數學函數的術語,其中輸入和輸出都是一維的。而現實世界是高維的——正如機器學習研究人員現在已確定的那樣,在高維環境中,最常見的情況是,你可能會發現自己所處的環境不是一個普遍的“凸”或“凹”的環境,而是一個鞍點:局部區域在某些方向上是“凸”的,而在其他方向則是“凹”的。

鞍點:從左到右為凸,從前到后為凹

這可能是關于“為什么在某種程度上都需要這兩種傾向”的最好數學解釋:世界不完全是“凸”的,但也不是完全是“凹”的。但在任意兩個遙遠的位置A和B之間,存在某種凹路徑是非常有可能的,如果你能找到那條路徑,那你通常可以在這兩個位置之間找到一個比兩者都好的綜合位置。

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