「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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