Acabei de ver algo que o Vitalik partilhou recentemente sobre Financiamento Profundo, que é realmente bastante interessante. Ele está basicamente a falar sobre a combinação de duas abordagens diferentes - e vale a pena entender o que ele quer dizer aqui.

Portanto, a primeira parte é sobre gráficos de valor. Em vez de fazer a pergunta impossível "quanto é que X contribuiu para a humanidade", inverte-se: "quanto da contribuição de Y realmente vem de X?" Parece uma pequena mudança, mas é na verdade inteligente. Medir a contribuição abstrata é notoriamente difícil - há todo um problema em que as pessoas dizem que pagariam 80 dólares para salvar 2000 pássaros, mas também 80 dólares para salvar 200000 pássaros. Não faz sentido. Mas perguntar "o que importa mais para C, A ou B?" - isso é algo que as pessoas podem realmente responder.

A segunda parte é sobre refinar o julgamento humano através de uma camada profunda da comunidade. Basicamente, qualquer pessoa pode fazer sugestões usando o método que quiser - modelos de IA, algoritmos, o que for. Depois, há júris humanos que verificam aleatoriamente amostras dessas sugestões. Aquela submissão que estiver mais alinhada com o que o júri acha correto torna-se o resultado.

O que é interessante aqui é como tenta resolver o problema de escalabilidade. Não se pode fazer com que os humanos avaliem tudo, mas também não se pode confiar apenas na saída puramente algorítmica. Este meio-termo - combinar sugestões de IA com verificação humana direcionada - é algo que provavelmente veremos mais nos mecanismos de financiamento no futuro.

O Vitalik tem pensado nesses mecanismos há algum tempo, e isto parece uma evolução natural dessas ideias. Vale a pena prestar atenção se estiver interessado em como as comunidades podem alocar recursos de forma mais eficaz no futuro.