最近、Vitalikが共有したDeep Fundingに関する内容に出くわしましたが、実に興味深いものでした。彼は基本的に二つの異なるアプローチを組み合わせることについて話しており、彼の意図を理解する価値があります。

最初の部分は価値グラフについてです。 「Xが人類にどれだけ貢献したか」という不可能な問いを尋ねる代わりに、「Yの貢献のうち、実際にXから来ているのはどれくらいか？」と逆に問いかけます。小さな変化のように思えますが、実は巧妙です。抽象的な貢献を測るのは非常に難しく、例えば「2000羽の鳥を救うために80ドル払う」と言ったり、「20万羽の鳥を救うために80ドル払う」と言ったりするのは意味が通じません。しかし、「CにとってAとBのどちらがより重要か？」と尋ねるのは、人々が実際に答えられることです。

第二の部分は、人間の判断を深いコミュニティ層を通じて洗練させることに関するものです。基本的に誰でも自分の方法（AIモデル、アルゴリズムなど）を使って提案を投げ込むことができ、その後、人間の陪審員がこれらの提案のランダムサンプルをチェックします。陪審員の意見と最も一致する提案が最終的な出力となります。

ここで面白いのは、スケーリングの問題を解決しようとしている点です。人間がすべてを評価できるわけではなく、純粋なアルゴリズムの出力だけを信頼することもできません。この中間のアプローチ—AIの提案とターゲットを絞った人間の検証を組み合わせる—は、今後の資金調達メカニズムでより多く見られるようになるでしょう。

Vitalikはこれらの仕組みについて長い間考えており、これはそれらのアイデアの自然な進化のように感じられます。コミュニティが将来的により効果的に資源を配分する方法に興味があるなら、注目すべき内容です。