Щойно я натрапив на щось, що нещодавно поділився Віталік щодо Deep Funding, і це насправді досить цікаво. Він фактично говорить про поєднання двох різних підходів — і варто зрозуміти, що він має на увазі тут.

Отже, перша частина стосується графів цінностей. Замість того, щоб ставити неможливе питання «скільки X зробив для людства», ви перевертаєте його: «скільки внеску Y насправді походить від X?» Це здається дрібною зміною, але насправді це хитро. Вимірювання абстрактного внеску відомо як дуже складне — існує цілій проблеми, коли люди кажуть, що заплатили б $80, щоб врятувати 2000 птахів, але також і $80, щоб врятувати 200000 птахів. Це не має сенсу. Але запитати «що важливіше для C, A чи B?» — це щось, на що люди справді можуть відповісти.

Друга частина стосується удосконалення людського судження через глибокий рівень спільноти. В основному будь-хто може подавати пропозиції будь-яким способом — моделі штучного інтелекту, алгоритми, що завгодно. Потім у вас є людські журі, які випадковим чином перевіряють вибрані зразки цих пропозицій. Той, чиє подання найкраще відповідає тому, що журі вважає правильним, стає результатом.

Що тут цікаво, так це те, як це намагається вирішити проблему масштабування. Ви не можете залучити людей для оцінки всього, але й не можете довіряти лише чисто алгоритмічним результатам. Це проміжне рішення — поєднання пропозицій ШІ з цілеспрямованою людською перевіркою — ймовірно, ми побачимо більше в механізмах фінансування в майбутньому.

Віталік вже деякий час думає про ці механізми, і це здається природною еволюцією цих ідей. Варто звернути увагу, якщо вас цікавить, як спільноти можуть більш ефективно розподіляти ресурси у майбутньому.