Acabo de encontrar algo que Vitalik compartió recientemente sobre Financiamiento Profundo que en realidad es bastante interesante. Él básicamente está hablando de combinar dos enfoques diferentes, y vale la pena entender qué quiere decir aquí.

Entonces, la primera parte trata sobre gráficos de valor. En lugar de hacer la pregunta imposible "¿cuánto ha contribuido X a la humanidad?", cambias la pregunta: "¿cuánto de la contribución de Y realmente proviene de X?" Suena como un pequeño cambio, pero en realidad es inteligente. Medir la contribución abstracta es notoriamente difícil; hay todo un problema donde la gente dirá que pagaría $80 para salvar 2000 aves, pero también $80 para salvar 200000 aves. No tiene sentido. Pero preguntar "¿qué importa más para C, A o B?" — eso es algo que la gente realmente puede responder.

La segunda parte trata sobre perfeccionar el juicio humano a través de una capa comunitaria profunda. Básicamente, cualquiera puede hacer sugerencias usando el método que quiera: modelos de IA, algoritmos, lo que sea. Luego tienes jurados humanos que verifican aleatoriamente muestras de estas sugerencias. La que más se alinea con lo que el jurado piensa que es correcto se convierte en el resultado.

Lo interesante aquí es cómo intenta resolver el problema de escalabilidad. No puedes hacer que los humanos evalúen todo, pero tampoco puedes confiar solo en la salida puramente algorítmica. Este punto intermedio — combinar sugerencias de IA con verificación humana dirigida — es algo que probablemente veremos más en los mecanismos de financiamiento en el futuro.

Vitalik ha estado pensando en estos mecanismos por un tiempo, y esto se siente como una evolución natural de esas ideas. Vale la pena prestarle atención si te interesa cómo las comunidades podrían asignar recursos de manera más efectiva en el futuro.