Vitalik：區塊鏈世界的“凹”與“凸”_以太坊

編者按：本文來自巴比特資訊，作者：VitalikButerin，編譯：灑脫喜，星球日報經授權發布。我注意到，在人們如何處理世界上的大規模決策時，一個主要的哲學差異，在于他們如何處理「妥協」與「純粹」的權衡。如果你在兩個選項中做出選擇，通常都是以深刻的原則性哲學表達的，你會自然而然地傾向于這兩條道路中的一條是正確的，并認為我們應該堅持它，或者你更喜歡在兩個極端之間找到一條路。而用數學術語，我們可以這樣解釋：你是否期望我們所生活的世界，特別是其對我們行動的反應方式，從根本上說是“凹”的還是“凸”的？

偏向于“凹”立場的人可能會這樣說：“走極端對我們來說從來沒有好處，太熱或太冷都會導致死亡。我們需要在兩者之間找到平衡，這才是正確的。”“如果你只實施一點哲學，你就可以選擇收益最高、風險最低的部分，避開風險更大的部分。但是，如果你堅持走極端，一旦你摘下了低處的果實，你將被迫越來越努力地尋找越來越小的利益，而在你意識到這一點之前，不斷增長的風險可能會超過整個事情的好處。”“反對哲學可能也有一定的價值，所以我們應該把兩者的優點結合起來，一定要避免做那些反對哲學認為極其可怕的事情，以防萬一。”而偏向于“凸”立場的人可能會說：“我們需要集中注意力，否則，我們就有可能成為博而不精的人。”“如果我們沿著那條路走幾步，那條路就會變得很滑，只會把我們拉得越來越低，直到我們陷入深淵。斜坡上只有兩個穩定的位置：要么我們在下面，要么呆在上面。”“如果你讓出一英寸，他們就會索要一英里。”“不管我們是遵循這個哲學還是那個哲學，我們都應該遵循一些哲學，并堅持下去。把所有的東西混在一起是沒有意義的。”我個人發現，在各種各樣的環境中，我自己總是更贊同“凸”方法。如果我必須選擇在無政府資本主義和蘇聯共產主義之間擲硬幣，或者兩者各占一半的妥協，我會立刻選擇后者。我主張比特幣區塊大小的辯論要適度，反對1-2MB的小區塊以及128MB的“超大區塊”。我反對這樣一種觀點，即自由和去中心化是沒有中間立場的。我支持theDAO分叉，但令很多人驚訝的是，從那以后，我一直反對類似“狀態干涉”的硬分叉。正如我在2019年所說，“對薩博定律的支持是一個光譜，而不是二元的。”但正如你可能看出的，并不是每個人都有相同的直覺。我要特別指出的是，以太坊生態系統總體上具有一種基本的“凹”氣質，而比特幣生態系統的氣質，則本質上呈現為“凸”。在比特幣領域，你經常可以聽到這樣的論調：要么你有自己的主權，要么你沒有，或者任何一個系統都必須有一個從根本上中心化，或從根本上去中心化的傾向，不可能介于兩者之間。偶爾我半開玩笑的對Tron的支持，就是一個關鍵例子：從我自己的角度來看，如果你重視去中心化和不變性，你應該認識到，以太坊生態系統有時確實違反了這些價值觀的純粹主義概念，而Tron違背這些價值觀的程度，要遠遠超出常理，而且毫無自責之意，所以以太坊仍然是這兩種選擇中最受歡迎的。但從一個“凸”的角度來看，Tron違反這些規范的極端性是一種優秀品質：以太坊半心半意地假裝是去中心化，而Tron是中心化的，但至少它對此感到自豪，這是誠實的。“凹”性和“凸”性思維模式之間的差異，并不局限于加密貨幣中關于效率和去中心化的晦澀點。它還適用于，其他科技選擇，甚至是你吃的什么食物。

Watcher.Guru：Vitalik Buterin撰寫以太坊白皮書時只有19歲:金色財經報道，Watcher.Guru發推特表示，Vitalik Buterin撰寫Ethereum白皮書時只有19歲。[2023/2/20 12:16:52]

但在所有這些問題中，我個人也發現自己總是站在平衡的一邊。“凹”與“凸”的融合

但值得注意的是，即使是在元層面上，“凹”氣質也是一個人必須要非常小心避免的，極端化的東西。當然也有這樣的情況：政策A帶來了好結果，政策B給出了更糟糕但仍可以忍受的結果，但兩者之間粗心的混合卻是最糟糕的結果。冠狀病也許是一個很好的例子：100%有效的旅行禁令，遠比50%有效的旅行禁令有用兩倍多。一個有效的封鎖，可以將病的R0壓到1以下，從而導致快速恢復，但封鎖不用心只會把R0壓低到1.3，這會帶來數個月的痛苦，但幾乎沒有作用。這就是為什么很多西方國家對此反應不佳的一個可能解釋：為妥協而設計的制度，即使在無效的情況下也有可能陷入中間路線。另一個例子是戰爭：如果你入侵A國，你就征服A國，如果你入侵B國，你就征服B國，但是如果你同時入侵這兩個國家，把你的士兵派到每一個國家，那這兩個國家的力量加起來就會把你壓垮。一般來說，當響應的效果是“凸”性的時候，你通常會發現，某種程度的中心化會帶來的好處。但在很多地方，混合顯然要比任何極端都好，一個常見的例子是制定稅率的問題。在經濟學中，有一個普遍的原則，無謂損失是二次方的：也就是說，稅收效率低下所帶來的危害，與稅率的平方成正比，原因如下：2%的稅率阻止的交易非常少，即使它阻止的交易也不是很有價值——如果僅僅2%的稅率就足以阻止參與者進行交易，那么交易的價值又能有多大呢？20%的稅率可能會阻止10倍以上的交易，但每一筆被阻止的交易對參與者的價值是2%情況下的10倍。因此，增加10倍的稅收，可能會造成100倍的經濟損失。出于這個原因，低稅率通常比高稅收和不征稅要好。根據類似的經濟邏輯，對某些行為的徹底禁止，其可能造成的危害會是最大的，而用中等偏高的懲罰性稅收取代現有的禁令，可以提高效率，增加自由度，并提供寶貴的收入來建設公共產品或幫助貧困人口。拉弗曲線告訴了我們：零稅率不會增加收入，100%的稅率也不會增加收入，因為在這樣的情況下，沒有人會想去工作，但是中間的某個稅率會增加最多的收入。關于收益最大化的稅率是多少存在爭議，但總的來說，人們普遍認同如下所示的圖表：

Vitalik Buterin將出鏡的以太坊紀錄片3天內超額募資1035.96枚ETH:7月19日消息，Vitalik Buterin將出鏡的一部以太坊的紀錄片“Ethereum:TheInfiniteGarden”在3天的時間內超額募資1035.96枚ETH（約197萬美元），該紀錄片的籌資目標為750枚ETH。募資金額的95%將用于電影的制作預算，約984.16枚ETH；2%通過捐贈至Carbonfund進行碳抵消，約20.72枚ETH；3%捐贈給GitcoinGrants用來支持開源以太坊項目，約31.08枚ETH。根據該紀錄片預計的時間表，該影片將于2023年冬季推出。[2021/7/19 1:02:38]

如果你不得不選擇兩個提議稅收計劃的平均值，或者在它們之間拋擲硬幣進行選擇，很明顯平均值通常是最好的。稅收并不是唯一具有這種現象的事物，經濟學研究的是一系列廣泛的“收益遞減”現象，這些現象普遍存在于生產、消費和日常行為的許多其他方面。最后，收益遞減的一個常見的反面是加速成本：舉一個顯著的例子，如果你用貨幣效用的標準經濟模型，它們直接暗示經濟不平等的兩倍，會造成四倍的傷害。世界不止一個維度

Ergo與Gravity網絡整合 允許用戶將ERG發送到ETH地址:據官方消息，經過數月努力，Ergo團隊已完成跨鏈測試，Gravity-Ergo-Proxy合約即將完成。Ergo與Gravity合作將有助于Ergo通過Gravity網絡訪問不同的區塊鏈，例如，幣安智能鏈（BSC）、以太坊、小蟻（NEO）和Solana。屆時，用戶可通過Gravity上的SUSY等應用將Ergo平臺上的SigmaUSD、ERG或其他代幣發送到ETH地址。

Ergo創始人Alexander Chepurnoy（Kushti）表示，與Gravity整合不僅是一項有趣的技術挑戰，而且屆時將允許與Gravity整合的其他區塊鏈網絡上大量數字資產進入Ergo公鏈，從而為在Ergo平臺上開發DeFi項目奠定穩定基礎。[2021/5/18 22:15:21]

另一個復雜的問題是，在現實世界中，政策不僅僅是一維數字。在兩種不同的政策或兩種不同的哲學之間進行平均，有很多種方法。一個很容易理解的例子是：假設你和你的朋友想住在一起，但你想住在多倫多，而你的朋友想住在紐約，那在這兩種選擇之間，你會如何妥協？好吧，你可以采取地理上的妥協，在兩個可愛的城市之間的算術中點享受你們的和平生活。

VitalikButerin提議使用Flashbots系統實現“賬戶抽象”:3月11日消息，以太坊聯合創始人 Vitalik Buterin 在研究機構 Flashbots 的 GitHub 倉庫中提議利用 Flashbots 作為“賬戶抽象”的一種實現方式。“賬戶抽象”是以太坊社區中討論的改進提案之一，以實現交易不需要從私鑰控制的 EOA 賬戶發起，而是可以直接從智能合約發起，具體的用例包括智能合約錢包、Tornado.Cash 這類隱私保護工具等。Vitalik Buterin 認為 Flashbots 可以解決這個問題，通過搭建一個插件將其變成智能合約錢包的中繼器以實現。他表示該方案不需要對以太坊底層協議進行很多改動。

Flashbots是由五位區塊鏈行業人士發起成立的開放研究機構，旨在針對以太坊及各智能合約公鏈所面對的 MEV 問題進行研究，并實施解決方案。[2021/3/11 18:35:51]

動態 | EOS的Activity指數以47,221,545排名第一:據blocktivity.info數據，截止北京時間18年12月08日11點00分 ，區塊鏈活躍度指數排名前五名分別為：EOS，WAX，TRON，BitShares，Kin。其中EOS的Activity指數為47,221,545，排名第1。Activity指數為最近24小時內在區塊鏈上執行的操作數量。[2018/12/8]

圖：這個教堂位于紐約伊薩卡西南大約29公里處或者你可以在數學上更純粹，取多倫多和紐約之間的直線中點，而不必費心。那么，你離那座教堂還很近，但會在它下面6公里處。另一種妥協的方式，是每年在多倫多呆6個月，在紐約呆6個月——這對一些人來說可能是一條切實合理的方式。關鍵是，當呈現給你的選項比簡單的一維數字更復雜時，弄清楚如何在兩個選項之間進行折衷，并真正從兩者中取精華，而不是兩者中的最差部分，這是一門藝術，也是一項挑戰。這是意料之中的：“凸”和“凹”是最適合數學函數的術語，其中輸入和輸出都是一維的。而現實世界是高維的——正如機器學習研究人員現在已確定的那樣，在高維環境中，最常見的情況是，你可能會發現自己所處的環境不是一個普遍的“凸”或“凹”的環境，而是一個鞍點：局部區域在某些方向上是“凸”的，而在其他方向則是“凹”的。

鞍點：從左到右為凸，從前到后為凹這可能是關于“為什么在某種程度上都需要這兩種傾向”的最好數學解釋：世界不完全是“凸”的，但也不是完全是“凹”的。但在任意兩個遙遠的位置A和B之間，存在某種凹路徑是非常有可能的，如果你能找到那條路徑，那你通常可以在這兩個位置之間找到一個比兩者都好的綜合位置。

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