Présentation d’un modèle de notation intrinsèque axé sur l’intégrité pour une réputation durable Système

Tableau des liens

Résumé et introduction

Technologies blockchain pertinentes

Modèle de base

Modèles avancés pour des scénarios du monde réel

Simulations de Monte-Carlo

Conclusions

Enquêtes futures et références

Abstrait

À l’ère des marchés numériques, le défi pour les consommateurs est de discerner la qualité dans un contexte d’asymétrie de l’information. Même si les marchés traditionnels utilisent des mécanismes de marque pour résoudre ce problème, le transfert de ces systèmes vers les marchés P2P basés sur Internet, où les pratiques trompeuses telles que les fausses évaluations sont monnaie courante, reste un défi. Les plateformes Internet actuelles s’efforcent de contrer cela grâce à des algorithmes de vérification, mais ces efforts se retrouvent dans une lutte acharnée continue contre les actions de contrefaçon.

Exploitant la transparence, l'immuabilité et la traçabilité de la technologie blockchain, cet article présente un système de vote de réputation robuste qui s'y base. Contrairement aux systèmes de réputation existants basés sur la blockchain, notre modèle exploite une approche intrinsèquement incitative économiquement pour renforcer l’intégrité des agents. Nous optimisons ce modèle pour refléter le comportement réel des utilisateurs, préservant ainsi la durabilité fondamentale du système de réputation. Grâce à des simulations de Monte-Carlo, utilisant à la fois des distributions uniformes et des lois de puissance rendues possibles par une méthode innovante de transformation inverse, nous parcourons un vaste paysage de paramètres, reproduisant la complexité du monde réel. Les résultats soulignent la promesse d’un mécanisme de réputation durable, transparent et formidable. Compte tenu de sa structure, notre cadre peut potentiellement fonctionner comme un oracle universel et durable pour le pontage hors-chaîne-sur-chaîne, aidant les entités à cultiver perpétuellement leur réputation. L'intégration future avec des technologies telles que Ring Signature et Zero Knowledge Proof pourrait amplifier les aspects de confidentialité du système, le rendant particulièrement influent dans le domaine numérique en constante évolution.

Mots clés : blockchain, système de réputation, oracle durable, agent, point de crédit, notation basée sur l'intégrité, mécanismes d'incitation, simulation Monte-Carlo

1. Introduction

L'asymétrie de l'information [1] présente des défis pour les consommateurs qui tentent de sélectionner les produits ou services qui répondent le mieux à leurs besoins. Sur les marchés de vente au détail traditionnels, les consommateurs se tournent vers les marques auxquelles ils font confiance en fonction de leurs expériences personnelles, de celles des autres ou de publicités [2]. Chaque marque incarne une certaine valeur qui peut être monétisée sur des marchés ouverts. Proposer des produits ou des services qui ne répondent pas aux attentes des consommateurs ciblés peut diminuer la valeur de la marque. Ces mécanismes de marque [3] profitent à la fois aux consommateurs et aux producteurs du commerce de détail et des secteurs de marché traditionnels encore plus larges [4].

Grâce à leur commodité et à leur diversité accrues, les produits et services en ligne deviennent le choix préféré de nombreux consommateurs. Une tendance notable dans ce domaine est la montée en puissance des offres P2P tierces sur les plateformes Internet [5]. Ce secteur en croissance rapide comprend une large gamme de services. Les plateformes Internet modernes telles qu'Amazon, eBay, Taobao, Anyvan, ClickMechanic et Mybuilder ont transformé la manière dont les fournisseurs de services tiers interagissent avec les consommateurs. Essentiellement, ces plates-formes permettent aux fournisseurs de présenter leurs produits ou services, permettant ainsi aux clients de parcourir, comparer et acheter facilement.

Au cœur de ces opérations se trouve le rôle des avis clients. Un nombre élevé d'avis positifs peut renforcer considérablement l'attractivité d'un fournisseur, influençant ainsi les décisions d'achat d'autres clients potentiels. À l’inverse, les avis négatifs peuvent décourager les ventes futures. Cette influence significative a cependant ouvert la voie à des tactiques de manipulation. La prévalence de pratiques trompeuses, telles que les fausses évaluations et le click farm, est nettement plus élevée en ligne que sur les marchés traditionnels [6, 7, 8]. Par exemple, certains vendeurs peuvent s'engager dans une « culture d'avis », dans le cadre de laquelle ils achètent leurs produits pour laisser des avis positifs ou embauchent des personnes pour rédiger des avis favorables et trompeurs à leur intention. Du côté le plus sombre, il peut y avoir des cas où des fournisseurs laissent des avis négatifs malveillants à leurs concurrents afin de ternir leur réputation.

Par conséquent, la mise en place de mécanismes de marque fiables présente des défis considérables. Dans ce scénario, il devient essentiel de vérifier les actions authentiques des consommateurs et d’élaborer des mécanismes de réputation efficaces. Même si les plateformes en ligne ont la capacité d’utiliser des algorithmes pour filtrer les actions authentiques des actions trompeuses, permettant ainsi aux producteurs tiers de se forger une réputation légitime, l’efficacité de ces méthodes reste discutable. Une tension persistante existe entre les manœuvres trompeuses de certains producteurs tiers et les contre-mesures introduites par les algorithmes de vérification des plateformes. Cette dynamique forme essentiellement une bataille cyclique. Les solutions actuelles pourraient exiger des compromis, compromettant potentiellement la confidentialité des utilisateurs ou d'autres attributs souhaitables [9]. Bien que l’apprentissage automatique offre une voie prometteuse [10], sa mise en œuvre nécessite soit une phase de formation initiale avec des données utilisateur authentiques garanties, soit une période de développement substantielle avant de devenir réellement efficace.

L'avènement de la technologie blockchain, lancée par Satoshi Nakamoto [11], et complétée par le concept de contrat intelligent de Nick Szabo [12] – concrétisé par Vitalik Buterin via Ethereum en 2014 [13] – a ouvert la voie à des innovations innovantes. systèmes de réputation en chaîne.[1] Les oracles jouent un rôle central en comblant le fossé entre le monde réel et la technologie blockchain, car ils fournissent le lien crucial par lequel les données hors chaîne peuvent être consultées et utilisées par les contrats intelligents en chaîne. Cette fonction est impérative étant donné que les blockchains ne peuvent nativement pas accéder aux informations en dehors de leur réseau. En 2017, Chainlink a introduit son mécanisme Oracle [14], amplifiant considérablement les capacités des systèmes décentralisés. Son cas d'utilisation renommé pour l'alimentation en prix a jeté les bases de l'épanouissement de la finance décentralisée [15, 16]. Essentiellement, les oracles agissent comme des intermédiaires tiers, relayant les données externes vers les contrats intelligents. Le réseau Oracle décentralisé de Chainlink garantit l'authenticité et l'intégrité des données relayées dans la blockchain. Ceci est réalisé en s'approvisionnant en données auprès d'une pléthore d'oracles indépendants et en consolidant leurs réponses, en atténuant les risques associés à des points de données uniques et en améliorant la fiabilité et la sécurité des contrats intelligents dépendant de données externes.

Pourtant, le fonctionnement de ces oracles repose principalement sur des mécanismes d’incitation, notamment des incitations à l’acquisition – en prenant, par exemple, l’actif natif « Link » passant de la non-circulation à la circulation. Au fil du temps, ces incitations pourraient potentiellement diluer la valeur pour tous les participants. Alors que le réservoir de ces récompenses approche de son épuisement, les appréhensions quant à la viabilité durable du système se font sentir. Des améliorations successives, comme Chainlink 2.0 [17], ainsi que d'autres solutions contemporaines, ont tenté de surmonter ce défi. Néanmoins, leur efficacité fait l’objet de discussions constantes. Bien que ces modèles et stratégies raffinés démontrent leur potentiel, leur capacité à maintenir une efficacité prolongée et inébranlable reste à l’étude [18]. Par conséquent, forger une infrastructure Oracle véritablement durable devient essentiel pour renforcer le lien entre le monde réel et la technologie blockchain.

Des études récentes ont mis en lumière diverses dimensions de la technologie blockchain, notamment les systèmes de réputation basés sur la blockchain [19, 20]. Bien que ces efforts soient louables, certains d’entre eux semblent plus théoriques et pourraient rencontrer des défis lorsqu’ils répondent à toutes les interactions dynamiques d’agents[2]. D'autres ont opté pour une sélection centralisée de nœuds de confiance, introduisant potentiellement des vulnérabilités associées à des points de défaillance uniques [21, 22, 23, 24]. Les mécanismes visant à imiter des paramètres du monde réel s'appuient parfois sur des processus complexes pour identifier les types d'agents et surveiller leurs activités en chaîne. Ces processus éclipsent parfois des mécanismes d’incitation plus directs qui ont démontré une efficacité spontanée [25]. Certaines structures d’incitations économiques proposées semblent s’appuyer sur l’augmentation du « nombre » d’actifs blockchain, qui pourraient être susceptibles de se diluer au fil du temps [26], au lieu de fournir des avantages concrets. À mesure que la conception des mécanismes devient de plus en plus complexe, ils peuvent par inadvertance augmenter les coûts d’intervention ou introduire des imprévisibilités. S’appuyer largement sur des incertitudes semblables à celles proposées par la théorie du chaos [27] – inspirée du célèbre « effet papillon » [28] – pourrait s’aventurer sur un terrain délicat.

Bien qu’il semble exister des solutions prometteuses, telles que « Truth » [29] – un système de réputation assisté par blockchain visant à éviter le besoin de faire confiance aux plateformes de commerce électronique et à garantir l’authenticité et l’anonymat des commentaires – le système n’est pas sans lacunes potentielles. « Truth » introduit un modèle hybride dans lequel la plate-forme de commerce électronique centralisée reste en charge des services commerciaux traditionnels, mais la blockchain supervise l'authentification des commentaires. Bien que « Vérité » présente une approche innovante du problème séculaire de l’authentification des commentaires du commerce électronique, certains aspects méritent un examen plus approfondi. Par exemple, le document n’aborde pas de manière adéquate les motivations qui pousseraient les consommateurs à s’engager dans le processus de feedback. Comprendre ces incitations est essentiel pour garantir une adoption généralisée et des commentaires sincères. De plus, le système semble négliger les comportements malveillants potentiels de la part des vendeurs, tels que la publication d'avis négatifs sur des concurrents ou l'embauche de consommateurs fictifs pour générer des avis positifs. Même si les transactions peuvent avoir lieu via les canaux prescrits, il est possible d'indemniser ces consommateurs « embauchés » par d'autres méthodes, contournant ainsi les garanties du système. Pour que la « Vérité » réalise pleinement son potentiel et démontre son efficacité dans des contextes réels, ces préoccupations doivent être prises en compte dans les versions futures ou les recherches.

Compte tenu de ces défis, il est intéressant d'explorer un modèle de base plus rationalisé qui encourage intrinsèquement l'intégrité du comportement des agents et favorise la durabilité [30, 31, 32, 33, 34]. Les premières évaluations de ce modèle pourraient utiliser des simulations de Monte-Carlo sur de vastes domaines de paramètres, capturant ainsi les subtilités du monde réel. Il est essentiel de noter que ce modèle rudimentaire ne doit pas nécessairement capturer tous les détails complexes des scénarios du monde réel. Un système de réputation de base, même s’il n’offre qu’une seule cote de crédibilité, peut s’avérer inestimable dans une multitude d’applications. Cette valeur est réalisée lorsque les informations sur la réputation qu'elles fournissent sont exactes et dignes de confiance, permettant aux utilisateurs de s'y fier plutôt que de se tourner vers d'autres plateformes qui ont du mal à filtrer les fausses évaluations à faible coût, comme indiqué précédemment.

S'appuyer sur une base de modèle de base bien définie permet des itérations et des améliorations. En intégrant des composants correctifs aux équations fondamentales, nous pouvons préserver les incitations fondamentales tout en affinant le modèle vers un système de réputation permanent pour refléter plus précisément les scénarios du monde réel. Garantir l’avantage concurrentiel de ce modèle par rapport à d’autres plateformes ou solutions blockchain amplifie sa résilience et sa durabilité. Cette stratégie met non seulement en évidence l'utilité pratique du modèle mais, à mesure que son adoption se développe, elle exploite l'effet de réseau. L'intégration généralisée de notre système renforce les barrières commerciales contre la réplication, ce qui rend de plus en plus difficile pour les concurrents potentiels d'imiter notre modèle unique et ses avantages.

Alors que les applications du système de réputation éternelle continuent de se développer dans divers domaines et données démographiques, ce système peut fonctionner comme un réseau Oracle durable avec une fiabilité démontrée. L'intégration des Ring Signatures [35, 36, 37, 38, 39] et des Zero Knowledge Proofs (ZKP) [40, 41, 42] peut encore améliorer les dimensions de confidentialité de ces mécanismes oracles, en particulier dans les situations où la confidentialité est primordiale. Les signatures en anneau permettent la signature numérique d'un membre du groupe sans divulguer l'identité du signataire spécifique. Les ZKP représentent une technique cryptographique avancée permettant aux agents de justifier certaines affirmations (comme leurs actifs ou leurs états) sans en divulguer les détails.

La structure de cet article est organisée comme suit : La section 2 présente les technologies blockchain pertinentes. Ensuite, le modèle de base est présenté dans la section 3, qui pose les bases de la compréhension des mécanismes d'incitation qui favorisent l'intégrité motivée parmi les agents. Nous affinons ensuite ce modèle de base dans la section 4 pour refléter plus fidèlement les scénarios du monde réel, garantissant ainsi que les incitations à des notations axées sur l'intégrité sont préservées. Après avoir construit une base théorique robuste, la section 5 utilise des simulations de Monte Carlo pour valider nos propositions, suivies d'une analyse détaillée et d'une discussion des résultats. Nos résultats issus des simulations sont résumés dans la section 6, où nous soulignons que notre système de réputation fonctionne efficacement comme un oracle universel et durable. Enfin, des orientations potentielles pour de futures recherches sont proposées dans la section 7.

[1] Dans notre modèle, le terme « système de réputation » est utilisé de manière générique pour désigner la solution alternative que nous proposons. Cependant, dans des scénarios d’application pratiques, elle peut également être appelée « plateforme ». Les deux termes peuvent être utilisés de manière interchangeable.

[2] Dans notre modèle, nous employons le terme « agent » pour représenter les entités impliquées dans le système. À l’inverse, dans les scénarios d’application réels, nous les appelons « utilisateurs ». Tout au long de cet article, le terme « agent » est utilisé dans le contexte du modèle tandis que « utilisateur » est utilisé dans le contexte d'applications du monde réel. Les deux termes peuvent être considérés comme interchangeables dans de nombreux scénarios.