Vừa mới gặp một điều gì đó mà Vitalik chia sẻ gần đây về Deep Funding thực sự khá thú vị. Anh ấy về cơ bản đang nói về việc kết hợp hai phương pháp khác nhau - và điều này đáng để hiểu rõ ý anh ấy muốn nói gì ở đây.

Vì vậy, phần đầu tiên liên quan đến đồ thị giá trị. Thay vì đặt câu hỏi không thể trả lời "X đã đóng góp bao nhiêu cho nhân loại", bạn đảo ngược lại: "Bao nhiêu phần đóng góp của Y thực sự đến từ X?" Nghe có vẻ như một sự thay đổi nhỏ nhưng thực ra rất thông minh. Đo lường đóng góp trừu tượng vốn dĩ rất khó - có một vấn đề là mọi người sẽ nói rằng họ sẵn sàng trả 80 đô để cứu 2000 con chim nhưng cũng sẵn sàng trả 80 đô để cứu 200000 con chim. Điều này hoàn toàn vô lý. Nhưng hỏi "Điều gì quan trọng hơn đối với C, A hay B?" - đó là điều mọi người thực sự có thể trả lời được.

Phần thứ hai liên quan đến việc tinh chỉnh đánh giá của con người qua một lớp cộng đồng sâu hơn. Cơ bản là bất kỳ ai cũng có thể đưa ra đề xuất bằng bất kỳ phương pháp nào họ muốn - mô hình AI, thuật toán, bất cứ thứ gì. Sau đó, bạn có các ban giám khảo nhân sự kiểm tra ngẫu nhiên các mẫu đề xuất này. Đề xuất nào phù hợp nhất với ý kiến của ban giám khảo sẽ trở thành kết quả cuối cùng.

Điều thú vị ở đây là cách nó cố gắng giải quyết vấn đề mở rộng quy mô. Bạn không thể để con người đánh giá mọi thứ, nhưng bạn cũng không thể chỉ dựa vào kết quả hoàn toàn của thuật toán. Giao điểm giữa hai điều này - kết hợp đề xuất của AI với xác minh có mục tiêu của con người - có lẽ sẽ ngày càng phổ biến trong các cơ chế cấp vốn trong tương lai.

Vitalik đã suy nghĩ về các cơ chế này từ lâu, và cảm giác đây là một sự tiến hóa tự nhiên của những ý tưởng đó. Thật đáng để chú ý nếu bạn quan tâm đến cách các cộng đồng có thể phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn trong tương lai.