「ピア予測法」はまさに分散型オラクル用のメカニズムデザインだ

要旨:

  1. 分散型オラクルはスマートコントラクトを汎用化する。
  2. しかし既存の手法では適切な合意が得られない。
  3. ピア予測法はこの課題解決に大きく貢献するだろう。

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リーディングミュージアム (先進美術館) は「寄託」の改革に注力すべき

要旨:

  1. 現代アート市場の評価軸は美術館では無く民間にある。
  2. 作品収集や研究活動への助成も市場への貢献は弱い。
  3. 寄託を税額控除オプションを伴う倉庫業へと拡張すべき。

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経済学者はブロックチェーンのインセンティブ設計に着目せよ

要旨:

  1. ブロックチェーンの本質はインセンティブ設計にある。
  2. インセンティブ設計は特にミクロ経済学のお家芸である。
  3. しかし経済学者は未だこれについてほとんど議論していない。

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Byteballは「トラストレス」になり得ない

要旨:

  1. Byteballは、設計も開発の方向性もトラストレスでは無い。
  2. この傾向は、witnessが分散化しても変わらない。
  3. 現状ではトラストレスを重視する人達がByteballも評価する傾向があるが、筆者はこれが腑に落ちない。

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“ブロックチェーンを用いた知的財産管理” は課題だらけ

要旨:

  1. 分散台帳技術を使った知的財産管理には、真正性 (authenticity) と追跡可能性 (traceability)という2つの大きな課題が存在する
  2. 頑健かつ改ざん困難な形で管理出来るのはあくまで「台帳内」に「登録後」のデータなので、台帳外に独立して価値が存在する知的財産の管理は難しい。
  3. この問題への対処は、知的財産が持つ価値を台帳内部へ移転させるか (内部化) 別のインセンティブ設計を考えるか (外部化) の2種類だろう。

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Byteballの合意形成アルゴリズムについて

要旨:

  1. Byteballの合意形成アルゴリズムについて、ホワイトペーパーを読んだ限りでの自分の理解を記録する。
  2. ここで合意すべき内容とは、同じユーザーが生成したノード群の順序である。
  3. 具体的には 合意形成 = (MC(best parent(witness(個人の価値観)))) という構造である。

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Ito, K. (2017), “A Commons-Based Intellectual Property Management Incentivised by Peer-Review and Reward Tokens”

Abstract: This paper aims to propose an intellectual property management which can sufficiently incentivise to innovation without providing exclusive rights for creators. Specifically, our model applies citation network and rewarding structure employed in cryptocurrencies, and instead of appropriability mechanisms, creators in the model are compensated by the delegation of subsequent review. This system can improve the social welfare on existing systems by free and open access and less management cost as decentralized autonomous organization.

*This paper is now under the review.*