Author: Malte Kliemann Source：coindesk Translated by Good Oba, Golden Finance
オンチェーンガバナンスの話題は常に議論を呼んできた。オフ・チェーン・ガバナンスは不便だと思われがちですが、オン・チェーン・ガバナンスによって開発者は、ユーザーがネットワークの方向性を左右できるような、ますます複雑なプロトコルを構築できるようになります。しかし、これらは本質的にゲームであり、設定を誤ったり、間違ったインセンティブを与えたりすると、チェーン全体を災難に導く可能性がある。
『フターキーとは何か？Ernst氏は、チェーン上の投票に対する標準的なアプローチを強調しています。1人1票」というパラダイムは、ライセンスされていないネットワークではシビル攻撃（1人の人が複数のアカウントに資金を分散させ、複数の票を投じることができる）に弱いため、ユーザーの票は通常、保有しているトークンの数によって重み付けされます。宝くじやトークン管理レジストリは、魔女攻撃を避けるために同じ方法を使用しています。
ロビン・ハンソン氏は、フターキーと呼ばれる新しいガバナンスモデルを提案した。このモデルでは、意思決定は投票ではなく、ネットワークの成長または終焉の指標である組織の福祉指標の予測される市場結果に基づいて行われる。市場参加者は、福祉指標の将来の価値に賭ける。
ベットは通常、結果トークンを使って行われ、それぞれのトークンは市場の特定の結果を表し、その金銭的価値は最終的な福祉指標によって決定される。良い予測は報われ、悪い予測は損失となる。
アウトカムトークンを使うことで、参加者は政策実施に基づく福祉指標の価値に賭けることもできる。例えば、参加者は、政策が実施され、福祉指標が一定量増加すれば利益が支払われるが、政策が実施されなければ無効となる賭けをすることができる。
株価を福利尺度として選択し、CEOの解雇を検討している上場企業の場合、その結果、組織は、CEOが解雇される時点の将来の株価と、CEOが解雇される時点の将来の株価の2つの予測を受け取ることになる。が維持される。下のチャートからわかるように、
フターキーでは、可能な限り高い福利の尺度につながる決定が実行される。CEOが解雇されるのは、最終的に解雇されるCEOの株価予測が、CEOが留任する予測よりも高いからです。これにより、意思決定プロセスからあらゆる感情が排除され、組織はしばしば「群衆の知恵」と呼ばれるものに基づいて合理的な意思決定を行い、その価値を向上させることができる。
予測市場におけるマーケットメーカー
参加者間の取引を促進するためにマーケットメーカーを導入するには、いくつかの課題があります。より複雑な不測の事態を評価するためにフルターキーを使おうとすれば、市場はすぐに何万ものトークンに膨れ上がります。ここで「弱い市場の問題」が表面化する。これほど多くの結果の確率を正しく修正するには、参加者が足りないのだ。自然な解決策は、自動マーケットメイカー（AMM）である。
単純な解決策は、対数市場スコアリングルールのコスト関数実装です。残念ながら、このような実装は流動性の一時的な変化を許容せず、通常、すべての参加者を受け入れるには浅すぎるか、実際に意味のある結果を生み出すには深すぎる市場になります。流動性感応型対数市場スコアリング・ルール（LS-LMSR）はこの問題を軽減しますが、この解決策は新たな欠点をもたらします。最も深刻な欠点は裁定取引の抜け穴で、LMSRを除くすべてのスコアリング・ルールのマーケットメーカーで発生します。
バランサーのような暗号通貨の主力マーケットメイカー（CFMM）は、LPが動的に流動性を入出金できるようにすることで、流動性面をよりうまく処理し、暗号通貨ネイティブには馴染みがありますが、LS-LMSRと同じ問題にぶつかっています。しかし、予測市場で判明したように、グノーシスは両方の長所を組み合わせたLMSRのCFMM実装を見つけたようです。
