Giới thiệu Mô hình xếp hạng dựa trên tính chính trực nội tại để có được danh tiếng bền vững Hệ thống

Bài viết này theo giấy phép CC BY-NC-SA 4.0 DEED. có sẵn trên arxiv tác giả: (1) H. Wen, Khoa Kinh tế, Đại học Bath; (2) T. Huang, Khoa Kinh doanh và Luật, Đại học Roehampton; (3) D. Xiao, Trường Khoa học Toán học. Bảng liên kết Tóm tắt và giới thiệu Công nghệ Blockchain có liên quan Mô hình cơ bản Mô hình nâng cao cho các kịch bản trong thế giới thực Mô phỏng Monte Carlo Kết luận Các cuộc điều tra và tài liệu tham khảo trong tương lai trừu tượng Trong kỷ nguyên của thị trường kỹ thuật số, thách thức đối với người tiêu dùng là nhận thức rõ ràng về chất lượng trong bối cảnh thông tin bất cân xứng. Trong khi các thị trường truyền thống sử dụng cơ chế thương hiệu để giải quyết vấn đề này, việc chuyển các hệ thống như vậy sang thị trường P2P dựa trên internet—nơi các hoạt động gây hiểu lầm như xếp hạng giả mạo đang tràn lan—vẫn còn nhiều thách thức. Các nền tảng internet hiện tại cố gắng chống lại điều này thông qua các thuật toán xác minh, nhưng những nỗ lực này lại rơi vào tình trạng giằng co liên tục với các hành động giả mạo. Khai thác tính minh bạch, bất biến và truy xuất nguồn gốc của công nghệ blockchain, bài viết này giới thiệu một hệ thống bỏ phiếu danh tiếng mạnh mẽ dựa trên nó. Không giống như các hệ thống danh tiếng dựa trên blockchain hiện có, mô hình của chúng tôi khai thác cách tiếp cận được khuyến khích về mặt kinh tế để củng cố tính toàn vẹn của đại lý. Chúng tôi tối ưu hóa mô hình này để phản ánh hành vi của người dùng trong thế giới thực, duy trì tính bền vững nền tảng của hệ thống danh tiếng. Thông qua mô phỏng Monte-Carlo, sử dụng cả phân bố đồng đều và phân bố lũy thừa được kích hoạt bằng phương pháp biến đổi nghịch đảo cải tiến, chúng tôi vượt qua bối cảnh tham số rộng, tái tạo độ phức tạp trong thế giới thực. Những phát hiện này nhấn mạnh lời hứa về một cơ chế danh tiếng bền vững, minh bạch và đáng gờm. Với cấu trúc của nó, khuôn khổ của chúng tôi có khả năng hoạt động như một nhà tiên tri phổ quát, bền vững để kết nối offchain-onchain, hỗ trợ các thực thể không ngừng trau dồi danh tiếng của họ. Việc tích hợp trong tương lai với các công nghệ như Ring Signature và Zero Knowledge Proof có thể khuếch đại các khía cạnh riêng tư của hệ thống, khiến nó có ảnh hưởng đặc biệt trong lĩnh vực kỹ thuật số ngày càng phát triển. Từ khóa: blockchain, hệ thống danh tiếng, oracle bền vững, đại lý, điểm tín dụng, xếp hạng dựa trên tính chính trực, cơ chế khuyến khích, mô phỏng Monte-Carlo 1. Giới thiệu Thông tin bất cân xứng [1] đặt ra những thách thức cho người tiêu dùng khi cố gắng lựa chọn sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Trong các thị trường bán lẻ truyền thống, người tiêu dùng bị thu hút bởi các thương hiệu mà họ tin tưởng dựa trên trải nghiệm cá nhân, trải nghiệm của người khác hoặc quảng cáo [2]. Mỗi thương hiệu thể hiện một giá trị nhất định có thể kiếm tiền ở các thị trường mở. Việc cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ không đáp ứng được mong đợi của người tiêu dùng mục tiêu có thể làm giảm giá trị thương hiệu này. Các cơ chế thương hiệu này [3] phục vụ lợi ích của cả người tiêu dùng và nhà sản xuất trong các lĩnh vực thị trường truyền thống bán lẻ và thậm chí rộng hơn [4]. Với sự tiện lợi và đa dạng ngày càng tăng mà chúng mang lại, các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến đang trở thành lựa chọn ưu tiên của nhiều người tiêu dùng. Một xu hướng đáng chú ý trong lĩnh vực này là sự gia tăng các dịch vụ P2P của bên thứ ba trên nền tảng internet [5]. Lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này bao gồm một loạt các dịch vụ. Các nền tảng internet hiện đại như Amazon, eBay, Taobao, Anyvan, ClickMechanic và Mybuilder đã thay đổi cách các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba tương tác với người tiêu dùng. Về cơ bản, các nền tảng này cho phép các nhà cung cấp giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ của họ, cho phép khách hàng dễ dàng duyệt qua, so sánh và mua hàng. Trọng tâm của các hoạt động này là vai trò của đánh giá của khách hàng. Số lượng đánh giá tích cực cao có thể tăng cường đáng kể sức hấp dẫn của nhà cung cấp, ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của các khách hàng tiềm năng khác. Ngược lại, những đánh giá tiêu cực có thể ngăn cản doanh số bán hàng trong tương lai. Tuy nhiên, ảnh hưởng đáng kể này đã mở đường cho các chiến thuật thao túng. Tỷ lệ phổ biến của các hành vi lừa đảo, chẳng hạn như xếp hạng giả mạo và canh tác nhấp chuột, trực tuyến cao hơn đáng kể so với các thị trường truyền thống [6, 7, 8]. Ví dụ: một số nhà cung cấp có thể tham gia vào hoạt động 'đánh giá nông nghiệp', trong đó họ mua sản phẩm của mình để để lại những đánh giá tích cực hoặc thuê các cá nhân viết những đánh giá có lợi gây hiểu lầm cho họ. Mặt tối hơn là có thể có trường hợp nhà cung cấp để lại những đánh giá tiêu cực ác ý cho đối thủ cạnh tranh nhằm làm hoen ố danh tiếng của họ. Do đó, việc thiết lập các cơ chế thương hiệu đáng tin cậy đặt ra những thách thức đáng kể. Với kịch bản này, việc xác minh hành động xác thực của người tiêu dùng và tạo ra các cơ chế danh tiếng hiệu quả trở nên quan trọng. Mặc dù các nền tảng trực tuyến có khả năng sử dụng thuật toán để lọc các hành động lừa đảo chính hãng, do đó cho phép các nhà sản xuất bên thứ ba tạo dựng danh tiếng hợp pháp, nhưng hiệu quả của các phương pháp đó vẫn còn nhiều nghi vấn. Căng thẳng dai dẳng tồn tại giữa các thủ đoạn lừa đảo của một số nhà sản xuất bên thứ ba và các biện pháp đối phó do thuật toán xác minh nền tảng đưa ra. Động lực này về cơ bản tạo thành một trận chiến theo chu kỳ. Các giải pháp hiện tại có thể yêu cầu sự đánh đổi, có khả năng ảnh hưởng đến quyền riêng tư của người dùng hoặc các thuộc tính mong muốn khác [9]. Mặc dù học máy mang lại một con đường đầy hứa hẹn [10], nhưng việc triển khai nó đòi hỏi giai đoạn đào tạo ban đầu với dữ liệu người dùng chính hãng được đảm bảo hoặc một giai đoạn phát triển đáng kể trước khi nó thực sự hiệu quả. Sự ra đời của công nghệ chuỗi khối, do Satoshi Nakamoto tiên phong [11] và được tăng cường bởi khái niệm hợp đồng thông minh của Nick Szabo [12]—được Vitalik Buterin thực hiện thông qua Ethereum vào năm 2014 [13]—đã mở đường cho sự đổi mới trên- hệ thống danh tiếng chuỗi.[1] Oracles đóng một vai trò quan trọng trong việc thu hẹp khoảng cách giữa thế giới thực và công nghệ blockchain, vì chúng cung cấp liên kết quan trọng để dữ liệu ngoài chuỗi có thể được truy cập và sử dụng bởi các hợp đồng thông minh trên chuỗi. Chức năng này là bắt buộc vì các blockchain vốn không thể truy cập thông tin bên ngoài mạng của chúng. Vào năm 2017, Chainlink đã giới thiệu cơ chế oracle của mình [14], khuếch đại đáng kể khả năng của các hệ thống phi tập trung. Trường hợp sử dụng nổi tiếng của nó đối với nguồn cấp dữ liệu giá đã đặt nền móng cho sự nở rộ của Tài chính phi tập trung [15, 16]. Về cơ bản, oracle đóng vai trò là bên trung gian thứ ba, chuyển tiếp dữ liệu bên ngoài sang hợp đồng thông minh. Mạng oracle phi tập trung của Chainlink đảm bảo tính xác thực và tính toàn vẹn của dữ liệu được chuyển tiếp vào chuỗi khối. Điều này đạt được bằng cách tìm nguồn dữ liệu từ rất nhiều nhà tiên tri độc lập và hợp nhất phản hồi của họ, giảm thiểu rủi ro liên quan đến các điểm dữ liệu đơn lẻ, đồng thời nâng cao độ tin cậy và bảo mật của hợp đồng thông minh phụ thuộc vào dữ liệu bên ngoài. Tuy nhiên, hoạt động của những nhà tiên tri này chủ yếu dựa vào các cơ chế khuyến khích, đáng chú ý nhất là các ưu đãi được trao—ví dụ: lấy tài sản gốc “Liên kết” chuyển từ không lưu thông sang lưu thông. Theo thời gian, những ưu đãi này có thể có khả năng làm giảm giá trị của tất cả người tham gia. Khi nguồn phần thưởng này sắp cạn kiệt, mối lo ngại về khả năng tồn tại lâu dài của hệ thống sẽ xuất hiện. Các cải tiến liên tiếp, như Chainlink 2.0 [17], cùng với các giải pháp hiện đại khác, đã nỗ lực vượt qua thách thức này. Tuy nhiên, hiệu quả của chúng vẫn là chủ đề tiếp tục được thảo luận. Mặc dù các mô hình và chiến lược tinh tế này thể hiện tiềm năng nhưng khả năng duy trì hiệu quả lâu dài và vững chắc của chúng vẫn đang được kiểm tra [18]. Do đó, việc tạo dựng một cơ sở hạ tầng oracle thực sự bền vững trở nên cần thiết để củng cố mối liên kết giữa thế giới thực và công nghệ blockchain. Các nghiên cứu gần đây đã làm sáng tỏ các khía cạnh khác nhau của công nghệ blockchain, đặc biệt là các hệ thống danh tiếng dựa trên blockchain [19, 20]. Mặc dù những nỗ lực này rất đáng khen ngợi, nhưng một số nỗ lực trong số đó có vẻ mang tính lý thuyết hơn và có thể gặp phải thách thức khi đáp ứng tất cả các tương tác động của tác nhân[2]. Những người khác đã chọn lựa chọn tập trung các nút đáng tin cậy, có khả năng gây ra các lỗ hổng liên quan đến các điểm lỗi duy nhất [21, 22, 23, 24]. Các cơ chế nhằm mô phỏng cài đặt trong thế giới thực đôi khi dựa vào các quy trình phức tạp để xác định loại tác nhân và giám sát các hoạt động trên chuỗi của chúng. Các quá trình này đôi khi làm lu mờ các cơ chế khuyến khích trực tiếp hơn đã chứng tỏ hiệu quả tự phát [25]. Một số cấu trúc khuyến khích kinh tế được đề xuất dường như dựa vào việc tăng “số lượng” tài sản blockchain, có thể dễ bị pha loãng theo thời gian [26], thay vì mang lại những lợi thế cụ thể. Khi các thiết kế cơ chế ngày càng phức tạp, chúng có thể vô tình làm tăng chi phí can thiệp hoặc gây ra những điều không thể đoán trước. Dựa chủ yếu vào những điều không chắc chắn tương tự như những điều được đề xuất bởi lý thuyết hỗn loạn [27]—lấy cảm hứng từ “Hiệu ứng cánh bướm” nổi tiếng [28]—có thể bước đi trên nền tảng mong manh. Mặc dù dường như có những giải pháp đầy hứa hẹn, chẳng hạn như “Truth” [29]—một hệ thống danh tiếng được hỗ trợ bởi blockchain nhằm mục đích loại bỏ nhu cầu tin tưởng vào các nền tảng thương mại điện tử và đảm bảo tính xác thực và ẩn danh của phản hồi—hệ thống không phải là không có những thiếu sót tiềm ẩn. “Truth” giới thiệu một mô hình kết hợp trong đó nền tảng thương mại điện tử tập trung vẫn chịu trách nhiệm về các dịch vụ giao dịch truyền thống, nhưng blockchain giám sát việc xác thực phản hồi. Mặc dù “Sự thật” trình bày một cách tiếp cận sáng tạo đối với vấn đề muôn thuở trong việc xác thực phản hồi thương mại điện tử, nhưng một số khía cạnh nhất định cần được xem xét kỹ lưỡng hơn. Ví dụ, bài viết không giải quyết thỏa đáng các động cơ thúc đẩy người tiêu dùng tham gia vào quá trình phản hồi. Hiểu được những ưu đãi này là rất quan trọng để đảm bảo việc áp dụng rộng rãi và phản hồi chân thành. Hơn nữa, hệ thống dường như bỏ qua các hành vi nguy hiểm tiềm ẩn của người bán, chẳng hạn như đăng phản hồi tiêu cực chống lại đối thủ cạnh tranh hoặc thuê người tiêu dùng hư cấu để tạo ra các đánh giá tích cực. Mặc dù các giao dịch có thể diễn ra thông qua các kênh được quy định nhưng vẫn có khả năng bồi thường cho những người tiêu dùng “được thuê” này thông qua các phương pháp thay thế, do đó phá vỡ các biện pháp bảo vệ của hệ thống. Để “Sự thật” nhận ra đầy đủ tiềm năng của nó và chứng minh tính hiệu quả của nó trong môi trường thực tế, những mối lo ngại này cần được giải quyết trong các phiên bản hoặc nghiên cứu trong tương lai. Với những thách thức này, việc khám phá một mô hình cơ bản, hợp lý hơn vốn đã khuyến khích tính toàn vẹn trong hành vi của tác nhân và thúc đẩy tính bền vững [30, 31, 32, 33, 34] là rất đáng giá. Những đánh giá ban đầu về mô hình này có thể sử dụng mô phỏng Monte-Carlo trên các miền tham số rộng lớn, nắm bắt được những điều phức tạp trong thế giới thực. Điều quan trọng cần lưu ý là mô hình thô sơ này không cần nắm bắt mọi chi tiết phức tạp của các tình huống trong thế giới thực. Một hệ thống danh tiếng cơ bản, ngay cả khi nó chỉ đưa ra một đánh giá đáng tin cậy duy nhất, có thể có giá trị vô giá trong vô số ứng dụng. Giá trị này được hiện thực hóa khi thông tin danh tiếng mà nó cung cấp chính xác và đáng tin cậy, cho phép người dùng dựa vào thông tin đó thay vì chuyển sang các nền tảng khác đang gặp khó khăn trong việc lọc ra các xếp hạng giả mạo chi phí thấp như đã thảo luận trước đây. Việc xây dựng trên nền tảng mô hình cơ bản được xác định rõ ràng cho phép lặp lại và nâng cao. Bằng cách tích hợp các thành phần điều chỉnh vào các phương trình cơ bản, chúng tôi có thể duy trì các động lực cốt lõi trong khi tinh chỉnh mô hình hướng tới một hệ thống danh tiếng lâu dài để phản ánh chính xác hơn các tình huống trong thế giới thực. Việc đảm bảo lợi thế cạnh tranh của mô hình này so với các nền tảng hoặc giải pháp blockchain khác sẽ nâng cao khả năng phục hồi và tính bền vững của mô hình này. Chiến lược này không chỉ nêu bật tiện ích thực tế của mô hình mà khi việc áp dụng tăng lên, nó còn thúc đẩy hiệu ứng mạng. Sự tích hợp rộng rãi hệ thống của chúng tôi củng cố các rào cản thương mại chống lại sự sao chép, khiến các đối thủ cạnh tranh tiềm năng ngày càng khó cạnh tranh với mô hình độc đáo của chúng tôi và những lợi ích của nó. Trong khi các ứng dụng của hệ thống danh tiếng vĩnh viễn tiếp tục mở rộng trên nhiều lĩnh vực và nhân khẩu học khác nhau, hệ thống này có thể hoạt động như một mạng oracle bền vững với độ tin cậy đã được chứng minh. Việc tích hợp Chữ ký vòng [35, 36, 37, 38, 39] và Bằng chứng kiến thức không (ZKP) [40, 41, 42] có thể nâng cao hơn nữa các khía cạnh riêng tư của các cơ chế tiên tri như vậy, đặc biệt là trong các tình huống mà quyền riêng tư là điều tối quan trọng. Chữ ký vòng cho phép chữ ký số từ một thành viên trong nhóm mà không tiết lộ danh tính của người ký cụ thể. ZKP đại diện cho một kỹ thuật mã hóa tiên tiến cho phép các đại lý chứng minh các tuyên bố nhất định (như tài sản hoặc trạng thái của họ) mà không tiết lộ chi tiết cụ thể. Cấu trúc của bài viết này được tổ chức như sau: Phần 2 giới thiệu các công nghệ blockchain có liên quan. Tiếp theo đó, mô hình cơ bản được trình bày trong Phần 3, mô hình này đặt nền tảng để hiểu các cơ chế khuyến khích thúc đẩy tính liêm chính tự động giữa các tác nhân. Sau đó, chúng tôi tinh chỉnh mô hình cơ bản này trong Phần 4 để phản ánh các kịch bản trong thế giới thực chặt chẽ hơn, đảm bảo duy trì động lực khuyến khích xếp hạng dựa trên tính liêm chính. Sau khi xây dựng cơ sở lý thuyết vững chắc, Phần 5 sử dụng mô phỏng Monte Carlo để xác thực các đề xuất của chúng tôi, sau đó là phân tích chi tiết và thảo luận về kết quả. Những phát hiện của chúng tôi từ các mô phỏng được tóm tắt trong Phần 6, trong đó chúng tôi nhấn mạnh rằng hệ thống danh tiếng của chúng tôi hoạt động hiệu quả như một lời tiên tri bền vững phổ quát. Cuối cùng, những hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai được đề xuất ở Phần 7. [1] Trong mô hình của chúng tôi, thuật ngữ “hệ thống danh tiếng” được sử dụng một cách tổng quát để biểu thị giải pháp thay thế mà chúng tôi đề xuất. Tuy nhiên, trong các tình huống ứng dụng thực tế, nó cũng có thể được gọi là “nền tảng”. Hai thuật ngữ có thể được sử dụng thay thế cho nhau. [2] Trong mô hình của chúng tôi, chúng tôi sử dụng thuật ngữ “tác nhân” để đại diện cho các thực thể tham gia vào hệ thống. Ngược lại, trong các tình huống ứng dụng trong thế giới thực, chúng tôi gọi họ là “người dùng”. Trong suốt bài viết này, thuật ngữ “tác nhân” được sử dụng trong bối cảnh của mô hình trong khi “người dùng” được sử dụng trong bối cảnh các ứng dụng trong thế giới thực. Cả hai thuật ngữ có thể được coi là có thể hoán đổi cho nhau trong nhiều trường hợp.