Chiến lược thiết kế Token lấy cảm hứng từ PageRank

Bài viết hôm nay được viết bởi Mike Perhats , người sáng lập & Giám đốc điều hành của Nosh Delivery và Matheus Venturyne Xavier Ferreira , cố vấn của Nosh Delivery và trợ lý giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Virginia. Nosh là một công ty được EV3 hậu thuẫn tham gia vào ngành Giao đồ ăn.

Trong bài đăng này, tôi đề xuất một chiến lược thiết kế Token mới lấy cảm hứng từ một trong những thuật toán thành công nhất trong lịch sử Internet: PageRank.

PageRank là một thuật toán dựa trên Eigenvector tập trung vào tính trung tâm, một thước đo cơ bản trong lý thuyết mạng nhằm định lượng tầm quan trọng hoặc ảnh hưởng của một nút trong mạng. Các thuật toán dựa trên Eigenvector rất phù hợp để nắm bắt chất lượng và tác động của vị trí nút trong cấu trúc liên kết của mạng và do đó là một phương pháp tuyệt vời để phân phối mã thông báo trong các mạng phức tạp.

Nếu bạn quan tâm đến các khái niệm chung, bạn có thể tìm thấy bài viết PageRank ban đầu ở đây, đây là một khoảng thời gian thú vị để quay lại "giai đoạn ý tưởng" của Google.

Giới thiệu về Xếp hạng trang

Về cốt lõi, PageRank đã cách mạng hóa cách chúng ta điều hướng trên web bằng cách nhận ra rằng không phải tất cả các liên kết đều được tạo ra như nhau. Một LINK (Chainlink) từ một trang có ảnh hưởng lớn sẽ có giá trị hơn một liên kết từ một góc khuất của Internet. Cái nhìn sâu sắc này đã dẫn đến sự đánh giá đệ quy về tầm quan trọng, tạo ra một hệ thống xếp hạng mạnh mẽ đóng vai trò là động cơ cho mô hình kinh doanh có lẽ là tốt nhất trong nửa thế kỷ qua.

Nguyên tắc tương tự này – khái niệm về ảnh hưởng đệ quy – nắm giữ chìa khóa để thiết kế phân phối Token tối ưu trong các mạng mật mã phức tạp. Bằng cách sử dụng thứ hạng trung tâm làm nền tảng cho việc phân bổ Token , chúng tôi tạo ra một mạng lưới năng động, tự tối ưu hóa:

1. Điều chỉnh các ưu đãi một cách tự nhiên với sự phát triển của mạng lưới

2. Chống lại các cuộc tấn công thao túng và Sybil

3. Linh hoạt thích ứng với điều kiện thị trường đang phát triển

4. Thưởng ngầm cho các hành vi tăng cường hiệu ứng mạng

Ý tưởng cơ bản

Bất kỳ mạng thương mại nào cũng có thể được mô hình hóa dưới dạng biểu đồ lưỡng cực thể hiện mối quan hệ kinh tế giữa nhà sản xuất và người mua, với trọng số cạnh biểu thị các giao dịch lịch sử giữa hai nút. Bằng cách mô hình hóa mạng dưới dạng biểu đồ, chúng tôi có thể thiết kế một hệ thống kinh tế điều chỉnh linh hoạt các ưu đãi Token dựa trên sở thích được tiết lộ và khả năng định giá của người tham gia.

Phần thưởng Token có thể được xác định bằng cách sử dụng thước đo trung tâm của vectơ riêng đã được sửa đổi, có tính đến cả doanh thu được tạo bởi mỗi nút và tính trung tâm của nó trong mạng . Kỹ thuật này định lượng sự đóng góp của một nút riêng lẻ vào trạng thái hiện tại của mạng, xem xét tác động kinh tế và vai trò của nó trong việc tạo điều kiện thuận lợi cho các giao dịch giữa các nút khác. Mạng có thể tận dụng các thuộc tính cấu trúc của biểu đồ để triển khai cơ chế phân bổ Token nhằm tối ưu hóa việc phân phối phần thưởng dựa trên đặc điểm kinh tế và thời gian của các đại lý giao dịch trong thị trường đa diện.

Một định nghĩa đơn giản của biểu đồ có thể là 𝐺=(𝑈,𝑉,𝐸) đại diện cho nhà sản xuất 𝑈 và người mua 𝑉 dưới dạng các nút, với các cạnh có trọng số 𝐸 ghi lại các giao dịch giữa họ. Trọng số cạnh 𝑤(𝑢,𝑣) theo dõi các giao dịch 𝑢 của nhà sản xuất với người mua 𝑣.

Mô hình đơn này chứa các thuộc tính sau:

• Mạng phát triển một cách tự nhiên theo hướng cấu trúc tối ưu để tạo ra giá trị

• Những người chấp nhận sớm và những người đóng góp quan trọng được khen thưởng tỷ lệ thuận với tầm ảnh hưởng của họ

• Hệ thống ngày càng trở nên chống lại sự thao túng khi nó phát triển

• Cung cấp khả năng truyền bá niềm tin và danh tiếng

• Mạng thích ứng một cách tự nhiên để tối ưu hóa phần thưởng qua các giai đoạn trưởng thành

• Việc phân chia cung/cầu có thể tự tối ưu hóa khi mạng tìm hiểu khả năng định giá của các bên giao dịch

Để có cái nhìn tổng quan nhanh về kỹ thuật, bạn có thể khám phá mô phỏng vectơ riêng cơ bản này.

Ngoài những ưu đãi đơn giản

Các cách tiếp cận truyền thống để thiết kế Token có thể phân bổ mã thông báo dựa trên khối lượng giao dịch giao dịch, địa lý, vai trò được xác định trước trong mạng, giới thiệu , ETC Mặc dù các phương pháp này thực sự thúc đẩy một số hành vi nhất định nhưng chúng lại Short khả năng điều chỉnh tối đa các khuyến khích trong một mạng lưới liên kết, phức tạp. Các thiết kế dựa trên sự tập trung mở ra một cách tiếp cận có nhiều sắc thái, chính xác và thích ứng hơn - nhận ra rằng giá trị trong mạng không nằm ở các hành động riêng lẻ mà là một mạng lưới các mối quan hệ và tầm ảnh hưởng .

Phần thưởng trưởng thành của mạng và phần thưởng cho người áp dụng sớm

Nhiều mã thông Mint DePIN được tạo ra dựa trên mô hình phân rã theo cấp số nhân đơn giản. Phần thưởng Block Đào coin tạo ra một số lượng lớn mã thông báo trên mỗi đơn vị công việc sớm như một động lực khởi động. Theo thời gian, phần thưởng giảm nhanh chóng.

Thiết kế này đã thành công trong việc khởi động nguồn cung nhưng DePIN ngày nay có vấn đề về nhu cầu rất lớn, dẫn đến các dịch vụ mất cân bằng, các vấn đề về cung cấp Token tiềm ẩn và cuối cùng là sự gián đoạn từ phía cung do lợi nhuận giảm dần khi mạng trưởng thành. Bằng cách lập mô hình mạng dưới dạng biểu đồ, chúng tôi có thể thiết kế các biện pháp khuyến khích có tính thích ứng và linh hoạt để tối đa hóa tiện ích tổng thể cho tất cả người dùng trong suốt vòng đời áp dụng của mạng.

Phần thưởng Token có thể mở rộng quy mô một cách linh hoạt dựa trên trạng thái của biểu đồ và có thể được cân bằng lại theo cách đệ quy với nhu cầu của người tiêu dùng, tạo ra một hệ thống khởi động thành công mạng mà không gây tổn hại quá mức cho Treasury hoặc tiềm năng kiếm tiền trong tương lai của nhà cung cấp. Bằng cách tối ưu hóa khả năng kết nối ở các thị trường chưa trưởng thành, EC duy trì sự cân bằng lành mạnh giữa cung và cầu ngày càng tăng.

Khả năng kháng Sybil, khả năng xác minh và bảo mật

Khi mạng trưởng thành, việc sản xuất kết nối ngày càng trở nên khó khăn và tốn kém, khiến tính trung tâm của vectơ riêng trở thành một cơ chế kháng tín hiệu hiệu quả.

Các nhà sản xuất nhằm tăng cường ảnh hưởng của mình phải tạo ra các giao dịch thực sự với những người mua thực sự, những người cũng tương tác với các nhà sản xuất khác. Nếu PageRank xem tính trung tâm là thước đo mức độ ảnh hưởng đệ quy thì chúng ta có thể xem nó như thước đo độ tin cậy đệ quy .

Hiệu ứng đảo

Khi một tác nhân độc hại cố gắng tạo các giao dịch giả mạo, chúng sẽ tạo thành các cụm hoặc “đảo” biệt lập trong mạng. "Các hòn đảo" có khả năng kết nối hạn chế với phần còn lại của mạng và việc tạo ra rất tốn kém. Người dùng hợp pháp khó có thể tương tác với họ. Do đó, các nút độc hại có điểm EC thấp vì chúng thiếu các kết nối hữu cơ, mạnh mẽ với phần còn lại của mạng. Hiệu ứng đảo này khiến những kẻ tấn công gặp khó khăn trong việc tăng cường ảnh hưởng hoặc phần thưởng một cách giả tạo, vì EC vốn ưa chuộng các nút có kết nối thực, chất lượng cao.

Tuyên truyền niềm tin

Trong trường hợp không có bằng chứng dịch vụ mạnh mẽ để xác minh tính hợp pháp của các giao dịch, mạng sẽ dễ bị tổn thương trước nhiều thách thức lý thuyết trò chơi khác nhau, bao gồm cả rủi ro tự xử lý và thông đồng.

Một phổ xác minh

Trong bối cảnh mạng lưới giao đồ ăn tại nhà hàng ngang hàng, có nhiều mức độ xác minh khác nhau đối với hai loại giao dịch được hỗ trợ chính (nhận hàng và giao hàng). Phạm vi xác minh này đưa ra một trở ngại đáng kể cho việc áp dụng hàng loạt các dịch vụ cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Các cách giải quyết điển hình yêu cầu bên thứ ba đáng tin cậy, bằng chứng dịch vụ đắt tiền hoặc quyền/đăng ký nghiêm ngặt để tham gia. Những hạn chế này là tất cả các hạn chế làm hạn chế không gian thiết kế có sẵn để xây dựng các mạng thực sự mạnh mẽ, bền vững và phi tập trung ở quy mô toàn cầu. Chúng ta có thể hình dung ra một khuôn khổ trong đó tất cả các dự án đều nằm ở đâu đó trong phạm vi sẵn có bằng chứng này.

Phần tư I: Dễ tạo (bảo đảm yếu) và rẻ Trao đổi mã pin ngẫu nhiên đơn giản: Người dùng và trình điều khiển trao đổi mã PIN đơn giản để xác minh hoặc chứng thực lẫn nhau về việc hoàn thành dịch vụ.

Phần tư II: Dễ tạo (bảo đảm yếu) và đắt tiền Chia sẻ vị trí cơ bản: Chia sẻ vị trí của người dùng thông qua GPS, dễ thao tác nhưng dễ thực hiện.

Phần tư III: Khó tạo (đảm bảo mạnh mẽ) và các hệ thống dựa trên danh tiếng on-chain giá rẻ: mất nhiều thời gian để phát triển nhưng có thể rẻ và mạnh mẽ ở quy mô lớn.

Phần tư IV: Khó tạo (bảo đảm chắc chắn) và đắt tiền Bằng chứng vị trí nâng cao: ZkTLS với tháp di động hoặc phần cứng đáng tin cậy. Hoặc tốn kém về mặt tính toán hoặc yêu cầu phần cứng.

Các mạng đang cố gắng áp dụng bootstrap thường phải đối mặt với những thách thức khi dựa vào các phương pháp xác minh rơi vào Phần tư IV (Khó tạo và đắt tiền). Những phương pháp này tuy hiệu quả nhưng có thể cản trở sự tăng trưởng do tính phức tạp và chi phí của chúng. Ngược lại, việc sử dụng các phương pháp từ Phần tư I (Dễ tạo và Rẻ) có thể làm tăng tính dễ bị tổn thương trước các cuộc tấn công như tự xử lý và thông đồng.

Bảng xếp hạng Eigenvector Centrality (EC) có thể giúp giảm thiểu các vấn đề trong mỗi mạng này bằng cách truyền bá các giả định về độ tin cậy thông qua biểu đồ. Trong các mạng có bằng chứng dịch vụ yếu hoặc đắt tiền, thứ hạng của EC trở nên đặc biệt có giá trị. Giả định cơ bản là việc thông đồng ngày càng trở nên khó khăn hơn khi số lượng các nút thông đồng tăng lên. Đối với các mạng khởi động sự tin cậy, xếp hạng EC có thể giúp thiết lập các vectơ tin cậy cho các nút thông qua sự kết hợp giữa bằng chứng dịch vụ và lấy mẫu danh tính. Khi mạng phát triển và niềm tin được thiết lập, sự phụ thuộc vào các bằng chứng dịch vụ đắt tiền có thể giảm dần với hệ số giảm dần theo thời gian.

Bằng cách tận dụng thứ hạng của EC, các mạng có thể đạt được sự cân bằng giữa bảo mật và chi phí tùy theo nhu cầu của họ. Khi niềm tin lan truyền qua mạng, nhu cầu về các phương pháp xác minh phức tạp và tốn kém sẽ giảm đi, cho phép mạng mở rộng quy mô hiệu quả hơn mà không ảnh hưởng đến bảo mật.

Tin cậy lấy mẫu

Để đảm bảo rằng biểu đồ không mất đi sự đảm bảo về bảo mật khi các nút mới tham gia vào trò chơi, mạng có thể lấy mẫu ngẫu nhiên để tìm bằng chứng dịch vụ hoặc xấp xỉ dịch vụ nếu không có bằng chứng. Nếu một nút không cung cấp được bằng chứng của mình, mạng có thể cắt giảm trọng số cạnh (mã thông báo được đặt trong biểu đồ), cùng với trọng số của các nút lân cận của chúng. Hệ thống hình phạt cục bộ này khuyến khích việc tự kiểm soát và củng cố tầm quan trọng của việc duy trì kết nối thực sự với người dùng thực.

Bằng cách tạo ra một hệ thống xác minh có thể thích ứng với các yêu cầu và ràng buộc cụ thể của các dự án DePIN khác nhau, các nhà thiết kế mạng có thể mở rộng phạm vi dịch vụ có thể được phân cấp. Cách tiếp cận này thừa nhận một loạt các khả năng xác minh và cung cấp một lộ trình phía trước cho các mạng có thể không có quyền truy cập vào các bằng chứng dịch vụ cứng hoặc hiệu quả về mặt chi phí.

Khó khăn trong kết nối sản xuất

Để đạt được điểm EC cao không chỉ đòi hỏi số lượng kết nối lớn mà còn phải kết nối với các nút được kết nối tốt khác. Đặc tính này khiến các tác nhân độc hại gặp khó khăn trong việc tạo ra thứ hạng kết nối cao, vì chúng sẽ cần thiết lập liên kết với các nút trung tâm, có uy tín trong mạng. Các nút hợp pháp, có tính kết nối cao có nhiều khả năng xem xét kỹ lưỡng hơn và tránh các nút đáng ngờ hoặc chất lượng thấp. Kết quả là, những kẻ tấn công phải đối mặt với những rào cản đáng kể trong việc thao túng điểm EC.

Khi mạng mở rộng, chi phí tính toán và công sức cần thiết để thao túng điểm EC sẽ tăng lên. Những kẻ tấn công sẽ cần thiết lập số lượng kết nối ngày càng tăng để theo kịp sự tăng trưởng tự nhiên của mạng, khiến việc duy trì ảnh hưởng đáng kể để kiếm được phần thưởng lớn là không thực tế và tốn nhiều tài nguyên - khiến toàn bộ mạng ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn trước các cuộc tấn công theo thời gian.

Tổng quát hóa cho các mạng khác nhau

Phí có thể điều chỉnh cho phép thị trường tự tối ưu hóa việc phân phối Token trên các bối cảnh thương mại khác nhau. Các nút trong mạng có thể tinh chỉnh để điều chỉnh linh hoạt các khuyến khích, loại bỏ nhu cầu của các nhà thiết kế mạng đưa ra các giả định ngây thơ về hành vi không thể đoán trước của những người tham gia trong các bối cảnh kinh tế khác nhau.

Việc phân phối Token tối ưu được " phát hiện " dựa trên khả năng định giá của các nhà sản xuất trong các mạng con khác nhau. Cơ chế thích ứng này đảm bảo rằng các token được phân bổ theo cách phản ánh giá trị thực của các dịch vụ được cung cấp, thúc đẩy mạng lưới cạnh tranh và cân bằng đạt đến trạng thái cân bằng thoải mái khi mạng trưởng thành. Ở những thị trường có các nhà sản xuất độc đáo, có nhu cầu cao, hầu hết phần thưởng cho một giao dịch nhất định có thể sẽ thuộc về nhà sản xuất. Ngược lại, ở những thị trường mà người sản xuất bán hàng hóa có nhiều sản phẩm thay thế thì phần thưởng sẽ được phân phối có lợi cho người mua (người sản xuất sẽ dùng phần thưởng làm Vốn tiếp thị).

Tính trung tâm như một cơ chế giới thiệu ngầm

Bảng xếp hạng trung tâm ngầm nắm bắt những gì các mạng khác cố gắng đạt được thông qua các cơ chế không chính xác như phần thưởng giới thiệu hoặc khuyến khích tiếp thị. Ví dụ: chương trình kết nối của Braintrust.

Trong biểu đồ, "giới thiệu" không được coi là một khái niệm; chúng chỉ là chiến lược tối ưu để tối đa hóa phần thưởng cá nhân. Do đó, người dùng vô tình tham gia vào một quy trình tối ưu hóa đa tác nhân phức tạp trong đó chiến lược tối ưu là:

• Đóng góp càng nhiều doanh thu càng tốt

• Tuyển dụng hàng xóm của bạn để đóng góp càng nhiều doanh thu càng tốt

Khả năng kết nối cho phép chúng tôi điều chỉnh các ưu đãi của từng tác nhân trong mạng với các ưu đãi của chức năng mục tiêu của mạng. Trong thực tế, điều này dẫn đến một cơ chế giới thiệu chính xác hơn về mặt toán học. Hành vi tổng hợp của vô số hành động tư lợi thúc đẩy các hành vi có xu hướng tối đa hóa giá trị mạng.

Rủi ro là gì?

Tiềm năng tập trung hóa

Nếu cơ chế phân phối thiên về các nút có kết nối cao, điều đó có thể dẫn đến việc tích lũy token trong tay một số tác nhân có ảnh hưởng một cách không cân xứng. Việc tập trung quyền lực này có thể khiến hệ thống dễ bị các thực thể này thao túng. Để giảm thiểu rủi ro này, điều quan trọng là phải thiết kế chính sách tiền tệ của mạng lưới một cách cẩn thận, có tính đến những đánh đổi tiềm ẩn.

Một cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này là thực hiện chính sách tiền tệ lạm phát. Bằng cách tăng dần nguồn cung cấp Token theo thời gian, ảnh hưởng tương đối của các nút mạnh mẽ ngày nay có thể bị giảm bớt. Điều này cho phép những người mới tham gia cạnh tranh hiệu quả hơn và giúp ngăn chặn sự cố thủ của những người chơi thống trị. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đạt được sự cân bằng, vì lạm phát quá mức cũng có thể làm giảm giá trị việc nắm giữ Token và không khuyến khích sự tham gia.

Độ phức tạp tính toán

Việc tính toán tính trung tâm của vectơ riêng liên quan đến việc chéo hóa một ma trận lớn, ma trận này có thể đòi hỏi tính toán phức tạp khi mạng phát triển và khối lượng giao dịch tăng lên. Các tài nguyên tính toán cần thiết để xử lý các phép tính này có thể làm giảm công suất của mạng, có khả năng dẫn đến thời gian giao dịch chậm hơn và giảm hiệu quả.

Để giải quyết thách thức này, chúng tôi đang khám phá nhiều kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau, như kỹ thuật này . Chúng tôi cũng đang khám phá các kỹ thuật phân mảnh khác nhau, bao gồm việc phân vùng mạng thành các sơ đồ con nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Bằng cách phân chia khối lượng công việc tính toán cho các phân đoạn này, mạng có thể xử lý các phép tính tập trung hiệu quả hơn, cho phép xử lý giao dịch nhanh hơn và cải thiện khả năng mở rộng. May mắn thay, có rất nhiều nghiên cứu trong tài liệu về PageRank vì tầm quan trọng của nó trong bối cảnh web2.

Kết thúc

Mạng lưới mật mã dựa trên Eigenvector cung cấp một tập hợp các thuộc tính tổng quát duy nhất có thể được điều chỉnh để hỗ trợ nhiều loại mạng thương mại. Chúng tôi nghĩ rằng chiến lược này nắm bắt được các sắc thái của hành vi kinh tế không thể đoán trước và có thể mở khóa một loạt mạng tiền điện tử mới không có bằng chứng dịch vụ có thể xác minh được hoặc có bằng chứng dịch vụ yếu.

Tập hợp các kỹ thuật được thảo luận trong bài viết này cung cấp một tập hợp phong phú các nguyên tắc mới có thể khắc phục những hạn chế này trên nhiều phạm vi có thể xác minh , giúp giải quyết một số lượng lớn các trường hợp sử dụng mới và thúc đẩy việc áp dụng đại trà cho thế hệ Internet tiếp theo.

Mặc dù có một số rủi ro và vấn đề nghiên cứu nghiêm trọng phía trước, chúng tôi cho rằng đề xuất này mở ra một không gian thiết kế mới phong phú cho DePIN và các ứng dụng khác. Nếu bạn muốn cập nhật những tiến bộ của chúng tôi , hãy theo dõi Mike Perhats, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Nosh, trên Farcaster .

Nghiên cứu này bắt nguồn từ công trình của Matheus Venturyne Xavier Ferreira , với sự hỗ trợ từ những người bạn của chúng tôi tại CryptoEconLab .

Toàn bộ bài viết được đăng trên blog của Nosh.