比特币:Vitalik:区块链世界的“凹”与“凸”

注:原文作者是以太坊联合创始人Vitalikbuterin。

我注意到,在人们如何处理世界上的大规模决策时,一个主要的哲学差异,在于他们如何处理「妥协」与「纯粹」的权衡。如果你在两个选项中做出选择,通常都是以深刻的原则性哲学表达的,你会自然而然地倾向于这两条道路中的一条是正确的,并认为我们应该坚持它,或者你更喜欢在两个极端之间找到一条路。

而用数学术语,我们可以这样解释:你是否期望我们所生活的世界,特别是其对我们行动的反应方式,从根本上说是“凹”的还是“凸”的?

偏向于“凹”立场的人可能会这样说:

“走极端对我们来说从来没有好处,太热或太冷都会导致死亡。我们需要在两者之间找到平衡,这才是正确的。”“如果你只实施一点哲学,你就可以选择收益最高、风险最低的部分,避开风险更大的部分。但是,如果你坚持走极端,一旦你摘下了低处的果实,你将被迫越来越努力地寻找越来越小的利益,而在你意识到这一点之前,不断增长的风险可能会超过整个事情的好处。”“反对哲学可能也有一定的价值,所以我们应该把两者的优点结合起来,一定要避免做那些反对哲学认为极其可怕的事情,以防万一。”而偏向于“凸”立场的人可能会说:

休眠12年的比特币地址被激活,转移139枚BTC:5月14日消息,本周四,休眠12年的1H1Ab6开头地址将139枚BTC转入一个新创建的Segwit地址。这位持有比特币近12年的用户在2011年6月以略高于2250美元的价格购买了这些比特币,以目前价格计算,其价格已经涨至350万美元。这些比特币属于所谓的“古早供应(Ancient Supply)”,指的是至少7年前购买的比特币,尽管一些分析师使用5年作为基准日期。

此外,根据Glassnode的一份报告,今年有3200枚比特币被激活,其中1100枚在2013年之前购买。(Decrypt)[2023/5/14 15:02:07]

“我们需要集中注意力,否则,我们就有可能成为博而不精的人。”“如果我们沿着那条路走几步,那条路就会变得很滑,只会把我们拉得越来越低,直到我们陷入深渊。斜坡上只有两个稳定的位置:要么我们在下面,要么呆在上面。”“如果你让出一英寸,他们就会索要一英里。”“不管我们是遵循这个哲学还是那个哲学,我们都应该遵循一些哲学,并坚持下去。把所有的东西混在一起是没有意义的。”我个人发现,在各种各样的环境中,我自己总是更赞同“凸”方法。如果我必须选择在无政府资本主义和苏联共产主义之间掷硬币,或者两者各占一半的妥协,我会立刻选择后者。我主张比特币区块大小的辩论要适度,反对1-2MB的小区块以及128MB的“超大区块”。我反对这样一种观点,即自由和去中心化是没有中间立场的。我支持theDAO分叉,但令很多人惊讶的是,从那以后,我一直反对类似“状态干涉”的硬分叉。正如我在2019年所说,“对萨博定律的支持是一个光谱,而不是二元的。”

数据:比特币2022年已实现损失达1950亿美元,是已实现利润的近2倍:金色财经报道,根据比特币利润/损失数据显示,2022年比特币已实现损失达到了1950亿美元,这意味着有相当一部分持有者以低于购买的价格出售了他们的 BTC,这些损失大部分发生今年在二月、五月、六月和十一月。与此同时,投资者在 2022 年仍实现了 1050 亿美元的利润,其中大部分来自持有 BTC 超过 18 个月的长期持有者。由于价格下跌,实现的利润随着时间的推移而减少BTC 的实现收益在 2 月和 4 月达到顶峰,当时卖出的投资者获得了超过 70 亿美元的利润,而 2022 年实现的最低收益是 2022 年 12 月记录的 5 亿美元。(cryptoslate)[2022/12/12 21:38:35]

但正如你可能看出的,并不是每个人都有相同的直觉。我要特别指出的是,以太坊生态系统总体上具有一种基本的“凹”气质,而比特币生态系统的气质,则本质上呈现为“凸”。在比特币领域,你经常可以听到这样的论调:要么你有自己的主权,要么你没有,或者任何一个系统都必须有一个从根本上中心化,或从根本上去中心化的倾向,不可能介于两者之间。

观点:集成NFT的游戏相比传统游戏具有天然优势:8月15日消息,Polygon游戏全球业务开发副总裁Urvit Goel认为,与不允许用户出售游戏内物品的传统游戏相比,集成NFT的游戏具有天然优势。

在传统游戏中,用户通常用真金白银购买游戏内物品,但他们无法出售这些物品以换回任何美元价值。然而,在GameFi领域的大多数游戏中,用户能够以NFT的形式购买物品,并在玩完游戏后出售。Goel将传统模式称为“只花钱不赚钱”,并强调玩家应该至少能够收回其投入游戏中的部分资金价值。(Cointelegraph)[2022/8/15 12:26:06]

偶尔我半开玩笑的对Tron的支持,就是一个关键例子:从我自己的角度来看,如果你重视去中心化和不变性,你应该认识到,以太坊生态系统有时确实违反了这些价值观的纯粹主义概念,而Tron违背这些价值观的程度,要远远超出常理,而且毫无自责之意,所以以太坊仍然是这两种选择中最受欢迎的。但从一个“凸”的角度来看,Tron违反这些规范的极端性是一种优秀品质:以太坊半心半意地假装是去中心化,而Tron是中心化的,但至少它对此感到自豪,这是诚实的。

美国联邦基金利率期货在CPI报告公布后上涨:8月10日消息,美国联邦基金利率期货在CPI报告公布后上涨,因交易员减少对美国加息的押注。(金十)[2022/8/10 12:16:09]

“凹”性和“凸”性思维模式之间的差异,并不局限于加密货币中关于效率和去中心化的晦涩点。它还适用于,其他科技选择,甚至是你吃的什么食物。

但在所有这些问题中,我个人也发现自己总是站在平衡的一边。

“凹”与“凸”的融合

但值得注意的是,即使是在元层面上,“凹”气质也是一个人必须要非常小心避免的,极端化的东西。当然也有这样的情况:政策A带来了好结果,政策B给出了更糟糕但仍可以忍受的结果,但两者之间粗心的混合却是最糟糕的结果。冠状病也许是一个很好的例子:100%有效的旅行禁令,远比50%有效的旅行禁令有用两倍多。一个有效的封锁,可以将病的R0压到1以下,从而导致快速恢复,但封锁不用心只会把R0压低到1.3,这会带来数个月的痛苦,但几乎没有作用。这就是为什么很多西方国家对此反应不佳的一个可能解释:为妥协而设计的制度,即使在无效的情况下也有可能陷入中间路线。

英国摇滚乐队Muse将在基于Polygon的NFT平台Serenade上发行专辑:8月1日消息,英国摇滚乐队Muse的第九张录音室专辑“Will of the People”将于8月26日以NFT形式发行,即将发行的新专辑将作为限量版NFT在Polygon驱动的平台Serenade上发行。并将成为首张进入英国和澳大利亚排行榜的专辑。

据悉,Muse成立于2014年,曾在2007年、2010年和2011年获得NME最佳英国乐队奖,在2019年获得MTV欧洲音乐奖最佳世界舞台表演奖,并在2011年和2016年获得格莱美最佳摇滚专辑奖等众多荣誉。[2022/8/1 2:51:35]

另一个例子是战争:如果你入侵A国,你就征服A国,如果你入侵B国,你就征服B国,但是如果你同时入侵这两个国家,把你的士兵派到每一个国家,那这两个国家的力量加起来就会把你压垮。一般来说,当响应的效果是“凸”性的时候,你通常会发现,某种程度的中心化会带来的好处。

但在很多地方,混合显然要比任何极端都好,一个常见的例子是制定税率的问题。在经济学中,有一个普遍的原则,无谓损失是二次方的:也就是说,税收效率低下所带来的危害,与税率的平方成正比,原因如下:

2%的税率阻止的交易非常少,即使它阻止的交易也不是很有价值——如果仅仅2%的税率就足以阻止参与者进行交易,那么交易的价值又能有多大呢?20%的税率可能会阻止10倍以上的交易,但每一笔被阻止的交易对参与者的价值是2%情况下的10倍。因此,增加10倍的税收,可能会造成100倍的经济损失。出于这个原因,低税率通常比高税收和不征税要好。

根据类似的经济逻辑,对某些行为的彻底禁止,其可能造成的危害会是最大的,而用中等偏高的惩罚性税收取代现有的禁令,可以提高效率,增加自由度,并提供宝贵的收入来建设公共产品或帮助贫困人口。

拉弗曲线告诉了我们:零税率不会增加收入,100%的税率也不会增加收入,因为在这样的情况下,没有人会想去工作,但是中间的某个税率会增加最多的收入。关于收益最大化的税率是多少存在争议,但总的来说,人们普遍认同如下所示的图表:

如果你不得不选择两个提议税收计划的平均值,或者在它们之间抛掷硬币进行选择,很明显平均值通常是最好的。税收并不是唯一具有这种现象的事物,经济学研究的是一系列广泛的“收益递减”现象,这些现象普遍存在于生产、消费和日常行为的许多其他方面。最后,收益递减的一个常见的反面是加速成本:举一个显著的例子,如果你用货币效用的标准经济模型,它们直接暗示经济不平等的两倍,会造成四倍的伤害。

世界不止一个维度

另一个复杂的问题是,在现实世界中,政策不仅仅是一维数字。在两种不同的政策或两种不同的哲学之间进行平均,有很多种方法。一个很容易理解的例子是:假设你和你的朋友想住在一起,但你想住在多伦多,而你的朋友想住在纽约,那在这两种选择之间,你会如何妥协?

好吧,你可以采取地理上的妥协,在两个可爱的城市之间的算术中点享受你们的和平生活。

图:这个教堂位于纽约伊萨卡西南大约29公里处

或者你可以在数学上更纯粹,取多伦多和纽约之间的直线中点,而不必费心。那么,你离那座教堂还很近,但会在它下面6公里处。另一种妥协的方式,是每年在多伦多呆6个月,在纽约呆6个月——这对一些人来说可能是一条切实合理的方式。

关键是,当呈现给你的选项比简单的一维数字更复杂时,弄清楚如何在两个选项之间进行折衷,并真正从两者中取精华,而不是两者中的最差部分,这是一门艺术,也是一项挑战。

这是意料之中的:“凸”和“凹”是最适合数学函数的术语,其中输入和输出都是一维的。而现实世界是高维的——正如机器学习研究人员现在已确定的那样,在高维环境中,最常见的情况是,你可能会发现自己所处的环境不是一个普遍的“凸”或“凹”的环境,而是一个鞍点:局部区域在某些方向上是“凸”的,而在其他方向则是“凹”的。

鞍点:从左到右为凸,从前到后为凹

这可能是关于“为什么在某种程度上都需要这两种倾向”的最好数学解释:世界不完全是“凸”的,但也不是完全是“凹”的。但在任意两个遥远的位置A和B之间,存在某种凹路径是非常有可能的,如果你能找到那条路径,那你通常可以在这两个位置之间找到一个比两者都好的综合位置。

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