記事の転載元：LXDAO

ブロックチェーンとオープンソースの分野において、効率的な資金配分は常に課題でした。現在、ディープファンディングという名の革新的なプロジェクトが、人工知能と分散型審査を用いてこの問題を解決しようとしています。このプロジェクトはVitalik Buterinが25万ドルの初期資金を提供しています。現在のイーサリアムエコシステムにおけるリソース配分の課題を解決することを計画するだけでなく、将来の公共財の資金配分の新しいモデルを創出することを目指しています。

01、ディープファンディング

ディープファンディングとは何ですか？

ディープファンディングは、AIと分散型審査メカニズムを通じて公共財の資金配分を最適化する革新的なプロジェクトであり、イーサリアムエコシステムにおけるリソース配分の効率を改善することを目指しています。プロジェクトの目標は、公平で透明性があり、効率的な資金配分システムを構築し、イーサリアムとその依存する重要なオープンソースプロジェクトをサポートし、長期的な持続可能な発展を実現することです。

公式サイト：https://deepfunding.org/

何の問題を解決したいですか？

現在、イーサリアムの公共財資金配分には以下の問題があります：

  1. 人間の意思決定の非合理性：複雑で抽象的な問題に直面すると、人間はしばしば合理的な判断を下すのが難しいです。

  2. 表面上のプロジェクトへの偏り：選挙に基づく資金提供メカニズムは、表面的に明らかなプロジェクトに資金を提供しがちで、深層の技術的依存や複雑な貢献を無視する傾向があります。

これにより、イーサリアムエコシステムにとって重要だが「隠れた」インフラが十分に支援されないことがあり、同時に短期的には重要に見えるが長期的には価値が限られているプロジェクトにリソースが浪費される可能性があります。

どのような視点で問題を解決しますか？

ディープファンディングが提案する解決策には以下が含まれます：

1. ディープグラフの構築

ディープグラフは動的依存グラフで、プロジェクト間の依存関係を示し、各依存に重みを配分します。この方法により、公共財の貢献と実際の価値が可視化され、「隠れた貢献」を測定するのが難しいという問題が解決されます。

2. AIモデルの加重と評価

  • データ入力：オープンソースプロジェクトに関するさまざまな情報（例：スターの数、貢献者の活動、更新日時など）に基づきます。これには、あなたの想像力とオープンソースプロジェクトの価値に対する理解が必要です。

  • 重み配分：AIモデルは依存の重要性と実際の影響に基づいて重みを配分し、資金配分を動的に調整します。

  • 検証と最適化：審査団によるモデルの抽選を行い、重みの合理性を確保します。

3. 審査団の審査メカニズム

  • 審査団は専門家で構成され、「プロジェクトAとB、どちらが重要ですか？」などの質問に答えることでモデルにトレーニングデータを提供します。このような質問を選択した理由は、人間にとって比較的簡単に識別し、回答できるからです。

  • 人間とAIの協力モデル：人間が方向性と価値判断を担当し、AIがデータ分析のサポートを提供します。その後、人間の合意に比較的適合する複数の優れたモデルが選ばれて適用されます。

4. 公平な資金配分

プロジェクトの貢献比率に基づいて資金を配分し、受賞モデルに対しても一部のインセンティブがあります。

ディープファンディングは、オープンソースソフトウェアの重み構築と配分だけにとどまらず、このモデルは依存関係と配分のあるあらゆるシナリオで使用可能です。例えば：論文、音楽、映画作品などです。オープンソースソフトウェアは最初の試みであり、ディープファンディングはさまざまなシナリオに適用可能な解決策に進化することを望んでいます。

02、ディープファンディングコンペティション

現在、ディープファンディングの最初のコンペティションはGitHubリポジトリとオープンソースプロジェクトに焦点を当てており、オープンソースプロジェクトの依存関係に基づいて加重グラフを構築し、各リポジトリが受け取るべき寄付額を得ることを目指しています。そして、特にクライアントに関連するEthereumラベルの下にあるオープンソースプロジェクトに焦点を当てています。

ディープファンディングプロジェクトの現在の進展には以下が含まれます：

  1. スポンサーシップと資金：Vitalik Buterinは初期スポンサーとして$250,000を提供しました。

  2. データ準備：イーサリアムの依存関係グラフを収集し、約40,000以上のエッジのデータを含みます。現在、すでに準備が整っています。

  3. メカニズム設計：AIモデルコンペティションを開催します（Kaggleで行います）。現在、AIモデルを募集中です。

  4. 試験評価：審査団による抽選でモデルの有効性を確認します。依存重みモデルをイーサリアム関連プロジェクトに適用し、実際の効果を確認します。

その中で250Kの賞金のうち、$170kは依存グラフの重みに基づいてプロジェクトに配分され、$40kは審査抽選で最も良いパフォーマンスを示したモデルに報酬が与えられ、$40kはオープンソース提出のモデルに報酬が与えられます。これらのモデルの革新性は専門家審査団によって評価され決定されます。

現在、対処すべき多くの課題があります

  1. 審査の公平性とインセンティブメカニズム：審査団の中立性と長期的な参加の積極性をどう確保するか？公平で効果的な審査団をどう構築するか？

  2. AIモデルの有効性：深層依存関係を正確に加重し、モデルが悪用またはゲーム化されるのをどう防ぐか？

  3. 動的調整メカニズム：自己評価と外部審査のバランスをどう取るか、偏見を避けるためには？

  4. 資金源とインセンティブ方式：特に非コード型の貢献に対して、より多くの資金をどう引きつけて配分に参加させるか？

私たちは徐々に議論と探求を進めていきます。

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