깃코인 창립자가 말하는 집단 지성 조정을 위한 거의 30가지의 메커니즘
연설: 깃코인 창립자가 말하는 집단지성 조정을 위한 약 30가지 메커니즘
번역: Yu Xing
GreenPill 팟캐스트 65화에서 Giveth의 그리프 그린(Giff Green)과 깃코인(Gitcoin) 창시자 케빈 오우키(Kevin Owocki)는 더 나은 집단적 자원 배분을 위한 집단지성을 조율하는 약 30가지 다양한 메커니즘에 대해 논의했으며, 본문은 이 대담 내용을 요약한 것이다.
조정 메커니즘 차트는 원래 Kevin Owocki가 Twitter에 Octavian의 자료를 기반으로 게시함
더 나은 집단지성을 확보할 수 있다면, 더 나은 집단적 자원 배분이 가능하다. 공공사업에 자금을 지원하고 재생적인 금융 시스템을 구축하려 할 때 이것은 훌륭한 일이다. - 케빈 오우키
몇 가지 고전적인 조정 메커니즘 예시부터 시작해 보자.
Tithing —
십일조(tithing) — 오래된 종교적 관행으로, 역사적으로 개인 소득의 일부를 교회나 비영리 단체 등에 기부하는 방식이다. 실행이 간단하고 이해하기 쉬우나 문제점도 있다. 피드백이 없어 기부자들이 자신의 돈이 어떻게 사용되었는지 알 수 없고, 강제성이 없으며 균형을 맞출 장치도 없다. 작동을 위해선 강력한 문화적 동기 부여가 필요하다.
Taxes —
세금(taxes) — 일종의 '강제적 십일조'로, 정부에 소득의 일부를 납부하도록 요구된다. 세금의 문제점은 권력이 부패를 초래하며, 중앙집권적 기관이 상향식이 아닌 하향식으로 자금 사용처를 결정한다는 점이다. 유일한 피드백 경로는 투표지만 이 과정은 매우 느리다. 그러나 현재로서는 공공재에 자금을 조달하는 가장 좋은 형태라고 인정해야 한다.
Voting —
투표(voting) — 다양한 형태가 있으며 일반적으로 다수결 방식이다. 대의 민주주의 역시 일종의 다수결이다. 다른 방식으로는 합의 투표(consensus voting)가 있는데, 거의 절대적인 동의가 있어야만 진행되는 방식이다.
세금은 자금 조달 메커니즘이며, 투표는 자금 분배 메커니즘이다. 공공자원을 모으는 데는 강력한 메커니즘이 많지만, 분배 메커니즘은 상대적으로 덜 효과적이다. 투표는 금전에 의해 매수될 수 있으며, 그렇다면 '시장(market)'이라는 분배 방식은 어떨까?
'깨끗한 강'(clean rivers)을 거래하는 시장이 존재한다면 어떻게 될까? 이 새로운 시장에서 서로 다른 회사들이 경쟁하게 될 것이다. 집단은 수요와 공급의 관계를 활용하여 우리가 원하는 공공재를 선택하고 가치를 창출하는 사람에게 보상을 줄 수 있다.
Markets —
시장(markets) — 일반적으로 자원 배분의 최적 방법으로 여겨지지만, 집단적 자원 배분에는 적합하지 않다. 시장은 이익 극대화를 추구하며, 가격을 지불할 능력이 있는 사람들에게만 서비스를 제공한다. 배타성이 높은 상품에만 적용 가능하며, 공공재 자금 조달에서는 시장 실패가 명확히 나타난다. 하지만 시장 자체는 분산된 집단지성 메커니즘이기도 하다. 소비자 수요가 있고 지불 의향이 있는 상품은 모두 생산되며, 이는 혁신을 촉진한다.
「시장의 가장 멋진 점은 윈윈(win-win)이라는 것이다. 아무도 손해를 보지 않는다. 가치를 창출하면 당신이 이긴다. 정말 놀랍다. 진짜 문제는 공유자원(commons)이 피드백을 돌려줄 시장이 없다는 점이다.」 — 그리프 그린
웹 기반 메커니즘 (Web-based Mechanisms)
산업시대에서 정보시대로 전환하면서, 더욱 효과적인 거버넌스 메커니즘을 실현할 수 있는 기회가 열렸다. 시장 수준의 자금 규모를 제공하면서 동시에 세금 및 조정이 갖는 합법성과 공공성의 메커니즘을 통해 경제를 진정으로 민주화할 수 있다. 사람들이 고해상도의 공공재 수요 이미지를 생성할 때마다, 집단지성이 이를 실현하기 위해 자금을 투입하게 된다.
아래는 그리프와 오우키가 논의한 27가지 메커니즘이며, 물론 각각 제한점도 존재한다.
Quadratic Funding —
이차방금융(quadratic funding) — 마이크로소프트의 글렌 웨일(Glen Weyl)과 이더리움 창시자 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)이 개발한 메커니즘으로, 중앙 펀딩 풀을 통해 자금을 모은 후, 자본 투입의 양이 아니라 대중의 프로젝트에 대한 지지 정도에 따라 자금을 배분한다. 이는 부유층 중심의 1:1 방식과 반대된다. 이차방금융은 기부자의 수에 기반하며 기부 금액보다 중요하게 여기므로, 대규모 기부자의 영향력을 줄이고 민주적 성향을 강화한다.
예시: 당신은 100명의 기부자로부터 100달러를 모금했고, 나는 한 명의 기부자로부터 100달러를 모금했다. 두 모금 모두 100달러를 받았지만, 당신은 매칭 풀의 99%를 받게 된다. 이는 자금을 '소수 많은 사람들'에게 유리하게 만든다. 당신이 1달러만 기부했더라도, 그것은 공적 의사결정의 일부이며 공공자금 배분 방향을 제시한다.
문제점: 시럽 공격(sybil attack)에 취약하며, 공적 펀딩 풀을 조성해야 한다.
Conviction Voting —
신념 투표(conviction voting) — 이차방금융처럼 부유층 정치의 영향을 완화하는 방식이지만 시간이 소요된다. 규칙은 다음과 같다: 제안에 지지를 표하기 위해 토큰을 스테이킹하고, 언제든지 철회하거나 재분배할 수 있다. 투표 가중치는 스테이킹 기간이 길어질수록 증가하며, 제안이 임계점을 넘으면 통과된다.
더 많은 토큰을 가졌다면 더 큰 발언권이 있지만, 소수 지분만 있어도 충분한 시간을 들이면 큰 제안을 추진할 수 있다. 동등한 제안들 사이의 경쟁에 적합하며, 여러 제안에 대해 자신의 토큰을 선호하는 방식으로 분배할 수 있다. 이 개념은 마이클 자검(Michael Zargham) 등이 제안했으며 1Hive에서 구현되었다. 많은 제안이 경쟁하고 명확한 예산이 있을 경우 매우 효과적이며, 주어진 시간 내에 커뮤니티가 원하는 금액을 배분할 수 있다.
문제점: 많은 제안이 경쟁해야 효과적이며, 그렇지 않으면 쉽게 통과된다. 장점은 소수 의견이 실제로 제안을 통과시킬 수 있다는 점이다.
Retroactive Public Goods Funding —
후향적 공공재 자금조달(retroactive public goods funding) — 칼 플뢰르쉬(Karl Floersch)가 이 메커니즘의 영감을 주었으며, 옵티미즘(Optimism)에서 이를 구현했다. 전문가 위원회를 구성하고 옵티미즘 네트워크의 수익을 해당 위원회에 배분하여, 생태계에 가치를 제공한 사안에 자금을 분배한다.
장점: 더 많은 인재들이 미래 수익에 대한 기대를 바탕으로 현재 공공재 개발에 참여할 수 있으며, 자금 제공자는 성과 측정의 어려움을 걱정할 필요가 없다.
Network Goods —
네트워크 상품(network goods) — 사적재는 경쟁적이다. 아이폰이 그 예인데, 구매 능력이 있어야 소유할 수 있다. 공공재는 비경쟁적이다. 공기 호흡이 그 예로, 재정 상태와 무관하게 누구나 접근 가능하다. 네트워크 상품은 소비자가 많아질수록 가치가 높아지는 상품으로, 오픈소스 소프트웨어가 대표적이다. NFT 아트가 더 많은 관심을 받을수록 가치가 상승하며, 공공재를 홍보함으로써 NFT 아트의 가치를 높이는 방식으로 자금을 조달할 수 있다.
Effective Altruism —
효과적 리터리즘(effective altruism) — 비용 효율성 원칙을 따르며, 가장 효율적이고 잘 수행하는 단체에 자금을 지원하는 것을 목표로 한다. 즉, 일 달러당 가장 많은 성과를 내는 것에 투자한다.
케빈: 효과적 리터리즘은 '우리는 영향력을 만들기 위해 기부하는 것이 아니라, 기분을 좋게 하기 위해 기부한다'는 이론 위에 세워져 있다. 효과적 리터리즘은 철학적 사고방식이지만 실제 운영은 사람마다 다르다. 공공사업을 공리주의적 관점에서 분류한다면, 어떤 사업이 가장 큰 이익을 가져올지 어떻게 판단할 수 있을까?
예를 들어, 5달러를 기부해 5~10년간 말라리아로 인한 100명의 생명을 구할 수 있다면, 같은 금액으로 다른 프로젝트를 지원하면 단 2명만 구할 수 있다고 하자. 이런 방식으로 공공재 프로젝트를 우선순위화하고 가장 효과적인 프로젝트에 기부하는 것은 매우 흥미롭다.
효과적 리터리즘의 한계는 아직 효과를 입증할 수 없는 미래의 프로젝트를 식별하지 못한다는 점이다. 따라서 대규모로 운영되어 통합 효과를 내야 한다.
그리프: 효과적 리터리즘의 문제는 영향 데이터를 분석하기 어렵다는 점이다. 영향은 본질적으로 질적인데, 우리는 그것을 양적으로 측정하려 하고 있다. 하지만 어떤 가치는 양화할 수 없다. 예를 들어, 노을의 값은 얼마인가? 모두 금전 벡터화다. 더 직접적인 윤리적 딜레마는 전차 문제다. 생명의 가치를 어떻게 정량화할 것인가?
Hypercerts —
슈퍼 인증서(hypercerts) — 오우키는 Protocol Labs와 함께 이 메커니즘을 개발 중이다. 원리는 이렇다: 대기 중에서 10톤의 탄소를 포집하면 인증서를 받는다. 이 인증서는 시장에서 가치를 가질 수 있는데, 누군가가 추가로 10톤을 배출할 수 있기 때문이다.
슈퍼 인증서는 이러한 영향력 기여를 모든 영향 벡터에 확장할 수 있다. 내가 10명을 구했고, 10톤의 쓰레기를 수거했으며, 10명의 할머니를 도와 건널목을 건넜다면, 모든 긍정적 영향에 대해 슈퍼 인증서를 발급할 수 있다. 그런 다음 영향 평가자들의 시장을 만들어, 자신의 미덕을 과시하려는 사람들이 슈퍼 인증서를 수집하도록 유도한다. Web3는 실질적인 미덕 증명(proof of virtue)을 제공한다.
우리는 삼자 시장을 시작하고 있다. 긍정적 영향을 만드는 DAO는 누구나 슈퍼 인증서를 발행할 수 있고, 영향 평가자는 이를 인증하며, 관심 있는 사람들은 이를 구매할 수 있다.
핵심 가치는, 영향을 만드는 DAO들이 '얼마나 많은 영향을 포착할 수 있을까?' 걱정에서 '얼마나 많은 영향을 창출할 수 있을까?' 걱정으로 전환된다는 점이다. 이는 영향 중심 DAO에 대한 인센티브를 근본적으로 변화시키며, 비즈니스 모델을 구축할 수 있게 한다. 이는 더 많은 자본과 인재가 영향 중심 DAO로 유입될 수 있음을 의미한다.
또한 이는 앞서 언급한 효과적 리터리즘의 문제도 해결한다 — 만약 분산되고 집단지성으로 조절되는 시장을 만들 수 있다면, 사람들이 슈퍼 인증서를 발행하고 평가하며 구매할 수 있게 되고, 영향력에 대한 분산된 데이터 출처를 갖게 되어, 미래에 발생할 영향이 실제로 일어나고 있는지를 감지할 수 있다.
왜 과거엔 성공하지 못했을까? NFT 등장 이전에도 영향력 시장은 존재했고 결코 새로운 개념이 아니었지만, 전통 시스템에서는 거의 논의되지 않았다. 지금과 무엇이 다른가?
글로벌 투명성, 프로그래밍 가능성, 변조 불가능한 장부가 핵심이다. 예를 들어 탄소 배출은 글로벌 시스템 내에서 흐르는 영향력인데, 과거에는 합의 기반이 부족했다. 또 내가 탄소 배출에서 배운 점은, 구매 압력을 형성하는 것이 가장 어려운 부분이라는 것이다. 탄소 배출은 슈퍼 인증서의 대규모 적용 사례의 하나로 볼 수 있으며, 조직의 배출 할당량 규정의 99%는 정부 규정에서 비롯된다. 하지만 분산 시장에서 어떻게 구매 압력을 행사할 수 있을까? 비탈릭이 트윗을 하나 올리는 것으로 될까? 아니면 슈퍼 인증서 보유 수를 자금 지원의 필수 조건으로 삼을까? 대규모 적용을 위해서는 사회적·문화적 힘을 이용해 슈퍼 인증서 수집을 유행처럼 만드는 것이 가장 가능성이 크다. 가능성이 있긴 하지만, 그 전까지는 시장과 기부 게임을 먼저 만들 수 있다.
Augmented Bonding Curve —
강화된 보너스 곡선(augmented bonding curve) — 보너스 곡선은 스마트 계약으로, 시장을 시작하는 수단이다. 준비자산에 대해 토큰을 발행하며, 자산을 추가할 때마다 토큰을 발행하고, 반대로 자산을 회수할 때는 토큰을 소각하여 담보를 해제한다. 토큰은 계약 자체와 거래되므로 판매 시 구매자가 필요 없다. 토큰 가격은 발행 시 상승하고 소각 시 하락한다. 유동성 기반을 개선함으로써 초기 시장의 가격 발견 문제를 해결한다.
강화된 보너스 곡선(ABC)은 토큰 발행 및 소각 과정에서 수수료를 추가한다. 자산이 ABC에 보내져 토큰을 발행할 때, 일부 자금은 토큰 보유자가 관리하는 풀로 들어가고 나머지는 토큰 발행에 사용된다.
누군가 토큰을 ABC로 보내 소각하면, 일부 자금은 공동체로 유입된다. 이는 시장 기반의 지속적인 자금 흐름이며, 거래가 발생할 때마다 자산 가격 발견을 위한 변동성이 발생한다.
ABC는 초기 설정 단계에 '허치(hatch)'를 추가하여, 보너스 곡선 발행 전에 자금을 모은다. 이 자금 일부는 모든 참여자에게 동일한 가격으로 토큰을 발행하고, 나머지는 공동체에 들어간다.
Dominant Assurance Contracts —
주도적 보장 계약(dominant assurance contracts) — 보장 계약은 "내가 이 프로젝트를 후원하고 싶지만, 다른 사람들도 그렇게 할 때만 그러겠다"는 전제를 둔 자금 지원 약속이다. x주 이내에 목표 금액에 도달하지 못하면 모든 자금이 환불된다. Kickstarter가 이 모델로 유명하다.
주도적 보장 계약은 더 나아가 내기를 포함한다. 계약이 목표에 도달하면 주요 출자자는 자금과 함께 일부 이익을 돌려받는다. 프로젝트가 자금을 모으지 못하면, 그의 돈은 모든 부차적 기부자들에게 분배된다. 이는 이기심과 이타심 모두가 충분한 인센티브를 가지고 참여하는, 흥미로운 대중 공공재 자금 조달 방식이다. 이 모델은 알렉스 트라바록(Alex Tabarrok)이 개념을 발전시켰다.
Donation Mining —
기부 채굴(donation mining) — Giveth.io는 비영리 단체 및 사회사업을 지원하기 위한 커뮤니티 기반 조직이다. GIVbacks는 검증된 영향력 프로젝트 기부자에게 GIV 거버넌스 토큰을 보상하는 기부자 보상 메커니즘이다. 2주마다 보상되며, 기부자는 공공재 개발을 지원하면서 조직 내 영향력을 구축하고, 네트워크 효과를 통해 GIV 가치 상승으로 수익을 기대한다. GIVbacks 외에도 GIVpower에 참여해 GIV 토큰을 스테이킹하여 특정 프로젝트의 노출도를 높이고 채굴 보상을 받을 수 있다.
Pairwise (formerly Budget Box) —
쌍별 비교(pairwise, 이전 이름은 Budget Box) — Colony 생태계(2018년)에서 나온 도구다. 쌍별 비교 평가는 화면에 두 개의 옵션이 나타나고, 더 선호하는 것을 선택하는 방식이다. 이후 선호 순위 리스트를 얻을 수 있으며, 다른 사람들의 순위와 합쳐져 순서화된 리스트, 선호항목 또는 가중 리스트를 통해 예산을 배분할 수 있다.
협업 필터링(collaborative filtering): 유사한 선호도를 가진 다른 사용자들과 연결한다. 대규모 데이터셋과 집단적 선호 선택을 통해, 충분한 수의 사용자 프로필 데이터를 확보하면 복잡한 선택 없이도 그들이 좋아할 다른 항목을 추정할 수 있다.
또한 투표는 본질적으로 신호 집약(signal aggregation)이어야 한다. 개인 서버를 갖고, 자신의 AI 로봇을 운영하며, 모든 온라인 콘텐츠와 개인 메시지까지 보내 훈련시켜 당신을 대신해 투표하게 하고, 가끔 가용성을 확인하는 것만으로도 충분하다면 얼마나 멋질까?
Futarchy —
퓨처러치(futarchy) — 로빈 행슨(Robin Hanson)이 제안한 것으로, 미래에 어떤 방식으로 영향을 미칠지를 내기하는 메커니즘이다. 특정 제안이 영향을 미칠 것이라고 주장하고, 실제로 그렇게 되면 보상을 받으며, 그렇지 않으면 내기금을 잃는다. 이는 제안이 경제나 투표 대상 프로젝트에 미치는 영향을 투표 선택 안에 포함시키는 것이다. 투표자를 예측 시장으로 유도하여 국가 복지에 기여할 정책을 시장이 선별하게 한다. 시장의 힘을 활용하지만, 한 가지 위험은 '한 지표가 목표가 되면 더 이상 좋은 지표가 되지 않는다'는 점이다.
Stigmergy —
자극적 협업(stigmergy) — 간접적인 조정 메커니즘, 혹은 모든 조정 메커니즘에 공통된 특징이지 메커니즘 자체는 아니다. 자극적 협업은 과거 행동의 흔적이 합의 범위를 좁히고 궁극적으로 조정 목표를 달성하는 방식이다. 원리는 개체의 행동이 환경에 남긴 흔적이 동일하거나 다른 에이전트의 후속 행동을 자극하는 것이다. 개미들이 행동을 조정하는 방식이 바로 이것이다. 개미는 자극적인 흔적을 남겨 다른 개미들이 목표에 도달하도록 유도한다.
신뢰 네트워크를 구축해, 누구를 신뢰할 수 있는지 알려주고, 그들이 더 많은 좋은 일을 할수록 신뢰도가 높아진다면? Gitcoin에서 기부 후 행동을 공유하는 것은 일종의 페로몬 행동으로, 타인의 기부를 유도한다. 이 메커니즘은 자기 강화(self-reinforcing) 속성을 가진다.
Praise —
칭찬(praise) — 하향식이 아닌 하향식·피어 투 피어 방식의 협업 보상/평판 시스템이다. 커뮤니티 구성원이 칭찬을 주는 방식으로 보상 기금을 유지한다. 칭찬은 자동으로 계산되고 기록되며, 2주마다 일련의 정량화자가 각 칭찬의 가치를 평가한다. 이 정량화 결과에 따라 칭찬받은 사람에게 토큰이 보상되며, 각 토큰은 각 칭찬과 연결된다. 칭찬의 동기는 감사, 기쁨, 긍정적 감정 등이며, 이러한 풍부한 데이터는 기여를 장려하고 커뮤니티에 누가 무엇을 하고 있는지 알려주는 데 사용할 수 있다. 사람들은 서로에게 투표함으로써 누가 가치 있는지, 누가 가치를 더하고 있는지를 모두에게 알린다. 이는 유사한 신뢰 네트워크 모델을 만든다. 이제 우리는 이 신뢰 네트워크 위에 토큰을 투입할 수 있으며, 이것이 더 멋지다.
Regen web3에서는 금융 자본을 사회적 자본, 문화적 자본 등 다른 형태의 자본과 연결하며, 금융 서비스가 사회·문화 자본에 봉사하도록 한다. 그레고리 랜두아(Gregory Landua)와 그의 8가지 자본 형태 이론을 참고하자.
Demurrage —
디메러지(demurrage) — 인플레이션(통화량 증가 → 단위 가치 감소)의 반대 개념이지만 목적은 동일하다(시간이 지남에 따라 통화 가치 하락). 디메러지에서는 1개의 통화 단위를 보유하고 있으면 시간이 지날수록 결국 0.99개만 남고, 나머지 0.01은 공동 펀드로 들어간다. 이 메커니즘은 통화의 유통 속도를 촉진하는 것을 목표로 하며, 쌀이나 밀처럼 시간이 지나면 상하는 자산 특성을 본뜬 것이다. 이 때문에 교회는 쌀이 상하고 있음을 나타내는 도장을 발행했는데, 이는 가치가 시간이 지남에 따라 줄어든다는 의미다. 디메러지는 원래 해운업에서 유래했으며, '머무름(stay)'을 의미하는 고대 프랑스어로, 선박에서 화물을 내리는 데 소요되는 시간 손실을 의미한다. 이른바 '청산 손해배상'이다. 디메러지 통화의 상대적으로 성공적인 사례들도 있었지만, 인플레이션과 유사한 결과를 낳았으며, 후자의 사용자 경험(UX)이 더 낫게 느껴진다. 디메러지는 일종의 강제 세금과 같다.
Proposal Inverter —
제안 반전기(proposal inverter) — DAO와 DAO 간 조정 연구에서 나온 개념이다. 일반적으로 제안자는 하나의 제안을 하나의 DAO에 제출하지만, 제안 반전기는 중개 역할을 하여 하나의 제안을 여러 자금 제공자나 DAO에 동시에 제출한다. 제안이 여러 DAO의 문제를 해결할 수 있다면 공동으로 자금을 지원하며, 자금은 미리 정해진 마일스톤에 따라 수금 및 배분된다.
Prop House —
프롭 하우스(prop house) — nouns DAO가 만든 자금 조달 메커니즘으로, 커뮤니티가 커뮤니티 저장소에서 자금을 모금한다. 이 과정에서 건설자들은 아이디어를 제출하며, 각 라운드의 모금액 중 일정 금액을 일정 수의 제안이 획득할 수 있다. 이후 커뮤니티 토큰 보유자들이 투표하여 최고의 제안에 일정 금액을 지원한다.
Quadratic Voting —
이차 투표(quadratic voting) — 이차방금융의 파생형으로, 인구의 선호도뿐만 아니라 그 선호도의 강도도 측정할 수 있다. 일인일표(one person, one vote)의 대안이다. 일정량의 투표 포인트를 받고, 여러 문제에 투표할 수 있으며, 각 제안에 배정하는 가중치는 해당 문제에 투자한 투표 포인트의 제곱근이다. 특정 문제에 투자한 투표 포인트 수를 통해, 단지 선호도뿐 아니라 그 문제에 대한 선호 강도까지 파악할 수 있다. 이는 부유층 중심의 결과(큰 소리가 선호도를 결정)를 피하고, 다수의 광범위한 합의가 문제를 좌우하게 한다. 또한 하나의 제안에 모든 투표 포인트를 몰아넣는 대신 여러 제안에 투표하도록 유도한다.
JokeRace —
조크레이스(jokerace) — JokeDAO가 만든 메커니즘으로, 하향식의 체인 기반 거버넌스 방식이다. JokeDAO 채널에서 농담을 할 수 있으며, 충분히 웃기다면 자금을 받을 수 있다. 이 자금은 커뮤니티 로드맵 기획, 아이디어 생성, 보상 과제 수행 등 어떤 용도로든 사용할 수 있다. 웃음 여부는 1토큰:1투표, 시간이 지남에 따라 감소하는 투표, 이차 투표 등 다양한 투표 방식으로 결정된다. 가장 재미있는 점은 매주 분산형·비중앙화된 농담 대회를 개최한다는 것이다.
덧붙임
$25 Trillion Opportunity —
25조 달러의 기회 — 공공재 분야는 진지한 비즈니스다! 우리가 정부보다 더 나은 세상을 만들 수 있다면, 정부가 사회에 가치를 제공하면서도 보상을 받지 못하고 낭비하는 자금을 결정할 수 있다. 매년 공공재에 25조 달러 이상이 사용된다. 더 효율적인 시스템을 만들어 창출된 가치의 일부라도 포착할 수 있다면, 기업가들이 이 분야에 진입해 혁신을 이룰 수 있다. 심지어 사적재를 공공재로 전환할 수도 있다: 음식, 물, 주거 및 기타 기본적 필요를 공공재 영역에 포함시킬 수 있다.
「우리는 민주주의를 위한 더 고해상도의 메커니즘을 발명할 수 있다. Regen web3는 기회의 푸른 바다다.」 — 그리프 그린
Holographic Consensus —
홀로그램 합의(holographic consensus) — DAOStack이 제안한 OG DAO 기술로, 퓨처러치와 일반 DAO 투표의 하이브리드다. 누구나 제안을 제출할 수 있으며(매우 쉬움), 토큰 보유자는 해당 제안에 '베팅(bet)'할 수 있다. 이때 제안이 '강화'되어 더 많은 주목을 받거나 투표 과정이 가속화될 수 있다. 제안이 통과되면 베팅한 사람은 토큰을 얻고(그리프는 이를 '돈'이라 함), 반대 투표한 사람은 지분을 잃는다.
여기서 주의력 경제(attention economy)를 고려했다. 모든 제안과 투표에 주목할 시간이 있는 사람이 드물다. 하지만 친구가 특정 제안에 투표했다면, 그가 당신을 대신해 식별을 해줬다고 간주하고 따라갈 수 있다. 많은 제안과 주목해야 할 일이 많을 때 이 방식은 매우 효과적이다.
홀로그램 합의는 확장성과 탄력성을 동시에 유지하는 데 유리하다. 이 둘은 동시에 달성하기 어려운 특성인데, 이 방식을 통해 베팅하는 사람들은 시장 예측 역할을 수행한다.
Skeuomorphism —
의물주의(skeuomorphism) — 메커니즘의 분류이지 메커니즘 자체는 아니다. 의물주의는 조정 메커니즘을 '의물적'과 '비의물적'으로 나눈다. 예로 구글과 야후의 정보 검색 방식을 들 수 있다. 야후는 전통적인 도서관 카드 목록 시스템 모델을 채택한 의물적 방식으로, 부모 주제와 자식 주제를 따라 관심 있는 내용을 검색할 수 있다. 마치 실물 도서관에서 분류에 따라 책을 찾는 것과 같다. 구글은 비의물적 방식으로, 간단한 검색창을 만들어 인터넷 이전에는 볼 수 없었던 방식으로 정보 검색 결과를 제공한다.
「블록체인 원장 기술에 대한 초기 아이디어는 기존 방법과 개념을 그대로 옮기는 데 그칠 것이다. 가장 훌륭하고 흥미로운 메커니즘은 비의물적(non-skeuomorphic)일 것이다.」 — 케빈 오우키
Sortition —
추첨(sortition) — 현실 세계에서는 거의 사용되지 않으며, 배심원 제도만이 예외다. 추첨은 가능한 유권자의 하위 집합에서 몇 명을 뽑아 스스로 결정하게 하는 방식이다. 위임과 비슷하지만, 더 큰 집단에서 무작위로 '평범한 사람들'을 선택하는 것이다. 블록체인에서는 왜 흔하지 않을까? 아직 결론이 나지 않았다!
Aqueduct —
수로(aqueduct) — 관개 시스템의 수로처럼 한 시스템에서 다른 시스템으로 물을 유도하는 것처럼, 다원적인 공공재 자금 시스템을 구축한다면 서로 다른 공공재 자금 메커니즘 사이에 다리를 놓는 것은 어떤 모습일까? 당신의 DAO에서 다른 DAO로 수로를 보내, 공공재 자금 모듈들을 연결하는 것이다. 생태계 내의 다른 메커니즘과도 연결할 수 있는 수로다. Radicle Drips처럼, 거버넌스에 따라 수입의 일정 비율을 여기저기에 프로그래밍할 수 있다. 이는 순환적인 토큰 흐름이다. 설정하고 잊어버리면 된다.
오우키의 예시: 깃코인 그랜트 2의 새로운 '수로'. 프로젝트가 DAO가 관리하는 자금의 일정 비율을 깃코인 그랜트의 매칭 풀로 유입시키며, 이 풀은 프로젝트의 귀속 일정에 따라 이차방금융 라운드를 운영한다.
여기서 고차원적 기본 개념은 단순히 「화폐(토큰) 흐름(streaming)」이다.
Ranked Choice Voting—
순위 선택 투표(ranked choice voting) — 대표를 하나만 선택하는 대신, 순서화된 리스트(1순위, 2순위 등)를 제출할 수 있다. 실제로는 소수파 후보에게도 기회를 주고, 유권자가 전략적으로 '덜 나쁜 후보'에 투표하지 않고 진정한 선호를 표현할 수 있도록 하는 방식으로 투표를 계산한다. 제3후보가 투표를 분산시키는 문제를 해결한다. 후보가 4~8명인 완전 경합 선거에 매우 유용하다.
Staking/Slashing —
스테이킹/슬래싱(staking/slashing) — 이더리움에서 스테이킹은 32개의 ETH를 예치하여 검증자 소프트웨어를 활성화하고 프로토콜 합의 규칙을 따름으로써 소량의 발행 이자를 얻는 것을 말한다. 프로토콜에 허위 정보를 제공하거나 합의 분기(포크)를 유발할 수 있는 행동을 하면 스테이킹이 슬래싱(slashing)되어 예치금을 잃게 된다. 연속해서 일两天 동안 오프라인 상태라면 비활성으로 인해 소액이 슬래싱될 수도 있다. 이 시스템은 자금이 위험에 처해 있으므로, 프로토콜을 통해 언제든지 스테이킹, 슬래싱, 추가가 가능하다는 암호경제적 인센티브를 창출한다. 이는 자본을 프로토콜 행동과 연결시키는 방식이다.
단점: 자본이 필요하며 어느 정도는 부유층 중심적이다.
Proof-of-Work —
작업증명(proof-of-work) — 지분증명의 전신으로, 비트코인에서는 여전히 작동 중이다(불행히도 막대한 탄소 배출을 유발함). 사실 많은 프로젝트에서 고에너지 소모 비트코인 네트워크 외부에서 자원을 배분하는 데 사용된다. 이 자원은 발행("화폐 찍기")이다. 그리프는 CureCoin과 FoldingCoin을 예로 들며, 유용한 작업증명(단백질 접힘)을 통해 발행(토큰)을 보상함으로써 암, 알츠하이머병 등의 치료법을 찾는다고 설명한다. 더 많은 단백질을 접는 사람이 더 많은 발행을 받는다.
Decentralized Identity —
탈중앙화 신원(decentralized identity) — 소수 엘리트 중심의 디지털 신원, 프라이버시 침해, 신원 유출을 원하지 않는다. 우리가 원하는 것은 주권을 가진 디지털 신원(보호된다고 가정할 때)이다. 중요한 기회는 참가자들을 상호 교환 가능하다고 보지 않는 시스템을 구축할 수 있다는 점이다. 일인일표(one person, one vote) 방식을 채택할 수 있으며, 본질적으로 더 민주적이다. 또는 일토큰일표(one token, one vote), 혹은 그 중간 형태(예: 이차 투표)를 사용할 수 있다.
더 재생적인 암호경제 인터넷을 구축하기 위해선, 서로 긍정적 상호작용과 반복적 상호작용을 할 수 있어야 한다 — 당신이 나를 도와주는 일을 했고, 나는 인증서를 받고, 그 반대도 마찬가지다. 이렇게 하면 검증 가능한 행동을 기반으로 한 신뢰를 쌓을 수 있으며, 매우 흥미롭다. 긍정적인 평판을 계속 축적함으로써 선순환이 시작되며, 이는 이번 회차에서 언급한 모든 조정 메커니즘의 조합 설계 공간을 복잡하게 확장시켜, 미세한 긍정적 행동들을 방대하게 표시할 수 있게 한다. 시간이 지
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