DAO:去中心化科学市场和利润共享_facedao币价格

DAOrayaki 是一个去中心化的研究者组织和去中心化媒体，通过 DAO的形式去中心化地资助世界各地的研究者进行研究、翻译、分析等工作。DAOrayaki 由早期的 DAO 组织 DAOONE 核心成员发起，得到了Dora Factory基础设施的支持。欢迎通过文末方式提交星际移民、量子计算、DAO等相关研究，瓜分10000USDC赏金池！了解去中心化自治组织（DAO），探讨最新治理话题，关注DAO的发展趋势，欢迎加入DAOrayaki社区！

这是科学代币工程博客系列的第 2 部分。如果你还没有读过第 1 部分，点击这里DAOrayaki ｜科学领域的代币工程所解决的问题。到目前为止，我们已经确定了当前科学价值流的主要局限性：流动线性、价值中心化以及这种价值流甚至存在对中心化机构的依赖。今天，让我们来看看解决所有这些问题的替代系统。

去中心化机器学习协议ChainML获IOSG Ventures领投400万美元:金色财经报道，由经验丰富的技术高管和机器学习专家创建的全球初创公司ChainML宣布筹集400万美元的种子资金，该公司正在为去中心化机器学习和Web3中相关复杂数据驱动计算构建防篡改、可扩展协议。本轮融资由IOSG Ventures领投，HashKey、SNZ、硅谷高管和天使投资者参与。

ChainML计划利用本轮融资创建其ChainML协议的第一个迭代，简化智能合约、dapp和钱包中AI和机器学习模型的使用。（the block）[2022/9/28 5:55:46]

Web3 领域中一个彻底改变了传统价值流的项目是 Ocean Protocol。简而言之，Ocean Protocol 允许你完全拥有你的数据并将其作为资产在去中心化市场上出售，以便其他人可以在你的数据上运行计算作业而无需实际看到它。Ocean Protocol 的功能远不止于此，但正是这一特定功能激励了完整的数据共享，因为你可以获得数据的价值，而不会真正失去这些数据所拥有的知识产权。

链上大宗交易平台Integral推出新去中心化交易所SIZE，并将开启LP和交易挖矿计划:金色财经消息，链上大宗交易平台Integral（ITGR）宣布上线一个新的去中心化交易所SIZE，专门用于在链上执行大额订单。SIZE使用Uniswapv2作为价格预言机，在链上执行时间加权平均价格（TWAP，持续时间为30分钟）交易，官方称该交易所能够以零价格影响执行交易。另外，Integral SIZE会将交易产生的所有正滑点返还给用户。

除此之外，Integral将为SIZE上的流动性提供者和交易者启动奖励计划，会于2022年3月24日开启流动性挖矿奖励计划，3月27日开启交易挖矿计划。（blog.integral）[2022/3/22 14:11:43]

数据经济跨越包括科学在内的众多领域，因此一个显而易见的问题是：我们能否将去中心化市场的概念应用于科学研究？在这篇文章中，我们将仔细研究以去中心化科学市场为中心的DeSci生态系统，并描述该系统如何改善本系列第 1 部分中描述的学术界的低效率，即价值流的线性、价值的中心化，以及对中心化机构的总体依赖。

Algorand去中心化治理计划将于10月启动:Algorand将于10月启动去中心化治理计划，ALGO持有者都可以通过承诺锁仓三个月并在此期间参与投票，来申请成为治理者。治理者将在三个月治理期结束时获得奖励。[2021/9/1 22:53:14]

去中心化的科学市场

让我们假设我们可以，并且存在这样的市场。从本质上讲，去中心化的科学市场（或简称 DeSciMart ）取代了传统的中心化知识管理者，如科学期刊，并且由于每个卖家都可以选择他们所出售资产的隐私级别，因此DeSciMart鼓励完全共享新的科学知识。换句话说，研究人员突然有了一个空间，可以共享他们收集的所有数据、他们开发的所有新算法或程序，并选择他们所发表的研究论文的许可。更重要的是，随着时间的推移，研究人员也可以使用DeSciMart从他们的知识资产中获益。例如，想象一个研究项目向去中心化市场发布私人数据集和研究论文。研究人员不仅拥有该研究论文的完全所有权，而且如果新研究人员想在自己的研究中使用现有数据集，他们可以付费在其上运行计算工作，这意味着几年前进行的研究项目可以根据其在更广泛的科学界的实际价值，不断获得奖励。

开源矿池合伙人伯言：去中心化存储的重点在于节点的对等性:据官方消息，2020世界区块链领袖峰会暨2020年度矿业风向标颁奖典礼在科兴ECO国际会议中心盛大落幕，在本次大会中特别邀请到开源矿池合伙人伯言在会上发表了《分布式存储的价值与机遇》主题演讲，伯言在演讲中表示：“去中心化存储的重点在于节点的对等性，因为所有去中心化的节点在比特币的矿机里做节点认证，在分布式存储里面相对来说会有一个落差，在不同的节点上面，应用证明是不对等的。

分布式存储真正的价值在于整个数据的隐私性和不可删改，在分布式存储里面所有数据，无论是目前使用的微信、阿里的支付宝之类的数据，真正的数据不止是在我们自己的手中，也在各个运营商手中，包括给我们服务的APP里面，这对于我们个人数据产生的价值并没有得到等应的回报。数据隐私更无从谈起。未来在分布式存储里面，隐私性会有非常大的提高。”[2020/12/25 16:31:38]

DeSciMart为科学研究最终价值的中心化提供了明确的解决方案（第 1 部分中价值流的终点），但我们如何解决资金的初始中心化？Web3 运动的核心是 DAO（去中心化自治组织），它们完全是社区经营的企业，具有共同的目标、分布式治理等更多。DAO 与传统公司有许多共同特征，例如由各自集团成员管理的金库。与中心化机构为研究资助提供资金的方式类似，去中心化的组织可以发挥这一作用，只是在其资助机制的设计上具有更大的灵活性。这实际上并不是一个全新的概念，因为去中心化募资在许多项目的开发中发挥了巨大的作用。

声音 | 金融稳定委员会：如果去中心化金融技术风险重叠，就会增加金融稳定的风险:据FSB官网，6月6日金融稳定委员会（FSB）发布《去中心化金融技术：关于金融稳定，监管和治理影响的报告（Decentralised financial technologies: Report on financial stability, regulatory and governance implications）》，报告详细阐释了去中心化金融技术的优缺点。优点是：可能减少现有金融机构和中介机构在存在时产生的风险；可以简化短期贷款；可能会削减经营方面的风险；量子计算机有可能会成为分布式计算技术的威胁。缺点是：企业、源代码控制、基础设施操作、加密资产合并、代码开发等都集中在相对少数的人(软件开发者等)身上；比起现有的金融机构，去中心化金融技术在提供信用方面会产生更大的波动；事故发生时，责任主体会出现不明确性；出现意外，系统的恢复可能会耗费时间；开放式分布式分类账技术可能会使批准欺诈性交易被批准。FSB对风险表示，如果这些风险重叠(或相互作用)，市场参与者对金融市场失去信心，就会增加金融稳定的风险。[2019/6/9]

把所有东西放在一起，去中心化科学的一个可能的价值流可能看起来像这样：

图 1. Web3 利润分享模型的架构

让我们看看这个模型是如何解决目前科研现状的问题的

1. 流动线性

与传统系统一样， DeSci的价值始于一些金库。然后研究人员申请资助，最佳提案（注意：我们将在不同的帖子中讨论最佳提案的概念）获得资助。这笔资金再次用于购买研究项目的必要资源（数据、设备等）。然而这一次，不是使用资金来发布有限的知识子集，然后提交给中心化的科学期刊，而是将所有知识资产发布到去中心化的知识市场。该模型以两种方式破坏了流动线性。首先，由于研究人员保留他们发表的任何内容的所有权，他们将获得持续的奖励，因为他们社区的其他成员付费以获得他们的知识资产，因此价值流回研究人员，而不是锁定在一个中心化的实体中。其次，去中心化的知识市场可以收取交易费用，并反馈到 DAO 金库中，从而增加系统的可持续性。该模型很大程度上受到 Trent McConaghy提出的 Web3 Sustainability Loop 的影响，其实现公允价值分配的主要机制是价值循环流动。

2. 价值中心化

随着越来越多的人采用 Web3 模型来资助、开展和分享科学成果，DAO 库和知识市场将存储越来越多的价值；但是，不要将价值与中心化混淆。根据其定义，DAO 金库是由社区运营的，因此如果没有包括社区中每个人的标准化决策过程，就没有可以运作的中心化实体。同样，知识市场也不属于任何特定的人。是的，一些特定的人已经努力实现它，并且可能设置了交易费用（尽管这些可以通过算法动态设置），但是一旦部署了市场，就没有关闭开关，并且不会给任何有潜在恶意行为的人访问其内容的权限。

3. 对中心化机构的依赖

以上几点应该足以让你相信开放科学生态系统背后的基本理念；讨论这个模型的局限性也是一个好主意，这在一定程度上与对中心化机构的依赖有关。本博客系列的第 1 部分概述了当前科学价值流的问题。第 2 部分展示了我们如何改进现有的系统来解决这些问题。如果迁移到新系统完全独立于其以前的版本，那将真的是不可思议，但这通常是不现实的，有时甚至是不可取的。向 Web3 科学生态系统的逐步转变，需要中心化机构的支持，这些机构可以确定开放科学可以为世界带来的更大利益。此外，要达到可持续性，就需要对目前锁定在前面讨论的中心化机构的价值进行巨大的重新分配。因此，Web3 开放科学模型并非完全摆脱对中心化机构的依赖，但它确实使我们能够设计生态系统，从而在最短的时间内实现可持续性。

结论

在这篇文章中，我们概述了一种科学价值流的替代模型，在这种模型中，利润在贡献人类知识扩展的研究人员之间公平分配。该模型解决了本系列第 1 部分中概述的流动线性问题和价值中心化问题，但受到系统更改所需要的过渡时期的限制。

那么接下来呢？这篇文章中描述的模型提供了我们想要关注的问题的高层次概述；但是，如果去掉“科学”、“知识”和“研究人员”这些词，它在某种意义上是非常宽泛的，几乎可以描述任何领域的 Web3 生态系统。考虑到这一点，我们可以开发一个更精准的模型，专门考虑科学在社会中的作用，并尝试开发正确的机制来激励科学价值的最大化。第 3 部分见！

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