使用权益证明(Proof-of-Stake)构建一个去中心化的信用局

使用权益证明(Proof-of-Stake)构建去中心化信用局

在Spectral,我们正在创建和激励一个使用权益证明机制的建模者、创造者、用户和验证者网络。与Chainlink (LINK)和The Graph (GRT)的模型类似,我们的想法是建立一个分散化的市场,并具备内置的反馈机制,以筛选和阻止不良行为者。

本文是CoinDesk的“权益投资周”系列文章之一。James McGirk是Spectral Finance的资深作家和Lonely ROCKS的联合创始人。

我们的多资产信用风险预测模型(MACRO)得分是一个机器学习模型,它根据大约100个链上信号进行加权,生成一个三位数的得分,用于预测一个钱包在链上贷款中被清算的可能性。这个得分类似于FICO得分,范围从300(代表非常高的清算风险)到850(代表非常低的风险)。它非常类似于传统信用报告,只是不再依赖Experian、Transunion和Equifax来监控您的消费,而是通过您的钱包自愿参与。

链上信用评分的承诺是它是自愿参与的、完全透明的,并且最终,生成评分的算法的生产可以通过激励竞争性市场来分散化。Netflix在2000年代首创了这种技术,当时他们向一支数据科学家团队提供了一百万美元的奖励,以提高他们的推荐算法的准确度10%。

为了使用智能合约创建类似的动态,我们正在建立一个验证者网络。传统的模式是向验证者节点支付奖励,以生产区块并验证奖励,并通过削减他们的股份(称为“减持”)来惩罚节点,当它们表现不良时,例如未能维护节点、恶意行为或其他区块链不端行为。

我们的模式稍微复杂一些。我们正在激励一个竞赛。因此,我们将我们的网络划分为建模者(通过创建准确模型赚取赏金的机器学习工程师)和创造者,创造者为建模者创建数据科学挑战,这里的挑战是根据链上信息生成准确的信用评分。

我们还有验证者,他们对模型的质量进行审核,在竞赛结束后,我们有用户支付使用由获胜模型生成的评分(即机器学习推断)。

创造者发布一个赏金,建模者在特定时间段内竞争这个赏金;同时,在此期间,建模者抵押 SPEC 代币,如果行为不端,验证者可以削减这些代币。创造者发布服务级别协议 (SLA),这是标准合同术语,建模者在参加竞赛时必须遵守。这个 SLA 可以指定诸如达到准确性基准或正常运行时间之类的标准。

参见:权益投资风险被严重误解 | 观点

在竞赛期间,验证者监督 SLA 的条款,对不遵守条款的建模者进行减持。就像区块链内部事务局一样,如果验证者与建模者勾结或未能按时完成任务,他们自己也可能被减持。

竞赛窗口关闭后,消费窗口开始,用户开始使用该模型生成信用评分。在此期间,创造者和建模者分享所产生的收益,希望这种分享将会持续下去。实质上,我们的想法是利用加密货币来培育一个繁荣的生态系统,产生极为准确的机器学习模型。

当加密经济学发挥作用时,它会创造一个温室环境,让全世界的人不断推进创意。信用评估只是其中一个应用案例,通过在区块链上构建,智能合约可以将链下处理(例如零知识机器学习)引入系统,因此几乎任何数据集都可以在足够的处理能力和时间下进行加密和处理,无论是肿瘤研究、医疗记录推断、保险支付、保释计算,甚至是培训机器人操作系统来提供汉堡。