Только что наткнулся на что-то, что недавно поделился Виталик о Deep Funding, и это действительно довольно интересно. Он в основном говорит о сочетании двух разных подходов — и стоит понять, что он имеет в виду.

Итак, первая часть касается графиков ценности. Вместо того чтобы задавать невозможный вопрос «сколько X внесло в человечество», вы меняете его на: «сколько вкладов Y на самом деле происходит благодаря X?» Это кажется небольшим сдвигом, но на самом деле умным. Измерение абстрактного вклада notoriously сложно — есть целая проблема, когда люди говорят, что они заплатили бы 80 долларов, чтобы спасти 2000 птиц, но также 80 долларов, чтобы спасти 200000 птиц. Это не имеет смысла. Но вопрос «что важнее для C, A или B?» — это то, на что люди действительно могут ответить.

Вторая часть касается уточнения человеческого суждения через глубокий слой сообщества. В основном любой может предложить идеи любым способом — модели ИИ, алгоритмы, что угодно. Затем у вас есть человеческие жюри, которые случайным образом проверяют образцы этих предложений. То, что лучше всего соответствует тому, что думает жюри, становится результатом.

Что интересно здесь, так это то, как это пытается решить проблему масштабируемости. Вы не можете заставить людей оценивать всё, но и полностью доверять чисто алгоритмическому результату тоже нельзя. Эта промежуточная позиция — сочетание предложений ИИ с целенаправленной человеческой проверкой — вероятно, станет всё более распространённой в механизмах финансирования в будущем.

Виталик давно думает об этих механизмах, и это кажется естественной эволюцией этих идей. Стоит обратить внимание, если вам интересно, как сообщества могут более эффективно распределять ресурсы в будущем.