潘超：DeFi 治理常見的 4 個錯誤指控_MAKE

DeFi治理投票的參與度為何這么低？MakerDAO中國區負責人潘超分享了他對DeFi治理的觀點。

原文標題：《潘超：關于Defi治理的4個錯誤指控》整理：Ruby來源：DAOStep

這次在DAOFest上海，我們有幸請到了MakerDAO中國區負責人潘超分享他對Defi治理的認知，他從宏觀的角度和我們分享了他眼中對于Defi治理的4個錯誤指控，很多來自實踐者的觀點和思辨對于治理機制的設計和目標的權衡十分具有參考價值。

以下是分享文字概要，點擊閱讀原文獲得分享完整視頻和PPT。

理解DAO

DAO的產生是因為監管成本>組織成本交易成本

科斯在《企業的本質》中曾經提過，企業的產生是因為組織成本小于交易成本。而在DAO的協作過程中，參與者往往需要同時支付組織成本和交易成本。面對這種成本，DAO依舊可以產生和發展，很大程度是因為在目前跨地區和國境的協作中，我們需要支付很高的監管成本。當這個監管成本大于組織成本和交易成本的時候，我們便會尋求構建在區塊鏈上的DAO進行組織和協作

微軟正向ChatGPT創建者OpenAI投資100億美元進行洽談:1月10日消息，知情人士表示，微軟一直在就向AI聊天機器人ChatGPT的創建者OpenAI投資100億美元進行談判。知情人士稱，此次融資還將包括其他風投公司。包括新投資在內，OpenAI的估值將達到290億美元。

目前尚不清楚該交易是否已經敲定，但最近幾周發給潛在投資者的文件顯示，該交易的目標是在2022年底前完成。若達到這一門檻，微軟將持有OpenAI 49%的股份，其他股東持有另外49%，OpenAI的非營利母公司持有2%。（Semafor）[2023/1/10 11:04:01]

關于Defi治理的4個錯誤指控

指控一：鏈上決策的事情太少

事實：Maker的利率都是mkr的持有者投票決定的思考：鏈上治理的目標對象和范圍？觀點：鏈上治理是成本很高的事情，只有需要全局共識的事情，才需要鏈上治理理由：鏈上治理需要復雜的信息和信號的收集，才能根據信號和反饋制定全局最優的決策，這本身是個成本很高的事情。對于一個系統而言，需要進行符合「成本收益」反饋的決策。不考慮成本，無差別的進行「鏈上治理」是對系統很不經濟的決策

BTC跌破17900美元:金色財經報道，行情顯示，BTC跌破17900美元，現報17899.6美元，日內跌幅達到9.38%，行情波動較大，請做好風險控制。[2022/11/9 12:38:09]

指控二：投票的參與度低

事實：Maker的利率調整投票參與度在1%左右，即便是以太坊的theDAO事件投票，投票參與度也不超過10%思考：投票參與度低是壞事么？觀點：人人參與的投票結果不見得好理由：并不是所有人都具備能力和動力做出對全局最優的決策。投票的人需要具備做決策的專業知識，需要理解整個事件的過程，并有動力做出對全局最優的決策，這些過程都有成本。很難要求所有人在這個過程中獲得的收益都超過他需要付出的成本。系統應追求全局最優的結果，而非最「民主」的結果

拉佛曲線vsChaoCurve:投票人數和投票質量的關系

以太坊L2網絡總鎖倉量回升至48.9億美元:金色財經報道，L2BEAT數據顯示，截至目前，以太坊Layer2上總鎖倉量為48.9億美元。近7日跌9.37%，其中鎖倉量最高的為擴容方案Arbitrum，約25.2億美元，占比51.66%。其次是Optimism，鎖倉量14.2億美元，占比29.12%。dYdX占據第三，鎖倉量4.63億美元，占比9.46%。[2022/9/20 7:07:46]

指控三：治理代幣的流動性差

事實：MKR的流動性在Top20的代幣中流動性不占優思考：治理代幣流動性差代表什么？觀點：低流動的代幣可以讓代幣的持有者做出符合系統長期利益的決策理由：**對早期的治理的系統來說，希望決策是由和系統長期利益相關的角色做出的。基于短期的經濟激勵的決策，對系統的長期發展不一定有利**

被捕Tornado Cash開發者妻子否認俄羅斯間諜活動傳聞:8月26日消息，被捕 Tornado Cash 開發者 Alexey Pertsev 的妻子否認其丈夫與俄羅斯特勤局有聯系。此前據情報公司 Kharon 的一份報告顯示，Alexey Pertsev 曾受雇于一家與俄羅斯安全機構 FSB 有關聯的公司。（CoinDesk）[2022/8/26 12:51:14]

指控四：人為設定規則，應用算法自動調節

事實：Maker帶有「人為」投票參與的利率治理被證明有效思考：算法=Fantacy？觀點：不應該完全依靠算法自動化的治理，「算法治理」并沒有更加去中心化，本質是固定的不連續的人為治理理由：DAO的愿景是通過運營智能合約實現「自組織」的運行狀態，但是智能合約當前的狀態需要人為設定「響應式」的規則，而非通過算法自動調節。目前的算法更多是一種固定的規則，還不具備自動化機器學習，自動調整和強化的能力。開發者在設定算法參數的過程中，很多時候并沒有經過網絡的全局共識，本質是人為在調整參數的設置，這個過程本質是一種不連續人為治理

算法的曲線:你喜歡哪個顏色

StepVoices

從潘超的分享中，可以很強烈的感受到一種來自實踐者務實的理性現實主義的思考和反饋。

對于Defi項目而言，除了自身代幣流轉規則的治理之外，還涉及到業務場景中的風險控制及決策機制的治理。這不僅需要平衡整個網絡決策的參與度和效率，還要保證在去中心化的框架下可以實現高質量的風險管理，以及具備對突發風險及時響應和反饋的能力，是個挑戰很大的課題。

個人對于MakerDAO治理框架中印象最深的部分在于其：

針對不同的治理目標事件，基于不同的參與度和決策來源的期待和預期，設計的響應式治理和積極式治理分離的決策流程以內部風控團隊為首的MRT和MTH之間的強化交互決策模型：基于「專業團隊」提出的模板進行群體討論和決策，再基于反饋進一步擴大的類強化學習的治理流程設計提案的時間要素和治理的安全模塊的設計直觀的感受是MakerDAO在治理的過程中沒有刻意去追求所謂的「去中心化」或「公平」，也沒有去追求絕對的「鏈上治理」。能感覺到MakerDAO作為一個本質上從事「金融業務」的項目，在努力追求去中心化權益治理「公平性」和業務場中風險管理的「有效性」的平衡。

正如MakerDAO在其風險治理框架層中表述的：「一個去中心化的風險管理需要保證嚴格和基于事實的理論高于個體的意見或者群體偏見。」

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