分散型オラクルの合意形成に対するピア予測法の潜在的有用性
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れるメカニズムデザインからの派生であり、確
率的な事象を予測する際の回答に対し報酬の指
標となるスコアを付与することで検証者達に信
念の正直な報告を促すことを目的としている。
あーでもこれは事後的に確定しないと無理なのかtkgshn.icon*7
まぁそらそうだよね、結果を評価してスコアリングなので、そもそもそれがないと無理
主観的な見解しか存在しない
例えば学術論文の査読やオンラインのレ ビューサイト、そして分散型オラクルがそうで あるように、予測対象の結果が最終的に明示さ れない検証作業も存在する。再び天気予報の例 を用いるならば、TTP が後に結果を明らかに する天気を予測するならばスコアリング可能で ある一方、当日に検証者達が観測した天気の分 類に関する合意形成（e.g., 一瞬小雨が降ったか も知れない場合を晴れとするか雨とするか） に は各々の主観的な見解しか存在しないため R（x ¦ px） で表現されるスコアリングルールは適用 することが出来ない 検証者の報告では無く、検証者の報告によっ
て更新される他の検証者の報告に関する事後確率分布へのスコアリングを提起した。 （バリデーターの報告によって）更新される
もっと簡単に書いてくれてるものがあるtkgshn.icon
直感的に言えば、検証者達それぞ れが「自分がこれから報告する内容が他者の報告に与える影響次第でスコアが決まる」という 前提を共有した上で相手の出方を読み合う限 り、彼らは全員受け取ったシグナルを正直に報 告し得る
相手の出方を読み合うのか
ピア予測法が持つ上記の研究背景及び議論の発展は、この手法が本章初めに記した 2 つの条件を満たすインセンティブ設計を分散型オラクルにもたらす可能性を示唆している。すなわち、作業の対価として担当者全員に報酬トークンを発行しつつその配分をピア予測法のスコアに準じて重み付けすることで、適切な検証作業への規律付けが期待出来る。先述の通りモデルの詳細な検討は本稿で扱う範囲外だが、この達成に向けた設計案としては、例えばある検証作 業に対して予め求める報告数と発行トークン量が規定されており、その情報を把握する検証者達から先着順で報告を集める形式等が考えられるだろう 。このように、ピア予測法と分散型 オラクルとの間にはシナジーが存在し、その導入はこれまで困難だった人間の主観的な検証作業に基づく採掘メカニズムの実現に大きく貢献するはずである。
えっぐいtkgshn.icon*15