在區塊鏈和開源領域,高效的資金分配一直是個難題。如今,一個名為Deep Funding 的創新項目正試圖用人工智慧和去中心化評審來解決這個問題。這個由Vitalik Buterin 提供25 萬美元初始資金支持的項目,不僅計劃解決當前以太坊生態系統中的資源分配難題,更要為未來公共物品的資金分配開創新模式。

01、Deep Funding

Deep Funding 是什麼?

Deep Funding 是一個透過AI 和去中心化評審機制優化公共物品資金分配的創新項目,旨在解決以太坊生態系統中資源分配效率低下的問題。專案目標是建立一個公平、透明、高效的資金分配系統,支持以太坊及其依賴的關鍵開源項目,實現長期永續發展。

官方網址:https://deepfunding.org/

想解決什麼問題?

目前,以太坊公共物品資金分配有以下問題:

  1. 人類決策的非理性:面對複雜抽象的問題時,人類往往難以做出合理判斷。
  2. 偏好表層項目:基於選舉的資助機制傾向於資助表面上顯而易見的項目,而忽略深層的技術依賴和複雜貢獻。

這導致了一些對以太坊生態至關重要但「隱藏」的基礎設施得不到足夠支持,同時也可能浪費資源在短期內看似重要但長期價值有限的項目上。

用什麼樣的思路在解決問題?

Deep Funding 提出的解決方案包括:

1. 建構Deep Graph

Deep Graph 是一個動態依賴圖,展示專案之間的依賴關係,並為每個依賴分配權重。透過這種方式,公共物品的貢獻和實際價值得以視覺化,解決了「隱形貢獻」難以衡量的問題。

2. AI 模型加權與評估

  • 資料輸入:基於開源專案的各種資訊(例如star 數量、貢獻者活動、更新時間等)。這個需要發揮你的想像和對於開源專案價值的理解。
  • 權重分配:AI 模型根據依賴的重要性和實際影響分配權重,動態調整資金分配。
  • 驗證與最佳化:透過評審團(jury)對模型進行抽查,確保權重合理性。

3. 評審團評審機制

  • 評審團由專家組成,透過回答「項目A 和B,哪個更重要?」等問題,為模型提供訓練資料。之所以選擇這種問題,是因為它對於人來說比較容易分辨和回答。
  • 人類與AI 的合作模式:人類負責方向與價值判斷,AI 提供數據分析支援。之後將選擇多個不錯比較貼合人類共識的模型進行應用。

4. 公平分配資金

根據專案的貢獻比例分配資金,也會有一部分對獲獎模型的激勵。

Deep Funding 將不僅僅用於開源軟體的權重建構和分配,這種模式將可用於任何具有依賴和分配的場景。例如:論文、音樂、影視作品等等。開源軟體只是一個最初的嘗試,Deep Funding 希望變成適用於各種場景的解決方案。

02、Deep Funding 競賽

目前Deep Funding 第一次的比賽聚焦在GitHub repo 和開源專案這個方向,透過開源專案的依賴關係建構一個加權的Graph,得到每個倉庫應該獲得的捐贈額度。然後聚焦在Ethereum 這個標籤之下的開源項目,尤其是客戶端。

Deep Funding 計畫目前的進展包括:

  1. 贊助與資金:Vitalik Buterin 提供了初始贊助$250,000。
  2. 資料準備:收集以太坊依賴關係圖,涉及約40,000+ 條邊的資料。目前已經準備好了。
  3. 機制設計:開展AI 模型競賽(會在Kaggle),目前正在招募AI Model。
  4. 試點評估:透過jury 抽查驗證模型有效性;將依賴權重模型應用於以太坊相關項目並查看實際效果。

其中250K 的獎金,$170k 將根據依賴圖的權重分配給項目,$40k 將獎勵給在評審抽查中表現最好的模型,$40k 將獎勵給開源提交的模型,這些模型的創新性將由專家評審團評估後決定。

目前還有很多需要應對的挑戰

  1. 評審公平性與激勵機制:如何確保評審團中立性和長期參與積極性?如何建構一個公平有效的評審團?
  2. AI 模型的有效性:如何準確加權深層依賴,避免模型被濫用或遊戲化?
  3. 動態調整機制:如何平衡自我評估和外在評審,避免偏見?
  4. 資金來源與激勵方式:如何吸引更多資金參與分配,尤其是針對非代碼類貢獻?

我們將逐步的進行討論與探索。