Сооснователь Ethereum, Виталик Бутерин, представил концепцию новой модели мотивации создателей контента, которая сочетает возможности децентрализованных автономных организаций (ДАО) и механики рынков предсказаний.
Основная идея заключается в том, что при избытке контента главной задачей становится не его производство, а выявление качественных материалов. В новой модели пользователи выпускают токены и подают заявки на вступление в тематические, курируемые ДАО. Участники организации оценивают и принимают решения о включении новых авторов, действуя как кураторы контента.
Взаимосвязь с рынками предсказаний
Рынки предсказаний интегрируются в систему следующим образом: участники делают ставки на то, каких авторов или материалы одобрит организация. Они выступают в роли «предсказателей», а не движущей силы популярности, помогая выявлять таланты и качественный контент.
Примером такой модели может служить Substack, где команда вручную отбирает авторов, ориентируясь на качество и соответствие видению платформы. После принятия в ДАО часть токенов создателя может быть выкуплена и сожжена, что создаёт дефицит и потенциально повышает стоимость актива, обеспечивая прямую мотивацию для автора.
Новый ончейн-механизм
Бутерин предложил двухуровневую архитектуру для реализации механизма:
-
Уровень исполнения (execution layer) — открытая структура, напоминающая рынок предсказаний. Любой участник может принимать решения, а корректные действия приносят прибыль, в то время как ошибки ведут к убыткам. Этот слой формирует децентрализованную исполнительную власть и может быть как полностью децентрализованным, так и частично централизованным с возможностью замены.
-
Уровень формирования предпочтений (preference-setting layer) — децентрализованный слой, устойчивый к захвату. Его цель — управлять внутренней мотивацией участников, а не финансовой выгодой. Голосование на этом уровне должно быть анонимным и защищённым от сговора (например, с помощью протокола MACI), чтобы обеспечить независимую оценку работы исполнительного уровня.
Явное разделение двух слоев позволяет:
-
Отделить исполнение от определения предпочтений.
-
Обеспечить прозрачность и подотчётность в первом слое, при этом защищая принятие решений второго слоя от манипуляций и концентрации власти.
Эта модель призвана создать более эффективную и устойчивую систему поддержки авторов, где децентрализованные механизмы и рыночные стимулы работают вместе для выявления и развития качественного контента.
