代币工程学系列-第三节：比特币分析、海洋协议设计

技术原文内容
1. 介绍
在前几篇文章中，我们谈到为什么建立代币生态系统时需要引入激励机制；以及代币工程实践的一些想法。我们可以使用这些工具分析现有的代币生态系统，并进行全新的设计。本文会以上述的方法进行两部分案例研究，（1）比特币分析；（2）设计海洋协议（Ocean Protocol）。让我们开始吧！
2. 案例研究：比特币分析
我们已经讨论过，优化问题的最佳策略可以用于代币设计，所以让我们用最优化问题的视角审视比特币。值得注意的是，我们会将重点放在比特币的目标函数上。
比特币的目标函数是：最大限度地提高比特币网络安全性。比特币将“安全性”定义为算力（hash rate），这使得想要回滚交易的成本变得非常高昂。比特币的区块激励函数维系着这个目标——对提升网络算力的人提供区块激励代币（BTC）。
如下图，我们写下目标函数（区块奖励函数）。等式左边是参与者 i 预期可以在一个区块间隔内得到代币奖励数量（R）；等式右边是参与者 i 贡献的算力（hash rate）和每个区块的代币分配数 T。左边与右边成比例（α）。目前 T 的值是每十分钟 12.5 BTC，每四年减半一次。

交易方差对效率的影响
请注意，E() 指的激励是激励的 期望值；这表示每一位参与者不一定能在出块区间内获得区块激励，在比特币中也是一样，激励是起伏不定的：每次 只有一位 参与者能从一个出块区间获得激励。但是因为参与者获得激励的机会与他们贡献的哈希率相关，所以他们对激励的期望值也与贡献哈希率相关。兰花团队（Orchid team）将此称为概率性小额付款。
为什么在每个区块间，比特币对于每一位参与者激励要设计有如此剧烈的波动（高方差），而不是直接激励每一位参与者（低方差）？这么做是有一定好处的：

不需要追踪每一位参与者的贡献度，减少计算和带宽需求。
不需要在每一次区块间发送比特币给每一位参与者，减少交易数和带宽需求。连锁效率！
在上面两者的前提下，系统可以更为简单，也因此减少被攻击的机会。简而言之，越简单，越安全。
以上好处非常显著，但也带来了高方差的严重问题：要真正有机会赢取奖励，你需要巨大的哈希算力，然而这是个赢家通吃结局。不过这种高方差的问题，可以被大型矿池所缓解，矿池可以直接降低方差。很棒是不！因为这样一来，比特币网络不需要亲自出马，问题就已经被解决了。一如往常，我们又再次被中本聪所折服 :)
比特币的激励机制成功吗？
比特币在最大化巩固网络安全性方面，究竟做的有多好呢？答案是：好的不可思议！比特币的激励已经刺激人们投入了数亿美元设计特制的 ASIC 矿机和建造矿场上；还有一部分人成立了由成百上千矿工组成的矿池。目前比特币网络的哈希算力已经超过超级计算机的总和，消耗的电力也超过了世界上大部分的小国家，并有望在 2019 年 7 月之前超过美国的消耗量。这全都是为了获得比特币区块代币奖励！（当然不只有这个好处）
-它从一开始单纯的区块奖励，衍生出各式各样的复杂性，包含矿场 [ 图片来源：维基共享 ]-
除了 ASIC 矿场和矿池，我们也看到了围绕着比特币所产生的整个生态系。软件钱包、硬件钱包、核心开发者、app 开发者、无数的 Reddit 帖子、会议……等等。比特币持有者想要将他们的代币向全世界传播，是驱动这一切的因素。
4. 案例研究：海洋协议设计
（编者注：我也很好奇为什么作者先写第 4 节再写第 3 节。第 3 节为结论。）

-海洋协议-
4.1 介绍
当我们开始在 2017 年 5 月投身为海洋协议（Ocean Protocol）设计代币的时候，我们陷入泥淖。我们没有制定目标（目标函数和条件约束），相反的，我们只简单地看了看像去中心化市场那样即插即用的模式。但后来我们扪心自问：这么做，会为数据共享带来帮助吗？不，并不会。这个协议有需要拥有自己的代币吗？不，不需要。种种问题，我们都这么问过自己。
因此，我们决定回退一步；写出合适的目标函数及条件约束，作为当下的新目标。没想到，事情开始愈发顺利。随着目标被写明，我们尝试了其他可插拔的模式（solvers），当我们发现旧的目标没有办法对新的问题作出反应时，我们就更新目标；不断重复这个过程。没过多久，现存的可插拔模式我们已经全部看过，我们只得自己设计新的可插拔模式；我们也在这个阶段进行多次迭代。
经过一段时间后，我们意识到最优化设计方法已经被应用到代币设计中！整个逻辑是：规划问题，尝试现有方案；如果有需要，便自行开发。虽然这篇博客将代币设计过程描述为一个 既定事实，但现实中我们也的确是这么做的。我们已经将这套方法用在其他代币设计上，也成功帮助到一些好朋友的项目。
4.2 海洋问题规划
回想一下，我们的目标函数目的是让人们去做某件事。首先，我们必须决定“这些人”是谁。我们必须定义潜在的权益持有者或系统代理人。下表描述了海洋协议代币的动态因素：
权益持有者 他们可以提供的价值 他们也许可得的收益
数据/服务供应商、数据保管人、数据拥有者 数据/服务（市场供给） 为得到数据或服务而支付的代币
数据/服务推荐人、管理人（Curator）。包括交易所以及其它应用层供应商 数据/服务（通过供应商，等等），管理（Curation） 为管理而支付的代币
数据/服务验证者。包括其它链上关联证明的解决方案 数据/服务（通过供应商，等等），验证 为验证而支付的代币
数据/服务消费者 代币 数据/服务（市场需求）
维护者 在网络中正确地运行节点 为维护链而支付的代币
目标函数
在上述迭代中，我们最终得到目标函数：将相关的 AI 数据和服务的供给量最大化。这表示除了要刺激人们提供高质量的 有价 数据、高质量的 公共 数据，还要提供相应的计算服务（比如，要保护隐私）。
约束条件
经过上述迭代，我们在做任何设计思考的时候都可以使用这个确认清单。简单来说，我们可以这么思考约束条件：
对于有价数据，是否存在激励手段让我们取得更多？有什么参照？如何防止垃圾数据？
对于公共（免费）数据，是否存在激励手段让我们取得更多？有什么参照？如何防止垃圾数据？
相比于外部投资者，代币对网络使用者来说是否有更高的边际价格？
<其他>
除了这些问题，我们也要持续关注可能遭受的攻击；将每个新的关注添加到待解决约束列表中（并取个好记的名称）；然后更新设计来因应。像是“数据大逃亡”、“策展克隆”、“爱尔莎和安娜攻击”等等，都适合被涵盖到新的约束中。一些相关的问答内容可以在 Ocean whitepaper 找到，里面也说明了我们处理这些问题的方法。
4.3 探索设计空间
我们尝试过多种代币模式方法，并结合多种设计。也针对上述的条件约束进行测试，以下是我们的尝试：
只有去中心化市场。失败：无法激励参与者提供公共数据。
只有一个参与者 TCR（代币登记节点，Token Curated Registry）（就像 adchain）。失败：无法处理垃圾数据。
只有一个数据/服务 TCR。失败：没办法处理数据逃逸。
一个参与者 TCR，一个 数据/服务 TCR。失败：无法从相关数据/服务辨别垃圾数据。
一个参与者 TCR，一个数据/服务管理市场（CM）。失败：无法激励参与者提供数据/服务。
我们还做了其他多种测试，比如引入不同的治理或声誉系统。最终，我们总算找到了满足需求的条件：一个参与者 TCR，一个数据/服务策展证明市场（CPM），后续会进行说明。
4.4 海洋协议的全新代币模式：证明管理市场
海洋协议的目标函数是：将相关的 AI 数据和服务的供给量最大化。
达到这个目标之前，我们必须承认我们无法客观衡量什么是“高质量”。为了解决这个问题，海洋协议将决策权还给 群众：参与者必须使用证明策展市场的一些设定，将自己的钱押注在他们“认为将来会最受欢迎的数据集”上。
然后我们需要调整高质量数据的标志，并向市场提供数据。 要解决这个问题（标记出高质量数据），可以把下列两者整合在一起：预期的受欢迎程度 V.S.实际的（被证明的）受欢迎程度。一个参与者如果满足下面两个条件，就能得到代币奖励：
他们已在管理市场中预测某数据集的受欢迎程度。这是所谓的预期的受欢迎程度（Predicted Popularity）。
他们已经证明了，在被请求时能提供这样的数据/服务。根据定义，只要提供的东西越受欢迎，收到的请求就越多。称为实际的受欢迎程度（Proofed Popularity）。
整个形式我们称之为策展证明市场， Curated Proofs Market (CPM)。策展市场和证明被紧密的绑定在一块儿：证明可以赋予策展市场权威性，使得管理更加行为导向；相对的，策展市场释放出能够证明质量的信号。CPM 是我们正在扩充的代币设计列表中的新元素 :)
下面的公式描述了海洋代币得奖励函数。

第一个术语 Sij ，指的是参与者 i 相信的数据/服务 j 的受欢迎程度（预期受欢迎程度）；Dj 指的是数据/服务 j 实际的受欢迎程度；T 代表在时间间隔内被分配的代币数；Ri 代表降低某一特定攻击者攻击意愿的向量；预期奖励函数 E() 和比特币一样。海洋协议白皮书中详细阐述了奖励函数是如何运作的。
3. 结论
本文给出了关于使用代币工程工具，进行比特币分析和海洋协议设计的案例。
附录：相关文章和新闻
我在 2018 年 2 月，就本文内容在柏林做过分享，附上投影片及录像。我也在同年1月在新墨西哥州圣菲研究所分享复杂系统，附上投影片及录像。
非常感谢以下的人检查此篇文章以及该系列的其他文章：Ian Grigg、Alex Lange、Simon de la Rouviere、Dimitri de Jonghe、Luis Cuende、Ryan Selkis、Kyle Samani 以及Bill Mydlowec。同时也非常感谢和其他人的沟通，包括Anish Mohammed、Richard Craib、Fred Ehrsam、David Krakauer、Troy McConaghy、Thomas Kolinko、Jesse Walden、Chris Burniske 以及 Ben Goertzel。最后感谢整个区块链社区，提供了底层基础，使得代币设计成为可能。